- Trong vài tuần gần đây, giới chuyên gia công nghệ ở Thung lũng Silicon đang trải qua giai đoạn khó khăn
- Nhiều nhà đầu tư lo ngại AI sẽ không mang lại những khoản lợi nhuận khổng lồ mà họ theo đuổi
- Giá cổ phiếu của các công ty phương Tây đang dẫn dắt cuộc cách mạng AI đã giảm 15% kể từ khi đạt đỉnh vào tháng trước
- Nhiều nhà quan sát đang đặt câu hỏi về giới hạn của các LLM vận hành những dịch vụ như ChatGPT
Tình hình doanh nghiệp sử dụng AI
- Các công ty Big Tech đã đầu tư hàng chục tỷ USD vào các mô hình AI và còn cam kết chi tiêu mạnh tay hơn nữa trong tương lai
- Tuy nhiên, theo dữ liệu mới nhất từ Census Bureau, chỉ 4,8% doanh nghiệp Mỹ đang sử dụng AI trong sản xuất hàng hóa và dịch vụ, giảm so với mức đỉnh 5,4% hồi đầu năm nay
- Tỷ lệ doanh nghiệp có kế hoạch sử dụng AI trong vòng một năm tới cũng ở mức tương tự
Giải thích về Hype Cycle
- Bài viết nhắc đến "Hype Cycle", một thuật ngữ được công ty nghiên cứu Gartner phổ biến hóa và được xem như kiến thức thường thức ở Thung lũng Silicon
- Ban đầu, sau giai đoạn hưng phấn phi lý và đầu tư quá mức, một công nghệ mới nóng hổi sẽ rơi vào "vực sâu vỡ mộng", giai đoạn mà tâm lý trở nên xấu đi
- Mối lo ngại lan rộng rằng việc áp dụng công nghệ đang diễn ra quá chậm và rất khó tạo ra lợi nhuận
- Tuy vậy, sau thời kỳ vỡ mộng, công nghệ sẽ bật lại
- Khoản đầu tư đi cùng làn sóng cuồng nhiệt giúp xây dựng hạ tầng ở quy mô lớn, từ đó đưa công nghệ tiến tới việc được chấp nhận rộng rãi
- Bài viết đặt câu hỏi liệu Hype Cycle có thể là kim chỉ nam hữu ích cho tương lai AI của thế giới hay không
Các ví dụ về Hype Cycle trong tiến bộ công nghệ
- Cơn sốt và bong bóng đường sắt ở Anh thế kỷ 19, rồi sau đó là sự chuyển đổi kinh tế nhờ các công ty đường sắt xây dựng tuyến đường ray
- Sự cuồng nhiệt với Internet trong thập niên 1990, cú sụp đổ thị trường năm 2000 và thất bại của 135 công ty dot-com lớn, nhưng chính khoản đầu tư cáp quang của các công ty viễn thông đã tạo nên hạ tầng Internet ngày nay
Quan điểm về khả năng AI đi theo Hype Cycle
- AI chưa trải qua một cú sụp đổ quy mô lớn như đường sắt hay dot-com, nhưng sự bất an hiện tại có thể là bằng chứng cho thấy viễn cảnh AI thống trị thế giới đang đến gần
- Nhà bình luận kinh tế Noah Smith nói: "Tương lai của AI sẽ giống như mọi công nghệ khác. Sẽ có việc xây dựng hạ tầng khổng lồ và tốn kém, một cú sụp đổ lớn khi mọi người nhận ra họ chưa biết cách dùng AI một cách hiệu quả, rồi dần dần phục hồi khi họ tìm ra điều đó."
Những công nghệ không phù hợp với Hype Cycle
- Bản thân AI cũng đã trải qua các giai đoạn hưng phấn và tuyệt vọng trong nhiều thập kỷ, nhưng chưa đi đến giai đoạn cuối của Hype Cycle
- Cơn sốt AI trong thập niên 1960, các mùa đông AI trong thập niên 1970 và 1990, rồi mức độ quan tâm nghiên cứu AI suy giảm cho tới năm 2020 trước khi tăng vọt trở lại nhờ AI tạo sinh
- Điện toán đám mây, điện mặt trời và mạng xã hội cho thấy quỹ đạo phát triển tuyến tính hơn, khác với Hype Cycle
- Web3, máy in 3D và ống nano carbon là những ví dụ mà tâm lý chuyển từ cuồng nhiệt sang sợ hãi nhưng không quay lại ở mức có ý nghĩa
Khó khăn trong việc kiểm chứng tính quy luật thực nghiệm của Hype Cycle
- Không dễ để kiểm chứng liệu Hype Cycle có phải là một quy luật thực nghiệm hay không
- Ethan Mollick của Đại học Pennsylvania chỉ ra rằng: "Vì đây là dữ liệu dựa trên cảm xúc nên rất khó để nói chắc chắn."
