TỔNG QUAN CÁC XU HƯỚNG CÔNG NGHỆ NĂM 2023

(PHẦN 2)

Xu hướng 3. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh

Xu hướng - và tại sao nó lại quan trọng

AI tạo sinh đánh dấu một điểm phát triển bùng nổ của AI. Không giống như AI trước đây, nó có thể cho phép tạo nội dung mới, phi cấu trúc - chẳng hạn như văn bản, âm thanh, video, hình ảnh, mã, mô phỏng và thậm chí cả trình tự protein hoặc hành trình của người tiêu dùng - dựa trên thông tin mà nó học được từ các định dạng tương tự của dữ liệu phi cấu trúc. Công nghệ cốt lõi của nó, các mô hình nền tảng, có thể được điều chỉnh cho một loạt các nhiệm vụ - ví dụ, tổng hợp, phân loại và soạn thảo. Ngược lại, các thế hệ mô hình AI trước đây thường “hẹp”, có nghĩa là chúng chỉ có thể thực hiện một nhiệm vụ. Trong bối cảnh kinh doanh, AI tạo sinh không chỉ mở ra những trường hợp sử dụng mới mà còn làm tăng tốc, mở rộng quy mô hoặc cải thiện những trường hợp sử dụng hiện có. AI tạo sinh có tiềm năng xác định lại các doanh nghiệp và chuỗi giá trị bằng cách cho phép phát triển sản phẩm mới và dòng doanh thu, nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Tuy nhiên, tác động của nó dự kiến chủ yếu để cải thiện năng suất và kinh nghiệm của nhân viên.

Trong những buổi phát triển đầu tiên này, chúng ta thấy các công ty trong nhiều ngành sử dụng AI tạo sinh chủ yếu như một công nghệ hỗ trợ để tạo ra những bản nháp đầu tiên, tạo giả thuyết hoặc hỗ trợ các chuyên gia thực hiện một nhiệm vụ nhanh hơn hoặc tốt hơn. Tất cả những công dụng này đều có hai điểm chung: có một chuyên gia trong vòng lặp để kiểm tra đầu ra, đặc biệt là đối với ảo giác (nội dung không chính xác do ứng dụng tạo ra) và các vấn đề sở hữu trí tuệ (IP), và chúng được sử dụng trong quy trình công việc hiện có, vốn dễ áp dụng và quản lý thay đổi. Nó có thể là khoảng thời gian trước khi các tổ chức phát triển các ứng dụng dựa trên AI tạo sinh từ hỗ trợ đến tự động hoàn toàn cho các trường hợp sử dụng có độ rủi ro cao.

Những tiến bộ mới nhất

Sau đây là một số phát triển gần đây liên quan đến AI tạo sinh:

- Sự phấn khích toàn cầu về xu hướng này mở đường cho những khoản đầu tư mạo hiểm của tập đoàn. AI tạo sinh đã chứng kiến sự bùng nổ của hoạt động đầu tư. Ví dụ, đầu tư vốn mạo hiểm tăng 425% từ năm 2020, và Microsoft đã đầu tư 10 tỷ USD vào một thỏa thuận kéo dài nhiều năm với OpenAI. Với gần 80% nghiên cứu AI hiện tại tập trung vào AI tạo sinh, sẽ không có gì ngạc nhiên khi các công ty trong những ngành khác nhau, từ tài chính dịch vụ cho tới khoa học đời sống bắt đầu thử nghiệm với các trường hợp sử dụng của doanh nghiệp. Một loạt công ty khởi nghiệp đã phát triển thành công các mô hình của mình - ví dụ: Cohere, Anthropic và AI21 Labs và nhiều startup khác, xây dựng và đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của riêng họ. Ngoài ra, những công ty tham gia vào lĩnh vực này, chẳng hạn như Cohere, có thể cung cấp mức bảo vệ IP, quyền riêng tư của người tiêu dùng cao hơn và chi phí thấp hơn cho LLM mà các công ty lớn hơn có thể muốn có trong môi trường của họ. Nhiều công ty đang xây dựng trên đỉnh các nền tảng LLM do công ty khác cung cấp hoặc mở rộng các mô hình mã nguồn mở. Bên cạnh những công ty khởi nghiệp này, những gã khổng lồ công nghệ như Google cũng đang có những bước tiến đáng kể.

