Giám đốc điều hành Google DeepMind: 'Các chatbot hiện nay chỉ là bề nổi, còn rất nhiều loại AI ngoài AI tạo sinh'

Giám đốc điều hành Google DeepMind: “Các chatbot hiện nay chỉ là bề nổi, còn rất nhiều loại AI ngoài AI tạo sinh“

Năm 2014, công ty khởi nghiệp DeepMind được Google mua lại song vẫn hoạt động riêng biệt trong công ty mẹ Alphabet. Điều thú vị là Google Brain (Bộ phận AI của Google) và DeepMind nghiên cứu AI theo hai hướng riêng biệt: DeepMind nổi tiếng với việc phát triển mạng lưới thần kinh AI bắt chước bộ não con người, trong khi đó, Google Brain tập trung phát triển những bộ công cụ AI tạo sinh quen thuộc: các mô hình ngôn ngữ lớn cho chatbot, các tính năng chỉnh sửa trong Google Photos, v.v.

Trong cuộc trò chuyện cùng The Verge, Demis Hassabis, hiện là người đứng đầu của Google Deepmind đã đưa ra những quan điểm thú vị về những rủi ro của trí tuệ nhân tạo, ý tưởng xây dựng AGI, đội quân lao động mới do AI tạo ra, v.v.

Ông đã bán Deepmind cho Alphabet vào năm 2014 nhưng vẫn hoạt động độc lập bên trong cấu trúc công ty mẹ cho đến tận bây giờ. Lý do nào khiến DeepMind và Google Brain tách biệt ngay từ đầu?

Trước hết, tôi muốn chia sẻ lý do vì sao chúng tôi quyết định bán lại cho Alphabet. Chúng tôi thành lập DeepMind từ năm 2010, trước cả thời đại AI bùng nổ. Vì vậy, chúng tôi giống như những người đã xuất hiện từ thời tiền sử. Chúng tôi nhận thấy sẽ đạt được nhiều tiến bộ lớn nếu tập trung vào các hệ thống học tập và học hỏi từ khoa học thần kinh và cách thức hoạt động của bộ não. Vì vậy, chúng tôi đã tập hợp tất cả những yếu tố này lại với nhau vào năm 2010. Năm 2014, chúng tôi cần nhiều máy tính hơn nữa để tập trung thúc đẩy nghiên cứu và rõ ràng, Google có nhiều máy tính nhất trên thế giới. Vì vậy, chúng tôi quyết định hợp tác với Google vào thời điểm đó.

Trong thỏa thuận, chúng tôi nêu rõ DeepMind sẽ theo đuổi việc thúc đẩy nghiên cứu mạng lưới thần kinh AI, hay đôi khi được gọi là AGI, một hệ thống trí tuệ nhân tạo vượt có khả năng nhận thức và về cơ bản nó có tất cả các khả năng nhận thức mà con người có.

Ngay từ khi bắt đầu, chúng tôi tin rằng trò chơi là cơ sở thử nghiệm hoàn hảo để nghiên cứu và phát triển các thuật toán AI của chúng tôi một cách hiệu quả. Chúng tôi nỗ lực xây dựng các thuật toán để làm sao hệ thống thần kinh AI của mình đủ thông minh để chiến thắng các trò chơi hoặc tối đa hóa điểm số. Chúng tôi kết hợp học sâu, mạng lưới thần kinh và học tăng cường nhằm tạo ra các hệ thống chủ động giải quyết vấn đề, lập kế hoạch, v.v.

Xét về sự khác biệt, chúng tôi luôn có trách nhiệm thúc đẩy chương trình nghiên cứu và khoa học tiên tiến. Trong khi đó, bộ phận AI nội bộ của Google như Google Brain tập trung nhiều hơn vào cải tiến các sản phẩm của Google. Nhìn chung Deepmind và Google Brain ngay từ đầu đã có văn hóa khác nhau.

Vậy nguyên nhân khiến Alphabet quyết định hợp nhất có phải là do những cú hích đến từ Microsoft như Bing hay ChatGPT đã tác động đến quyết định hợp nhất DeepMind và Google Brain hay không?

Cũng đúng nhưng chưa đủ, đây chỉ là nguyên nhân gián tiếp theo một khía cạnh nào đó. , Google và Alphabet luôn khuyến khích và tạo điều kiện thuận lợi để các bộ phận nghiên cứu và thực hiện những điều khác biệt.

Nhìn chung, chúng tôi hay một số công ty khởi nghiệp khác như Anthropic và OpenAI đều có những mô hình ngôn ngữ lớn và chúng gần như giống nhau về khả năng. Chính vì vậy, chênh lệch công nghệ giờ đây được quyết định bởi mức độ nổi tiếng trong công chúng.

