Bạn đang dùng trình duyệt đã lỗi thời. Trình duyệt có thể không hiển thị đúng trang web này hoặc các trang web khác. Bạn nên nâng cấp hoặc dùng một trình duyệt khác.
(Mỹ) Ford trả giá đắt khi để AI làm xe, sa thải kỹ sư xong phải mời quay lại gấp
Sau nhiều năm cắt giảm nhân sự và đẩy mạnh ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong thiết kế xe, Ford cho biết đã phải mời hơn 350 kỹ sư giàu kinh nghiệm trở lại làm việc sau khi chất lượng sản phẩm sụt giảm và số lượng xe triệu hồi tăng cao.
Ford đã quá phụ thuộc vào trí tuệ nhân tạo (AI) trong thiết kế xe và sa thải các kỹ sư kỳ cựu, dẫn đến các lỗi phần mềm nghiêm trọng và các đợt thu hồi xe hàng đầu trong ngành - Ảnh: Ford
Ford vừa đạt vị trí dẫn đầu bảng xếp hạng chất lượng ban đầu (Initial Quality Study) của JD Power trong nhóm các hãng xe phổ thông, khép lại hơn 16 năm liên tục đối mặt với những vấn đề về chất lượng sản phẩm.
Tuy nhiên, đằng sau kết quả này là sự thay đổi đáng kể trong cách vận hành của hãng xe Mỹ.
Theo chia sẻ từ lãnh đạo Ford, công ty từng đặt quá nhiều kỳ vọng vào trí tuệ nhân tạo (AI) trong quá trình thiết kế và phát triển ô tô, rồi nhận ra kinh nghiệm của con người vẫn là yếu tố không thể thay thế.
Phát biểu trong một buổi họp báo gần đây được trang The Verge dẫn lại, ông Charles Poon - Phó chủ tịch phụ trách kỹ thuật phần cứng xe của Ford - cho biết hãng từng cho rằng chỉ cần đưa các yêu cầu thiết kế vào hệ thống AI là có thể tạo ra sản phẩm chất lượng cao.
Ford đã phải tuyển dụng lại và thăng chức cho hơn 350 kỹ sư giàu kinh nghiệm để sửa chữa dữ liệu sai sót, viết lại các giao thức kiểm tra thử nghiệm tự động và hướng dẫn các nhân viên trẻ hơn - Ảnh: Ford
Tuy nhiên, thực tế cho thấy các mô hình AI chỉ hoạt động hiệu quả khi được cung cấp dữ liệu đầy đủ, chính xác và có sự giám sát của các chuyên gia.
Theo ông Poon, một trong những sai lầm lớn của Ford là để nhiều kỹ sư kỳ cựu rời công ty trước khi những kinh nghiệm tích lũy qua hàng chục năm được chuyển hóa thành dữ liệu phục vụ các hệ thống AI.
Điều này được cho là góp phần khiến số lượng chiến dịch triệu hồi xe của Ford tăng mạnh trong thời gian qua.
Không chỉ Ford, nhiều hãng xe trên thế giới cũng đang tìm cách cân bằng giữa tự động hóa và nguồn nhân lực có chuyên môn.
Trong nhiều năm gần đây, các nhà sản xuất ô tô liên tục cắt giảm lao động nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất và giảm chi phí.
General Motors từng cắt khoảng 1.000 lao động tại một nhà máy xe điện để tăng mức độ tự động hóa, trong khi startup xe điện Rivian cũng nhiều lần tinh giản nhân sự nhằm cải thiện tình hình tài chính.
Sau khi chất lượng sản phẩm suy giảm, Ford đã mời hơn 350 kỹ sư giàu kinh nghiệm trở lại để hướng dẫn đội ngũ kỹ sư trẻ, đồng thời rà soát và hiệu chỉnh dữ liệu phục vụ các hệ thống tự động.
Việc cân bằng giữa trực giác của con người và tự động hóa bằng máy móc đã giúp Ford đảo ngược khủng hoảng chất lượng và giành vị trí số 1 trong bảng xếp hạng chất lượng ban đầu của JD Power - Ảnh: Ford
Theo đánh giá của hãng, kinh nghiệm thực tế tích lũy trong nhiều năm làm việc tại nhà máy vẫn đóng vai trò quan trọng trong quá trình phát triển sản phẩm, điều mà AI hiện chưa thể thay thế hoàn toàn.
Các thuật toán có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và thực hiện hàng triệu phép kiểm thử trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, chúng chưa thể sở hữu trực giác kỹ thuật hay khả năng đánh giá các tình huống phát sinh như những kỹ sư nhiều năm kinh nghiệm.
Ford cho rằng AI vẫn sẽ là công cụ quan trọng trong tương lai, đặc biệt khi ô tô ngày càng tích hợp nhiều công nghệ và phần mềm.
Tuy nhiên, hãng cũng thừa nhận việc phụ thuộc hoàn toàn vào AI mà thiếu sự tham gia của các kỹ sư giàu kinh nghiệm có thể dẫn đến những sai sót tốn kém.
Đây vẫn là mấu chốt thôi, thời của dev junior coi như đã hết, tôi may cũng đã tích lũy được 15 năm kinh nghiệm làm CS ở Scotland Yard nên chắc 5 năm tới vẫn ổn, còn sau đó ko biết sao.
Vấn đề thường xuyên phát sinh. Dạy AI --> AI làm được --> vấn đề phát sinh --> tiếp tục xử lý và dạy AI cách xử lý (vòng lặp). AI chỉ là công cụ chứ không thể thay thế được.
Vấn đề thường xuyên phát sinh. Dạy AI --> AI làm được --> vấn đề phát sinh --> tiếp tục xử lý và dạy AI cách xử lý (vòng lặp). AI chỉ là công cụ chứ không thể thay thế được.
Vấn đề thường xuyên phát sinh. Dạy AI --> AI làm được --> vấn đề phát sinh --> tiếp tục xử lý và dạy AI cách xử lý (vòng lặp). AI chỉ là công cụ chứ không thể thay thế được.
Mình viết cho nó một scrip chuẩn chỉ nó làm đúng dc vài lần chỉ cần mình hơi bẻ chỉa một tí là nó quên cmn cái scrip mình cho nó luôn chưa kể mấy cái nó k biết là nó tự chế cháo thêm
Đây vẫn là mấu chốt thôi, thời của dev junior coi như đã hết, tôi may cũng đã tích lũy được 15 năm kinh nghiệm làm CS ở Scotland Yard nên chắc 5 năm tới vẫn ổn, còn sau đó ko biết sao.
