Theo thời gian, công nghệ thu hút trí tưởng tượng của thế giới và ví dụ mới nhất là ChatGPT. Cái tên ChatGPT tràn ngập Thung lũng Silicon, Phố Wall, các văn phòng góc phố, phòng tin tức và lớp học. Chatbot trí tuệ nhân tạo ChatGPT (AI Chatbot) đã thu hút 1 triệu người dùng trong 5 ngày đầu tiên kể từ khi được startup OpenAI ra mắt vào tháng 11 năm ngoái, khiến nó trở thành sản phẩm tiêu dùng được chấp nhận nhanh nhất từ trước đến nay.
Microsoft, công ty vừa đầu tư 10 tỷ đô la vào OpenAI, hy vọng sẽ nhúng ChatGPT, một khả năng giống như con người để tạo văn bản, hình ảnh và video, vào phần mềm mà họ bán.
Vào ngày 26/1, Google đã xuất bản các bài báo mô tả một mô hình tương tự có khả năng sáng tác nhạc dựa trên các mô tả bằng văn bản của các bài hát. Các nhà đầu tư vào Alphabet, công ty mẹ của Google, đang theo dõi chặt chẽ cách công ty này đối phó với thách thức của ChatGPT.
Gã khổng lồ tìm kiếm Baidu của Trung Quốc cũng được đồn đại là đang lên kế hoạch bổ sung chức năng chatbot vào công cụ tìm kiếm của mình vào tháng 3.
Còn quá sớm để nói liệu những gì Chat AI làm được này có hợp lý hay không. Bất kể các mô hình AI “sáng tạo” đằng sau ChatGPT và các đối thủ cạnh tranh của nó đang thay đổi hoạt động kinh doanh, văn hóa và xã hội ở mức độ nào, chúng đã thay đổi nhận thức của ngành công nghệ về đổi mới và động cơ của nó. Các phòng thí nghiệm R&D của công ty như OpenAI và Google Research đang kết hợp sức mạnh xử lý của công nghệ lớn với một số tia sáng thông minh nhất trong khoa học máy tính. Các phòng thí nghiệm cạnh tranh này - dù là nằm sâu bên trong, được liên kết với hay được điều hành bởi các công ty khởi nghiệp độc lập - đều đang tham gia vào một cuộc đua hoành tráng để giành quyền tối cao về AI. Kết quả của cuộc đua này sẽ quyết định thời gian người dùng máy tính trên toàn thế giới nhìn thấy bình minh của thời đại trí tuệ nhân tạo và ai sẽ thống trị nó.
Đặc biệt là ở Hoa Kỳ, các cơ sở R&D từ lâu đã là một nguồn tiến bộ khoa học. Cách đây một thế kỷ rưỡi, Thomas Edison đã điều hành xưởng vẽ của mình ở Menlo Park, New Jersey, sử dụng tiền từ các phát minh, chẳng hạn như máy quay đĩa và bóng đèn. Sau Thế chiến II, các công ty Mỹ đầu tư mạnh vào khoa học cơ bản với hy vọng phát triển các sản phẩm thiết thực. DuPont (nhà sản xuất các sản phẩm hóa học), IBM và Xerox (cả hai đều là nhà sản xuất phần cứng) đã thành lập các phòng thí nghiệm R&D lớn. Phòng thí nghiệm Bell của AT&T đã tạo ra những phát minh như bóng bán dẫn, laze và tế bào quang điện, và các nhà nghiên cứu của nó đã giành được chín giải thưởng Nobel.
