Từ "bẫy lưu lượng" đến tìm lối thoát cho mô hình AI: Bài toán hóc búa của các "ông lớn" công nghệ Trung Quốc

Thương mại hóa AI đang là bài toán khó với nhiều "ông lớn" công nghệ tại Trung Quốc. Bài viết phân tích những thách thức, cũng như hướng đi tiềm năng cho các mô hình AI trong tương lai.

Tại Diễn đàn Phát triển Công nghiệp thuộc khuôn khổ Hội nghị thượng đỉnh về Trí tuệ nhân tạo Thế giới 2024 diễn ra vào ngày 4/7, các chuyên gia đầu ngành AI đã cùng thảo luận về hướng đi cho ngành công nghiệp non trẻ này. "Thời đại AI, ứng dụng ''siêu năng lực'' quan trọng hơn ''siêu ứng dụng'' chỉ chăm chăm vào DAU", đó là chia sẻ của ông Lý Ngạn Hoành - Chủ tịch kiêm CEO Baidu. Ông cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xác định đúng kịch bản ứng dụng, thay vì sa đà vào "bẫy lưu lượng", như cách nhiều mô hình AI nội địa đang áp dụng.

Thực tế, ứng dụng AI đã và đang len lỏi vào đời sống. Vị CEO Baidu dẫn chứng bằng chính sản phẩm của công ty: Mô hình ngôn ngữ lớn Văn Tâm. Trong vòng 2 tháng, số lượt sử dụng Văn Tâm mỗi ngày đã tăng từ 200 triệu lên 500 triệu, cho thấy nhu cầu thực tế của thị trường. Ông Lý Ngạn Hoành lấy ví dụ về ngành chuyển phát nhanh, nơi mô hình ngôn ngữ lớn giúp xử lý đơn hàng chỉ bằng "một câu nói, một tấm hình", rút ngắn thời gian từ hơn 3 phút xuống chỉ còn 19 giây. Không chỉ vậy, 90% vấn đề phát sinh sau bán hàng cũng được giải quyết bởi mô hình AI này.

Tuy nhiên, hành trình thương mại hóa AI không hề dễ dàng. Chủ tịch Công ty Công nghệ Thú săn mồi (猎豹移动) - ông Phó Thịnh chỉ ra một số rào cản khi ứng dụng AI trong doanh nghiệp, như khó khăn trong việc "bổ sung dữ liệu" nội bộ, gỡ rối giao diện và tích hợp vào quy trình. Đồng quan điểm, Viện sĩ Viện Hàn lâm Kỹ thuật Trung Quốc, nhà sáng lập Alibaba Cloud - ông Vương Kiên cho rằng: "Yếu tố con người thường bị bỏ quên trong AI". Theo ông, do cơ chế, các tập đoàn lớn khó lòng khiến mọi cá nhân thích nghi với AI.

Trong khi đó, CEO Ant Group - ông Tĩnh Hiển Đống nhận định, "chuyên gia thông minh" (chuyên gia được trang bị AI) chính là chìa khóa giải bài toán ứng dụng mô hình AI tổng quát vào các ngành đòi hỏi tính chuyên môn cao. Giới chuyên môn nhìn chung đánh giá, mô hình AI tổng quát khi áp dụng vào thực tế thường gặp 3 "điểm yếu": thiếu kiến thức chuyên ngành, khó đưa ra quyết định phức tạp và giao tiếp chưa chắc đã hiệu quả. Theo ông Tĩnh Hiển Đống, trải nghiệm người dùng trong tương lai sẽ không chỉ đến từ một mô hình AI, mà đòi hỏi sự hợp tác sâu rộng của toàn ngành, với sự tham gia của nhiều "chuyên gia thông minh", mỗi người một vị trí, đảm nhiệm những nhiệm vụ riêng.

Chia sẻ về hướng phát triển ứng dụng AI, ông Lý Ngạn Hoành cho rằng "thể thông minh" (intelligent agent) là mảng tiềm năng nhất. Theo ông, khi mô hình nền tảng ngày càng mạnh, việc phát triển ứng dụng sẽ dễ dàng hơn. Trong đó, "thể thông minh" là dạng đơn giản nhất, chỉ cần sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để mô tả quy trình làm việc và kết hợp với kho kiến thức chuyên ngành là có thể tạo ra một "thể thông minh" giá trị, "thậm chí còn đơn giản hơn cả việc tạo một trang web trong thời đại Internet".

"Bẫy lưu lượng" chính là sai lầm mà nhiều mô hình AI nội địa đã gặp phải. "Hơn một năm qua, ngành AI chứng kiến cuộc đua ''mô hình'' nóng hổi với hàng trăm mô hình ra đời, gây lãng phí nguồn lực tính toán", ông Lý Ngạn Hoành nhận định. Ông cũng cho rằng, không nên áp dụng tư duy của thời đại di động, nghĩ rằng phải có ứng dụng đạt 1 tỷ DAU mới gọi là thành công.

Ông Từ Lập - Chủ tịch kiêm CEO SenseTime cho rằng, dù những ứng dụng như ChatGPT hay Sora mang đến nhiều bất ngờ, nhưng vẫn chưa phải là "thời khắc iPhone" bởi chưa thực sự tạo ra thay đổi lớn trong ứng dụng ngành dọc. Để đạt được điều này, AI cần phải vượt qua 3 "điểm mấu chốt": trí tuệ, trải nghiệm và khả năng kiểm soát. Theo ông, mô hình AI cần được cung cấp dữ liệu tư duy bậc cao hơn để tạo ra năng lực tư duy sâu, mà ứng dụng trong thực tế chính là nguồn cung cấp dữ liệu chất lượng. Bên cạnh đó, cần kết hợp hiệu quả giữa thiết bị đầu cuối và điện toán đám mây để tạo ra trải nghiệm mượt mà. "Cuối cùng, khả năng kiểm soát nội dung là rất quan trọng, cho dù là văn bản, hình ảnh hay video", ông Từ Lập nhấn mạnh, "Nếu không đặt ra giới hạn, AI sẽ không thể phát triển bền vững".

GenK