Vào tháng 5/2023, Google công bố một số tính năng mới được hỗ trợ bởi AI tạo sinh, bao gồm Trải nghiệmTìm kiếm tạo sinh và một LLM mới được gọi là PaLM2, sẽ làm mạnh chatbot Bard của nó, cùng với các sản phẩm khác của Google. Ngoài ra còn có những khoản đầu tư đáng kể vào các nhà cung cấp phần mềm như Salesforce để tích hợp các năng lực AI tạo sinh vào các sản phẩm hiện có của họ.

- GPT-4 thể hiện sự tiến bộ hơn rất nhiều so với phiên bản tiền thân. Bản phát hành được mong đợi rộng rãi của GPT-4 có mức tăng chức năng và hiệu suất hơn hẳn so với các mô hình có trước đây, chẳng hạn như điểm số được cải thiện qua hơn 30 kỳ thi học thuật và chuyên môn. Trong khi GPT-3 hiệu quả ở 10% “từ dưới lên” những người tham gia kỳ thi bar, thì GPT-4 lại thể hiện trong 10 phần trăm hàng đầu.

Ngoài ra, GPT-4 hiện có thể sử dụng cả hình ảnh và văn bản làm đầu vào, xử lý tới 25.000 từ (so với 4.000 của GPT-3) và có tới 40% khả năng dễ tạo ra những phản hồi chính xác hơn. Một số ứng dụng phức tạp hiện có đã được tạo điều kiện, chẳng hạn như sử dụng đầu vào đa phương thức (ví dụ, văn bản và hình ảnh) và sự phối hợp của một chuỗi các hành động để hoàn thành những nhiệm vụ như nghĩ ra công thức nấu ăn mới (ví dụ: thông qua các ứng dụng như AutoGPT và BabyAGI).

Các công ty công nghệ và điện toán đám mây lớn bắt đầu hoạt động trong lĩnh vực thiết kế máy gia tốc phần cứng. Ví dụ, Google phát triển đơn vị xử lý tensor thế hệ thứ tư (TPU v4), làm tăng gần gấp 10 lần hiệu suất hệ thống so với các phiên bản trước. Tương tự, hệ thống biên và phần cứng tiêu dùng đang trở nên khả dụng với các thiết kế chuyên dụng để chạy LLM hiệu quả hơn (ví dụ, nhân xử lý trí tuệ nhân tạo Neural Engine của Apple).

Thị trường nhân lực giỏi

AI tạo sinh đã có mức tăng trưởng mạnh và nhanh về nhu cầu nhân tài kể từ năm 2018. Nhu cầu tuyển dụng vào năm 2023 có thể sẽ cao hơn nhiều do lãi suất và đầu tư tăng lên. Tăng trưởng việc làm trong lĩnh vực này theo một hướng khác với các xu hướng công nghệ khác, với các bài đăng tuyển giám đốc và nhà quản lý nhiều hơn những bài đăng tuyển cá nhân đóng góp (individual contributor). Nhiều doanh nghiệp đang nhanh chóng phát triển các chiến lược cho AI tạo sinh. Mức tăng mạnh về nhu cầu đối với các giám đốc các vấn đề pháp lý cho thấy mong muốn thực hiện các hoạt động với nhận thức về những mối quan ngại của công chúng. Tỷ lệ tuyển dụng người đóng góp kỹ thuật tương đối thấp cũng có thể cho thấy ý định trước tiên là xác thực giá trị bằng cách thử nghiệm các mô hình nguồn mở, thân thiện với người dùng trước khi đầu tư mạnh vào xây dựng năng lực nội tại.

Kỹ năng khả dụng

Có những kỹ năng quan trọng trùng lặp với xu hướng “Trí tuệ nhân tạo ứng dụng” và “Công nghiệp hóa máy học”.

Trong đời thực

Các ví dụ trong thế giới thực liên quan đến việc sử dụng AI tạo sinh như sau:

- OTP Bank đã tạo ra một mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Hungary để tạo điều kiện cho hơn 30 trường hợp sử dụng banking trong toàn hệ thống, với trọng tâm ban đầu là tương tác với khách hàng bằng nói và nhắn tin, phát hiện gian lận và an ninh mạng.

