Các tác nhân (agent) được dự kiến sẽ là một thời điểm quan trọng trong thế giới của trí tuệ nhân tạo (AI). Các hệ thống AI này sẽ có khả năng tự động hoàn thành các nhiệm vụ và mục tiêu được người dùng đặt ra cho họ. Điều này đại diện cho một sự thay đổi đáng kể so với mô hình hiện tại của việc tương tác với AI thông qua các giao diện trò chuyện.

Các khía cạnh chính của phương pháp dựa trên tác nhân này bao gồm:

• Tính đa dạng: Các tác nhân sẽ có thể xử lý một loạt các nhiệm vụ, từ dịch vụ khách hàng đến công việc sáng tạo và phân tích dữ liệu. Điều này mở ra những khả năng mới trong việc tận dụng AI trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

• Tính tự chủ: Các tác nhân sẽ có thể hành động độc lập để đạt được mục tiêu của họ, thay vì chỉ đơn giản là phản hồi lại các lời nhắc của người dùng. Điều này cho phép có sự hỗ trợ AI linh hoạt và thích ứng hơn.

• Tính cá nhân hóa: Các tác nhân sẽ có thể học về từng người dùng cụ thể và điều chỉnh các phản hồi và hành động của họ tương ứng. Điều này nâng cao tính hữu ích và liên quan của hệ thống AI.

Các công ty như Google và OpenAI đang đầu tư đáng kể vào AI dựa trên tác nhân. Ví dụ, OpenAI đang phát triển các tác nhân có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp bằng cách thực sự kiểm soát thiết bị của người dùng. Điều này có thể cho phép các nhiệm vụ như chuyển dữ liệu hoặc điền biểu mẫu được xử lý hoàn toàn bởi AI.

Như Sam Altman của OpenAI đã lưu ý, tiềm năng của các tác nhân là rất lớn - từ tự động hóa phát triển phần mềm đến thậm chí bắt đầu và vận hành một công ty. Mặc dù khả năng hiện tại của các tác nhân vẫn còn hạn chế, nhưng tốc độ tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực này cho thấy những bước đột phá mang tính cách mạng đang ở trong tầm với.

Tương lai của trợ lý giọng nói đang chuẩn bị cho một sự thay đổi đáng kể. Chúng ta đang chứng kiến sự xuất hiện của các hệ thống trí tuệ nhân tạo giọng nói rất tiên tiến, những hệ thống này sẽ định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ.

Một trong những tiến bộ chính là việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và khả năng tạo ra nội dung của AI. Ví dụ, Amazon đang phát triển một phiên bản mới của Alexa được cung cấp năng lượng bởi các LLM được xây dựng riêng để tối ưu hóa cho các tương tác bằng giọng nói. Điều này sẽ cho phép nhận dạng giọng nói tự nhiên, trò chuyện và phát âm văn bản sinh động hơn, nâng cao trải nghiệm người dùng.

Hơn nữa, việc giới thiệu các khả năng đa phương thức là một bước đột phá. Trợ lý giọng nói sẽ không còn bị giới hạn chỉ trong các tương tác âm thanh mà sẽ tích hợp một cách liền mạch với nội dung trực quan, văn bản và thậm chí cả nội dung 3D. Sự đa phương thức thực sự này sẽ cho phép người dùng tương tác với AI theo cách trực quan và linh hoạt hơn, mở khóa một loạt các ứng dụng.

Tính cá nhân hóa cũng là một khía cạnh quan trọng sẽ nâng cao khả năng sử dụng của trợ lý giọng nói. Bằng cách tận dụng dữ liệu người dùng, sở thích và thông tin ngữ cảnh, các hệ thống AI này sẽ có thể cung cấp các phản hồi và khuyến nghị được điều chỉnh, biến chúng thành những trợ lý cá nhân thực sự.

Bên cạnh những tiến bộ này, việc tập trung vào việc cải thiện khả năng lập luận và độ tin cậy của AI giọng nói là rất quan trọng. Đảm bảo rằng các mô hình có thể hiểu các truy vấn phức tạp, rút ra các suy luận chính xác và cung cấp các phản hồi nhất quán, đáng tin cậy sẽ là điều thiết yếu để được phổ biến rộng rãi và được tin tưởng.

Khi những thay đổi mang tính cách mạng này diễn ra, chúng ta có thể mong đợi trợ lý giọng nói trở nên thông minh, đa dạng và sâu sắc hơn trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Tương lai của các tương tác bằng giọng nói đang chuẩn bị trở nên thực sự cách mạng, định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ và truy cập thông tin.

Tương lai của trí tuệ nhân tạo đang chuẩn bị trở thành thực sự đa phương thức, nơi bất kỳ loại đầu vào nào cũng có thể được tích hợp một cách liền mạch và chuyển đổi thành bất kỳ đầu ra mong muốn nào. Sự thay đổi cách mạng này đang diễn ra, với các công ty AI hàng đầu như Google và NVIDIA trình diễn những khả năng đáng kinh ngạc của những hệ thống thế hệ tiếp theo này.

