เจนเซน หวงมอง AI กับทักษะพื้นฐานอย่างไร หลังงานศึกษาพบเด็กทำการบ้านเร็วขึ้นแต่คะแนนสอบลดลง

ประเด็นที่ทำให้คำตอบของเจนเซน หวง ซีอีโอ Nvidia ถูกพูดถึง ไม่ใช่เพียงว่า AI ช่วยทำการบ้านได้เร็วขึ้นหรือไม่ แต่คือเขามองการสูญเสียทักษะพื้นฐานของเด็กเป็นเรื่องที่ยอมรับได้แค่ไหน

ในรายการ The Ezra Klein Show เอซรา ไคลน์ยกงานศึกษาที่ติดตามนักเรียนจีนกว่า 26,000 คน ตั้งแต่ชั้นมัธยมต้นถึงมัธยมปลาย งานศึกษาพบว่าการใช้ AI ช่วยเพิ่มคะแนนการบ้าน 18% และลดเวลาทำงานลง 30% แต่ผลสอบและการจดจำความรู้ในระยะยาวกลับลดลง 238

หวงยอมรับว่าการพึ่ง AI อาจทำให้ทักษะที่ต้องใช้เมื่อลงมือทำเองอ่อนลง เขายกตัวอย่างการหารยาว สูตรคูณ และการหารากที่สอง พร้อมตั้งคำถามว่าการลืมทักษะเหล่านี้ “สำคัญหรือไม่” หากมีเครื่องมือที่คำนวณให้ได้ 48

ทักษะที่หายไป แลกกับความสามารถแบบใหม่?

เหตุผลของหวงคือ เมื่อ AI รับงานซ้ำ ๆ หรือขั้นตอนพื้นฐานไปทำแทน คนอาจมีเวลาและเครื่องมือไปทำงานในระดับที่สูงขึ้น เขามองว่าผู้คนอาจสูญเสียความคล่องแคล่วทางความคิดบางอย่าง แต่จะพัฒนาความสามารถในการคิดเป็นระบบ ใช้เครื่องมือหลายชนิด และประสานงานเพื่อแก้ปัญหาขนาดใหญ่แทน

หวงยังเปรียบเทียบกับวิศวกรรุ่นใหม่ที่เขามองว่าคิดเป็นระบบได้ดีกว่าคนในรุ่นของเขาเอง และเล่าว่าเขาพึ่งเทคโนโลยีช่วยจำเรื่องในชีวิตประจำวัน รวมถึงที่อยู่ของตัวเอง ตัวอย่างส่วนตัวนี้ช่วยอธิบายว่าทำไมเขาจึงไม่มองการลืมข้อมูลหรือทักษะบางอย่างว่าเป็นความเสียหายเสมอไป 413

แต่สิ่งที่ยังไม่มีคำตอบชัดเจนคือ ความสามารถใหม่จะเกิดขึ้นจริงกับเด็กทุกคนหรือไม่ และจะทดแทนพื้นฐานที่ไม่ได้ฝึกจนชำนาญได้แค่ไหน การทำการบ้านได้เร็วขึ้นเพียงอย่างเดียวไม่ใช่หลักฐานว่าทักษะที่หายไปจะถูกชดเชยในภายหลัง 28

มุมมองต่อความเสี่ยง AI ที่กว้างกว่าห้องเรียน

หวงยังคัดค้านคำเตือนเรื่องภัยพิบัติจาก AI ของเจฟฟรีย์ ฮินตัน โดยเห็นว่าการคาดการณ์ลักษณะนั้นขาดหลักฐานทางวิทยาศาสตร์และอาจสร้างความตื่นตระหนก เขาสนับสนุนการประเมินความเสี่ยงบนหลักฐานและการวางมาตรการป้องกันทางวิศวกรรม 17

อย่างไรก็ตาม เขาก็กล่าวว่าห้องปฏิบัติการไม่ควรปล่อยผลิตภัณฑ์ที่ยังควบคุมไม่ได้ และบริษัท AI ไม่ควรได้รับการยกเว้นจากกฎหมายทั่วไป เช่น กฎหมายความรับผิดหรือกฎหมายต่อต้านการผูกขาด 19 ภาพรวมจึงไม่ใช่การปฏิเสธความเสี่ยงทุกชนิด แต่เป็นการให้น้ำหนักกับการจัดการเชิงปฏิบัติมากกว่าคำเตือนที่เขามองว่ายังไม่มีหลักฐานรองรับ

ท่าทีต่อพลังงานและสภาพภูมิอากาศก็สะท้อนวิธีคิดเรื่องต้นทุนกับผลประโยชน์ระยะยาวแบบเดียวกัน หวงมองว่า AI อาจมีส่วนช่วยแก้ปัญหาในอนาคต แม้การขยายระบบในระยะใกล้จะมีต้นทุนและผลกระทบที่ยากลำบาก นักวิจารณ์ตั้งข้อสังเกตว่าแนวคิดเช่นนี้อาจให้น้ำหนักกับประโยชน์ที่คาดหวังในวันหน้า มากกว่าผู้คนที่ต้องเผชิญผลกระทบอยู่แล้ว

เมื่อนำตรรกะเดียวกันมาใช้กับการศึกษา คำถามจึงอยู่ที่ว่าเด็กต้องรับความเสี่ยงจากการสูญเสียพื้นฐานในวันนี้ เพื่อแลกกับความสามารถที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตหรือไม่ การวิจารณ์นี้เป็นการตั้งคำถามต่อการชั่งน้ำหนักของหวง ไม่ใช่หลักฐานว่าเขาต้องการให้เด็กได้รับอันตราย และงานศึกษาชิ้นเดียวก็ไม่ได้พิสูจน์ว่า AI ทุกแบบหรือทุกวิธีใช้จะให้ผลเหมือนกัน 24