Tuy nhiên, vào cuối thế kỷ 20, các bộ phận R&D của công ty dần dần tập trung vào "phát triển" hơn là "nghiên cứu". Năm 2017, nhà kinh tế học Ashish Arora và các đồng nghiệp đã xem xét giai đoạn từ 1980 đến 2006 và nhận thấy rằng các công ty đã chuyển từ nghiên cứu khoa học cơ bản sang khai thác những gì đã đạt được. Họ cho rằng điều này là do chi phí nghiên cứu ngày càng tăng và khó thu được lợi ích từ nghiên cứu và phát triển. Xerox đã phát triển các biểu tượng và cửa sổ hiện đã quen thuộc với người dùng máy tính, nhưng Apple và Microsoft mới gặt hái được nhiều thành quả nhất. Khoa học vẫn quan trọng đối với sự đổi mới, nhưng nó phần lớn đã trở thành lĩnh vực của các trường đại học phi lợi nhuận.
Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo đã một lần nữa thay đổi tình hình. Các công ty lớn không còn đơn độc. Các công ty khởi nghiệp như Anthropic và Character AI đã xây dựng những người thách thức ChatGPT của riêng họ. Startup Stability AI, một tập đoàn gồm các doanh nghiệp nhỏ, trường đại học và tổ chức phi lợi nhuận, đã xây dựng một mô hình phổ biến biến văn bản thành hình ảnh. Các tổ chức như Viện nghiên cứu Zhiyuan (BAAI), do chính phủ Trung Quốc tài trợ, cũng rất xuất sắc.
Tuy nhiên, hầu hết các đột phá về trí tuệ nhân tạo trên thế giới gần đây đều đến từ các công ty khổng lồ, một mặt họ có năng lực tính toán máy tính, mặt khác các kết quả nghiên cứu cơ bản trong lĩnh vực này khó có thể nhanh chóng được tích hợp vào sản phẩm. Amazon đã áp dụng trí tuệ nhân tạo cho trợ lý giọng nói Alexa và một người mẫu từ Meta (công ty mẹ của Facebook) gần đây đã thu hút sự chú ý bằng cách đánh bại một người chơi là con người trong trò chơi chiến lược trên máy tính bảng Diplomacy. Hai công ty nói trên có thành tích nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo cao hơn lần lượt 2/3 và 4/5 so với của Đại học Stanford. Alphabet (công ty mẹ của Google) và Microsoft có nhiều kết quả khả quan hơn và điều này không bao gồm phòng thí nghiệm chị em của Google Research, DeepMind, mà Alphabet đã mua lại vào năm 2014 và chi nhánh OpenAI của Microsoft.
Về việc cái nào ở vị trí dẫn đầu, ý kiến của các chuyên gia không nhất trí. Ví dụ, các phòng thí nghiệm của Trung Quốc dường như đã đạt được vị trí dẫn đầu đáng kể trong phân ngành thị giác máy tính, với các bài báo được trích dẫn nhiều nhất của họ về phân tích hình ảnh. Theo bảng xếp hạng do Microsoft thực hiện, năm đội thị giác máy tính hàng đầu thế giới đều đến từ Trung Quốc. Viện nghiên cứu Zhiyuan cũng tuyên bố đã tạo ra mô hình ngôn ngữ tự nhiên lớn nhất thế giới - "Enlightenment 2.0". Người chơi meta Cicero được ca ngợi rộng rãi về chiến lược và đánh lừa đối thủ là con người trong trò chơi Ngoại giao. Các mô hình của DeepMind đã đánh bại nhà vô địch loài người trong trò chơi khó nhất dành cho máy tính, cờ vây, và cũng có thể giải quyết một vấn đề khoa học đời sống lâu đời - dự đoán hình dạng của protein.
Những thành tích này thật đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, khi nói đến trí tuệ nhân tạo như ChatGPT, hiện đang nóng nhất, trận chiến lớn nhất đã nổ ra giữa Microsoft và Alphabet. Ai đó đã so sánh mô hình GPT-3.5 dựa trên OpenAI với chatbot sắp phát hành của Google dựa trên mô hình LaMDA và hỏi họ một số câu hỏi. Chúng bao gồm 10 câu hỏi được chọn từ Cuộc thi Toán học Hoa Kỳ ("Có bao nhiêu cặp số nguyên tố tổng bằng 60") và 10 câu hỏi đọc được chọn từ bài kiểm tra SAT của Hoa Kỳ ("Đọc văn bản và chọn số mô tả đúng nhất các tùy chọn Sự kiện" ). Để thêm phần thú vị, con bot này cũng được hỏi riêng về lời khuyên hẹn hò (“Dựa trên các cuộc trò chuyện trên ứng dụng hẹn hò sau đây, cách tốt nhất để đề xuất buổi hẹn hò đầu tiên là gì?”).
