[music]
00:02
[music]
00:08
>> People worry about AI for all kinds of
00:11
reasons. It's polarizing, it spreads
00:14
misinformation, it's coming for our
00:16
jobs. And those are all good reasons to
00:18
be nervous.
00:21
But what really keeps me up at night is
00:22
something else. Something that feels
00:24
more personal and perhaps even more
00:26
concerning for the human experience
00:28
itself.
00:30
I worry that AI will make us boring.
00:31
You, me, all of us.
00:34
That's because the more we outsource our
00:37
decisions to AI, the more we surrender
00:39
something deeply human.
00:41
Our capacity to explore, to take risks,
00:43
to stumble into the unknown, and
00:47
sometimes surprise even ourselves.
00:48
I worry without that without the
00:51
potential for discovery, for
00:53
serendipity, we risk becoming more
00:54
shallow and unidimensional versions of
00:57
who we are and who we could be.
00:59
Not just as humans, as individuals, but
01:02
as humanity.
01:04
Now, let me make this idea a bit more
01:06
concrete and take you somewhere perhaps
01:08
unexpected, but also totally relatable.
01:10
Imagine walking into a Baskin Robbins.
01:14
What you'll see is an illustrious
01:17
assortment of 31 different ice cream
01:18
flavors. There's chocolate chip,
01:20
pistachio almond, lemon sorbet, and many
01:22
more.
01:24
You're now facing a difficult choice.
01:26
Are you going to go with an old
01:28
favorite, chocolate maybe, or are you
01:29
going to take a risk on something funky
01:31
and new like wild and reckless sherbet?
01:33
And yes, it's a real flavor.
01:37
The choice you're facing is a classic
01:40
human dilemma scientists call the
01:42
exploitation exploration trade-off.
01:44
Are you going to play it safe and
01:47
capitalize on what you know you like, or
01:49
are you going to take a risk with the
01:51
hope of finding something even better?
01:53
And our lives are full of these
01:56
trade-offs. Stick with your favorite
01:57
restaurant or try to fancy new spot on
01:59
the corner. Keep your usual haircut or
02:00
ask for something new and edgy. Stay in
02:03
your stable job or finally try to become
02:05
a pickleball champion.
02:08
We all differ in our appetite for
02:12
exploitation versus exploration, but
02:14
we're also all hardwired by evolution to
02:17
strike a certain balance between the
02:19
two.
02:21
Because for our ancestors on the African
02:22
savanna, the trade-off was actually
02:23
pretty simple. Stick too closely to
02:25
what's safe and you risk starvation when
02:27
the grove runs dry. Stray too far into
02:29
the unknown and you might get poisoned
02:32
or eaten by lions.
02:33
Luckily for you and me, the trade-offs
02:36
we face today are far less about
02:37
survival.
02:39
But our choices are still governed by
02:41
this instinct to balance caution with
02:42
curiosity.
02:44
If all you ever did in life was play it
02:46
safe and exploit, you'd never get
02:49
disappointed. But you'd also never get a
02:51
chance to advance and grow.
02:53
If all you did instead was discover and
02:56
explore, you'd collect endless
02:58
experiences, but you'd also never get a
03:00
chance to capitalize on your learnings.
03:02
So it's really this balance between
03:05
exploitation and exploration that fuels
03:07
our growth.
03:09
Not just as a species, but also as
03:11
individuals.
03:13
But that's exactly where AI throws a
03:15
wrench into the works.
03:17
Because AI hates risk.
03:19
And that's not because of its
03:22
algorithmic DNA, it's because the
03:23
systems we rely on to navigate our world
03:26
from Spotify to Netflix to ChatGPT are
03:28
overwhelmingly trained to optimize for
03:31
exploitation.
03:33
Or more specifically for short-term
03:35
engagement and satisfaction.
03:36
Did you click the link, watch the video,
03:39
like the song? If yes, AI gets a clap on
03:40
the shoulder. If no, gets a slap on the
03:44
hand.
03:46
Risk, discovery, and exploration are
03:47
simply not part of their programming.
03:49
Think back to Baskin Robbins. If 60% of
03:52
people prefer the flavor Pralines 'n
03:55
Cream, which is their best-selling
03:57
flavor, then that's what the AI is going
03:59
to recommend.
04:01
It's not that AI lacks imagination, it
04:02
lacks incentive.
04:05
Safe bets protect against
04:07
disappointment, which in turn reduces
04:09
customer churn.
04:11
So instead of taking this risky gamble
04:13
that helps you explore, companies tend
04:15
to err on the side of exploitation when
04:17
training their AI systems.
