Kể từ khi ra mắt GitHub Copilot, đây thực sự là trợ lý AI đầu tiên ở quy mô sản xuất, lập trình đã thay đổi mãi mãi. Tôi đã sử dụng Copilot khá sớm, và với khả năng chỉ cần nhấn tab để tự động hoàn thành các phần lớn trong mã của tôi, năng suất lập trình của tôi đã tăng vọt.

Bây giờ, với ChatGPT cùng với một loạt các trợ lý lập trình AI khác, tôi trở nên năng suất hơn rất nhiều. Quy trình làm việc của tôi hoàn toàn khác - tôi hiếm khi viết mã từ đầu nữa. Thông thường tôi sẽ đến với ChatGPT, yêu cầu nó viết cho tôi một cái gì đó, sau đó đưa nó vào VS Code, chỉnh sửa theo yêu cầu, và sau đó thêm vào. Đây là một trong những trường hợp sử dụng có giá trị nhất của AI ngày nay.

Trong các ngành công nghiệp khác, chúng ta cũng đang chứng kiến những lợi ích về năng suất và hiệu quả đáng kể nhờ AI. Từ viết lách và nghiên cứu đến giảng dạy và chăm sóc sức khỏe, các công cụ AI đang giúp mọi người hoàn thành các nhiệm vụ nhanh hơn và hiệu quả hơn. Sự gia tăng về hiệu quả này sẽ có tác động tích cực trên nhiều lĩnh vực, khi các quy trình trở nên đơn giản hóa và được tối ưu hóa.

Mặc dù chắc chắn sẽ có một số khía cạnh tiêu cực tiềm ẩn do sự phát triển nhanh chóng của AI, những lợi ích về năng suất mà chúng ta đang chứng kiến là một dấu hiệu rõ ràng về sức mạnh biến đổi của công nghệ này. Khi các trợ lý AI này trở nên năng lực hơn và được tích hợp vào quy trình làm việc của chúng ta, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy những cải thiện về hiệu quả và năng suất ngày càng lớn hơn trong những năm tới.

Khả năng tạo ra nội dung để lừa đảo và tấn công mạng ở quy mô lớn là một trong những rủi ro tiềm ẩn lớn nhất của AI trong ngắn hạn. Với sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ như GPT-4 và khả năng tổng hợp giọng nói chân thực của chúng, các khả năng giả mạo và lừa dối thực sự đáng lo ngại.

Hãy tưởng tượng một kịch bản khi ai đó có thể nhân bản giọng nói của bạn và sau đó gọi cho cha mẹ, đồng nghiệp hoặc sếp của bạn, thuyết phục họ cung cấp thông tin nhạy cảm hoặc thực hiện các giao dịch gian lận. Chất lượng và độ chính xác của những bản nhân bản AI này khiến chúng rất khó phát hiện.

Loại lừa đảo quy mô lớn và chất lượng cao này đã trở thành vấn đề ngày càng gia tăng, và nó chỉ sẽ trở nên tồi tệ hơn khi công nghệ tiếp tục được cải thiện. Bảo mật mạng sẽ là một thách thức lớn cần phải giải quyết khi những công cụ AI mạnh mẽ này trở nên dễ tiếp cận hơn.

Bảo vệ chống lại các cuộc lừa đảo và tấn công mạng do AI thực hiện sẽ yêu cầu các chiến lược và công nghệ mới. Tăng cường nhận thức của người dùng, xác minh danh tính mạnh mẽ và các hệ thống phát hiện gian lận nâng cao sẽ rất quan trọng trong cuộc chiến chống lại mối đe dọa mới nổi này. Khi AI tiếp tục phát triển, cuộc đua để dẫn đầu các tác nhân xấu sẽ chỉ càng gay gắt hơn.

Sam Altman đã cung cấp một số hiểu biết thú vị về sự phát triển trong tương lai của GPT-5 và các mô hình ngôn ngữ lớn khác từ OpenAI. Một số điểm chính:

1. Lợi ích về Năng suất: Altman kỳ vọng rằng khi các mô hình này trở nên tiên tiến hơn, chúng ta sẽ chứng kiến những lợi ích đáng kể về năng suất trong các ngành khác nhau, từ phát triển phần mềm đến giáo dục và chăm sóc sức khỏe. Các công cụ như GitHub Copilot đã biến đổi hoàn toàn quy trình lập trình.

2. Những Rủi ro Tiềm ẩn: Mối quan ngại lớn nhất trong ngắn hạn mà Altman nhìn thấy là khả năng các mô hình này được sử dụng để lừa đảo và gian lận quy mô lớn, đặc biệt là với các khả năng như tổng hợp giọng nói chân thực. Ông công nhận đây là một rủi ro lớn cần phải giải quyết.

3. Bao phủ Ngôn ngữ: Altman cho biết OpenAI đã đạt được những bước tiến lớn trong việc cải thiện bao phủ ngôn ngữ, với GPT-4 có thể xử lý các ngôn ngữ chính của 97% dân số toàn cầu. Tiếp tục cải thiện các khả năng đa ngôn ngữ là một trong những ưu tiên chính.

4. Tiềm năng Cải thiện: Altman tin rằng vẫn còn nhiều dư địa để cải thiện các mô hình này, và chúng chưa tiến gần đến giới hạn bất biến. Ông kỳ vọng sẽ thấy "hiệu suất tốt hơn rất nhiều" trong một số lĩnh vực, mặc dù có lẽ không nhiều tiến bộ như vậy trong các lĩnh vực như lập kế hoạch và suy luận.

