Skip to main content

Thẻ: DeepMind

Một số thoả thuận về AI của các Big Corp vào tầm ngắm của cơ quan quản lý cạnh tranh

Written by testmtrips on . Posted in Digital.

Ngày 24/4, Cơ quan Cạnh tranh và Thị trường Anh (CMA) đã tham vấn về việc Microsoft thuê nhân tài chủ chốt từ Inflection AI và khoản đầu tư thiểu số của họ vào công ty khởi nghiệp Mistral của Pháp, cũng như khoản đầu tư 4 tỷ USD của Amazon vào Anthropic có trụ sở tại Mỹ, đối thủ hàng đầu của OpenAI.

Thu thập ý kiến từ các đối thủ là bước khởi đầu cần thiết cho một cuộc điều tra chính thức. CMA cho biết, họ vẫn chưa xác định liệu những thỏa thuận này có tuân thủ các quy tắc sáp nhập của Anh hay gây ra mối lo ngại về cạnh tranh ở nước này hay không.

Các nhà quản lý lo ngại rằng các công ty Big Tech có thể đang lợi dụng nhu cầu vô độ của các công ty AI về sức mạnh tính toán để đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn, bằng cách thu hút các công ty khởi nghiệp đang thiếu tiền mặt sử dụng dịch vụ đám mây của họ để đổi lấy cổ phần có thể mang lại cho họ tầm ảnh hưởng lớn những doanh nghiệp non trẻ.

CMA hiện đang rà soát khoản đầu tư 13 tỷ USD của Microsoft vào OpenAI, một thỏa thuận cũng đã thu hút sự chú ý từ các cơ quan chống độc quyền ở Mỹ và châu Âu.

Microsoft, công ty đã tham gia vòng cấp vốn trị giá 1,3 tỷ USD cho Inflection vào năm ngoái, đã thuê giám đốc điều hành của công ty khởi nghiệp Mustafa Suleyman, đồng sáng lập DeepMind của Google, cùng với một số thành viên khác trong tập đoàn này. Động thái này diễn ra sau khi Microsoft đạt được “mối quan hệ hợp tác nhiều năm” với Mistral, một công ty khởi nghiệp về AI một năm tuổi, vào tháng 2/2024.

Amazon tháng trước đã mở rộng khoản đầu tư hiện có vào Anthropic, nhà sản xuất hệ thống Claude AI. Anthropic trước đây đã nhận được tài trợ từ Google.

Trong một tài liệu vào tháng này, CMA cho biết, họ đã tìm thấy một “mạng lưới liên kết” gồm hơn 90 quan hệ đối tác và đầu tư cùng liên quan đến 6 tập đoàn Big Tech – Google, Apple, Microsoft, Meta, Amazon và nhà sản xuất chip Nvidia – tạo ra rủi ro về “sự phụ thuộc quá mức vào số ít các công ty lớn”.

Bà Sarah Cardell, Giám đốc CMA, cho biết, cơ quan quản lý đã “quyết tâm áp dụng các bài học lịch sử” sau khi một số ít công ty chủ yếu có trụ sở tại Mỹ thống trị ngành quảng cáo trực tuyến, điện toán đám mây và di động.

Amazon, công ty trước đây đã tranh cãi với CMA về khoản đầu tư thiểu số vào công ty giao đồ ăn Deliveroo của Anh, đã phản đối sự can thiệp tiềm năng mới nhất của cơ quan quản lý.

Amazon cho biết: “Việc CMA xem xét sự hợp tác kiểu này là chưa có tiền lệ”, đồng thời chỉ ra rằng một “khoản đầu tư hạn chế” vào Anthropic không cấp cho họ ghế hội đồng quản trị hoặc yêu cầu công ty khởi nghiệp này phải sử dụng độc quyền dịch vụ điện toán đám mây của mình.

