Ngành trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển trọng tâm sang trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), với các chuyên gia nhấn mạnh nhu cầu về AI phi tập trung để đạt được khả năng lý luận và hoàn thành nhiệm vụ ở mức độ con người.
Trí Tuệ Nhân Tạo Phi Tập Trung: Chìa Khóa cho Tương Lai của AGI
Ngành trí tuệ nhân tạo (AI), đang trên đà phát triển và đổi mới chưa từng có, hiện đang hướng tới biên giới tiếp theo: trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Trong khi việc huy động vốn gần đây của các công ty khởi nghiệp AI nổi bật, chẳng hạn như các vòng gọi vốn hàng tỷ đô la của Anthropic và sự phát triển nhanh chóng của Mistral AI đến trạng thái kỳ lân, cho thấy sự tự tin to lớn của các nhà đầu tư vào quỹ đạo hiện tại của AI, các chuyên gia tin rằng tiềm năng thực sự của lĩnh vực này vẫn chưa được khai thác hoàn toàn.
Himanshu Tyagi, đồng sáng lập Sentient và là giáo sư tại Viện Khoa học Ấn Độ, lập luận rằng con đường đến AGI nằm ở việc chấp nhận AI phi tập trung. Đối mặt với những thách thức trong việc phát triển AI có khả năng lý luận và hoàn thành nhiệm vụ ở mức độ con người, Tyagi nhấn mạnh sự cần thiết của "dữ liệu hoàn toàn mới về các chiến lược của con người và các mô hình chuyên biệt được đào tạo trên dữ liệu này."
Ông cho rằng dữ liệu cần thiết để xây dựng AGI vượt ra ngoài thông tin dễ dàng có sẵn trên internet. Thay vào đó, nó bao gồm "các quy tắc và chiến lược sâu sắc mà con người sử dụng cho các nhiệm vụ khác nhau," chẳng hạn như các kỹ thuật bán hàng phức tạp hoặc thiết kế thương hiệu sáng tạo. Dữ liệu này, thường gắn liền với các cuộc cạnh tranh chiến lược như phỏng vấn kỹ thuật, tạo ra một thách thức lớn trong việc thu thập. "Nếu chúng ta chọn các kho dữ liệu tập trung để thu thập dữ liệu này, nó sẽ có giá trị hạn chế," Tyagi cho biết, kêu gọi các "cơ chế phi tập trung, mở và có động lực" để thu thập dữ liệu thực sự có giá trị.
Những thách thức mở rộng đến phát triển mô hình, nơi Tyagi nhấn mạnh sự cần thiết cho "mọi người đóng góp tự do các mô hình đã được đào tạo của họ với các kỹ năng và sự đồng nhất cụ thể." Ông cũng chỉ ra sự cần thiết phải cung cấp "tài nguyên tính toán ở quy mô Google để đào tạo các mô hình của họ." Theo Tyagi, "sở hữu mô hình phi tập trung với các ưu đãi và đào tạo phi tập trung giải quyết những vấn đề này."
Sự thúc đẩy cho AI phi tập trung đang tăng tốc khi ngành công nghiệp đối mặt với những hạn chế của dữ liệu và phát triển mô hình tập trung. Với AGI đại diện cho bước nhảy vọt lớn tiếp theo trong sự tiến hóa của AI, khả năng tận dụng trí tuệ con người đa dạng và đào tạo mô hình hợp tác có thể chứng tỏ là yếu tố quyết định.
Những hiểu biết của Tyagi, được chia sẻ với Bitcoin.com News, gợi ý rằng tương lai của AGI có thể không được xây dựng trong các phòng thí nghiệm kín của các gã khổng lồ công nghệ mà thông qua một hệ sinh thái hợp tác, phi tập trung. Tầm nhìn này phù hợp với xu hướng phi tập trung rộng lớn hơn trong các ngành công nghiệp khác nhau, nơi đổi mới do cộng đồng dẫn dắt ngày càng được xem là một chất xúc tác mạnh mẽ cho sự tiến bộ. Khi AI tiếp tục phát triển, vai trò của các nền tảng phi tập trung trong việc định hình tương lai của nó vẫn là một lĩnh vực khám phá quan trọng.