5. Sử dụng Dữ liệu Tổng hợp: Altman hơi né tránh về vai trò của dữ liệu tổng hợp trong việc đào tạo GPT-5, nhưng thừa nhận họ đã thử nghiệm với nó. Ông gợi ý rằng sự tập trung có thể chuyển sang cải thiện hiệu quả của dữ liệu và học từ các tập dữ liệu nhỏ hơn.

6. Khả năng Diễn giải và An toàn: Altman nhận ra tầm quan trọng của việc cải thiện khả năng diễn giải để nâng cao an toàn, nhưng thừa nhận họ chưa giải quyết được thách thức này. Ông tin rằng sẽ cần một "gói tiếp cận" về an toàn.

7. Toàn cầu hóa và Địa phương hóa: Altman không chắc chắn về bức tranh tương lai của các mô hình ngôn ngữ lớn, không biết liệu sẽ có một số lượng nhỏ các mô hình toàn cầu thống trị hay sẽ có nhiều mô hình được địa phương hóa/chuyên biệt hóa hơn cho các khu vực và trường hợp sử dụng khác nhau.

Nói chung, Altman vẽ ra một bức tranh về sự tiến bộ nhanh chóng liên tục trong các mô hình ngôn ngữ, với cả những lợi ích tiềm năng đáng kể và những rủi ro đáng lo ngại cần phải được quản lý cẩn thận. Con đường phía trước cho GPT-5 và những mô hình tiếp theo vẫn còn nhiều bất định, nhưng cải thiện an toàn, khả năng diễn giải và khả năng tiếp cận toàn cầu dường như là những ưu tiên chính.

Trong phần này, chúng tôi thảo luận về bài nghiên cứu gần đây được công bố bởi Anthropic về việc diễn giải mô hình AI của họ, Claude. Các điểm chính là:

• Anthropic đã bắt đầu ánh sáng vào cấu trúc bên trong của mô hình AI của họ, Claude, bằng cách xác định hàng triệu "đặc trưng" - những kết hợp cụ thể của các nơ-ron kích hoạt khi mô hình gặp văn bản hoặc hình ảnh liên quan.

• Một ví dụ họ nhấn mạnh là khái niệm về Cầu Cổng Vàng, nơi họ tìm thấy một tập hợp cụ thể các nơ-ron kích hoạt khi mô hình gặp các đề cập hoặc hình ảnh về công trình này.

• Bằng cách điều chỉnh sự kích hoạt của những đặc trưng này, các nhà nghiên cứu đã có thể xác định những thay đổi tương ứng trong hành vi của mô hình. Điều này cho phép họ hiểu rõ hơn về cách vận hành của mô hình ở bên trong.

• Mục tiêu của nghiên cứu này là cải thiện khả năng diễn giải của các mô hình ngôn ngữ lớn, những mô hình thường bị chỉ trích là "hộp đen". Có thể ánh sáng và thao túng các biểu diễn bên trong sẽ giúp cải thiện an toàn và minh bạch.

• Đây là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực diễn giải AI, khi các công ty nỗ lực để làm cho những mô hình mạnh mẽ này trở nên dễ hiểu và có trách nhiệm hơn. Khả năng nhìn vào "tâm trí" của một hệ thống AI là rất quan trọng khi những mô hình này trở nên phổ biến hơn.

Sự phát triển của các hệ thống AI tiên tiến như GPT-4 mang lại cả những cơ hội hấp dẫn và những thách thức đáng kể. Một mặt, những mô hình này có thể thúc đẩy những lợi ích về năng suất đáng kể và cho phép các khả năng mới trong các ngành. Tuy nhiên, cũng có những lo ngại chính đáng về việc lạm dụng những công nghệ mạnh mẽ như vậy, đặc biệt là trong các lĩnh vực như an ninh mạng và thông tin sai lệch.

Sam Altman thừa nhận rằng trong khi nhóm tại OpenAI đã đạt được những tiến bộ ấn tượng trong việc làm cho các mô hình của họ an toàn và mạnh mẽ cho sử dụng thực tế, vẫn còn rất nhiều việc cần làm. Ông nhấn mạnh rằng an toàn và khả năng là gắn kết sâu sắc - không phải là vấn đề đơn giản về việc phân bổ nguồn lực bằng nhau giữa hai mục tiêu này. Thay vào đó, nó yêu cầu một cách tiếp cận tích hợp để đảm bảo các mô hình hoạt động như mong muốn.

Altman do dự khi ủng hộ các chính sách quá quy định như tỷ lệ 1:1 giữa đầu tư vào khả năng và an toàn. Ông cho rằng các ranh giới thường bị mờ nhạt, vì các tính năng nhằm mục đích làm cho các mô hình tương thích hơn với con người có thể có những hàm ý quan trọng về an toàn. Mục tiêu là thiết kế các hệ thống AI tối đa tương thích với thế giới con người, đồng thời tránh sự nhân cách hóa quá mức có thể dẫn đến lừa đảo hoặc lạm dụng.

Về khả năng diễn giải, Altman đề cập đến nghiên cứu gần đây của Anthropic đã bắt đầu làm sáng tỏ cấu trúc bên trong của các mô hình của họ. Ông coi đây là một bước quan trọng, nhưng thừa nhận vẫn còn rất xa mới hiểu hoàn toàn những hệ thống phức tạp này.