Những dự báo về AI trong năm 2025: Có thể tự suy luận và giao tiếp với nhau!

Năm 2024, chúng ta đã chứng kiến AI chuyển dần từ giai đoạn thử nghiệm sang các ứng dụng thực tế. Bởi vậy vào năm 2025, AI không chỉ là một công cụ hỗ trợ nhỏ lẻ mà sẽ trở thành bộ não trung tâm của các ngành nghề.

Theo một cuộc khảo sát của các nhà phân tích và chiến lược gia nghiên cứu toàn cầu của Ngân hàng Mỹ được công bố vào tháng 9, năm 2024 là năm đầu tư AI, và năm 2025 sẽ là năm áp dụng AI.

"Trong vòng 5 đến 10 năm tới, BofA Global Research dự đoán rằng AI thế hệ mới sẽ xúc tác cho sự tiến hóa về hiệu quả và năng suất của doanh nghiệp, có thể biến đổi nền kinh tế toàn cầu cũng như cuộc sống của chúng ta", Vanessa Cook, chiến lược gia nội dung của Viện Bank of America cho biết.

 Năm 2025 được dự báo sẽ đánh dấu bước đột phá của AI. (Ảnh: AI)

Năm 2025 được dự báo sẽ đánh dấu bước đột phá của AI. (Ảnh: AI)

Mô hình nhỏ lên ngôi

Trong khi ChatGPT và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang làm mưa làm gió, các chuyên gia dự đoán rằng mô hình ngôn ngữ nhỏ sẽ trở thành xu hướng chủ đạo trong năm 2025. Với chi phí thấp hơn, hiệu quả cao hơn và khả năng tùy chỉnh tốt hơn, các mô hình nhỏ hứa hẹn sẽ đáp ứng nhu cầu đa dạng của doanh nghiệp.

"Nhìn về năm 2025, tôi kỳ vọng các mô hình ngôn ngữ nhỏ, đặc biệt là các mô hình tùy chỉnh, sẽ trở thành giải pháp phổ biến hơn cho nhiều doanh nghiệp", Andrew Rabinovich, trưởng bộ phận AI và ML tại Upwork, cho biết. Ông nói rằng LLM không chỉ tốn kém mà còn rất rộng và không phải lúc nào cũng phù hợp với các ngành công nghiệp cụ thể.

"Mặt khác, các mô hình nhỏ hơn được điều chỉnh phù hợp hơn, cho phép các doanh nghiệp tạo ra các hệ thống AI chính xác, hiệu quả, mạnh mẽ và được xây dựng dựa trên nhu cầu độc đáo của họ", ông nói thêm.

Các công ty như Upwork đã bắt đầu tận dụng lợi thế của các mô hình này để cải thiện trải nghiệm người dùng và nâng cao hiệu quả hoạt động.

AI tiến gần hơn đến khả năng suy luận như con người

Vào giữa tháng 9, OpenAI đã phát hành một loạt các mô hình mới có khả năng suy nghĩ giải quyết vấn đề giống như con người. Công ty tuyên bố rằng nó có thể đạt được hiệu suất cấp Tiến sĩ trong các bài kiểm tra chuẩn khó trong vật lý, hóa học và sinh học.

Ví dụ, mô hình tốt nhất trước đó, GPT-4o, chỉ có thể giải quyết được 13% các bài toán trong kỳ thi Olympic Toán học Quốc tế, trong khi mô hình suy luận mới đã giải quyết được 83%.

"Nó cực kỳ giỏi trong việc suy luận thông qua các loại vấn đề logic", Sheldon Monteiro, giám đốc sản phẩm của Publicis Sapient cho biết. Điều đó có nghĩa là các công ty có thể sử dụng nó cho các vấn đề mã hóa khó hoặc lập kế hoạch dự án quy mô lớn, nơi các rủi ro phải được so sánh với nhau.

Nếu AI có thể suy luận tốt hơn, thì nó sẽ cho phép các đại lý AI hiểu được ý định của chúng ta, dịch điều đó thành một loạt các bước và thực hiện các việc thay mặt cho chúng ta - theo nhà phân tích của Gartner, Arun Chandrasekaran.

Ứng dụng thực tế tăng trưởng mạnh mẽ

Năm nay, một số trường hợp sử dụng AI đã chứng minh mang lại lợi nhuận. Monteiro dự đoán năm 2025, những ứng dụng này sẽ bùng nổ, đặc biệt nếu AI được tích hợp sẵn vào phần mềm doanh nghiệp đang dùng.

Ông cho rằng dịch vụ khách hàng, marketing và phát triển khách hàng sẽ dẫn đầu xu hướng này, vì đã có nhiều ví dụ thành công.

