Khi bán thì gọi là AI, khi làm thì gọi là machine learning
(theaiunderwriter.substack.com)- Sau khi ChatGPT thu hút 100 triệu người dùng chỉ trong 2 tháng, khả năng cao các khẩu hiệu bán hàng kiểu “AI for X” sẽ xuất hiện ngày càng nhiều, và việc pha trộn giữa công nghệ thực với sự cường điệu khiến người mua khó đánh giá hơn
- Chiến thắng của AlphaGo năm 2016 và bài báo Transformers năm 2017 là những bước tiến quan trọng, nhưng cơn sốt AI hiện nay không bảo đảm rằng mọi sản phẩm đều có nền tảng kỹ thuật tương xứng
- Trong thực tế bán hàng, đã có những trường hợp dùng sai tên thuật toán, gói ghém câu lệnh if-then thành AI, hoặc bán các tác vụ do con người xử lý như thể đó là NLP
- Khi đánh giá nhà cung cấp, cần trực tiếp xác nhận hạng mục machine learning, thuật toán, đầu ra dự đoán, hàm mục tiêu, chỉ số hiệu năng, chu kỳ thay đổi mô hình và tỷ lệ can thiệp của con người
- Nếu giao diện dành cho người dùng chỉ là một lớp bọc mỏng quanh GPT API thì có thể chỉ làm tăng chi phí mà ít mang lại lợi ích, vì vậy điều quan trọng không phải cái tên AI mà là cách nó hoạt động và tiêu chí kiểm chứng
Bối cảnh khiến các khẩu hiệu bán hàng “AI for X” gia tăng
- AI tạo sinh hiện đã cho thấy năng lực mạnh mẽ trong trả lời câu hỏi, học tập, tạo ảnh và video, đồng thời đang cải thiện rất nhanh
- Chiến thắng cờ vây của AlphaGo năm 2016 rất ấn tượng, nhưng đó là một ví dụ ứng dụng trí tuệ máy vào một bài toán bị giới hạn
- Năm 2017, Transformers paper đã được công bố
- Năm 2023, ChatGPT đạt 100 triệu người dùng chỉ trong 2 tháng
- Cùng với tiến bộ công nghệ, sự thổi phồng cũng gia tăng, nên làn sóng GPT có thể kéo theo ngày càng nhiều thông điệp bán hàng kiểu “AI for X”
- Trước và sau IPO của Uber, rất nhiều màn chào pitch startup kiểu “Uber for X” đã xuất hiện; một số thành công nhưng nhiều hơn là thất bại
- Sau giai đoạn suy thoái của tiền mã hóa, cũng xuất hiện xu hướng các “crypto expert” nhanh chóng đổi thành “AI expert”
- Chỉ riêng cái tên AI không bảo đảm thực chất kỹ thuật phía sau
- Đã có những màn pitch thể hiện chuyên môn AI nhưng lại ghi sai tên thuật toán
- Đã có trường hợp sản phẩm “AI driven” thực chất vận hành bằng câu lệnh if-then
- Có trường hợp bán giải pháp như thể tài liệu và tri thức được phân rã rồi tái tổ hợp bằng NLP, nhưng việc xử lý thực tế lại do con người trong các văn phòng ở Đông Nam Á thực hiện bằng bàn phím
- Biết tên gọi không đồng nghĩa với có kiến thức, và bán một cái tên cũng không phải lúc nào là bán công nghệ thực
Những câu hỏi để kiểm tra độ tin cậy của nhà cung cấp
- Cần hỏi sản phẩm sử dụng loại machine learning nào ở cấp độ khái quát
- Ví dụ: học có giám sát, học không giám sát, hoặc một kiến trúc mạng nơ-ron cụ thể
- Cần xác nhận tên thuật toán đứng sau AI
- Ví dụ: XGBoost, BERT
- Cần xác nhận mô hình đang dự đoán điều gì
- Hãy hỏi đầu ra dự đoán thực tế là 1/0, yes/no hay một con số
- Cần xác nhận hàm mục tiêu mà mô hình tối ưu hóa
- Đây cũng được gọi là hàm mất mát hoặc hàm chi phí, tức là câu hỏi về loại sai số mà mô hình đang cố giảm thiểu
- Cần xác nhận mô hình được đo hiệu quả bằng chỉ số nào
- Điều này gắn với tiêu chí đánh giá mức độ khái quát hóa trên dữ liệu chưa từng thấy
- Cần hỏi mô hình được thay đổi thường xuyên đến mức nào, và vì sao lại thay đổi
- Cần xác nhận con người can thiệp bao nhiêu vào “giải pháp AI”
- Cần xác nhận liệu GUI dành cho người dùng có chỉ là một lớp bọc mỏng quanh GPT API hay không
