Chúng ta đang ở trong thời kỳ Gia tốc lớn – một điểm kỳ dị, không phải theo nghĩa S-Kurzweilian vốn của những robot đang trỗi dậy, mà theo một giai đoạn mà Foucault đã mô tả: Một khoảng thời gian trong đó sự thay đổi lan rộng và cơ bản đến mức người ta không thể hiểu chính xác được. nhận ra mặt khác của sự thay đổi đó sẽ như thế nào.

Chúng ta đã từng trải qua những điểm kỳ dị trước đây:

• Sự trỗi dậy của nông nghiệp (đã tạo ra nguồn tài nguyên dư thừa và mang lại cho chúng ta các tầng lớp học thuật và thương mại).
• Sự phát minh ra máy in (đã dân chủ hóa kiến ​​thức và làm cho nó trở nên khó uốn nắn hơn, cho chúng ta ý tưởng về nguồn gốc của sự thật vượt quá khả năng cảm nhận của chúng ta).
• Động cơ hơi nước (cho phép máy móc thực hiện các nhiệm vụ vật lý).
• Phần mềm máy tính (cho phép chúng tôi đưa ra hướng dẫn cho máy làm theo).
• Internet và điện thoại thông minh (kết nối tất cả chúng ta với nhau một cách tương tác).

Điểm kỳ dị này, ở dạng đơn giản nhất, là chúng tôi đã phát minh ra một loại phần mềm mới.

Loại phần mềm cũ

Loại phần mềm cũ – loại phần mềm hiện có trên điện thoại và máy tính của bạn – đã thay đổi cuộc sống của chúng ta theo những cách khiến những người sống từ những năm 1970 gần như không thể nhận ra chúng. Nhân loại đã có 50 năm để thích nghi với phần mềm vì nó bắt đầu chậm rãi với giới học thuật, sau đó là những người có sở thích, với modem quay số và email công ty. Nhưng ngay cả với nửa thế kỷ để điều chỉnh, nền văn minh của chúng ta vẫn đang phải vật lộn để giải quyết những hậu quả của nó.

Phần mềm mà bạn quen thuộc ngày nay – công cụ gửi tin nhắn, cộng số, đặt lịch hoặc thậm chí thực hiện cuộc gọi điện video – đều mang tính quyết định. Điều đó có nghĩa là nó làm những gì bạn mong đợi. Khi kết quả không như mong đợi thì đó gọi là lỗi.

Từ phần mềm xác định đến AI

Các ví dụ trước đây về “máy tư duy” bao gồm điều khiển học (vòng phản hồi như máy lái tự động) và hệ thống chuyên gia (cây quyết định dành cho bác sĩ). Nhưng những điều này vẫn có thể dự đoán được và dễ hiểu. Họ chỉ tuân theo rất nhiều quy tắc.

Vào những năm 1980, chúng tôi đã thử một cách tiếp cận khác. Chúng tôi đã cấu trúc phần mềm để hoạt động giống như bộ não, tạo cho nó những “tế bào thần kinh”. Và sau đó chúng tôi để nó tự cấu hình dựa trên các ví dụ. Năm 1980, một nhà nghiên cứu trẻ tên Yann LeCun đã thử nghiệm phương pháp phân loại hình ảnh này.

Anh ấy hiện là người đứng đầu bộ phận AI tại Meta.

Sau đó AI rơi vào trạng thái ngủ đông. Tiến bộ đang được thực hiện, nhưng nó diễn ra chậm và diễn ra trong các hội trường của học viện. Học sâu, TensorFlow và các công nghệ khác đã xuất hiện, chủ yếu là để hỗ trợ các công cụ tìm kiếm, đề xuất và quảng cáo. Nhưng AI là thứ diễn ra ở hậu trường, trong các dịch vụ quảng cáo, bản đồ và nhận dạng giọng nói.

Vào năm 2017, một số nhà nghiên cứu đã xuất bản một bài báo chuyên đề có tên “Sự chú ý là tất cả những gì bạn cần”. Vào thời điểm đó, các tác giả làm việc tại Google, nhưng sau đó nhiều người đã chuyển sang các công ty như OpenAI. Bài viết mô tả một cách đơn giản hơn nhiều để phần mềm tự cấu hình bằng cách chú ý đến những phần ngôn ngữ quan trọng nhất.

