Biểu tượng của OpenAI và ChatGPT. Ảnh: AFP/TTXVN

Dự báo về bước phát triển tiếp theo của trí tuệ nhân tạo (AI) sau ChatGPT, tạp chí Le Nouvel Economiste của Pháp cho rằng có ba yếu tố quyết định tương lai của AI tạo sinh, đó là sức mạnh thuật toán, dữ liệu và nguồn lực tài chính.

AI tạo sinh (Generative AI) là một loại trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc tạo ra nội dung/dữ liệu mới dựa trên dữ liệu hiện có; đây cũng là một phần ứng dụng của lĩnh vực máy học (Machine Learning).

Ngay khi mới ra đời, AI tạo sinh đã được đón nhận với một sự phấn khích chưa từng có. Chỉ hai tháng sau khi ra mắt vào tháng 11/2022, ChatGPT đã có trên 100 triệu người dùng. Tìm kiếm trên Internet về "trí tuệ nhân tạo" đã bùng nổ. Hơn 40 tỷ USD vốn mạo hiểm đã được đầu tư vào các công ty AI chỉ trong nửa đầu năm 2023.

Sự phấn khích của người dùng đối với thử nghiệm này sau đó đã giảm đi một chút, việc sử dụng ChatGPT đã giảm và số lượng người truy cập Internet tìm kiếm "AI" trên Google cũng ít hơn. Tuy nhiên, điều này không ngăn cản được Masayoshi, một nhà đầu tư người Nhật Bản nổi tiếng với việc chỉ đầu tư vào các lĩnh vực hoặc thị trường tiềm năng, có thể sẽ đầu tư vào OpenAI - công ty tạo ra ChatGPT.

Một giai đoạn thứ hai nghiêm túc hơn đang bắt đầu mở ra. Một ngành công nghiệp hoàn toàn mới, dựa trên các mô hình trí tuệ nhân tạo cực mạnh, đang bắt đầu hình thành.

Có ba điểm chiến lược sẽ xác định mô hình của ngành công nghiệp này trong tương lai và sẽ chỉ ra liệu OpenAI có tiếp tục giữ vị trí thống trị của mình không hay sẽ phải nhường ngôi cho đối thủ khác trong ngành. Đó là sức mạnh thuật toán, dữ liệu và nguồn lực tài chính.

Điểm đầu tiên là sức mạnh của thuật toán, vốn đòi hỏi một nguồn lực tài chính lớn, buộc các nhà phát triển mô hình thuật toán phải làm việc một cách hiệu quả. Với các chi phí khổng lồ cần thiết cho việc huấn luyện và triển khai các mô hình mạnh hơn, OpenAI hiện chưa bắt đầu làm việc trên mô hình lớn tiếp theo của họ, ví dụ GPT-5, mà thay vào đó, họ đang tập trung vào việc phát triển GPT-4.5, một phiên bản cải tiến của sản phẩm chính hiện tại của họ.

Yếu tố này có thể giúp các đối thủ có tiềm lực tài chính mạnh như Google bắt kịp sự phát triển của OpenAI. Gemini, mô hình tốt nhất của tập đoàn công nghệ lớn này, đang chuẩn bị được cho ra mắt, dự kiến sẽ mạnh hơn so với phiên bản hiện tại của mô hình của OpenAI.

Chi phí cao đối với công nghệ này cũng khuyến khích sự gia tăng đáng kể của các mô hình nhỏ hơn, được tạo ra để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể dựa trên dữ liệu cụ thể. Một ví dụ là công ty khởi nghiệp Replite cung cấp các công cụ, dịch vụ hoặc sản phẩm liên quan đến lập trình máy tính để hỗ trợ các chuyên gia phát triển chương trình.

Các mô hình mã nguồn mở cũng làm cho việc tham gia của cá nhân và các công ty mới vào lĩnh vực AI tạo sinh trở nên dễ dàng hơn. Theo số liệu của Hugging Face, một công ty chuyên về AI, có khoảng 1.500 phiên bản khác nhau của những mô hình này, mỗi phiên bản được tinh chỉnh để thực hiện một công việc hoặc nhiệm vụ cụ thể.

