Bạn có đang tự hỏi sự ồn ào xung quanh ChatGPT là gì không? Bạn đã tìm thấy bất kỳ ứng dụng thực tế nào cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và công cụ tạo ảnh AI chưa? Nếu câu trả lời là chưa, bạn không hề đơn độc. Trong bối cảnh công nghệ AI đang phát triển như vũ bão, việc đánh giá khách quan và chuyên sâu về khả năng cũng như những hạn chế thực tế của AI tạo sinh là vô cùng cần thiết. Bài viết này sẽ đi sâu vào những quan điểm về việc tích hợp AI vào công việc và cuộc sống cá nhân, đồng thời phân tích những thách thức, cơ hội mà công nghệ này mang lại cho người dùng Việt Nam.
AI: Hơn Cả Một Từ Khóa “Buzzword” Hay Chỉ Là Hiện Tượng Tạm Thời?
Có vẻ như cả thế giới đã phát cuồng vì AI. Khá hiếm có thuật ngữ nào có thể đột phá vào dòng chảy chính như “AI” đã làm được. Giờ đây, AI tham gia vào danh sách các thuật ngữ như ứng dụng di động, VR (thực tế ảo), và tiền điện tử – những từ mà ngay cả người thân của bạn cũng có thể hỏi “có gì mà ồn ào thế?”. Giống như ba ví dụ trên, AI cũng có thể khiến nhiều người cảm thấy đây chỉ là một trào lưu nhất thời.
Điều này không có nghĩa là không có những ứng dụng hợp pháp cho loại công nghệ này, nhưng các công cụ như ChatGPT, Google Gemini và Bing Chat đôi khi vẫn mang lại cảm giác là một mánh lới quảng cáo. Với nhiều người, sự nổi tiếng của AI đã đi trước khả năng thực tế của nó. Thuật ngữ này đã xuất hiện trên các chương trình truyền hình ban ngày vì những lý do không mấy tích cực, chẳng hạn như khả năng giúp gian lận trong các bài tập, hoặc phản ứng dữ dội từ các nghệ sĩ mà tác phẩm sáng tạo của họ đã được sử dụng để đào tạo nhiều mô hình.
Các ứng dụng hứa hẹn nhất của AI, một cách khách quan, lại là những điều mà đa số chúng ta sẽ hưởng lợi mà không cần phải tương tác trực tiếp với công nghệ. Học máy (Machine Learning) đã được sử dụng trong phát triển sản phẩm, nghiên cứu y tế và giải quyết các bài toán toán học trong nhiều thập kỷ. Ví dụ, định luật Eroom (định luật Moore đảo ngược) quan sát rằng việc phát hiện thuốc ngày càng chậm và tốn kém hơn theo thời gian.
Người ta hy vọng rằng tự động hóa, được thực hiện nhờ các mô hình AI hiện đại, có thể giúp đẩy nhanh mọi thứ từ phân tích dữ liệu đến thiết kế và thực hiện các thử nghiệm lâm sàng, như được mô tả trong một bài báo của Nature. Điều này cũng có thể áp dụng cho các ngành công nghiệp khác, chẳng hạn như khả năng chế tạo pin tốt hơn. Công cụ Azure Quantum Elements của Microsoft đã thu hẹp một lựa chọn gồm 32 triệu vật liệu lý thuyết xuống chỉ còn 18 trong 80 giờ, một thành tựu đáng kinh ngạc.
Những gì hiện được gọi là AI thực chất là một sự đổi thương hiệu của học máy. Các mô hình này không đặc biệt mới, nhưng chúng tốt hơn bao giờ hết. Phần cứng cần thiết để chạy chúng cả cục bộ và từ xa giúp chúng khả thi hơn bao giờ hết. Những công cụ này không thể suy nghĩ, lý luận hay cảm nhận; chúng vẫn còn cách xa việc trở thành một HAL-9000 (dù tốt hay xấu).