Cảnh báo cho các nhà phát triển trẻ
Trong khi đó, đồng sáng lập Sentient lập luận rằng việc xây dựng thế hệ AI tiếp theo, đặc biệt là các giải pháp nhằm đạt được AGI, là một nhiệm vụ phức tạp đầy thách thức và đòi hỏi một cách tiếp cận tinh tế. Ông cảnh báo các nhà phát triển trẻ về "lòng lạc quan ban đầu lớn" thường đi kèm với việc xây dựng các ứng dụng AI, nhấn mạnh rằng hành trình từ bản chứng minh khái niệm đến một sản phẩm ổn định, có thể mở rộng đầy những phức tạp.
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), mặc dù mạnh mẽ, nhưng lại gây ra lỗi và lỗ hổng, bao gồm ảo giác, vấn đề về tính xác thực, và những rủi ro an ninh tiềm ẩn. Giải quyết những thách thức này, ông nói, đòi hỏi một lớp phần mềm mới và đào tạo mô hình chuyên biệt—các khả năng mà các nhóm giai đoạn đầu có thể thiếu.
Lời khuyên của ông là "tập trung rõ ràng vào trường hợp sử dụng cụ thể của họ và dựa vào các dịch vụ bên ngoài để giải quyết những vấn đề này." Sentient Chat, ông nhấn mạnh, được thiết kế để cung cấp các dịch vụ như vậy, cung cấp API tìm kiếm AI, các mô hình được lưu trữ, các khung tác động và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) như những công cụ dễ tiếp cận cho các nhà xây dựng tác nhân. Đáng chú ý, các mô hình của Sentient được điều chỉnh cho các trường hợp sử dụng và cộng đồng cụ thể và được mã nguồn mở, cho phép các nhà phát triển hiểu rõ chức năng của chúng và tránh bị khóa vào nhà cung cấp.
Tầm nhìn của Sentient không chỉ dừng lại ở việc cung cấp công cụ. Nó nhằm mục đích thúc đẩy một "đề xuất trí tuệ tác động tập thể" cho người dùng AI, góp phần vào mục tiêu rộng lớn hơn là xây dựng một hệ sinh thái cho AGI thực sự mở. Cam kết này đối với các mô hình và khuôn khổ nguồn mở phù hợp với sự nhấn mạnh ngày càng tăng vào AI phi tập trung, nơi phát triển hợp tác và đổi mới do cộng đồng thúc đẩy được coi là rất quan trọng để mở khóa toàn bộ tiềm năng của AGI.
Ngoài việc cung cấp công cụ cho các nhà phát triển đại lý, Sentient Chat đang định vị mình như một đối thủ của các công cụ tìm kiếm truyền thống bằng cách xây dựng một chatbot AI thuộc sở hữu cộng đồng, Tyagi tiết lộ. Cách tiếp cận này, ông lập luận, mang lại một lợi thế đáng kể so với các mô hình hiện có chủ yếu tập trung vào việc truy xuất thông tin.
Tyagi giải thích rằng trong khi Google đã thống trị lĩnh vực tìm kiếm trong nhiều thập kỷ, mô hình của nó về cơ bản bị giới hạn trong việc tìm kiếm thông tin trên internet. "Với việc Google kiếm phần lớn doanh thu từ quảng cáo thông qua việc gợi ý các nguồn thông tin này, sẽ rất khó để Google từ bỏ điều này," ông nói. Tuy nhiên, ông tin rằng AI mang đến cơ hội để vượt qua sự giới hạn này.
Đập tan tình trạng hiện tại
“Chúng ta có thể đơn giản thực hiện mọi việc trực tiếp thay vì phải thu thập thông tin trước, phân tích nó và sau đó mới hành động,” Tyagi nói. Để đạt được điều này, Sentient Chat đang xây dựng một hệ sinh thái các tác nhân AI được hỗ trợ bởi nhiều nguồn dữ liệu và sự đóng góp từ cộng đồng các nhà phát triển.
