Thoại Viết Hoàng
Writer
Việc ChatGPT ra mắt công chúng vào tháng 11 năm 2022 đã khơi mào cho một làn sóng quan tâm và tài trợ trên toàn cầu, nhưng liệu sự cường điệu có vượt qua được sự phát triển của AI?
Kể từ khi ChatGPT được phát hành vào tháng 11 năm 2022, AI tổng quát đã tham gia vào các cuộc thảo luận công khai trên khắp thế giới. Theo GlobalData, hơn một triệu bài đăng trên mạng xã hội về trí tuệ nhân tạo (AI) đã được thực hiện trên Twitter và Reddit trong năm ngoái.
Bức thư ngỏ của Viện Tương lai Sự sống về việc tạm dừng phát triển AI đã khiến nhiều hãng tin lớn xuất bản các bài viết về mối đe dọa hiện hữu mà AI có thể gây ra cho nhân loại. Tính lan truyền tức thời trên internet của ChatGPT có thể là lợi ích lớn nhất của nó đối với ngành công nghệ cho đến nay.
AI sáng tạo đã được triển khai để cung cấp các giải pháp quản lý quan hệ khách hàng, phát triển phần mềm và thậm chí là kể chuyện . Nhưng một số người hoài nghi không thể bỏ qua rằng thời điểm cường điệu của AI tổng quát là ngẫu nhiên đối với ngành công nghệ.
Giám đốc điều hành tại TS Lombard, Dario Perkins, giải thích trong một hội thảo trực tuyến gần đây rằng Big Tech là “bộ phận của thị trường chứng khoán chịu sự sụt giảm lớn nhất khi các ngân hàng trung ương bắt đầu tăng lãi suất mạnh mẽ”.
Perkins cũng cho rằng việc “cạn kiệt” đầu tư công nghệ là do việc đóng cửa một số ngân hàng có quan hệ chặt chẽ với lĩnh vực công nghệ, chẳng hạn như Ngân hàng Thung lũng Silicon và mô tả việc phát hành ra công chúng của ChatGPT là “tiếp thị rất thông minh”.
Khi mùa đông metaverse kết thúc và việc tài trợ cho máy tính lượng tử đang chậm lại do thiếu các ứng dụng thực tế đang nổi lên , thay vào đó, AI sáng tạo bắt đầu gặp phải tình trạng tài trợ điên cuồng trong khi tài trợ cho AI nói chung giảm xuống. Vào ngày 13 tháng 6, công ty Mistral AI của Pháp đã phá kỷ lục châu Âu về tài trợ vòng hạt giống, nhận được tổng cộng 260 triệu đô la trong bốn tuần.
AI cũng đã thúc đẩy việc tuyển dụng cho các công ty công nghệ mà Perkins lưu ý rằng họ đang chứng kiến “sự mất việc làm khá lớn so với các lĩnh vực khác - trái ngược với các lĩnh vực khác vẫn đang tìm cách tạo thêm việc làm”. Nghiên cứu của GlobalData củng cố rằng việc tuyển dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực công nghệ đã tăng khoảng 600% từ tháng 3 năm 2023 đến tháng 6 năm 2023.
Cùng với sự bùng nổ của tin tức và phương tiện truyền thông xã hội, và sự gia tăng tuyển dụng, một bài báo gần đây của MIT đề xuất rằng việc sử dụng ChatGPT có thể nâng cao hiệu quả lên gần 40% và cải thiện đáng kể chất lượng công việc của những sinh viên có thành tích thấp hơn.
Các cuộc thăm dò về tình cảm công nghệ của GlobalData chỉ ra rằng AI được coi là công nghệ đột phá nhất trong quý cuối cùng của năm 2022. Mặc dù vậy, nhiều công ty như Apple , JP Morgan, Deutsche Bank và Verizon đều đã cấm sử dụng AI tổng thể vào năm 2023.
