Những gì ChatGPT có thể cho chúng ta biết về sự tiến hóa của Trí tuệ nhân tạo?

Trong thập kỷ qua, trí tuệ nhân tạo (AI) đã gây ra cả những giấc mơ về một sự chuyển đổi lớn trong ngành công nghệ và một nỗi lo lắng sâu sắc về những tác động tiềm tàng của nó. Elon Musk, một tiếng nói hàng đầu trong ngành công nghệ, đã thể hiện sự двусмысленность này. Ông đồng thờipromising một thế giới với xe tự hành được trang bị AI trong khi cảnh báo chúng ta về những rủi ro liên quan đến AI, thậm chí kêu gọi ngừng phát triển AI. Điều này đặc biệt là ironice khi xem xét Musk là một trong những nhà đầu tư sớm của OpenAI, được thành lập vào năm 2015.

Một trong những phát triển thú vị và đáng lo ngại nhất trong làn sóng nghiên cứu AI hiện tại là AI tự chủ. Các hệ thống AI tự chủ có thể thực hiện nhiệm vụ, đưa ra quyết định và thích nghi với tình huống mới mà không cần giám sát hoặc lập trình liên tục của con người. Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất hiện nay là ChatGPT, một cột mốc quan trọng trong sự tiến hóa của trí tuệ nhân tạo. Hãy cùng xem xét cách ChatGPT ra đời, nó đang đi đến đâu và công nghệ này có thể cho chúng ta biết gì về tương lai của AI.

Xây dựng hướng tới AI tự chủ

Câu chuyện về trí tuệ nhân tạo là một câu chuyện hấp dẫn về tiến bộ và hợp tác giữa các lĩnh vực. Nó bắt đầu từ đầu thế kỷ 20 với những nỗ lực tiên phong của Santiago Ramón y Cajal, một nhà khoa học thần kinh đã sử dụng hiểu biết của mình về não bộ con người để tạo ra khái niệm về mạng nơ-ron, mộtcornerstone của AI hiện đại. Mạng nơ-ron là các hệ thống máy tính mô phỏng cấu trúc của não bộ và hệ thống thần kinh con người để tạo ra trí tuệ dựa trên máy. Một thời gian sau, Alan Turing đã phát triển máy tính hiện đại và đề xuất Bài kiểm tra Turing, một phương tiện để đánh giá liệu một máy có thể thể hiện hành vi thông minh giống như con người hay không. Những phát triển này đã tạo ra một làn sóng quan tâm đến AI.

Kết quả là, những năm 1950 đã chứng kiến John McCarthy, Marvin Minsky và Claude Shannon khám phá các triển vọng của AI, và Frank Rosenblatt đã tạo ra thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo”. Những thập kỷ sau đó đã chứng kiến hai đột phá lớn. Đầu tiên là các hệ thống chuyên gia, những hệ thống AI được thiết kế riêng để thực hiện các nhiệm vụ chuyên ngành, cụ thể cho từng ngành công nghiệp. Thứ hai là các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, như các chương trình trò chuyện sớm. Với sự xuất hiện của các tập dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán ngày càng tốt hơn trong những năm 2000 và 2010, các kỹ thuật học máy đã phát triển mạnh, dẫn chúng ta đến AI tự chủ.

Bước tiến quan trọng này cho phép các hệ thống AI thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà không cần lập trình từng trường hợp, mở ra một loạt các ứng dụng. Một trong những hệ thống tự chủ như vậy – Chat GPT từ OpenAI – đã trở nên nổi tiếng gần đây vì khả năng học hỏi từ lượng dữ liệu khổng lồ và tạo ra các phản hồi giống như con người, mạch lạc.

Điều gì đã làm cho AI tự chủ trở nên khả thi?

Vậy cơ sở của ChatGPT là gì? Chúng ta có hai khả năng cơ bản cho phép chúng ta suy nghĩ. Chúng ta có kiến thức, dù đó là về các đối tượng vật lý hay các khái niệm, và chúng ta có sự hiểu biết về những thứ đó trong mối quan hệ với các cấu trúc phức tạp như ngôn ngữ, logic, v.v. Việc chuyển giao kiến thức và hiểu biết đó sang máy móc là một trong những thách thức khó khăn nhất trong AI.

Với kiến thức alone, mô hình GPT-4 của OpenAI không thể xử lý hơn một mảnh thông tin. Với bối cảnh alone, công nghệ không thể hiểu bất cứ điều gì về các đối tượng hoặc khái niệm mà nó đang bối cảnh hóa. Nhưng khi kết hợp cả hai, điều kỳ diệu xảy ra. Mô hình có thể trở nên tự chủ. Nó có thể hiểu và học. Áp dụng điều đó vào văn bản, bạn có ChatGPT. Áp dụng nó vào xe hơi, bạn có lái xe tự động, và như vậy.