04:19
And to be clear, there's nothing
04:23
inherently wrong with that. I've spent
04:24
the last 15 years as a computational
04:26
social scientist working at the
04:28
intersection of psychology, computer
04:30
science, and business. And I know that
04:32
rewarding AI that way can be extremely
04:34
valuable.
04:37
Algorithms in a way only become so good
04:38
at figuring out what you might enjoy or
04:41
currently be looking for because they
04:43
focus on exploitation.
04:44
And that's not just good for business,
04:47
it's also good and sometimes even
04:49
necessary for us as consumers.
04:51
For me, the mere thought of having to
04:54
choose between 31 different ice cream
04:56
flavors makes me dizzy.
04:57
And yet, most of the choices that we
05:00
face day-to-day are far more complex
05:01
than that.
05:03
Netflix, for example, has over 5,500
05:05
movies to choose from.
05:07
Spotify, over 100 million songs.
05:09
So the truth is that without a little
05:12
help from our exploitation-loving AI
05:14
friends, we simply don't stand a chance
05:17
of navigating modern life.
05:19
But I've also become increasingly
05:22
concerned that this upside comes at a
05:23
somewhat existential cost.
05:26
And to give you a first flavor of what I
05:28
mean by that, let's go back to Baskin
05:30
Robbins.
05:32
Before coming here, I ran a simple
05:33
experiment. I asked ChatGPT to recommend
05:35
one of their ice cream flavors. I did
05:38
that 100 times, each round pretending to
05:40
be a new customer.
05:43
96 times, it recommended one of their
05:45
two most popular flavors, Pralines 'n
05:47
Cream and Mint Chocolate Chip.
05:50
Which, I realize and I'm sure you'd
05:53
agree, is not exactly a very diverse set
05:55
of choices.
05:57
And it could mean that we soon find
05:59
ourselves in a world where Baskin
06:01
Robbins offers only those two flavors.
06:02
If no one ever picks the other 29, why
06:05
bother offering them in the first place?
06:07
Now, this might sound trivial and not
06:10
really existential at all.
06:13
But that's only until you realize that
06:15
this flattening of the human experience
06:17
happens across every aspect of life.
06:19
In studies with my collaborators and
06:22
students, we've shown that when people
06:24
use AI for guidance,
06:26
their preferences become more normative
06:28
and less diverse. Their creative output
06:30
becomes less unique. And their choice of
06:32
the most important scientists, athletes,
06:35
and historical figures becomes the same
06:37
as everyone else's.
06:39
So in a nutshell, AI turns this infinite
06:42
diversity of human opinions, beliefs,
06:44
and preferences into statistically safe
06:47
sameness.
06:50
And that's only part of the problem
06:53
because even when AI learns your quirks,
06:55
say it figures out that you like nutty
06:57
coconut better than Pralines 'n Cream,
06:59
it will still play it safe within your
07:02
preferences. Meaning it is going to
07:04
optimize for what you are most likely to
07:06
like.
07:08
I went back to ChatGPT for a second
07:10
experiment and this time told it about
07:11
my personal ice cream preferences. I
07:13
said that during my last 100 visits, I
07:15
picked nutty coconut 70% of the time.
07:18
The remaining 30% I split evenly among
07:21
three of my other favorites.
07:24
I then asked it to make the next 100
07:26
choices on my behalf.
07:28
And guess what it did.
07:30
It picked nutty coconut every single
07:32
time.
07:35
Gone
07:37
are my adventures into occasional
07:38
chocolate fudge cookie dough or mango.
07:40
All I am at that point is literally a
07:43
nutty coconut.
07:45
But forget about ice cream. My students
07:50
and I have repeatedly shown the same
07:52
patterns when studying people's actual
07:54
preferences.
07:55
AI narrows your taste, it flattens your
07:57
personality, and it scrubs away the
08:00
edges that make you interesting and keep
08:02
you dynamic.
08:04
And the insidious part of all of this is
08:06
that the impact of AI on human
08:08
complexity is subtle. You won't notice
08:10
it happening overnight.
08:12
Rather, it's a death by a thousand
08:14
algorithmic recommendations. One
08:15
slightly safer movie, one slightly more
08:18
popular book, one slightly more
08:20
mainstream vacation at a time.
08:21
With every decision you outsource to AI,
08:24
you become more narrow. Then AI learns
08:27
from that shallower version of you and
08:29
narrows its recommendations even more.
08:31
The New York Times reporter Kashmir Hill
08:34
captured this dilemma perfectly in one
08:37
of her articles.
08:39
After outsourcing her decisions to AI
08:41
for a week, she complained about its
08:42
hidden agenda to turn her into a basic
08:44
08:47
And the funny part is it's the word
08:51
basic here that's the biggest insult.
