1 chàng trai 20 tuổi tham gia các bài báo quan trọng mở ra kỷ nguyên AI sáng tạo
2 Doanh nhân Trung Quốc thích chơi công nghệ và chàng trai tài năng cùng nhau thành lập Cohere
3 AI sẽ mang đến những rủi ro gì và cơ hội lớn nhất cho nó trong tương lai là gì?
Sự cạnh tranh toàn cầu trong lĩnh vực mô hình cơ bản lớn vẫn đang diễn ra. OpenAI, công ty đã huy động được hàng chục tỷ đô la, chắc chắn là một trong những ứng dụng dẫn đầu. Ứng dụng sát thủ ChatGPT của nó có hàng trăm triệu người dùng tích cực. Chắc chắn là rất khó để cạnh tranh trực tiếp với nó.
Kỳ lân AI với mức định giá 2 tỷ USD đã tìm ra con đường khác biệt trong cuộc cạnh tranh của các mô hình lớn cơ bản, trở thành một luồng gió mới trong cuộc hỗn chiến của doanh nghiệp mô hình lớn.
Kỳ lân này là Cohere, được đồng sáng lập bởi Aidan Gomez, tác giả trẻ nhất của bài báo đột phá "Sự chú ý là tất cả những gì bạn cần", và hai cựu sinh viên Đại học Toronto của anh, Ivan Zhang và Nick Frosst.
Cohere gần đây đã nhận được 270 triệu USD tài trợ cho Series C, nâng tổng số tiền tài trợ tích lũy lên hơn 430 triệu USD và được định giá hơn 2,1 tỷ USD. Danh sách nhà đầu tư của nó bao gồm các tập đoàn khổng lồ như Salesforce, NVIDIA và Oracle, các tổ chức đầu tư hàng đầu như Tiger Global và Index Ventures, cũng như các chuyên gia AI nổi tiếng như Geoffrey Hinton (ba gã khổng lồ về học sâu và người chiến thắng giải Turing). Giải) và Lý Phi Phi. Các đối tác của nó còn bao gồm Amazon, McKinsey, v.v.
Tại sao Cohere lại là một luồng gió mới trong cuộc hỗn chiến của tinh thần kinh doanh mô hình lớn?
Về mặt sản phẩm, nó tập trung vào phục vụ khách hàng cấp doanh nghiệp. Dựa trên Command mô hình lớn mạnh mẽ, nó cung cấp khả năng xử lý văn bản cấp doanh nghiệp, hỏi đáp kiến thức và các chức năng khác, đồng thời mô hình có thể được tinh chỉnh và tùy chỉnh. Ngoài ra, nó còn ra mắt Coral, một trợ lý tri thức cấp doanh nghiệp.
Về mặt bảo mật, để xóa tan nghi ngờ của khách hàng doanh nghiệp, các sản phẩm của hãng có thể được triển khai trên nhiều đám mây và tại chỗ, đồng thời có mức độ bảo mật dữ liệu cao.
Về chiến lược tài chính, nó thích lấy tiền từ các công ty lớn liên quan đến chuỗi ngành của mình và sử dụng sức mạnh của những gã khổng lồ để phát triển bản thân, nhưng lại không bị ràng buộc với những gã khổng lồ (tham khảo mối quan hệ giữa OpenAI và Microsoft).
Là một kỳ lân AI nổi tiếng, các sản phẩm và lợi thế cạnh tranh của công ty Cohere đã được nghiên cứu kỹ lưỡng. Chúng tôi đã cố gắng tiếp cận nó từ góc độ của các doanh nhân, sử dụng nhiều cuộc phỏng vấn với hai nhà sáng lập Cohere là Aidan Gomez và Ivan Zhang làm tài liệu để phân loại lịch sử của Cohere. Quá trình phát triển từ 0 đến 1, cũng như nhiều hiểu biết sâu sắc của hai doanh nhân Aidan và Ivan về doanh nghiệp và AI.
*Lưu ý: Nội dung trong bài viết này đến từ cuộc trò chuyện giữa nhà đầu tư Cohere và đối tác Madrona Jon Turow, người sáng lập Weights&Bias Lukas Biewald, nhà truyền thông nổi tiếng Steven Marsh và hai người đồng sáng lập Cohere là Aidan Gomez và Ivan Zhang. *
Chàng trai 20 tuổi đã tham gia vào một bài báo quan trọng mở ra kỷ nguyên của AI sáng tạo
Aidan Gomez là tác giả trẻ nhất của bài báo chuyên đề "Sự chú ý là tất cả những gì bạn cần" trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn. Khi đó, anh ấy đến Google Brain từ Đại học Toronto để thực tập, anh ấy vẫn còn là sinh viên đại học khoảng 19, 20 tuổi, đây là trải nghiệm đầu tiên của anh ấy trong thế giới công nghệ Mỹ.
Aidan Gomez tại Đại học Toronto
Người cố vấn thực tập của anh tại Google là Lukasz Kaiser, một trong những tác giả chính của cuốn sách "Chú ý là tất cả những gì bạn cần". Vào thời điểm đó, họ đã cùng nhau xây dựng Tensor, một nền tảng phần mềm để đào tạo các mạng lưới thần kinh lớn và họ cũng đang đào tạo một mô hình AI. Ý tưởng là đào tạo một mô hình AI khổng lồ có thể học cách làm nhiều việc từ một tập dữ liệu. Việc đào tạo nó yêu cầu sử dụng các tập dữ liệu ở nhiều phương thức, bao gồm hình ảnh, văn bản và thậm chí cả video.
Khi đó Aidan và Noam Shazeer (cũng là tác giả bài báo Transformer) đang là “sinh viên”, Noam cũng đang nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng thuật toán anh nghiên cứu là RNN (Recurrent Neural Network). Mục tiêu của Noam là tìm ra một kiến trúc mới đơn giản hơn, tinh tế hơn và có khả năng mở rộng cao hơn RNN.
Vì vậy, Lukasz, Aidan và Noam đã bắt tay vào lên kế hoạch cùng nhau thực hiện nghiên cứu này. Sau đó, họ phát hiện ra rằng Niki Parmar, Jakob Uszkoreit và Ashish Vaswani từ nhóm dịch thuật của Google Brain cũng có những ý tưởng tương tự với họ. Sau khi hai nhóm sáp nhập, mọi người đều làm việc cùng nhau Sau quá trình nghiên cứu sâu rộng, tác phẩm cuối cùng “Chú ý là tất cả những gì bạn cần” đã ra đời.
