Trong mối quan hệ ngày càng phát triển giữa công nghệ và xã hội, con người đã cho thấy mình có khả năng thích nghi đáng kinh ngạc. Những gì từng khiến chúng ta nghẹt thở, sẽ sớm hòa nhập vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
Các chức năng đáng kinh ngạc của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT chỉ vài tháng trước đây, là hình ảnh thu nhỏ của AI tiên tiến. Tất nhiên, chúng hiện chỉ là các tiện ích bổ sung và phần bổ sung cho trình soạn thảo văn bản và công cụ tìm kiếm của chúng tôi.
Chúng tôi sẽ sớm thấy mình dựa vào khả năng của họ và kết hợp liền mạch chúng vào thói quen của chúng tôi.
Tuy nhiên, quá trình thích nghi nhanh chóng này để lại cho chúng ta một câu hỏi dai dẳng: điều gì tiếp theo? Khi kỳ vọng của chúng tôi thay đổi, chúng tôi không khỏi băn khoăn về sự đổi mới tiếp theo sẽ thu hút trí tưởng tượng của chúng tôi.
Mọi người sẽ cố gắng để đạt được tất cả các loại thông minh - và không thông minh lắm – những thứ có AI. Nhiều ý tưởng sẽ thất bại, những ý tưởng khác sẽ có tác động lâu dài.
Quả cầu pha lê của chúng tôi không tốt hơn quả cầu pha lê của bạn là mấy, nhưng chúng ta có thể cố gắng nghĩ về những gì sắp tới một cách có cấu trúc. Để AI có tác động lâu dài, nó không chỉ khả thi về mặt công nghệ mà còn khả thi về mặt kinh tế và được chấp nhận về mặt quy tắc – nói cách khác, nó tuân thủ các giá trị mà xã hội yêu cầu chúng ta tuân theo.
Có một số công nghệ AI đang chờ đợi bên lề ngay bây giờ và hứa hẹn. Bốn người mà chúng tôi nghĩ đang chờ đợi trong cánh là GPT cấp độ tiếp theo, rô bốt hình người, luật sư AI và khoa học do AI điều khiển. Các lựa chọn của chúng tôi có vẻ sẵn sàng từ quan điểm công nghệ, nhưng liệu chúng có đáp ứng cả ba tiêu chí mà chúng tôi đã đề cập hay không lại là một vấn đề khác. Chúng tôi chọn bốn điều này vì chúng là những điều liên tục xuất hiện trong các cuộc điều tra của chúng tôi về sự tiến bộ của công nghệ AI.
1. AI trợ giúp pháp lý
Công ty khởi nghiệp DoNotPay tuyên bố có xây dựng một chatbot hợp pháp – được xây dựng trên công nghệ LLM – có thể tư vấn cho các bị cáo trước tòa.
Công ty gần đây cho biết họ sẽ để hệ thống AI của mình trợ giúp hai bị cáo tranh vé phạt quá tốc độ trong thời gian thực. Được kết nối thông qua một chiếc tai nghe, AI có thể lắng nghe các thủ tục tố tụng và thì thầm các lập luận pháp lý vào tai bị cáo, người này sau đó sẽ lặp lại to chúng cho thẩm phán nghe.
Sau những lời chỉ trích và một vụ kiện cho hành nghề luật không giấy phép, công ty khởi nghiệp đã hoãn buổi ra mắt phòng xử án của AI. Do đó, tiềm năng của công nghệ sẽ không được quyết định bởi những hạn chế về công nghệ hoặc kinh tế, mà bởi thẩm quyền của hệ thống pháp luật.
Luật sư là những chuyên gia được trả lương cao và chi phí kiện tụng cao, vì vậy tiềm năng kinh tế cho tự động hóa là rất lớn. Tuy nhiên, các hệ thống luật pháp Hoa Kỳ hiện dường như phản đối robot đại diện cho con người tại tòa án.
2. Hỗ trợ khoa học AI
Các nhà khoa học đang ngày càng chuyển sang AI để hiểu rõ hơn. Học máy, trong đó một hệ thống AI cải thiện những gì nó làm theo thời gian, đang được sử dụng để xác định các mẫu trong dữ liệu. Điều này cho phép các hệ thống đề xuất các giả thuyết khoa học mới – những lời giải thích được đề xuất cho các hiện tượng trong tự nhiên. Những điều này thậm chí có thể có khả năng vượt qua các giả định và thành kiến của con người.
Ví dụ, các nhà nghiên cứu tại Đại học Liverpool đã sử dụng một hệ thống máy học được gọi là mạng lưới thần kinh để xếp hạng các kết hợp hóa học cho vật liệu pin, hướng dẫn các thí nghiệm của họ và tiết kiệm thời gian.