08:52
Because being basic means being
08:57
unoriginal, unexceptional, and
08:59
uninteresting.
09:01
It's offensive not because it suggests
09:02
failure, but because it implies
09:05
mediocrity.
09:07
An absence of complexity.
09:08
And who really wants that for
09:12
themselves?
09:13
Nobody. We all like the feeling of being
09:15
unique, of being special, of being
09:18
someone who doesn't easily fit into a
09:19
box.
09:21
I for one don't want to become exactly
09:23
like everybody else. And I also don't
09:25
want to become a singular version of
09:27
myself.
09:29
So what can we do to course correct and
09:31
avoid destination basic
09:33
We can't hit the reset button on AI and
09:37
we shouldn't. As I said before, these
09:39
tools are incredibly valuable for
09:41
navigating modern life and they make us
09:43
better off in many ways.
09:45
But we need to reclaim our ability to
09:47
take risks and discover.
09:50
We need to find a way to rebalance
09:52
exploitation and exploration.
09:54
And ironically, AI could actually help
09:58
us accomplish just that.
10:00
But only if we ask it the right
10:02
questions and reward it for the right
10:03
actions.
10:06
So, instead of asking it to help us find
10:07
something we like, we could start asking
10:09
it to help us find something new.
10:11
Something we're likely to love even
10:13
though we've never tried it before.
10:15
And by that, I don't necessarily mean
10:18
you typing that question into ChatGPT
10:19
yourself.
10:21
Although you should certainly try.
10:23
What I mean is getting companies to
10:24
harness AI superpower. It's ability to
10:27
detect patterns in vast amounts of human
10:30
data for exploration purposes.
10:32
Because AI has seen the entire universe
10:36
of preferences, it knows not only what
10:38
you currently like, but also what lies
10:40
just beyond the boundaries of your
10:42
typical preferences.
10:44
Which means that it can help you explore
10:46
smartly. To take curated risks when you
10:48
want to.
10:51
Now, here's what this could look like.
10:52
Imagine a dial on your Netflix account
10:54
or your Google search bar that lets you
10:56
decide how far from your typical
10:59
preferences you want to stray at any
11:01
given point in time.
11:03
On a regular day, you'll probably keep
11:05
the dial close to the spot-on setting
11:07
because you want to get the most
11:09
relevant hits right away.
11:10
But then on other days, you might feel
11:13
adventurous enough to push it a little
11:14
closer to the me with a twist setting
11:16
and ask for content that's a little
11:19
outside of your comfort zone, but still
11:21
relevant.
11:23
And then on other days, for those rare
11:25
moments when you feel like you're really
11:26
ready to take on the world, you might
11:28
push the dial all the way to the wild
11:30
card setting and ask it to help you
11:32
discover something entirely new.
11:34
I for one would love to have such a
11:37
dial. It doesn't force me to leave my
11:39
comfort zone. I can always leave it on
11:42
the spot-on setting and benefit from the
11:43
convenience that comes with it.
11:46
But it gives me the choice and the
11:48
agency to break out of my little bubble
11:50
whenever I want to or I feel like I have
11:52
to.
11:54
But here's the catch. For AI to toggle
11:56
its superpower between exploitation and
11:58
exploration, we need to incentivize it
12:01
to do so.
12:03
Merely asking it to be more creative or
12:05
help you become more adventurous isn't
12:07
going to do the trick.
12:09
In most cases, it will still default to
12:11
the tried and tested output because it
12:13
craves that clap on the shoulder.
12:15
So, instead of punishing AI every time
12:17
it takes a swing and misses, we need to
12:20
start rewarding it for taking smart
12:22
swings.
12:24
For making bets that are a little bold,
12:25
a little unusual perhaps, but still
12:27
grounded in what it knows about us.
12:29
AI doesn't have to throw darts in the
12:32
dark. It can take informed risks. It can
12:34
help us optimize our exploration.
12:37
And when it does, we should treat it as
12:41
a success, not a failure.
12:42
Now, this isn't about desserts or
12:46
playlists. This is about preserving what
12:48
makes us uniquely, messily, and
12:50
gloriously human.
12:52
It's your random passion for ET
12:54
memorabilia, your weird detour into
12:56
geocaching, or your stubborn preference
12:58
for a stick shift car.
13:00
It's about all the contradictions that
13:03
AI can't quite explain and the beauty of
13:05
us being just a little weird once in a
13:07
while.
13:09
And if we believe that human complexity
13:12
is worth preserving, then the time to
13:14
act is now.
13:16
Because we're at this inflection point
13:17
where AI is no longer just recommending,
13:19
but starting to act on our behalf.
13:21
It's choosing, not suggesting.
13:24
And that's where the stakes become
13:28
really existential.
