Đồng sáng lập OpenAI, Ilya Sutskever, gần đây đã có một bài diễn thuyết tại hội nghị Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2024 ở Vancouver, Canada, cho rằng kỷ nguyên tiền huấn luyện trí tuệ nhân tạo đang dần chấm dứt, và dự báo sự trỗi dậy của một siêu trí tuệ AI.
Theo Sutskever, khả năng tính toán ngày càng tăng thông qua phần cứng, phần mềm và các thuật toán học máy tiên tiến đang vượt qua tổng lượng dữ liệu có sẵn cho việc huấn luyện mô hình AI. Nhà nghiên cứu AI này so sánh dữ liệu với nhiên liệu hóa thạch, cuối cùng cũng sẽ cạn kiệt. Sutskever đã phát biểu:
“Dữ liệu không tăng lên vì chúng ta chỉ có một internet duy nhất. Bạn thậm chí có thể nói rằng dữ liệu là nhiên liệu hóa thạch của AI. Nó được tạo ra bằng cách nào đó và giờ đây chúng ta sử dụng nó, đã đạt đến đỉnh cao dữ liệu, và sẽ không còn nữa — chúng ta phải làm việc với dữ liệu hiện có.”
Người đồng sáng lập OpenAI dự đoán rằng AI có tính tác nhân, dữ liệu tổng hợp, và tính toán theo thời gian truy vấn sẽ là những bước tiến tiếp theo của trí tuệ nhân tạo, cuối cùng sẽ dẫn đến sự xuất hiện của một siêu trí tuệ AI.
Biểu đồ so sánh sức mạnh tính toán và kích thước tập dữ liệu cho tiền huấn luyện AI. Nguồn: TheAIGRID, Ilya Sutskever
Các tác nhân AI làm khuynh đảo thế giới tiền điện tử
Các tác nhân AI vượt qua mô hình chatbot hiện nay với khả năng tự đưa ra quyết định mà không cần đầu vào từ con người, và đã trở thành một câu chuyện thịnh hành trong không gian tiền điện tử với sự nổi lên của coin meme AI và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như Truth Terminal.
Truth Terminal đã trở thành hiện tượng sau khi LLM này bắt đầu quảng bá một Meme Coin Coin gọi là Goatseus Maximus (GOAT), nhanh chóng đạt vốn hóa thị trường 1 tỷ USD — thu hút sự chú ý từ các nhà đầu tư bán lẻ và quỹ đầu tư mạo hiểm.
Thông tin thị trường Token GOAT. Nguồn: CoinMarketCap
Phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo DeepMind của Google đã giới thiệu Gemini 2.0 — một mô hình trí tuệ nhân tạo sẽ hỗ trợ các tác nhân AI.
Theo Google, các tác nhân được xây dựng với khung Gemini 2.0 sẽ có khả năng hỗ trợ trong các nhiệm vụ phức tạp như phối hợp giữa các trang web và suy luận logic.
Những tiến bộ trong các tác nhân AI có thể tự hành động và suy luận độc lập sẽ đặt nền móng cho AI vượt qua các ảo giác dữ liệu.
Các ảo giác AI xảy ra do các tập dữ liệu không chính xác và vì tiền huấn luyện AI ngày càng dựa vào việc sử dụng LLM cũ để huấn luyện LLM mới hơn, dẫn đến sự suy giảm hiệu suất theo thời gian.