- Kiểu này có thể là “GPT as a service”, và dịch vụ đó có thể chỉ tạo thêm chi phí mà không mang lại lợi ích bổ sung
Thái độ không bị thuật ngữ áp đảo
- Machine learning rất mạnh, nhưng bên cạnh các sản phẩm AI tốt cũng có thể xuất hiện những sản phẩm chất lượng thấp hoặc các sản phẩm AI kiểu sói đội lốt cừu
- Ngay cả những thuật ngữ lớn trong lĩnh vực AI cũng có thể được tách ra thành các giải thích trực quan, nên không cần sợ hãi hay bối rối trước những lời lẽ nghe có vẻ kỹ thuật
- Trên thực tế, những người thực sự xây dựng thứ gì đó thường gọi nó là machine learning, còn người mua nên hỏi về cách nó hoạt động và tiêu chí kiểm chứng thay vì chỉ nhìn vào cái tên
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Tôi không biết ai đã nói câu này, nhưng có một câu trích dẫn rất hay mà tôi thích: “Chỉ gọi nó là AI cho đến khi nó hoạt động. Nhìn autocomplete mà xem”
Khi một công ty nói “chúng tôi làm AI”, dưới góc nhìn của kỹ sư phần mềm, điều đó nghe như họ hầu như không biết muốn đi đâu với AI đó, hay sẽ cung cấp dịch vụ gì
Vì vậy tôi trở nên cảnh giác với cách tiếp cận kiểu “mục đích biện minh cho phương tiện” đi kèm các dự án AI. Mỗi người có thể nghĩ khác
Công ty tư vấn của tôi làm việc ánh xạ các ý tưởng có thể được giải quyết hoặc tận dụng bằng framework học máy thành dịch vụ hoặc giải pháp số
Sản phẩm cuối hiếm khi được gọi là “AI”, nhưng rốt cuộc vẫn đang dùng AI/học máy. Chúng tôi đã tồn tại lâu hơn một chút so với cơn sốt AI hiện nay, và ngách này khá thú vị
Ngày nay ta sẽ gọi đó là một đống if-else hard-code, nhưng 40 năm trước nó là AI tiên tiến nhất, và 20 năm trước vẫn đáng để đưa vào giáo trình
Họ bắt đầu từ AI như một lời giải để đi tìm vấn đề cần giải, trong khi lý tưởng thì phải ngược lại
Gần như chắc chắn họ sẽ đốt rất nhiều tiền khi vội vã lặp đi lặp lại một cách tiếp cận vô nghĩa. Có vẻ mỗi khi một công nghệ nền tảng mới xuất hiện thì chuyện này lại xảy ra, và tôi đoán bong bóng dot-com cũng có nhiều công ty như vậy
Rất hợp với câu đùa kinh điển: “Học máy thường được viết bằng Python, còn AI được viết bằng PowerPoint”
“Ngay trước khi Uber IPO năm 2019, giới đầu tư mạo hiểm tràn ngập các pitch startup kiểu ‘Uber cho X’. Chẳng hạn Uber cho chỗ đỗ xe”
Ừm. Tổng thống Pháp đương nhiệm từng nổi tiếng đề xuất ‘uberize’ nền kinh tế, mà ý ông ấy là việc làm bấp bênh ít tốn chi phí hơn cho nhà tuyển dụng
Các lãnh đạo cấp C ở chỗ tôi đã nói không ngừng về những thứ như AI tạo sinh. Tôi không mong chờ việc sẽ phải nghe thêm mấy lời marketing nhảm nhí về AI hóa mọi thứ trong tương lai gần
Điều buồn cười là thứ từng được gọi là “AI” dường như đã chuyển sang những phần mà ta tuyệt đối không xem là một phần của trí thông minh khi nói con người “thông minh”
Lấy robot Boston Dynamics làm ví dụ: ta không coi một người là thông minh vì phân biệt được mèo với ghế, đi mà không ngã, hay thực hiện backflip
Nhưng nếu họ có thể dùng dữ liệu và năng lực cơ thể của mình một cách sáng tạo để giải quyết vấn đề thì ta xem họ là thông minh
Khi ta thán phục “AI” trong những thứ như robot, theo tôi hiểu, AI đó chủ yếu nằm ở tri giác (đi từ dữ liệu cảm biến thô sang mô hình thế giới có gắn nhãn) và điều khiển truyền động (biến chỉ thị như “di chuyển về phía trước 1 mét” hay “backflip” thành chuỗi hành động thực tế của các bộ truyền động)
“Trí thông minh” thực sự, tức quyết định mở cửa, sang phòng khác lấy bơ đậu phộng và bánh mì để hoàn thành nhiệm vụ “làm cho tôi một chiếc sandwich bơ đậu phộng”, phần lớn là logic if-then cổ điển hoặc do người điều khiển cung cấp