Meta AI của Facebook hiển thị đề xuất vô nghĩa, cho thấy sự thiếu hiệu quả của AI tạo sinh phổ biến.Do đó, bạn hoàn toàn có thể cảm thấy hoài nghi khi thấy thuật ngữ “AI” được quảng bá như một dấu hiệu của chất lượng hoặc sự đổi mới thực sự. Meta AI của Facebook là một ví dụ điển hình đã gây ra không ít sự khó chịu khi bị áp đặt lên người dùng. Nó đã xâm chiếm hộp tìm kiếm trên nhiều ứng dụng, làm phiền bạn như một người yêu cũ bám víu, và vẫn thường xuyên đưa ra những kết quả hoàn toàn sai lệch (như bạn có thể thấy ở hình trên).
Thách Thức Tích Hợp AI Vào Quy Trình Làm Việc Hằng Ngày
Với vai trò là một biên tập viên, tôi thường tự mình viết bài theo cách truyền thống, với cà phê và bàn phím. Tôi không được yêu cầu tạo ra các bản sao tự động, và gần như chắc chắn sẽ bị sa thải nếu nộp một bài viết do ChatGPT tạo ra (giả sử các biên tập viên của tôi có thể nhận ra). Điều mà tôi tìm kiếm ở một bài viết là sự uy tín, kinh nghiệm cá nhân, khả năng đọc hiểu và sự mạch lạc.
AI có thể giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên, nhưng nó vẫn không thể thay thế con người. Khi tôi tìm kiếm trên web hoặc truy cập trang chủ của một trang web, tôi không tìm kiếm các hướng dẫn khắc phục sự cố, tổng hợp, đánh giá hoặc bài viết quan điểm được tạo ra bởi một mô hình ngôn ngữ lớn. Các công cụ như ChatGPT thực chất là những công cụ dự đoán từ ngữ rất tốt, dựa trên dữ liệu đào tạo thu thập từ khắp nơi trên web.
Tôi thậm chí còn thấy khó khăn khi sử dụng ChatGPT để tìm kiếm ý tưởng hoặc phát hiện những xu hướng mà tôi có thể đã bỏ lỡ. Một số nhà văn rất thành công với điều này, vì vậy tôi không nghi ngờ rằng điều đó là có thể. Tuy nhiên, tôi vẫn có những ý tưởng hay nhất vào những khoảnh khắc không thích hợp, chẳng hạn như khi tắm hoặc khi tôi đang tập thể dục và quên mang theo iPhone.
Tôi cũng không thoải mái lắm khi sử dụng hình ảnh do AI tạo ra. Tôi đã từng sử dụng DALL-E cho một hình ảnh trong bài viết về việc Facebook đang biến thành một “nghĩa địa” của các bot đăng hình ảnh do AI tạo ra. Bản thân hình ảnh đó đã bị “hỏng” một cách phù hợp, một sự châm biếm hoàn hảo ngẫu nhiên cho chính điều tôi đang thảo luận.
Nếu bạn có thể tích hợp các công cụ như ChatGPT vào công việc của mình, tôi thực sự hoan nghênh. Các lá thư trang trọng thường khô khan và tốn thời gian, tôi cá là ChatGPT rất tuyệt vời cho việc đó. Bạn có thể tạo một bản CV bằng công cụ này, sau đó thêm thắt những từ ngữ của riêng bạn để nổi bật. Đây chỉ là một vài trong số các tác vụ cơ bản mà ChatGPT làm tốt, nhưng rất ít trong số đó khiến tôi thực sự hứng thú.
Khi AI Chẳng Thể Làm Cuộc Sống Cá Nhân Thêm “Phức Tạp”
Bạn có thể gọi tôi là người nhàm chán, nhưng tôi không cần một công cụ AI để tóm tắt email hoặc giúp tôi soạn thảo email mới. Tôi hoàn toàn ổn với việc bỏ qua hộp thư đến của mình, cảm ơn bạn. Tôi không điều hành một nhóm Dungeons & Dragons mà tôi cần sự giúp đỡ để tạo ra các nhân vật hoặc kịch bản, và ngay cả khi có, tôi cũng không chắc mình sẽ giao những khía cạnh sáng tạo hấp dẫn hơn của việc điều hành một chiến dịch cho một cỗ máy dự đoán từ ngữ.