13:29
So, next time AI offers you pralines and
13:31
cream, maybe say no and ask it to help
13:34
you go wild and reckless instead.
13:37
Thank you.
13:41
>> [music]
13:43
Lyrics & Bản dịch
[Tiếng Việt]
[âm nhạc]
[âm nhạc]
>> Mọi người lo lắng về AI vì đủ loại
lý do. Nó gây chia rẽ, lan truyền
thông tin sai lệch, nó đang tấn công
công việc của chúng ta. Và đó đều là những lý do chính đáng khiến
lo lắng.
Nhưng điều thực sự khiến tôi thức đêm là
điều gì đó khác. Điều gì đó mang lại cảm giác
cá nhân hơn và có lẽ còn
liên quan nhiều hơn đến chính trải nghiệm của con người
.
Tôi lo AI sẽ khiến chúng ta nhàm chán.
Bạn, tôi, tất cả chúng ta.
Đó là bởi vì chúng ta càng giao phó
các quyết định của mình cho AI thì chúng ta càng từ bỏ
thứ gì đó mang tính nhân văn sâu sắc.
Khả năng khám phá, chấp nhận rủi ro,
tình cờ gặp những điều chưa biết và
đôi khi khiến ngay cả chính chúng ta cũng phải ngạc nhiên.
Tôi lo lắng nếu không có điều đó nếu không có
tiềm năng khám phá, vì
sự tình cờ, chúng ta có nguy cơ trở thành
phiên bản nông cạn và đơn chiều hơn của
chúng ta là ai và chúng ta có thể trở thành ai.
Không chỉ với tư cách là con người, với tư cách cá nhân, mà
với tư cách là nhân loại.
Bây giờ, hãy để tôi trình bày ý tưởng này
cụ thể hơn một chút và đưa bạn đến một nơi có lẽ là
bất ngờ nhưng cũng hoàn toàn dễ hiểu.
Hãy tưởng tượng bạn bước vào Baskin Robbins.
Những gì bạn sẽ thấy là một loại
nổi tiếng gồm 31 loại kem
hương vị khác nhau. Có sô cô la chip,
hạnh nhân hồ trăn, kem chanh và nhiều
thứ khác.
Bây giờ bạn đang đứng trước một lựa chọn khó khăn.
Bạn sẽ chọn loại
cũ yêu thích, có thể là sô cô la, hay bạn
sẽ mạo hiểm với thứ gì đó vui nhộn
và mới như nước quả sherbet hoang dã và liều lĩnh?
Và vâng, đó là một hương vị thực sự.
Sự lựa chọn mà bạn đang phải đối mặt là một vấn đề nan giải kinh điển của con người
mà các nhà khoa học gọi là sự đánh đổi khám phá khai thác
.
Bạn sẽ chơi an toàn và
tận dụng những gì bạn biết mình thích hay
bạn sẽ mạo hiểm với
hy vọng tìm được thứ gì đó thậm chí còn tốt hơn?
Và cuộc sống của chúng ta đầy rẫy những sự đánh đổi
này. Gắn bó với yêu thích của bạn
nhà hàng hoặc thử tìm một địa điểm mới ở góc
. Giữ kiểu tóc thông thường của bạn hoặc
yêu cầu kiểu tóc mới và sắc sảo. Hãy tiếp tục
công việc ổn định của bạn hoặc cuối cùng cố gắng trở thành
nhà vô địch ném bóng ném.
Tất cả chúng ta đều khác nhau về sở thích khai thác
so với khám phá, nhưng
tất cả chúng ta cũng được quy định chặt chẽ bởi quá trình tiến hóa để
đạt được sự cân bằng nhất định giữa
hai.
Bởi vì đối với tổ tiên của chúng ta trên hoang mạc
Châu Phi, sự đánh đổi thực sự là
khá đơn giản. Bám sát quá chặt vào
những gì an toàn và bạn có nguy cơ chết đói khi
khu rừng khô cạn. Đi quá xa vào
điều chưa biết và bạn có thể bị nhiễm độc
hoặc bị sư tử ăn thịt.
Thật may mắn cho bạn và tôi, sự đánh đổi
mà chúng ta phải đối mặt ngày nay ít hơn nhiều về sự sống còn
.
Nhưng những lựa chọn của chúng ta vẫn bị chi phối bởi
bản năng cân bằng giữa sự thận trọng với
sự tò mò.
Nếu tất cả những gì bạn từng làm trong đời là chơi
an toàn và khai thác thì bạn sẽ không bao giờ
thất vọng. Nhưng bạn cũng sẽ không bao giờ có
cơ hội để thăng tiến và phát triển.