Bài báo được nộp vào đầu giờ sáng, khi chỉ có hai người trong văn phòng là Aidan và Ashish. Sau khi bản thảo được nộp lên, họ đều đắm chìm trong sự phấn khích. Ashish đã đoán trước rằng bài báo này có thể có tác động rất lớn, nhưng cậu bé Aidan lần đầu tiên nộp một bài báo quan trọng và chưa biết tầm quan trọng của bài báo này. Như ông đã nói trong một cuộc phỏng vấn với nhà báo Steven Marsh của tờ New Yorker: "Tôi không nghĩ có ai đoán trước được điều gì sẽ xảy ra trong tương lai."
Anh thực sự bị sốc trước tác động thực tế của mô hình Transformer sau khi trở lại Đại học Toronto sau thời gian thực tập.
“Vào thời điểm đó, tôi đang thực hiện nghiên cứu trong mùa hè tại Đại học Toronto và sau đó tôi nhận được một email từ Lukasz với dòng tiêu đề “Hãy nhìn vào đây”. Nội dung email là câu chuyện về một ban nhạc punk rock của Nhật Bản. story ghi lại quá trình họ thành lập nhóm và phát hành album. Sau đó, ông hối hận về quá trình giải thể. Cuối email, Lukasz viết: 'Từ duy nhất tôi nhập vào là Transformer, và mô hình đã tự động tạo ra câu chuyện'.
Sau khi đọc đoạn văn bản do máy tạo ra này, tôi nghĩ điều này sẽ bắt đầu một cuộc cách mạng về sản phẩm. Bởi vì lần đầu tiên, một hệ thống không phải con người sử dụng ngôn ngữ theo cách hấp dẫn như con người chúng ta. ”Aidan nói với Steven Marsh.
Cây tiến hóa mô hình lớn
Khi "Attention is All You Need" và Transformer ra đời, mô hình cải tiến này đã nhanh chóng được cộng đồng AI áp dụng và trở thành tiêu chuẩn kỹ thuật mới. Nó đã tạo ra một cơn sốt trong giới nghiên cứu AI và các mô hình mạnh mẽ dựa trên Transformer không ngừng xuất hiện, chẳng hạn như BERT và GPT. Vào cuối năm 2022, ChatGPT chính thức bắt đầu thời kỳ bùng nổ AI.
Doanh nhân Trung Quốc thích chơi công nghệ và chàng trai tài năng cùng nhau thành lập Cohere
Ivan Zhang, người đồng sáng lập Cohere, là một nhà nghiên cứu AI không điển hình nhưng là một doanh nhân điển hình. Anh và Aidan là cựu sinh viên của Đại học Toronto, sau đó bỏ học để bắt đầu kinh doanh với Aidan. "Tôi là người sáng tạo. Tôi không thích ngồi trong lớp và tiếp thu nhiều thông tin. Tôi cần tự mình làm việc đó và vừa học vừa 'chơi với công nghệ'. Đây là cách học tốt nhất để tôi học." Đây là cách anh ấy đầu tư vào Cohere Jon Turow tự giới thiệu.
Ivan Zhang, đồng sáng lập Cohere
Từ nhà nghiên cứu đến doanh nhân, từ ToC đến ToB
Năm 2017, sau khi bỏ học tại Đại học Toronto, Ivan làm kỹ sư phụ trợ cho một công ty khởi nghiệp và gặp Aidan Gomez vào thời điểm này. Vào thời điểm đó, Aidan muốn thành lập một nhóm nghiên cứu AI độc lập để tiến hành nghiên cứu AI theo sở thích và xác minh các ý tưởng đổi mới của mình, vì vậy họ đã cùng nhau thành lập FOR.ai. Tổ chức này hiện vẫn đang hoạt động và có tên Cohere For AI, bao gồm một số nhà khoa học nghiên cứu trong lĩnh vực AI và chủ yếu tiến hành nghiên cứu cơ bản về AI.
Năm 2019, Ivan cầu hôn Aidan: "Tại sao chúng ta không cùng nhau làm điều gì đó mới mẻ?" Vì vậy, họ trở nên độc lập khỏi FOR.ai và bắt đầu kinh doanh chính thức hơn. Ở giai đoạn này, họ đã có kinh nghiệm khởi nghiệp, hiểu cách điều hành tổ chức đúng đắn và đã gặp nhiều nhà sáng lập trong lĩnh vực AI.
Trong những ngày đầu của Cohere, ý tưởng đầu tiên của họ là xây dựng một nền tảng AI cơ bản cho phép các nhà phát triển tải lên các mô hình AI và sau đó nền tảng này sẽ nén kích thước của mô hình để làm cho mô hình hiệu quả hơn. Nhưng vào thời điểm đó, cơn sốt AI sáng tạo vẫn chưa xuất hiện và thị trường vẫn còn quá nhỏ.
Với tư cách là tác giả của bài báo, Aidan đã quan sát sự phát triển bùng nổ của mô hình Transformer trong cộng đồng AI, nhận thấy rằng nó giải quyết được nhiều vấn đề khác nhau liên quan đến xử lý văn bản và nhận thấy các nhà phát triển đang cải thiện kiến trúc này. Vào thời điểm đó, GPT-2 của OpenAI đã được phát hành và các thông số của mô hình Transformer đã vượt quá 1 tỷ, điều này cũng khiến Aidan nhận ra sâu hơn tầm quan trọng của quy mô mô hình và tiềm năng thực sự của kiến trúc mô hình này.
Kết quả là, một số nhà sáng lập đã chuyển đổi Cohere từ nền tảng nén mô hình sang các mô hình và dịch vụ cơ bản lớn.
"Sau khi trải nghiệm GPT-2, chúng tôi thấy rằng nó rất tuyệt vời, nhưng chúng tôi không chắc những dịch vụ nào có thể được xây dựng bằng cách sử dụng các mô hình AI cơ bản như GPT. Lần đầu tiên chúng tôi thử xây dựng dự án đầu tiên của Cohere, đó là một công cụ hoàn thiện văn bản tự động." ở dạng tiện ích mở rộng của trình duyệt Chrome. Người dùng chỉ cần nhập một đoạn văn bản vào hộp văn bản và nó có thể tự động tiếp tục hoàn thành. Ban đầu chúng tôi dự định sử dụng quảng cáo để kiếm tiền. (Lưu ý: Đây là ToC mô hình kinh doanh). Nhưng chúng tôi Rõ ràng là chúng tôi đã đánh giá thấp độ khó của việc xây dựng một sản phẩm tiêu dùng. Trải nghiệm về sản phẩm này không tốt và chưa thu hút được nhiều người dùng. Chúng tôi hiểu rằng chúng tôi không có lợi thế cạnh tranh theo hướng này.