Kết quả không có AI chiến thắng tuyệt đối. Google giỏi toán hơn với 5 câu trả lời đúng và ChatGPT trả lời đúng 3 câu. Lời khuyên hẹn hò của họ không nhất quán: Nhập một số cuộc trò chuyện thực tế vào một ứng dụng hẹn hò và cả hai đều đưa ra lời khuyên cụ thể cho một tình huống và những lời khuyên vô vị như “hãy giữ một tâm trí cởi mở” và “giao tiếp hiệu quả” cho một tình huống khác. Về các câu hỏi SAT, ChatGPT đã trả lời đúng 9 câu hỏi (so với 7 câu hỏi của Google), phản hồi nhanh hơn với phản hồi của người hỏi và có thể sửa một số câu trả lời khi thử lại.
Vào ngày 30/1, OpenAI đã thông báo nâng cấp lên ChatGPT để cải thiện khả năng toán học. Khi hỏi 10 câu hỏi mới cho cả hai AI, LaMDA một lần nữa bỏ xa đối thủ của mình 2 điểm. Nhưng ChatGPT có thể vượt đối thủ nếu được phép sửa đáp án.
Ít nhất cho đến nay, không có mô hình nào có thể đạt được vị trí dẫn đầu khó có thể đạt được vì kiến thức AI lan truyền nhanh chóng. David Ha của Stability AI lưu ý rằng các nhà nghiên cứu trong các phòng thí nghiệm cạnh tranh "thường bị lẫn lộn". Như anh Ha từng làm ở Google, nhiều người nhảy từ agency này sang agency khác nhờ chuyên môn và kinh nghiệm. Hơn nữa, bởi vì các chuyên gia AI giỏi nhất thực chất là các nhà khoa học, họ thường coi đó là điều kiện để liên tục xuất bản các tài liệu nghiên cứu và trình bày nghiên cứu của họ tại các hội nghị. Ở một mức độ nhất định, điều này đã khiến Google công bố một số tiến bộ lớn, bao gồm yếu tố cơ bản chính của mô hình trí tuệ nhân tạo "Transformer", cung cấp hỗ trợ cho đối thủ (chữ T trong GPT dùng để chỉ "Transformer"). Do đó, Yann LeCun, nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hàng đầu của Meta, tin rằng “không ai có thể dẫn trước đối thủ khác quá 2-6 tháng”.
Nhưng đây chỉ là những ngày đầu. Những phòng thí nghiệm này có thể không theo kịp tốc độ mãi mãi. Google được cho là đã đưa ra "báo động đỏ" về những lo ngại rằng ChatGPT sẽ có thể thúc đẩy công cụ tìm kiếm đối thủ Bing của Microsoft. Các nhà nghiên cứu tại DeepMind cho biết công ty, trước đây tập trung vào trò chơi và khoa học, hiện đang dồn nguồn lực vào mô hình hóa ngôn ngữ và có thể phát hành chatbot có tên Sparrow vào cuối năm nay.
Một yếu tố có thể giúp đánh giá người chiến thắng cuối cùng trong cuộc thi là cách tổ chức phòng thí nghiệm. Là một công ty nhỏ với ít nguồn doanh thu cần bảo vệ, OpenAI có thể thấy mình có nhiều cơ hội hơn để phát hành sản phẩm ra công chúng. Điều này mang lại một lượng lớn dữ liệu người dùng, làm cho các mô hình của nó trở nên tốt hơn (“học tăng cường dựa trên phản hồi của con người”) và do đó thu hút nhiều người dùng hơn.
