Trí tuệ nhân tạo chỉ có thể trở nên phổ biến và gần gũi hơn trong cuộc sống chỉ khi thật sự đáp ứng đúng nhu cầu người dùng.
Ngay sau khi xuất hiện, ChatGPT đẩy giới công nghệ toàn cầu vào cuộc đua AI chatbot. Microsoft đầu tư 10 tỷ USD vào OpenAI, từ đó, “gã khổng lồ” này tích hợp ChatGPT vào công cụ tìm kiếm Bing và đang mời người dùng thử nghiệm.
Google cũng kêu gọi toàn bộ nhân viên công ty tham gia thử nghiệm Bard – chatbot cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT. Mới đây, ngày 16/3, nền tảng tìm kiếm Baidu của Trung Quốc, đã chính thức công bố công cụ tương tự Chat GPT là Ernie bot.
Cho dù ChatGPT đã tạo nên một “cơn sốt công nghệ”, tuy nhiên, hiện có nhiều quốc gia trên thế giới như Mỹ, Úc, Đức… quan ngại về tính bảo mật của ứng dụng này.
Tuần trước, cơ quan giám sát quyền riêng tư của Ý cũng đã ra lệnh cấm hoạt động đối với ChatGPT trong khi tiến hành điều tra nghi vấn ứng dụng vi phạm các quy tắc dữ liệu của châu Âu… Trong khi đó, Cơ quan cảnh sát châu Âu (Europol) cảnh báo các đối tượng tội phạm sẵn sàng lợi dụng AI như các bot hội thoại để thực hiện hành vi lừa đảo và các vụ phạm tội trực tuyến khác.
Nhiều năm nghiên cứu về lĩnh vực AI, TS. Châu Thành Đức, Giám đốc Khoa học dữ liệu của Zalo, dự báo mô hình tương tự ChatGPT có thể sẽ phổ biến trong tương lai gần vì tính hữu dụng. Sự xuất hiện của ChatGPT sẽ kéo theo một làn sóng công nghệ AI và các sản phẩm AI hiện đại trong tương lai gần.
Đề cập tới tính thực tiễn, ứng dụng của sản phẩm công nghệ, TS.Châu Thành Đức cho rằng, Zalo hướng sự tập trung vào các sản phẩm cần đến AI. Sản phẩm tích hợp AI chỉ có ý nghĩa khi nó giải quyết được vấn đề thực tế mà xã hội cần.
Từ nhu cầu thật của sản phẩm, Zalo xác định cụ thể bài toán AI cần giải là gì, kết quả như thế nào mới đủ đưa vào thực tế, từ đó, đặt mục tiêu cho nghiên cứu.
Cần hiểu rằng, từ nghiên cứu trong phòng lab đến thực tế là cả một quá trình, đôi khi AI cho kết quả tốt trong môi trường thử nghiệm nhưng lại không đạt trong thực tế, do nhiều yếu tố bất định. Từ những lý do trên, việc sử dụng, phân tích nhược điểm, cải tiến mô hình rồi lại đưa vào sử dụng…là một vòng lặp không bao giờ kết thúc, TS.Châu Thành Đức phân tích.
Đơn cử, với sản phẩm eKYC, cứ sau một khoảng thời gian, các hành vi giả mạo xuất hiện tinh vi hơn nên những mô hình chống giả mạo cũ dần kém hiệu quả. Đội ngũ Zalo lại nghiên cứu cải tiến, cập nhật mô hình chống giả mạo để ngăn chặn các hành vi đó.
Một ví dụ khác, với sản phẩm trợ lý giọng nói tiếng Việt – Kiki, từ khi ra mắt thị trường vào tháng 12/2020 đến nay, trong quá trình vận hành thực tế, đội ngũ kỹ sư của Zalo AI không ngừng nâng cấp tính ổn định và độ chính xác. Hiện, Kiki trên Zing MP3 đã hoạt động ổn định hơn 60% so với thời điểm ban đầu; chỉ số thể hiện chất lượng nhận diện giọng nói cải thiện 35%.
Tuy nhiên, cần nhìn nhận ở chiều ngược lại, việc một sản phẩm AI nghiên cứu xong nhưng không được đưa ra được thị trường, hoặc đã đưa ra thị trường nhưng lại bị từ bỏ là điều không hiếm, thậm chí nhiều.
Đằng sau một sản phẩm AI, có rất nhiều yếu tố quyết định sự thành bại của nó. Yếu tố quan trọng nhất vẫn là thị trường. Như đã nói ở trên, một sản phẩm tích hợp AI sẽ không có ý nghĩa nếu nó không giải quyết được một vấn đề nào đó mà xã hội đang quan tâm, thị trường cần, người tiêu dùng đang tìm kiếm.
“Mới đây, trợ lý giọng nói tiếng Việt – Kiki, đã cán mốc 300.000 lượt cài đặt sử dụng trên xe ô tô sau quãng thời gian ngắn. Tôi nghĩ, đây chính là sự ghi nhận của người dùng đối với một sản phẩm AI mang tính ứng dụng trong cuộc sống”, Giám đốc Khoa học Dữ liệu của Zalo chia sẻ.