Monteiro tin rằng điều tương tự sẽ xảy ra trong toàn bộ quy trình phát triển phần mềm, từ nghiên cứu đến kiểm thử, nhờ vào nhiều ví dụ thực tế thành công.

 Nhiều tính năng ưu việt của AI sẽ có trong tương lai. Ảnh: GI

Nhiều tính năng ưu việt của AI sẽ có trong tương lai. Ảnh: GI

AI định hình lại quy trình phát triển phần mềm

Kể từ khi Tuyên ngôn Agile ra đời vào năm 2001, phương pháp phát triển linh hoạt này đã dần thay thế hoàn toàn mô hình phát triển truyền thống theo kiểu thác nước. Trong hơn một thập kỷ qua, Agile đã trở thành tiêu chuẩn vàng trong ngành phát triển phần mềm. Tuy nhiên, Agile được xây dựng dựa trên những hạn chế vốn có của con người: từ năng suất cá nhân cho đến cách tổ chức làm việc nhóm.

Sự ra đời của AI thế hệ mới hứa hẹn sẽ khắc phục những hạn chế này. Hiện tại, AI chủ yếu được sử dụng như một công cụ hỗ trợ, giúp tăng năng suất cá nhân. Tuy nhiên, để khai thác tối đa sức mạnh của AI, chúng ta cần tiến xa hơn. Toàn bộ quy trình phát triển phần mềm, từ cách tổ chức làm việc đến cách tương tác với công cụ, cần phải được tái cấu trúc.

Monteiro nhấn mạnh rằng: "Chúng ta đang quá tập trung vào việc sử dụng AI để viết code, trong khi đó, phát triển phần mềm còn bao gồm rất nhiều khía cạnh khác. Điều này cho thấy, để thực sự tận dụng AI, chúng ta cần có một cái nhìn toàn diện hơn về quy trình phát triển phần mềm và cách mà AI có thể đóng góp vào từng giai đoạn của quy trình đó".

Trở nên phổ biến và dễ tiếp cận

Rakesh Malhotra, đối tác tại Ernst & Young nhớ lại rằng khi internet mới xuất hiện, người dùng ban đầu cần phải học HTML nếu họ muốn có một trang web. Người dùng cần modem, phần mềm đặc biệt và tài khoản với nhà cung cấp internet. "Bây giờ bạn chỉ cần nhập từ mà bạn đang tìm kiếm," ông nói. Với AI thế hệ mới, mọi người vẫn đang ở giai đoạn tìm hiểu AI thế hệ mới là gì, nó hoạt động như thế nào và cách sử dụng nó.

"Sẽ có ít hơn rất nhiều điều đó", ông chia sẻ. Nhưng AI thế hệ mới sẽ trở nên phổ biến và được tích hợp liền mạch vào quy trình công việc, giống như cách internet ngày nay.

Sức mạnh của các "đại lý" và "trợ lý" AI

Hãy tưởng tượng một tương lai nơi chiếc điện thoại của bạn không chỉ là một công cụ để gọi điện và nhắn tin, mà còn là một người trợ lý thông minh, luôn sẵn sàng giúp đỡ bạn. Đó chính là sức mạnh của các "đại lý" AI.

Thay vì phải thực hiện từng thao tác một, bạn chỉ cần nói ra yêu cầu của mình, và "đại lý" AI sẽ tự động hoàn thành công việc đó. Từ việc đặt vé máy bay, đặt bàn nhà hàng đến việc quản lý lịch làm việc, "đại lý" AI sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức.

Trong khi đó, "trợ lý" AI không chỉ là một công cụ tìm kiếm thông thường. Nó có khả năng học hỏi và thích nghi với cách làm việc của bạn. Trợ lý AI sẽ tự động thu thập, phân tích và tổng hợp thông tin từ mọi nguồn, sau đó đưa ra những báo cáo ngắn gọn, súc tích, giúp bạn nắm bắt nhanh chóng những thông tin quan trọng nhất.

Carmen Fontana, một chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ, cho biết: "Mặc dù trợ lý AI vẫn đang trong giai đoạn phát triển, nhưng tôi đã thấy chúng mang lại hiệu quả rất lớn trong việc giảm bớt công việc thủ công. Trong tương lai, trợ lý AI sẽ có thể tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như email, tin nhắn, và mạng xã hội, để cung cấp cho bạn những thông tin hữu ích nhất".

Các AI sẽ bắt đầu giao tiếp với nhau!

Tương lai của AI là những hệ thống mà các tác nhân AI giao tiếp và hợp tác với nhau. Điều này sẽ mở ra nhiều cơ hội mới, nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức. Để AI làm việc hiệu quả, chúng cần biết giới hạn của mình và được giám sát chặt chẽ.