“Để hiện thực hóa tương lai điên rồ này, chúng tôi cần nhiều nguồn dữ liệu được lập chỉ mục đa dạng và nhiều nhà xây dựng để cung cấp các tác nhân thực hiện hành động cuối cùng,” Tyagi nhấn mạnh. Điều này đòi hỏi một hệ sinh thái minh bạch, mở, nơi các nhà cung cấp dữ liệu và nhà xây dựng tác nhân được khuyến khích tham gia, tất cả dưới sự quản trị của cộng đồng.
Người đồng sáng lập đã nêu rõ tầm quan trọng của việc các nhà cung cấp dữ liệu hiểu giá trị mà dữ liệu của họ mang lại cho nền tảng và các nhà phát triển tác nhân có thể tích hợp một cách liền mạch và cung cấp nhiều dịch vụ khác nhau. Cách tiếp cận được quản lý bởi cộng đồng này là rất quan trọng để thúc đẩy đổi mới và tạo ra một trải nghiệm tìm kiếm năng động hơn và hướng tới hành động, ông lập luận.
Tyagi cũng đã ám chỉ đến sự mở rộng nhanh chóng của các khả năng của Sentient Chat, nói rằng, "Nhân tiện, có nhiều hơn 15 đại lý sẽ tham gia Sentient Chat!" Điều này gợi ý một nền tảng đang phát triển với nhiều chức năng ngày càng tăng và cam kết trao quyền cho cộng đồng người dùng và nhà phát triển của mình.
Về bản chất, Sentient Chat nhằm mục đích vượt qua tìm kiếm truyền thống bằng cách xây dựng một nền tảng hợp tác, do cộng đồng điều hành, cho phép người dùng trực tiếp hoàn thành các nhiệm vụ thông qua các tác nhân AI, có thể làm gián đoạn mô hình tìm kiếm hiện tại.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Người đồng sáng lập Sentient: AI phi tập trung là yếu tố quyết định để đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát.
Ngành trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển trọng tâm sang trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), với các chuyên gia nhấn mạnh nhu cầu về AI phi tập trung để đạt được khả năng lý luận và hoàn thành nhiệm vụ ở mức độ con người.
Trí Tuệ Nhân Tạo Phi Tập Trung: Chìa Khóa cho Tương Lai của AGI
Ngành trí tuệ nhân tạo (AI), đang trên đà phát triển và đổi mới chưa từng có, hiện đang hướng tới biên giới tiếp theo: trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Trong khi việc huy động vốn gần đây của các công ty khởi nghiệp AI nổi bật, chẳng hạn như các vòng gọi vốn hàng tỷ đô la của Anthropic và sự phát triển nhanh chóng của Mistral AI đến trạng thái kỳ lân, cho thấy sự tự tin to lớn của các nhà đầu tư vào quỹ đạo hiện tại của AI, các chuyên gia tin rằng tiềm năng thực sự của lĩnh vực này vẫn chưa được khai thác hoàn toàn.
Himanshu Tyagi, đồng sáng lập Sentient và là giáo sư tại Viện Khoa học Ấn Độ, lập luận rằng con đường đến AGI nằm ở việc chấp nhận AI phi tập trung. Đối mặt với những thách thức trong việc phát triển AI có khả năng lý luận và hoàn thành nhiệm vụ ở mức độ con người, Tyagi nhấn mạnh sự cần thiết của "dữ liệu hoàn toàn mới về các chiến lược của con người và các mô hình chuyên biệt được đào tạo trên dữ liệu này."
