Cảm giác như trí tuệ nhân tạo (AI) đã đạt đến mức độ ổn định. Các nhà sáng tạo mô hình AI dường như không tiến triển nhanh chóng như trước. Nhiều sản phẩm mà họ hứa hẹn đã bị thổi phồng và không đạt yêu cầu, và người tiêu dùng không chắc chắn nên làm gì với AI sinh sinh ra ngoài việc sử dụng nó như một sự thay thế cho các công cụ tìm kiếm truyền thống.
Nếu chưa, AI có vẻ như đang bắt đầu thoát khỏi giai đoạn tăng trưởng ban đầu và bước vào một giai đoạn trì trệ.
Sự tăng trưởng bùng nổ của AI từ 2022 đến 2024
Từ tháng 11 năm 2022 đến cuối năm 2024, những phát triển mới trong trí tuệ nhân tạo diễn ra nhanh chóng. ChatGPT được ra mắt vào tháng 11 năm 2022. Bốn tháng sau, chúng ta có GPT-4. Hai tháng sau đó, OpenAI đã thêm Bộ xử lý mã và Phân tích dữ liệu nâng cao. Cùng lúc đó, những tiến bộ đáng kể đã diễn ra trong việc tạo hình ảnh từ văn bản và tạo video từ văn bản. Các tiến bộ dường như xuất hiện mỗi 30 đến 120 ngày tại OpenAI, và các đối thủ của họ dường như đang di chuyển đồng bộ, có lẽ vì sợ bị tụt lại phía sau nếu họ không giữ nhịp.
Với tất cả những điều đó, các công ty bắt đầu đưa ra những hứa hẹn lớn: các tác nhân AI tự động có thể lập kế hoạch, lý luận và hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp từ đầu đến cuối mà không cần con người can thiệp. AI sáng tạo sẽ thay thế các nhà tiếp thị, nhà thiết kế, nhà làm phim, nhạc sĩ, và AI sẽ thay thế toàn bộ các loại công việc văn phòng. Tuy nhiên, hầu hết những hứa hẹn đó vẫn chưa thành hiện thực; nếu có, chúng cũng không ấn tượng.
Tại sao đổi mới AI đang chậm lại
Vấn đề không chỉ là các tác nhân AI hoặc lực lượng lao động tự động bị cung cấp không đầy đủ; mà còn là những sản phẩm không ấn tượng này là kết quả của một vấn đề lớn hơn nhiều. Sự đổi mới trong ngành AI đang chậm lại, và các công ty hàng đầu xây dựng những công cụ này dường như đang lạc lõng.
Không phải mọi sản phẩm được phát hành từ năm 2022 đến 2024 đều mang tính cách mạng. Nhiều bản cập nhật trong khoảng thời gian này có lẽ đã không được người tiêu dùng hàng ngày sử dụng. Điều này là do hầu hết mọi người vẫn chỉ sử dụng AI như một phương án thay thế cho công cụ tìm kiếm, hoặc, như một số người bắt đầu gọi, họ đang sử dụng AI như một công cụ trả lời, thế hệ tiếp theo của công cụ tìm kiếm.
Mặc dù đó là một trường hợp sử dụng hợp lệ, nhưng có thể nói rằng các gã khổng lồ công nghệ có một tầm nhìn lớn hơn nhiều cho AI. Tuy nhiên, một điều có thể đang kìm hãm họ, và một lý do mà các sản phẩm được quảng bá nhiều hơn đã gặp khó khăn trên thị trường, là do một vấn đề cổ điển trong các ngành công nghiệp kỹ thuật cao: những kỹ sư xuất sắc đôi khi lại xây dựng các công cụ và sản phẩm mà chỉ những kỹ sư xuất sắc khác biết cách sử dụng, nhưng họ quên không làm cho các công cụ và sản phẩm đó có thể sử dụng được cho một nhóm người dùng lớn hơn nhiều, những người không phải là kỹ sư xuất sắc. Trong trường hợp này, điều đó có nghĩa là người dùng thông thường, đối tượng mà có thể nói đã đưa AI trở thành chủ đề chính vào năm 2022.
