Thoại Viết Hoàng
Writer
Từ HAL 9000 trong “2001: A Space Odyssey” (1968) đến KITT trong “Knight Rider” (1980), đến JARVIS trong “Iron Man” (200
, cho đến sự xuất hiện của Siri, Alexa và chatbot ngày nay, chúng ta có đã chờ đợi những trợ lý kỹ thuật số thực sự thông minh trong một thời gian dài.
Với sự bùng nổ xung quanh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), sự chờ đợi gần như đã kết thúc. Chúng ta sẽ sớm có quyền truy cập vào các trợ lý kỹ thuật số hỗ trợ AI dành cho cá nhân và doanh nghiệp để hiểu các câu hỏi được diễn đạt tự nhiên của chúng ta, biết đủ về chúng ta để đưa ra câu trả lời phù hợp và trình bày câu trả lời theo cách hữu ích cho tình huống hiện tại.
Tuy nhiên, không phải tất cả các trợ lý kỹ thuật số đều được tạo ra như nhau. Cho dù đó là kiến thức chuyên sâu hay bề rộng, tính dễ sử dụng hay chi phí, chúng ta sẽ phải lựa chọn trợ lý của mình một cách khôn ngoan để nhận được nhiều giá trị nhất từ họ. Khi chúng tôi xem xét bối cảnh công nghệ, những trợ lý kỹ thuật số tốt nhất - những trợ lý mang lại cái nhìn sâu sắc nhất, tính linh hoạt cao nhất và giá trị cao nhất - có thể sẽ đến từ cách tiếp cận ngành mở.
Cách tiếp cận mở và đóng
Cách tiếp cận mở đối với phần mềm có nghĩa là mã được đặt trong các kho công cộng cam kết thực hiện quy trình phát triển mở và sự tham gia trực tiếp và minh bạch với cộng đồng. Trong một môi trường khép kín, mã là một bí mật được giữ chặt.
Những ưu điểm chung của cách tiếp cận mở đã được hiểu rõ. Nó cung cấp quyền truy cập vào một cộng đồng các nhà phát triển thường xuyên và hợp tác để cho phép tùy chỉnh và đổi mới nhanh chóng. Nó cho phép các công ty áp dụng giải pháp với chi phí thấp hoặc miễn phí, sau đó bổ sung các tính năng hoặc dịch vụ tính phí nếu cần. Và nó mang lại khả năng hiển thị mã nguồn tốt hơn, cho phép xác minh độc lập các khả năng bảo mật và thúc đẩy sự tin cậy lớn hơn. Các giải pháp mở như Máy chủ Web Apache, Linux, Mozilla và WordPress đã giúp thiết lập nền tảng cho cơ sở hạ tầng truyền thông ngày nay. Git, một hệ thống kiểm soát phiên bản phần mềm mở và phân tán, đang chuyển đổi việc quản lý mã nguồn. Và các giải pháp mở như TensorFlow của Google, Pytorch của Facebook và thư viện Hugging Face Transformers đang giúp thúc đẩy làn sóng phát triển AI tiếp theo.
Trong khi đó, nhược điểm của cách tiếp cận khép kín đặc biệt đáng lo ngại trong thời đại AI. Chỉ một số ít lãnh đạo công ty kiểm soát các quyết định về cách ứng phó với xu hướng của ngành và khách hàng cũng như những khả năng mới cần bổ sung vào nền tảng. Những người ra quyết định này thường tập trung vào việc tối đa hóa lợi nhuận, điều này có thể hạn chế hướng đi và lợi ích mà họ mang lại cho các phân khúc khách hàng nhỏ hơn.
Cách tiếp cận khép kín tạo ra sự ràng buộc của nhà cung cấp, điều này hạn chế khả năng của khách hàng trong việc tiếp cận những đổi mới không được nhà cung cấp ưu tiên. Nó cũng có thể hạn chế khả năng kiểm soát chi phí của khách hàng vì việc chuyển sang một giải pháp mới có thể tốn kém và gây rối loạn đến mức các nhà cung cấp đã đóng cửa có ít động lực để giảm chi phí của họ.
Với AI trong thời kỳ phát triển nhanh chóng như vậy, việc áp dụng giải pháp khép kín có thể hạn chế nghiêm trọng khả năng tiếp cận của tổ chức với các khả năng AI mới nhất, làm suy yếu khả năng đổi mới, thích ứng và cạnh tranh của tổ chức đó.
