AI tại sao lại tiến bộ không đồng đều? Người sáng lập a16z, Replit: khả năng xác minh chính là sự khác biệt then chốt.

Nhà đầu tư nổi tiếng a16z, người sáng lập Marc Andreessen và người sáng lập Replit, Amjad Masad đã có cuộc trò chuyện vào ngày 25 tháng 10, tập trung vào tình hình phát triển của AI. Andreessen chỉ ra rằng, AI đã có những tiến bộ đáng kinh ngạc trong việc lập trình, tính toán toán học và mô phỏng hiện tượng vật lý, nhưng lại gặp phải tình trạng đình trệ trong các lĩnh vực như y tế và pháp luật. Masad đáp lại rằng, điều quan trọng không phải là độ khó, mà là khả năng xác minh. Nói cách khác, những nhiệm vụ mà có thể đánh giá khách quan đúng sai thì có sự tiến bộ nhanh nhất, trong khi những lĩnh vực càng mơ hồ thì càng khó để vượt qua.

AI có hai loại tốc độ: cái có thể xác minh chạy nhanh hơn bất kỳ ai.

Masad đã điểm qua cách đào tạo mô hình, các mô hình ngôn ngữ ban đầu chỉ đơn giản là xem văn bản và đoán ký tự tiếp theo, mặc dù có thể nói chuyện nhưng không thực sự suy luận. Cho đến khi học tăng cường (Reinforcement Learning, RL) được đưa vào, AI mới bắt đầu học trong môi trường có thể xác minh. Ông giải thích:

“Như sửa lỗi chương trình, có kiểm tra đơn vị, hoặc các bài toán có thể cho ra kết quả rõ ràng, AI có thể tự biết mình đúng hay sai.”

Cách đào tạo phản hồi ngay lập tức này giúp AI nhanh chóng củng cố khả năng giải quyết vấn đề.

Tại sao lĩnh vực y tế và pháp luật không theo kịp?

Andreessen đặt câu hỏi: “Vậy còn các lĩnh vực như y tế, luật pháp thì sao? Tại sao có vẻ như tiến bộ chậm đến vậy, và còn có hiện tượng đình trệ?” Masad trả lời:

“Bởi vì chúng, không có câu trả lời duy nhất.”

Masad đưa ra ví dụ, chẩn đoán y tế có thể có nhiều nguyên nhân bệnh lý và sự thay đổi trong quá trình bệnh, trong khi các phán quyết pháp lý cũng khác nhau do sự khác biệt giữa các thẩm phán và các vụ án, tức là quá linh hoạt, không có câu trả lời chuẩn xác rõ ràng. Điều này khiến cho mô hình rất khó tự xác minh và không thể xây dựng được vòng lặp củng cố.

Mặc dù có thể hỗ trợ mô hình thông qua học tăng cường phản hồi từ con người (RLHF), nhưng điều đó vẫn thuộc về đánh giá chủ quan, không giống như toán học hay chương trình, trực tiếp và rõ ràng.

(Chú thích: Học tăng cường dựa trên phản hồi của con người (RLHF) , là một kỹ thuật máy học (ML), sử dụng phản hồi của con người để cải thiện mô hình ML, nhằm nâng cao hiệu quả tự học.)

Điều quan trọng thực sự không phải là “độ khó” mà là “tính xác thực”

Andreessen sau khi tổng hợp quan sát đã nói: “Vì vậy, trọng tâm không phải là vấn đề có khó hay không, mà là liệu có thể xác nhận được câu trả lời đúng hay không?” Masad cho biết:

“Đúng vậy, sự bùng nổ của AI trong lập trình và toán học không phải vì nó đơn giản hơn, mà vì có thể xác minh kết quả.”

Ví dụ, khi viết chương trình, chỉ cần chương trình có thể biên dịch và thử nghiệm thành công, AI sẽ ngay lập tức nhận được phản hồi “đúng”. Điều này giúp mô hình có thể tự động chạy hàng ngàn lần luyện tập mỗi ngày và tiến hóa nhanh chóng.

Còn lĩnh vực nào có tính xác minh?

Hai người liệt kê ra một số lĩnh vực mà AI phát triển nhanh nhất:

Toán học và vật lý: Có phương trình rõ ràng và kết quả mô phỏng.

Hóa học và sinh học: như gập protein, chuỗi gen, có thể được xác minh bằng thí nghiệm hoặc mô phỏng.

Robot: Thành công hay không của nhiệm vụ có thể được định lượng trực tiếp.

Những điều này thuộc về lĩnh vực “có thể được xác minh khách quan”, do đó trở thành nơi có đường cong học tập dốc nhất của AI hiện nay.

AI lập trình sẽ bay cao trước, y học và pháp luật vẫn còn đang trên đường.

Masad tổng kết quan điểm nói rằng:

“AI viết chương trình sẽ bay cao trước tiên, sau đó toán học, vật lý và hóa học cũng sẽ theo sau. Nhưng những lĩnh vực trừu tượng như y tế và pháp luật vẫn cần phải từ từ theo kịp.”

Andreessen cũng tán thành:

“Đây là hiện tượng tự nhiên. AI sẽ bùng nổ trước ở những nơi có thể định lượng, trong những lĩnh vực mà con người đánh giá mập mờ sẽ chậm hơn một nhịp.”

Bài viết này AI tại sao tiến bộ không đồng đều? Người sáng lập a16z, Replit: Khả năng xác minh chính là sự khác biệt then chốt. Xuất hiện đầu tiên trên Chain News ABMedia.