Thay vào đó, nếu tất cả những gì bạn làm là khám phá và
khám phá, bạn sẽ thu thập được vô số trải nghiệm
nhưng bạn cũng sẽ không bao giờ có được
cơ hội để tận dụng những gì đã học được.
Vì vậy, chính sự cân bằng giữa
khai thác và khám phá đã thúc đẩy
sự phát triển của chúng tôi.
Không chỉ với tư cách là một loài mà còn với tư cách là
cá thể.
Nhưng đó chính xác là lúc AI ném
cờ lê vào công việc.
Bởi vì AI ghét rủi ro.
Và đó không phải vì DNA thuật toán
của nó, mà là vì
hệ thống mà chúng tôi dựa vào để định hướng thế giới
từ Spotify đến Netflix đến ChatGPT đều được
đào tạo kỹ càng để tối ưu hóa cho việc khai thác
.
Hoặc cụ thể hơn là dành cho sự tương tác và hài lòng
ngắn hạn.
Bạn đã nhấp vào liên kết, xem video,
thích bài hát chưa? Nếu có, AI sẽ vỗ tay vào vai
. Nếu không, hãy tát vào tay
.
Rủi ro, khám phá và thăm dò
đơn giản không phải là một phần trong chương trình của họ.
Hãy nghĩ lại Baskin Robbins. Nếu 60%
người thích hương vị Kem Pralines 'n
, hương vị
bán chạy nhất của họ, thì đó chính là hương vị mà AI sẽ
đề xuất.
Không phải AI thiếu trí tưởng tượng mà là
thiếu động lực.
Đặt cược an toàn giúp tránh
sự thất vọng, từ đó làm giảm
khách hàng rời bỏ.
Vì vậy, thay vì tham gia canh bạc mạo hiểm
giúp bạn khám phá này, các công ty có xu hướng
mắc sai lầm về mặt khai thác khi
đào tạo hệ thống AI của họ.
Và cần phải nói rõ, điều đó vốn dĩ không có gì sai
cả. Tôi đã dành
15 năm qua với tư cách là nhà khoa học xã hội
tính toán làm việc tại giao điểm
của tâm lý học, khoa học máy tính
và kinh doanh. Và tôi biết rằng
khen thưởng AI theo cách đó có thể cực kỳ có giá trị
.
Các thuật toán theo một cách nào đó chỉ trở nên hiệu quả
trong việc tìm ra những gì bạn có thể thích hoặc
hiện đang tìm kiếm vì chúng
tập trung vào việc khai thác.
Và điều đó không chỉ tốt cho doanh nghiệp,
nó còn tốt và đôi khi thậm chí
cần thiết đối với chúng ta với tư cách là người tiêu dùng.
Đối với tôi, chỉ nghĩ đến việc phải
chọn giữa 31 loại kem
hương vị khác nhau cũng khiến tôi choáng váng.
Chưa hết, hầu hết những lựa chọn mà chúng ta
phải đối mặt hàng ngày đều
phức tạp hơn thế nhiều. Ví dụ:
Netflix có hơn 5.500
phim để bạn lựa chọn.
Spotify, hơn 100 triệu bài hát.
Vì vậy, sự thật là nếu không có một chút trợ giúp
từ những người bạn AI
yêu thích bóc lột, chúng ta sẽ không có cơ hội
điều hướng cuộc sống hiện đại.
Nhưng tôi cũng ngày càng
lo ngại rằng ưu điểm này sẽ phải trả giá bằng
một cái giá có phần hiện hữu.
Và để bạn hiểu rõ hơn ý tôi
khi nói đến điều đó, hãy quay lại Baskin
Robbins.
Trước khi đến đây, tôi đã thực hiện một thao tác đơn giản
thử nghiệm. Tôi đã yêu cầu ChatGPT giới thiệu
một trong những hương vị kem của họ. Tôi đã làm
điều đó 100 lần, mỗi hiệp giả vờ
là một khách hàng mới.
96 lần, họ đã đề xuất một trong
hai hương vị phổ biến nhất của họ, Pralines 'n
Cream và Mint Chocolate Chip.
Điều mà tôi nhận ra và tôi chắc chắn là bạn
đồng ý, không hẳn là một tập hợp
lựa chọn đa dạng.
Và điều đó có thể có nghĩa là chúng ta sẽ sớm thấy
chính mình trong một thế giới mà Baskin
Robbins chỉ cung cấp hai hương vị đó.
Nếu không ai chọn 29 người còn lại thì tại sao
lại phải bận tâm cung cấp chúng ngay từ đầu?
Bây giờ, điều này nghe có vẻ tầm thường và
không thực sự tồn tại chút nào.
Nhưng đó chỉ là cho đến khi bạn nhận ra rằng
sự làm phẳng trải nghiệm của con người
này xảy ra trên mọi khía cạnh của cuộc sống.