Hình ảnh được tạo bởi AI từ chai nhựa, minh họa sự sáng tạo nhưng cũng đặt ra vấn đề đạo đức về dữ liệu đào tạo.Tôi không phải là một nghệ sĩ, và tôi có những lo ngại về đạo đức khi sử dụng AI tạo sinh được đào tạo trên tác phẩm của người khác. Tôi vẫn thấy tương đối dễ dàng để phát hiện các hình ảnh do AI tạo ra nhờ những lỗi “ảo giác” như ngón tay thừa, chi tiết nhiễu hạt và những biểu cảm đáng sợ kiểu “thung lũng kỳ lạ”.
Nếu tôi muốn sáng tạo, đó sẽ hoàn toàn là tôi. Tôi không muốn ChatGPT viết thơ cho mình, hoặc lên kế hoạch sự kiện. Tôi thà tự mình làm điều đó khi bộ não của tôi vẫn hoạt động tốt. Tôi cũng sẽ không giả vờ rằng việc tôi “đóng cửa” với các loại công cụ này không bị ảnh hưởng nặng nề bởi sở thích cá nhân.
Tôi đã đọc vô số các chủ đề trên Reddit và các bài đăng trên mạng xã hội về cách mọi người đang sử dụng những công cụ này, và tôi vẫn không bị thuyết phục rằng mình cần ChatGPT và những công cụ khác trong cuộc sống của mình.
Các Công Cụ AI Vẫn Cần Sự “Nâng Đỡ” và Thiếu Tin Cậy
Một vấn đề khác của tôi với ChatGPT và các công cụ tương tự là tôi khó lòng tin tưởng chúng. Đây là một trong những lý do khiến tôi nghĩ bạn không nên sử dụng ChatGPT làm công cụ thay thế tìm kiếm web. Tôi thích tự mình tìm kiếm thông tin và quyết định điều gì đáng tin cậy và điều gì không, hoặc ít nhất là nơi có thể có sự thiên vị.
Ảnh chụp màn hình thể hiện ChatGPT trả lời về thời điểm dữ liệu đào tạo bị cắt bỏ, cho thấy thông tin có thể không cập nhật.ChatGPT đã đặc biệt tệ về điều này trong quá khứ. Mọi thứ đã được cải thiện và phiên bản miễn phí hiện tại của ChatGPT có thể diễn giải kết quả web, nhưng dữ liệu đào tạo vẫn còn gần một năm lỗi thời. Có nhiều ví dụ về việc ChatGPT tính toán đơn giản sai, và LLM này được biết là có thể tự “bịa chuyện” nếu thiếu dữ liệu đào tạo để đưa ra quyết định.
Việc dựa vào các công cụ này để giúp bạn hoàn thành các tác vụ mà bạn không quen thuộc có thể phản tác dụng. Các lập trình viên có thể tận dụng AI tạo sinh để đẩy nhanh quy trình làm việc của họ, nhưng làm thế nào những người có ít hoặc không có kiến thức kiểm tra được mã đó? Công nghệ này còn xa mới trở thành “công cụ san bằng vĩ đại” về mặt kiến thức kỹ thuật.
Vì tôi không thể tin tưởng tuyệt đối vào các công cụ như ChatGPT, tôi khó chấp nhận chúng. Một số người khuyên nên sử dụng các công cụ này cho các tài liệu pháp lý như hợp đồng hoặc các loại thư mà bạn thường tham khảo luật sư để viết. Mặc dù điều đó nghe có vẻ tuyệt vời trên lý thuyết và có thể giúp bạn tiết kiệm hàng trăm hoặc hàng nghìn đô la, nhưng đó vẫn là một sự đánh cược quá lớn đối với tôi.
AI Cá Nhân Hóa: Hướng Đi Đầy Hứa Hẹn Cho Tương Lai
Những cải tiến sắp tới của Apple trên iOS, iPadOS và macOS, được gọi một cách khéo léo là Apple Intelligence, tìm cách “nhân hóa” loại công nghệ này bằng cách thêm ngữ cảnh cá nhân. Siri sẽ trở thành một mô hình giống ChatGPT, hiểu bạn tốt hơn và cũng có thể đi sâu hơn vào các cuộc trò chuyện, thói quen của bạn, v.v.
