Ở cấp độ kinh tế, việc suy nghĩ sâu sắc về trí tuệ nhân tạo là rất quan trọng. Dưới đây là mười quan điểm chính, đáng để chúng ta xem xét kỹ lưỡng.
Một hệ sinh thái AI đa dạng đang hình thành, chứ không phải là một trí tuệ nhân tạo tổng quát duy nhất. Chúng ta đang chứng kiến sự đồng tồn tại của nhiều mô hình mạnh mẽ, các mô hình có khả năng tương đương, không có mô hình nào thống trị. Tương lai có thể là sự đồng sống và bổ sung lẫn nhau giữa con người và nhiều hình thức AI, chứ không phải bị kiểm soát bởi một AGI tuyệt đối nào.
Công nghệ AI hiện tại tập trung chi phí vào đầu vào gợi ý và xác thực kết quả. AI chủ yếu đảm nhận các nhiệm vụ ở giữa, chưa thực hiện được quy trình toàn diện từ đầu đến cuối. Mặc dù quá trình trung gian được tăng tốc, chi phí kinh doanh tổng thể vẫn chuyển sang hai đầu.
AI hiện tại giống như trí tuệ tăng cường hơn là trí tuệ nhân tạo thực sự. Nó thiếu ý thức về chủ thể hành động độc lập, không thể tự đặt ra các mục tiêu phức tạp hoặc xác minh đầu ra. Con người vẫn cần đầu tư nhiều công sức vào việc đặt mục tiêu, kiểm tra kết quả, xây dựng gợi ý và tích hợp hệ thống. Sử dụng càng thông minh, hiệu ứng tăng cường trí tuệ của AI càng rõ rệt.
AI sẽ không hoàn toàn thay thế công việc của con người, mà sẽ cho phép mọi người tham gia vào nhiều lĩnh vực hơn. Nó có thể giúp bạn trở thành một nhà thiết kế hoặc họa sĩ hoạt hình đủ năng lực, nhưng để thực sự thành thạo vẫn cần sự chỉnh sửa của các chuyên gia.
Thế hệ AI mới chủ yếu thay thế công việc của thế hệ AI trước. Ví dụ, mô hình sinh hình ảnh mới thay thế phiên bản cũ, mô hình ngôn ngữ tiên tiến hơn thay thế các phiên bản trước đó. Một khi một nhiệm vụ được giao cho AI xử lý, chỉ cần cập nhật liên tục lên mô hình mới nhất.
Khả năng của AI trong biểu đạt trực quan vượt trội hơn so với biểu đạt văn bản. Nó thể hiện xuất sắc hơn trong phát triển giao diện người dùng, xử lý hình ảnh và video. Điều này là vì đầu ra trực quan dễ dàng được xác minh bằng mắt người, trong khi một lượng lớn văn bản hoặc mã do AI tạo ra cần tốn nhiều công sức hơn để kiểm tra.
Điều thật sự đáng lo ngại là AI chết người đã tồn tại, như "cỗ máy giết chóc" như máy bay không người lái. Các quốc gia đang cạnh tranh phát triển công nghệ này, điều này còn đáng lo hơn cả các công cụ tạo hình ảnh hay chatbot.
Đặc điểm của AI là tính xác suất, trong khi công nghệ mã hóa là tính xác định. Do đó, công nghệ mã hóa có thể đóng vai trò như một sự cân bằng cho AI. Ví dụ, mặc dù AI có thể giải mã CAPTCHA, nhưng không thể làm giả số dư trên blockchain. Nó có thể giải một số phương trình, nhưng không thể giải phương trình mã hóa. Công nghệ mã hóa đại diện cho lĩnh vực mà AI hiện tại không thể chạm tới.
Thực tiễn chứng minh rằng AI đang thúc đẩy sự phi tập trung thay vì tập trung hóa. Điều này được thể hiện ở nhiều doanh nghiệp AI cùng tồn tại và phát triển, các nhóm nhỏ sử dụng công cụ phù hợp để đạt được bước nhảy vọt về năng lực, cũng như sự xuất hiện liên tục của các mô hình mã nguồn mở chất lượng cao.