- Exscientia đang tận dụng AI tạo sinh trong tất cả các giai đoạn của quy trình nghiên cứu và phát triển của mình, công bố thời gian trung bình từ mục tiêu sinh học đến ứng viên thuốc là khoảng 11 tháng so với 54 tháng trung bình của ngành và với chi phí thấp hơn 80%.

- Insilico Medicine đã phát triển một mô hình AI tạo sinh để dự đoán tỷ lệ thành công thử nghiệm lâm sàng với độ chính xác được ghi nhận tới 80%.

- Jasper, một nền tảng nội dung được AI hỗ trợ đang tận dụng GPT-3 để tạo ra nội dung tiếp thị (ví dụ: sao chép bài viết, gửi email, viết kịch bản) từ những lời nhắc (prompt) của người dùng, tự hào có hơn 100.000 khách hàng.

Các công nghệ nền tảng

AI tạo sinh hoạt động được bởi nhiều loại phần mềm và phần cứng trên toàn bộ dải công nghệ như sau:

- Các mô hình nền tảng: đây là những mô hình học sâu được đào tạo trên số lượng lớn các thông tin phi cấu trúc, dữ liệu không được dán nhãn có thể được sử dụng cho một loạt các nhiệm vụ ngẫu nhiên hoặc thích ứng với các nhiệm vụ cụ thể thông qua tinh chỉnh.

- Lớp ứng dụng: thông thường, đây là giao diện mà người dùng cuối tương tác (ví dụ: chat).

- Lớp tích hợp/công cụ: nằm giữa lớp ứng dụng và mô hình nền tảng, lớp này tích hợp với các hệ thống khác để truy xuất thông tin, lọc phản hồi, lưu đầu vào và đầu ra, phân phối công việc và kích hoạt các tính năng mới. Các ví dụ bao gồm khung lập trình ngôn ngữ lớn LangChain và các cơ sở dữ liệu vector như Weaviate và Pinecone.

- Phần cứng: phần cứng tăng tốc chuyên dụng, chẳng hạn như đơn vị xử lý đồ họa (GPU) và đơn vị xử lý tensor (TPU), kích hoạt các tác vụ đào tạo mô hình và suy luận tại cơ sở hoặc thông qua phần cứng điện toán đám mây.

Những bất ổn chính

Những điểm không chắc chắn chính ảnh hưởng đến AI tạo sinh bao gồm như sau:

- Mối quan ngại về an ninh mạng và quyền riêng tư rất phổ biến, đáng chú ý là về những rủi ro và lỗ hổng rò rỉ dữ liệu (bao gồm rò rỉ khách hàng và dữ liệu được bảo vệ).

- Các cân nhắc về đạo đức quanh việc sử dụng có trách nhiệm AI tạo sinh, bao gồm quản trị dữ liệu, tư pháp và công bằng, trách nhiệm giải trình và khả năng giải trình.

- Quy định và tuân thủ có thể ảnh hưởng đến nghiên cứu về AI tạo sinh và các ứng dụng tiềm năng của nó.

- Quyền sở hữu bản quyền và bảo vệ nội dung được tạo bởi các mô hình nguồn mở vẫn là một vấn đề chưa được xác định.

- Tác động môi trường có thể tăng lên khi các mô hình đào tạo tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán hơn theo cấp số nhân.

Câu hỏi lớn về tương lai

Các công ty và các nhà lãnh đạo có thể nên xem xét một vài câu hỏi khi hướng tới tương lai với AI tạo sinh:

- Những người lao động nào sẽ thấy vai trò của họ thay đổi do AI tạo sinh, và họ sẽ bị ảnh hưởng ở mức độ nào?

- Chi phí tạo mô hình sẽ phát triển như thế nào và nó sẽ có tác động gì đến động lực cạnh tranh?

- Các tổ chức có thể thiết lập lợi thế cạnh tranh và đảm bảo khả năng phòng thủ của họ ở đâu?

- Các công ty nên tiếp cận các rủi ro liên quan đến AI tạo sinh như thế nào, bao gồm quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, tính liêm chính, công bằng, tuân thủ và bảo vệ bản quyền?

- Liệu việc áp dụng của doanh nghiệp có trải qua mức độ tăng trưởng theo cấp số nhân như ở việc áp dụng cho người tiêu dùng?

                                       (Còn nữa)

                                                                    Theo Bản tin Startup số 30/2023