Vì vậy, chúng tôi quyết định loại bỏ giao diện front-end và chỉ cung cấp các khả năng của mô hình back-end, chuyển từ ToC sang ToB để cung cấp các dịch vụ API cấp doanh nghiệp. Vào thời điểm đó, 99% trường hợp sử dụng NLP yêu cầu nhúng từ và tinh chỉnh mô hình, vì vậy trong vòng vài tháng, chúng tôi đã xây dựng nền tảng API với khả năng tạo AI có thể nhúng và tinh chỉnh mô hình. ”Ivan đã chia sẻ suy nghĩ đằng sau sự biến đổi của Cohere với Jon Turow.
Về lý do Cohere chuyển sang ToB và sứ mệnh cốt lõi của công ty, Aidan Gomez đã tuyên bố rõ ràng: “Chúng tôi chỉ muốn tạo ra các mô hình AI lớn được nhiều người sử dụng hơn. Vào thời điểm đó, các nhà phát triển và doanh nghiệp muốn tận dụng các khả năng của các mô hình AI lớn, bất kể Có rất nhiều trở ngại về công nghệ và sức mạnh tính toán. Ý nghĩa sự tồn tại của chúng tôi là loại bỏ những trở ngại cho mọi người sử dụng các mô hình AI lớn, để các nhà phát triển không quen thuộc với AI, cũng như doanh nghiệp bình thường, có thể dễ dàng sử dụng khả năng AI.
Bởi vì tương tác đàm thoại duy nhất của AI tạo ra là trải nghiệm tốt nhất cho người dùng cuối. Lấy bản thân tôi làm ví dụ, khi tôi muốn mở tài khoản ngân hàng, nếu ngân hàng có ứng dụng di động có thể tương tác với tôi 24/24 và giải quyết vấn đề một cách hiệu quả thì sẽ hấp dẫn tôi hơn rất nhiều.
Cohere sẵn sàng làm điều đó, giúp tất cả các loại hình doanh nghiệp và tổ chức khai thác sức mạnh của AI để nâng cao lợi thế cạnh tranh của họ.
Cohere cho phép khách hàng doanh nghiệp tinh chỉnh các mô hình bằng dữ liệu của riêng họ
Khi các doanh nghiệp áp dụng khả năng AI, họ cũng sẽ có thắc mắc về hai vấn đề, đó là lưu trữ mô hình và quyền riêng tư dữ liệu. Chúng tôi hỗ trợ multi-cloud hosting, doanh nghiệp có thể lựa chọn dịch vụ cloud phù hợp hoặc triển khai trên máy chủ cục bộ. Chúng tôi cũng rất coi trọng quyền riêng tư của dữ liệu. Khi doanh nghiệp sử dụng dữ liệu của chính họ để tinh chỉnh mô hình, dù được triển khai trên đám mây hay trên máy chủ cục bộ, chúng tôi sẽ không nhìn thấy dữ liệu của họ. Đây là một trong những tính năng cốt lõi của chúng tôi. "
Chiến lược nhân tài đa dạng định hình khả năng sáng tạo cao độ của Cohere
Khả năng xoay chuyển nhanh chóng và tìm ra vị trí phù hợp của Cohere trong giai đoạn đầu không thể tách rời khỏi triển vọng tài năng và triết lý kinh doanh mà Ivan và Aidan đã tích lũy kể từ FOR.ai. Ivan đã chia sẻ triết lý tuyển dụng nhân tài và văn hóa doanh nghiệp của họ khi nói chuyện với Jon Turow: "Phương pháp tuyển dụng của chúng tôi khác. Khi FOR.ai bắt đầu kinh doanh, chúng tôi đã thiết lập một nguyên tắc: chúng tôi tìm kiếm những người có xuất thân khác nhau, nhưng là những người rất đặc biệt. quan tâm đến AI và muốn tạo ra tác động lớn.
Bạn không cần phải có nền tảng hoàn hảo khi làm việc về Meta AI, DeepMind hay Google, nhưng bạn phải có niềm yêu thích và nhiệt huyết rất cao đối với lĩnh vực mà bạn tập trung. Và bạn không chỉ có thể viết bài mà còn có kỹ năng thực tế. Chúng tôi đã áp dụng phương pháp tuyển dụng này cho Cohere và xây dựng một đội ngũ rất mạnh ở giai đoạn đầu.
Về mặt văn hóa công ty, chúng tôi thích khám phá nhiều về công nghệ, 'chơi đùa với công nghệ' và sau đó tạo ra những đột phá. Mặc dù tất cả chúng tôi đều viết báo nhưng chúng tôi không phải là 'mọt sách'. Chúng tôi có ý tưởng rất rõ ràng về những gì mình nên làm và chúng tôi dành nhiều thời gian cho việc thực hành kỹ thuật thay vì chỉ khám phá thuật toán. Điều này cho phép chúng tôi xây dựng các sản phẩm thực sự có thể mang lại lợi ích cho con người. "
Giờ đây OpenAI đã chiếm vị trí C trong thế hệ AI, liệu ChatGPT, vốn đã có hàng trăm triệu người dùng tích cực, có giúp OpenAI độc quyền nó không? Aidan Gomez có quan điểm riêng: “Tôi không hề nghĩ rằng sẽ có sự độc quyền trong lĩnh vực mô hình lớn. Tôi nghĩ rằng mỗi công ty đều có phong cách, hướng đi và lợi thế riêng và sẽ tìm được chỗ đứng cho riêng mình trên thị trường.” Khách hàng tiêu dùng và doanh nghiệp Họ sẽ chọn đối tác tốt nhất, công ty đáng tin cậy nhất và nền tảng có thể giúp họ thành công tốt nhất.