Sự phức tạp của mạng lưới thần kinh có nghĩa là có những lỗ hổng trong hiểu biết của chúng ta về cách chúng thực sự đưa ra quyết định - cái gọi là vấn đề hộp đen. Tuy nhiên, có những kỹ thuật có thể làm sáng tỏ logic đằng sau câu trả lời của họ và điều này có thể dẫn đến những khám phá bất ngờ.
Mặc dù AI hiện không thể đưa ra các giả thuyết một cách độc lập, nhưng nó có thể truyền cảm hứng cho các nhà khoa học tiếp cận vấn đề từ những quan điểm mới.
3. AutoGPT
Chúng ta sẽ sớm thấy nhiều phiên bản mới hơn của chatbot AI dựa trên công nghệ LLM mới nhất, được gọi là GPT-4. Chúng ta sẽ thấy AI có thể xử lý các loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh và lời nói, cũng như văn bản. Chúng được gọi là hệ thống đa phương thức.
Nhưng hãy nhìn xa hơn một chút vào tương lai. GPT tự động, một công cụ AI tiên tiến được phát hành bởi Small Gravitas, đã được tạo nên làn sóng trong ngành công nghệ.
Auto-GPT được đưa ra một mục tiêu chung, chẳng hạn như lập kế hoạch cho một bữa tiệc sinh nhật và chia mục tiêu đó thành các nhiệm vụ phụ để sau đó nó tự hoàn thành mà không cần con người nhập liệu. Điều này làm cho nó khác biệt với ChatGPT.
Auto-GPT kết hợp các tác nhân hoặc hệ thống AI đưa ra quyết định dựa trên các quy tắc và mục tiêu được xác định trước. Bất chấp những hạn chế về cài đặt, chẳng hạn như sự cố chức năng khi sử dụng với Windows, Auto-GPT cho thấy tiềm năng lớn trong các ứng dụng khác nhau.
4. Robot hình người
Rô bốt hình người – những loại có hình dáng và cử động giống chúng ta – đã tiến bộ đáng kể kể từ Thử thách người máy Darpa đầu tiên vào năm 2015, một cuộc thi mà các đội chế tạo rô bốt để thực hiện một loạt nhiệm vụ phức tạp do ban tổ chức đặt ra. Chúng bao gồm ra khỏi ô tô, mở cửa và khoan một lỗ trên tường. Nhiều người đấu tranh để đạt được các mục tiêu.
Tuy nhiên, các công ty khởi nghiệp hiện đang phát triển “người máy” có khả năng thực hiện các nhiệm vụ như thế này và được sử dụng trong các nhà kho và nhà máy.
Một báo cáo về thử thách người máy Darpa vào năm 2015.
Những tiến bộ trong các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo như thị giác máy tính, cũng như trong các loại pin đậm đặc năng lượng cung cấp dòng điện cao trong thời gian ngắn, đã cho phép rô-bốt có thể điều hướng các môi trường phức tạp, duy trì sự cân bằng động - trong thời gian thực. Figure AI, một công ty chế tạo rô-bốt hình người cho công việc nhà kho, đã nhận được khoản tài trợ đầu tư trị giá 70 triệu đô la Mỹ (55 triệu bảng Anh).
Các công ty khác, bao gồm 1X, Apptronik và Tesla, cũng đang đầu tư vào robot hình người, điều này cho thấy lĩnh vực này đang trưởng thành. Rô-bốt hình người mang lại lợi thế hơn so với các rô-bốt khác trong các nhiệm vụ yêu cầu điều hướng, khả năng cơ động và khả năng thích ứng vì một phần, chúng sẽ hoạt động trong môi trường được xây dựng dựa trên nhu cầu của con người.
Nhìn lâu
Thành công lâu dài của bốn điều này sẽ phụ thuộc vào nhiều thứ hơn là chỉ sức mạnh tính toán.
Rô-bốt hình người có thể không đạt được lực kéo nếu chi phí sản xuất và bảo trì lớn hơn lợi ích mà chúng mang lại. Luật sư AI và trợ lý chatbot có thể sở hữu hiệu suất vượt trội. Tuy nhiên, việc áp dụng chúng có thể bị dừng lại nếu quyết định của họ mâu thuẫn với “la bàn đạo đức” của xã hội hoặc luật pháp không đồng ý với việc sử dụng chúng.
Đạt được sự cân bằng giữa hiệu quả chi phí và các giá trị của xã hội là rất quan trọng để đảm bảo những công nghệ này có thể thực sự phát triển.
Giới thiệu về Tác giả
Fabian Stephany, Giảng viên, Đại học Oxford và Johann Laux, Nhà nghiên cứu sau Tiến sĩ, Đại học Oxford
Bài viết này được tái bản từ Conversation theo giấy phép Creative Commons. Đọc ban đầu bài viết.