Một trong những tiến bộ chính là sự xuất hiện của các mô hình như GPT-4 Omni, những mô hình được xây dựng nguyên bản để xử lý một loạt các phương thức, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và thậm chí cả đối tượng 3D. Những mô hình này có thể kết hợp một cách dễ dàng các đầu vào khác nhau để tạo ra các đầu ra tinh vi và cá nhân hóa, định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với AI.

Khía cạnh cá nhân hóa đặc biệt hấp dẫn, vì nó cho phép những mô hình này thích ứng với sở thích, kiến thức và ngữ cảnh của từng cá nhân. Bằng cách tích hợp dữ liệu riêng của người dùng, như email, lịch và lịch sử duyệt web, AI có thể cung cấp các phản hồi và khuyến nghị được điều chỉnh phù hợp và có giá trị.

Hơn nữa, khả năng lập luận của những mô hình này sẽ được cải thiện đáng kể, giảm khả năng xảy ra sai lầm và đảm bảo độ tin cậy của các đầu ra. Như Sam Altman, Giám đốc điều hành của OpenAI, đã nhấn mạnh, khả năng lập luận và cung cấp các phản hồi nhất quán, chất lượng cao sẽ là một khía cạnh quan trọng của thế hệ AI tiếp theo.

Tác động của sự đa phương thức thực sự sẽ rộng lớn, biến đổi các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe, nơi các mô hình chuyên biệt có thể khai thác một lượng lớn dữ liệu y tế để cung cấp hướng dẫn và hỗ trợ cá nhân hóa. Tương tự, trong lĩnh vực pháp lý, các mô hình được đào tạo tùy chỉnh có thể dựa trên kiến thức về án lệ rộng lớn để cung cấp lời khuyên pháp lý chính xác và có tham chiếu tốt.

Khi chúng ta tiến tới tương lai hấp dẫn này, việc tích hợp những khả năng AI tiên tiến này với các thiết bị vật lý, chẳng hạn như robot, sẽ mở rộng thêm các khả năng. Sự kết hợp của nhận thức đa phương thức, lập luận và hành động tự chủ sẽ cho phép những hệ thống này giải quyết một loạt ngày càng rộng lớn các nhiệm vụ và thách thức.

Trong những năm tới, thế giới sẽ chứng kiến một sự thay đổi sâu sắc trong cách chúng ta tương tác với và tận dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo. Kỷ nguyên của sự đa phương thức thực sự đã đến, và các khả năng là vô hạn.

Một trong những tiến bộ chính trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo dự kiến sẽ xuất hiện vào năm 2024 và những năm tiếp theo là sự tập trung gia tăng vào việc cá nhân hóa và tùy chỉnh các mô hình và hệ thống AI. Sự chuyển dịch này sẽ cho phép AI trở nên phù hợp hơn với từng người dùng, cung cấp những trải nghiệm liên quan và hữu ích hơn.

Cá nhân hóa

Khả năng cá nhân hóa các mô hình AI sẽ là một bước đột phá. Hiện tại, khi tương tác với các trợ lý AI như ChatGPT, hệ thống chỉ có kiến thức hạn chế về sở thích, lịch sử và ngữ cảnh của người dùng. Tuy nhiên, với các tính năng cá nhân hóa, AI sẽ có thể khai thác dữ liệu cụ thể của người dùng để cung cấp các phản hồi và khuyến nghị được cá nhân hóa hơn.

Ví dụ, khi hỏi một trợ lý AI về các khuyến nghị nhà hàng, một mô hình được cá nhân hóa sẽ xem xét các hạn chế về chế độ ăn, sở thích ẩm thực, vị trí và trải nghiệm ăn uống trước đây của người dùng để đề xuất các lựa chọn phù hợp nhất. Mức độ cá nhân hóa này sẽ khiến các hệ thống AI trở nên hữu ích và tích hợp sâu hơn vào cuộc sống hàng ngày của người dùng.

Tùy chỉnh

Ngoài cá nhân hóa, khả năng tùy chỉnh các mô hình AI cho các lĩnh vực và trường hợp sử dụng cụ thể cũng sẽ là một phát triển chính. Các công ty và tổ chức sẽ có thể hợp tác với các nhà cung cấp AI để tinh chỉnh và điều chỉnh các mô hình nền tảng cho nhu cầu riêng của họ.

Điều này đã xảy ra trong các lĩnh vực như nghiên cứu pháp lý, nơi các mô hình AI được đào tạo tùy chỉnh đang được phát triển để xử lý các tinh tế của phân tích án lệ. Bằng cách tích hợp kiến thức và dữ liệu cụ thể về lĩnh vực, những hệ thống AI tùy chỉnh này có thể cung cấp các đầu ra đáng tin cậy và chính xác hơn so với các mô hình dùng chung.

Sự hợp tác giữa các chuyên gia lĩnh vực và các nhà nghiên cứu AI sẽ là rất quan trọng trong việc tạo ra những giải pháp AI được điều chỉnh này. Các chuyên gia lĩnh vực sẽ cung cấp những hiểu biết về các tinh tế và yêu cầu của lĩnh vực của họ, trong khi các nhà nghiên cứu AI sẽ khai thác những kiến thức đó để tinh chỉnh các mô hình và khả năng của chúng.

Tác động

Việc cá nhân hóa và tùy chỉnh AI sẽ có tác động đáng