Microsoft ( NASDAQ: MSFT ) có thể đang tăng gấp đôi về trí tuệ nhân tạo (AI), nhưng toàn bộ lĩnh vực này dường như đang chứng kiến sự hoài nghi ngày càng tăng từ các nhà đầu tư rằng công nghệ này sẽ sớm mang lại lợi nhuận.
Gã khổng lồ công nghệ Microsoft gần đây đã công bố khoản đầu tư chiến lược trị giá 1,5 tỷ USD vào G42 , công ty nắm giữ công nghệ AI có trụ sở tại Dubai. Cặp đôi này vốn đã quen biết nhau nhưng “mối quan hệ hợp tác mở rộng” này sẽ chứng kiến chủ tịch Microsoft Brad Smith gia nhập ban giám đốc của G42.
G42 sẽ chạy các ứng dụng và dịch vụ AI của mình trên nền tảng điện toán đám mây Azure của Microsoft “để cung cấp các giải pháp AI tiên tiến cho các khách hàng khu vực công toàn cầu và các doanh nghiệp lớn”. Các đối tác cũng có kế hoạch hợp tác cùng nhau “để mang cơ sở hạ tầng kỹ thuật số và AI tiên tiến đến các quốc gia ở Trung Đông, Trung Á và Châu Phi”.
Microsoft đã không ngại mở ví khi nói đến các dự án AI, nhưng một báo cáo mới từ Viện Trí tuệ nhân tạo lấy con người làm trung tâm của Stanford tiết lộ rằng đầu tư toàn cầu vào AI đã giảm vào năm 2023, đánh dấu năm thứ hai liên tiếp mà các nhà đầu tư quan tâm đến AI dường như đang suy yếu dần.
Đầu tư tư nhân vào AI đạt tổng cộng 96 tỷ USD vào năm 2023, giảm so với mức 103,4 tỷ USD vào năm 2022, giảm mạnh so với khoảng 130 tỷ USD của năm 2021. Tuy nhiên, số lượng các công ty AI mới được tài trợ đã tăng 40,6% từ năm 2022 đến năm 2023, cho thấy rằng trong khi các nhà đầu tư vẫn quan tâm đến việc đặt cược xem ai sẽ là người lớn tiếp theo, họ đang đặt cược nhỏ hơn vào nhiều công ty hơn.
Một phân khúc chống lại xu hướng đi xuống này là AI sáng tạo , trong đó khoản đầu tư đã tăng gấp 8 lần từ năm 2022 lên 25,2 tỷ USD. Một số gương mặt quen thuộc— OpenAI , Anthropic ,
Ôm mặt và uốn cong —là một trong những đối tượng được hưởng lợi chính từ khoản chi này.
Đối với 5 cách hàng đầu mà các doanh nghiệp đang sử dụng AI, tự động hóa trung tâm liên lạc dẫn đầu với 26%, cá nhân hóa đứng thứ hai với 23%, thu hút khách hàng và cải tiến sản phẩm dựa trên AI ở mức 22% và tạo ra các sản phẩm mới. Sản phẩm dựa trên AI ở mức 19%.
Trong số các công ty đã triển khai giải pháp AI, 59% cho biết doanh thu tăng lên, trong khi 42% cho biết giảm chi phí nhờ các giải pháp này.
'Murica dẫn đường
Mỹ tiếp tục thống trị đầu tư vào AI, chi 67,2 tỷ USD vào năm ngoái, vượt xa con số 11 tỷ USD mà EU/Vương quốc Anh chi tiêu và 7,8 tỷ USD mà Trung Quốc chi tiêu. Mỹ cũng thống trị về số lượng mô hình học máy đáng chú ý, với 61 mô hình vào năm ngoái, gấp 4 lần so với Trung Quốc.
Tuy nhiên, Trung Quốc đã tuyên bố chiếm phần lớn rõ ràng (61%) bằng sáng chế AI vào năm 2022 (dường như không có thông tin về năm 2023), khiến Mỹ (21%) chìm trong bụi bặm. Số lượng cấp bằng sáng chế AI tổng thể vào năm 2022 đã tăng gần 2/3 so với năm 2021.
