ChatGPT có thể cho chúng ta biết gì về sự phát triển của trí tuệ nhân tạo?

Trong thập kỷ qua, trí tuệ nhân tạo (AI) đã gợi ra cả giấc mơ về một sự chuyển đổi lớn trong ngành công nghệ và sự lo lắng sâu sắc xung quanh sự phân nhánh tiềm năng của nó. Elon Musk, người có tiếng nói hàng đầu trong ngành công nghệ, đã chứng minh tính hai mặt này. Anh ấy đồng thời hứa hẹn một thế giới ô tô chạy bằng AI tự động trong khi cảnh báo chúng tôi về những rủi ro liên quan đến AI, thậm chí kêu gọi tạm dừng phát triển AI. Điều này đặc biệt mỉa mai khi Musk là nhà đầu tư sớm vào OpenAI, được thành lập vào năm 2015.

Một trong những phát triển thú vị và đáng quan tâm nhất thúc đẩy làn sóng nghiên cứu AI hiện nay là AI tự trị. Các hệ thống AI tự trị có thể tự thực hiện các nhiệm vụ, đưa ra quyết định và thích ứng với các tình huống mới mà không cần sự giám sát liên tục của con người hoặc lập trình theo từng nhiệm vụ. Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất hiện nay là ChatGPT, một cột mốc quan trọng trong quá trình phát triển của trí tuệ nhân tạo. Hãy xem ChatGPT ra đời như thế nào, nó sẽ đi về đâu và công nghệ này có thể cho chúng ta biết điều gì về tương lai của AI.

Xây dựng hướng tới AI tự trị

Câu chuyện về trí tuệ nhân tạo là một câu chuyện hấp dẫn về sự tiến bộ và hợp tác giữa các ngành. Nó bắt đầu vào đầu thế kỷ 20 với những nỗ lực tiên phong của Santiago Ramón y Cajal, một nhà khoa học thần kinh, người đã sử dụng sự hiểu biết của mình về bộ não con người để tạo ra khái niệm về mạng lưới thần kinh, nền tảng của AI hiện đại. Mạng lưới thần kinh là hệ thống máy tính mô phỏng cấu trúc của bộ não con người và hệ thần kinh để tạo ra trí thông minh dựa trên máy móc. Một thời gian sau, Alan Turing bận rộn phát triển máy tính hiện đại và đề xuất Thử nghiệm Turing, một phương tiện đánh giá xem liệu một cỗ máy có thể thể hiện hành vi thông minh giống con người hay không. Những phát triển này đã thúc đẩy một làn sóng quan tâm đến AI.

Kết quả là, những năm 1950 chứng kiến ​​John McCarthy, Marvin Minsky và Claude Shannon khám phá triển vọng của AI, và Frank Rosenblatt đã đặt ra thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo”. Những thập kỷ tiếp theo chứng kiến ​​hai bước đột phá lớn. Đầu tiên là hệ thống chuyên gia, là hệ thống AI được thiết kế riêng để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, phù hợp với từng ngành. Thứ hai là các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, như các chatbot thời kỳ đầu. Với sự xuất hiện của các bộ dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán ngày càng được cải thiện trong những năm 2000 và 2010, các kỹ thuật học máy đã phát triển mạnh mẽ, đưa chúng ta đến với AI tự động.

Bước quan trọng này cho phép các hệ thống AI thực hiện các tác vụ phức tạp mà không cần lập trình theo từng trường hợp cụ thể, mở ra nhiều mục đích sử dụng khác nhau. Một hệ thống tự trị như vậy – Chat GPT từ OpenAI – tất nhiên gần đây đã được biết đến rộng rãi nhờ khả năng học hỏi tuyệt vời từ lượng dữ liệu khổng lồ và tạo ra các phản hồi mạch lạc, giống như con người.

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

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

Chỉ với kiến ​​​​thức, mô hình GPT-4 của OpenAI không thể xử lý nhiều hơn một mẩu thông tin. Chỉ với bối cảnh, công nghệ không thể hiểu bất cứ điều gì về các đối tượng hoặc khái niệm mà nó đang bối cảnh hóa. Nhưng kết hợp cả hai, và điều gì đó đáng chú ý sẽ xảy ra. Mô hình có thể trở nên độc lập. Nó có thể hiểu và học hỏi. Áp dụng điều đó cho văn bản và bạn có ChatGPT. Áp dụng nó cho ô tô, và bạn có xe tự hành, v.v.

