Con người trở thành 'huấn luyện viên' cho trí tuệ nhân tạo

Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) đang thúc đẩy các doanh nghiệp công nghệ tìm kiếm phương thức đào tạo robot hiệu quả hơn. Trong đó, dữ liệu video ghi lại các hoạt động thường nhật của con người đang trở thành nguồn tài nguyên quan trọng, giúp máy móc học cách thực hiện công việc trong môi trường thực tế.

Con người trở thành “huấn luyện viên” cho trí tuệ nhân tạo.

Trong thời gian gần đây, nhiều công ty khởi nghiệp đã tham gia vào lĩnh vực thu thập và gắn nhãn dữ liệu video, huy động hàng nghìn lao động trên toàn thế giới. Những người này đảm nhiệm việc ghi hình các hoạt động như nấu ăn, dọn dẹp, làm vườn hay chăm sóc thú cưng, nhằm cung cấp dữ liệu cho hệ thống học máy.

Đại diện một doanh nghiệp trong lĩnh vực này cho biết, dữ liệu chuyển động đóng vai trò thiết yếu trong nhiều môi trường như sản xuất, kho vận, bán lẻ hay y tế, bởi mỗi bối cảnh đều có đặc thù vận hành riêng. Để đáp ứng yêu cầu đó, người tham gia thường được trang bị thiết bị ghi hình gắn trên đầu và thực hiện các nhiệm vụ theo hướng dẫn, với khối lượng tối thiểu hàng chục giờ video mỗi tuần.

Hiện nay, mạng lưới cung cấp dữ liệu đã mở rộng trên quy mô toàn cầu, với hàng nghìn “chuyên gia robot” tham gia và hàng trăm nghìn giờ video được tạo ra mỗi tháng. Tuy nhiên, con số này vẫn chưa đủ đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng. Theo các chuyên gia, để robot có thể vận hành linh hoạt như con người, lượng dữ liệu cần thiết có thể lên tới hàng tỷ giờ.

Thực tế này gợi nhớ đến giai đoạn đầu của các hệ thống chatbot, khi chúng được huấn luyện dựa trên kho dữ liệu khổng lồ từ internet. Tuy nhiên, đối với robot, yêu cầu về dữ liệu phức tạp hơn nhiều, do phải gắn với hành động vật lý và môi trường cụ thể, trong khi chưa tồn tại một “thư viện dữ liệu” sẵn có tương tự.

Chính khoảng trống này đang mở ra một thị trường tiềm năng lớn. Các dự báo cho thấy ngành công nghiệp liên quan đến dữ liệu huấn luyện robot có thể tăng trưởng khoảng 30% mỗi năm, đặc biệt tại khu vực châu Á, và đạt quy mô tối thiểu 10 tỷ USD vào năm 2030.

Bước tiến của robot tự hành được ghi nhận rõ rệt trong khoảng ba năm trở lại đây, khi các mô hình ngôn ngữ lớn góp phần cải thiện khả năng chuyển đổi thông tin hình ảnh thành hành động. Nhờ đó, robot không còn chỉ thực hiện các thao tác lặp lại mà bắt đầu có khả năng nhận thức và điều hướng trong môi trường xung quanh.

Dù vậy, quá trình phát triển vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Các chuyên gia cho rằng trong ngắn hạn, dữ liệu từ con người vẫn giữ vai trò then chốt trong việc huấn luyện robot. Tuy nhiên, nhu cầu dữ liệu có thể thay đổi nhanh chóng khi công nghệ tiếp tục tiến hóa, thậm chí các nhà nghiên cứu hiện cũng chưa thể xác định chính xác loại dữ liệu cần thiết trong tương lai gần.

Bên cạnh đó, việc thử nghiệm robot trong những môi trường phức tạp hơn vẫn còn hạn chế. Dù một số thử nghiệm đã được triển khai với động vật, việc áp dụng trên các đối tượng nhạy cảm như trẻ sơ sinh vẫn là mục tiêu dài hạn.

Trong bối cảnh đó, sự xuất hiện của nghề “dạy” robot không chỉ phản ánh nhu cầu phát triển công nghệ, mà còn cho thấy sự chuyển dịch mạnh mẽ của thị trường lao động trong kỷ nguyên AI, nơi con người tiếp tục đóng vai trò trung tâm trong việc định hình trí tuệ của máy móc.