EU dẫn đầu cuộc đua quản lý AI, thông qua 32 quy tắc mới vào năm ngoái, nhiều hơn Mỹ 7 quy tắc. Nhưng các chính trị gia Mỹ biết rõ một công cụ tạo ra sự công khai khi họ nhìn thấy nó, dẫn đến việc đưa ra 181 dự luật mới liên quan đến AI vào năm ngoái, tăng từ 88. vào năm 2022. Chỉ một trong những dự luật đó thực sự được thông qua, điều này phản ánh tình trạng Quốc hội hoạt động kém hiệu quả nhất trong lịch sử hơn là sự thiếu Consensus rằng AI cần có lan can bảo vệ.
Trọng tâm về AI của Mỹ có lẽ giải thích tại sao tỷ lệ người Yanks cho rằng các công ty sử dụng AI khiến họ lo lắng đã tăng 11 điểm vào năm ngoái. Và trong khi phần lớn nhân khẩu học tin rằng AI sẽ giảm lượng thời gian cần thiết để hoàn thành công việc, thì lại có rất ít người (khoảng 1/3 tổng thể) tin rằng AI sẽ cải thiện thị trường việc làm .
Đáng buồn thay, hơn một phần ba (36%) người Mỹ tin rằng AI sẽ thay thế công việc hiện tại của họ trong vòng 5 năm tới. Nhưng điều này có thể ảnh hưởng theo cả hai hướng, vì các vị trí liên quan đến AI chiếm 1,6% tổng số tin tuyển dụng vào năm 2023, giảm từ mức 2% vào năm 2023.
Huấn luyện cơ bản
Một yếu tố có thể làm giảm sự quan tâm của các nhà đầu tư AI là chi phí đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng tăng. Google ( NASDAQ: GOOGL ) đã chi 191 triệu USD để đào tạo Gemini Ultra (trước đây là Bard), trong khi OpenAI chi 78 triệu USD để đào tạo GPT-4. Với số tiền lớn như vậy, AI sáng tạo sẽ cần phải bắt đầu chứng tỏ rằng nó có khả năng làm được nhiều việc hơn là chỉ đưa người da đen vào quỹ đạo của Donald Trump .
Bất chấp tất cả sự đầu tư này, 'ảo giác' về AI vẫn còn phổ biến và chúng ta không chỉ nói về việc các luật sư trích dẫn các tiền lệ pháp lý không tồn tại hoặc các nhà nghiên cứu trích dẫn các nghiên cứu chưa từng được thực hiện. (Ở cấp độ cá nhân, GPT-4 gần đây đã sát hại một đồng nghiệp cũ .)
Như một tập gần đây của 60 Minutes đã ghi lại, một chatbot hỗ trợ AI được thiết kế để giúp ngăn ngừa chứng rối loạn ăn uống đã đưa ra lời khuyên phù hợp hơn cho một trang web ủng hộ chứng biếng ăn. Có giả thuyết cho rằng một công ty bên thứ ba đã đảm nhận việc lập trình chatbot đã đưa vào một số tính năng AI tổng hợp để quét các trang web để tìm thông tin liên quan.
Kiểu thu thập dữ liệu không cần thiết này từ bất kỳ trang web nào trên internet được cho là mang tiếng 'rác vào/ra rác' mà AI đang bắt đầu phát triển trong tâm trí công chúng.
Ví dụ: Cnet gần đây đã chế nhạo Gemini của Google là “ Bit lộn xộn”, “dễ bị ảo giác và liên kết đến những thông tin không chính xác”. Kết nối của Gemini với mạng internet mở giúp phản hồi của nó cập nhật hơn, nhưng phải trả giá bằng khả năng lọc ra dữ liệu thường cực kỳ không chính xác.
CoinGeek thường xuyên đề xuất rằng công nghệ blockchain có thể cung cấp một kho lưu trữ dữ liệu đã được phê duyệt, kiểm tra thực tế đáng tin cậy hơn mà LLM có thể được đào tạo. Chuỗi khối BSV , với khả năng mở rộng quy mô để xử lý các nhu cầu dữ liệu phù hợp với doanh nghiệp, đặc biệt phù hợp với nhiệm vụ này. (Có thể cần phải có các bộ dữ liệu nhỏ hơn, tập trung hơn để bắt đầu, nhưng vớisự phát triển không ngừng của mạng , không có giới hạn nào cả.)