Đối với các công ty kiểu mẫu cơ bản như Cohere, trạng thái cuối cùng mà chúng ta phải đối mặt có thể không phải là người thắng được tất cả mà là cơ cấu thị trường đa dạng. Chúng tôi sẽ dựa vào lợi thế của mình để giành chiến thắng trong trò chơi của riêng mình. Chúng tôi sẽ sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để hỗ trợ khách hàng để họ có thể sử dụng các khả năng AI tốt nhất. Trọng tâm của chúng tôi là cho phép mô hình AI giúp những khách hàng cụ thể đạt được giá trị tối đa thông qua nhiều phương pháp khác nhau bao gồm lời nhắc và tinh chỉnh. "
AI mang đến những rủi ro gì và cơ hội lớn nhất của nó trong tương lai là gì?
Sự bùng nổ của AI thế hệ tuy được hoan nghênh nhưng cũng gây ra rất nhiều lo ngại. Ở cấp độ công chúng, người ta lo lắng liệu AI có phát triển quá nhanh, quá mạnh, từ đó “đánh cắp” cơ hội việc làm của con người hay không; ở cấp độ thực tế, nhiều người lo ngại về tính an toàn và khả năng kiểm soát của các mô hình AI.
Aidan Gomez và Ivan Zhang cũng bày tỏ ý kiến của mình về chủ đề này.
AI có thể “gây ô nhiễm” mạng xã hội
Quan điểm của Aidan Gomez mang tính xã hội hơn, ông cho rằng sự “ô nhiễm” của mạng xã hội bởi nội dung do AI tạo ra là đáng quan tâm: “Thay vì lo lắng về việc trí tuệ phi nhân loại sẽ thay thế con người, điều có thể không xảy ra trong nhiều năm, chúng ta nên trả tiền chú ý đến những rủi ro thực tế hiện tại.
Ví dụ: rất có khả năng AI có thể tạo ra hàng triệu bot để tham gia liền mạch vào mạng xã hội và các cuộc trò chuyện công khai của chúng ta, đồng thời thúc đẩy một quan điểm nhất định (cho dù quan điểm đó là hữu ích hay có hại). Điều này có thể gây ra những hậu quả không lường trước được đối với một số vấn đề công cộng và có thể có tác động đáng kể đến xã hội.
Vì vậy chúng ta phải cân nhắc rủi ro của vấn đề này và tốt nhất nên có những chính sách cụ thể để giảm thiểu rủi ro này. Ví dụ: mọi người có quyền biết nội dung truyền thông hoặc nội dung tiếp thị mà chúng ta đang đọc là do con người tạo ra hay do máy móc tổng hợp. "
Quan điểm của Ivan Zhang tương đối thực tế, ông tin rằng AI phải đối mặt với hai thách thức lớn: “Đối với những thách thức mà AI phải đối mặt, thông tin chúng tôi thu được từ khách hàng trước hết là cách đánh giá khả năng của các mô hình AI tổng quát. Khả năng này không hề dễ dàng và xét về mặt tạo văn bản, sự so sánh này có thể mang tính chủ quan, điều này sẽ tạo ra những trở ngại nhất định cho việc áp dụng Generative AI vào thương mại.
Một thách thức khác là vấn đề bảo mật dữ liệu. Khi sử dụng các mô hình nguồn mở hoặc nguồn đóng lớn cho mục đích thương mại, đôi khi bạn sử dụng một số dữ liệu nhạy cảm, từ đó tạo ra các vấn đề về tuân thủ. Ví dụ: khi sử dụng AI để hỗ trợ bạn viết email nhạy cảm, bạn có lo lắng rằng dữ liệu nhạy cảm bạn nhập vào mô hình sẽ bị lạm dụng không? Tất nhiên, mối quan tâm này trở thành cơ hội cho chúng tôi và chúng tôi đang hợp tác với Oracle để giải quyết vấn đề này. "
Trí tuệ hiện thân là cơ hội lớn cho AI trong tương lai
Aidan Gomez và Ivan Zhang đều là chuyên gia và doanh nhân AI, quan điểm của họ về những hướng đi và cơ hội mới cho AI trong tương lai cũng rất đáng được chú ý.
Trước hết, tất cả họ đều đề cập đến cùng một công nghệ trong những trường hợp khác nhau, đó là trí thông minh được thể hiện, tức là đưa các khả năng của AI có thể tạo ra vào các máy móc hữu hình.
Aidan nói với Lukas Biewald: "Tôi nghĩ thật tuyệt vời khi áp dụng AI tổng quát vào chế tạo robot và vật chất hóa, đồng thời có nhu cầu rất lớn theo hướng này. Tất cả chúng tôi đều tưởng tượng những robot có trí thông minh cao và cơ thể linh hoạt sẽ làm gì. Còn nó thì sao - nó chắc chắn sẽ tạo ra một sự thay đổi lớn. Nhưng vẫn còn một chặng đường dài để đi theo hướng này và tôi cũng hy vọng rằng mình có thể tạo ra tác động theo hướng này và cố gắng làm điều gì đó liên quan."
Ivan cũng tin rằng trí thông minh thể hiện chắc chắn là cơ hội lớn cho giai đoạn tiếp theo của AI: "Tôi nghĩ cơ hội lớn nhất là 'mô hình hành động' có thể tác động đến các thực thể. Việc kết hợp AI với các sản phẩm kỹ thuật và vật lý sẽ rất thú vị. Chắc chắn sẽ có có nhiều công ty quan tâm đến chúng. Tuy nhiên, để công nghệ này được hiện thực hóa, độ chính xác của mô hình cần phải được cải thiện hơn nữa."
Ngoài ra, Aidan cũng đưa ra tầm nhìn dài hạn hơn cho sự phát triển thông minh và các ứng dụng trong tương lai của AI: "Hiện nay việc xây dựng các mô hình AI dựa vào con người. Để làm cho AI thông minh hơn, chúng tôi sẽ sử dụng nhiều kiến thức cấp cao khác nhau của con người để huấn luyện nó. Ví dụ, nó giống như yêu cầu một người rất thông minh dạy một AI kém thông minh hơn. Rồi trong tương lai, nếu mô hình AI trở nên rất thông minh và mọi kiến thức của nhân loại đã được nó học hết, nó sẽ đối mặt với một điểm quan trọng—— Con người không còn gì để dạy AI.
Điều tôi quan tâm nhất là, điều gì sẽ xảy ra nếu AI vượt qua điểm quan trọng này? Nếu một nhóm AI đã học được kiến thức hiện có của con người nói chuyện, khám phá và học hỏi cùng nhau, liệu họ có tạo ra kiến thức mới không?