Cách tiếp cận “hộp đen” đóng cũng được cho là mang lại khả năng bảo mật cao hơn vì mã được bảo vệ và các lỗ hổng có thể được vá trước khi chúng trở thành vấn đề phổ biến. Tuy nhiên, không một công ty nào có thể làm chủ được tất cả các thách thức an ninh mạng. Điều này có nghĩa là khách hàng chỉ được an toàn khi nhà cung cấp có khả năng thuê các chuyên gia và nhà phát triển an ninh mạng giỏi nhất cũng như theo kịp các mối đe dọa ngày càng gia tăng, tất cả những điều này có thể bị ảnh hưởng bởi các quyết định tài chính hoặc hoạt động không liên quan đến bảo mật. Hơn nữa, không có gì đảm bảo rằng mã sẽ được vá kịp thời hoặc nhà cung cấp thậm chí sẽ thừa nhận mối đe dọa để khách hàng có thể tự bảo vệ mình.
Một trợ lý kỹ thuật số mở
Trong kỷ nguyên AI thế hệ mới, tính bảo mật và minh bạch là điều tối quan trọng. Lợi ích của trợ lý kỹ thuật số có được là nhờ khả năng đào tạo LLM mới trên hàng tấn dữ liệu có liên quan, chất lượng cao và thường là độc quyền. Nếu dữ liệu này không được bảo vệ thì khả năng xảy ra lời khuyên tồi, thông tin cá nhân bị rò rỉ và các hành vi lạm dụng khác là rất lớn.
Để làm hài lòng khách hàng và cơ quan quản lý, các công ty phụ thuộc vào AI phải có khả năng xác minh ai có quyền truy cập dữ liệu nào, liệu sự đồng ý thu thập dữ liệu có cần thiết và được cấp hay không, liệu các mô hình học máy cơ bản có vi phạm các giả định hợp lý về quyền riêng tư hay không và liệu việc sử dụng dữ liệu và mô hình theo bất kỳ cách nào có thể cấu thành “hành vi không phù hợp”, chẳng hạn như thành kiến
Đối với các nhóm người cụ thể
Trong môi trường mở, một trong những mục tiêu quan trọng nhất của cộng đồng là hợp tác để đảm bảo tính minh bạch và cải thiện tính bảo mật của phần mềm. Các nhà cung cấp chia sẻ mã, quy tắc phát hiện và tạo phẩm để cải thiện khả năng của mọi tổ chức (khách hàng có trả tiền hay không) trong việc hiểu hành vi của mô hình AI và bảo vệ hệ thống cũng như dữ liệu của họ khỏi bị xâm nhập và khai thác.
Cùng với tính bảo mật và minh bạch, sự đổi mới nhanh chóng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Tốc độ phát triển AI mới là chưa từng có. Chuyển đổi kỹ thuật số đã đẩy nhanh mọi quy trình kinh doanh, bao gồm cả quá trình phát triển, dẫn đến hàng loạt thông báo hàng ngày liên quan đến việc sử dụng AI sáng tạo. Các doanh nghiệp trong mọi ngành đang tìm cách tận dụng công nghệ mới để tăng tốc sự đổi mới của chính họ và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Những công ty này không thể bị bó buộc vào những giải pháp thiếu linh hoạt, không nhanh chóng kết hợp những cải tiến mới nhất.
Cách tiếp cận mở đối với trợ lý kỹ thuật số sẽ khuyến khích sự cộng tác giữa các cộng đồng rất lớn nhằm mang lại nhiều đổi mới nhanh hơn và thử nghiệm những đổi mới này một cách kỹ lưỡng, để các công ty có thể tận dụng LLM mới nhất, tạo kết nối với phần mềm doanh nghiệp khác và bộ dữ liệu độc quyền của họ, đồng thời tạo ra các trợ lý kỹ thuật số thực sự hữu ích đó chỉ là những điều tưởng tượng cách đây vài năm.
Elastic đang thiết lập hướng đi phía trước
Elastic đã dành cả thập kỷ qua để xây dựng các công cụ doanh nghiệp mở và cam kết đảm bảo tính bảo mật và minh bạch. Nền tảng của nỗ lực này là Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE™), kết hợp những gì tốt nhất của các mô hình biến áp AI mới hiện nay với khả năng tìm kiếm vô song của Elasticsearch. ESRE cung cấp cho các nhà phát triển một bộ đầy đủ các thuật toán truy xuất phức tạp và khả năng tích hợp với sự lựa chọn LLM của họ. ESRE cũng có thể truy cập được thông qua một API đơn giản và thống nhất cho phép các nhà phát triển ngay lập tức bắt đầu áp dụng mức độ liên quan tìm kiếm tăng lên cho bất kỳ trường hợp sử dụng nào.
