Cộng đồng công nghệ đang tham gia vào cuộc tranh luận gay gắt về những hạn chế cơ bản của trí tuệ nhân tạo tạo sinh, với sự đồng thuận ngày càng tăng rằng hiện tượng ảo giác - những trường hợp mà các mô hình AI tạo ra thông tin sai lệch hoặc bịa đặt - có thể là một vấn đề vốn có và không thể giải quyết được. Cuộc thảo luận này diễn ra khi những khoản đầu tư khổng lồ vào công nghệ AI đang phải đối mặt với sự giám sát ngày càng tăng về tính bền vững và lợi nhuận thực tế.
Vấn Đề Ảo Giác Sâu Sắc Hơn Dự Kiến
Nghiên cứu gần đây từ OpenAI và Georgia Tech cho thấy rằng hiện tượng ảo giác AI không chỉ là một lỗi tạm thời cần được khắc phục, mà là hệ quả không thể tránh khỏi của cách thức huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn. Vấn đề cốt lõi nằm ở cách các hệ thống này dự đoán từ hoặc token tiếp theo trong một chuỗi - chúng được thiết kế để đưa ra những phỏng đoán có căn cứ thay vì thừa nhận sự không chắc chắn, ngay cả khi chúng thiếu thông tin đầy đủ.
Các thành viên cộng đồng chỉ ra rằng vấn đề trở nên phức tạp hơn khi xem xét điều gì cấu thành một ảo giác. Khi một AI viết một câu chuyện hư cấu về kangaroo trên mặt trăng, đó là sự sáng tạo có chủ ý. Nhưng khi nó bịa đặt những sự kiện lịch sử giả mạo khi trả lời một câu hỏi thực tế, đó là một lỗi nguy hiểm. Thách thức là dạy các hệ thống AI phân biệt giữa những tình huống này.
Mô hình ngôn ngữ lớn: Các hệ thống AI được huấn luyện trên lượng dữ liệu văn bản khổng lồ để dự đoán và tạo ra ngôn ngữ giống con người
Kiểm Tra Thực Tế Đầu Tư Đang Hiện Hữu
Tính bền vững tài chính của làn sóng AI hiện tại đang nhận được sự chỉ trích gay gắt từ các nhà quan sát ngành. Chi phí khổng lồ để huấn luyện và vận hành các mô hình AI đòi hỏi những cải thiện năng suất lớn để biện minh cho khoản đầu tư, tuy nhiên dữ liệu thực tế tiếp tục không đạt được những dự báo đầy tham vọng này.
Một số thành viên cộng đồng lập luận rằng các định giá không nhất thiết phải cần sa thải hàng loạt để có ý nghĩa, cho rằng ngay cả những cải thiện khiêm tốn trong tăng trưởng kinh tế cũng có thể biện minh cho những khoản đầu tư lớn. Tuy nhiên, những người khác chỉ ra những dấu hiệu đáng lo ngại rằng quỹ đạo chi tiêu hiện tại là không bền vững, với Deutsche Bank cảnh báo rằng tăng trưởng liên tục sẽ đòi hỏi những mức tăng chi tiêu công nghệ theo cấp số nhân.
Sự tập trung của tăng trưởng được thúc đẩy bởi AI chỉ trong một số ít các công ty công nghệ lớn ( Mag 7 ) có nghĩa là nếu doanh thu AI không thể hiện thực, tác động lên các chỉ số chứng khoán lớn có thể là đáng kể và nhanh chóng.
Dự đoán Lộ trình Đầu tư: • 2026: Khả năng sụp đổ của bong bóng đầu tư AI • Tình trạng hiện tại: Quỹ đạo chi tiêu không bền vững • Tập trung thị trường: Tăng trưởng chủ yếu ở các công ty công nghệ " Mag 7 " • Yếu tố rủi ro: S&P 500 di chuyển ngang nếu loại trừ các cổ phiếu công nghệ lớn
Phát Triển Phần Mềm Cho Thấy Triển Vọng Mặc Dù Có Những Mối Quan Ngại Rộng Lớn Hơn
Trong khi những hạn chế của AI rất rõ ràng trong các nhiệm vụ kiến thức tổng quát, lĩnh vực lập trình lại trình bày một bức tranh lạc quan hơn. Việc tạo mã được hưởng lợi từ các kiểm tra thực tế tích hợp - các chương trình hoặc biên dịch và vượt qua các bài kiểm tra, hoặc không. Vòng phản hồi khách quan này cho phép các hệ thống AI cải thiện đầu ra của chúng một cách lặp đi lặp lại trước khi trình bày cho các nhà phát triển.
Các cuộc thảo luận cộng đồng tiết lộ sự chấp nhận ngày càng tăng đối với các công cụ AI cho các nhiệm vụ mã hóa cụ thể như truy vấn SQL , tích hợp API và logic ứng dụng thường xuyên. Tuy nhiên, sự hoài nghi vẫn còn về hiệu quả của AI trong các lĩnh vực đòi hỏi phán đoán của con người, chẳng hạn như thiết kế giao diện người dùng và tối ưu hóa hệ thống cấp thấp nơi hiệu suất và hiệu quả tài nguyên là quan trọng.
Các mô hình đã rất tốt trong lĩnh vực đó. Rõ ràng chúng chưa có khiếu thẩm mỹ hoàn hảo, vì vậy việc có một lập trình viên hệ thống có kinh nghiệm với tầm nhìn hướng dẫn mô hình sẽ tốt hơn nhiều so với bắn và quên.
API: Giao diện lập trình ứng dụng, một tập hợp các giao thức cho phép các ứng dụng phần mềm khác nhau giao tiếp với nhau
Tạo mã AI - Các ứng dụng triển vọng: • Logic ứng dụng và các hoạt động cơ sở dữ liệu • Tích hợp API ( Android , AWS , CSS ) • Tạo truy vấn SQL • Tra cứu mã theo phong cách StackOverflow • Các tác vụ hạ tầng dưới dạng mã
Kết Thúc Của Bong Bóng
Mặc dù có những dự đoán về hỗn loạn tài chính khi bong bóng đầu tư AI cuối cùng vỡ tung, nhiều nhà quan sát tin rằng tác động kinh tế rộng lớn hơn sẽ có thể quản lý được. Không giống như các vụ sụp đổ công nghệ trước đây, hậu quả có thể chủ yếu ảnh hưởng đến các nhà đầu tư giàu có thay vì gây ra sự gián đoạn kinh tế rộng rãi. Công việc cơ bản mà AI được cho là sẽ tự động hóa vẫn sẽ cần bàn tay con người, có khả năng làm giảm tác động đến thị trường việc làm.
Thời gian biểu cho sự tính toán này dường như đang được đẩy nhanh, với nhiều người theo dõi ngành chỉ ra năm 2026 là điểm uốn có khả năng khi khoảng cách giữa những lời hứa AI và lợi nhuận thực tế trở nên không thể phủ nhận.
Tham khảo: GenAl Predictions