Công ty khẳng định khoản đầu tư vào Anthropic của họ giúp làm cho phân khúc AI tổng hợp trở nên cạnh tranh hơn so với vài năm trước.

Microsoft, công ty đã đấu tranh với CMA về việc mua lại Activision Blizzard trong suốt cả năm vừa qua, lưu ý rằng việc cơ quan này kiểm tra một thỏa thuận liên quan đến tuyển dụng thay vì sáp nhập hoàn toàn là điều bất thường.

Microsoft lưu ý: “Chúng tôi vẫn tin tưởng rằng các hoạt động kinh doanh thông thường như tuyển dụng nhân tài hoặc đầu tư một phần vào một công ty khởi nghiệp AI sẽ thúc đẩy cạnh tranh và không giống như việc sáp nhập”. Microsoft cam kết sẽ cung cấp cho CMA thông tin cần thiết để hoàn thành các yêu cầu của cơ quan này một cách nhanh chóng.

Mistral dự kiến sẽ hợp tác với CMA “để đảm bảo rằng sự độc lập và khả năng tiếp cận thị trường lâu dài của chúng tôi được duy trì” và cho biết họ cam kết “thúc đẩy cạnh tranh công bằng, cởi mở và minh bạch”.

Anthropic cũng bày tỏ ý định hợp tác với các cơ quan quản lý và “cung cấp cho họ bức tranh hoàn chỉnh về khoản đầu tư của Amazon cũng như sự hợp tác thương mại của chúng tôi”.

Công ty cho biết thêm: “Chúng tôi là một công ty độc lập và không có mối quan hệ đối tác chiến lược hay mối quan hệ nhà đầu tư nào của chúng tôi làm giảm tính độc lập trong quản trị doanh nghiệp hoặc quyền tự do hợp tác với những hãng khác”.

Special Offer từ MarketingTrips:

  • Tham khảo giải pháp Agency Listing từ MarketingTrips: Agency Networks
  • Đăng bài không giới hạn trên MarketingTrips với chi phí chỉ bằng 1 bài đăng (Booking): Content Partner
  • Đăng ký (dành cho Agency): Sign up

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin tức trực tuyến về Marketing, Digital Marketing, Thương hiệu, Quảng cáo và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Theo TTXVN

Google DeepMind muốn làm rõ cái gọi là trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI)

Written by testmtrips on . Posted in Digital. Không có bình luận ở Google DeepMind muốn làm rõ cái gọi là trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI)

Trong khi AGI (trí tuệ nhân tạo tổng hợp) là thuật ngữ đang được sử dụng rất phổ biến trong thời gian trở lại đây, Google DeepMind muốn định nghĩa lại cái được gọi là AGI.

định nghĩa trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI)
Google DeepMind muốn định nghĩa lại cái gọi là trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI)

AGI, hay trí tuệ nhân tạo tổng hợp, là một trong những chủ đề nóng nhất trong lĩnh vực công nghệ hiện nay. Và đây cũng là một trong những từ khoá gây tranh cãi nhiều nhất.

Vấn đề đặt ra là, có rất ít người đồng ý về ý nghĩa của thuật ngữ này. Nhằm mục tiêu làm rõ vấn đề này, một nhóm các nhà nghiên cứu của Google DeepMind (Bộ phận nghiên cứu về AI của Google) đã đưa ra một cách định nghĩa mới về AGI, cùng với đó là các phân loại phù hợp cho loại công nghệ này.

Theo nghĩa rộng, AGI thường có nghĩa là trí tuệ nhân tạo (AI), thứ được kết nối trực tiếp tới một loạt các nhiệm vụ thường do con người thực hiện. AGI hay trí tuệ nhân tạo tổng hợp chính là AI (trí tuệ nhân tạo), nhưng tốt hơn.

Những định nghĩa phù hợp hơn về cái gọi là AGI (trí tuệ nhân tạo tổng hợp).