Tuy nhiên, ngay cả sự đình trệ trong các sản phẩm AI cũng là một hiệu ứng lan tỏa từ một vấn đề lớn hơn liên quan đến cách mà các mô hình AI được đào tạo.
Các phòng thí nghiệm AI lớn nhất đã mải mê cải thiện các mô hình cơ bản của họ. Ban đầu, những cải tiến trong các mô hình AI của họ tạo ra sự khác biệt lớn, dễ nhận thấy từ phiên bản này sang phiên bản khác. Nhưng bây giờ, chúng ta đã đến giai đoạn lợi tức giảm dần trong việc tối ưu hóa mô hình. Ngày nay, mỗi lần nâng cấp cho một mô hình AI có vẻ kém nổi bật hơn so với lần trước. Một trong những lý thuyết hàng đầu đằng sau điều này là các phòng thí nghiệm AI đang hết dữ liệu độc đáo, chất lượng cao để huấn luyện các mô hình của họ. Họ đã lấy dữ liệu từ những gì chúng ta có thể giả định là toàn bộ internet, vậy họ sẽ đi đâu tiếp theo để tìm dữ liệu, và dữ liệu mà họ thu thập được sẽ khác gì so với dữ liệu mà các đối thủ của họ đang cố gắng có được?
Trước khi đối mặt với bức tường này, công thức để thành công trong các mô hình AI rất đơn giản: cung cấp cho các mô hình ngôn ngữ lớn nhiều dữ liệu từ internet hơn, và chúng sẽ trở nên tốt hơn. Tuy nhiên, internet là một tài nguyên hữu hạn, và nhiều ông lớn trong lĩnh vực AI đã tiêu tán nó. Hơn nữa, khi mọi người đều đào tạo trên cùng một dữ liệu, không ai có thể vượt lên. Và nếu bạn không thể có được dữ liệu mới, độc đáo, bạn không thể tiếp tục cải thiện các mô hình một cách đáng kể bằng cách đào tạo dữ liệu. Đó là bức tường mà nhiều công ty này đã gặp phải.
Cần lưu ý rằng, những cải tiến từng bước đang được thực hiện trên các mô hình này vẫn rất quan trọng mặc dù lợi nhuận của chúng đang giảm dần. Mặc dù những cải tiến này không còn ảnh hưởng mạnh mẽ như những cải tiến trong quá khứ, nhưng chúng vẫn cần diễn ra cho các sản phẩm AI trong tương lai mà chúng ta đã được hứa hẹn sẽ mang lại.
AI sẽ đi đến đâu từ đây
Vậy, làm thế nào để chúng ta giải quyết vấn đề này? Điều còn thiếu là sự chú ý đến nhu cầu của người tiêu dùng ở cấp độ sản phẩm. Người tiêu dùng muốn các sản phẩm và công cụ AI giải quyết những vấn đề thực sự trong cuộc sống của họ, trực quan và có thể sử dụng mà không cần có bằng STEM. Thay vào đó, họ nhận được các sản phẩm dường như chưa sẵn sàng cho sản xuất, như các tác nhân, với các trường hợp sử dụng mơ hồ và cảm giác giống như thí nghiệm hơn là sản phẩm. Các sản phẩm như vậy rõ ràng không được xây dựng cho bất kỳ ai cụ thể; chúng khó sử dụng, và có thể là vì chúng đã gặp khó khăn trong việc thu hút người dùng.
Cho đến khi có điều gì đó thay đổi, AI có khả năng sẽ mắc kẹt trong một mô hình giữ chỗ. Dù đột phá đó đến từ dữ liệu huấn luyện tốt hơn, những cách mới để diễn giải dữ liệu hiện có, hay một sản phẩm tiêu dùng nổi bật cuối cùng thu hút được sự chú ý, điều gì đó sẽ phải thay đổi.
