Năm 2024 đánh dấu một bước quan trọng trong hành trình của trí tuệ nhân tạo (AI), khi mà sự phát triển của công nghệ này đã và đang ngày càng được đẩy mạnh. Từ các nền tảng cá nhân hóa đến các ứng dụng đa dạng trong đời sống hàng ngày, AI đang từng bước thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ và với nhau. Hãy cùng điểm qua những xu hướng quan trọng trong lĩnh vực này trong năm 2024.
Hình minh họa.
Năm 2024 chứng kiến sự bùng nổ của AI tạo sinh, khi các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp đang dốc hết sức lực để áp dụng công nghệ này vào các lĩnh vực đời sống thực tế. Sự phát triển này không chỉ là một bước tiến quan trọng cho AI mà còn là một bước ngoặt trong lịch sử của công nghệ.
Sự cá nhân hóa của AI đang dần trở thành một xu hướng không thể phủ nhận, với sự xuất hiện của các máy tính cá nhân mạnh mẽ và nhỏ gọn. Điều này đã mở ra cánh cửa cho nhiều ứng dụng mới trong đời sống hàng ngày, từ trợ lý ảo đến các dịch vụ tùy chỉnh dành cho cá nhân.
Một trong những điểm đáng chú ý trong năm 2024 là sự ra đời của các mô hình AI mã nguồn mở, như LlaMa của Meta và các mô hình như StableM, Falcon, Mistral và Llama 2. Điều này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất của các ứng dụng AI mà còn tạo điều kiện cho sự phát triển đa dạng và bền vững của ngành công nghiệp.
Mặc dù AI đã mang lại nhiều cơ hội và tiềm năng phát triển, nhưng cũng đồng thời đặt ra nhiều thách thức, từ vấn đề về tài nguyên tính toán đến các vấn đề về quy định và đạo đức. Tuy nhiên, qua việc đối mặt và vượt qua những thách thức này, chúng ta sẽ có cơ hội hình thành một tương lai tươi sáng hơn cho công nghệ AI.
Năm 2024 là một năm đầy hứa hẹn cho trí tuệ nhân tạo, với những tiến bộ đáng kể trong cả khía cạnh công nghệ và ứng dụng thực tiễn. Điều quan trọng là chúng ta tiếp tục theo đuổi sự đổi mới và hợp tác để định hình một tương lai tốt đẹp và bền vững cho công nghệ AI.
Việt Nam ghi dấu ấn nhờ sáng kiến AI mang đậm bản sắc dân tộc
Việt Nam đã đặt tên mình trong cuộc đua phát triển trí tuệ nhân tạo tổng quát tại châu Á, theo đánh giá mới nhất của tờ Nikkei Asia. Điều này đến từ chương trình AI mang tên ViGPT, do VinBigData (VBD) phát triển, tập trung vào ngôn ngữ và văn hóa địa phương.
Thị trường toàn cầu về AI tổng hợp dự kiến sẽ mở rộng 42% mỗi năm, theo ước tính từ Bloomberg Intelligence, và dự kiến sẽ đạt 1,3 nghìn tỷ USD vào năm 2032. Các công ty công nghệ lớn của Mỹ như OpenAI, Google và Amazon hiện đang dẫn đầu trong lĩnh vực này.
VinGroup, đối tác của TSMC, đã quyết định phát triển phiên bản độc lập của AI với dữ liệu Việt Nam, nhằm tạo ra một hệ thống có độ chính xác cao hơn so với các đối thủ nước ngoài, bất chấp sự cạnh tranh sâu sắc.
Các chương trình AI trước đây thường được đào tạo trên dữ liệu tiếng Anh, giảm độ chính xác khi xử lý văn hóa, lịch sử và luật pháp địa phương. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của ViGPT với 1,6 tỷ tham số vượt trội so với nhiều đối thủ và chỉ xếp sau ChatGPT trong đánh giá tổng quát về AI tùy chỉnh cho thị trường Việt Nam.
VinFast, thành viên của VinGroup, sẽ tích hợp công nghệ AI vào sản xuất xe điện, cho phép người lái xe điều khiển phương tiện bằng lời nói tiếng Việt. Kế hoạch của VinGroup cũng bao gồm ứng dụng AI vào lĩnh vực tài chính, bảo hiểm và hậu cần.
Cuộc đua phát triển AI không chỉ diễn ra ở Việt Nam mà còn tại các quốc gia châu Á khác như Nhật Bản. Các công ty ở Nhật Bản đang phát triển AI tương thích với tiếng Nhật để phục vụ cộng đồng không nói tiếng Anh nhiều. Việc này nhấn mạnh rằng chỉ khoảng 5% dân số toàn cầu nói tiếng Anh như ngôn ngữ đầu tiên, do đó có nhu cầu lớn cho AI được phát triển cho những ngôn ngữ bản xứ.
Việc phát triển AI nội địa có lợi ích trong việc giảm phụ thuộc vào công nghệ nước ngoài, đặc biệt là về khả năng cạnh tranh quốc tế và an ninh quốc gia. Ngoài ra, lo ngại về việc sử dụng AI phát triển ở quốc gia khác có thể dẫn đến việc vi phạm dữ liệu và an ninh thông tin nhạy cảm. Chủ tịch SoftBank Junichi Miyakawa cũng nhấn mạnh rằng hiểu biết về các hoạt động kinh doanh của Nhật Bản mang lại lợi thế cho việc sử dụng AI trong các tình huống tự nhiên hơn, chẳng hạn như trả lời email và thực hiện công việc của trung tâm cuộc gọi.