Ứng dụng đầu tiên của việc này là dịch thuật. Nếu bạn cung cấp đủ văn bản tiếng Anh và tiếng Pháp, thuật toán có thể tìm ra cách dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác bằng cách hiểu mối quan hệ giữa các từ của mỗi ngôn ngữ. Nhưng cách tiếp cận cơ bản cho phép chúng tôi đào tạo phần mềm dựa trên văn bản được lấy từ internet.

Từ đó, sự tiến bộ khá nhanh chóng. Vào năm 2021, chúng tôi đã tìm ra cách tạo ra một “mô hình hướng dẫn” sử dụng quy trình có tên là Tinh chỉnh có giám sát (SFT) để làm cho AI đàm thoại tuân theo hướng dẫn. Vào năm 2022, chúng tôi đã nhờ con người chấm điểm các câu trả lời theo hướng dẫn của chúng tôi (được gọi là Tinh chỉnh có giám sát đã sửa đổi) và vào cuối năm 2022, chúng tôi đã thêm một thứ gọi là Học tăng cường dựa trên phản hồi của con người, cung cấp cho chúng tôi GPT-3.5 và ChatGPT. AI hiện có thể đưa ra phản hồi cho các AI khác.

Dù thế nào đi nữa, đến năm 2024, con người là đầu vào để đào tạo mọi thứ và cung cấp phản hồi về chất lượng đầu ra để cải thiện chất lượng đó.

Khi điều bất ngờ là một tính năng, không phải là một lỗi

Kết quả là một loại phần mềm mới. Để làm cho nó hoạt động, trước tiên chúng tôi thu thập hàng loạt dữ liệu và sử dụng nó để huấn luyện một mô hình toán học lớn. Sau đó, chúng ta nhập lời nhắc vào mô hình và nó dự đoán phản hồi mà chúng ta mong muốn (nhiều người không nhận ra rằng một khi AI được đào tạo, cùng một đầu vào sẽ cho ra cùng một đầu ra – kết quả mà nó cho là “tốt nhất” – mọi lúc). Nhưng chúng tôi muốn có sự sáng tạo, vì vậy chúng tôi thêm một yếu tố nhiễu loạn, gọi là nhiệt độ, để cho AI biết mức độ ngẫu nhiên cần đưa vào các phản hồi của nó.

Chúng ta không thể dự đoán trước những gì mô hình sẽ làm. Và chúng tôi cố tình giới thiệu tính ngẫu nhiên để nhận được những phản hồi khác nhau mỗi lần. Toàn bộ mục đích của phần mềm mới này là không thể đoán trước được. Là không xác định. Nó làm những điều bất ngờ.

Trước đây, bạn đưa một thứ gì đó vào ứng dụng và nó tuân theo một bộ hướng dẫn mà con người đã viết và đạt được kết quả như mong đợi. Bây giờ, bạn đặt thứ gì đó vào AI và nó tuân theo một bộ hướng dẫn it đã viết, và một kết quả bất ngờ xuất hiện ở phía bên kia. Và kết quả bất ngờ không phải là lỗi mà là một tính năng.

Sự tiếp nhận nhanh chóng đáng kinh ngạc

Chúng tôi đang áp dụng loại phần mềm thứ hai này nhanh hơn nhiều so với loại phần mềm đầu tiên vì một số lý do

