Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT của OpenAI hay Bard của Google đang làm mưa làm gió trên toàn cầu với khả năng tương tác tự nhiên như con người.
Thậm chí, nhiều người còn lo ngại về sự phát triển vượt bậc của AI, cho rằng chúng có thể sớm thay thế con người trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, nghiên cứu mới đây từ Apple đã "dội gáo nước lạnh" vào những lời tán dương này.
Theo nhóm nghiên cứu của Apple, các LLM phổ biến nhất hiện nay, bao gồm cả những "ngôi sao" như GPT-4 của OpenAI hay Llama 3 của Meta, thực chất không hề thông minh như nhiều người lầm tưởng. Khả năng lập luận ấn tượng của chúng chỉ đơn thuần là kết quả của việc "khớp mẫu tinh vi" dựa trên kho dữ liệu khổng lồ đã được huấn luyện, chứ không phải khả năng "suy luận logic" thực sự.
Ví dụ, khi được yêu cầu giải bài toán tính số quả kiwi, các LLM đã "mắc bẫy" và trừ đi số quả kiwi nhỏ hơn, mặc dù kích thước quả không hề liên quan đến bài toán. Điều này cho thấy chúng chỉ đơn thuần áp dụng các phép toán một cách máy móc mà không thực sự hiểu ý nghĩa của vấn đề.
Nhóm nghiên cứu của Apple kết luận rằng các LLM hiện tại mới chỉ ở giai đoạn sơ khai của khả năng tự suy luận. Mức độ "thông minh" của chúng còn thấp và đang bị cường điệu hóa quá mức.
Nghiên cứu này đã tạo ra làn sóng tranh luận trong cộng đồng AI. Liệu đây có phải là "cú tát" vào những gã khổng lồ công nghệ đang đầu tư mạnh vào AI? Hay đây chỉ là một góc nhìn khác, giúp chúng ta có cái nhìn khách quan hơn về tiềm năng và giới hạn của công nghệ này?
Câu trả lời vẫn còn bỏ ngỏ. Tuy nhiên, nghiên cứu của Apple đã gióng lên hồi chuông cảnh tỉnh, nhắc nhở chúng ta cần thận trọng hơn trong việc đánh giá và ứng dụng AI, tránh những kỳ vọng phi thực tế và những rủi ro tiềm ẩn.
Thậm chí, nhiều người còn lo ngại về sự phát triển vượt bậc của AI, cho rằng chúng có thể sớm thay thế con người trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, nghiên cứu mới đây từ Apple đã "dội gáo nước lạnh" vào những lời tán dương này.
Theo nhóm nghiên cứu của Apple, các LLM phổ biến nhất hiện nay, bao gồm cả những "ngôi sao" như GPT-4 của OpenAI hay Llama 3 của Meta, thực chất không hề thông minh như nhiều người lầm tưởng. Khả năng lập luận ấn tượng của chúng chỉ đơn thuần là kết quả của việc "khớp mẫu tinh vi" dựa trên kho dữ liệu khổng lồ đã được huấn luyện, chứ không phải khả năng "suy luận logic" thực sự.
Ví dụ, khi được yêu cầu giải bài toán tính số quả kiwi, các LLM đã "mắc bẫy" và trừ đi số quả kiwi nhỏ hơn, mặc dù kích thước quả không hề liên quan đến bài toán. Điều này cho thấy chúng chỉ đơn thuần áp dụng các phép toán một cách máy móc mà không thực sự hiểu ý nghĩa của vấn đề.
Nhóm nghiên cứu của Apple kết luận rằng các LLM hiện tại mới chỉ ở giai đoạn sơ khai của khả năng tự suy luận. Mức độ "thông minh" của chúng còn thấp và đang bị cường điệu hóa quá mức.
Nghiên cứu này đã tạo ra làn sóng tranh luận trong cộng đồng AI. Liệu đây có phải là "cú tát" vào những gã khổng lồ công nghệ đang đầu tư mạnh vào AI? Hay đây chỉ là một góc nhìn khác, giúp chúng ta có cái nhìn khách quan hơn về tiềm năng và giới hạn của công nghệ này?
Câu trả lời vẫn còn bỏ ngỏ. Tuy nhiên, nghiên cứu của Apple đã gióng lên hồi chuông cảnh tỉnh, nhắc nhở chúng ta cần thận trọng hơn trong việc đánh giá và ứng dụng AI, tránh những kỳ vọng phi thực tế và những rủi ro tiềm ẩn.