Lợi thế của người đi đầu cũng có thể tự củng cố theo một cách khác. Những người trong cuộc chỉ ra rằng sự phát triển nhanh chóng của OpenAI trong những năm gần đây đã cho phép nó thu hút các chuyên gia từ các đối thủ cạnh tranh như DeepMind. Để bắt kịp, Alphabet, Amazon và Meta có thể phải lấy lại khả năng triển khai nhanh và tách rời, điều khó đạt được khi họ chịu sự giám sát chặt chẽ của các cơ quan quản lý từ các chính phủ trên khắp thế giới.
Một yếu tố quyết định khác có thể là con đường phát triển công nghệ. Cho đến nay, với trí tuệ nhân tạo AI, càng lớn càng tốt, mang lại lợi thế rất lớn cho những gã khổng lồ công nghệ giàu có. Nhưng trong tương lai, kích cỡ có thể không còn là tất cả nữa. Ví dụ, có một giới hạn về kích cỡ của một mô hình. Theo viện nghiên cứu phi lợi nhuận Epoch, với tốc độ hiện tại, mô hình ngôn ngữ lớn sẽ cạn kiệt văn bản web chất lượng cao (mặc dù video và các dạng khác sẽ dư thừa trong một khoảng thời gian). Quan trọng hơn, có nhiều cách để tinh chỉnh các mô hình cho các tác vụ cụ thể, “giảm đáng kể nhu cầu mở rộng mô hình”, David Ha của Stability AI lưu ý. Mọi người cũng đã khám phá những cách sáng tạo để kiếm được lợi nhuận lớn từ những điều nhỏ nhặt.
Năm ngoái, tổng cộng 2,7 tỷ đô la vốn đã chảy vào các công ty khởi nghiệp AI sáng tạo, dẫn đến 110 giao dịch. Điều đó có nghĩa là các nhà đầu tư mạo hiểm đang đặt cược rằng Big Tech sẽ không nắm bắt được toàn bộ giá trị của ngành. Tất nhiên, Alphabet, Microsoft và những gã khổng lồ công nghệ khác sẽ cố gắng chứng minh những nhà đầu tư này đã sai. Cuộc đua AI chỉ mới bắt đầu.
Microsoft, công ty vừa đầu tư 10 tỷ đô la vào OpenAI, hy vọng sẽ nhúng ChatGPT, một khả năng giống như con người để tạo văn bản, hình ảnh và video, vào phần mềm mà họ bán.
Vào ngày 26/1, Google đã xuất bản các bài báo mô tả một mô hình tương tự có khả năng sáng tác nhạc dựa trên các mô tả bằng văn bản của các bài hát. Các nhà đầu tư vào Alphabet, công ty mẹ của Google, đang theo dõi chặt chẽ cách công ty này đối phó với thách thức của ChatGPT.
Gã khổng lồ tìm kiếm Baidu của Trung Quốc cũng được đồn đại là đang lên kế hoạch bổ sung chức năng chatbot vào công cụ tìm kiếm của mình vào tháng 3.
Còn quá sớm để nói liệu những gì Chat AI làm được này có hợp lý hay không. Bất kể các mô hình AI “sáng tạo” đằng sau ChatGPT và các đối thủ cạnh tranh của nó đang thay đổi hoạt động kinh doanh, văn hóa và xã hội ở mức độ nào, chúng đã thay đổi nhận thức của ngành công nghệ về đổi mới và động cơ của nó. Các phòng thí nghiệm R&D của công ty như OpenAI và Google Research đang kết hợp sức mạnh xử lý của công nghệ lớn với một số tia sáng thông minh nhất trong khoa học máy tính. Các phòng thí nghiệm cạnh tranh này - dù là nằm sâu bên trong, được liên kết với hay được điều hành bởi các công ty khởi nghiệp độc lập - đều đang tham gia vào một cuộc đua hoành tráng để giành quyền tối cao về AI. Kết quả của cuộc đua này sẽ quyết định thời gian người dùng máy tính trên toàn thế giới nhìn thấy bình minh của thời đại trí tuệ nhân tạo và ai sẽ thống trị nó.