• Nó tự làm hướng dẫn sử dụng: Mặc dù tất cả chúng ta đều vui mừng về kết quả tốt như thế nào nhưng chúng ta thường bỏ qua mức độ phản hồi của nó với những đầu vào đơn giản. Đây là phần mềm đầu tiên không có lộ trình học tập - nó sẽ hướng dẫn bất kỳ ai có thể đánh máy hoặc nói được cách sử dụng phần mềm theo đúng nghĩa đen. Đây là phần mềm đầu tiên tạo ra tài liệu riêng.
• Mọi người đều có thể thử nó: Nhờ khả năng kết nối phổ biến thông qua điện thoại di động và băng thông rộng cũng như mô hình phần mềm được lưu trữ trên máy chủ SaaS, nhiều người đã có quyền truy cập. Bạn không cần phải mua và cài đặt phần mềm nữa. Bất cứ ai có trình duyệt đều có thể dùng thử.
• Phần cứng ở khắp mọi nơi: GPU dành cho chơi game, chip dòng M của Apple và điện toán đám mây giúp cho việc triển khai các tài nguyên điện toán khổng lồ trở nên dễ dàng một cách dễ dàng.
• Chi phí giảm xuống. Nhiều: Một số tiến bộ về thuật toán đã giảm chi phí của AI xuống nhiều bậc. Chi phí phân loại một tỷ hình ảnh đã giảm từ 10,000 USD vào năm 2021 xuống còn 0.03 USD vào năm 2023 – rẻ hơn 450 lần mỗi ngày.
• Chúng tôi sống trực tuyến: Con người trực tuyến trung bình sáu giờ một ngày và phần lớn sự tương tác đó (email, phòng trò chuyện, nhắn tin, viết blog) đều dựa trên văn bản. Trong thế giới trực tuyến, con người hầu như không thể phân biệt được với thuật toán, vì vậy có nhiều cách dễ dàng để kết nối đầu ra AI với nguồn cấp dữ liệu và màn hình mà mọi người sử dụng. COVID-19 đã tăng tốc công việc từ xa và cùng với đó là việc đưa văn bản và thuật toán vào cuộc sống của chúng ta.

Phần mềm không xác định có thể làm gì

Phần mềm không xác định có thể làm được nhiều việc, một số trong đó chúng ta chỉ mới bắt đầu nhận ra.

• Đó là thế hệ. Nó có thể tạo ra những điều mới. Chúng ta đang thấy điều này trong hình ảnh (Stable Diffusion, Dall-e) và âm nhạc (Google MusicLM) và thậm chí cả tài chính, gen và phát hiện tài nguyên. Nhưng nơi nhận được sự chú ý rộng rãi nhất là các chatbot như của OpenAI, Google, Perplexity và các công ty khác.
• Nó rất giỏi sáng tạo nhưng nó làm mọi thứ lên. Điều đó có nghĩa là chúng ta đang giao cho nó những công việc “thú vị” như nghệ thuật, văn xuôi và âm nhạc mà không có “câu trả lời đúng”. Nó cũng có nghĩa là một loạt thông tin sai lệch và một cuộc khủng hoảng trí tuệ đối với nhân loại.
• Nó vẫn cần rất nhiều sự đóng góp của con người để lọc đầu ra thành thứ gì đó có thể sử dụng được. Trên thực tế, nhiều bước trong quá trình tạo ra AI đàm thoại liên quan đến việc con người đưa ra những ví dụ về phản hồi tốt hoặc đánh giá các phản hồi mà nó đưa ra.
• Bởi vì nó thường sai, nên chúng ta cần có khả năng đổ lỗi cho ai đó. Người quyết định phải làm gì với đầu ra của nó là chịu trách nhiệm về hậu quả.
• It có thể lý do theo những cách mà chúng tôi không nghĩ nó có thể làm được. Chúng tôi không hiểu tại sao lại như vậy.

Con lắc và dân chủ hóa CNTT

Mặc dù, theo định nghĩa, thật khó để dự đoán mặt kia của một điểm kỳ dị, nhưng chúng ta có thể đưa ra một số phỏng đoán có cơ sở về việc công nghệ thông tin (CNTT) sẽ thay đổi như thế nào. Ngành CNTT đã trải qua hai sự thay đổi lớn trong thế kỷ qua:

1. Một con lắc không đổi, nó đang dao động từ việc tập trung các máy tính lớn sang bản chất phân tán của các máy khách web.
2. Đó là quá trình dân chủ hóa dần dần các nguồn tài nguyên, từ thời mà máy tính còn hiếm, quý giá và được CNTT bảo vệ cho đến thời đại mà các nhà phát triển và sau đó là chính khối lượng công việc có thể triển khai các tài nguyên khi cần.

Sơ đồ này cho thấy sự thay đổi đó:

Có một lớp khác diễn ra nhờ AI: Điện toán do người dùng kiểm soát. Chúng tôi đã thấy các công cụ không cần mã và ít mã như Unqork, Bubble, Webflow, Zapier và các công cụ khác giúp người dùng tạo ứng dụng dễ dàng hơn nhưng điều thú vị hơn nhiều là khi lời nhắc AI của người dùng khởi chạy mã. Chúng tôi thấy điều này trong trình thông dịch mã ChatGPT của OpenAI, trình thông dịch này sẽ viết và sau đó chạy các ứng dụng để xử lý dữ liệu.

