ChatGPT gặp khó để duy trì vị trí dẫn đầu vào năm 2024 và cuộc phỏng vấn thầy Sam Altman

Khi OpenAI phát hành ChatGPT cuối tháng 11.2022, hiếm có chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) nào giống như vậy. OpenAI có công nghệ ấn tượng, khả năng tiếp cận hàng tỉ USD tài trợ và chatbot AI của hãng đã giành được sự công nhận như sản phẩm mới mang tính đột phá.

Giờ đây, hầu như mỗi tháng, các hãng công nghệ được tài trợ tốt đều tung ra các dịch vụ AI cạnh tranh với ChatGPT. Vào tháng 9, Mistral, công ty khởi nghiệp của Pháp trị giá khoảng 2 tỉ USD, đã phát hành một trong những mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở có khả năng mạnh mẽ nhất, làm nền tảng cho chatbot AI.

Đến tháng 11, chỉ 4 tháng sau khi tuyên bố thành lập công ty khởi nghiệp xAI, Elon Musk đã giới thiệu chatbot đáng ngạc nhiên mang tên Grok. Đầu tháng 12 này, Google ra mắt phiên bản đầu tiên của mô hình ngôn ngữ lớn Gemini được chờ đợi từ lâu.

Chưa có công cụ nào trong số này vượt qua được khả năng đa dạng của GPT-4, mô hình ngôn ngữ lớn do OpenAI phát triển, nhưng trong nhiều trường hợp, chúng có thể gây ra mối đe dọa thực sự cho ChatGPT khi cạnh tranh giành người dùng và khách hàng doanh nghiệp.

Cũng có rất ít điều ngăn cản người dùng chuyển đổi giữa các dịch vụ AI. Dù OpenAI vượt trội về mặt tổng quát nhưng một số người dùng lại thích sử dụng các chatbot AI chuyên dụng hơn. Ví dụ Character AI, dịch vụ cho phép người dùng trò chuyện với phiên bản AI của các nhân vật trong game và tính cách khác, đang chiếm ưu thế so với ChatGPT về việc sử dụng trên thiết bị di động, theo ước tính từ công ty dữ liệu Similarweb.

Aravind Srinivas, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập Perplexity AI - công ty đang chạy một chatbot để nghiên cứu, nói: “Nó giống như kỷ nguyên đầu tiên của điện thoại di động. Người dùng đang thử nghiệm những cái khác nhau”.

Perplexity AI đặt mục tiêu phân biệt mình với các chatbot khác bằng cách phản hồi chính xác và cập nhật hơn.

Các chatbot AI hàng đầu khác, gồm cả ChatGP, đã phải vật lộn với việc cung cấp thông tin theo thời gian thực chính xác và đáng tin cậy. Đáng chú ý, Perplexity AI không phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn của mình hoàn toàn từ đầu mà thay vào đó xây dựng dựa trên những cái hiện có, gồm cả mô hình nguồn mở từ Mistral và Meta Platforms.

Các mô hình AI nguồn mở không phải lúc nào cũng hoạt động tốt như GPT-4 trên nhiều chủ đề từ Toán học đến thơ ca. Thế nhưng, người dùng bình thường có thể không nhận ra những khác biệt đó theo cách giống như các nhà nghiên cứu và nhiều người đơn giản là không quan tâm đến Toán học.

Aravind Srinivas nói: “Người dùng không quan tâm liệu câu trả lời đến từ GPT 3.5, Claude (của Anthropic) hay GPT-4. Điều họ quan tâm là liệu câu trả lời có chính xác hay không, sản phẩm có đủ nhanh hoặc có các tính năng phù hợp không. Đó là điều họ sẽ phàn nàn”. Aravind Srinivas cho biết sản phẩm của Perplexity AI cũng cho phép người dùng truy cập vào API ChatGPT nếu họ thích điều đó.

Đến nay, lợi thế của OpenAI là dựa trên sức mạnh các mô hình ngôn ngữ lớn, sử dụng một lượng lớn dữ liệu trực tuyến để phản hồi tốt hơn nhiều truy vấn và trường hợp sử dụng. Song ngày càng có nhiều công ty khởi nghiệp AI cho biết đang tìm cách xây dựng các mô hình AI nhỏ hơn có thể hoạt động tương đương.