OpenAI không đơn độc trong lĩnh vực của mình, và nhiều công ty đã phát triển các thuật toán học máy và sử dụng mạng nơ-ron để tạo ra các thuật toán có thể xử lý cả kiến thức và bối cảnh trong nhiều thập kỷ. Vậy điều gì đã thay đổi khi ChatGPT xuất hiện? Một số người đã chỉ ra lượng dữ liệu khổng lồ được cung cấp bởi internet là sự thay đổi lớn đã thúc đẩy ChatGPT. Tuy nhiên, nếu đó là tất cả những gì cần thiết, có lẽ Google sẽ đã đánh bại OpenAI vì sự thống trị của Google đối với tất cả dữ liệu đó. Vậy OpenAI đã làm điều đó như thế nào?

Một trong những vũ khí bí mật của OpenAI là một công cụ mới gọi là học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF). OpenAI đã sử dụng RLHF để đào tạo thuật toán OpenAI để hiểu cả kiến thức và bối cảnh. OpenAI không tạo ra ý tưởng về RLHF, nhưng công ty là một trong những công ty đầu tiên phụ thuộc hoàn toàn vào nó cho việc phát triển một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT.

RLHF đơn giản cho phép thuật toán tự sửa dựa trên phản hồi. Vì vậy, trong khi ChatGPT tự chủ trong việc tạo ra phản hồi ban đầu cho một lời nhắc, nó có một hệ thống phản hồi cho phép nó biết liệu phản hồi của nó có chính xác hay có vấn đề nào. Điều đó có nghĩa là nó có thể liên tục cải thiện mà không cần thay đổi lập trình đáng kể. Mô hình này dẫn đến một hệ thống trò chuyện nhanh chóng học hỏi đã nhanh chóng làm nên tên tuổi trên thế giới.

Liệu AI tự chủ có thay thế công nhân con người?

Thời đại mới của AI tự chủ đã bắt đầu. Trong quá khứ, chúng ta đã có máy móc có thể hiểu các khái niệm khác nhau đến một mức độ nhất định, nhưng chỉ trong các lĩnh vực và ngành công nghiệp cụ thể. Ví dụ, phần mềm AI chuyên ngành đã được sử dụng trong y học trong một thời gian. Nhưng việc tìm kiếm AI tự chủ hoặc AI chung – nghĩa là AI có thể hoạt động độc lập để thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau trong các lĩnh vực khác nhau với một mức độ thông minh giống như con người – cuối cùng đã tạo ra những kết quả đáng chú ý trên toàn cầu vào năm 2022, khi Chat GPT dễ dàng và quyết đoán vượt qua bài kiểm tra Turing.

Hiểu được, một số người bắt đầu lo sợ rằng chuyên môn, công việc và thậm chí những phẩm chất độc đáo của con người có thể bị thay thế bởi các hệ thống AI thông minh như ChatGPT. Mặt khác, việc vượt qua bài kiểm tra Turing không phải là một chỉ số lý tưởng cho việc một hệ thống AI “giống như con người” đến mức nào.

Ví dụ, Roger Penrose, người đã giành giải Nobel Vật lý vào năm 2020, cho rằng việc vượt qua bài kiểm tra Turing không nhất thiết chỉ ra sự thông minh hoặc ý thức thực sự. Ông lập luận rằng có một sự khác biệt cơ bản giữa cách máy tính và con người xử lý thông tin và rằng máy móc sẽ không bao giờ có thể tái tạo các quá trình suy nghĩ của con người dẫn đến ý thức.

Vậy, việc vượt qua bài kiểm tra Turing không phải là một thước đo thực sự về trí tuệ, vì nó chỉ kiểm tra khả năng của máy móc trong việc bắt chước hành vi của con người, thay vì khả năng thực sự hiểu và lý luận về thế giới. Trí tuệ thực sự đòi hỏi ý thức và khả năng hiểu bản chất của thực tại, điều mà không thể được tái tạo bởi máy móc. Điều đó có nghĩa là, thay vì thay thế chúng ta, ChatGPT và các phần mềm tương tự sẽ chỉ cung cấp các công cụ để giúp chúng ta cải thiện và tăng hiệu quả trong nhiều lĩnh vực.

Suy nghĩ cuối cùng

Vậy, máy móc sẽ có thể hoàn thành nhiều nhiệm vụ tự chủ theo những cách chúng ta chưa bao giờ nghĩ đến, từ việc hiểu và tạo nội dung, đến bảo mật lượng thông tin khổng lồ, thực hiện các cuộc phẫu thuật tinh vi và lái xe của chúng ta. Nhưng, ít nhất là trong thời đại công nghệ hiện tại, những người lao động có năng lực không cần phải lo lắng về việc mất việc. Thậm chí các hệ thống AI tự chủ không có trí tuệ của con người. Họ chỉ có thể hiểu và thực hiện tốt hơn con người ở một số nhiệm vụ nhất định. Họ không thông minh hơn chúng ta tổng thể, và họ không đe dọa đáng kể đến lối sống của chúng ta; ít nhất, không trong làn sóng phát triển AI này.