Trong các nghiên cứu với các cộng tác viên của tôi và
sinh viên, chúng tôi đã chỉ ra rằng khi mọi người
sử dụng AI để được hướng dẫn,
sở thích của họ trở nên chuẩn mực hơn
và ít đa dạng hơn. Sản phẩm sáng tạo
của họ trở nên kém độc đáo hơn. Và sự lựa chọn của họ về
các nhà khoa học, vận động viên,
và các nhân vật lịch sử quan trọng nhất sẽ trở thành
giống như của những người khác.
Tóm lại, AI biến
sự đa dạng vô tận này về quan điểm, niềm tin,
và sở thích của con người thành sự giống nhau
an toàn về mặt thống kê.
Và đó chỉ là một phần của vấn đề
bởi vì ngay cả khi AI biết được những điều kỳ quặc của bạn,
nó sẽ nhận ra rằng bạn thích dừa
hạt dẻ hơn Pralines 'n Cream,
nó vẫn sẽ phát nó an toàn trong phạm vi tùy chọn
của bạn. Có nghĩa là nó sẽ
tối ưu hóa những gì bạn có thể
thích nhất.
Tôi quay lại ChatGPT để thử nghiệm
thứ hai và lần này đã nói với ChatGPT về
sở thích ăn kem của cá nhân tôi. Tôi
nói rằng trong 100 lần ghé thăm gần đây nhất, tôi
đã hái dừa hạt 70% số lần.
30% còn lại tôi chia đều cho
ba người tôi yêu thích khác.
Sau đó tôi đã yêu cầu nó thay mặt tôi thực hiện 100
lựa chọn tiếp theo.
Và đoán xem nó đã làm gì.
Nó hái trái dừa
lần.
Đã qua rồi
cuộc phiêu lưu của tôi thỉnh thoảng đến với
bột bánh quy sô cô la hoặc xoài.
Tất cả những gì tôi có vào thời điểm đó thực sự chỉ là một quả dừa
hạt dẻ.
Nhưng hãy quên kem đi. Tôi và các học sinh
của tôi đã nhiều lần thể hiện các khuôn mẫu
giống nhau khi nghiên cứu sở thích
thực tế của mọi người.
AI thu hẹp sở thích của bạn, nó làm phẳng tính cách
của bạn và loại bỏ đi những khía cạnh
khiến bạn trở nên thú vị và giúp
bạn luôn năng động.
Và phần xảo quyệt của tất cả những điều này là
rằng tác động của AI lên sự phức tạp
của con người là rất nhỏ. Bạn sẽ không nhận thấy
chuyện đó xảy ra chỉ sau một đêm.
Đúng hơn, đó là cái chết của hàng nghìn đề xuất thuật toán
. Một bộ phim
an toàn hơn một chút, một cuốn sách phổ biến
hơn một chút, thêm một
kỳ nghỉ phổ biến cùng một lúc.
Với mỗi quyết định bạn thuê AI,
bạn sẽ trở nên thu hẹp hơn. Sau đó, AI học
từ phiên bản nông cạn đó của bạn và
thu hẹp các đề xuất của nó hơn nữa.
Phóng viên Kashmir Hill của tờ New York Times
đã nắm bắt được vấn đề nan giải này một cách hoàn hảo trong một
bài viết của cô ấy.
Sau khi giao các quyết định của mình cho AI
trong một tuần, cô ấy phàn nàn về chương trình nghị sự ẩn
của nó nhằm biến cô ấy thành một
...
cơ bản. Và điều buồn cười là chính từ
cơ bản ở đây mới là sự xúc phạm lớn nhất.
Bởi vì cơ bản có nghĩa là
không nguyên bản, không có ngoại lệ và
không thú vị.
Nó gây khó chịu không phải vì nó gợi ý
thất bại mà vì nó ám chỉ
sự tầm thường.
Không có sự phức tạp.
Và ai thực sự muốn điều đó cho chính họ
?
Không ai cả. Tất cả chúng ta đều thích cảm giác mình là
độc nhất, là người đặc biệt, là
một người không dễ dàng nhét vào ô
.
Chính xác thì tôi không muốn trở thành
giống như mọi người khác. Và tôi cũng không
muốn trở thành một phiên bản đơn lẻ của
.
Vậy chúng ta có thể làm gì để sửa hướng đi và
tránh điểm đến cơ bản
Chúng ta không thể nhấn nút đặt lại trên AI và
chúng ta không nên. Như tôi đã nói trước đây, những công cụ
này cực kỳ có giá trị trong việc
điều hướng cuộc sống hiện đại và chúng giúp chúng ta
trở nên khá giả hơn về nhiều mặt.