Tôi thấy một mô thức tương tự ở những thứ như ChatGPT. Khả năng học thuộc và lặp lại hoàn hảo sách giáo khoa của một học sinh có thể ấn tượng, nhưng ta không gọi học sinh đó là “thông minh”
Học sinh thông minh là người dù quên chứng minh của một định lý hay định nghĩa chính xác của một thuật ngữ, khi gặp vấn đề mới vẫn có thể sáng tạo để đi đến lời giải đúng. Những “học sinh vẹt” thường thất bại thảm hại ở đây
Trước đây tôi từng xem trên YouTube một video cũ về một hệ thống tự động hóa rất nguyên thủy, hình như dành cho tháp kiểm soát sân bay. Có lẽ vào khoảng thập niên 70, và người đó gọi nó là AI
Họ giải thích chi tiết phần mềm làm gì và còn cho xem cả mã, về cơ bản đúng nghĩa là rất nhiều câu lệnh if/else
Khi đã quen với những thứ như ChatGPT, có thể nó cũng sẽ không còn được gọi là AI nữa, hoặc người ta sẽ nói rộng hơn về “trí tuệ nhân tạo tổng quát” cho mục tiêu tiếp theo
Cho đến gần đây tôi vẫn nghiêng về quan điểm nếu không phải trí tuệ nhân tạo tổng quát thì đừng gọi là AI, nhưng thật lòng thì ai quan tâm chứ. Từ ngữ chỉ là công cụ truyền đạt suy nghĩ
Nếu đa số mọi người muốn gọi những gì ta đang tạo ra ngày nay là AI thì cũng ổn, và không sai. Nó không có tri giác, nhưng theo một số tiêu chí có thể lập luận là thông minh, và chắc chắn là nhân tạo. Miễn là hiểu nhau là đủ
Trí thông minh không chỉ là suy luận. Chỉ riêng việc đi qua phòng và nhặt một vật cũng cần năng lực não bộ đáng kể
Hồi thập niên 90 tôi có một chiếc máy hút bụi có “logic mờ”, khi đó là một buzzword công nghệ rất ngầu
Ai mà biết nó thực sự làm gì. Tôi đoán nó chỉ có nghĩa là có mức công suất trung gian giữa bật và tắt
Có vẻ có một khác biệt nhỏ giữa hơi nóng và rất nóng, nhưng lại có một công tắc rõ rệt giữa hơi mát và hơi nóng
Đôi khi tôi chỉ muốn quạt thổi không khí nhiệt độ phòng đi, không nóng cũng không lạnh
Tôi thấy đáng chú ý là Apple vẫn tiếp tục gọi là học máy
AI luôn là thuật ngữ dành cho người tiêu dùng. Ví dụ trong game, nhiều thứ cũng đã được gọi là “AI”
Về cơ bản mọi người vẫn hài lòng gọi bất cứ thứ gì là AI[1], và chỉ khi AI bắt đầu làm thật tốt trong các lĩnh vực như ngôn ngữ tự nhiên thì họ mới tạo lại ngôn ngữ để hạ cấp nó
Trong suốt đời tôi, AI đã chỉ mọi phần mềm mô phỏng dù chỉ một chút khía cạnh nào đó của việc ra quyết định giống con người
Hơn nữa, vấn đề là gì? Việc từ chối gọi nó là AI cũng không làm năng lực đó thay đổi, dù tốt hay xấu
Nó cũng không thay đổi sự thật rằng các phòng thí nghiệm năng lực hàng đầu, ngoại trừ FAIR, thực sự đang cố tạo ra trí tuệ tổng quát thật sự, và ngay cả FAIR cũng có lý do khi tên là Fundamental AI Research lab
[1] Ví dụ: Ghost AI của Pacman — một cách diễn đạt hoàn toàn hợp lý cho thứ có thể tóm gọn trong vài dòng mã chạy trên Z80. Wikipedia: “Each of the four ghosts has its own unique artificial intelligence (A.I.), or "personality": ...”
Các nhà phát triển thường phải làm AI game khá ngốc để người chơi thấy công bằng, rồi bù lại bằng các bonus để cân bằng
Ví dụ AI trong game thường có đạn vô hạn, nhưng những viên đạn đó không gây nhiều sát thương cho người chơi
Hình như trong chiếc TV Sony của tôi cũng có rắc AI ở đâu đó, nhưng tôi hoàn toàn không biết nó làm gì. Thực ra tôi chỉ cần một màn hình ngu cỡ lớn
Không thể dung hòa hai bên và gọi là “học thống kê” sao?
“Người viết bằng Python gọi nó là học máy, còn người viết bằng PowerPoint gọi nó là AI”
Người ta trả tiền cho cái lỗ, không phải cái khoan