12 October, 2024

Góc nhìn của mình về AI Trends vs Crypto Trends

So sánh giữa xu hướng AI gần đây và tiền điện tử

Available in:

Vietnamese

Reading time: 8 min.

Table of content

Là một người đã làm việc trong ngành công nghệ một thời gian dài, mình đã chứng kiến không ít lần lên xuống của các công nghệ khác nhau. Hai trong số những hiện tượng nổi bật nhất vài năm gần đây là tiền ảo (cryptocurrency) và trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI).

Hôm nay, mình muốn chia sẻ góc nhìn của mình về hai hiện tượng này, cũng như lý do tại sao mình tin rằng AI có nhiều cơ sở hơn so với trends crypto mà chúng ta đã chứng kiến vài năm trước.

Một vài từ ngữ / thuật ngữ mình sẽ nói tới trong bài:

Trend: trào lưu, là xu hướng; Nói cách khác, nó là một vấn đề, một sự kiện cụ thể nào đó trong đời sống được nhiều người chú ý, quan tâm.
(Lưu ý: Chúng ta sẽ sử dụng từ "trend" trong suốt bài viết mà không dịch sang tiếng Việt)

Crypto hay cryptocurrency: một dạng tiền kỹ thuật số hoặc tiền ảo sử dụng mật mã để giao dịch tài chính một cách an toàn.

AI (Artificial Intelligence - Trí tuệ nhân tạo): Khả năng của máy tính để thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người.

ML (Machine Learning - Học máy): Một nhánh của AI tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính học từ dữ liệu.

LLM (Large Language Model - Mô hình ngôn ngữ lớn): Một loại AI được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu văn bản, có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên.

Ok, bắt đầu thôi nào!

dogecoin meme

"Cơn sốt" tiền ảo: Thời loạn lạc

Hãy quay ngược thời gian về đỉnh điểm của "cơn sốt" tiền ảo. Đó là thời điểm thế giới đang vật lộn với COVID-19, nền kinh tế đang trong tình trạng bất ổn, và sự không chắc chắn là điều duy nhất có thể chắc chắn. Trong môi trường hỗn loạn này, tiền điện tử dường như mang đến một cơ hội vàng:

Người có tiền đang tìm kiếm nơi để đầu tư.
Những người không có tiền đang tìm cách kiếm tiền nhanh chóng.
Lời hứa về tài chính phi tập trung rất hấp dẫn trong một thế giới ngày càng khó đoán định.

Nhưng vấn đề là: giữa tất cả sự phấn khích quá đà về giá Bitcoin và NFT, có bao nhiêu người thực sự thảo luận về công nghệ blockchain và nền tảng toán học đằng sau nó? Theo kinh nghiệm của mình, không nhiều. Trọng tâm chủ yếu là đầu cơ tài chính hơn là đổi mới công nghệ.

Hình ảnh: Biểu đồ thể hiện biến động giá Bitcoin trong và sau COVID-19

bitcoin price volatility

Cuộc cách mạng AI: Giải quyết vấn đề thực tế

Trước khi đi sâu hơn vào suy nghĩ của mình về AI và tiền ảo, mình nghĩ cũng đáng để chia sẻ một chút về hành trình của bản thân trong thế giới machine learning. Đó là con đường đã định hình góc nhìn của mình về ngành AI hiện tại.

Hành trình của mình đến với Machine Learning

Lần đầu tiên mình tiếp xúc với machine learning (ML) là khi còn học cấp ba ở Việt Nam. Mình tình cờ biết đến VGG16 (một mô hình nhận dạng hình ảnh) và ngay lập tức bị cuốn hút. Thực ra ý, học về ML lúc đó không hề dễ dàng. Lĩnh vực này khá mơ hồ, đặc biệt là ở Việt Nam, và không có nhiều tài liệu trực tuyến, tài liệu tiếng Việt thì càng khó kiếm nữa.

Bước ngoặt lớn của mình đến khi mình chuyển đến Pháp. Trong khi đang học về an ninh mạng, mình may mắn được thực tập tại một công ty chatbot sử dụng AI. Đó đối với mình thật sự là một khóa học cấp tốc về machine learning!

Trong thời gian rảnh (mà mình không có nhiều - sinh viên mà), mình tham gia vào các dự án mã nguồn mở. Một trong những dự án thú vị nhất là đóng góp cho llama.cpp. Nếu bạn quan tâm đến AI mã nguồn mỡ, có lẽ bạn biết dự án đó nổi như thế nào.

Sau khi tốt nghiệp, mọi thứ diễn ra nhanh chóng. Chỉ trong vòng một năm, mình nhận được lời mời từ Hugging Face. Với những ai có thể chưa biết, Hugging Face là nơi mà tất cả những thứ AI mã nguồn mở thú vị đang diễn ra. Nhận được lời mời đó cảm giác như sự công nhận cho tất cả những năm tháng tự học và những đêm thức khuya để code.