Từ năm 2022 đến 2024, AI dường như đã tiến bộ mười bước mỗi bốn tháng. Nhưng vào năm 2025, nó chỉ tiến một bước nhỏ một lần và ít thường xuyên hơn.
Rất tiếc, không có giải pháp nhanh chóng ở đây. Tuy nhiên, tập trung vào một sản phẩm hướng đến người tiêu dùng vững chắc có thể là một cơ hội dễ dàng. Nếu các đại gia công nghệ dành ít thời gian hơn cho việc theo đuổi những sản phẩm AI nghe có vẻ tương lai nhưng lại mang tính chất chung, và dành nhiều thời gian hơn để cung cấp một công cụ có trường hợp sử dụng hẹp và tác động cao mà mọi người có thể sử dụng ngay lập tức, thì họ sẽ thấy thành công nhiều hơn.
Nhưng về lâu dài, sẽ cần phải có một loại tiến bộ lớn nào đó để giải quyết tình trạng thiếu dữ liệu mà chúng ta đang gặp phải, cho dù đó là các công ty tìm ra những nguồn dữ liệu đào tạo mới, độc quyền hay tìm cách để các mô hình sử dụng nhiều hơn dữ liệu mà họ đã có.
Để trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động đúng theo luật và phát triển trong bối cảnh những thách thức ngày càng gia tăng, nó cần tích hợp một hệ thống blockchain doanh nghiệp đảm bảo chất lượng và quyền sở hữu dữ liệu—cho phép nó giữ dữ liệu an toàn đồng thời cũng đảm bảo tính không thể thay đổi của dữ liệuHãy xem xét các bài viết của CoinGeekvề công nghệ mới nổi này để tìm hiểu thêmtại sao blockchain doanh nghiệp sẽ là nền tảng của AI*.*
Xem: Trí tuệ nhân tạo cần blockchain
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Liệu sự đổi mới AI đã gặp phải bức tường?
Cảm giác như trí tuệ nhân tạo (AI) đã đạt đến mức độ ổn định. Các nhà sáng tạo mô hình AI dường như không tiến triển nhanh chóng như trước. Nhiều sản phẩm mà họ hứa hẹn đã bị thổi phồng và không đạt yêu cầu, và người tiêu dùng không chắc chắn nên làm gì với AI sinh sinh ra ngoài việc sử dụng nó như một sự thay thế cho các công cụ tìm kiếm truyền thống.
Nếu chưa, AI có vẻ như đang bắt đầu thoát khỏi giai đoạn tăng trưởng ban đầu và bước vào một giai đoạn trì trệ.
Sự tăng trưởng bùng nổ của AI từ 2022 đến 2024
Từ tháng 11 năm 2022 đến cuối năm 2024, những phát triển mới trong trí tuệ nhân tạo diễn ra nhanh chóng. ChatGPT được ra mắt vào tháng 11 năm 2022. Bốn tháng sau, chúng ta có GPT-4. Hai tháng sau đó, OpenAI đã thêm Bộ xử lý mã và Phân tích dữ liệu nâng cao. Cùng lúc đó, những tiến bộ đáng kể đã diễn ra trong việc tạo hình ảnh từ văn bản và tạo video từ văn bản. Các tiến bộ dường như xuất hiện mỗi 30 đến 120 ngày tại OpenAI, và các đối thủ của họ dường như đang di chuyển đồng bộ, có lẽ vì sợ bị tụt lại phía sau nếu họ không giữ nhịp.
Với tất cả những điều đó, các công ty bắt đầu đưa ra những hứa hẹn lớn: các tác nhân AI tự động có thể lập kế hoạch, lý luận và hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp từ đầu đến cuối mà không cần con người can thiệp. AI sáng tạo sẽ thay thế các nhà tiếp thị, nhà thiết kế, nhà làm phim, nhạc sĩ, và AI sẽ thay thế toàn bộ các loại công việc văn phòng. Tuy nhiên, hầu hết những hứa hẹn đó vẫn chưa thành hiện thực; nếu có, chúng cũng không ấn tượng.