Nhưng chúng ta cần lấy lại khả năng
chấp nhận rủi ro và khám phá.
Chúng ta cần tìm cách cân bằng lại
hoạt động khai thác và thăm dò.
Và trớ trêu thay, AI thực sự có thể giúp
chúng ta đạt được điều đó.
Nhưng chỉ khi chúng ta hỏi nó đúng
câu hỏi và khen thưởng nó vì
hành động phù hợp.
Vì vậy, thay vì yêu cầu nó giúp chúng ta tìm
thứ chúng ta thích, chúng ta có thể bắt đầu yêu cầu
nó giúp chúng ta tìm thứ gì đó mới.
Thứ mà chúng tôi thậm chí có thể yêu thích
mặc dù trước đây chúng tôi chưa bao giờ thử nó.
Và điều đó không nhất thiết có nghĩa là
bạn đang tự mình nhập câu hỏi đó vào ChatGPT
.
Mặc dù bạn chắc chắn nên thử.
Ý tôi là giúp các công ty
khai thác siêu năng lực AI. Đó là khả năng
phát hiện các mẫu trong lượng lớn dữ liệu
của con người cho mục đích khám phá.
Bởi vì AI đã nhìn thấy toàn bộ
sở thích nên nó không chỉ biết
bạn hiện thích gì mà còn biết cả những gì
nằm ngoài ranh giới của
sở thích thông thường của bạn.
Điều đó có nghĩa là nó có thể giúp bạn khám phá
một cách thông minh. Để chấp nhận rủi ro được sắp xếp khi bạn
muốn.
Bây giờ, nó sẽ trông như thế này.
Hãy tưởng tượng một nút quay số trên tài khoản Netflix
hoặc thanh tìm kiếm Google của bạn cho phép bạn
quyết định khoảng cách so với tùy chọn
thông thường mà bạn muốn đi chệch tại bất kỳ
thời điểm nhất định nào.
Vào một ngày bình thường, bạn có thể sẽ giữ
quay số gần với cài đặt chính xác
vì bạn muốn nhận được
lượt truy cập phù hợp nhất ngay lập tức.
Nhưng vào những ngày khác, bạn có thể cảm thấy
đủ phiêu lưu để đẩy nó
đến gần tôi hơn một chút với cài đặt thay đổi
và yêu cầu nội dung hơi
nằm ngoài vùng an toàn của bạn nhưng vẫn
phù hợp.
Và vào những ngày khác, đối với những khoảnh khắc
hiếm hoi khi bạn cảm thấy mình thực sự
sẵn sàng đón nhận thế giới, bạn có thể
đẩy nút xoay đến cài đặt thẻ
hoang dã và yêu cầu nó giúp bạn
khám phá điều gì đó hoàn toàn mới.
Tôi rất muốn có mặt số
như vậy. Nó không buộc tôi phải rời khỏi vùng an toàn
của mình. Tôi luôn có thể để nó ở
cài đặt ngay lập tức và hưởng lợi từ sự tiện lợi
đi kèm với nó.
Nhưng nó cho tôi sự lựa chọn và cơ quan
để thoát ra khỏi bong bóng nhỏ
của tôi bất cứ khi nào tôi muốn hoặc tôi cảm thấy mình có
làm vậy.
Nhưng đây mới là điều đáng chú ý. Để AI chuyển đổi siêu năng lực
của nó giữa khai thác và
khám phá, chúng tôi cần khuyến khích nó
làm như vậy.
Chỉ yêu cầu nó sáng tạo hơn hoặc
giúp bạn trở nên phiêu lưu hơn thì
sẽ không hiệu quả.
Trong hầu hết các trường hợp, nó vẫn sẽ mặc định là
đầu ra đã được thử và kiểm tra vì nó
khao khát được vỗ vai.
Vì vậy, thay vì trừng phạt AI mỗi khi
nó thực hiện một cú xoay và trượt, chúng ta cần
bắt đầu thưởng cho nó vì đã thực hiện cú xoay
thông minh.
Để đặt cược táo bạo một chút,
có lẽ hơi khác thường, nhưng vẫn
dựa trên những gì họ biết về chúng tôi.
AI không cần phải ném phi tiêu trong bóng tối
. Nó có thể chấp nhận những rủi ro có hiểu biết. Nó có thể
giúp chúng tôi tối ưu hóa hoạt động khám phá của mình.
Và khi điều đó xảy ra, chúng ta nên coi đó là
một thành công chứ không phải một thất bại.
Bây giờ, đây không phải là về món tráng miệng hay
danh sách phát. Đây là việc bảo tồn những gì
khiến chúng ta trở nên độc đáo, lộn xộn và
là con người vẻ vang.