Ông cho rằng dữ liệu cần thiết để xây dựng AGI vượt ra ngoài thông tin dễ dàng có sẵn trên internet. Thay vào đó, nó bao gồm "các quy tắc và chiến lược sâu sắc mà con người sử dụng cho các nhiệm vụ khác nhau," chẳng hạn như các kỹ thuật bán hàng phức tạp hoặc thiết kế thương hiệu sáng tạo. Dữ liệu này, thường gắn liền với các cuộc cạnh tranh chiến lược như phỏng vấn kỹ thuật, tạo ra một thách thức lớn trong việc thu thập. "Nếu chúng ta chọn các kho dữ liệu tập trung để thu thập dữ liệu này, nó sẽ có giá trị hạn chế," Tyagi cho biết, kêu gọi các "cơ chế phi tập trung, mở và có động lực" để thu thập dữ liệu thực sự có giá trị.
Những thách thức mở rộng đến phát triển mô hình, nơi Tyagi nhấn mạnh sự cần thiết cho "mọi người đóng góp tự do các mô hình đã được đào tạo của họ với các kỹ năng và sự đồng nhất cụ thể." Ông cũng chỉ ra sự cần thiết phải cung cấp "tài nguyên tính toán ở quy mô Google để đào tạo các mô hình của họ." Theo Tyagi, "sở hữu mô hình phi tập trung với các ưu đãi và đào tạo phi tập trung giải quyết những vấn đề này."
Sự thúc đẩy cho AI phi tập trung đang tăng tốc khi ngành công nghiệp đối mặt với những hạn chế của dữ liệu và phát triển mô hình tập trung. Với AGI đại diện cho bước nhảy vọt lớn tiếp theo trong sự tiến hóa của AI, khả năng tận dụng trí tuệ con người đa dạng và đào tạo mô hình hợp tác có thể chứng tỏ là yếu tố quyết định.
Những hiểu biết của Tyagi, được chia sẻ với Bitcoin.com News, gợi ý rằng tương lai của AGI có thể không được xây dựng trong các phòng thí nghiệm kín của các gã khổng lồ công nghệ mà thông qua một hệ sinh thái hợp tác, phi tập trung. Tầm nhìn này phù hợp với xu hướng phi tập trung rộng lớn hơn trong các ngành công nghiệp khác nhau, nơi đổi mới do cộng đồng dẫn dắt ngày càng được xem là một chất xúc tác mạnh mẽ cho sự tiến bộ. Khi AI tiếp tục phát triển, vai trò của các nền tảng phi tập trung trong việc định hình tương lai của nó vẫn là một lĩnh vực khám phá quan trọng.
Cảnh báo cho các nhà phát triển trẻ
Trong khi đó, đồng sáng lập Sentient lập luận rằng việc xây dựng thế hệ AI tiếp theo, đặc biệt là các giải pháp nhằm đạt được AGI, là một nhiệm vụ phức tạp đầy thách thức và đòi hỏi một cách tiếp cận tinh tế. Ông cảnh báo các nhà phát triển trẻ về "lòng lạc quan ban đầu lớn" thường đi kèm với việc xây dựng các ứng dụng AI, nhấn mạnh rằng hành trình từ bản chứng minh khái niệm đến một sản phẩm ổn định, có thể mở rộng đầy những phức tạp.
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), mặc dù mạnh mẽ, nhưng lại gây ra lỗi và lỗ hổng, bao gồm ảo giác, vấn đề về tính xác thực, và những rủi ro an ninh tiềm ẩn. Giải quyết những thách thức này, ông nói, đòi hỏi một lớp phần mềm mới và đào tạo mô hình chuyên biệt—các khả năng mà các nhóm giai đoạn đầu có thể thiếu.
Lời khuyên của ông là "tập trung rõ ràng vào trường hợp sử dụng cụ thể của họ và dựa vào các dịch vụ bên ngoài để giải quyết những vấn đề này." Sentient Chat, ông nhấn mạnh, được thiết kế để cung cấp các dịch vụ như vậy, cung cấp API tìm kiếm AI, các mô hình được lưu trữ, các khung tác động và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) như những công cụ dễ tiếp cận cho các nhà xây dựng tác nhân. Đáng chú ý, các mô hình của Sentient được điều chỉnh cho các trường hợp sử dụng và cộng đồng cụ thể và được mã nguồn mở, cho phép các nhà phát triển hiểu rõ chức năng của chúng và tránh bị khóa vào nhà cung cấp.