 Trong tương lai gần các mô hình AI có thể tự suy luận và giao tiếp với nhau. Ảnh: AI

Trong tương lai gần các mô hình AI có thể tự suy luận và giao tiếp với nhau. Ảnh: AI

Với khả năng suy luận phức tạp, AI sẽ trở thành những chuyên gia trong nhiều lĩnh vực, phục vụ mọi người. Tuy nhiên, chúng ta cần xây dựng các hệ thống kiểm soát để đảm bảo AI luôn hoạt động đúng mục đích và an toàn.

AI đa phương thức

AI đa phương thức, giống như chúng ta, có khả năng xử lý đồng thời nhiều loại thông tin như văn bản, âm thanh và hình ảnh, giúp máy móc hiểu sâu sắc hơn về thế giới xung quanh.

Khác với các mô hình AI truyền thống chỉ tập trung vào một loại dữ liệu, AI đa phương thức có khả năng kết hợp nhiều loại thông tin khác nhau, từ đó tạo ra những hiểu biết sâu sắc hơn và toàn diện hơn. Nhờ khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, hình ảnh và cả video, AI đa phương thức có thể trả lời những câu hỏi phức tạp, tạo ra nội dung sáng tạo và thậm chí hỗ trợ chúng ta trong công việc hàng ngày.

Chandrasekaran, một chuyên gia trong lĩnh vực này, dự đoán rằng AI đa phương thức sẽ trở thành xu hướng chủ đạo trong tương lai gần, mở ra nhiều cơ hội mới cho công nghệ AI.

Tối ưu hóa AI với định tuyến đa mô hình

Định tuyến đa mô hình là một cách tiếp cận linh hoạt trong việc xây dựng các ứng dụng AI. Thay vì chỉ sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) duy nhất, các công ty có thể kết hợp nhiều mô hình khác nhau để tận dụng tối đa ưu điểm của từng mô hình.

Ví dụ, một mô hình có thể rất giỏi trong việc tạo văn bản sáng tạo, trong khi một mô hình khác lại xuất sắc trong việc phân tích dữ liệu. Việc kết hợp cả hai sẽ giúp chúng ta tạo ra những ứng dụng AI mạnh mẽ và linh hoạt hơn.

Định tuyến đa mô hình giúp các công ty giảm thiểu rủi ro phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất và có thể dễ dàng thay đổi hoặc nâng cấp mô hình khi cần thiết, từ đó tăng tính linh hoạt và khả năng thích ứng của hệ thống AI. Brett Barton, lãnh đạo thực hành AI toàn cầu tại Unisys, đã so sánh việc chỉ sử dụng một mô hình với việc "khóa nhà cung cấp", điều mà nhiều CIO đang cố gắng tránh.

Jeffrey Hammond, người đứng đầu bộ phận chuyển đổi quản lý sản phẩm WW ISV tại AWS, dự đoán rằng nhiều công ty sẽ xây dựng các nền tảng nội bộ để quản lý và kết hợp nhiều LLM khác nhau. Điều này giúp các nhà phát triển nhanh chóng tìm ra sự kết hợp tốt nhất giữa các mô hình để đáp ứng nhu cầu cụ thể của ứng dụng.

AI thiết kế phần mềm riêng cho từng người dùng

Nếu bạn là một đầu bếp chuyên nghiệp. Bạn cần một công cụ nấu ăn được thiết kế riêng cho từng công thức và phong cách nấu ăn của mình. Trước đây, chỉ có những nhà hàng lớn mới có đủ điều kiện để làm điều này. Nhưng giờ đây, với sự trợ giúp của AI, ngay cả những người đam mê nấu ăn tại nhà cũng có thể sở hữu một "công cụ nấu ăn" số hoàn hảo chỉ dành riêng cho mình.

Hãy hình dung một người trợ lý ảo thông minh luôn quan sát cách bạn làm việc và học hỏi từ những thói quen của bạn. Sau một thời gian, trợ lý này sẽ tự động sắp xếp giao diện máy tính của bạn một cách hợp lý nhất, giúp bạn làm việc hiệu quả hơn.

AI đang cách mạng hóa ngành công nghiệp phần mềm. Nhờ AI, việc tạo ra phần mềm tùy chỉnh trở nên nhanh chóng, dễ dàng và rẻ hơn bao giờ hết.

Hòa Giang (theo CIO, GI)

Nguồn Công Luận: https://congluan.vn/nhung-du-bao-ve-ai-trong-nam-2025-co-the-tu-suy-luan-va-giao-tiep-voi-nhau-post328382.html