Thoại Viết Hoàng
Writer
AI sáng tạo không chỉ là một cơn sốt mới hay một món đồ chơi sáng bóng; nó được thiết lập để mang lại những tác động kinh tế vĩ mô lớn - bao gồm thêm 7 nghìn tỷ đô la vào GDP toàn cầu và nâng mức tăng trưởng năng suất lên 1,5%.
Nói cách khác, nó sẽ không trở nên phổ biến — nó sẽ trở thành một công cụ thiết yếu cho các công ty trong các ngành công nghiệp.
Sav Khetan, giám đốc chiến lược sản phẩm cấp cao của Tealium, đã phát biểu tại Transform 2023 về lý do tại sao gen AI lại quan trọng, nó tạo ra sự khác biệt như thế nào và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nên xem xét nó như thế nào cho tổ chức của họ.
Khetan nói: “Điều kỳ diệu mà tất cả chúng ta đang cảm nhận và trải nghiệm lúc này là bởi vì AI đột nhiên có thể giao tiếp trực tiếp bằng ngôn ngữ của chúng ta, cả trong và ngoài nước. “Nó có thể hiểu những gì chúng tôi nói với đầy đủ ngữ cảnh và nó có thể phản hồi bằng ngôn ngữ và hình ảnh mà chúng tôi có thể hiểu được. Đó là những gì đã lật.
Làm thế nào điều này xảy ra, và tại sao bây giờ?
Trí tuệ nhân tạo đã được tích hợp vào cuộc sống của chúng ta từ lâu, nhưng trí tuệ nhân tạo mới lại có những điểm khác biệt. Trước đây, nó rất cụ thể và hướng đến mục đích, nhưng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), xương sống của AI tổng quát, đã viết lại kịch bản. Số “4” trong GPT-4 là một cách mô tả mức độ phức tạp và quy mô mà mô hình có thể xử lý. GPT-3 có 175 tỷ tham số và GPT-4 mới có sẵn là 170 nghìn tỷ tham số.
Ông nói: “Điều này cho bạn thấy quy mô mà các mô hình này đang hoạt động. “Đây là lý do tại sao nỗ lực 80 năm đột nhiên thành công. Những mô hình này đã có thể truy cập internet rộng rãi trong vài năm qua. Hóa ra họ cần nhiều dữ liệu như vậy để tìm ra điều này.”
Chúng có thể sử dụng cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc, đây là điểm thay đổi đặc biệt của trò chơi, vì có hơn 80% dữ liệu phi cấu trúc trên thế giới, chủ yếu là video.
Anh ấy nói thêm rằng tác động đối với UX và cách chúng ta tương tác với công nghệ là rất sâu sắc. Cho đến nay, thiết kế UX là về việc chuyển các lệnh của con người thành hành động, yêu cầu dữ liệu có cấu trúc, tổ chức, được gắn thẻ và mã hoạt động. LLM có thể sử dụng dữ liệu ở dạng hiện tại mà không cần bất kỳ bản dịch nào.
Ông nói: “Nếu bạn thực hiện điều này, nếu bạn nhìn về phía trước, điều này có cơ hội thay đổi hoàn toàn cách chúng ta tương tác trực tiếp với dữ liệu. “Nếu không có phần mềm ở giữa thì sao? Tôi nhận ra rằng bản thân các LLM theo một cách nào đó cũng là máy móc, nhưng mối quan hệ của chúng ta với dữ liệu mà chúng ta sử dụng cho chính mình – để nghiên cứu, để phân tích, để hiểu rõ hơn – giờ đây có khả năng thay đổi hoàn toàn.”
Trí tuệ nhân tạo đang hướng tới đâu?
Trở lại vào tháng Hai, ChatGPT đã trở thành nền tảng phát triển nhanh nhất mọi thời đại. Tốc độ đổi mới và áp dụng AI tổng quát không hề chậm lại. Gartner dự đoán rằng đến năm 2026, 50% tất cả các nhà cung cấp dịch vụ tiếp thị và bán hàng sẽ kết hợp các trợ lý và 60% quy trình thiết kế của các trang web mới sẽ do AI tạo ra. Ở mặt trước, 30% phần mềm nhân sự sẽ sử dụng các trợ lý. Và đến năm 2025, 75% phần trăm hoạt động truyền thông tiếp thị kỹ thuật số sẽ có hình đại diện.
