Trở ngại lớn nhất cho phát triển AI: Không còn là mô hình

[Phạm Thanh Bình]

Nếu xem sự phát triển của công nghệ AI là một hành trình, ta có thể chia nó thành hai giai đoạn chính. Giai đoạn đầu là từ khi các mô hình AI như ChatGPT ra đời đến khi đạt mức phát triển tiên tiến hơn, gọi là "o3". Ở giai đoạn đầu, trọng tâm là cải tiến các mô hình để chúng hoạt động tốt hơn. Nhưng sau khi đạt đến o3, vấn đề cốt lõi chuyển sang làm thế nào để các mô hình hiệu quả hơn khi áp dụng vào thực tế.

Làm sao để AI thực sự hiệu quả?
Hiệu quả không chỉ đến từ công nghệ. Để AI hoạt động tốt, chúng ta cần nhìn rộng hơn, tập trung vào việc giải quyết các vấn đề thực tế trong ứng dụng, không chỉ cách AI đưa ra câu trả lời.

Ví dụ, một thất bại trong ứng dụng AI không hẳn do công nghệ không đủ tốt, mà có thể vì các vấn đề nhỏ trong cách ứng dụng vào thực tế, giống như việc một công ty gặp khó khăn vì không thể xử lý tốt quy trình sản xuất hoặc triển khai.

Vậy, đâu là những yếu tố quan trọng nhất để AI thực sự hiệu quả?

1. Mối quan hệ giữa AI và con người
Trong tương lai, AI không chỉ là công cụ, mà sẽ trở thành một phần quan trọng trong việc tạo ra và chia sẻ tri thức. Điều này đòi hỏi phải xác định rõ vai trò của AI và con người trong từng nhiệm vụ.

Con người và AI cần phối hợp hài hòa: Con người đóng vai trò sáng tạo và đưa ra quyết định, còn AI giúp thu thập, phân tích và tối ưu hóa dữ liệu.
Ứng dụng AI như Copilot (trợ lý làm việc) hay Autopilot (tự động hóa) phụ thuộc rất nhiều vào cách chúng ta hiểu và thiết kế sự hợp tác này.
2. Dữ liệu: Yếu tố quyết định
Dữ liệu là nguồn sống của AI, nhưng để AI hoạt động tốt, cần đảm bảo hai yếu tố:

Dữ liệu liên tục và phong phú: Nếu không có đủ dữ liệu, AI sẽ không học được. Ví dụ, trong lĩnh vực pháp lý, nếu dữ liệu không đủ liên tục và đa dạng, kết quả sẽ không hiệu quả.
Chi phí xử lý dữ liệu: Để đảm bảo dữ liệu chính xác và đáng tin cậy trong thời gian dài, chi phí sẽ rất lớn. Nếu không kiểm soát tốt, điều này sẽ làm giảm hiệu quả tổng thể.
3. Tính linh hoạt trong sử dụng dữ liệu
AI mạnh mẽ nhưng nếu cách sử dụng dữ liệu không phù hợp, khả năng của nó cũng sẽ bị hạn chế. Hãy tưởng tượng AI giống như một bộ não đa năng. Nếu ta chỉ dùng một cách hạn chế (như chỉ tập trung vào một chức năng), ta sẽ không tận dụng hết tiềm năng của nó.

Để khai thác tối đa, cần xây dựng các đường dẫn dữ liệu linh hoạt, đảm bảo AI có thể thích nghi với nhiều nhiệm vụ khác nhau.

4. Ứng dụng AI phải mang tính hệ thống
AI không chỉ là những ứng dụng nhỏ lẻ. Các ứng dụng lớn và có hệ thống sẽ phát triển mạnh mẽ hơn vì chúng tận dụng được nhiều nguồn dữ liệu và khả năng của AI. Điều này đòi hỏi các hệ thống phải được thiết kế linh hoạt, có khả năng điều chỉnh và tích hợp tốt với các mô hình khác.

5. Khả năng thích ứng của AI
Trong tương lai, AI cần có khả năng thích ứng cao hơn. Điều này bao gồm:
Xử lý thời gian thực: AI phải phản ứng nhanh với các tình huống khác nhau.
Học hỏi và cải tiến liên tục: AI cần phân tích và rút kinh nghiệm từ dữ liệu để ngày càng thông minh hơn.
Hệ thống AI hiệu quả sẽ có hai phần riêng biệt: một phần xử lý nhanh các tác vụ, một phần tập trung vào việc học hỏi và cải thiện. Điều này giúp AI vừa phản ứng tốt trong ngắn hạn, vừa phát triển mạnh mẽ trong dài hạn.

Tóm lại, sự phát triển của AI không chỉ là cải tiến công nghệ, mà còn là việc tái định nghĩa cách chúng ta ứng dụng và tích hợp nó vào đời sống. Các yếu tố như mối quan hệ giữa AI và con người, tính sẵn có và chất lượng dữ liệu, cùng khả năng thích ứng linh hoạt sẽ quyết định AI có thực sự hiệu quả hay không.

Hành trình này không đơn giản, nhưng nếu làm đúng, AI sẽ mở ra những cơ hội mới, thay đổi cách con người làm việc và sống.
Nguồn: arxiv.org