Có thể khi thời điểm này đến, con người chúng ta sẽ học được những kiến thức mới từ AI, và AI sẽ đưa con người bơi lội trong đại dương tri thức mới. "
Xem bản gốc
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.
Mô hình lớn Qingliu Cohere được tạo ra như thế nào?
Nguồn: Shidao
Tóm tắt nội dung số này:
Sự cạnh tranh toàn cầu trong lĩnh vực mô hình cơ bản lớn vẫn đang diễn ra. OpenAI, công ty đã huy động được hàng chục tỷ đô la, chắc chắn là một trong những ứng dụng dẫn đầu. Ứng dụng sát thủ ChatGPT của nó có hàng trăm triệu người dùng tích cực. Chắc chắn là rất khó để cạnh tranh trực tiếp với nó.
Kỳ lân AI với mức định giá 2 tỷ USD đã tìm ra con đường khác biệt trong cuộc cạnh tranh của các mô hình lớn cơ bản, trở thành một luồng gió mới trong cuộc hỗn chiến của doanh nghiệp mô hình lớn.
Kỳ lân này là Cohere, được đồng sáng lập bởi Aidan Gomez, tác giả trẻ nhất của bài báo đột phá "Sự chú ý là tất cả những gì bạn cần", và hai cựu sinh viên Đại học Toronto của anh, Ivan Zhang và Nick Frosst.
Cohere gần đây đã nhận được 270 triệu USD tài trợ cho Series C, nâng tổng số tiền tài trợ tích lũy lên hơn 430 triệu USD và được định giá hơn 2,1 tỷ USD. Danh sách nhà đầu tư của nó bao gồm các tập đoàn khổng lồ như Salesforce, NVIDIA và Oracle, các tổ chức đầu tư hàng đầu như Tiger Global và Index Ventures, cũng như các chuyên gia AI nổi tiếng như Geoffrey Hinton (ba gã khổng lồ về học sâu và người chiến thắng giải Turing). Giải) và Lý Phi Phi. Các đối tác của nó còn bao gồm Amazon, McKinsey, v.v.
Tại sao Cohere lại là một luồng gió mới trong cuộc hỗn chiến của tinh thần kinh doanh mô hình lớn?
Về mặt sản phẩm, nó tập trung vào phục vụ khách hàng cấp doanh nghiệp. Dựa trên Command mô hình lớn mạnh mẽ, nó cung cấp khả năng xử lý văn bản cấp doanh nghiệp, hỏi đáp kiến thức và các chức năng khác, đồng thời mô hình có thể được tinh chỉnh và tùy chỉnh. Ngoài ra, nó còn ra mắt Coral, một trợ lý tri thức cấp doanh nghiệp.
Về mặt bảo mật, để xóa tan nghi ngờ của khách hàng doanh nghiệp, các sản phẩm của hãng có thể được triển khai trên nhiều đám mây và tại chỗ, đồng thời có mức độ bảo mật dữ liệu cao.
Về chiến lược tài chính, nó thích lấy tiền từ các công ty lớn liên quan đến chuỗi ngành của mình và sử dụng sức mạnh của những gã khổng lồ để phát triển bản thân, nhưng lại không bị ràng buộc với những gã khổng lồ (tham khảo mối quan hệ giữa OpenAI và Microsoft).
Là một kỳ lân AI nổi tiếng, các sản phẩm và lợi thế cạnh tranh của công ty Cohere đã được nghiên cứu kỹ lưỡng. Chúng tôi đã cố gắng tiếp cận nó từ góc độ của các doanh nhân, sử dụng nhiều cuộc phỏng vấn với hai nhà sáng lập Cohere là Aidan Gomez và Ivan Zhang làm tài liệu để phân loại lịch sử của Cohere. Quá trình phát triển từ 0 đến 1, cũng như nhiều hiểu biết sâu sắc của hai doanh nhân Aidan và Ivan về doanh nghiệp và AI.
*Lưu ý: Nội dung trong bài viết này đến từ cuộc trò chuyện giữa nhà đầu tư Cohere và đối tác Madrona Jon Turow, người sáng lập Weights&Bias Lukas Biewald, nhà truyền thông nổi tiếng Steven Marsh và hai người đồng sáng lập Cohere là Aidan Gomez và Ivan Zhang. *
Chàng trai 20 tuổi đã tham gia vào một bài báo quan trọng mở ra kỷ nguyên của AI sáng tạo
Aidan Gomez là tác giả trẻ nhất của bài báo chuyên đề "Sự chú ý là tất cả những gì bạn cần" trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn. Khi đó, anh ấy đến Google Brain từ Đại học Toronto để thực tập, anh ấy vẫn còn là sinh viên đại học khoảng 19, 20 tuổi, đây là trải nghiệm đầu tiên của anh ấy trong thế giới công nghệ Mỹ.
Người cố vấn thực tập của anh tại Google là Lukasz Kaiser, một trong những tác giả chính của cuốn sách "Chú ý là tất cả những gì bạn cần". Vào thời điểm đó, họ đã cùng nhau xây dựng Tensor, một nền tảng phần mềm để đào tạo các mạng lưới thần kinh lớn và họ cũng đang đào tạo một mô hình AI. Ý tưởng là đào tạo một mô hình AI khổng lồ có thể học cách làm nhiều việc từ một tập dữ liệu. Việc đào tạo nó yêu cầu sử dụng các tập dữ liệu ở nhiều phương thức, bao gồm hình ảnh, văn bản và thậm chí cả video.
Khi đó Aidan và Noam Shazeer (cũng là tác giả bài báo Transformer) đang là “sinh viên”, Noam cũng đang nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng thuật toán anh nghiên cứu là RNN (Recurrent Neural Network). Mục tiêu của Noam là tìm ra một kiến trúc mới đơn giản hơn, tinh tế hơn và có khả năng mở rộng cao hơn RNN.
Vì vậy, Lukasz, Aidan và Noam đã bắt tay vào lên kế hoạch cùng nhau thực hiện nghiên cứu này. Sau đó, họ phát hiện ra rằng Niki Parmar, Jakob Uszkoreit và Ashish Vaswani từ nhóm dịch thuật của Google Brain cũng có những ý tưởng tương tự với họ. Sau khi hai nhóm sáp nhập, mọi người đều làm việc cùng nhau Sau quá trình nghiên cứu sâu rộng, tác phẩm cuối cùng “Chú ý là tất cả những gì bạn cần” đã ra đời.