Dựa trên ESRE, Trợ lý AI đàn hồi mới của công ty là loại giải pháp mở sẽ giúp thúc đẩy cuộc thảo luận xung quanh sức mạnh của AI tổng hợp và trợ lý kỹ thuật số để chuyển đổi công việc. Giải pháp tận dụng dữ liệu độc quyền và một loạt LLM để giúp doanh nghiệp tạo các ứng dụng dành riêng cho miền cho phép người dùng thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi kỹ năng, bất kể trình độ kỹ năng cá nhân của họ.
Ví dụ: trong lĩnh vực bảo mật, Trợ lý AI đàn hồi cho phép người dùng không có kiến thức chuyên môn sâu về bảo mật có thể dễ dàng tương tác với giải pháp Bảo mật đàn hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên. Người dùng muốn thu thập thông tin bảo mật từ cơ sở hạ tầng nhưng không chắc chắn về cách tốt nhất để làm điều đó trong Elastic có thể chỉ cần yêu cầu Trợ lý AI của Elastic trợ giúp. Trợ lý AI cũng có thể phản hồi trình kích hoạt cảnh báo bảo mật bằng cách tận dụng tất cả các nguồn dữ liệu độc quyền và công khai có sẵn để cung cấp thông tin về bản chất của cảnh báo và phương pháp thực hành tốt nhất để khắc phục nếu cần - tất cả đều ở dạng dễ đọc hình thức. Trợ lý AI thậm chí còn giúp các công ty giảm thời gian cần thiết để di chuyển sang giải pháp Bảo mật đàn hồi từ các giải pháp khác bằng cách cho phép người dùng tiếp tục nhập truy vấn ở dạng họ quen thuộc, trong khi Trợ lý AI tự động chuyển đổi chúng thành các truy vấn phù hợp với Đàn hồi.
Việc áp dụng Trợ lý AI đàn hồi vào an ninh mạng chỉ là phần nổi của tảng băng chìm về tiềm năng đơn giản hóa và tăng tốc các quy trình kinh doanh của nó. Và đó mới chỉ là sự khởi đầu. Công nghệ là ở đây. Những lợi ích là rõ ràng. Chỉ còn là vấn đề thời gian trước khi các trường hợp sử dụng được xác định, các vấn đề bảo mật được giải quyết và các giải pháp được đưa ra, khởi đầu kỷ nguyên của các trợ lý kỹ thuật số thực sự hữu ích giúp ích trong mọi lĩnh vực của cuộc sống chúng ta.
, cho đến sự xuất hiện của Siri, Alexa và chatbot ngày nay, chúng ta có đã chờ đợi những trợ lý kỹ thuật số thực sự thông minh trong một thời gian dài.
Tuy nhiên, không phải tất cả các trợ lý kỹ thuật số đều được tạo ra như nhau. Cho dù đó là kiến thức chuyên sâu hay bề rộng, tính dễ sử dụng hay chi phí, chúng ta sẽ phải lựa chọn trợ lý của mình một cách khôn ngoan để nhận được nhiều giá trị nhất từ họ. Khi chúng tôi xem xét bối cảnh công nghệ, những trợ lý kỹ thuật số tốt nhất - những trợ lý mang lại cái nhìn sâu sắc nhất, tính linh hoạt cao nhất và giá trị cao nhất - có thể sẽ đến từ cách tiếp cận ngành mở.
Cách tiếp cận mở và đóng
Cách tiếp cận mở đối với phần mềm có nghĩa là mã được đặt trong các kho công cộng cam kết thực hiện quy trình phát triển mở và sự tham gia trực tiếp và minh bạch với cộng đồng. Trong một môi trường khép kín, mã là một bí mật được giữ chặt.
Những ưu điểm chung của cách tiếp cận mở đã được hiểu rõ. Nó cung cấp quyền truy cập vào một cộng đồng các nhà phát triển thường xuyên và hợp tác để cho phép tùy chỉnh và đổi mới nhanh chóng. Nó cho phép các công ty áp dụng giải pháp với chi phí thấp hoặc miễn phí, sau đó bổ sung các tính năng hoặc dịch vụ tính phí nếu cần. Và nó mang lại khả năng hiển thị mã nguồn tốt hơn, cho phép xác minh độc lập các khả năng bảo mật và thúc đẩy sự tin cậy lớn hơn. Các giải pháp mở như Máy chủ Web Apache, Linux, Mozilla và WordPress đã giúp thiết lập nền tảng cho cơ sở hạ tầng truyền thông ngày nay. Git, một hệ thống kiểm soát phiên bản phần mềm mở và phân tán, đang chuyển đổi việc quản lý mã nguồn. Và các giải pháp mở như TensorFlow của Google, Pytorch của Facebook và thư viện Hugging Face Transformers đang giúp thúc đẩy làn sóng phát triển AI tiếp theo.