Đặc biệt là ở Hoa Kỳ, các cơ sở R&D từ lâu đã là một nguồn tiến bộ khoa học. Cách đây một thế kỷ rưỡi, Thomas Edison đã điều hành xưởng vẽ của mình ở Menlo Park, New Jersey, sử dụng tiền từ các phát minh, chẳng hạn như máy quay đĩa và bóng đèn. Sau Thế chiến II, các công ty Mỹ đầu tư mạnh vào khoa học cơ bản với hy vọng phát triển các sản phẩm thiết thực. DuPont (nhà sản xuất các sản phẩm hóa học), IBM và Xerox (cả hai đều là nhà sản xuất phần cứng) đã thành lập các phòng thí nghiệm R&D lớn. Phòng thí nghiệm Bell của AT&T đã tạo ra những phát minh như bóng bán dẫn, laze và tế bào quang điện, và các nhà nghiên cứu của nó đã giành được chín giải thưởng Nobel.
Tuy nhiên, vào cuối thế kỷ 20, các bộ phận R&D của công ty dần dần tập trung vào "phát triển" hơn là "nghiên cứu". Năm 2017, nhà kinh tế học Ashish Arora và các đồng nghiệp đã xem xét giai đoạn từ 1980 đến 2006 và nhận thấy rằng các công ty đã chuyển từ nghiên cứu khoa học cơ bản sang khai thác những gì đã đạt được. Họ cho rằng điều này là do chi phí nghiên cứu ngày càng tăng và khó thu được lợi ích từ nghiên cứu và phát triển. Xerox đã phát triển các biểu tượng và cửa sổ hiện đã quen thuộc với người dùng máy tính, nhưng Apple và Microsoft mới gặt hái được nhiều thành quả nhất. Khoa học vẫn quan trọng đối với sự đổi mới, nhưng nó phần lớn đã trở thành lĩnh vực của các trường đại học phi lợi nhuận.
Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo đã một lần nữa thay đổi tình hình. Các công ty lớn không còn đơn độc. Các công ty khởi nghiệp như Anthropic và Character AI đã xây dựng những người thách thức ChatGPT của riêng họ. Startup Stability AI, một tập đoàn gồm các doanh nghiệp nhỏ, trường đại học và tổ chức phi lợi nhuận, đã xây dựng một mô hình phổ biến biến văn bản thành hình ảnh. Các tổ chức như Viện nghiên cứu Zhiyuan (BAAI), do chính phủ Trung Quốc tài trợ, cũng rất xuất sắc.
Tuy nhiên, hầu hết các đột phá về trí tuệ nhân tạo trên thế giới gần đây đều đến từ các công ty khổng lồ, một mặt họ có năng lực tính toán máy tính, mặt khác các kết quả nghiên cứu cơ bản trong lĩnh vực này khó có thể nhanh chóng được tích hợp vào sản phẩm. Amazon đã áp dụng trí tuệ nhân tạo cho trợ lý giọng nói Alexa và một người mẫu từ Meta (công ty mẹ của Facebook) gần đây đã thu hút sự chú ý bằng cách đánh bại một người chơi là con người trong trò chơi chiến lược trên máy tính bảng Diplomacy. Hai công ty nói trên có thành tích nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo cao hơn lần lượt 2/3 và 4/5 so với của Đại học Stanford. Alphabet (công ty mẹ của Google) và Microsoft có nhiều kết quả khả quan hơn và điều này không bao gồm phòng thí nghiệm chị em của Google Research, DeepMind, mà Alphabet đã mua lại vào năm 2014 và chi nhánh OpenAI của Microsoft.
