Dự đoán 2025: Năm của Trí tuệ nhân tạo tổng hợp cho việc áp dụng doanh nghiệp

Năm mới sẽ mang lại việc áp dụng trí tuệ nhân tạo theo những cách mà chúng ta chưa từng thấy trước đây, sau khi tái đánh giá những gì chúng ta hiện biết có thể đạt được trong doanh nghiệp. Biểu đồ kiến thức hỗ trợ trí tuệ nhân tạo tổng hợp sẽ đứng ở vị trí trung tâm khi chúng thêm nhiên liệu để chuyển đổi thông tin không cấu trúc thành kiến thức có thể hành động. Cùng với các công cụ khác như GraphRAG giúp Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (GenAI) hiệu quả hơn, chúng sẽ tiếp tục mở đường cho cách trí tuệ nhân tạo tích hợp vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Quan điểm thực tế về những gì có thể được thực hiện với các mô hình Trí tuệ nhân tạo tổng hợp sẽ mang lại năm của trí tuệ nhân tạo tổng hợp

Các tổ chức đang bắt đầu triển khai tiềm năng của GenAI để giải quyết các vấn đề thực tế. Trong năm mới, chúng ta sẽ thấy nó được áp dụng theo những cách chưa từng thấy trước đây, nhưng khi nói đến việc áp dụng trí tuệ nhân tạo cho người dùng doanh nghiệp, các mô hình vẫn chưa đủ mạnh để giải quyết các vấn đề phức tạp. Hãy lấy con người chúng ta làm ví dụ, chúng ta thông minh và hiệu quả hơn với các công cụ, và chúng ta đã có thể đạt được nhiều hơn với sự tiếp cận đến máy tính, thư viện và máy tính. Chúng ta không thể mong đợi các mô hình ngôn ngữ làm tất cả những gì chúng ta cần chúng làm tại giai đoạn này, đặc biệt là trong môi trường doanh nghiệp, mà không có công cụ phù hợp. Thêm biểu đồ kiến thức hỗ trợ tải trọng công việc trí tuệ nhân tạo tổng hợp sẽ cho phép hệ thống được tận dụng và hưởng lợi rộng rãi trong doanh nghiệp.

Một cuộc cách mạng về xếp hạng thông tin với GraphRAG

Trong những ngày đầu của Internet, các công cụ tìm kiếm chính là AltaVista và Lycos. Một truy vấn tìm kiếm sẽ lập chỉ mục tất cả các từ trên một trang và cung cấp kết quả theo thứ hạng trang. Cuối cùng, Google đã đổi mới điều này bằng cách xem xét cách các trang liên quan đến nhau. Các trang trở nên quan trọng hơn nếu các trang quan trọng khác được trỏ đến chúng. Quy tắc này chỉ có thể khi bạn xem web như một biểu đồ. Đây là cách chúng ta đã kết thúc với Google và thứ hạng trang như chúng ta biết ngày nay. Hơn nữa, khi Google bắt đầu chuyển đổi dữ liệu văn bản thành biểu đồ kiến thức vào năm 2012, chúng ta đã thấy sự tiến hóa của cách người dùng nhận được thông tin cấu trúc về các thực thể thực tế khi tìm kiếm.

Trong năm tới, sẽ có một sự tiến bộ tương tự như chúng ta đã thấy với Internet từ tìm kiếm từ khóa đến tìm kiếm dựa trên mạng và cấu trúc biểu đồ. Tìm kiếm dựa trên văn bản được chuyển đổi thành biểu diễn cấu trúc cũng sẽ xảy ra với các mô hình ngôn ngữ, mang lại lợi ích lớn cho doanh nghiệp. Khi chúng ta tiến bộ với GenAI, chúng ta bắt đầu thấy điều gì đó tương tự với GenAI tận dụng RAG, nó chuyển đổi mỗi từ hoặc mỗi phần của tài liệu thành một vector, cho phép chúng ta đưa một câu hỏi và ánh xạ nó đến từng từ trên tài liệu.

Tôi tin rằng sự lặp lại tiếp theo của tìm kiếm sẽ chuyển sang sử dụng sự kết hợp giữa biểu đồ kiến thức và RAG. Điều này làm cho tài liệu tham chiếu và nhanh chóng tìm thấy chúng có điều gì đó chung và liên kết nó như một kết nối khi nó làm việc để trả lời một truy vấn. Theo thời gian, có khả năng hầu hết những gì chúng ta đã ghi chép sẽ được chuyển đổi thành thông tin cấu trúc sẽ được đưa vào biểu đồ kiến thức cho phép lý lẽ xảy ra khi chúng ta được yêu cầu tìm kiếm. Sẽ có sự nhấn mạnh vào việc nhanh chóng chuyển đổi thông tin văn bản không cấu trúc thành thông tin cấu trúc cho kiến thức biểu tượng để nó trở nên có thể hành động.

Giao diện của Internet đang thay đổi, cuộc sống hàng ngày của chúng ta sẽ thấy việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trước lực lượng lao động

Là người lớn lên với Google, không thể tránh khỏi việc nhận thấy rằng giao diện của Internet đang bắt đầu thay đổi. Sự gia tăng của việc áp dụng ChatGPT đã tiến bộ thành cơ chế chính cho cách thế hệ tiếp theo giao tiếp với Internet. Khi chúng ta tiếp tục thấy sự áp dụng này trong năm 2025 và hơn thế nữa, nó sẽ có tác động đáng kể đến cách các ngành như quảng cáo tiến hóa để duy trì lợi thế cạnh tranh.

Như với hầu hết các đổi mới công nghệ, chúng ta sẽ triển khai chúng trong cuộc sống cá nhân trước. Tôi tin rằng chúng ta sẽ thấy điều này xảy ra với các trợ lý cá nhân như Siri hoặc Alexa dựa trên các mô hình ngôn ngữ lý lẽ và phát triển các mẫu tự nhiên cho thói quen hàng ngày của chúng ta. Khi chúng ta bắt đầu thấy mọi người phụ thuộc nhiều hơn vào hỗ trợ cá nhân bên ngoài công việc, kỳ vọng của việc có các trợ lý tương tự tại nơi làm việc sẽ theo sát.

Tái cân bằng ngân sách cho việc triển khai Trí tuệ nhân tạo tổng hợp trong doanh nghiệp

Giờ đây chu kỳ tăng trưởng trí tuệ nhân tạo đã ở phía sau chúng ta, mọi người đang tiếp cận GenAI một cách thực tế hơn. Trong năm rưỡi qua, nhiều người đã chi một phần lớn ngân sách của họ cho GenAI, và họ có thể đã đặt các lĩnh vực quan trọng khác của dấu chân CNTT và dữ liệu lên ghế sau và đầu tư không đủ. Vì vậy, năm tới, chúng ta sẽ thấy nhiều tổ chức tái cân bằng ngân sách tốt hơn để làm được nhiều hơn. Giờ đây chúng ta đã có cái nhìn và sự phơi bày về cách GenAI có thể hoạt động hoặc không hoạt động cho một tổ chức, các doanh nghiệp đó có thể cân bằng đầu tư giữa GenAI và tất cả các sáng kiến quan trọng khác.