Vượt xa hơn ChatGPT: Tương lai sẽ ra sao đối với AI và Chatbots sáng tạo?
Bài học chính
Thành công của ChatGPT đã thúc đẩy các khoản đầu tư đáng kể vào nghiên cứu và triển khai trí tuệ nhân tạo, mang lại những triển vọng và tiến bộ đặc biệt trong lĩnh vực mà trước đây không thể đạt được.
Tìm kiếm ngữ nghĩa, tận dụng sức mạnh của cơ sở dữ liệu vectơ thông qua việc sử dụng từ nhúng và phân tích ngữ nghĩa, đã biến đổi khả năng của thuật toán tìm kiếm bằng cách cung cấp nhiều kết quả phù hợp hơn với ngữ cảnh.
Mục tiêu cuối cùng của quá trình phát triển khởi nghiệp đa tác nhân và tác nhân trí tuệ nhân tạo là đạt được quyền tự chủ hoàn toàn bằng cách liên tục tự đánh giá, điều chỉnh và nỗ lực hợp tác giữa các tác nhân khác nhau nhằm khắc phục những hạn chế hiện có và nâng cao hiệu suất tổng thể.
Những thành tựu phi thường của ChatGPT đã buộc các công ty thuộc mọi lĩnh vực của ngành công nghệ phân bổ nguồn lực cho nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo (AI) và khám phá các phương pháp kết hợp nó vào sản phẩm của họ. Mức độ quan tâm chưa từng có này đối với AI thể hiện một mô hình hoàn toàn mới, mặc dù mô hình đó chỉ gợi ý về tiềm năng to lớn ở phía trước khi lĩnh vực này tiếp tục phát triển và mở rộng khả năng của nó.
Mặc dù sức hấp dẫn của các công nghệ AI tiên tiến như chatbot thông minh và thuật toán tạo hình ảnh là không thể phủ nhận, nhưng vẫn tồn tại một số cải tiến trí tuệ nhân tạo tiên tiến nhất định gợi lên cảm giác ngạc nhiên và dự đoán về những gì sắp xảy ra.
Tìm kiếm ngữ nghĩa với cơ sở dữ liệu vectơ
Tín dụng hình ảnh: Firmbee.com/Unsplash
Tìm kiếm ngữ nghĩa là một công nghệ đang phát triển nhằm nâng cao độ chính xác của kết quả của công cụ tìm kiếm bằng cách phân tích mục đích của người dùng thay vì chỉ dựa vào các từ hoặc cụm từ riêng lẻ. Cách tiếp cận này cho phép phân tích theo ngữ cảnh toàn diện hơn, từ đó dẫn đến cải thiện mức độ liên quan và chất lượng của dữ liệu trả về. Các phương pháp tìm kiếm dựa trên từ khóa thông thường đôi khi có thể dẫn đến kết quả phù hợp hời hợt, không nắm bắt được bản chất thực sự của truy vấn, dẫn đến kết quả dưới mức tối ưu. Bằng cách chuyển trọng tâm từ khớp từ theo nghĩa đen sang nghĩa ngữ nghĩa, các kỹ thuật mới này nhằm mục đích tinh chỉnh cách thức mà các công cụ tìm kiếm tương tác với người dùng.
Tìm kiếm ngữ nghĩa sử dụng việc nhúng từ và ánh xạ ngữ nghĩa để hiểu ý nghĩa ngữ cảnh của truy vấn trước khi trình bày kết quả tìm kiếm. Ngược lại với các phương pháp tìm kiếm thông thường chỉ dựa vào việc kết hợp từ khóa, tìm kiếm ngữ nghĩa cung cấp các kết quả được xác định bởi các sắc thái ngữ nghĩa của một cuộc điều tra.
Khái niệm tìm kiếm ngữ nghĩa đã tồn tại từ lâu. Tuy nhiên, các doanh nghiệp gặp phải thách thức trong việc tích hợp chức năng này vì nó thường tốn nhiều công sức và đòi hỏi nguồn lực.
Để đạt được quy trình tìm kiếm hiệu quả, bắt buộc phải tạo biểu diễn vectơ của các điểm dữ liệu và lưu trữ chúng trong cơ sở dữ liệu toàn diện. Cách tiếp cận này không chỉ làm giảm tài nguyên tính toán cần thiết mà còn đẩy nhanh quá trình truy xuất bằng cách giới hạn phạm vi kết quả tìm kiếm ở những thông tin thích hợp nhất.
Các công ty công nghệ đáng chú ý và các liên doanh mới nổi như Pinecone, Redis và Milvus gần đây đã phân bổ nguồn lực để phát triển cơ sở dữ liệu vectơ, nhằm nâng cao khả năng tìm kiếm ngữ nghĩa của hệ thống đề xuất, công cụ tìm kiếm, nền tảng quản lý nội dung và tác nhân hội thoại.
Dân chủ hóa AI
Mặc dù không nhất thiết là dấu hiệu của tiến bộ công nghệ nhưng nhiều công ty công nghệ nổi tiếng đã bày tỏ sự quan tâm đến việc phát triển trí tuệ nhân tạo. Bất kể ý nghĩa của nó là gì, các mô hình AI nguồn mở hiện đang được đào tạo và được cấp các thỏa thuận cấp phép rộng hơn cho phép các tổ chức sử dụng và tinh chỉnh chúng khi họ thấy phù hợp.