Để đánh giá về tình hình phát triển của AI hiện tại, những hệ thống này hiện đang đạt đến mức trưởng thành và tinh vi, những công nghệ này có thể ra khỏi giai đoạn nghiên cứu để đi vào cung cấp năng lượng cho các sản phẩm theo cách đột phá. Nhưng chúng ta mới chỉ đang ở giai đoạn đầu của kỷ nguyên AI sẽ diễn ra trong khoảng 5-10 năm nữa. Chính vì vậy, chúng tôi cũng cần tập trung nghiên cứu nhiều hơn và sáp nhập là cách để chúng tôi thực hiện hiệu quả điều đó.

AI đang và sẽ cải thiện cuộc sống của mọi người, công nghệ giúp mọi người làm việc hiệu quả hơn và cũng làm phong phú thêm cuộc sống của họ. Và tôi nghĩ những gì chúng ta đang thấy ngày nay với những chatbot thực sự chỉ là bề nổi. Có nhiều loại AI hơn AI tạo sinh. Tôi nghĩ rằng các công nghệ như học sâu tăng cường sẽ rất được chú trọng trong làn sóng tiếp theo cùng với sự phát triển của các công nghệ hiện tại. Vì vậy, trong một hoặc hai năm nữa, nếu có cơ hội trò chuyện, chúng ta sẽ nói về những sản phẩm, trải nghiệm và dịch vụ hoàn toàn mới với những khả năng chưa từng thấy trước đây. Và tôi thực sự rất hào hứng với việc dẫn dắt Google DeepMind xây dựng những sản phẩm công nghệ trong kỷ nguyên AI mới.

Các công nghệ DeepMind đang được ứng dụng như thế nào trong các sản phẩm của Google?

Các hệ thống AI xung quanh Google không nhất thiết sẽ được người dùng thấy rõ mà đôi khi chúng sẽ được ẩn chứa bên trong. Ví dụ, một trong những thứ chúng tôi áp dụng hệ thống AI của mình ngay từ đầu là hệ thống làm mát trong các trung tâm dữ liệu của Google, và thực tế công nghệ đang giúp hệ thống giảm gần 30% năng lượng làm mát. Và nếu bạn nhân con số đó với tất cả các trung tâm dữ liệu và máy tính họ có ở đó, thì con số thực sự rất bất ngờ. AI đang cải thiện hiệu quả của các hệ thống đó mọi lúc mọi nơi.

Các sản phẩm sẽ luôn luôn không phải ở trạng thái cuối cùng; có chăng, chúng chỉ là những điểm tham chiếu. Các chatbot hiện tại vẫn còn thiếu nhiều khả năng như lập kế hoạch, lý luận và trí nhớ. Và trong vài năm nữa, các chatbot hiện nay sẽ trở nên tầm thường.

Tôi nghĩ rằng có rất nhiều điều không chắc chắn về việc cần thêm bao nhiêu bước đột phá để đạt được AGI, những bước đột phá lớn, những bước đột phá đổi mới - so với việc chỉ mở rộng các giải pháp hiện có. Và tôi nghĩ, cần ít nhất một thập kỷ nữa, các sản phẩm của AGI mới rõ ràng.

Ông có nghĩ việc ghi nhãn dữ liệu cho các hệ thống AI trong vấn đề đạo đức là cần thiết không?

Tôi nghĩ phân loại từ sớm sẽ giúp cho các hệ thống này an toàn hơn, hữu ích và đáng tin cậy hơn với mọi người. Ngày nay, điều tốt nhất chúng ta có thể làm cho các hệ thống AI là có những người đánh giá con người.Trong vài năm tới, tôi nghĩ chúng ta cần nghiên cứu nhiều hơn nữa. Chúng tôi đã làm điều này, nhưng trên thực tế, những nỗ lực này đòi hỏi nhiều hơn sự cố gắng của một tổ chức. Các tiêu chuẩn đánh giá sẽ có một số thuộc tính nhất định, nó sẽ an toàn và đáng tin cậy theo những cách cụ thể.

Ông đã ký vào một lá thư cảnh báo về những rủi ro từ AI. Ông cũng được coi là một trong những người chơi tham gia vào cuộc đua AI hiện tại. Vậy bạn làm thế nào để cân bằng rủi ro đó?

Đó là một sự căng thẳng nhưng sáng tạo. Điều chúng tôi và Google muốn trở nên táo bạo và có trách nhiệm, và đó chính xác là những gì chúng tôi đang cố gắng thực hiện và sống hết mình và là hình mẫu. Vì vậy, phần táo bạo là dũng cảm và lạc quan về những lợi ích mà AI có thể mang lại cho thế giới và giúp nhân loại vượt qua những thách thức lớn nhất, cho dù đó là bệnh tật, khí hậu…

AI sẽ mở ra câu chuyện tăng trưởng đáng kinh ngạc. Thế nhưng, 15 năm sau, chúng ta nhận ra rằng có một số hậu quả không lường trước được đối với chính những hệ thống mà chúng ta tạo ra. Tôi nghĩ chúng ta phải làm điều đó để AI không trở thành sai lầm. Và đó là lý do tôi ký bức thư đó.

Ngô Huyền