Xin chào, tôi là trợ lý hỗ trợ AI của bạn - Phần 3 của 3

Murad Ahmed nói chuyện với Madhumita Murgia. Lê Quang Văn dịch và thực hiện phần kỹ thuật số.

Dario Amodei

Khi hết dữ liệu tự nhiên, chúng ta bắt đầu tăng lượng dữ liệu tổng hợp. Ví dụ, AlphaGo Zero, mô hình từ DeepMind, đã được đào tạo với dữ liệu tổng hợp. Mô hình này đã học cách chơi cờ vây ở cấp độ cao hơn những người chơi giỏi nhất mà không bao giờ chơi với người chơi con người hoặc đào tạo dựa trên dữ liệu từ người chơi con người. Nó chỉ chơi chống lại chính nó. Vì vậy, đó là một ví dụ về dữ liệu tổng hợp mà bạn có thể sử dụng để khởi động mọi thứ dường như từ một cái gì đó đến con số không. Tôi nghĩ đây sẽ là một điều lớn trong vài năm tới.

Murad Ahmed

Hoàn toàn hấp dẫn bởi vì, dữ liệu là một hạn chế lớn. Chúng ta đang cạn kiệt lượng internet mà chúng ta có thể bơm vào các mô hình này và nhận được phản hồi. Và chúng ta đang phải tạo dữ liệu từ các nguồn khác, bao gồm cả chính AI.

Madhumita Murgia

Tôi nghĩ điều đó thực sự thú vị. Đó là lần đầu tiên tôi nghe anh ấy nói về việc chơi game như một cách để tạo ra dữ liệu. Nhưng ý tưởng này không phải là mới. Đó là điều mà DeepMind đã đi tiên phong trong nhiều năm, về cơ bản là giúp tác nhân AI của bạn tự chơi trò chơi và tìm hiểu các quy tắc của trò chơi. Và phần thưởng là chiến thắng. Giành được một điểm. Vì vậy, bạn đã thấy kỹ thuật này được sử dụng bởi những người khác, và đó là cách họ tạo ra dữ liệu. Nhưng tôi cũng đã nói chuyện với các công ty tạo ra dữ liệu tổng hợp bằng cách sử dụng hệ thống AI của riêng họ. Bạn có thể yêu cầu con người viết một loạt câu trả lời cho các câu hỏi và sau đó có được một hệ thống AI sử dụng nó như một điểm khởi đầu và tạo ra nhiều hơn nữa. Vì vậy, AI tạo ra nhiều dữ liệu hơn để sau đó đào tạo nhiều AI hơn. Nghe có vẻ hơi lẩn quẫn, quay đi quay lại, nhưng mọi công ty hiện đang sử dụng một số khối lượng dữ liệu tổng hợp để loại bỏ dữ liệu trong thế giới thực mà họ có.

Murad Ahmed

Tuyệt vời khi nghĩ về điều này và có thể có vấn đề. Nhưng có những hạn chế khác không? Ý tôi là, chúng ta đã đề cập đến một số trong số chúng tốn rất nhiều tiền. Một trong số đó là chip, một là năng lượng.

Madhumita Murgia

Đúng vậy. Bạn có những hạn chế nhất định đối với các định luật tỷ lệ này, đó là những giới hạn vật lý, bị giới hạn bởi các định luật vật lý. Chỉ có rất nhiều bóng bán dẫn có thể phù hợp với một con chip, chỉ có rất nhiều chip bạn có thể tập hợp lại để chạy chúng, chỉ có rất nhiều năng lượng mà bạn có thể truy cập mà không làm sụp đổ lưới điện khổng lồ nào đó. Vì vậy, những điều này là không thể thay đổi. Bạn không thể chỉ sử dụng AI để tạo ra nhiều hơn như bạn có thể với dữ liệu. Vì vậy, tôi nghĩ khi Amodei nói về điều này và những gì tôi nghe được từ lĩnh vực này là những hạn chế đó, chúng ta sẽ phải tìm ra những cách thông minh, khéo léo và đột phá khác để tiếp tục mở rộng các khả năng này thay vì chỉ ném nhiều tài nguyên hơn như chip hoặc năng lượng vào. Và điều đó không phải là không thể xảy ra. Bạn có một số nhà khoa học máy tính, nhà sinh vật học, nhà vật lý thông minh nhất thế giới đang nghiên cứu những vấn đề này. Chỉ là chúng ta không biết những đột phá đó sẽ như thế nào bởi vì bây giờ chúng ta đang đi sâu vào khoa học cơ bản, không phải kỹ thuật, đó là những gì chúng ta đã làm trong vài năm.

Murad Ahmed

Nếu chúng ta quay trở lại với chính các công ty, bây giờ, chúng ta nói rằng có một số ít công ty. Chúng ta có thể nêu tên chúng. Chúng ta có OpenAI do Sam Altman và Anthropic, như bạn đã đề cập. Sau đó là các công ty công nghệ lớn Google, Amazon, Microsoft, có liên kết với OpenAI. Có rất nhiều điều bí ẩn đang diễn ra giữa họ vì họ đang đầu tư vào các công ty khởi nghiệp. Nếu bạn phải chọn người chạy và tay đua của mình, người chiến thắng và người thua cuộc, ai đang dẫn đầu trong cuộc đua này để biến các đặc vụ trở thành điều lớn lao tiếp theo trong AI?

Madhumita Murgia

Đó thực sự là câu hỏi quan trọng. Đó là giải thưởng mà các công ty mà bạn đã nêu tên đang cạnh tranh.

Episode 3830 - Jan 16 - Phần 3 của 3 - Xin chào, tôi là trợ lý hỗ trợ AI của bạn – Vina Technology at AI time

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

Episode 3830 - Jan 16 - Phần 3 của 3 - Xin chào, tôi là trợ lý hỗ trợ AI của bạn – Vina Technology at AI time