Generative AI (AI tạo sinh)không chỉ là một công nghệ hay một trường hợp kinh doanh – nó là một phần quan trọng của một xã hội trong đó con người và máy móc làm việc cùng nhau.
Generative AI (AI tạo sinh)là gì?
Generative AI (AI tạo sinh)có thể học hỏi từ các tạo phẩm hiện có để tạo ra các tạo phẩm mới, thực tế (ở quy mô lớn) phản ánh các đặc điểm của dữ liệu đào tạo nhưng không lặp lại nó. Nó có thể tạo ra nhiều nội dung mới lạ, chẳng hạn như hình ảnh, video, âm nhạc, lời nói, văn bản, mã phần mềm và thiết kế sản phẩm.
Generative AI (AI tạo sinh)sử dụng một số kỹ thuật tiếp tục phát triển. Đầu tiên là các mô hình nền tảng AI, được đào tạo trên một tập hợp lớn dữ liệu chưa được gắn nhãn, có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ khác nhau với khả năng tinh chỉnh bổ sung. Toán học phức tạp và sức mạnh tính toán khổng lồ là cần thiết để tạo ra các mô hình được đào tạo này, nhưng về bản chất, chúng là các thuật toán dự đoán.
Ngày nay, AI tạo ra phổ biến nhất tạo ra nội dung để đáp ứng các yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên – nó không yêu cầu kiến thức về hoặc nhập mã – nhưng các trường hợp sử dụng của doanh nghiệp rất nhiều và bao gồm những đổi mới trong thiết kế thuốc, chip và phát triển khoa học vật liệu. (Xem thêm “ Một số ứng dụng thực tế của Generative AI là gì? ”)
Điều gì đằng sau sự cường điệu đột ngột về AI có tính sáng tạo?
Gartner đã theo dõi AI thế hệ trên Hype Cycle ™ dành cho Trí tuệ nhân tạo kể từ năm 2020 (đồng thời, AI thế hệ nằm trong số Xu hướng công nghệ chiến lược hàng đầu của chúng tôi cho năm 2022) và công nghệ này đã chuyển từ giai đoạn Kích hoạt đổi mới sang Đỉnh cao của kỳ vọng tăng cao. Nhưng Generative AI (AI tạo sinh)chỉ gây chú ý vào cuối năm 2022 với sự ra mắt của ChatGPT, một chatbot có khả năng tương tác rất giống con người.
ChatGPT , do OpenAI ra mắt, đã trở nên cực kỳ phổ biến chỉ sau một đêm và thu hút sự chú ý của công chúng. (Công cụ DALL·E 2 của OpenAI tạo ra hình ảnh từ văn bản theo cách tương tự trong một cải tiến AI tổng hợp có liên quan.)
Gartner nhận thấy Generative AI sẽ trở thành một công nghệ có mục đích chung với tác động tương tự như động cơ hơi nước, điện và Internet. Sự cường điệu sẽ giảm bớt khi thực tế triển khai bắt đầu, nhưng tác động của AI tổng hợp sẽ tăng lên khi mọi người và doanh nghiệp khám phá nhiều ứng dụng sáng tạo hơn cho công nghệ này trong công việc và cuộc sống hàng ngày.
Lợi ích và ứng dụng của Generative AI là gì?
Các mô hình nền tảng, bao gồm các Transformer được đào tạo trước (điều khiển ChatGPT), là một trong những cải tiến về kiến trúc AI có thể được sử dụng để tự động hóa, tăng cường con người hoặc máy móc cũng như thực hiện các quy trình kinh doanh và CNTT một cách tự động.
Lợi ích của AI tổng quát bao gồm phát triển sản phẩm nhanh hơn, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và cải thiện năng suất của nhân viên, nhưng các chi tiết cụ thể còn phụ thuộc vào trường hợp sử dụng. Người dùng cuối nên thực tế về giá trị mà họ mong muốn đạt được, đặc biệt là khi sử dụng một dịch vụ vốn có những hạn chế lớn.
Generative AI (AI tạo sinh)tạo ra các tạo phẩm có thể không chính xác hoặc sai lệch, khiến việc xác nhận của con người trở nên cần thiết và có khả năng hạn chế thời gian tiết kiệm cho người lao động. Gartner khuyên bạn nên kết nối các trường hợp sử dụng với KPI để đảm bảo rằng mọi dự án đều cải thiện hiệu quả hoạt động hoặc tạo ra doanh thu ròng mới hoặc trải nghiệm tốt hơn.