Nhưng những trường hợp sử dụng đó gần như chắc chắn sẽ phát triển thành các ứng dụng thậm chí còn mạnh mẽ hơn ở giai đoạn hai hoặc làn sóng hai, như cách gọi của công ty đầu tư mạo hiểm Andreessen Horowitz (a16z). Chúng ta vẫn đang ở trong cái mà Khetan gọi là “thế giới kéo”, trong đó chúng ta đang yêu cầu AI đưa ra câu trả lời. Tổng hợp hoặc tổng hợp AI là khi AI tự động xem dữ liệu và cho chúng tôi biết những gì nó thấy và có thể được thiết lập ở bất kỳ nhịp nào chúng tôi muốn.
Ông nói: “Bây giờ hãy tưởng tượng sức mạnh của những quyết định mà bạn có thể đưa ra. “Nếu bạn thực sự có thể sử dụng dữ liệu mà bạn muốn từ nghiên cứu mà bạn muốn thực hiện, để phân tích và hiểu biết sâu sắc mà bạn muốn, thì các quyết định của bạn sẽ trở nên tốt hơn và mạnh mẽ hơn nhiều. Đó là lý do tại sao chúng tôi rất vui mừng về tương lai này. Vì vậy, có, xin vui lòng thực hiện điều này một cách nghiêm túc. Hãy làm việc của bạn đi.”
Bắt đầu với thế hệ AI ngay bây giờ?
“Mọi người đang hỏi, chúng ta phải làm gì để bắt đầu?” Khetan nói. “Thật đơn giản. Học hỏi. Khám phá. Chơi với nó. Dành thời gian cho nó. Không ai có thể giải thích điều này cho bạn. Bạn phải đi trải nghiệm nó cho chính mình.
Hiện tại, tất cả các công cụ này, chẳng hạn như DALL-E, MidjTHER, ChatGPT, v.v. đều miễn phí, nhưng không có gì đảm bảo chúng sẽ tồn tại trong bao lâu. Bây giờ là lúc để thử nghiệm.
Bạn cũng cần bắt đầu chuẩn bị dữ liệu, API và hệ thống của mình để chúng có thể kết nối với các công cụ này và truy cập dữ liệu chúng cần. Và bạn không thể sử dụng AI tại nơi làm việc của mình nếu không có càng nhiều dữ liệu của bên thứ nhất càng tốt, bởi vì đó là đầu vào chính cho quy trình làm việc AI của bạn, nếu bạn định làm cho nó phải đối mặt với khách hàng.
Anh ấy nói: “Nếu bạn chưa làm, hãy ưu tiên nó. “Nếu bạn chưa lên kế hoạch, hãy bắt đầu tổ chức các cuộc họp đó. Đây là lúc."
Tham khảo bài viết gốc tại đây
Sav Khetan, giám đốc chiến lược sản phẩm cấp cao của Tealium, đã phát biểu tại Transform 2023 về lý do tại sao gen AI lại quan trọng, nó tạo ra sự khác biệt như thế nào và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nên xem xét nó như thế nào cho tổ chức của họ.
Khetan nói: “Điều kỳ diệu mà tất cả chúng ta đang cảm nhận và trải nghiệm lúc này là bởi vì AI đột nhiên có thể giao tiếp trực tiếp bằng ngôn ngữ của chúng ta, cả trong và ngoài nước. “Nó có thể hiểu những gì chúng tôi nói với đầy đủ ngữ cảnh và nó có thể phản hồi bằng ngôn ngữ và hình ảnh mà chúng tôi có thể hiểu được. Đó là những gì đã lật.
Làm thế nào điều này xảy ra, và tại sao bây giờ?
Trí tuệ nhân tạo đã được tích hợp vào cuộc sống của chúng ta từ lâu, nhưng trí tuệ nhân tạo mới lại có những điểm khác biệt. Trước đây, nó rất cụ thể và hướng đến mục đích, nhưng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), xương sống của AI tổng quát, đã viết lại kịch bản. Số “4” trong GPT-4 là một cách mô tả mức độ phức tạp và quy mô mà mô hình có thể xử lý. GPT-3 có 175 tỷ tham số và GPT-4 mới có sẵn là 170 nghìn tỷ tham số.
Ông nói: “Điều này cho bạn thấy quy mô mà các mô hình này đang hoạt động. “Đây là lý do tại sao nỗ lực 80 năm đột nhiên thành công. Những mô hình này đã có thể truy cập internet rộng rãi trong vài năm qua. Hóa ra họ cần nhiều dữ liệu như vậy để tìm ra điều này.”
Chúng có thể sử dụng cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc, đây là điểm thay đổi đặc biệt của trò chơi, vì có hơn 80% dữ liệu phi cấu trúc trên thế giới, chủ yếu là video.