CoinGeek không đơn độc trong việc đề xuất blockchain như sô cô la cho bơ đậu phộng của AI. Cỏ
là một mạng đào tạo AI gần đây đã đề xuất sử dụng Layer 2 dựa trên Solana làm nền tảng đào tạo.
Đáng buồn thay, nỗ lực này dường như đã thất bại ngay từ đầu do sự cố ngừng hoạt động mạng quá thường xuyên của Solana (bao gồm cả thời gian ngừng hoạt động kéo dài 5 giờ vào tháng 2 này). Gần đây hơn, Solana đã buộc phải triển khai nâng cấp mạng để giải quyết tình trạng tắc nghẽn do có quá nhiều memecoin không có chức năng trong chuỗi. Vì vậy, chúc may mắn với tất cả điều đó.
Đó là điều không thể tránh khỏi
Một số nhà nghiên cứu đã kết luận rằng ảo giác là không thể tránh khỏi trong LLM, dựa trên thực tế là hầu hết các mô hình đều được yêu cầu đưa ra phản hồi cho một lời nhắc, ngay cả khi kiến thức của họ không đủ để đưa ra phản hồi thích hợp.
Thậm chí còn có một bảng xếp hạng ảo giác được cập nhật liên tục để xếp hạng các LLM về tần suất họ tạo ra thứ gì đó. Màn trình diễn tốt nhất hiện tại là GPT-4 Turbo, với tỷ lệ ảo giác khiêm tốn 2,5%, trong khi 'người đàn ông' thấp trên cột vật tổ này (chúng tôi sẽ không nêu tên/xấu hổ) đang nói về cái mông kỹ thuật số của mình khoảng 16% thời gian.
Tình thế tiến thoái lưỡng nan 'không thể tránh khỏi' này đang buộc những người đề xuất AI phải nghĩ ra những cách khác để giảm thiểu việc cung cấp thông tin không chính xác. Chủ tịch Nvidia ( NASDAQ: NVDA ) Jensen Huang gần đây đã gợi ý rằng ảo giác AI có thể được xử lý bằng “thế hệ tăng cường truy xuất”, hay còn gọi là đảm bảo rằng “AI không nên chỉ trả lời; trước tiên cần tiến hành nghiên cứu để xác định xem câu trả lời nào là tốt nhất.”
Những người khác đã phát triển một hệ thống được gọi là Công cụ đánh giá thực tế tăng cường tìm kiếm (SAFE) để kiểm tra tính xác thực của các phản hồi của chatbot. AN TOÀN “sử dụng LLM để chia nhỏ phản hồi dạng dài thành một tập hợp các sự kiện riêng lẻ và đánh giá độ chính xác của từng sự kiện bằng quy trình lý luận gồm nhiều bước bao gồm gửi truy vấn tìm kiếm tới Google Tìm kiếm và xác định xem một sự kiện có được hỗ trợ bởi kết quả tìm kiếm."
Sự khôn ngoan phổ biến là khả năng thích ứng và học hỏi nhanh chóng của AI sẽ tiếp tục giảm số lượng ảo giác, cũng như các phiên bản mới của phần mềm (và những người mới tham gia cuộc đua này đang thúc đẩy phong trào phát triển). Nhưng với làn sóng thông tin sai lệch và thông tin sai lệch hoàn toàn không có dấu hiệu giảm bớt, việc con người giám sát các phản ứng tạo ra AI sẽ không sớm biến mất.
Để trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động đúng luật và phát triển trước những thách thức ngày càng tăng, nó cần tích hợp hệ thống chuỗi khối doanh nghiệp để đảm bảo chất lượng đầu vào và quyền sở hữu dữ liệu — cho phép nó giữ dữ liệu an toàn đồng thời đảm bảo tính bất biến Dữ liệu. Hãy xem tin tức của CoinGeek về công nghệ mới nổi này để tìm hiểu thêm tại sao chuỗi khối doanh nghiệp sẽ là xương sống của AI .
Xem: Blockchain & AI—cần có sự kết hợp giữa các công nghệ này
Mới sử dụng chuỗi khối? Hãy xem phần Blockchain dành cho người mới bắt đầu của CoinGeek, hướng dẫn tài nguyên cơ bản để tìm hiểu thêm về công nghệ blockchain.