Trước những lo lắng này, Giám đốc Nghiên cứu của Dữ liệu Toàn cầu Josep Bori tuyên bố rằng mặc dù AI tổng quát hiện tại có thể là một “công cụ cực kỳ hữu ích và mạnh mẽ”, nhưng chúng “có lẽ không sớm đưa ra lời khuyên thực tế hoàn toàn không được giám sát”.
Một thách thức khác đối với AI tổng quát là ảo giác mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nói về vấn đề này sẽ sớm được khắc phục, Bori vẫn tỏ ra bi quan, cho rằng các LLM không thể tự kiểm tra thực tế để tìm câu trả lời “sai hoặc rõ ràng là vô lý”. Cả Bori và Perkins đều nhấn mạnh rằng các công cụ AI tổng quát không hiểu gì về thế giới hoặc dữ liệu mà chúng được đào tạo. “Nói một cách triết học,” Perkins nói, “thật là nhảm nhí”.
Mặc dù có sự gia tăng ổn định trong việc sử dụng nội dung được tạo trong các trang web tin tức trực tuyến, nhưng điều này đã làm tăng khả năng thông tin sai lệch một cách bất lợi và nguy cơ bị kiện nếu một công ty bị đề cập sai trong những ảo giác này.
Khi nói về việc liệu AI có bao giờ có thể xác minh câu trả lời của chính mình hay không, Bori yêu cầu chúng ta xem xét phương pháp của các nhà khoa học.
“Bắt đầu với việc hình thành một giả thuyết hợp lý,” Bori bắt đầu, “sau đó các thí nghiệm thực tế hoặc xác nhận hoặc bác bỏ những giả thuyết đó, và chu kỳ cứ thế tiếp diễn.” Nhưng vì các LLM không thể kiểm tra kiến thức của họ nên lộ trình tạo ra một AI có thể chứng thực các câu trả lời của nó vẫn chưa rõ ràng.
Bori vẫn hoài nghi về khả năng các LLM trở thành nhiều thứ hơn là “những cỗ máy có bộ nhớ hạn chế”. Nếu không có một lộ trình phù hợp hướng tới AI tổng quát luôn tạo ra các câu trả lời hợp lý, AI tổng quát sẽ phải đối mặt với việc trở thành một xu hướng đầu tư khác trong quá khứ.
Bức thư ngỏ của Viện Tương lai Sự sống về việc tạm dừng phát triển AI đã khiến nhiều hãng tin lớn xuất bản các bài viết về mối đe dọa hiện hữu mà AI có thể gây ra cho nhân loại. Tính lan truyền tức thời trên internet của ChatGPT có thể là lợi ích lớn nhất của nó đối với ngành công nghệ cho đến nay.
AI sáng tạo đã được triển khai để cung cấp các giải pháp quản lý quan hệ khách hàng, phát triển phần mềm và thậm chí là kể chuyện . Nhưng một số người hoài nghi không thể bỏ qua rằng thời điểm cường điệu của AI tổng quát là ngẫu nhiên đối với ngành công nghệ.
Giám đốc điều hành tại TS Lombard, Dario Perkins, giải thích trong một hội thảo trực tuyến gần đây rằng Big Tech là “bộ phận của thị trường chứng khoán chịu sự sụt giảm lớn nhất khi các ngân hàng trung ương bắt đầu tăng lãi suất mạnh mẽ”.
Perkins cũng cho rằng việc “cạn kiệt” đầu tư công nghệ là do việc đóng cửa một số ngân hàng có quan hệ chặt chẽ với lĩnh vực công nghệ, chẳng hạn như Ngân hàng Thung lũng Silicon và mô tả việc phát hành ra công chúng của ChatGPT là “tiếp thị rất thông minh”.
Khi mùa đông metaverse kết thúc và việc tài trợ cho máy tính lượng tử đang chậm lại do thiếu các ứng dụng thực tế đang nổi lên , thay vào đó, AI sáng tạo bắt đầu gặp phải tình trạng tài trợ điên cuồng trong khi tài trợ cho AI nói chung giảm xuống. Vào ngày 13 tháng 6, công ty Mistral AI của Pháp đã phá kỷ lục châu Âu về tài trợ vòng hạt giống, nhận được tổng cộng 260 triệu đô la trong bốn tuần.