Trong cuộc thăm dò hội thảo trực tuyến gần đây của Gartner với hơn 2.500 giám đốc điều hành, 38% chỉ ra rằng trải nghiệm và khả năng giữ chân khách hàng là mục đích chính trong hoạt động đầu tư AI tổng quát của họ. Tiếp theo là tăng trưởng doanh thu (26%), tối ưu hóa chi phí (17%) và kinh doanh liên tục (7%).
Những rủi ro của Generative AI (AI tạo sinh)là gì?
Những rủi ro liên quan đến Generative AI (AI tạo sinh)là rất đáng kể và đang phát triển nhanh chóng. Một loạt các tác nhân đe dọa đã sử dụng công nghệ này để tạo ra “hàng giả sâu” hoặc bản sao của sản phẩm và tạo ra các tạo phẩm để hỗ trợ các hoạt động lừa đảo ngày càng phức tạp.
ChatGPT và các công cụ tương tự khác được đào tạo dựa trên lượng lớn dữ liệu có sẵn công khai. Chúng không được thiết kế để tuân thủ Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) và các luật bản quyền khác, do đó, bạn bắt buộc phải chú ý kỹ đến việc sử dụng nền tảng của doanh nghiệp mình.
Rủi ro giám sát cần theo dõi bao gồm:
Thiếu minh bạch. Các mô hình AI và ChatGPT sáng tạo không thể đoán trước được và ngay cả những công ty đứng sau chúng cũng không phải lúc nào cũng hiểu mọi thứ về cách chúng hoạt động.
Sự chính xác. Các hệ thống Generative AI (AI tạo sinh)đôi khi tạo ra các câu trả lời không chính xác và bịa đặt. Đánh giá tất cả các kết quả đầu ra về tính chính xác, phù hợp và hữu ích thực tế trước khi dựa vào hoặc phân phối công khai thông tin.
Thiên kiến chênh lệch. Bạn cần có các chính sách hoặc biện pháp kiểm soát để phát hiện các kết quả đầu ra sai lệch và xử lý chúng theo cách phù hợp với chính sách của công ty cũng như mọi yêu cầu pháp lý liên quan.
Sở hữu trí tuệ (IP) và bản quyền. Hiện tại không có đảm bảo quản trị và bảo vệ dữ liệu có thể kiểm chứng được đối với thông tin bí mật của doanh nghiệp. Người dùng nên giả định rằng mọi dữ liệu hoặc truy vấn họ nhập vào ChatGPT và các đối thủ cạnh tranh sẽ trở thành thông tin công khai và chúng tôi khuyên các doanh nghiệp nên áp dụng các biện pháp kiểm soát để tránh vô tình làm lộ IP.
An ninh mạng và gian lận. Các doanh nghiệp phải chuẩn bị cho việc các tác nhân độc hại sử dụng hệ thống AI tổng hợp cho các cuộc tấn công mạng và lừa đảo, chẳng hạn như các cuộc tấn công giả mạo sâu để đánh lừa nhân sự và đảm bảo áp dụng các biện pháp kiểm soát giảm nhẹ. Trao đổi với nhà cung cấp bảo hiểm mạng của bạn để xác minh mức độ mà chính sách hiện tại của bạn bao gồm các vi phạm liên quan đến AI.
Sự bền vững. Generative AI (AI tạo sinh)sử dụng lượng điện đáng kể. Chọn nhà cung cấp giảm mức tiêu thụ điện năng và tận dụng năng lượng tái tạo chất lượng cao để giảm thiểu tác động đến các mục tiêu bền vững của bạn.
Gartner cũng khuyên bạn nên xem xét các câu hỏi sau:
Ai xác định việc sử dụng AI có trách nhiệm, đặc biệt là khi các chuẩn mực văn hóa phát triển và các phương pháp tiếp cận kỹ thuật xã hội khác nhau giữa các khu vực địa lý? Ai đảm bảo sự tuân thủ? Hậu quả của việc sử dụng vô trách nhiệm là gì?
Trong trường hợp có sự cố xảy ra, các cá nhân có thể hành động như thế nào?
Người dùng đưa ra và xóa sự đồng ý như thế nào (chọn tham gia hoặc từ chối)? Có thể học được gì từ cuộc tranh luận về quyền riêng tư?