Báo cáo của The Wall Street Journal rằng Meta đang mua bộ tăng tốc AI Nvidia H100 và nhằm mục đích phát triển AI cạnh tranh với mẫu GPT-4 gần đây của OpenAI.
Việc thiếu một mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở (LLM) có khả năng hoạt động tốt hơn GPT-3 đã khiến các doanh nghiệp dễ bị vi phạm quyền sở hữu trí tuệ tiềm ẩn khi sử dụng công nghệ đó cho mục đích riêng của họ. Tuy nhiên, với việc cung cấp sắp tới của Meta dự kiến sẽ mang lại kết quả tương đương theo thỏa thuận cấp phép ít hạn chế hơn, các doanh nghiệp giờ đây có thể tiến hành tối ưu hóa LLM mạnh mẽ đồng thời giảm thiểu lo ngại về việc đối thủ cạnh tranh khai thác và rò rỉ thông tin bí mật.
Đại lý AI và Công ty khởi nghiệp đa đại lý
Tín dụng hình ảnh:Annie Spratt/Unsplash
Một số sáng kiến đang diễn ra nhằm mục đích tạo ra các thực thể AI có khả năng tự động hoàn thành các mục tiêu định trước mà không cần hướng dẫn rõ ràng, gợi nhớ đến chức năng tự quản được thể hiện bởi nền tảng Auto-GPT, vốn tự động chỉ đạo các hành động của chính nó.
Mục tiêu là để tác nhân có được sự độc lập hoàn toàn bằng cách tự đánh giá và tự điều chỉnh nhất quán. Để thực hiện điều này, chiến lược vận hành yêu cầu tác nhân liên tục tự đặt câu hỏi trong từng giai đoạn hoạt động về các hành động cần thiết cần thực hiện, các thủ tục cần tuân theo, bất kỳ lỗi nào đã xảy ra và các phương pháp tiềm năng để nâng cao.
Một trong những thách thức chính liên quan đến hệ thống Trí tuệ nhân tạo (AI) là khả năng hiểu ngữ nghĩa còn hạn chế. Sự thiếu sót này có thể dẫn đến một hiện tượng được gọi là “ảo giác”, trong đó tác nhân tạo ra thông tin sai lệch hoặc hiểu sai dữ liệu đầu vào. Kết quả là, các tác nhân AI này có thể bị mắc kẹt trong một chu kỳ tự đánh giá và điều chỉnh vô tận, cuối cùng cản trở khả năng hoạt động hiệu quả của chúng.
Việc triển khai các hệ thống đa tác nhân, chẳng hạn như khung MetaGPT, nhằm giảm thiểu vấn đề về kết quả đầu ra không chính đáng thông qua nỗ lực phối hợp của nhiều thực thể trí tuệ nhân tạo. Cách tiếp cận này được mô phỏng theo động lực hoạt động của các công ty khởi nghiệp, theo đó mỗi tác nhân đảm nhận các vai trò riêng biệt như quản lý dự án, nhà thiết kế, lập trình viên và người thử nghiệm. Bằng cách chia nhỏ các mục tiêu phức tạp thành các nhiệm vụ phụ có thể quản lý được và phân bổ chúng giữa các tác nhân tương ứng, điều này sẽ nâng cao khả năng hoàn thành thành công các mục tiêu được chỉ định.
Mặc dù việc triển khai các khung AI hiện tại vẫn còn khá non trẻ nhưng vẫn tồn tại rất nhiều thách thức chưa được giải quyết cần phải giải quyết. Tuy nhiên, khi những tiến bộ về độ phức tạp của mô hình và cơ sở hạ tầng AI tiếp tục phát triển, cùng với việc nghiên cứu và sàng lọc liên tục, sự xuất hiện của các đại lý AI có năng lực và các doanh nghiệp AI sắp xảy ra.
Định hình tương lai của chúng ta bằng AI
Dòng vốn từ cả các tập đoàn lớn và các công ty khởi nghiệp đang phát triển đã thúc đẩy sự tập trung cao độ vào các sáng kiến nghiên cứu và phát triển liên quan đến trí tuệ nhân tạo và các khuôn khổ liên quan của nó. Do đó, người ta dự đoán rằng những tiến bộ trong AI tổng quát sẽ dẫn đến tăng khả năng tiếp cận dữ liệu thích hợp thông qua tìm kiếm ngữ nghĩa, cũng như sự phát triển của các thực thể AI tự trị có khả năng hoạt động độc lập. Ngoài ra, xu hướng ngày càng tăng là cung cấp các mô hình AI miễn phí, hiệu suất cao mà doanh nghiệp cũng như người dùng cá nhân có thể sử dụng, với tùy chọn tùy chỉnh và tinh chỉnh chúng theo nhu cầu cụ thể.
Mặc dù AI có tiềm năng to lớn nhưng điều quan trọng là phải xem xét cẩn thận ý nghĩa của nó đối với các tiêu chuẩn đạo đức, quyền riêng tư của người dùng và sự phát triển có trách nhiệm của công nghệ AI. Sự tiến bộ của AI sáng tạo không chỉ dừng lại ở việc cải tiến trí thông minh đơn thuần; nó bao gồm một sự chuyển đổi trong quá trình suy nghĩ của chúng ta và đòi hỏi trách nhiệm giải trình đối với việc ứng dụng công nghệ một cách hợp lý.