Trong khi đó, nhược điểm của cách tiếp cận khép kín đặc biệt đáng lo ngại trong thời đại AI. Chỉ một số ít lãnh đạo công ty kiểm soát các quyết định về cách ứng phó với xu hướng của ngành và khách hàng cũng như những khả năng mới cần bổ sung vào nền tảng. Những người ra quyết định này thường tập trung vào việc tối đa hóa lợi nhuận, điều này có thể hạn chế hướng đi và lợi ích mà họ mang lại cho các phân khúc khách hàng nhỏ hơn.
Cách tiếp cận khép kín tạo ra sự ràng buộc của nhà cung cấp, điều này hạn chế khả năng của khách hàng trong việc tiếp cận những đổi mới không được nhà cung cấp ưu tiên. Nó cũng có thể hạn chế khả năng kiểm soát chi phí của khách hàng vì việc chuyển sang một giải pháp mới có thể tốn kém và gây rối loạn đến mức các nhà cung cấp đã đóng cửa có ít động lực để giảm chi phí của họ.
Với AI trong thời kỳ phát triển nhanh chóng như vậy, việc áp dụng giải pháp khép kín có thể hạn chế nghiêm trọng khả năng tiếp cận của tổ chức với các khả năng AI mới nhất, làm suy yếu khả năng đổi mới, thích ứng và cạnh tranh của tổ chức đó.
Cách tiếp cận “hộp đen” đóng cũng được cho là mang lại khả năng bảo mật cao hơn vì mã được bảo vệ và các lỗ hổng có thể được vá trước khi chúng trở thành vấn đề phổ biến. Tuy nhiên, không một công ty nào có thể làm chủ được tất cả các thách thức an ninh mạng. Điều này có nghĩa là khách hàng chỉ được an toàn khi nhà cung cấp có khả năng thuê các chuyên gia và nhà phát triển an ninh mạng giỏi nhất cũng như theo kịp các mối đe dọa ngày càng gia tăng, tất cả những điều này có thể bị ảnh hưởng bởi các quyết định tài chính hoặc hoạt động không liên quan đến bảo mật. Hơn nữa, không có gì đảm bảo rằng mã sẽ được vá kịp thời hoặc nhà cung cấp thậm chí sẽ thừa nhận mối đe dọa để khách hàng có thể tự bảo vệ mình.
Một trợ lý kỹ thuật số mở
Trong kỷ nguyên AI thế hệ mới, tính bảo mật và minh bạch là điều tối quan trọng. Lợi ích của trợ lý kỹ thuật số có được là nhờ khả năng đào tạo LLM mới trên hàng tấn dữ liệu có liên quan, chất lượng cao và thường là độc quyền. Nếu dữ liệu này không được bảo vệ thì khả năng xảy ra lời khuyên tồi, thông tin cá nhân bị rò rỉ và các hành vi lạm dụng khác là rất lớn.
Để làm hài lòng khách hàng và cơ quan quản lý, các công ty phụ thuộc vào AI phải có khả năng xác minh ai có quyền truy cập dữ liệu nào, liệu sự đồng ý thu thập dữ liệu có cần thiết và được cấp hay không, liệu các mô hình học máy cơ bản có vi phạm các giả định hợp lý về quyền riêng tư hay không và liệu việc sử dụng dữ liệu và mô hình theo bất kỳ cách nào có thể cấu thành “hành vi không phù hợp”, chẳng hạn như thành kiến
Đối với các nhóm người cụ thể
Trong môi trường mở, một trong những mục tiêu quan trọng nhất của cộng đồng là hợp tác để đảm bảo tính minh bạch và cải thiện tính bảo mật của phần mềm. Các nhà cung cấp chia sẻ mã, quy tắc phát hiện và tạo phẩm để cải thiện khả năng của mọi tổ chức (khách hàng có trả tiền hay không) trong việc hiểu hành vi của mô hình AI và bảo vệ hệ thống cũng như dữ liệu của họ khỏi bị xâm nhập và khai thác.