Bài báo được nộp vào đầu giờ sáng, khi chỉ có hai người trong văn phòng là Aidan và Ashish. Sau khi bản thảo được nộp lên, họ đều đắm chìm trong sự phấn khích. Ashish đã đoán trước rằng bài báo này có thể có tác động rất lớn, nhưng cậu bé Aidan lần đầu tiên nộp một bài báo quan trọng và chưa biết tầm quan trọng của bài báo này. Như ông đã nói trong một cuộc phỏng vấn với nhà báo Steven Marsh của tờ New Yorker: "Tôi không nghĩ có ai đoán trước được điều gì sẽ xảy ra trong tương lai."
Anh thực sự bị sốc trước tác động thực tế của mô hình Transformer sau khi trở lại Đại học Toronto sau thời gian thực tập.
“Vào thời điểm đó, tôi đang thực hiện nghiên cứu trong mùa hè tại Đại học Toronto và sau đó tôi nhận được một email từ Lukasz với dòng tiêu đề “Hãy nhìn vào đây”. Nội dung email là câu chuyện về một ban nhạc punk rock của Nhật Bản. story ghi lại quá trình họ thành lập nhóm và phát hành album. Sau đó, ông hối hận về quá trình giải thể. Cuối email, Lukasz viết: 'Từ duy nhất tôi nhập vào là Transformer, và mô hình đã tự động tạo ra câu chuyện'.
Sau khi đọc đoạn văn bản do máy tạo ra này, tôi nghĩ điều này sẽ bắt đầu một cuộc cách mạng về sản phẩm. Bởi vì lần đầu tiên, một hệ thống không phải con người sử dụng ngôn ngữ theo cách hấp dẫn như con người chúng ta. ”Aidan nói với Steven Marsh.
Khi "Attention is All You Need" và Transformer ra đời, mô hình cải tiến này đã nhanh chóng được cộng đồng AI áp dụng và trở thành tiêu chuẩn kỹ thuật mới. Nó đã tạo ra một cơn sốt trong giới nghiên cứu AI và các mô hình mạnh mẽ dựa trên Transformer không ngừng xuất hiện, chẳng hạn như BERT và GPT. Vào cuối năm 2022, ChatGPT chính thức bắt đầu thời kỳ bùng nổ AI.
Doanh nhân Trung Quốc thích chơi công nghệ và chàng trai tài năng cùng nhau thành lập Cohere
Ivan Zhang, người đồng sáng lập Cohere, là một nhà nghiên cứu AI không điển hình nhưng là một doanh nhân điển hình. Anh và Aidan là cựu sinh viên của Đại học Toronto, sau đó bỏ học để bắt đầu kinh doanh với Aidan. "Tôi là người sáng tạo. Tôi không thích ngồi trong lớp và tiếp thu nhiều thông tin. Tôi cần tự mình làm việc đó và vừa học vừa 'chơi với công nghệ'. Đây là cách học tốt nhất để tôi học." Đây là cách anh ấy đầu tư vào Cohere Jon Turow tự giới thiệu.
Từ nhà nghiên cứu đến doanh nhân, từ ToC đến ToB
Năm 2017, sau khi bỏ học tại Đại học Toronto, Ivan làm kỹ sư phụ trợ cho một công ty khởi nghiệp và gặp Aidan Gomez vào thời điểm này. Vào thời điểm đó, Aidan muốn thành lập một nhóm nghiên cứu AI độc lập để tiến hành nghiên cứu AI theo sở thích và xác minh các ý tưởng đổi mới của mình, vì vậy họ đã cùng nhau thành lập FOR.ai. Tổ chức này hiện vẫn đang hoạt động và có tên Cohere For AI, bao gồm một số nhà khoa học nghiên cứu trong lĩnh vực AI và chủ yếu tiến hành nghiên cứu cơ bản về AI.
Năm 2019, Ivan cầu hôn Aidan: "Tại sao chúng ta không cùng nhau làm điều gì đó mới mẻ?" Vì vậy, họ trở nên độc lập khỏi FOR.ai và bắt đầu kinh doanh chính thức hơn. Ở giai đoạn này, họ đã có kinh nghiệm khởi nghiệp, hiểu cách điều hành tổ chức đúng đắn và đã gặp nhiều nhà sáng lập trong lĩnh vực AI.
Trong những ngày đầu của Cohere, ý tưởng đầu tiên của họ là xây dựng một nền tảng AI cơ bản cho phép các nhà phát triển tải lên các mô hình AI và sau đó nền tảng này sẽ nén kích thước của mô hình để làm cho mô hình hiệu quả hơn. Nhưng vào thời điểm đó, cơn sốt AI sáng tạo vẫn chưa xuất hiện và thị trường vẫn còn quá nhỏ.
Với tư cách là tác giả của bài báo, Aidan đã quan sát sự phát triển bùng nổ của mô hình Transformer trong cộng đồng AI, nhận thấy rằng nó giải quyết được nhiều vấn đề khác nhau liên quan đến xử lý văn bản và nhận thấy các nhà phát triển đang cải thiện kiến trúc này. Vào thời điểm đó, GPT-2 của OpenAI đã được phát hành và các thông số của mô hình Transformer đã vượt quá 1 tỷ, điều này cũng khiến Aidan nhận ra sâu hơn tầm quan trọng của quy mô mô hình và tiềm năng thực sự của kiến trúc mô hình này.
Kết quả là, một số nhà sáng lập đã chuyển đổi Cohere từ nền tảng nén mô hình sang các mô hình và dịch vụ cơ bản lớn.
"Sau khi trải nghiệm GPT-2, chúng tôi thấy rằng nó rất tuyệt vời, nhưng chúng tôi không chắc những dịch vụ nào có thể được xây dựng bằng cách sử dụng các mô hình AI cơ bản như GPT. Lần đầu tiên chúng tôi thử xây dựng dự án đầu tiên của Cohere, đó là một công cụ hoàn thiện văn bản tự động." ở dạng tiện ích mở rộng của trình duyệt Chrome. Người dùng chỉ cần nhập một đoạn văn bản vào hộp văn bản và nó có thể tự động tiếp tục hoàn thành. Ban đầu chúng tôi dự định sử dụng quảng cáo để kiếm tiền. (Lưu ý: Đây là ToC mô hình kinh doanh). Nhưng chúng tôi Rõ ràng là chúng tôi đã đánh giá thấp độ khó của việc xây dựng một sản phẩm tiêu dùng. Trải nghiệm về sản phẩm này không tốt và chưa thu hút được nhiều người dùng. Chúng tôi hiểu rằng chúng tôi không có lợi thế cạnh tranh theo hướng này.