Vũ Hà Văn, giáo sư toán học tại Đại học Yale, đang giữ vai trò giám đốc khoa học VBD cho biết: Bất chấp sự cạnh tranh sâu sắc, VinGroup đã chọn phát triển phiên bản độc lập, với dữ liệu của Việt Nam để tạo ra AI có độ chính xác cao hơn đối thủ nước ngoài.
Giáo sư Văn cũng chia sẻ rằng không nên để lĩnh vực công nghệ mới nổi vào tay các công ty nước ngoài, và đánh giá cao đối tượng sử dụng AI trong giáo dục, đặc biệt là với sự tham gia của sinh viên sử dụng AI để học tập, góp phần vào sự đổi mới và tạo ảnh hưởng lớn đối với thế hệ trẻ.
Tại Trung Quốc, nơi đang cạnh tranh công nghệ với Mỹ, Baidu, Tencent Holdings và Alibaba Group Holding đang phát triển AI sáng tạo. Ernie Bot của Baidu tự hào có hơn 100 triệu người dùng tính đến cuối năm ngoái.
Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành Baidu Robin Li cho biết: "Mô hình ngôn ngữ lớn được tạo ra mà chúng tôi đang phát triển hiện nay sẽ phù hợp hơn với ngôn ngữ Trung Quốc và thị trường Trung Quốc".
Tháng 8 năm ngoái, công ty dịch vụ mạng Naver của Hàn Quốc đã tiết lộ HyperClova X, AI tổng hợp được tùy chỉnh cho ngôn ngữ Hàn Quốc. Chương trình sẽ được tích hợp với công cụ tìm kiếm và nền tảng mua sắm trực tuyến của công ty để cho phép người dùng tìm thấy kết quả họ muốn một cách hiệu quả hơn.
Naver cho biết cơ sở dữ liệu tiếng Hàn của họ lớn hơn 6.500 lần so với dữ liệu tiếng Hàn của ChatGPT, giúp tạo ra văn bản đọc tự nhiên hơn và nhận dạng ngôn ngữ mượt mà hơn.
Tháng trước, Singapore đã công bố kế hoạch phát triển LLM phù hợp với các ngôn ngữ Indonesia, Malaysia và Thái Lan. Tuy nhiên, những sáng kiến như vậy sẽ phải đối mặt với những thách thức, chẳng hạn như thiếu dữ liệu có thể đào tạo bằng các ngôn ngữ ít được sử dụng và lợi nhuận từ việc phát triển các mô hình như vậy.
Con người phải mất 134 năm mới phát hiện ra tế bào Norn. Tuy nhiên, vào mùa hè năm ngoái, chỉ trong vòng 6 tuần, thuật toán máy tính ở California đã tự phát hiện ra loại tế bào này.
Điều kì diệu này xảy ra khi các nhà nghiên cứu tại Stanford lập trình để cho máy tính tự học sinh học. Các máy tính này được cho chạy một chương trình trí tuệ nhân tạo tương tự như ChatGPT - ứng dụng trí tuệ nhân tạo nổi tiếng nhờ việc sản xuất, sử dụng thành thạo ngôn ngữ một cách đáng kể sau khi được huấn luyện với hàng tỷ đoạn văn bản Internet. Tương tự, các nhà nghiên cứu tại Stanford đã đào tạo chương trình này bằng hàng triệu dữ liệu thô về các thế bào cũng như cấu trúc hóa học và di truyền của chúng.
Tuy nhiên, họ không cho chương trình thuật toán biết những chuỗi thông tin này có ý nghĩa gì. Họ cũng không giải thích cho nó rằng các loại tế bào khác nhau sẽ có cấu tạo sinh hóa khác nhau.
Chương trình đã tự xử lý kho dữ liệu, tạo ra mô hình của tất cả các tế bào dựa trên sự giống nhau nhau giữa chúng trong không gian rộng lớn và đa chiều. Nó có thể nhận dạng và phân loại một tế bào mà chúng chưa có thông tin mà không nhầm lẫn với hơn 1000 loại khác. Một trong số chúng là tế bào Norn.
Jure Leskovec - nhà khoa học máy tính tại Stanford, người đã huấn luyện các chương trình máy tính - cho biết: "Điều này thật đáng kinh ngạc, vì không một ai cho nó biết rằng tế bào Norn tồn tại trong thận".
Phần mềm này là một trong một số chương trình AI mới xuất hiện, được gọi là các mô hình nền tảng, hướng tới các lý thuyết sinh học cơ bản. Các mô hình không chỉ đơn giản là thu thập thông tin mà giống như các nhà sinh vật học đang thu thập tư liệu. Các chương trình này hiện đang khám phá về cách hoạt động của gen và cách tế bào phát triển.
Khi các mô hình này trở nên lớn mạnh hơn, với nguồn dữ liệu phòng lab ngày càng nhiều và khả năng tính toán ngày càng siêu việt hơn, các nhà khoa học dự đoán rằng nó sẽ bắt đầu cho ra những kết quả khám phá sâu hơn như việc đưa ra những lý giải về bệnh ung thư và các căn bệnh khác, hay tìm ra công thức chuyển một loại tế bào này thành một loại tế bào khác.
Tiến sĩ Eric Topol, giám đốc Viện nghiên cứu Scripps cho biết: "Một ngày nào đó những chương trình này sẽ cho ra một khám phá sinh học quan trọng mà có lẽ các nhà sinh vật học không có khả năng thực hiện được".
Việc những mô hình này sẽ đi được bao xa là một chủ đề được đưa ra tranh luận mạnh mẽ. Trong khi một số người cho rằng các mô hình như vậy sắp đi vào ngõ cụt, các nhà khoa học thì lạc quan hơn và tin rằng chúng thậm chí sẽ giải quyết được câu hỏi sinh học lớn nhất mọi thời đại: làm thế nào để phân biệt sự sống và phi sự sống?