Tỷ lệ tối ưu của công nghệ AI trong ứng dụng không phải là 100%. Sử dụng 0% AI có hiệu suất thấp, trong khi 100% AI có thể dẫn đến giảm chất lượng. Tỷ lệ AI lý tưởng nên ở mức từ 0-100%, và giá trị cụ thể tùy thuộc vào từng tình huống. Điều quan trọng là hiểu rằng cả hai cực đều không phải là giải pháp tối ưu, điều này phản ánh một đường cong cân bằng trong lĩnh vực AI.
Giới hạn của AI
Nói chung, các mô hình AI hiện tại vẫn còn nhiều hạn chế, chưa thể toàn năng.
Về hiệu quả kinh tế, AI bị hạn chế bởi chi phí gọi API cao và sự xuất hiện thường xuyên của các mô hình cạnh tranh.
Trong lĩnh vực toán học, AI không thể giải quyết các vấn đề phức tạp như hỗn loạn, dòng chảy rối hoặc mã hóa.
Trong ứng dụng thực tế, AI cần có sự gợi ý và xác thực từ con người, chỉ có thể hoạt động giữa các lớp, chứ không thể thực hiện quy trình hoàn chỉnh từ đầu đến cuối.
Ở cấp độ vật lý, AI vẫn phụ thuộc vào con người để cảm nhận môi trường và nhập thông tin, không thể tự thu thập dữ liệu môi trường.
Những giới hạn này có thể được vượt qua trong tương lai. Có hy vọng đạt được sự thống nhất giữa tư duy xác suất của AI và tư duy xác định, logic của máy tính truyền thống, nhưng đây vẫn là một chủ đề nghiên cứu mở.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Mười phát hiện của AI: Từ hệ sinh thái đa dạng đến cân bằng ứng dụng
Mười suy nghĩ về trí tuệ nhân tạo
Ở cấp độ kinh tế, việc suy nghĩ sâu sắc về trí tuệ nhân tạo là rất quan trọng. Dưới đây là mười quan điểm chính, đáng để chúng ta xem xét kỹ lưỡng.
Một hệ sinh thái AI đa dạng đang hình thành, chứ không phải là một trí tuệ nhân tạo tổng quát duy nhất. Chúng ta đang chứng kiến sự đồng tồn tại của nhiều mô hình mạnh mẽ, các mô hình có khả năng tương đương, không có mô hình nào thống trị. Tương lai có thể là sự đồng sống và bổ sung lẫn nhau giữa con người và nhiều hình thức AI, chứ không phải bị kiểm soát bởi một AGI tuyệt đối nào.
Công nghệ AI hiện tại tập trung chi phí vào đầu vào gợi ý và xác thực kết quả. AI chủ yếu đảm nhận các nhiệm vụ ở giữa, chưa thực hiện được quy trình toàn diện từ đầu đến cuối. Mặc dù quá trình trung gian được tăng tốc, chi phí kinh doanh tổng thể vẫn chuyển sang hai đầu.
AI hiện tại giống như trí tuệ tăng cường hơn là trí tuệ nhân tạo thực sự. Nó thiếu ý thức về chủ thể hành động độc lập, không thể tự đặt ra các mục tiêu phức tạp hoặc xác minh đầu ra. Con người vẫn cần đầu tư nhiều công sức vào việc đặt mục tiêu, kiểm tra kết quả, xây dựng gợi ý và tích hợp hệ thống. Sử dụng càng thông minh, hiệu ứng tăng cường trí tuệ của AI càng rõ rệt.
AI sẽ không hoàn toàn thay thế công việc của con người, mà sẽ cho phép mọi người tham gia vào nhiều lĩnh vực hơn. Nó có thể giúp bạn trở thành một nhà thiết kế hoặc họa sĩ hoạt hình đủ năng lực, nhưng để thực sự thành thạo vẫn cần sự chỉnh sửa của các chuyên gia.