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 lưới thần kinh 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 trên thị trường? Một số người đã chỉ ra lượng dữ liệu đáng kinh ngạc do internet cung cấp là sự thay đổi lớn đã thúc đẩy ChatGPT. Tuy nhiên, nếu đó là tất cả những gì cần thiết, có khả năng Google 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 có tên tăng cường học hỏi từ phản hồi của con người (RLHF). OpenAI đã sử dụng RHLF để đào tạo thuật toán OpenAI để hiểu cả kiến ​​thức và ngữ cảnh. OpenAI không tạo ra ý tưởng về RLHF, nhưng công ty là một trong những công ty đầu tiên dựa hoàn toàn vào nó để phát triển một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT.

RLHF chỉ đơn giản là cho phép thuật toán tự sửa lỗi dựa trên phản hồi. Vì vậy, mặc dù ChatGPT tự chủ về cách tạo ra phản hồi ban đầu cho lời nhắc, nhưng nó có một hệ thống phản hồi cho phép ChatGPT biết liệu phản hồi của nó là chính xác hay có vấn đề theo một cách nào đó. Điều đó có nghĩa là nó có thể liên tục ngày càng tốt hơn mà không cần thay đổi đáng kể về lập trình. Mô hình này dẫn đến một hệ thống trò chuyện học hỏi nhanh đã nhanh chóng gây bão trên toàn thế giới.

AI tự động sẽ thay thế công nhân của con người?

Thời đại mới của AI tự trị đã bắt đầu. Trước đây, chúng ta có những cỗ máy có thể hiểu các khái niệm khác nhau ở một mức độ nào đó, nhưng chỉ trong các lĩnh vực và ngành có tính đặc thù cao. Ví dụ: phần mềm AI dành riêng cho ngành đã được sử dụng trong y học một thời gian. Nhưng việc tìm kiếm AI tự trị hoặc AI chung – nghĩa là AI có thể tự hoạt động để thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau trong các lĩnh vực khác nhau với mức độ thông minh giống con người – cuối cùng đã tạo ra kết quả đáng chú ý trên toàn cầu vào năm 2022, khi Chat GPT một cách khéo léo và dứt khoát vượt qua bài kiểm tra Turing.

Có thể hiểu được, một số người bắt đầu lo sợ rằng chuyên môn, công việc và thậm chí cả những phẩm chất độc đáo của con người họ 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 thấy một hệ thống AI cụ thể có thể “giống con người” đến mức nào.

Ví dụ, Roger Penrose, người đã đoạt giải Nobel Vật lý năm 2020, lập luận rằng việc vượt qua bài kiểm tra Turing không nhất thiết chỉ ra trí thông minh hay 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 máy móc sẽ không bao giờ có thể tái tạo kiểu quá trình suy nghĩ của con người làm phát sinh ý thức.

Vì vậy, việc vượt qua bài kiểm tra Turing không phải là thước đo thực sự của trí thông minh, bởi vì nó chỉ kiểm tra khả năng bắt chước hành vi của con người của máy móc, chứ không phải khả năng hiểu và suy luận thực sự về thế giới. Trí thông minh thực sự đòi hỏi ý thức và khả năng hiểu bản chất của thực tế, điều mà máy móc không thể sao chép được. Điều đó có nghĩa là, không thay thế chúng tôi, ChatGPT và phần mềm tương tự khác sẽ chỉ cung cấp các công cụ giúp chúng tôi cải thiện và tăng hiệu quả trong nhiều lĩnh vực.

Lời cuối

Vì vậy, máy móc sẽ có thể hoàn thành nhiều nhiệm vụ một cách tự động, theo những cách mà chúng ta chưa bao giờ nghĩ là có thể từ việc hiểu và viết nội dung, đến bảo mật lượng thông tin khổng lồ, thực hiện các ca phẫu thuật phức tạp và điều khiển ô tô của chúng ta. Tuy nhiên, hiện tại, ít nhất là trong thời đại công nghệ hiện nay, những người lao động có năng lực không cần phải lo sợ về công việc của họ. Ngay cả các hệ thống AI tự trị cũng không có trí thông minh của con người. Họ chỉ có thể hiểu và thực hiện tốt hơn con người chúng ta ở một số nhiệm vụ nhất định. Nhìn chung, họ không thông minh hơn chúng ta và không gây ra mối đe dọa đáng kể nào đối với lối sống của chúng ta; ít nhất, không phải trong làn sóng phát triển AI này.