Kanjun Qiu, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập Imbue - công ty khởi nghiệp AI được Nvidia hỗ trợ và xây dựng mô hình AI nền tảng riêng, nói: “Tôi không nghĩ có nhiều điều kỳ diệu trong việc đào tạo GPT-4. Nó rất, rất lớn. Thế nhưng, chúng ta thấy rất nhiều bằng chứng chỉ ra có thể đạt được hiệu suất đó với các mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn nhiều”.

Kanjun Qiu nói công ty của bà đã xây dựng công cụ nội bộ “như một món đồ chơi” để sửa lỗi trong Python, ngôn ngữ lập trình phổ biến. Vì đây là nhiệm vụ nhỏ và cụ thể nên Imbue không cần xây dựng một mô hình ngôn ngữ lớn mạnh mẽ như GPT-4 để hỗ trợ việc đó.

Nếu thế giới cần một lời nhắc rằng ChatGPT không còn là "độc tôn" nữa, điều đó trở nên rõ ràng vào tháng trước. Sau khi OpenAI tạm thời sa thải Giám đốc điều hành Sam Altman và đặt tương lai của mình vào tình trạng nghi ngờ, một số đối thủ, gồm cả Cohere, Anthropic và Google, đã được khách hàng quan tâm nhiều hơn.

“GPT-4 vẫn là mô hình AI tốt nhất hiện có. Điều này thực sự khá rõ ràng, nhưng tôi nghĩ rằng sự cạnh tranh chắc chắn đang nóng lên. Nguồn mở và các đối thủ cạnh tranh khác có cơ hội tốt để bắt kịp GPT-4. Song tất nhiên, OpenAI cũng không ngủ quên trên chiến thắng của mình. Công ty đang làm việc trên GPT-5”, Andrew Ng, người đồng sáng lập Coursera và Google Brain, cho biết.

Andrew Ng, đồng thời là Giám đốc điều hành Landing AI và giáo sư tại Đại học Stanford (Mỹ), đã dành phần lớn thời gian của mình những năm gần đây để giúp công chúng hiểu rõ hơn về AI và đẩy lùi những quan điểm bi quan về công nghệ này.

Tháng trước, nền tảng giáo dục Coursera của Andrew Ng đã phát hành một lớp học trực tuyến về AI tạo sinh (generative AI). Andrew Ng nói rằng nó đã phá kỷ lục là lớp học phát triển nhanh nhất trên trang web, với 44.000 người đăng ký trong tuần đầu tiên.

“Giữa muôn vàn lo ngại, tôi vẫn cảm thấy vô cùng hứng khởi về tiềm năng của AI. Tôi nghĩ đã đến lúc mọi người cần bắt đầu hiểu về những công nghệ này”, Andrew Ng nói.

Andrew Ng: "Sam Altman thông minh, có chính kiến và có cách làm việc riêng"

Hãng tin Bloomberg vừa có cuộc phỏng vấn với Andrew Ng về các chủ đề liên quan đến AI.

Bloomberg: Ông nghĩ gì về Gemini của Google, đặc biệt sau khi nó được tung ra? Gemini thế nào so với kỳ vọng của ông?

Andrew Ng: Tôi nghĩ rằng các kỹ sư Google đã đạt được tiến bộ tốt, dù vẫn còn một chặng đường dài để bắt kịp GPT-4. Sau đó, tôi nghĩ rằng Google đã mắc một sai lầm tiếp thị trong cách ra mắt video. Tôi nghĩ thật không may là điều đó đã xảy ra, vì bỏ qua sai lầm tiếp thị đó, hầu hết chúng ta sẽ cổ vũ cho công việc thực sự tốt mà các kỹ sư của Google đã làm để xây dựng một mô hình ấn tượng.

Bloomberg: Ông nghĩ sự hỗn loạn tại OpenAI tác động đến toàn ngành như thế nào?