Có khả năng sẽ có một con lắc khác xảy ra trong những năm tới khi các công ty như Apple bước vào cuộc cạnh tranh (những người đã xây dựng khả năng xử lý AI mạnh mẽ vào các chipset cây nhà lá vườn của họ để đón đầu ngày này). Lớp điện toán tiếp theo trông như thế này:

Xây dựng ngăn xếp thứ hai

Một dự đoán khác mà chúng ta có thể đưa ra về CNTT trong thời đại không xác định là các công ty sẽ có hai nhóm.

• Một người sẽ quyết định, thực hiện các nhiệm vụ có thể dự đoán được.
• Một người sẽ không xác định, tạo ra kết quả không mong đợi.

Có lẽ điều thú vị nhất là ngăn xếp thứ hai (không xác định) sẽ có thể viết mã mà ngăn xếp thứ nhất (xác định) có thể chạy - sớm thôi, tốt hơn con người.

Thập kỷ tới sẽ chứng kiến ​​sự gấp rút xây dựng các ngăn xếp thứ hai trên mọi tổ chức. Mọi công ty sẽ được đánh giá dựa trên giá trị của kho dữ liệu, thông tin độc quyền và cập nhật theo thời gian thực mà công ty sử dụng để đạt được kết quả tốt nhất từ ​​AI của mình. Mỗi ngăn xếp sẽ có các yêu cầu phần cứng, kiến ​​trúc, quản trị, giao diện người dùng và cấu trúc chi phí khác nhau.

Chúng ta không thể dự đoán AI sẽ định hình lại loài người như thế nào. Nhưng chúng ta có thể đưa ra những phỏng đoán có căn cứ về việc nó sẽ thay đổi CNTT doanh nghiệp như thế nào và những người thích ứng nhanh chóng sẽ có tư thế sẵn sàng tốt nhất để tận dụng những gì xảy ra sau đó.

Alistair cuộn là tác giả của nhiều cuốn sách về công nghệ, kinh doanh và xã hội, trong đó có cuốn Lean Analytics bán chạy nhất. Ông là người sáng lập và đồng chủ tịch của FWD50, hội nghị hàng đầu thế giới về đổi mới khu vực công, đồng thời từng là giám đốc điều hành khách mời tại Trường Kinh doanh Harvard, nơi ông đã giúp xây dựng chương trình giảng dạy về Khoa học dữ liệu và Tư duy phản biện. Ông là chủ tịch hội nghị của Vũ trụ dữ liệu 2024.

Gặp gỡ tác giả tại Data Universe

Tham gia cùng tác giả, Alistair Croll, tại vũ trụ dữ liệu, diễn ra từ ngày 10 đến ngày 11 tháng 2024 năm XNUMX, tại NYC, nơi ông sẽ chủ trì buổi ra mắt khai mạc hội nghị AI, dữ liệu và bất khả tri về thương hiệu mới được thiết kế cho toàn bộ cộng đồng AI và dữ liệu toàn cầu.

Kết hợp TẤT CẢ lại với nhau - Data Universe chào đón các chuyên gia dữ liệu ở mọi cấp độ kỹ năng và vai trò, cũng như các doanh nhân, giám đốc điều hành và đối tác trong ngành tham gia với những hiểu biết mới nhất và có liên quan do chuyên gia hướng dẫn về dữ liệu, phân tích, ML và AI được khám phá trong các ngành , để giúp bạn phát triển cùng với các chuẩn mực, công cụ, kỹ thuật và kỳ vọng đang thay đổi nhanh chóng, làm thay đổi tương lai của doanh nghiệp và xã hội. Hãy tham gia cùng chúng tôi tại Trung tâm North Javits ở NYC vào tháng 4 này để trở thành một phần của tương lai của dữ liệu và AI.

INFORMS rất vui khi được trở thành đối tác chiến lược của Data Universe 2024 và sẽ trình bày bốn buổi trong hội nghị.

Tín dụng hình ảnh nổi bật: Growtika/Unsplash

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://dataconomy.com/2024/04/04/building-the-second-stack/