Việc sử dụng AI tổng quát sẽ giúp ích hay làm tổn hại đến niềm tin vào tổ chức của bạn – và các tổ chức nói chung?
Làm cách nào chúng tôi có thể đảm bảo rằng người tạo và chủ sở hữu nội dung giữ quyền kiểm soát IP của họ và được đền bù một cách công bằng? Các mô hình kinh tế mới sẽ như thế nào?
Ai sẽ đảm bảo hoạt động bình thường trong toàn bộ vòng đời và họ sẽ làm điều đó như thế nào? Chẳng hạn, các hội đồng có cần người dẫn đầu về đạo đức AI không?
Cuối cùng, điều quan trọng là phải liên tục theo dõi sự phát triển quy định và kiện tụng liên quan đến AI tạo sinh. Trung Quốc và Singapore đã đưa ra các quy định mới liên quan đến việc sử dụng AI tổng hợp, trong khi Ý chỉ tạm thời. Mỹ, Canada, Ấn Độ, Anh và EU hiện đang định hình môi trường pháp lý của họ.
Đồng thời xem, “ Các phương pháp hay nhất để sử dụng AI tổng hợp là gì? ” và “ Tôi có nên xây dựng chính sách sử dụng cho Generative AI không? ”
Một số ứng dụng thực tế của Generative AI (AI tạo sinh)ngày nay là gì?
Lĩnh vực AI tổng quát sẽ phát triển nhanh chóng trong cả khám phá khoa học và thương mại hóa công nghệ, nhưng các trường hợp sử dụng đang nổi lên nhanh chóng trong nội dung sáng tạo, cải tiến nội dung, dữ liệu tổng hợp, kỹ thuật tổng hợp và thiết kế tổng hợp.
Các ứng dụng thực tế cấp cao đang được sử dụng ngày nay bao gồm những ứng dụng sau.
Tăng cường và sáng tạo nội dung bằng văn bản: Tạo đầu ra văn bản “bản nháp” theo kiểu và độ dài mong muốn
Trả lời và khám phá câu hỏi: Cho phép người dùng tìm câu trả lời cho đầu vào, dựa trên dữ liệu và thông tin kịp thời
Giọng điệu: Thao tác văn bản, làm mềm ngôn ngữ hoặc chuyên nghiệp hóa văn bản
Tóm tắt: Cung cấp phiên bản rút gọn của các cuộc hội thoại, bài viết, email và trang web
Đơn giản hóa: Chia nhỏ tiêu đề, tạo dàn ý và trích xuất nội dung chính
Phân loại nội dung cho các trường hợp sử dụng cụ thể: Sắp xếp theo cảm tính, chủ đề, v.v.
Cải thiện hiệu suất của chatbot: Cải thiện khả năng trích xuất “tình cảm”, phân loại cảm xúc của toàn bộ cuộc trò chuyện và tạo luồng hành trình từ các mô tả chung
Mã hóa phần mềm: Tạo mã, dịch mã, giải thích và xác minh
Các trường hợp sử dụng mới nổi có tác động lâu dài bao gồm:
Tạo hình ảnh y tế cho thấy sự phát triển của bệnh trong tương lai
Dữ liệu tổng hợp giúp tăng cường dữ liệu khan hiếm, giảm thiểu sai lệch, bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu và mô phỏng các tình huống trong tương lai
Ứng dụng chủ động đề xuất các hành động bổ sung cho người dùng và cung cấp thông tin cho họ
Hiện đại hóa mã kế thừa
Generative AI (AI tạo sinh)sẽ đóng góp giá trị kinh doanh như thế nào?
Generative AI (AI tạo sinh)mang đến những cơ hội mới và mang tính đột phá để tăng doanh thu, giảm chi phí, cải thiện năng suất và quản lý rủi ro tốt hơn. Trong tương lai gần, nó sẽ trở thành lợi thế cạnh tranh và tạo sự khác biệt.
Gartner chia các cơ hội thành ba loại.
Cơ hội doanh thu
Phát triển sản phẩm: Generative AI sẽ cho phép doanh nghiệp tạo ra sản phẩm mới nhanh hơn. Chúng có thể bao gồm các loại thuốc mới, chất tẩy rửa gia dụng ít độc hại hơn, hương vị và mùi thơm mới, hợp kim mới và khả năng chẩn đoán nhanh hơn và tốt hơn.