Tại sao đổi mới AI đang chậm lại
Vấn đề không chỉ là các tác nhân AI hoặc lực lượng lao động tự động bị cung cấp không đầy đủ; mà còn là những sản phẩm không ấn tượng này là kết quả của một vấn đề lớn hơn nhiều. Sự đổi mới trong ngành AI đang chậm lại, và các công ty hàng đầu xây dựng những công cụ này dường như đang lạc lõng.
Không phải mọi sản phẩm được phát hành từ năm 2022 đến 2024 đều mang tính cách mạng. Nhiều bản cập nhật trong khoảng thời gian này có lẽ đã không được người tiêu dùng hàng ngày sử dụng. Điều này là do hầu hết mọi người vẫn chỉ sử dụng AI như một phương án thay thế cho công cụ tìm kiếm, hoặc, như một số người bắt đầu gọi, họ đang sử dụng AI như một công cụ trả lời, thế hệ tiếp theo của công cụ tìm kiếm.
Mặc dù đó là một trường hợp sử dụng hợp lệ, nhưng có thể nói rằng các gã khổng lồ công nghệ có một tầm nhìn lớn hơn nhiều cho AI. Tuy nhiên, một điều có thể đang kìm hãm họ, và một lý do mà các sản phẩm được quảng bá nhiều hơn đã gặp khó khăn trên thị trường, là do một vấn đề cổ điển trong các ngành công nghiệp kỹ thuật cao: những kỹ sư xuất sắc đôi khi lại xây dựng các công cụ và sản phẩm mà chỉ những kỹ sư xuất sắc khác biết cách sử dụng, nhưng họ quên không làm cho các công cụ và sản phẩm đó có thể sử dụng được cho một nhóm người dùng lớn hơn nhiều, những người không phải là kỹ sư xuất sắc. Trong trường hợp này, điều đó có nghĩa là người dùng thông thường, đối tượng mà có thể nói đã đưa AI trở thành chủ đề chính vào năm 2022.
Tuy nhiên, ngay cả sự đình trệ trong các sản phẩm AI cũng là một hiệu ứng lan tỏa từ một vấn đề lớn hơn liên quan đến cách mà các mô hình AI được đào tạo.
Các phòng thí nghiệm AI lớn nhất đã mải mê cải thiện các mô hình cơ bản của họ. Ban đầu, những cải tiến trong các mô hình AI của họ tạo ra sự khác biệt lớn, dễ nhận thấy từ phiên bản này sang phiên bản khác. Nhưng bây giờ, chúng ta đã đến giai đoạn lợi tức giảm dần trong việc tối ưu hóa mô hình. Ngày nay, mỗi lần nâng cấp cho một mô hình AI có vẻ kém nổi bật hơn so với lần trước. Một trong những lý thuyết hàng đầu đằng sau điều này là các phòng thí nghiệm AI đang hết dữ liệu độc đáo, chất lượng cao để huấn luyện các mô hình của họ. Họ đã lấy dữ liệu từ những gì chúng ta có thể giả định là toàn bộ internet, vậy họ sẽ đi đâu tiếp theo để tìm dữ liệu, và dữ liệu mà họ thu thập được sẽ khác gì so với dữ liệu mà các đối thủ của họ đang cố gắng có được? Trước khi đối mặt với bức tường này, công thức để thành công trong các mô hình AI rất đơn giản: cung cấp cho các mô hình ngôn ngữ lớn nhiều dữ liệu từ internet hơn, và chúng sẽ trở nên tốt hơn. Tuy nhiên, internet là một tài nguyên hữu hạn, và nhiều ông lớn trong lĩnh vực AI đã tiêu tán nó. Hơn nữa, khi mọi người đều đào tạo trên cùng một dữ liệu, không ai có thể vượt lên. Và nếu bạn không thể có được dữ liệu mới, độc đáo, bạn không thể tiếp tục cải thiện các mô hình một cách đáng kể bằng cách đào tạo dữ liệu. Đó là bức tường mà nhiều công ty này đã gặp phải.