Dữ liệu là yếu tố thứ hai định hình thị trường AI tạo sinh. Tất cả các mô hình này hiện đang cố gắng thu thập càng nhiều dữ liệu càng tốt. Những mô hình lớn nhất như của OpenAI và Google đòi hỏi nhiều dữ liệu và tính toán để huấn luyện và hoạt động hiệu quả: Chúng đã được huấn luyện trên hơn 1.000 tỷ từ, tương đương với hơn 250 Wikipedia bằng tiếng Anh.

Biểu tượng Google tại văn phòng ở New York, Mỹ. Ảnh: Kyodo/TTXVN

Khi các mô hình trở nên quan trọng và có sức ảnh hưởng lớn trong tương lai thì việc phát triển và sử dụng các mô hình này sẽ đòi hỏi nhiều dữ liệu hơn nữa để duy trì và cải thiện tính hiệu quả. Tuy nhiên, dường như các giới hạn của Internet đã đến mức tột đỉnh. Vì vậy, nhiều chuyên gia nghiên cứu và tạo ra các mô hình thuật toán đã ký hợp đồng với các công ty hoặc tổ chức trong lĩnh vực báo chí và nhiếp ảnh. Một số khác đang cố gắng tạo ra dữ liệu "tổng hợp" bằng cách sử dụng các thuật toán, thay vì được thu thập từ nguồn dữ liệu thực tế; một số thì đang cố gắng làm việc với các dạng dữ liệu mới, chẳng hạn như video. Mục tiêu theo đuổi là thiết lập một mô hình vượt trội so với các đối thủ.

Cơn khát dữ liệu và sức mạnh tính toán của AI tạo sinh càng làm tăng thêm tầm quan trọng của yếu tố thứ ba trong phương trình, đó là nguồn lực tài chính. Nhiều nhà xây dựng các mô hình thuật toán đang chuyển hướng từ phát triển các robot như ChatGPT, được dành cho công chúng, sang việc tập trung vào các doanh nghiệp hoặc lĩnh vực có khả năng sinh lợi nhuận cao hơn. OpenAI, bắt đầu hoạt động vào năm 2015 như một tổ chức phi lợi nhuận, đã thể hiện sự nhiệt huyết đặc biệt trong việc này. Công ty không chỉ cấp phép cho Microsoft sử dụng các mô hình của mình mà còn thiết lập các công cụ được thiết kế riêng cho các công ty như Morgan Stanley và Salesforce.

Một cách tiếp cận khác là hợp tác với các nhà phát triển phần mềm để họ sử dụng và phát triển các ứng dụng dựa trên mô hình của OpenAI. Mục tiêu là tạo ra một mạng lưới của các ứng dụng và dự án liên quan đến trí tuệ nhân tạo thu hút nhiều người sử dụng và phát triển hơn. OpenAI cung cấp các công cụ giúp họ tạo ra sản phẩm bằng cách sử dụng các mô hình của OpenAI. Trong khi Meta, công ty của Facebook, hy vọng rằng LlamA, mô hình mã nguồn mở của họ, sẽ giúp tạo ra một cộng đồng lập trình viên trung thành.

Vậy trong cuộc đua công nghệ trí tuệ này, ai sẽ là người giành chiến thắng? Các công ty như OpenAI với số lượng người dùng lớn và Google với nguồn lực tài chính mạnh sẽ có lợi thế ban đầu. Tuy nhiên, chừng nào sức mạnh tính toán và dữ liệu vẫn còn là một rào cản, thì việc tìm kiếm giải pháp vẫn là một thách thức quan trọng.

Người nào có khả năng tạo ra các mô hình hoặc giải pháp hiệu quả nhất, cách tổng hợp dữ liệu thông minh nhất hoặc có khả năng thuyết phục khách hàng tiềm năng bằng lập luận hấp dẫn nhất sẽ có cơ hội lớn để thành công và chiến thắng trong cuộc cạnh tranh.

Sự phấn khích ban đầu có thể đã suy giảm, song cuộc đua trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thì chưa thể kết thúc./.