Các kênh doanh thu mới: Nghiên cứu của Gartner cho thấy các doanh nghiệp có mức độ trưởng thành về AI cao hơn sẽ thu được lợi ích lớn hơn từ doanh thu của họ.
Cơ hội về chi phí và năng suất
Tăng cường năng suất làm việc Generative AI (AI tạo sinh)có thể nâng cao khả năng soạn thảo và chỉnh sửa văn bản, hình ảnh và các phương tiện khác của công nhân. Nó cũng có thể tóm tắt, đơn giản hóa và phân loại nội dung; tạo, dịch và xác minh mã phần mềm; và cải thiện hiệu suất chatbot. Ở giai đoạn này, công nghệ này rất thành thạo trong việc tạo ra nhiều loại đồ tạo tác một cách nhanh chóng và ở quy mô lớn.
Tối ưu hóa tài năng dài hạn: Nhân viên sẽ nổi bật nhờ khả năng hình thành, thực hiện và cải tiến các ý tưởng, dự án, quy trình, dịch vụ và mối quan hệ hợp tác với AI. Mối quan hệ cộng sinh này sẽ đẩy nhanh thời gian đạt đến trình độ và mở rộng đáng kể phạm vi cũng như năng lực của người lao động trên mọi lĩnh vực.
Cải tiến quy trình: Generative AI có thể thu được giá trị thực tế, phù hợp với bối cảnh từ kho nội dung khổng lồ mà cho đến nay có thể phần lớn chưa được khai thác. Điều này sẽ thay đổi quy trình làm việc.
Cơ hội rủi ro
Giảm thiểu rủi ro: Khả năng phân tích và cung cấp khả năng hiển thị dữ liệu rộng hơn và sâu hơn của AI, chẳng hạn như giao dịch của khách hàng và mã phần mềm có khả năng bị lỗi, giúp tăng cường nhận dạng mẫu và khả năng xác định rủi ro tiềm ẩn cho doanh nghiệp nhanh hơn.
Tính bền vững: Generative AI (AI tạo sinh)có thể giúp doanh nghiệp tuân thủ các quy định về tính bền vững , giảm thiểu rủi ro tài sản bị mắc kẹt và đưa tính bền vững vào quá trình ra quyết định, thiết kế và quy trình sản phẩm.
Những ngành công nghiệp nào bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi AI sáng tạo?
Generative AI (AI tạo sinh)sẽ ảnh hưởng đến các ngành dược phẩm, sản xuất, truyền thông, kiến trúc, thiết kế nội thất, kỹ thuật, ô tô, hàng không vũ trụ, quốc phòng, y tế, điện tử và năng lượng bằng cách tăng cường các quy trình cốt lõi với các mô hình AI. Nó sẽ tác động đến hoạt động tiếp thị, thiết kế, truyền thông doanh nghiệp, đào tạo và công nghệ phần mềm bằng cách tăng cường các quy trình hỗ trợ trải rộng trên nhiều tổ chức. Ví dụ:
Chúng tôi tin rằng đến năm 2025, hơn 30% thuốc và vật liệu mới sẽ được phát hiện một cách có hệ thống bằng cách sử dụng các kỹ thuật AI tổng hợp, tăng từ con số 0 hiện nay. Generative AI (AI tạo sinh)có vẻ đầy hứa hẹn cho ngành dược phẩm, mang lại cơ hội giảm chi phí và thời gian trong việc khám phá thuốc.
Chúng tôi dự đoán rằng đến năm 2025, 30% thông điệp tiếp thị gửi đi từ các tổ chức lớn sẽ được tạo tổng hợp, tăng từ mức dưới 2% vào năm 2022. Các trình tạo văn bản như GPT-3 đã có thể được sử dụng để tạo bản sao tiếp thị và quảng cáo được cá nhân hóa.
Trong các ngành công nghiệp sản xuất, ô tô, hàng không vũ trụ và quốc phòng, Generative Design có thể tạo ra các thiết kế được tối ưu hóa để đáp ứng các mục tiêu và ràng buộc cụ thể, chẳng hạn như hiệu suất, vật liệu và phương pháp sản xuất. Điều này đẩy nhanh quá trình thiết kế bằng cách tạo ra một loạt các giải pháp tiềm năng để các kỹ sư khám phá.
Các phương pháp hay nhất để sử dụng AI tổng quát là gì?