Cùng với tính bảo mật và minh bạch, sự đổi mới nhanh chóng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Tốc độ phát triển AI mới là chưa từng có. Chuyển đổi kỹ thuật số đã đẩy nhanh mọi quy trình kinh doanh, bao gồm cả quá trình phát triển, dẫn đến hàng loạt thông báo hàng ngày liên quan đến việc sử dụng AI sáng tạo. Các doanh nghiệp trong mọi ngành đang tìm cách tận dụng công nghệ mới để tăng tốc sự đổi mới của chính họ và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Những công ty này không thể bị bó buộc vào những giải pháp thiếu linh hoạt, không nhanh chóng kết hợp những cải tiến mới nhất.
Cách tiếp cận mở đối với trợ lý kỹ thuật số sẽ khuyến khích sự cộng tác giữa các cộng đồng rất lớn nhằm mang lại nhiều đổi mới nhanh hơn và thử nghiệm những đổi mới này một cách kỹ lưỡng, để các công ty có thể tận dụng LLM mới nhất, tạo kết nối với phần mềm doanh nghiệp khác và bộ dữ liệu độc quyền của họ, đồng thời tạo ra các trợ lý kỹ thuật số thực sự hữu ích đó chỉ là những điều tưởng tượng cách đây vài năm.
Elastic đang thiết lập hướng đi phía trước
Elastic đã dành cả thập kỷ qua để xây dựng các công cụ doanh nghiệp mở và cam kết đảm bảo tính bảo mật và minh bạch. Nền tảng của nỗ lực này là Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE™), kết hợp những gì tốt nhất của các mô hình biến áp AI mới hiện nay với khả năng tìm kiếm vô song của Elasticsearch. ESRE cung cấp cho các nhà phát triển một bộ đầy đủ các thuật toán truy xuất phức tạp và khả năng tích hợp với sự lựa chọn LLM của họ. ESRE cũng có thể truy cập được thông qua một API đơn giản và thống nhất cho phép các nhà phát triển ngay lập tức bắt đầu áp dụng mức độ liên quan tìm kiếm tăng lên cho bất kỳ trường hợp sử dụng nào.
Dựa trên ESRE, Trợ lý AI đàn hồi mới của công ty là loại giải pháp mở sẽ giúp thúc đẩy cuộc thảo luận xung quanh sức mạnh của AI tổng hợp và trợ lý kỹ thuật số để chuyển đổi công việc. Giải pháp tận dụng dữ liệu độc quyền và một loạt LLM để giúp doanh nghiệp tạo các ứng dụng dành riêng cho miền cho phép người dùng thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi kỹ năng, bất kể trình độ kỹ năng cá nhân của họ.
Ví dụ: trong lĩnh vực bảo mật, Trợ lý AI đàn hồi cho phép người dùng không có kiến thức chuyên môn sâu về bảo mật có thể dễ dàng tương tác với giải pháp Bảo mật đàn hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên. Người dùng muốn thu thập thông tin bảo mật từ cơ sở hạ tầng nhưng không chắc chắn về cách tốt nhất để làm điều đó trong Elastic có thể chỉ cần yêu cầu Trợ lý AI của Elastic trợ giúp. Trợ lý AI cũng có thể phản hồi trình kích hoạt cảnh báo bảo mật bằng cách tận dụng tất cả các nguồn dữ liệu độc quyền và công khai có sẵn để cung cấp thông tin về bản chất của cảnh báo và phương pháp thực hành tốt nhất để khắc phục nếu cần - tất cả đều ở dạng dễ đọc hình thức. Trợ lý AI thậm chí còn giúp các công ty giảm thời gian cần thiết để di chuyển sang giải pháp Bảo mật đàn hồi từ các giải pháp khác bằng cách cho phép người dùng tiếp tục nhập truy vấn ở dạng họ quen thuộc, trong khi Trợ lý AI tự động chuyển đổi chúng thành các truy vấn phù hợp với Đàn hồi.
Việc áp dụng Trợ lý AI đàn hồi vào an ninh mạng chỉ là phần nổi của tảng băng chìm về tiềm năng đơn giản hóa và tăng tốc các quy trình kinh doanh của nó. Và đó mới chỉ là sự khởi đầu. Công nghệ là ở đây. Những lợi ích là rõ ràng. Chỉ còn là vấn đề thời gian trước khi các trường hợp sử dụng được xác định, các vấn đề bảo mật được giải quyết và các giải pháp được đưa ra, khởi đầu kỷ nguyên của các trợ lý kỹ thuật số thực sự hữu ích giúp ích trong mọi lĩnh vực của cuộc sống chúng ta.