Thế hệ AI mới chủ yếu thay thế công việc của thế hệ AI trước. Ví dụ, mô hình sinh hình ảnh mới thay thế phiên bản cũ, mô hình ngôn ngữ tiên tiến hơn thay thế các phiên bản trước đó. Một khi một nhiệm vụ được giao cho AI xử lý, chỉ cần cập nhật liên tục lên mô hình mới nhất.
Khả năng của AI trong biểu đạt trực quan vượt trội hơn so với biểu đạt văn bản. Nó thể hiện xuất sắc hơn trong phát triển giao diện người dùng, xử lý hình ảnh và video. Điều này là vì đầu ra trực quan dễ dàng được xác minh bằng mắt người, trong khi một lượng lớn văn bản hoặc mã do AI tạo ra cần tốn nhiều công sức hơn để kiểm tra.
Điều thật sự đáng lo ngại là AI chết người đã tồn tại, như "cỗ máy giết chóc" như máy bay không người lái. Các quốc gia đang cạnh tranh phát triển công nghệ này, điều này còn đáng lo hơn cả các công cụ tạo hình ảnh hay chatbot.
Đặc điểm của AI là tính xác suất, trong khi công nghệ mã hóa là tính xác định. Do đó, công nghệ mã hóa có thể đóng vai trò như một sự cân bằng cho AI. Ví dụ, mặc dù AI có thể giải mã CAPTCHA, nhưng không thể làm giả số dư trên blockchain. Nó có thể giải một số phương trình, nhưng không thể giải phương trình mã hóa. Công nghệ mã hóa đại diện cho lĩnh vực mà AI hiện tại không thể chạm tới.
Thực tiễn chứng minh rằng AI đang thúc đẩy sự phi tập trung thay vì tập trung hóa. Điều này được thể hiện ở nhiều doanh nghiệp AI cùng tồn tại và phát triển, các nhóm nhỏ sử dụng công cụ phù hợp để đạt được bước nhảy vọt về năng lực, cũng như sự xuất hiện liên tục của các mô hình mã nguồn mở chất lượng cao.
Tỷ lệ tối ưu của công nghệ AI trong ứng dụng không phải là 100%. Sử dụng 0% AI có hiệu suất thấp, trong khi 100% AI có thể dẫn đến giảm chất lượng. Tỷ lệ AI lý tưởng nên ở mức từ 0-100%, và giá trị cụ thể tùy thuộc vào từng tình huống. Điều quan trọng là hiểu rằng cả hai cực đều không phải là giải pháp tối ưu, điều này phản ánh một đường cong cân bằng trong lĩnh vực AI.
Giới hạn của AI
Nói chung, các mô hình AI hiện tại vẫn còn nhiều hạn chế, chưa thể toàn năng.
Về hiệu quả kinh tế, AI bị hạn chế bởi chi phí gọi API cao và sự xuất hiện thường xuyên của các mô hình cạnh tranh.
Trong lĩnh vực toán học, AI không thể giải quyết các vấn đề phức tạp như hỗn loạn, dòng chảy rối hoặc mã hóa.
Trong ứng dụng thực tế, AI cần có sự gợi ý và xác thực từ con người, chỉ có thể hoạt động giữa các lớp, chứ không thể thực hiện quy trình hoàn chỉnh từ đầu đến cuối.
Ở cấp độ vật lý, AI vẫn phụ thuộc vào con người để cảm nhận môi trường và nhập thông tin, không thể tự thu thập dữ liệu môi trường.
Những giới hạn này có thể được vượt qua trong tương lai. Có hy vọng đạt được sự thống nhất giữa tư duy xác suất của AI và tư duy xác định, logic của máy tính truyền thống, nhưng đây vẫn là một chủ đề nghiên cứu mở.