Thách thức mở rộng ChatGPT để đạt đột phá trong lĩnh vực AGI

Còn nhiều thách thức phải giải quyết trong quá trình mở rộng ChatGPT nhằm đạt được những đột phá trong lĩnh vực AGI (trí tuệ tổng quát nhân tạo).

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Muốn làm lập trình viên thì học ngành gì và học ở đâu?
• Đây là thời đại mà việc đặt câu hỏi quan trọng hơn câu trả lời
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX

Còn nhiều thách thức phải giải quyết trong quá trình mở rộng ChatGPT nhằm đạt được những đột phá trong lĩnh vực AGI (trí tuệ tổng quát nhân tạo).

Đột phá AGI và các thách thức dành cho ChatGPT

Việc theo đuổi trí tuệ tổng quát nhân tạo (AGI) đã là một mục tiêu lâu dài trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). AGI đề cập đến sự phát triển của máy móc có khả năng hiểu, học và áp dụng kiến thức trong nhiều nhiệm vụ, giống như con người. ChatGPT của OpenAI, một mô hình ngôn ngữ dựa trên kiến trúc GPT-3, đã cho thấy những kết quả đầy hứa hẹn trong việc tạo ra các phản hồi văn bản giống con người. Tuy nhiên, có những thách thức đáng kể phải được giải quyết trước khi nhân rộng ChatGPT để đạt được khả năng AGI.

Nhu cầu cải thiện ngữ cảnh và khả năng suy luận

Một trong những thách thức chính trong việc nhân rộng ChatGPT cho các đột phá của AGI là nhu cầu cải thiện hiểu biết về ngữ cảnh và khả năng suy luận. Hiện tại, ChatGPT có thể tạo ra các phản hồi mạch lạc và có liên quan theo ngữ cảnh, nhưng nó thiếu khả năng suy luận và hiểu biết sâu sắc cần thiết cho AGI. Để vượt qua rào cản này, các nhà nghiên cứu phải phát triển các kỹ thuật và thuật toán mới cho phép mô hình học hỏi và suy luận hiệu quả hơn, dựa trên vô số nguồn kiến thức và kinh nghiệm.

Thành kiến trong các phản hồi của ChatGPT

Một thách thức khác nằm ở việc giải quyết những thành kiến có trong phản hồi của ChatGPT. Khi mô hình được đào tạo trên các bộ dữ liệu văn bản lớn từ internet, chắc chắn nó sẽ học được những thành kiến ​​có trong các văn bản đó. Điều này có thể dẫn đến kết quả đầu ra không mong muốn, chẳng hạn như thiên vị chính trị, gây khó chịu hoặc phản ứng không phù hợp. Để giảm thiểu những sai lệch này, các nhà nghiên cứu phải phát triển các kỹ thuật tiên tiến hơn để lọc và kiểm soát nội dung do mô hình tạo ra. Điều này có thể liên quan đến việc tinh chỉnh dữ liệu đào tạo, phát triển các thuật toán mới để phát hiện và sửa sai lệch hoặc kết hợp phản hồi của người dùng để cải thiện hành vi của mô hình theo thời gian.

Đảm bảo an toàn cho hệ thống

Ngoài việc giải quyết các thành kiến, việc đảm bảo an toàn cho các hệ thống AI như ChatGPT là rất quan trọng. Khi các mô hình này trở nên mạnh mẽ hơn và được tích hợp vào các ứng dụng khác nhau, khả năng sử dụng sai hoặc hậu quả không mong muốn sẽ tăng lên. Các nhà nghiên cứu phải phát triển các biện pháp an toàn mạnh mẽ để ngăn chặn việc sử dụng công nghệ có hại hoặc ác ý. Điều này có thể liên quan đến việc triển khai các biện pháp kiểm soát truy cập, giám sát các kiểu sử dụng và phát triển các cơ chế để người dùng báo cáo và giải quyết các mối lo ngại liên quan đến hành vi của hệ thống AI.

Nhu cầu cải thiện khả năng tuỳ chỉnh

Một thách thức khác trong việc nhân rộng ChatGPT cho các đột phá AGI là nhu cầu cải thiện khả năng tùy chỉnh của người dùng. Mặc dù ChatGPT có thể tạo phản hồi phù hợp theo ngữ cảnh nhưng không phải lúc nào ChatGPT cũng phù hợp với tùy chọn hoặc giá trị của người dùng. Để đạt được các khả năng của AGI, mô hình phải có khả năng thích ứng với nhu cầu và sở thích của từng người dùng, cung cấp các phản hồi được cá nhân hóa và phù hợp theo ngữ cảnh. Điều này có thể liên quan đến việc kết hợp phản hồi của người dùng, phát triển các thuật toán mới để cá nhân hóa hoặc cho phép người dùng tinh chỉnh hành vi của mô hình theo yêu cầu của họ.

Cần sự hợp tác từ nhiều phía

Cuối cùng, việc phát triển các khả năng của AGI đòi hỏi sự cộng tác và hợp tác giữa các bên liên quan khác nhau. OpenAI đã có những bước tiến đáng kể trong việc thúc đẩy môi trường nghiên cứu hợp tác bằng cách chia sẻ nghiên cứu, mô hình và tài nguyên của mình với cộng đồng AI rộng lớn hơn. Tuy nhiên, để đạt được những đột phá về AGI sẽ đòi hỏi sự hợp tác lớn hơn nữa giữa các nhà nghiên cứu, nhà phát triển, nhà hoạch định chính sách và người dùng. Điều này có thể liên quan đến việc tạo ra các nền tảng được chia sẻ để nghiên cứu, thiết lập quan hệ đối tác giữa các tổ chức và tham gia đối thoại cởi mở về ý nghĩa đạo đức, xã hội và kinh tế của AGI.

Kết luận

Tóm lại, việc nhân rộng ChatGPT để đạt được các khả năng của AGI đưa ra vô số thách thức phải được giải quyết thông qua nghiên cứu, cộng tác và đổi mới. Bằng cách vượt qua những rào cản này, cộng đồng AI có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của AGI, mở đường cho những tiến bộ mang tính biến đổi trong công nghệ và xã hội. Khi các nhà nghiên cứu và nhà phát triển tiếp tục mở rộng ranh giới của AI, việc theo đuổi AGI vẫn là một lĩnh vực quan trọng và thú vị trong lĩnh vực này.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/the-challenges-of-scaling-chatgpt-to-achieve-agi-capabilities/)

Tin liên quan:

• Tận dụng AIOps nâng cao DevOps và Agile trong phát triển phần mềm
• Microsoft Azure Machine Learning và AutoML: Hợp lý hóa quy trình máy học (machine learning)
• 3 lý do nên học lập trình trước tuổi 18
• Những hoạt động giúp trẻ em học cách đặt mục tiêu
• Trẻ em thỏa sức sáng tạo với ngôn ngữ lập trình Scratch
• Trẻ em học FUNiX: Cơ hội và hướng dẫn để chinh phục IT
• Độ tuổi nên cho trẻ em học lập trình và cách để trẻ học CNTT hiệu quả