Các công nghệ mang lại sự tin cậy và minh bạch về AI sẽ trở thành sự bổ sung quan trọng cho các giải pháp AI tổng quát. Ngoài ra, các nhà lãnh đạo điều hành nên tuân theo hướng dẫn này để sử dụng LLM có đạo đức và các mô hình AI tổng quát khác:
Bắt đầu bên trong. Trước khi sử dụng AI tổng hợp để tạo nội dung hướng tới khách hàng hoặc nội dung bên ngoài khác, hãy thử nghiệm rộng rãi với các bên liên quan nội bộ và các trường hợp sử dụng của nhân viên. Bạn không muốn ảo giác làm tổn hại đến doanh nghiệp của bạn.
Giải thưởng minh bạch. Hãy thẳng thắn với mọi người, cho dù họ là nhân viên, khách hàng hay công dân, về thực tế là họ đang tương tác với máy bằng cách dán nhãn rõ ràng cho bất kỳ cuộc trò chuyện nào nhiều lần trong suốt cuộc trò chuyện.
Làm thẩm định của bạn. Thiết lập các quy trình và rào chắn để theo dõi những thành kiến và các vấn đề khác về độ tin cậy. Hãy làm như vậy bằng cách xác nhận kết quả và liên tục kiểm tra xem mô hình có đi chệch hướng không.
Giải quyết các mối lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật. Đảm bảo rằng dữ liệu nhạy cảm không phải là dữ liệu đầu vào cũng như không được lấy ra. Xác nhận với nhà cung cấp mô hình rằng dữ liệu này sẽ không được sử dụng cho machine learning ngoài tổ chức của bạn.
- Chậm lại đi. Giữ chức năng ở phiên bản beta trong một khoảng thời gian dài. Điều này giúp xoa dịu những kỳ vọng về kết quả hoàn hảo.
Tôi có nên xây dựng chính sách sử dụng cho Generative AI không?
Lực lượng lao động của bạn có thể đã sử dụng AI tổng quát, trên cơ sở thử nghiệm hoặc để hỗ trợ các nhiệm vụ liên quan đến công việc của họ. Để tránh việc sử dụng “bóng tối” và ý thức tuân thủ sai lầm, Gartner khuyên bạn nên xây dựng chính sách sử dụng thay vì ban hành lệnh cấm hoàn toàn.
Giữ chính sách đơn giản — chính sách có thể được sắp xếp hợp lý thành ba điều không nên và hai điều nên làm nếu sử dụng ChatGPT hoặc mô hình sẵn có khác:
Không nhập bất kỳ thông tin nhận dạng cá nhân nào.
Không nhập bất kỳ thông tin nhạy cảm nào.
Không nhập bất kỳ IP của công ty nào.
Hãy tắt lịch sử nếu sử dụng các công cụ bên ngoài (như ChatGPT) cho phép lựa chọn đó.
Giám sát chặt chẽ các kết quả đầu ra, đôi khi có thể gây ra ảo giác tinh vi nhưng có ý nghĩa, sai sót thực tế và các tuyên bố sai lệch hoặc không phù hợp.
Nếu công ty đang sử dụng phiên bản riêng của mô hình ngôn ngữ lớn, thì những lo ngại về quyền riêng tư dẫn đến việc hạn chế đầu vào sẽ biến mất. Tuy nhiên, vẫn cần phải theo dõi chặt chẽ kết quả đầu ra.
Generative AI (AI tạo sinh)sẽ tác động như thế nào đến tương lai của công việc?
Trong kinh doanh, nhiều người là người sáng tạo nội dung. Generative AI (AI tạo sinh)sẽ thay đổi đáng kể công việc của họ, cho dù đó là tạo văn bản, hình ảnh, thiết kế phần cứng, âm nhạc, video hay thứ gì khác. Để đáp lại, người lao động sẽ cần phải trở thành biên tập viên nội dung, công việc này đòi hỏi nhiều kỹ năng khác với việc tạo nội dung.