Song song với các khái niệm hiện có, nhóm Google DeepMind đã bắt đầu với các định nghĩa khác về AGI đồng thời chỉ ra các cấp độ của cái gọi là AGI.

Theo đó, có 5 cấp độ tăng dần của AGI bao gồm: mới nổi (bao gồm các chatbot tiên tiến như ChatGPT và Google Bard), có năng lực, chuyên gia, điêu luyện và siêu thông minh (có thể thực hiện hầu hết các nhiệm vụ mà con người vẫn làm, bao gồm cả các nhiệm vụ mà con người không thể làm được ví dụ như giải mã suy nghĩ của người khác, dự đoán các sự kiện trong tương lai hay cả việc nói chuyện với động vật).

Nhóm nghiên cứu Google DeepMind lưu ý rằng ở thời điểm hiện tại, ngoài cấp độ “mới nổi” ra thì chưa có cấp độ nào khác thực sự đang tồn tại.

Julian Togelius, một nhà nghiên cứu AI tại Đại học New York cho biết: “Có quá nhiều người quanh quẩn với thuật ngữ AGI mà không suy nghĩ nhiều về ý nghĩa thực sự của chúng.”

Trong một cuộc trò chuyện với ông Shane Legg, một trong những người đồng sáng lập nên DeepMind, hiện được coi là nhà khoa học AGI trưởng và Meredith Ringel Morris, nhà khoa học chính của Google DeepMind về tương tác giữa con người và AI, các nhà khoa học này cũng đã đưa ra các quan điểm xoay quanh khái niệm và ý nghĩa của AGI.

Theo Shane Legg (cũng là người đầu tiên nghĩ ra thuật ngữ này khoảng 20 năm trước), cho biết: “Tôi thấy rất nhiều cuộc thảo luận trong đó mọi người dường như đang sử dụng thuật ngữ này (AGI) với nhiều ý nghĩa khác nhau và chính điều đó là lý do dẫn đến nhiều hiểu lầm”.

“Tôi không có một định nghĩa đặc biệt rõ ràng. Tôi thực sự không cảm thấy điều đó là cần thiết. Tôi thực sự nghĩ về nó như là một lĩnh vực nghiên cứu hơn là một hiện vật. Đó là một thứ rất rộng”.

Tuy nhiên, qua nhiều năm, mọi người bắt đầu nghĩ đến AGI như một tài sản tiềm năng mà các chương trình máy tính thực tế có thể có.

Tiếp tục vấn đề, Togelius nói: “Nhiều hệ thống AI rất thành công mà chúng ta từng thấy trước đây không đủ tiêu chuẩn để gọi là AGI.”

“AGI không chỉ phải có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ mà còn phải có khả năng học cách thực hiện các nhiệm vụ đó, đánh giá hiệu suất của nó và yêu cầu hỗ trợ khi cần.”

Theo cách tiếp cận này, việc đo lường các mô hình AGI có thể giúp xác định đúng hơn về ý nghĩa và tên gọi của nó.

Đo lường các mô hình trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI Model).

Đến thời điểm hiện tại, việc đo lường hiệu suất của các mô hình AI hay AGI cũng là chủ đề gây tranh cãi, trong đó các nhà nghiên cứu đang tranh luận về ý nghĩa thực sự của việc một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể vượt qua hàng chục bài kiểm tra ở các trường học và hơn thế nữa. Đó có phải là dấu hiệu của cái gọi là trí thông minh? Hay đơn giản là một kiểu học vẹt?

Các nhà nghiên cứu gợi ý rằng nếu AGI tiếp tục phát triển, điều quan trọng là chúng cần được đánh giá một cách liên tục thay vì chỉ thông qua một số thử nghiệm một lần.

Nhóm nghiên cứu cũng chỉ ra rằng AGI không hàm ý quyền tự trị. Về mặt lý thuyết, con người có thể chế tạo ra những cỗ máy siêu thông minh do chính con người điều khiển hoàn toàn. Nhưng điều đó không phải lúc nào cũng đúng.

