Tương lai của AI - Xu hướng định hình 10 năm tới

Tim Mucci. IBM – Phần 2 của 2. Lê Quang Văn dịch, giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Các công ty khởi nghiệp được hỗ trợ bởi Y Combinator và các công ty khác đang đầu tư vào phần cứng silicon chuyên dụng phù hợp với các mô hình bitnet, có thể tăng tốc đáng kể thời gian đào tạo AI và giảm chi phí hoạt động. Xu hướng này cho thấy các hệ thống AI trong tương lai sẽ kết hợp điện toán lượng tử, mô hình bitnet và phần cứng chuyên dụng để vượt qua các giới hạn tính toán.

Phần 3 - AI vào năm 2034 (tiếp theo)

3.6 - Quy định và đạo đức AI

Các quy định và tiêu chuẩn đạo đức AI sẽ phải tiến bộ đáng kể để sự phổ biến của AI trở thành hiện thực. Được thúc đẩy bởi các khuôn khổ như Đạo luật AI của EU, một sự phát triển quan trọng sẽ là việc tạo ra các hệ thống quản lý rủi ro nghiêm ngặt, phân loại AI thành các cấp độ rủi ro và áp đặt các yêu cầu nghiêm ngặt hơn đối với AI có rủi ro cao. Các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình phát sinh và quy mô lớn, có thể cần phải đáp ứng các tiêu chuẩn minh bạch, mạnh mẽ và an ninh mạng. Các khuôn khổ này có khả năng mở rộng trên toàn cầu, theo Đạo luật AI của EU, đặt ra các tiêu chuẩn cho các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, tài chính và cơ sở hạ tầng quan trọng.

Những cân nhắc về đạo đức sẽ định hình các quy định, gồm lệnh cấm các hệ thống gây ra rủi ro không thể chấp nhận được, chẳng hạn như chấm điểm xã hội và nhận dạng sinh trắc học từ xa trong không gian công cộng. Các hệ thống AI sẽ được yêu cầu gồm sự giám sát của con người, bảo vệ các quyền cơ bản, giải quyết các vấn đề như thiên vị và công bằng và đảm bảo triển khai có trách nhiệm.

3.7: AI, AI tác nhân

AI chủ động dự đoán nhu cầu và đưa ra quyết định một cách tự chủ có thể sẽ trở thành một phần cốt lõi của cuộc sống cá nhân và doanh nghiệp. AI tác nhân đề cập đến các hệ thống gồm các tác nhân chuyên biệt hoạt động độc lập, mỗi hệ thống xử lý các tác vụ cụ thể. Các tác nhân này tương tác với dữ liệu, hệ thống và con người để hoàn thành quy trình làm việc nhiều bước, cho phép doanh nghiệp tự động hóa các quy trình phức tạp như hỗ trợ khách hàng hoặc chẩn đoán mạng. Không giống như các mô hình ngôn ngữ lớn nguyên khối, AI tác nhân thích ứng với môi trường thời gian thực, sử dụng các thuật toán ra quyết định đơn giản hơn và các vòng phản hồi để học hỏi và cải thiện.

Một lợi thế chính của AI đại lý là sự phân công lao động giữa mô hình ngôn ngữ lớn, xử lý các tác vụ chung và các tác nhân theo miền cụ thể, cung cấp chuyên môn sâu. Sự phân chia này giúp giảm thiểu các hạn chế các mô hình ngôn ngữ lớn. Ví dụ: trong một công ty viễn thông, các mô hình ngôn ngữ lớn có thể phân loại yêu cầu của khách hàng, trong khi các đại lý chuyên môn truy xuất thông tin tài khoản, chẩn đoán sự cố và xây dựng giải pháp trong thời gian thực.

Đến năm 2034, các hệ thống AI đại lý này có thể trở thành trung tâm để quản lý mọi thứ từ quy trình kinh doanh đến nhà thông minh. Khả năng tự chủ dự đoán nhu cầu, đưa ra quyết định và học hỏi từ môi trường của họ có thể làm cho chúng hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn, bổ sung cho các khả năng chung của các mô hình ngôn ngữ lớn và tăng khả năng tiếp cận của AI trong các ngành.

3.8 - Sử dụng dữ liệu

Khi dữ liệu do con người tạo ra trở nên khan hiếm, các doanh nghiệp đã xoay trục sang dữ liệu tổng hợp — các bộ dữ liệu nhân tạo bắt chước các mẫu trong thế giới thực mà không có cùng giới hạn tài nguyên hoặc mối quan tâm về đạo đức. Cách tiếp cận này sẽ trở thành tiêu chuẩn để đào tạo AI, nâng cao độ chính xác của mô hình đồng thời thúc đẩy sự đa dạng dữ liệu. Dữ liệu đào tạo AI sẽ gồm hình ảnh vệ tinh, dữ liệu sinh trắc học, nhật ký âm thanh và dữ liệu cảm biến IoT.

Sự gia tăng của các mô hình tùy chỉnh sẽ là một xu hướng AI chính, với các tổ chức sử dụng bộ dữ liệu độc quyền để đào tạo AI phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ. Các mô hình này, được thiết kế để tạo nội dung, tương tác với khách hàng và tối ưu hóa quy trình, có thể hoạt động tốt hơn các các mô hình ngôn ngữ lớn có mục đích

Episode 3316 - November 17 - Phần 2 của 2 - Tương lai của AI - Xu hướng định hình 10 năm tới - Vina Technology at AI time

Vina Technology at AI time - Công nghệ Việt Nam thời AI

Episode 3316 - November 17 - Phần 2 của 2 - Tương lai của AI - Xu hướng định hình 10 năm tới - Vina Technology at AI time