Tầm nhìn của Sentient không chỉ dừng lại ở việc cung cấp công cụ. Nó nhằm mục đích thúc đẩy một "đề xuất trí tuệ tác động tập thể" cho người dùng AI, góp phần vào mục tiêu rộng lớn hơn là xây dựng một hệ sinh thái cho AGI thực sự mở. Cam kết này đối với các mô hình và khuôn khổ nguồn mở phù hợp với sự nhấn mạnh ngày càng tăng vào AI phi tập trung, nơi phát triển hợp tác và đổi mới do cộng đồng thúc đẩy được coi là rất quan trọng để mở khóa toàn bộ tiềm năng của AGI.
Ngoài việc cung cấp công cụ cho các nhà phát triển đại lý, Sentient Chat đang định vị mình như một đối thủ của các công cụ tìm kiếm truyền thống bằng cách xây dựng một chatbot AI thuộc sở hữu cộng đồng, Tyagi tiết lộ. Cách tiếp cận này, ông lập luận, mang lại một lợi thế đáng kể so với các mô hình hiện có chủ yếu tập trung vào việc truy xuất thông tin.
Tyagi giải thích rằng trong khi Google đã thống trị lĩnh vực tìm kiếm trong nhiều thập kỷ, mô hình của nó về cơ bản bị giới hạn trong việc tìm kiếm thông tin trên internet. "Với việc Google kiếm phần lớn doanh thu từ quảng cáo thông qua việc gợi ý các nguồn thông tin này, sẽ rất khó để Google từ bỏ điều này," ông nói. Tuy nhiên, ông tin rằng AI mang đến cơ hội để vượt qua sự giới hạn này.
Đập tan tình trạng hiện tại
“Chúng ta có thể đơn giản thực hiện mọi việc trực tiếp thay vì phải thu thập thông tin trước, phân tích nó và sau đó mới hành động,” Tyagi nói. Để đạt được điều này, Sentient Chat đang xây dựng một hệ sinh thái các tác nhân AI được hỗ trợ bởi nhiều nguồn dữ liệu và sự đóng góp từ cộng đồng các nhà phát triển.
“Để hiện thực hóa tương lai điên rồ này, chúng tôi cần nhiều nguồn dữ liệu được lập chỉ mục đa dạng và nhiều nhà xây dựng để cung cấp các tác nhân thực hiện hành động cuối cùng,” Tyagi nhấn mạnh. Điều này đòi hỏi một hệ sinh thái minh bạch, mở, nơi các nhà cung cấp dữ liệu và nhà xây dựng tác nhân được khuyến khích tham gia, tất cả dưới sự quản trị của cộng đồng.
Người đồng sáng lập đã nêu rõ tầm quan trọng của việc các nhà cung cấp dữ liệu hiểu giá trị mà dữ liệu của họ mang lại cho nền tảng và các nhà phát triển tác nhân có thể tích hợp một cách liền mạch và cung cấp nhiều dịch vụ khác nhau. Cách tiếp cận được quản lý bởi cộng đồng này là rất quan trọng để thúc đẩy đổi mới và tạo ra một trải nghiệm tìm kiếm năng động hơn và hướng tới hành động, ông lập luận.
Tyagi cũng đã ám chỉ đến sự mở rộng nhanh chóng của các khả năng của Sentient Chat, nói rằng, "Nhân tiện, có nhiều hơn 15 đại lý sẽ tham gia Sentient Chat!" Điều này gợi ý một nền tảng đang phát triển với nhiều chức năng ngày càng tăng và cam kết trao quyền cho cộng đồng người dùng và nhà phát triển của mình.
Về bản chất, Sentient Chat nhằm mục đích vượt qua tìm kiếm truyền thống bằng cách xây dựng một nền tảng hợp tác, do cộng đồng điều hành, cho phép người dùng trực tiếp hoàn thành các nhiệm vụ thông qua các tác nhân AI, có thể làm gián đoạn mô hình tìm kiếm hiện tại.