Chủ đề của Diễn đàn Davos vào tháng 1 năm 2024 là trí tuệ nhân tạo.
AI đang được rao bán; các quốc gia có chủ quyền đang quảng bá cơ sở hạ tầng AI của họ; các tổ chức liên chính phủ đang cân nhắc ý nghĩa pháp lý của AI; các giám đốc điều hành doanh nghiệp đang thổi phồng lời hứa của AI; và những người khổng lồ về chính trị đang tranh luận về ý nghĩa an ninh quốc gia của nhân tạo thông minh; hầu hết mọi người bạn gặp trên Phố Chính đều nói về trí tuệ nhân tạo.
Tuy nhiên, trong lòng tôi ẩn chứa một tia do dự: Điều này có đúng không? Dưới đây là 10 điều bạn nên biết về trí tuệ nhân tạo - mặt tốt, mặt xấu và mặt xấu - được tổng hợp từ một số bài nói chuyện của tôi ở Davos vào tháng trước.
Thuật ngữ chính xác là trí tuệ nhân tạo "sáng tạo". "tạo" là gì? Trong khi các làn sóng đổi mới AI trước đây dựa trên việc học các mẫu từ các tập dữ liệu và có thể nhận ra các mẫu đó khi phân loại dữ liệu đầu vào mới, thì làn sóng đổi mới này dựa trên việc học các mô hình lớn (còn gọi là “tập hợp mẫu”) và Khả năng sử dụng các mô hình này. mô hình để tạo văn bản, video, âm thanh và các nội dung khác một cách sáng tạo.
Không, AI có tính sáng tạo không phải là ảo ảnh. Khi các mô hình lớn, đã được đào tạo trước đó được yêu cầu tạo nội dung, chúng không phải lúc nào cũng chứa các mẫu hoàn chỉnh đầy đủ để hướng dẫn việc tạo; trong những trường hợp các mẫu đã học chỉ được hình thành một phần, mô hình không có lựa chọn nào khác ngoài việc "điền vào chỗ trống", từ đó dẫn đến cái gọi là ảo giác mà chúng ta quan sát được.
Như một số bạn có thể đã quan sát, kết quả được tạo ra không nhất thiết phải lặp lại. Tại sao? Bởi vì việc tạo nội dung mới từ các mẫu đã học một phần bao gồm một lượng ngẫu nhiên nhất định và về cơ bản là một hoạt động ngẫu nhiên, đây là một cách nói hoa mỹ rằng đầu ra của AI tạo ra không mang tính quyết định.
Việc tạo ra nội dung không xác định thực sự đặt nền tảng cho đề xuất giá trị cốt lõi của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo tổng hợp. Điểm hấp dẫn để sử dụng nằm ở các trường hợp sử dụng liên quan đến sự sáng tạo; nếu sự sáng tạo là không cần thiết hoặc không cần thiết thì kịch bản đó có thể không phù hợp với AI có tính sáng tạo. Sử dụng điều này như một hòn đá thử.
Sự sáng tạo tối thiểu mang lại độ chính xác rất cao; việc sử dụng trí tuệ nhân tạo tổng quát trong lĩnh vực phát triển phần mềm để tạo mã cho các nhà phát triển sử dụng là một ví dụ điển hình. Sự sáng tạo ở quy mô buộc một mô hình AI có tính sáng tạo phải lấp đầy những khoảng trống rất lớn; đây là lý do tại sao bạn có xu hướng thấy các trích dẫn không chính xác khi yêu cầu nó viết một bài nghiên cứu.
Nói chung, ẩn dụ của trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra là Oracle của Delphi. Các lời tiên đoán rất mơ hồ; tương tự, kết quả đầu ra của AI tổng quát không nhất thiết phải có thể kiểm chứng được. Đặt câu hỏi về AI sáng tạo; không ủy thác các hoạt động giao dịch cho AI sáng tạo. Trên thực tế, phép ẩn dụ này vượt xa AI tạo ra cho tất cả trí tuệ nhân tạo.
Nghịch lý thay, các mô hình AI có khả năng tạo sinh có thể đóng một vai trò rất quan trọng trong khoa học và kỹ thuật, mặc dù những mô hình này thường không gắn liền với tính sáng tạo nghệ thuật. Chìa khóa ở đây là ghép nối mô hình AI tổng quát với một hoặc nhiều trình xác thực bên ngoài để lọc đầu ra của mô hình và yêu cầu mô hình sử dụng các đầu ra đã được xác thực này làm đầu vào nhắc nhở mới cho các chu kỳ sáng tạo tiếp theo cho đến khi hệ thống kết hợp tạo ra kết quả mong muốn.
Việc sử dụng rộng rãi AI tạo sinh tại nơi làm việc sẽ dẫn đến sự chia rẽ lớn trong thời kỳ hiện đại; những người sử dụng AI tạo sinh để tăng khả năng sáng tạo và sản lượng của họ theo cấp số nhân, và những người từ bỏ quá trình suy nghĩ của họ để chuyển sang AI sáng tạo và dần dần bị gạt ra ngoài lề và chắc chắn phải nghỉ phép.
Hầu hết những cái gọi là mô hình đại chúng đều bị vấy bẩn. Bất kỳ người mẫu nào được đào tạo trên internet công cộng đều đã được đào tạo về nội dung ở cuối web, bao gồm cả web đen. Điều này có ý nghĩa nghiêm trọng: thứ nhất, mô hình có thể đã được đào tạo về nội dung bất hợp pháp và thứ hai, mô hình có thể đã bị xâm nhập bởi nội dung ngựa Trojan.
Khái niệm lan can về AI tạo ra là sai lầm nghiêm trọng. Như đã đề cập ở điểm trước, khi một mô hình bị ô nhiễm, hầu như luôn có nhiều cách để đẩy mô hình xung quanh cái gọi là lan can một cách sáng tạo. Chúng ta cần một phương pháp tốt hơn, một phương pháp an toàn hơn, một phương pháp dẫn đến niềm tin của công chúng vào trí tuệ nhân tạo được tạo ra.
Khi chứng kiến việc sử dụng và lạm dụng AI tạo sinh, chúng ta phải hướng nội và nhắc nhở bản thân rằng AI là một công cụ.
Weiliang
JinseFinance
Coinlive 
cryptopotato
Coindesk
Bitcoinist