Nói tóm lại, cho đến hiện tại, cả AI hay AGI vẫn chưa thực sự thể hiện đúng với những gì nó có thể. Trong khi thuật ngữ này vẫn sẽ được tiếp tục bàn tán và thảo luận, ngay cả các nhà khoa học cũng chưa có 1 định nghĩa duy nhất và rõ ràng về AGI.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

CEO DeepMind của Google: Thuật toán mới của Google sẽ làm lu mờ ChatGPT CEO DeepMind của Google: Thuật toán mới của Google sẽ làm lu mờ ChatGPT CEO DeepMind của Google: Thuật toán mới của Google sẽ làm lu mờ ChatGPT

CEO DeepMind của Google: Thuật toán mới của Google sẽ làm lu mờ ChatGPT

Written by testmtrips on . Posted in Digital.

Demis Hassabis, CEO DeepMind, mảng chuyên nghiên cứu và phát triển AI (trí tuệ nhân tạo) của Google cho biết nền tảng đang phát triển một hệ thống có tên là Gemini hướng tới mục tiêu khai thác các thuật toán mới, thứ có thể làm lu mờ các chatbot AI như ChatGPT.

CEO DeepMind của Google: Thuật toán mới của Google sẽ làm lu mờ ChatGPT
CEO DeepMind của Google: Thuật toán mới của Google sẽ làm lu mờ ChatGPT

Dẫn lại ví dụ từ một chương trình trí tuệ nhân tạo có tên AlphaGo từ phòng thí nghiệm DeepMind AI của Google đã từng làm nên lịch sử khi nó đã đánh bại một kỳ thủ vô địch cờ vây.

Giờ đây, Demis Hassabis, nhà đồng sáng lập và CEO của DeepMind (đã được Google mua lại vào năm 2014) cho biết các kỹ sư của Google đang sử dụng các kỹ thuật từ AlphaGo để tạo ra một hệ thống AI mới có tên là Gemini, AI sẽ đánh bại chatbot AI ChatGPT của OpenAI.

Theo mô tả, Gemini là một mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động chủ yếu với văn bản (text) vốn có bản chất tương tự như GPT-4 hiện đang được tích hợp trong ChatGPT.

Tuy nhiên, Gemini sẽ không chỉ dừng lại ở đó, nó sẽ còn được kết hợp với các kỹ thuật khác trong AlphaGo, với mục tiêu mang lại những năng lực mới cho hệ thống như khả năng lập kế hoạch hoặc giải quyết vấn đề.

CEO Hassabis nói: “Ở cấp độ cao, bạn có thể coi Gemini là sự kết hợp một số điểm mạnh của các hệ thống kiểu AlphaGo với khả năng sử dụng ngôn ngữ tuyệt vời của các mô hình ngôn ngữ lớn.”

AlphaGo dựa trên một kỹ thuật mà DeepMind là đơn vị tiên phong có tên là học tăng cường (reinforcement learning), trong đó hệ thống sẽ học cách xử lý các vấn đề khó vốn đòi hỏi phải chọn loại hành động nào nên được thực hiện (như cách đưa ra nước đi trong môn cờ vây), bằng cách liên tục lặp lại quá trình học hỏi và theo dõi hiệu suất (kết quả được tạo ra từ các quyết định khác nhau).

CEO này cũng cho biết Gemini vẫn đang trong quá trình phát triển và dự kiến sẽ tiêu tốn hàng trăm triệu USD. CEO Sam Altman của OpenAI cũng từng tiết lộ rằng việc tạo ra GPT-4 đã tiêu tốn của công ty hơn 100 triệu USD.

Gemini được xem là “át chủ bài” của Google trong cuộc đua AI.

Khi Gemini hoàn thành, nó sẽ giúp Google hạn chế các mối đe doạ từ phía đối thủ, thậm chí là nó có thể làm lu mờ các chatbot AI như ChatGPT.