Vì vậy, chúng tôi quyết định loại bỏ giao diện front-end và chỉ cung cấp các khả năng của mô hình back-end, chuyển từ ToC sang ToB để cung cấp các dịch vụ API cấp doanh nghiệp. Vào thời điểm đó, 99% trường hợp sử dụng NLP yêu cầu nhúng từ và tinh chỉnh mô hình, vì vậy trong vòng vài tháng, chúng tôi đã xây dựng nền tảng API với khả năng tạo AI có thể nhúng và tinh chỉnh mô hình. ”Ivan đã chia sẻ suy nghĩ đằng sau sự biến đổi của Cohere với Jon Turow.
Về lý do Cohere chuyển sang ToB và sứ mệnh cốt lõi của công ty, Aidan Gomez đã tuyên bố rõ ràng: “Chúng tôi chỉ muốn tạo ra các mô hình AI lớn được nhiều người sử dụng hơn. Vào thời điểm đó, các nhà phát triển và doanh nghiệp muốn tận dụng các khả năng của các mô hình AI lớn, bất kể Có rất nhiều trở ngại về công nghệ và sức mạnh tính toán. Ý nghĩa sự tồn tại của chúng tôi là loại bỏ những trở ngại cho mọi người sử dụng các mô hình AI lớn, để các nhà phát triển không quen thuộc với AI, cũng như doanh nghiệp bình thường, có thể dễ dàng sử dụng khả năng AI.
Bởi vì tương tác đàm thoại duy nhất của AI tạo ra là trải nghiệm tốt nhất cho người dùng cuối. Lấy bản thân tôi làm ví dụ, khi tôi muốn mở tài khoản ngân hàng, nếu ngân hàng có ứng dụng di động có thể tương tác với tôi 24/24 và giải quyết vấn đề một cách hiệu quả thì sẽ hấp dẫn tôi hơn rất nhiều.
Cohere sẵn sàng làm điều đó, giúp tất cả các loại hình doanh nghiệp và tổ chức khai thác sức mạnh của AI để nâng cao lợi thế cạnh tranh của họ.
Khi các doanh nghiệp áp dụng khả năng AI, họ cũng sẽ có thắc mắc về hai vấn đề, đó là lưu trữ mô hình và quyền riêng tư dữ liệu. Chúng tôi hỗ trợ multi-cloud hosting, doanh nghiệp có thể lựa chọn dịch vụ cloud phù hợp hoặc triển khai trên máy chủ cục bộ. Chúng tôi cũng rất coi trọng quyền riêng tư của dữ liệu. Khi doanh nghiệp sử dụng dữ liệu của chính họ để tinh chỉnh mô hình, dù được triển khai trên đám mây hay trên máy chủ cục bộ, chúng tôi sẽ không nhìn thấy dữ liệu của họ. Đây là một trong những tính năng cốt lõi của chúng tôi. "
Chiến lược nhân tài đa dạng định hình khả năng sáng tạo cao độ của Cohere
Khả năng xoay chuyển nhanh chóng và tìm ra vị trí phù hợp của Cohere trong giai đoạn đầu không thể tách rời khỏi triển vọng tài năng và triết lý kinh doanh mà Ivan và Aidan đã tích lũy kể từ FOR.ai. Ivan đã chia sẻ triết lý tuyển dụng nhân tài và văn hóa doanh nghiệp của họ khi nói chuyện với Jon Turow: "Phương pháp tuyển dụng của chúng tôi khác. Khi FOR.ai bắt đầu kinh doanh, chúng tôi đã thiết lập một nguyên tắc: chúng tôi tìm kiếm những người có xuất thân khác nhau, nhưng là những người rất đặc biệt. quan tâm đến AI và muốn tạo ra tác động lớn.
Bạn không cần phải có nền tảng hoàn hảo khi làm việc về Meta AI, DeepMind hay Google, nhưng bạn phải có niềm yêu thích và nhiệt huyết rất cao đối với lĩnh vực mà bạn tập trung. Và bạn không chỉ có thể viết bài mà còn có kỹ năng thực tế. Chúng tôi đã áp dụng phương pháp tuyển dụng này cho Cohere và xây dựng một đội ngũ rất mạnh ở giai đoạn đầu.
Về mặt văn hóa công ty, chúng tôi thích khám phá nhiều về công nghệ, 'chơi đùa với công nghệ' và sau đó tạo ra những đột phá. Mặc dù tất cả chúng tôi đều viết báo nhưng chúng tôi không phải là 'mọt sách'. Chúng tôi có ý tưởng rất rõ ràng về những gì mình nên làm và chúng tôi dành nhiều thời gian cho việc thực hành kỹ thuật thay vì chỉ khám phá thuật toán. Điều này cho phép chúng tôi xây dựng các sản phẩm thực sự có thể mang lại lợi ích cho con người. "
Giờ đây OpenAI đã chiếm vị trí C trong thế hệ AI, liệu ChatGPT, vốn đã có hàng trăm triệu người dùng tích cực, có giúp OpenAI độc quyền nó không? Aidan Gomez có quan điểm riêng: “Tôi không hề nghĩ rằng sẽ có sự độc quyền trong lĩnh vực mô hình lớn. Tôi nghĩ rằng mỗi công ty đều có phong cách, hướng đi và lợi thế riêng và sẽ tìm được chỗ đứng cho riêng mình trên thị trường.” Khách hàng tiêu dùng và doanh nghiệp Họ sẽ chọn đối tác tốt nhất, công ty đáng tin cậy nhất và nền tảng có thể giúp họ thành công tốt nhất.
Đối với các công ty kiểu mẫu cơ bản như Cohere, trạng thái cuối cùng mà chúng ta phải đối mặt có thể không phải là người thắng được tất cả mà là cơ cấu thị trường đa dạng. Chúng tôi sẽ dựa vào lợi thế của mình để giành chiến thắng trong trò chơi của riêng mình. Chúng tôi sẽ sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để hỗ trợ khách hàng để họ có thể sử dụng các khả năng AI tốt nhất. Trọng tâm của chúng tôi là cho phép mô hình AI giúp những khách hàng cụ thể đạt được giá trị tối đa thông qua nhiều phương pháp khác nhau bao gồm lời nhắc và tinh chỉnh. "
AI mang đến những rủi ro gì và cơ hội lớn nhất của nó trong tương lai là gì?