AI cũng đã thúc đẩy việc tuyển dụng cho các công ty công nghệ mà Perkins lưu ý rằng họ đang chứng kiến “sự mất việc làm khá lớn so với các lĩnh vực khác - trái ngược với các lĩnh vực khác vẫn đang tìm cách tạo thêm việc làm”. Nghiên cứu của GlobalData củng cố rằng việc tuyển dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực công nghệ đã tăng khoảng 600% từ tháng 3 năm 2023 đến tháng 6 năm 2023.
Cùng với sự bùng nổ của tin tức và phương tiện truyền thông xã hội, và sự gia tăng tuyển dụng, một bài báo gần đây của MIT đề xuất rằng việc sử dụng ChatGPT có thể nâng cao hiệu quả lên gần 40% và cải thiện đáng kể chất lượng công việc của những sinh viên có thành tích thấp hơn.
Các cuộc thăm dò về tình cảm công nghệ của GlobalData chỉ ra rằng AI được coi là công nghệ đột phá nhất trong quý cuối cùng của năm 2022. Mặc dù vậy, nhiều công ty như Apple , JP Morgan, Deutsche Bank và Verizon đều đã cấm sử dụng AI tổng thể vào năm 2023.
Sự thiếu hiểu biết của Genegene có cản trở sự phát triển của nó không?
Khi các công cụ tìm kiếm ra đời để tối ưu hóa việc sử dụng internet, không có gì ngạc nhiên khi mọi người đặt câu hỏi liệu khả năng chỉ 'google' một câu hỏi có khiến bộ não của chúng ta chậm hơn và ít ghi nhớ thông tin hơn hay không . Câu hỏi tương tự này hiện đang được hỏi về AI .Trước những lo lắng này, Giám đốc Nghiên cứu của Dữ liệu Toàn cầu Josep Bori tuyên bố rằng mặc dù AI tổng quát hiện tại có thể là một “công cụ cực kỳ hữu ích và mạnh mẽ”, nhưng chúng “có lẽ không sớm đưa ra lời khuyên thực tế hoàn toàn không được giám sát”.
Một thách thức khác đối với AI tổng quát là ảo giác mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nói về vấn đề này sẽ sớm được khắc phục, Bori vẫn tỏ ra bi quan, cho rằng các LLM không thể tự kiểm tra thực tế để tìm câu trả lời “sai hoặc rõ ràng là vô lý”. Cả Bori và Perkins đều nhấn mạnh rằng các công cụ AI tổng quát không hiểu gì về thế giới hoặc dữ liệu mà chúng được đào tạo. “Nói một cách triết học,” Perkins nói, “thật là nhảm nhí”.
Mặc dù có sự gia tăng ổn định trong việc sử dụng nội dung được tạo trong các trang web tin tức trực tuyến, nhưng điều này đã làm tăng khả năng thông tin sai lệch một cách bất lợi và nguy cơ bị kiện nếu một công ty bị đề cập sai trong những ảo giác này.
Khi nói về việc liệu AI có bao giờ có thể xác minh câu trả lời của chính mình hay không, Bori yêu cầu chúng ta xem xét phương pháp của các nhà khoa học.
“Bắt đầu với việc hình thành một giả thuyết hợp lý,” Bori bắt đầu, “sau đó các thí nghiệm thực tế hoặc xác nhận hoặc bác bỏ những giả thuyết đó, và chu kỳ cứ thế tiếp diễn.” Nhưng vì các LLM không thể kiểm tra kiến thức của họ nên lộ trình tạo ra một AI có thể chứng thực các câu trả lời của nó vẫn chưa rõ ràng.
Bori vẫn hoài nghi về khả năng các LLM trở thành nhiều thứ hơn là “những cỗ máy có bộ nhớ hạn chế”. Nếu không có một lộ trình phù hợp hướng tới AI tổng quát luôn tạo ra các câu trả lời hợp lý, AI tổng quát sẽ phải đối mặt với việc trở thành một xu hướng đầu tư khác trong quá khứ.