Trong khi đó, cách lực lượng lao động tương tác với các ứng dụng sẽ thay đổi khi các ứng dụng trở nên mang tính trò chuyện, chủ động và tương tác, đòi hỏi trải nghiệm người dùng được thiết kế lại. Trong thời gian tới, các mô hình AI tổng quát sẽ vượt ra ngoài việc đáp ứng các truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên và bắt đầu đề xuất những điều bạn không yêu cầu. Ví dụ: yêu cầu của bạn về biểu đồ thanh theo hướng dữ liệu có thể được đáp ứng bằng đồ họa thay thế mà mô hình nghi ngờ bạn có thể sử dụng. Ít nhất về mặt lý thuyết, điều này sẽ làm tăng năng suất của người lao động, nhưng nó cũng thách thức lối suy nghĩ thông thường về sự cần thiết của con người trong việc phát triển chiến lược.
Sự thay đổi ròng về lực lượng lao động sẽ thay đổi đáng kể tùy thuộc vào các yếu tố như ngành, địa điểm, quy mô và dịch vụ của doanh nghiệp.
Tôi nên bắt đầu từ đâu với AI sáng tạo?
Nhiều doanh nghiệp đang tiến hành thí điểm AI tổng quát để tạo mã, tạo văn bản hoặc thiết kế hình ảnh. Để thiết lập một chương trình thí điểm, bạn có thể thực hiện một trong ba lộ trình:
Có sẵn. Sử dụng trực tiếp mô hình nền tảng hiện có bằng cách nhập lời nhắc. Ví dụ: bạn có thể yêu cầu người mẫu tạo bản mô tả công việc cho kỹ sư phần mềm hoặc đề xuất các dòng chủ đề thay thế cho email tiếp thị.
Kỹ thuật nhanh chóng. Lập trình và kết nối phần mềm cũng như tận dụng mô hình nền tảng. Kỹ thuật này, phổ biến nhất trong ba kỹ thuật, cho phép bạn sử dụng các dịch vụ công cộng đồng thời bảo vệ IP và tận dụng dữ liệu riêng tư để tạo ra các phản hồi chính xác, cụ thể và hữu ích hơn. Xây dựng một chatbot mang lại lợi ích nhân sự để trả lời các câu hỏi của nhân viên về các chính sách dành riêng cho công ty là một ví dụ về kỹ thuật nhanh chóng.
- Phong tục. Xây dựng một mô hình nền tảng mới nằm ngoài tầm với của hầu hết các công ty, nhưng có thể điều chỉnh mô hình. Điều này liên quan đến việc thêm một lớp hoặc dữ liệu độc quyền theo cách làm thay đổi đáng kể cách hoạt động của mô hình nền tảng. Mặc dù tốn kém nhưng việc tùy chỉnh mô hình mang lại mức độ linh hoạt cao nhất.
Tôi cần mua gì để kích hoạt AI tổng hợp?
Chi phí cho AI tổng hợp sẽ dao động từ không đáng kể đến hàng triệu tùy thuộc vào trường hợp sử dụng, quy mô và yêu cầu của công ty. Các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể thu được giá trị kinh doanh đáng kể từ các phiên bản miễn phí của các ứng dụng công khai, được lưu trữ công khai, chẳng hạn như ChatGPT hoặc bằng cách trả phí đăng ký thấp.
Ví dụ: OpenAI hiện có giá 20 USD/người dùng/tháng. Tuy nhiên, các tùy chọn miễn phí và chi phí thấp đi kèm với khả năng bảo vệ dữ liệu doanh nghiệp ở mức tối thiểu và các rủi ro đầu ra liên quan.
Các doanh nghiệp lớn hơn và những doanh nghiệp muốn phân tích hoặc sử dụng dữ liệu doanh nghiệp của mình tốt hơn với mức độ bảo mật cũng như bảo vệ IP và quyền riêng tư cao hơn sẽ cần đầu tư vào một loạt các dịch vụ tùy chỉnh. Điều này có thể bao gồm việc xây dựng các mô hình được cấp phép, có thể tùy chỉnh và độc quyền với nền tảng dữ liệu và máy học, đồng thời sẽ yêu cầu làm việc với các nhà cung cấp và đối tác. Trong trường hợp này, chi phí có thể lên tới hàng triệu đô la.
Cũng cần lưu ý rằng các khả năng AI tổng quát sẽ ngày càng được tích hợp vào các sản phẩm phần mềm mà bạn có thể sử dụng hàng ngày, như Bing, Office 365, Microsoft 365 Copilot và Google Workspace. Đây thực sự là một cấp độ “miễn phí”, mặc dù cuối cùng các nhà cung cấp sẽ chuyển chi phí sang cho khách hàng như một phần của việc tăng giá gia tăng theo gói cho sản phẩm của họ.