Sự bùng nổ của AI thế hệ tuy được hoan nghênh nhưng cũng gây ra rất nhiều lo ngại. Ở cấp độ công chúng, người ta lo lắng liệu AI có phát triển quá nhanh, quá mạnh, từ đó “đánh cắp” cơ hội việc làm của con người hay không; ở cấp độ thực tế, nhiều người lo ngại về tính an toàn và khả năng kiểm soát của các mô hình AI.
Aidan Gomez và Ivan Zhang cũng bày tỏ ý kiến của mình về chủ đề này.
AI có thể “gây ô nhiễm” mạng xã hội
Quan điểm của Aidan Gomez mang tính xã hội hơn, ông cho rằng sự “ô nhiễm” của mạng xã hội bởi nội dung do AI tạo ra là đáng quan tâm: “Thay vì lo lắng về việc trí tuệ phi nhân loại sẽ thay thế con người, điều có thể không xảy ra trong nhiều năm, chúng ta nên trả tiền chú ý đến những rủi ro thực tế hiện tại.
Ví dụ: rất có khả năng AI có thể tạo ra hàng triệu bot để tham gia liền mạch vào mạng xã hội và các cuộc trò chuyện công khai của chúng ta, đồng thời thúc đẩy một quan điểm nhất định (cho dù quan điểm đó là hữu ích hay có hại). Điều này có thể gây ra những hậu quả không lường trước được đối với một số vấn đề công cộng và có thể có tác động đáng kể đến xã hội.
Vì vậy chúng ta phải cân nhắc rủi ro của vấn đề này và tốt nhất nên có những chính sách cụ thể để giảm thiểu rủi ro này. Ví dụ: mọi người có quyền biết nội dung truyền thông hoặc nội dung tiếp thị mà chúng ta đang đọc là do con người tạo ra hay do máy móc tổng hợp. "
Quan điểm của Ivan Zhang tương đối thực tế, ông tin rằng AI phải đối mặt với hai thách thức lớn: “Đối với những thách thức mà AI phải đối mặt, thông tin chúng tôi thu được từ khách hàng trước hết là cách đánh giá khả năng của các mô hình AI tổng quát. Khả năng này không hề dễ dàng và xét về mặt tạo văn bản, sự so sánh này có thể mang tính chủ quan, điều này sẽ tạo ra những trở ngại nhất định cho việc áp dụng Generative AI vào thương mại.
Một thách thức khác là vấn đề bảo mật dữ liệu. Khi sử dụng các mô hình nguồn mở hoặc nguồn đóng lớn cho mục đích thương mại, đôi khi bạn sử dụng một số dữ liệu nhạy cảm, từ đó tạo ra các vấn đề về tuân thủ. Ví dụ: khi sử dụng AI để hỗ trợ bạn viết email nhạy cảm, bạn có lo lắng rằng dữ liệu nhạy cảm bạn nhập vào mô hình sẽ bị lạm dụng không? Tất nhiên, mối quan tâm này trở thành cơ hội cho chúng tôi và chúng tôi đang hợp tác với Oracle để giải quyết vấn đề này. "
Trí tuệ hiện thân là cơ hội lớn cho AI trong tương lai
Aidan Gomez và Ivan Zhang đều là chuyên gia và doanh nhân AI, quan điểm của họ về những hướng đi và cơ hội mới cho AI trong tương lai cũng rất đáng được chú ý.
Trước hết, tất cả họ đều đề cập đến cùng một công nghệ trong những trường hợp khác nhau, đó là trí thông minh được thể hiện, tức là đưa các khả năng của AI có thể tạo ra vào các máy móc hữu hình.
Aidan nói với Lukas Biewald: "Tôi nghĩ thật tuyệt vời khi áp dụng AI tổng quát vào chế tạo robot và vật chất hóa, đồng thời có nhu cầu rất lớn theo hướng này. Tất cả chúng tôi đều tưởng tượng những robot có trí thông minh cao và cơ thể linh hoạt sẽ làm gì. Còn nó thì sao - nó chắc chắn sẽ tạo ra một sự thay đổi lớn. Nhưng vẫn còn một chặng đường dài để đi theo hướng này và tôi cũng hy vọng rằng mình có thể tạo ra tác động theo hướng này và cố gắng làm điều gì đó liên quan."
Ivan cũng tin rằng trí thông minh thể hiện chắc chắn là cơ hội lớn cho giai đoạn tiếp theo của AI: "Tôi nghĩ cơ hội lớn nhất là 'mô hình hành động' có thể tác động đến các thực thể. Việc kết hợp AI với các sản phẩm kỹ thuật và vật lý sẽ rất thú vị. Chắc chắn sẽ có có nhiều công ty quan tâm đến chúng. Tuy nhiên, để công nghệ này được hiện thực hóa, độ chính xác của mô hình cần phải được cải thiện hơn nữa."
Ngoài ra, Aidan cũng đưa ra tầm nhìn dài hạn hơn cho sự phát triển thông minh và các ứng dụng trong tương lai của AI: "Hiện nay việc xây dựng các mô hình AI dựa vào con người. Để làm cho AI thông minh hơn, chúng tôi sẽ sử dụng nhiều kiến thức cấp cao khác nhau của con người để huấn luyện nó. Ví dụ, nó giống như yêu cầu một người rất thông minh dạy một AI kém thông minh hơn. Rồi trong tương lai, nếu mô hình AI trở nên rất thông minh và mọi kiến thức của nhân loại đã được nó học hết, nó sẽ đối mặt với một điểm quan trọng—— Con người không còn gì để dạy AI.
Điều tôi quan tâm nhất là, điều gì sẽ xảy ra nếu AI vượt qua điểm quan trọng này? Nếu một nhóm AI đã học được kiến thức hiện có của con người nói chuyện, khám phá và học hỏi cùng nhau, liệu họ có tạo ra kiến thức mới không?
Có thể khi thời điểm này đến, con người chúng ta sẽ học được những kiến thức mới từ AI, và AI sẽ đưa con người bơi lội trong đại dương tri thức mới. "