Về việc cái nào ở vị trí dẫn đầu, ý kiến của các chuyên gia không nhất trí. Ví dụ, các phòng thí nghiệm của Trung Quốc dường như đã đạt được vị trí dẫn đầu đáng kể trong phân ngành thị giác máy tính, với các bài báo được trích dẫn nhiều nhất của họ về phân tích hình ảnh. Theo bảng xếp hạng do Microsoft thực hiện, năm đội thị giác máy tính hàng đầu thế giới đều đến từ Trung Quốc. Viện nghiên cứu Zhiyuan cũng tuyên bố đã tạo ra mô hình ngôn ngữ tự nhiên lớn nhất thế giới - "Enlightenment 2.0". Người chơi meta Cicero được ca ngợi rộng rãi về chiến lược và đánh lừa đối thủ là con người trong trò chơi Ngoại giao. Các mô hình của DeepMind đã đánh bại nhà vô địch loài người trong trò chơi khó nhất dành cho máy tính, cờ vây, và cũng có thể giải quyết một vấn đề khoa học đời sống lâu đời - dự đoán hình dạng của protein.
Những thành tích này thật đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, khi nói đến trí tuệ nhân tạo như ChatGPT, hiện đang nóng nhất, trận chiến lớn nhất đã nổ ra giữa Microsoft và Alphabet. Ai đó đã so sánh mô hình GPT-3.5 dựa trên OpenAI với chatbot sắp phát hành của Google dựa trên mô hình LaMDA và hỏi họ một số câu hỏi. Chúng bao gồm 10 câu hỏi được chọn từ Cuộc thi Toán học Hoa Kỳ ("Có bao nhiêu cặp số nguyên tố tổng bằng 60") và 10 câu hỏi đọc được chọn từ bài kiểm tra SAT của Hoa Kỳ ("Đọc văn bản và chọn số mô tả đúng nhất các tùy chọn Sự kiện" ). Để thêm phần thú vị, con bot này cũng được hỏi riêng về lời khuyên hẹn hò (“Dựa trên các cuộc trò chuyện trên ứng dụng hẹn hò sau đây, cách tốt nhất để đề xuất buổi hẹn hò đầu tiên là gì?”).
Kết quả không có AI chiến thắng tuyệt đối. Google giỏi toán hơn với 5 câu trả lời đúng và ChatGPT trả lời đúng 3 câu. Lời khuyên hẹn hò của họ không nhất quán: Nhập một số cuộc trò chuyện thực tế vào một ứng dụng hẹn hò và cả hai đều đưa ra lời khuyên cụ thể cho một tình huống và những lời khuyên vô vị như “hãy giữ một tâm trí cởi mở” và “giao tiếp hiệu quả” cho một tình huống khác. Về các câu hỏi SAT, ChatGPT đã trả lời đúng 9 câu hỏi (so với 7 câu hỏi của Google), phản hồi nhanh hơn với phản hồi của người hỏi và có thể sửa một số câu trả lời khi thử lại.
Vào ngày 30/1, OpenAI đã thông báo nâng cấp lên ChatGPT để cải thiện khả năng toán học. Khi hỏi 10 câu hỏi mới cho cả hai AI, LaMDA một lần nữa bỏ xa đối thủ của mình 2 điểm. Nhưng ChatGPT có thể vượt đối thủ nếu được phép sửa đáp án.
Ít nhất cho đến nay, không có mô hình nào có thể đạt được vị trí dẫn đầu khó có thể đạt được vì kiến thức AI lan truyền nhanh chóng. David Ha của Stability AI lưu ý rằng các nhà nghiên cứu trong các phòng thí nghiệm cạnh tranh "thường bị lẫn lộn". Như anh Ha từng làm ở Google, nhiều người nhảy từ agency này sang agency khác nhờ chuyên môn và kinh nghiệm. Hơn nữa, bởi vì các chuyên gia AI giỏi nhất thực chất là các nhà khoa học, họ thường coi đó là điều kiện để liên tục xuất bản các tài liệu nghiên cứu và trình bày nghiên cứu của họ tại các hội nghị. Ở một mức độ nhất định, điều này đã khiến Google công bố một số tiến bộ lớn, bao gồm yếu tố cơ bản chính của mô hình trí tuệ nhân tạo "Transformer", cung cấp hỗ trợ cho đối thủ (chữ T trong GPT dùng để chỉ "Transformer"). Do đó, Yann LeCun, nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hàng đầu của Meta, tin rằng “không ai có thể dẫn trước đối thủ khác quá 2-6 tháng”.