Anh ấy nói thêm rằng tác động đối với UX và cách chúng ta tương tác với công nghệ là rất sâu sắc. Cho đến nay, thiết kế UX là về việc chuyển các lệnh của con người thành hành động, yêu cầu dữ liệu có cấu trúc, tổ chức, được gắn thẻ và mã hoạt động. LLM có thể sử dụng dữ liệu ở dạng hiện tại mà không cần bất kỳ bản dịch nào.
Ông nói: “Nếu bạn thực hiện điều này, nếu bạn nhìn về phía trước, điều này có cơ hội thay đổi hoàn toàn cách chúng ta tương tác trực tiếp với dữ liệu. “Nếu không có phần mềm ở giữa thì sao? Tôi nhận ra rằng bản thân các LLM theo một cách nào đó cũng là máy móc, nhưng mối quan hệ của chúng ta với dữ liệu mà chúng ta sử dụng cho chính mình – để nghiên cứu, để phân tích, để hiểu rõ hơn – giờ đây có khả năng thay đổi hoàn toàn.”
Trí tuệ nhân tạo đang hướng tới đâu?
Trở lại vào tháng Hai, ChatGPT đã trở thành nền tảng phát triển nhanh nhất mọi thời đại. Tốc độ đổi mới và áp dụng AI tổng quát không hề chậm lại. Gartner dự đoán rằng đến năm 2026, 50% tất cả các nhà cung cấp dịch vụ tiếp thị và bán hàng sẽ kết hợp các trợ lý và 60% quy trình thiết kế của các trang web mới sẽ do AI tạo ra. Ở mặt trước, 30% phần mềm nhân sự sẽ sử dụng các trợ lý. Và đến năm 2025, 75% phần trăm hoạt động truyền thông tiếp thị kỹ thuật số sẽ có hình đại diện.
Nhưng những trường hợp sử dụng đó gần như chắc chắn sẽ phát triển thành các ứng dụng thậm chí còn mạnh mẽ hơn ở giai đoạn hai hoặc làn sóng hai, như cách gọi của công ty đầu tư mạo hiểm Andreessen Horowitz (a16z). Chúng ta vẫn đang ở trong cái mà Khetan gọi là “thế giới kéo”, trong đó chúng ta đang yêu cầu AI đưa ra câu trả lời. Tổng hợp hoặc tổng hợp AI là khi AI tự động xem dữ liệu và cho chúng tôi biết những gì nó thấy và có thể được thiết lập ở bất kỳ nhịp nào chúng tôi muốn.
Ông nói: “Bây giờ hãy tưởng tượng sức mạnh của những quyết định mà bạn có thể đưa ra. “Nếu bạn thực sự có thể sử dụng dữ liệu mà bạn muốn từ nghiên cứu mà bạn muốn thực hiện, để phân tích và hiểu biết sâu sắc mà bạn muốn, thì các quyết định của bạn sẽ trở nên tốt hơn và mạnh mẽ hơn nhiều. Đó là lý do tại sao chúng tôi rất vui mừng về tương lai này. Vì vậy, có, xin vui lòng thực hiện điều này một cách nghiêm túc. Hãy làm việc của bạn đi.”
Bắt đầu với thế hệ AI ngay bây giờ?
“Mọi người đang hỏi, chúng ta phải làm gì để bắt đầu?” Khetan nói. “Thật đơn giản. Học hỏi. Khám phá. Chơi với nó. Dành thời gian cho nó. Không ai có thể giải thích điều này cho bạn. Bạn phải đi trải nghiệm nó cho chính mình.
Hiện tại, tất cả các công cụ này, chẳng hạn như DALL-E, MidjTHER, ChatGPT, v.v. đều miễn phí, nhưng không có gì đảm bảo chúng sẽ tồn tại trong bao lâu. Bây giờ là lúc để thử nghiệm.
Bạn cũng cần bắt đầu chuẩn bị dữ liệu, API và hệ thống của mình để chúng có thể kết nối với các công cụ này và truy cập dữ liệu chúng cần. Và bạn không thể sử dụng AI tại nơi làm việc của mình nếu không có càng nhiều dữ liệu của bên thứ nhất càng tốt, bởi vì đó là đầu vào chính cho quy trình làm việc AI của bạn, nếu bạn định làm cho nó phải đối mặt với khách hàng.
Anh ấy nói: “Nếu bạn chưa làm, hãy ưu tiên nó. “Nếu bạn chưa lên kế hoạch, hãy bắt đầu tổ chức các cuộc họp đó. Đây là lúc."
Tham khảo bài viết gốc tại đây