Đó là niềm đam mê ngẫu nhiên của bạn với những kỷ vật ET
, con đường kỳ lạ của bạn đi vào bộ nhớ địa lý
hoặc sở thích bướng bỉnh của bạn
đối với xe cần số.
Đó là về tất cả những mâu thuẫn mà
AI không thể giải thích rõ ràng và vẻ đẹp của việc
chúng ta thỉnh thoảng trở nên kỳ lạ một chút
.
Và nếu chúng ta tin rằng sự phức tạp của con người
đáng được bảo tồn thì bây giờ là lúc
hành động.
Bởi vì chúng ta đang ở điểm chuyển biến
nơi AI không còn chỉ đề xuất
mà bắt đầu hành động thay mặt chúng ta.
Đó là lựa chọn chứ không phải gợi ý.
Và đó là lúc mà tiền đặt cược trở nên
thực sự tồn tại.
Vì vậy, lần tới AI cung cấp cho bạn kẹo pralines và
kem, bạn có thể nói không và yêu cầu nó giúp
thay vào đó, bạn trở nên hoang dã và liều lĩnh.
Cảm ơn bạn.
>> [âm nhạc]
[Tiếng Anh]
Show
Từ vựng cần lưu ý
Bắt đầu luyện tập
| Từ vựng | Nghĩa |
|---|---|
|
polarizing /ˈpoʊləˌraɪzɪŋ/ C2 |
|
|
misinformation /ˌmɪsɪnfərˈmeɪʃən/ B2 |
|
|
surrender /səˈrɛndər/ B2 |
|
|
serendipity /ˌsɛrənˈdɪpɪti/ C2 |
|
|
unidimensional /ˌʌndɪˈmɛnʃənəl/ C2 |
|
|
illustrious /ɪˈlʌstriəs/ C2 |
|
|
exploitation /ˌɛksplɔɪˈteɪʃən/ C1 |
|
|
capitalize /ˈkæpɪtəˌlaɪz/ B2 |
|
|
insidious /ɪnˈsɪdiəs/ C2 |
|
|
mediocrity /ˌmidiˈɒkrɪti/ C2 |
|
|
harness /ˈhɑːrnɪs/ B2 |
|
|
curated /ˈkjʊəreɪtɪd/ B2 |
|
|
agency /ˈeɪdʒənsi/ B2 |
|
|
inflection /ɪnˈflɛkʃən/ C2 |
|
|
detour /ˈdiːtʊr/ B2 |
|
“” có từ mới nào bạn chưa biết?
💡 Gợi ý: polarizing, misinformation.… Vào App luyện luôn nhé!
Cấu trúc ngữ pháp nổi bật
-
What really keeps me up at night is something else.
➔ Mệnh đề danh từ làm chủ ngữ
➔ Mệnh đề "What really keeps me up at night" đóng vai trò là chủ ngữ của câu.
-
The more we outsource our decisions to AI, the more we surrender something deeply human.
➔ Cấu trúc càng... càng...
➔ Cấu trúc song song này cho thấy một hành động hoặc trạng thái tăng tương ứng với cái khác.
-
I worry without the potential for discovery, for serendipity, we risk becoming more shallow.
➔ Lược bỏ 'that' trong mệnh đề phụ
➔ Từ "that" sau "worry" được ẩn đi để kết nối mệnh đề chính với mệnh đề tân ngữ.
-
If all you ever did in life was play it safe and exploit, you'd never get disappointed.
➔ Câu điều kiện loại 2 (Tình huống giả định)
➔ Sử dụng các động từ ở thì quá khứ để mô tả một tình huống giả định hoặc khó xảy ra.
-
I've spent the last 15 years as a computational social scientist working at the intersection of psychology, computer science, and business.
➔ Thì hiện tại hoàn thành
➔ "I've spent" nhấn mạnh một hành động bắt đầu trong quá khứ và kéo dài đến hiện tại.
-
Without a little help from our exploitation-loving AI friends, we simply don't stand a chance of navigating modern life.
➔ Tính từ ghép
➔ "Exploitation-loving" kết hợp một danh từ và một phân từ để bổ nghĩa cho "AI friends".
-
AI narrows your taste, it flattens your personality, and it scrubs away the edges.
➔ Cấu trúc song hành
➔ Sử dụng cùng một hình thức ngữ pháp (động từ + tân ngữ) cho ba mục liên tiếp để tạo nhịp điệu và điểm nhấn.
-
I don't want to become exactly like everybody else.
➔ Động từ nguyên mẫu làm tân ngữ
➔ "to become" đóng vai trò là tân ngữ của động từ "want".
Bài hát liên quan