Kể từ khi ChatGPT ra mắt, Google đã gấp rút tung ra chatbot AI có tên là Bard cùng với đó là tích hợp AI tổng quát vào hàng loạt sản phẩm như công cụ tìm kiếm (Google Search) hay Google Ads (đơn vị quảng cáo của Google).

Đội nhóm mới của Google DeepMind theo đó cũng đang tăng cường nghiên cứu các năng lực và kỹ thuật mới của hệ thống AI của Google.

Xây dựng những tư duy mới.

Việc đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 của OpenAI liên quan đến việc cung cấp một lượng lớn văn bản (text) được chọn làm dữ liệu đầu vào từ sách, hệ thống các trang web mở và các nguồn khác, sau đó đưa các dữ liệu này vào phần mềm học máy được gọi là máy biến áp (transformer).

Ngoài một số kỹ thuật cơ bản như sắp xếp và dự báo ký tự, một bước bổ sung quan trọng khác trong việc tạo ra các chatbot AI như ChatGPT (và các mô hình ngôn ngữ có khả năng tương tự khác) là sử dụng phương pháp học tăng cường (reinforcement learning) dựa trên những phản hồi từ con người đối với các câu trả lời để từ đó tối ưu hệ thống.

Kinh nghiệm sâu sắc của DeepMind với kỹ thuật học tăng cường được dự báo là có thể cho phép các kỹ sư tạo ra cho Gemini nhiều loại năng lực mới hơn.

CEO Hassabis cũng cho biết thêm rằng việc các mô hình ngôn ngữ lớn tìm hiểu thế giới một cách gián tiếp thông qua văn bản (text) chính là điểm hạn chế lớn nhất.

Từ góc nhìn này, các nhà nghiên cứu của Google DeepMind hiện đang tìm cách kết nối từ rô-bốt đến khoa học thần kinh vào hệ thống AI của mình.

Khả năng học hỏi từ trải nghiệm thực tế của thế giới, giống như con người và động vật, được cho là chìa khoá có thể khiến cho các mô hình AI có nhiều khả năng hơn (và sát với thực tế hơn).

Tương lai của AI vẫn là một dấu chấm hỏi lớn.

Trong khi những tiến bộ mới đây của AI đã giúp tạo ra không ít sự lạc quan về công nghệ này, nhiều chuyên gia trong ngành, bao gồm cả những người trực tiếp tham gia vào quá trình xây dựng thuật toán (Algorithm) cũng đặt ra câu hỏi là liệu AI có bị sử dụng cho mục đích xấu hay không, hay liệu nó có thể vượt ra khỏi tầm kiểm soát hay không.

Một số người trong ngành công nghệ thậm chí đã kêu gọi tạm dừng việc phát triển các thuật toán mạnh hơn để tránh tạo ra những điều gì đó nguy hiểm hơn.

CEO Hassabis cho biết rằng với những gì mà AI có thể mang lại và quá trình phát triển nó gần như không thể dừng lại, nếu được thực hiện đúng cách, nó sẽ là công nghệ có lợi nhất cho nhân loại từ trước đến nay.

CEO này cũng cho biết một trong những nguyên nhân lớn khác khiến nhiều người lo ngại về AI đó là vì các doanh nghiệp hiện đang tự phát triển nó một cách riêng biệt, khi các giới học thuật hay cơ quan kiểm soát không thể tìm hiểu và can thiệp.

Ngược lại, Google DeepMind có thể làm cho các hệ thống của mình dễ tiếp cận hơn (và minh bạch hơn) với các nhà khoa học bên ngoài. Các nhà nghiên cứu ngoài doanh nghiệp có thể tìm hiểu những tính năng mới nhất của AI.

“Tôi rất muốn thấy giới học thuật sớm tiếp cận với các mô hình tiên phong này.” CEO Google DeepMind nói.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

 

Nam Nguyen | MarketingTrips