Có một nhà kinh tế học mà ai ở Thung lũng Silicon cũng không ngừng nhắc đến. Khao khát hiểu về các hệ thống, thị trường và hành vi con người đã biến ông ấy thành huyền thoại trong giới công nghệ. Nhưng đây là câu hỏi liên tục xuất hiện trong các cuộc trò chuyện: liệu sự khao khát kiến thức không ngừng đó còn quan trọng không khi AI có thể xử lý thông tin nhanh hơn bất kỳ bộ não con người nào?
Chúng ta đang sống trong một thời khắc kỳ lạ. Các mô hình học máy "ngấu nghiến" những bộ dữ liệu mà các nhà kinh tế phải mất cả đời mới có thể phân tích. Chúng phát hiện ra các mô hình mà các phương pháp nghiên cứu truyền thống không thể nhìn thấy. Một số người cho rằng sức mạnh tính toán thô đang thay thế tư duy sâu sắc. Những người khác tin rằng trực giác và hiểu biết bối cảnh của con người không thể bị thuật toán sao chép—dù chúng có tinh vi đến đâu.
Sự căng thẳng thực sự không phải là AI có mạnh mẽ hay không. Rõ ràng là có. Vấn đề là liệu cách tiếp cận truyền thống của nhà kinh tế học—đặt câu hỏi tại sao, xây dựng khung lý thuyết, thách thức các giả định—sẽ trở nên lỗi thời hay quan trọng hơn bao giờ hết. Khi máy móc tối ưu hóa để tìm câu trả lời, ai sẽ là người chịu trách nhiệm đặt ra những câu hỏi đúng?
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
10 thích
Phần thưởng
10
5
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
MidnightGenesis
· 13giờ trước
Dữ liệu trên chuỗi cho thấy, vấn đề không nằm ở khả năng tính toán mà ở việc ai sẽ xác định hàm mục tiêu tối ưu hóa. AI dù nhanh đến đâu cũng chỉ hoạt động trong khuôn khổ hiện có, và chính khuôn khổ đó cần có sự phản biện từ con người.
Xem bản gốcTrả lời0
FarmHopper
· 12-08 06:50
Ha, tôi đã nghĩ về vấn đề này rất lâu... Dù AI có nhanh đến đâu cũng không trả lời được "tại sao", chỉ nói được "là gì" thôi, thật đấy.
AI tiêu thụ dữ liệu rất nhanh, nhưng ai sẽ hỏi nó nên ăn dữ liệu gì đây... Đó mới là điểm mấu chốt.
Suy nghĩ sâu sắc thì không thể giao phó cho máy móc được, nếu không thì chúng ta đều thất nghiệp rồi ha.
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropCollector
· 12-08 06:47
AI dù nhanh đến đâu cũng phải có người đặt đúng câu hỏi, nếu không thì chỉ là tối ưu mù quáng... Anh chàng này nổi tiếng chắc chắn có lý do của anh ấy, chỉ có dữ liệu mà không có tư duy khung thì chỉ là rác vào rác ra.
Xem bản gốcTrả lời0
OffchainWinner
· 12-08 06:37
Nói thật nhé, AI dù nhanh đến đâu thì cũng phải có người chỉ cho nó hỏi câu gì chứ, đó mới là mấu chốt...
Xem bản gốcTrả lời0
EthMaximalist
· 12-08 06:34
AI dù mạnh đến đâu cũng chỉ có thể tìm câu trả lời, chứ không thể tìm ra câu hỏi... Đây mới chính là giá trị của các nhà kinh tế học.
Có một nhà kinh tế học mà ai ở Thung lũng Silicon cũng không ngừng nhắc đến. Khao khát hiểu về các hệ thống, thị trường và hành vi con người đã biến ông ấy thành huyền thoại trong giới công nghệ. Nhưng đây là câu hỏi liên tục xuất hiện trong các cuộc trò chuyện: liệu sự khao khát kiến thức không ngừng đó còn quan trọng không khi AI có thể xử lý thông tin nhanh hơn bất kỳ bộ não con người nào?
Chúng ta đang sống trong một thời khắc kỳ lạ. Các mô hình học máy "ngấu nghiến" những bộ dữ liệu mà các nhà kinh tế phải mất cả đời mới có thể phân tích. Chúng phát hiện ra các mô hình mà các phương pháp nghiên cứu truyền thống không thể nhìn thấy. Một số người cho rằng sức mạnh tính toán thô đang thay thế tư duy sâu sắc. Những người khác tin rằng trực giác và hiểu biết bối cảnh của con người không thể bị thuật toán sao chép—dù chúng có tinh vi đến đâu.
Sự căng thẳng thực sự không phải là AI có mạnh mẽ hay không. Rõ ràng là có. Vấn đề là liệu cách tiếp cận truyền thống của nhà kinh tế học—đặt câu hỏi tại sao, xây dựng khung lý thuyết, thách thức các giả định—sẽ trở nên lỗi thời hay quan trọng hơn bao giờ hết. Khi máy móc tối ưu hóa để tìm câu trả lời, ai sẽ là người chịu trách nhiệm đặt ra những câu hỏi đúng?