Nhưng đây chỉ là những ngày đầu. Những phòng thí nghiệm này có thể không theo kịp tốc độ mãi mãi. Google được cho là đã đưa ra "báo động đỏ" về những lo ngại rằng ChatGPT sẽ có thể thúc đẩy công cụ tìm kiếm đối thủ Bing của Microsoft. Các nhà nghiên cứu tại DeepMind cho biết công ty, trước đây tập trung vào trò chơi và khoa học, hiện đang dồn nguồn lực vào mô hình hóa ngôn ngữ và có thể phát hành chatbot có tên Sparrow vào cuối năm nay.
Một yếu tố có thể giúp đánh giá người chiến thắng cuối cùng trong cuộc thi là cách tổ chức phòng thí nghiệm. Là một công ty nhỏ với ít nguồn doanh thu cần bảo vệ, OpenAI có thể thấy mình có nhiều cơ hội hơn để phát hành sản phẩm ra công chúng. Điều này mang lại một lượng lớn dữ liệu người dùng, làm cho các mô hình của nó trở nên tốt hơn (“học tăng cường dựa trên phản hồi của con người”) và do đó thu hút nhiều người dùng hơn.
Lợi thế của người đi đầu cũng có thể tự củng cố theo một cách khác. Những người trong cuộc chỉ ra rằng sự phát triển nhanh chóng của OpenAI trong những năm gần đây đã cho phép nó thu hút các chuyên gia từ các đối thủ cạnh tranh như DeepMind. Để bắt kịp, Alphabet, Amazon và Meta có thể phải lấy lại khả năng triển khai nhanh và tách rời, điều khó đạt được khi họ chịu sự giám sát chặt chẽ của các cơ quan quản lý từ các chính phủ trên khắp thế giới.
Một yếu tố quyết định khác có thể là con đường phát triển công nghệ. Cho đến nay, với trí tuệ nhân tạo AI, càng lớn càng tốt, mang lại lợi thế rất lớn cho những gã khổng lồ công nghệ giàu có. Nhưng trong tương lai, kích cỡ có thể không còn là tất cả nữa. Ví dụ, có một giới hạn về kích cỡ của một mô hình. Theo viện nghiên cứu phi lợi nhuận Epoch, với tốc độ hiện tại, mô hình ngôn ngữ lớn sẽ cạn kiệt văn bản web chất lượng cao (mặc dù video và các dạng khác sẽ dư thừa trong một khoảng thời gian). Quan trọng hơn, có nhiều cách để tinh chỉnh các mô hình cho các tác vụ cụ thể, “giảm đáng kể nhu cầu mở rộng mô hình”, David Ha của Stability AI lưu ý. Mọi người cũng đã khám phá những cách sáng tạo để kiếm được lợi nhuận lớn từ những điều nhỏ nhặt.
Năm ngoái, tổng cộng 2,7 tỷ đô la vốn đã chảy vào các công ty khởi nghiệp AI sáng tạo, dẫn đến 110 giao dịch. Điều đó có nghĩa là các nhà đầu tư mạo hiểm đang đặt cược rằng Big Tech sẽ không nắm bắt được toàn bộ giá trị của ngành. Tất nhiên, Alphabet, Microsoft và những gã khổng lồ công nghệ khác sẽ cố gắng chứng minh những nhà đầu tư này đã sai. Cuộc đua AI chỉ mới bắt đầu.
Theo VN review