Gartner dự đoán gì về tương lai của việc sử dụng AI sáng tạo?
Generative AI (AI tạo sinh)được dự đoán sẽ tạo ra tác động ngày càng mạnh mẽ đến các doanh nghiệp trong 5 năm tới. Gartner dự đoán rằng:
Đến năm 2024, 40% ứng dụng doanh nghiệp sẽ tích hợp AI đàm thoại, tăng từ mức dưới 5% vào năm 2020.
Đến năm 2025, 30% doanh nghiệp sẽ thực hiện chiến lược phát triển và thử nghiệm tăng cường AI, tăng từ mức 5% vào năm 2021.
Đến năm 2026, AI thiết kế tổng quát sẽ tự động hóa 60% nỗ lực thiết kế cho các trang web và ứng dụng di động mới.
Đến năm 2026, hơn 100 triệu người sẽ thu hút các đồng nghiệp robot để đóng góp cho công việc của họ.
Đến năm 2027, gần 15% ứng dụng mới sẽ được AI tạo tự động mà không cần con người tham gia. Điều này hoàn toàn không xảy ra ngày hôm nay.
Ai là nhà cung cấp công nghệ chính trong thị trường AI tổng quát?
Thị trường Generative AI (AI tạo sinh)đang bùng cháy. Ngoài những người chơi nền tảng lớn, còn có hàng trăm nhà cung cấp chuyên biệt được tài trợ bởi nguồn vốn mạo hiểm dồi dào và làn sóng các mô hình và khả năng nguồn mở mới. Các nhà cung cấp ứng dụng doanh nghiệp, chẳng hạn như Salesforce và SAP, đang xây dựng khả năng LLM vào nền tảng của họ. Các tổ chức như Microsoft, Google, Amazon Web Services (AWS) và IBM đã đầu tư hàng trăm triệu đô la và sức mạnh tính toán khổng lồ để xây dựng các mô hình nền tảng mà các dịch vụ như ChatGPT và các dịch vụ khác phụ thuộc vào.
Gartner thống kê những người chơi chính hiện tại như sau:
Google có hai mô hình ngôn ngữ lớn là Palm, mô hình đa phương thức và Bard, mô hình ngôn ngữ thuần túy. Họ đang nhúng công nghệ AI tiên tiến của mình vào bộ ứng dụng tại nơi làm việc, điều này sẽ ngay lập tức đưa nó đến tay hàng triệu người.
Microsoft và OpenAI đang tiến bước. Giống như Google, Microsoft đang tích hợp công nghệ AI tiên tiến vào các sản phẩm của mình, nhưng hãng này có lợi thế đi đầu và tiếng vang của ChatGPT.
Amazon đã hợp tác với Hugging Face , công ty có sẵn một số LLM trên cơ sở nguồn mở, để xây dựng các giải pháp. Amazon cũng có Bedrock, công ty cung cấp quyền truy cập vào AI tổng hợp trên đám mây thông qua AWS và đã công bố kế hoạch cho Titan, một bộ gồm hai mô hình AI tạo văn bản, cải thiện tìm kiếm và cá nhân hóa.
- IBM có nhiều mô hình nền tảng và khả năng tinh chỉnh mạnh mẽ cả mô hình của mình và của bên thứ ba bằng cách đưa dữ liệu vào, đào tạo lại và sử dụng mô hình.
Đây có phải là sự khởi đầu của trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI)?
Nó phụ thuộc vào người bạn yêu cầu. AGI, khả năng của máy móc có thể sánh ngang hoặc vượt quá trí thông minh của con người và giải quyết các vấn đề mà chúng chưa từng gặp phải trong quá trình đào tạo, gây ra cuộc tranh luận sôi nổi và sự pha trộn giữa sợ hãi và lạc hậu. AI chắc chắn đang trở nên có nhiều khả năng hơn và đôi khi thể hiện những hành vi mới nổi đáng ngạc nhiên mà con người không lập trình được.
Con đường có thể xảy ra là sự phát triển của trí thông minh máy móc bắt chước trí thông minh của con người nhưng cuối cùng lại nhằm mục đích giúp con người giải quyết các vấn đề phức tạp. Điều này sẽ đòi hỏi sự quản trị, quy định mới và sự tham gia của đông đảo xã hội.