Nếu các trợ lý giọng nói muốn hữu ích gần bằng các đối tác trong thế giới thực của họ, họ cần biết rất nhiều về bạn, sở thích và lịch trình của bạn. Apple hy vọng đạt được điều này chủ yếu bằng cách xử lý trên thiết bị, đào tạo trợ lý dựa trên dữ liệu của bạn một cách hiệu quả.
Samsung là một nhà sản xuất điện thoại thông minh đã không lãng phí thời gian tích hợp nhiều tính năng AI vào thương hiệu Android của mình. Điểm nổi bật thực sự ở đây là các công cụ chỉnh sửa hình ảnh AI được tích hợp gọn gàng vào thư viện ảnh của bạn và cho phép bạn dễ dàng thực hiện các chỉnh sửa thú vị trên ảnh của riêng mình.
Tổng hợp các tính năng nổi bật của Apple Intelligence được giới thiệu tại sự kiện WWDC 2024, minh họa hướng phát triển AI cá nhân hóa.Microsoft đang bận rộn tích hợp Copilot vào Windows, có thể giúp bạn gỡ lỗi mã trong Notepad hoặc xóa nền ảnh trong Paint. Microsoft đã trình bày kế hoạch cho các máy tính Copilot+ PC có thể xử lý nhiều hoạt động này cục bộ, mặc dù đã có những sai lầm với tính năng Recall của họ gây ra rủi ro về quyền riêng tư và buộc công ty phải đánh giá lại.
Việc đưa loại công nghệ này và biến nó thành một phần vô hình trong quy trình làm việc hằng ngày của chúng ta không phải là điều mới mẻ, nhưng nó mang lại sự tươi mới vào thời điểm công nghệ đang được “treo” trước mặt người tiêu dùng như một củ cà rốt vàng. Hãy nhớ rằng Neural Engine học máy của Apple đã được tích hợp vào mọi chip hệ thống trên iPhone kể từ iPhone 8, cho phép các tính năng như nhận dạng đối tượng trong ứng dụng Ảnh và Camera.
Mọi nhà sản xuất điện thoại thông minh đều có tính năng camera chế độ ban đêm sử dụng học máy để làm sáng ảnh một cách nhân tạo. Shazam đã có thể nhận dạng nhạc dựa trên mẫu âm thanh từ năm 2002 (vâng, thực sự), và Google thậm chí còn tốt hơn khi có thể nhận dạng nhạc mà bạn ngân nga. Không có điều nào trong số này là mới, và chúng được tiếp thị và tích hợp hoàn toàn dựa trên giá trị của chúng hơn là chỉ để chạy theo một xu hướng.
Hiện tại, tôi chỉ hy vọng sẽ thấy một phiên bản Siri không còn tệ như trước. Tôi sẽ tiếp tục “đảo mắt” khi thấy thuật ngữ này được dùng để bán nồi cơm điện, đồng thời nhận thức sâu sắc rằng AI tạo sinh đang tiếp tay cho các vụ lừa đảo và con đường phía trước đầy rẫy những thách thức (và hy vọng cũng sẽ có những thành công lớn).
Tài liệu tham khảo:
- AI models are tackling the biggest problem in drug discovery
- Scientists built a low-lithium battery from a new material that took just hours to discover, thanks to AI
- AI Images Are Rampant on Facebook—Here’s How to Spot Them
- Surprising Uses For ChatGPT
- How to Tell If an Image Is AI-Generated
- Stop Using ChatGPT as a Substitute for Web Search
- Don’t Trust ChatGPT to Do Math
- How to Improve Your Coding With ChatGPT
- Here’s How AI Will Transform the iPhone, iPad, and Mac This Fall
- How I Use Microsoft Copilot on Windows 11
- What Are Windows Copilot+ PCs?
- Siri Still Sucks, Here’s How to Work Around It
- Generative AI Is Supercharging Scams—Here’s How and What to Look Out For