Và bây giờ? Thật sự, mình đang sống trong mơ. Mình làm việc toàn thời gian tại Hugging Face, làm việc trên các dự án AI và ML mã nguồn mở. Và bên cạnh đó, mình vẫn đang đóng góp cho llama.cpp. Thật khó tin khi nghĩ về việc mình đã đi xa đến đâu từ cậu học sinh cấp ba ở Việt Nam, vật lộn để tìm kiếm tài liệu học trực tuyến.

Tình trạng hiện tại của AI

Giờ hãy so sánh điều này với tình trạng hiện tại của AI. Sự khác biệt rất rõ ràng:

Giải quyết vấn đề trực tiếp

Large Language Model (LLM) - "Mô hình ngôn ngữ lớn" đang giải quyết các vấn đề thực tế một cách trực tiếp. Hồi xưa, làm chatbot, mình phải vất vả code các mẫu văn bản cho những câu trả lời chatbot đơn giản kiểu Xin chào, mày tên gì?. Hoặc là, phải duy trì các mô hình riêng biệt cho từng cặp ngôn ngữ trong hệ thống dịch thuật.

Những ngày đó đã qua rồi. Giờ đây, một LLM có thể xử lý nhiều ngôn ngữ một lúc, cũng như các câu hỏi phức tạp một cách dễ dàng.

Ví dụ, hãy tưởng tượng bạn đang cố gắng xây dựng một trợ lý thông minh cho một doanh nghiệp bán hàng. Trước khi có LLM, đây là những gì bạn phải làm:

Viết rất nhiều quy tắc cụ thể cho mọi câu hỏi có thể mà khách hàng có thể đặt ra.
Tạo các hệ thống riêng biệt cho các ngôn ngữ khác nhau.
Liên tục cập nhật các quy tắc này khi sản phẩm hoặc dịch vụ thay đổi.

Giờ đây, với các LLM, làm cái này là một thứ dễ dàng - ví dụ như ChatGPT tích hợp vào Zendesk, họ đã làm được rồi đấy!

Tác động rộng lớn

Không chỉ là về chatbot. AI đang chuyển đổi các lĩnh vực mà chúng ta từng nghĩ chỉ tồn tại trong khoa học viễn tưởng:

Các robot đời mới có thể thích ứng với môi trường phức tạp
Xe tự lái điều hướng trên những con đường đông đúc - phải, kể cả đường Việt Nam cũng chơi được
Ảnh và video được tạo ra bởi AI làm mờ ranh giới giữa sự sáng tạo của con người và máy móc

Hình ảnh: Robot "Optimus" của Tesla

Tesla Optimus Robot

Năng suất của lập trình viên

Là một lập trình viên, mình đánh giá cao việc AI đang cách mạng hóa quy trình làm việc của mình. Từ việc tạo ra các trường hợp kiểm thử (test cases) đến hỗ trợ refactoring, AI đang đảm nhận và thay thế con người trong các công việc nhàm chán, lặp đi lặp lại. Điều này cho phép chúng mình tập trung vào các vấn đề sáng tạo và phức tạp hơn.

Hình ảnh: Github Copilot - Chatbot AI có thể giúp các lập trình viên viết code

Github Copilot

Khám phá sâu hơn nữa

Ngay cả khi đã gần hai năm kể từ khi ChatGPT ra mắt, chúng ta vẫn đang khám phá ra những khả năng và ứng dụng mới của LLM và AI nói chung. Trong một thời gian dài, các nhà nghiên cứu đều coi các mô hình học máy như những "hộp đen", không hiểu bên trong chúng hoạt động ra sao.

Không lâu trước đây, chúng ta bắt đầu thấy một số thí nghiệm thú vị như Golden Gate Bridge Claude - đây là một ví dụ hoàn hảo về việc chúng ta mới chỉ bắt đầu hiểu và khai thác toàn bộ tiềm năng của LLM.

Kết luận

Mặc dù cả AI và tiền ảo đều tạo ra sự "hype" và "trend" đáng kể, mình tin rằng tác động của AI trong việc giải quyết các vấn đề thực tế khiến nó trở nên có cơ sở và đầy hứa hẹn hơn. Nó không chỉ thay đổi cách chúng ta đầu tư hoặc đầu cơ; nó đang thay đổi căn bản cách chúng ta làm việc, sáng tạo và tương tác với công nghệ.

Bạn nghĩ sao? Bạn đã trải nghiệm tác động của AI hoặc tiền ảo trong công việc hoặc cuộc sống hàng ngày của mình chưa? Mình rất muốn nghe ý kiến của bạn trong phần bình luận bên dưới.