Ngành công nghiệp AI đang trải qua một sự thay đổi cơ bản trong cách các mô hình được huấn luyện và phát triển. Những gì từng dựa vào các bộ dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi các nhà thầu phụ được trả lương thấp hiện đang phát triển thành một quy trình tinh vi đòi hỏi các chuyên gia chuyên môn và môi trường học tập tương tác.
Trong nhiều năm, các công ty AI có thể đạt được kết quả ấn tượng bằng cách thuê các nhà thầu bên thứ ba để gán nhãn hình ảnh, phiên âm âm thanh và tạo ra các bộ dữ liệu văn bản cơ bản. Những người lao động này, thường chỉ được trả vài đô la Mỹ mỗi giờ, đã tạo ra nền tảng cho các chatbot ban đầu, trình tạo hình ảnh và hệ thống nhận dạng giọng nói. Tuy nhiên, cách tiếp cận này đã đạt đến giới hạn khi các mô hình AI thành thạo các nhiệm vụ cơ bản nhưng gặp khó khăn với những thử thách phức tạp, dài hạn.
Phương pháp huấn luyện AI truyền thống so với hiện đại
| Khía cạnh | "Dữ liệu xưởng mồ hôi" truyền thống | Phương pháp hiện đại dựa trên chuyên gia |
|---|---|---|
| Nhân lực | Nhà thầu phụ kỹ năng thấp | Chuyên gia toàn thời gian với chuyên môn sâu |
| Mức lương | Vài dollar mỗi giờ | Mức lương chuyên nghiệp kỹ năng cao |
| Phạm vi công việc | Gắn nhãn hẹp, đơn điệu | Mô phỏng công việc từ đầu đến cuối |
| Loại dữ liệu | Tập dữ liệu tĩnh | Môi trường học tập tương tác |
| Trọng tâm | Chức năng cơ bản | Giải quyết vấn đề phức tạp, dài hạn |
Sự Nổi Lên Của Môi Trường Học Tập Tương Tác
Cộng đồng đã xác định một sự chuyển đổi quan trọng hướng tới các môi trường phần mềm tương tác thay vì các bộ dữ liệu tĩnh. Các hệ thống AI hiện đại học tốt nhất thông qua việc tương tác lặp đi lặp lại với các môi trường kỹ thuật số, thử nghiệm các nhiệm vụ và học hỏi từ kết quả. Cách tiếp cận này phản ánh cách các trò chơi tiếp tục thu hút người chơi ở các cấp độ kỹ năng khác nhau, cung cấp những thử thách liên tục vẫn có giá trị khi khả năng được cải thiện.
Cuộc thảo luận tiết lộ rằng các công cụ lập trình AI hiện tại, chủ yếu được thưởng cho việc tạo ra mã vượt qua các bài kiểm tra đơn giản, thường xuyên thất bại khi xây dựng các hệ thống phần mềm phức tạp. Chúng thiếu khả năng tạo ra các hệ thống có tính khả dụng cao, chịu lỗi hoặc triển khai các thực hành bảo mật phù hợp - những kỹ năng đòi hỏi học tập bền vững thay vì huấn luyện bộ dữ liệu một lần.
Những Hạn Chế Kỹ Thuật Chính Của Các Hệ Thống AI Hiện Tại
- Kỹ Thuật Hạ Tầng: Không thể xây dựng các hệ thống có khả năng chịu lỗi và tính khả dụng cao
- Thực Hành Bảo Mật: Thất bại trong việc triển khai các biện pháp bảo mật phù hợp
- Tối Ưu Hóa Hiệu Suất: Không thể dự đoán các điểm nghẽn cổ chai trong môi trường phân tán
- Chất Lượng Code: Tạo ra code vượt qua các bài kiểm tra đơn giản nhưng thất bại trong các tình huống phức tạp
- Thích Ứng Thực Tế: Gặp khó khăn với các tình huống mở nơi mà thành công không dễ dàng được xác minh
Chuyên Môn Chủ Đề Trở Thành Quan Trọng
Một điểm thảo luận quan trọng của cộng đồng tập trung vào tầm quan trọng được đổi mới của các chuyên gia chuyên môn. Nhiều chuyên gia trong các lĩnh vực chuyên biệt đã được nói rằng chuyên môn của họ đang trở nên ít có giá trị hơn do khả năng của AI. Tuy nhiên, nút thắt cổ chai hiện tại trong tiến bộ AI dường như là việc thiếu kiến thức chuyên sâu, chuyên biệt được tích hợp đúng cách vào các hệ thống huấn luyện.
Chúng ta đang đạt đến một điểm mà bạn không thể chỉ ném thêm dữ liệu vào một vấn đề (đặc biệt là dữ liệu tùy ý). Chúng ta phải suy nghĩ về dữ liệu nào chúng ta có chủ ý sử dụng để tạo ra các mô hình.
Thử thách nằm ở việc chuyển đổi việc tạo dữ liệu từ một hoạt động gia công có địa vị thấp thành một quy trình phức tạp đòi hỏi tài năng đẳng cấp thế giới và kỹ thuật tinh vi. Điều này đại diện cho một sự định khung lại cơ bản về cách dữ liệu huấn luyện AI được hình thành và tạo ra.
Thử Thách Kỹ Thuật và Tác Động Thị Trường
Cộng đồng đã lưu ý những điểm tương đồng thú vị trong lịch sử phát triển AI. Trong khi Google tập trung vào AI chơi game như AlphaGo, OpenAI tập trung vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cuối cùng dẫn đến các ứng dụng khả thi thương mại hơn. Điều này làm nổi bật cách các lựa chọn dữ liệu huấn luyện có thể quyết định thành công thị trường, không chỉ thành tựu kỹ thuật.
Các cách tiếp cận học tăng cường hiện tại với phần thưởng có thể xác minh cho thấy triển vọng cho các nhiệm vụ lý luận hình thức như chứng minh định lý và giải câu đố. Tuy nhiên, những phương pháp này không đạt yêu cầu khi xử lý các tình huống thế giới thực mở rộng nơi thành công không thể dễ dàng được xác minh là đúng hay sai.
Cuộc thảo luận gợi ý rằng tiến bộ AI trong tương lai sẽ phụ thuộc rất nhiều vào việc tạo ra các hệ thống phần thưởng tốt hơn và các môi trường học tăng cường tinh vi hơn. Các cơ chế chấm điểm đơn giản không thể đánh giá liệu một AI có thể trở thành một luật sư hoặc kỹ sư hiệu quả - những đánh giá này đòi hỏi hiểu biết về hiệu suất phức tạp, theo ngữ cảnh trên nhiều chiều.
Kết Luận
Sự chuyển đổi này đại diện cho nhiều hơn chỉ là một sự tiến hóa kỹ thuật; nó báo hiệu một thay đổi cơ bản trong cách ngành công nghiệp AI đánh giá và kết hợp chuyên môn con người. Khi các mô hình trở nên có khả năng hơn, nút thắt cổ chai chuyển từ sức mạnh tính toán thô sang chất lượng của môi trường học tập và độ sâu kiến thức mà chúng có thể mô phỏng. Tương lai của phát triển AI dường như không nằm ở việc thay thế chuyên môn con người, mà là tìm ra những cách tinh vi hơn để nắm bắt và chuyển giao nó cho các hệ thống nhân tạo.
Tham khảo: Sweatshop data is over