Phân tích dữ liệu Hype Cycle của The Economist
- Bài viết cố gắng phân tích bằng cách kết hợp dữ liệu nhiều thập kỷ về cách Gartner xếp các công nghệ triển vọng trên Hype Cycle với phân tích dữ liệu riêng
- Kết quả theo dõi các công nghệ đột phá theo thời gian cho thấy chỉ một số ít, khoảng 20%, đi qua quá trình từ đổi mới đến hưng phấn, chán nản rồi được chấp nhận rộng rãi
- Nhiều công nghệ được sử dụng rộng rãi mà không phải đi trên tàu lượn cảm xúc như vậy
- Ước tính 60% các dạng công nghệ rơi vào hố vỡ mộng sẽ không bao giờ nổi lên trở lại
- Điều này tương đồng với kết luận của Michael Mullany rằng: "Đáng ngạc nhiên là rất nhiều xu hướng công nghệ từng có lúc chỉ là mốt nhất thời."
Khả năng và thách thức của cuộc cách mạng AI
- AI vẫn có thể cách mạng hóa thế giới
- Một trong các công ty Big Tech có thể tạo ra đột phá
- Các doanh nghiệp có thể nhận ra những lợi ích mà AI mang lại
- Tuy nhiên, thách thức hiện nay của Big Tech là chứng minh rằng AI thực sự có thứ gì đó để đóng góp cho nền kinh tế thực
- Thành công không được bảo đảm
Kết luận
- Nếu nhìn vào lịch sử công nghệ để cảm nhận về tương lai của AI, Hype Cycle là một chỉ dẫn chưa hoàn hảo
- Cụm từ "Dễ đến, dễ đi (Easy Come, Easy Go)" có thể là một chỉ dẫn tốt hơn
Ý kiến của GN⁺
- Trong quá trình phát triển và thương mại hóa công nghệ AI, Hype Cycle không nhất thiết lúc nào cũng áp dụng đúng. Mỗi công nghệ có thể thể hiện quỹ đạo phát triển khác nhau
- Hiện có sự sụt giảm đầu tư và lo ngại về AI, nhưng điều đó không phủ nhận tiềm năng tương lai của AI. Ngược lại, đây có thể là hiện tượng tự nhiên trong tiến trình phát triển công nghệ
- Vì việc ứng dụng AI trong doanh nghiệp vẫn đang ở giai đoạn đầu, có lẽ cần thêm thời gian để tác động của nó lên nền kinh tế thực trở nên rõ ràng
- AI có thể thay đổi các ngành hiện hữu nhanh và rộng đến mức nào vẫn còn chưa chắc chắn, nhưng về dài hạn nhiều khả năng sẽ tạo ảnh hưởng lớn lên toàn xã hội
- Các công ty Big Tech sẽ cần tìm cách vượt qua những giới hạn của AI và tạo ra giá trị thực chất. Không chỉ là cạnh tranh phát triển công nghệ, họ cũng cần cân nhắc cả trách nhiệm xã hội và các vấn đề đạo đức
3 bình luận
Chỉ nhìn tiêu đề thì tôi đã nghĩ đây sẽ là một bài viết cảnh báo về làn sóng cường điệu quanh AI, nhưng nội dung thực ra gần với một phân tích tổng hợp về chu kỳ cường điệu hơn.
Ý kiến Hacker News
Có ý kiến cho rằng sự cường điệu quanh các dự án và startup kiểu 'API wrapper' sẽ giảm bớt
AI đã thay đổi hoàn toàn quy trình làm việc
Đã thử dùng AI để dọn dẹp cơ sở dữ liệu nhưng ChatGPT đã mắc lỗi nhiều lần
Phản ứng với AI đang bị phân cực
Với tư cách là một nhà khoa học thần kinh, có thể thấy sự phát triển của AI thật đáng kinh ngạc
Công nghệ mới có thể được áp dụng vào nhiều vấn đề nên dễ tạo ra cường điệu
AI hữu ích cho việc tóm tắt, giải thích và hỗ trợ lập trình
GPT-4 mới chỉ ra mắt được 1,5 năm
ChatGPT từng rất đáng kinh ngạc