Cần lưu ý rằng, những cải tiến từng bước đang được thực hiện trên các mô hình này vẫn rất quan trọng mặc dù lợi nhuận của chúng đang giảm dần. Mặc dù những cải tiến này không còn ảnh hưởng mạnh mẽ như những cải tiến trong quá khứ, nhưng chúng vẫn cần diễn ra cho các sản phẩm AI trong tương lai mà chúng ta đã được hứa hẹn sẽ mang lại.
AI sẽ đi đến đâu từ đây
Vậy, làm thế nào để chúng ta giải quyết vấn đề này? Điều còn thiếu là sự chú ý đến nhu cầu của người tiêu dùng ở cấp độ sản phẩm. Người tiêu dùng muốn các sản phẩm và công cụ AI giải quyết những vấn đề thực sự trong cuộc sống của họ, trực quan và có thể sử dụng mà không cần có bằng STEM. Thay vào đó, họ nhận được các sản phẩm dường như chưa sẵn sàng cho sản xuất, như các tác nhân, với các trường hợp sử dụng mơ hồ và cảm giác giống như thí nghiệm hơn là sản phẩm. Các sản phẩm như vậy rõ ràng không được xây dựng cho bất kỳ ai cụ thể; chúng khó sử dụng, và có thể là vì chúng đã gặp khó khăn trong việc thu hút người dùng.
Cho đến khi có điều gì đó thay đổi, AI có khả năng sẽ mắc kẹt trong một mô hình giữ chỗ. Dù đột phá đó đến từ dữ liệu huấn luyện tốt hơn, những cách mới để diễn giải dữ liệu hiện có, hay một sản phẩm tiêu dùng nổi bật cuối cùng thu hút được sự chú ý, điều gì đó sẽ phải thay đổi.
Từ năm 2022 đến 2024, AI dường như đã tiến bộ mười bước mỗi bốn tháng. Nhưng vào năm 2025, nó chỉ tiến một bước nhỏ một lần và ít thường xuyên hơn.
Rất tiếc, không có giải pháp nhanh chóng ở đây. Tuy nhiên, tập trung vào một sản phẩm hướng đến người tiêu dùng vững chắc có thể là một cơ hội dễ dàng. Nếu các đại gia công nghệ dành ít thời gian hơn cho việc theo đuổi những sản phẩm AI nghe có vẻ tương lai nhưng lại mang tính chất chung, và dành nhiều thời gian hơn để cung cấp một công cụ có trường hợp sử dụng hẹp và tác động cao mà mọi người có thể sử dụng ngay lập tức, thì họ sẽ thấy thành công nhiều hơn.
Nhưng về lâu dài, sẽ cần phải có một loại tiến bộ lớn nào đó để giải quyết tình trạng thiếu dữ liệu mà chúng ta đang gặp phải, cho dù đó là các công ty tìm ra những nguồn dữ liệu đào tạo mới, độc quyền hay tìm cách để các mô hình sử dụng nhiều hơn dữ liệu mà họ đã có.
Để trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động đúng theo luật và phát triển trong bối cảnh những thách thức ngày càng gia tăng, nó cần tích hợp một hệ thống blockchain doanh nghiệp đảm bảo chất lượng và quyền sở hữu dữ liệu—cho phép nó giữ dữ liệu an toàn đồng thời cũng đảm bảo tính không thể thay đổi của dữ liệu Hãy xem xét các bài viết của CoinGeek về công nghệ mới nổi này để tìm hiểu thêm tại sao blockchain doanh nghiệp sẽ là nền tảng của AI*.*
Xem: Trí tuệ nhân tạo cần blockchain