Tôi nghĩ là quá sớm để đưa ra đánh giá. Tôi cảm thấy như OpenAI rơi vào tình trạng không ổn định, khi Sam Altman bị sa thải và huy động đội ngũ rồi trở lại vài ngày sau đó, giống như một lỗi không cần thiết. Tôi nghĩ nó đã làm lay động lòng tin của nhiều người. Tôi nghe nói về nhiều đội đang đảm bảo rằng họ có một phương án dự phòng cho OpenAI. Song, mặt tích cực là họ đã mang Larry Summers và Bret Taylor vào hội đồng quản trị. OpenAI đang thực hiện nhiều công việc để ảnh hưởng đến các chính phủ. Trong mức độ mà điều này hữu ích cho công ty, Larry Summers là một "đại bàng" tuyệt vời với ảnh hưởng lớn. OpenAI sẽ phải thuê rất nhiều người làm việc về chính trị để sánh kịp tác động mà việc Larry Summers gọi điện thoại vài lần có thể tạo ra.

Bloomberg: Ông nói rằng một số hãng công nghệ đang tạo ra nỗi sợ hãi về AI khiến chúng ta tuyệt chủng để đạt được sự kiểm soát theo quy định. Ông có thể giải thích tại sao lại nghĩ vậy và có ví dụ về nơi ông đã thấy điều này xảy ra không?

Tôi nghĩ có động cơ khuyến khích nhiều bên tạo ra sự sợ hãi và cường điệu. Tôi nghĩ rằng một số hãng công nghệ không muốn cạnh tranh với nguồn mở. Có động cơ để những lo lắng, dù không thực tế lắm, tạo ra những cơn gió thuận lợi cho những người vận động hành lang tác động đến chính phủ… Ở cả Mỹ và châu Âu, nỗi sợ hãi chung này về AI, dù là tuyệt chủng hay điều gì khác, đang tạo ra vỏ bọc cho những người vận động hành lang và các cơ quan quản lý để tạo ra các quy tắc hướng tới những lợi ích rất đặc biệt.

Bloomberg: Tôi hiểu động cơ tiềm tàng để các hãng công nghệ cạnh tranh với mô hình nguồn mở khơi dậy nỗi sợ hãi về AI nhằm đạt được sự kiểm soát theo quy định. Thế nhưng, ông nghĩ tại sao một số đồng nghiệp học thuật của ông, gồm cả “cha đẻ AI” như Geoffrey Hinton hay Yoshua Bengio, lại lo lắng về nguy cơ do AI gây ra? Họ dường như không có lợi ích cá nhân trong vấn đề này.

Tôi đã nói chuyện với Geoffrey Hinton khi ông nghỉ hưu chỉ vài tuần trước và tôi nghĩ Geoff rất chân thành. Tôi nghĩ Geoffrey Hinton sai, nhưng ông ấy chân thành. Tôi không nói cụ thể về Geoff hay Yoshua. Tôi nghĩ nhiều người có là động cơ để thổi phồng nỗi sợ hãi.

Sự lo sợ thu hút sự chú ý và làm cho ai đó trở nên quan trọng hơn. Tôi nghĩ rằng chắc chắn một số người không thể tham gia cuộc trò chuyện nếu không phải vì vai trò của họ trong việc kích thích sự lo sợ. Nói một cách trung thực, tôi biết rằng một số người kích thích sự lo sợ để thu hút sự chú ý và sau đó nhận mức phí diễn thuyết đáng kể...

Hóa ra có tương đối ít động cơ để không kích thích sự lo sợ. Chúng ta đang thấy trên mạng xã hội rằng nỗi sợ hãi và tức giận ngày càng tăng lên trong khi quan điểm nhìn chung tích cực về tương lai lại kém thú vị hơn nhiều với giới truyền thông.

Sam Altman từng là học trò của ông. Ông có thể chia sẻ một chút về cuộc sống của Sam Altman ở Đại học Stanford không?

Sam thông minh, có chính kiến và có cách làm việc riêng. Sam bước vào phòng thí nghiệm của tôi ở Stanford và sử dụng phương pháp học tăng cường để điều khiển robot. Đây là phương pháp cổ điển. Thế nhưng, thực ra cậu ấy đã làm việc với phòng thí nghiệm của tôi để chế tạo một robot rắn và khiến nó có thể leo lên một bậc thang.