Webinar InnovaTalk quy tụ chuyên gia AI nổi tiếng toàn cầu
Chủ tọa của buổi hội thảo là TS. Xuedong Huang, Giám đốc Công nghệ của Zoom Video Communications, Thành viên Hội đồng Giải thưởng VinFuture, một nhà khoa học máy tính và lỗi lạc với hơn 30 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo. Ông là người tiên phong đặt ra nền tảng cho chức năng xử lý ngôn ngữ nói (SLP) cho các hệ thống học máy và các chức năng cốt lõi khác của AI. Là Giám đốc Công nghệ của Zoom Video Communications (Hoa Kỳ), tầm ảnh hưởng của TS. Huang được công nhận rộng rãi thông qua vai trò lãnh đạo và đóng góp về công nghệ, cũng như nghiên cứu của ông về khả năng học ngôn ngữ của AI. Công trình của ông đã thúc đẩy khả năng của các hệ thống AI trong việc hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người.
Cùng tham gia với ông trong buổi hội thảo chuyên sâu này là những chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực AI. Đầu tiên là TS. Eric Horvitz, Giám đốc Khoa học của Microsoft (Hoa Kỳ). Trong suốt sự nghiệp kéo dài hàng thập kỷ của mình, ông đã đóng vai trò chủ chốt trong việc thúc đẩy những tiến bộ đột phá về AI, đặc biệt là trong các lĩnh vực như học máy và tương tác giữa người và máy tính. Chia sẻ trong InnovaTalk, TS. Horvitz khám phá tầm quan trọng của trí tuệ nhân tạo trong nâng cao hiệu suất và khả năng sáng tạo. Qua đó, ông cũng khẳng định tiềm năng của AI trong việc hỗ trợ các giới khoa học giải quyết những vấn đề nan giải của nhân loại.
Tiếp theo là TS. Alex Ratner, đồng sáng lập kiêm Giám đốc Điều hành của Snorkel AI và giáo sư thỉnh giảng ngành Khoa học máy tính tại Đại học Washington. Là người phát triển nền tảng tự động hóa việc dán nhãn dữ liệu và quản lý dữ liệu đào tạo, TS. Ratner và công ty của ông Snorkel AI đã giúp các tổ chức xây dựng những mô hình học máy mạnh mẽ một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí. Trong phần trình bày của mình, TS. Ratner đề cập đến vai trò then chốt của dữ liệu trong phát triển AI, đặc biệt trong kỷ nguyên của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM).
Cuối cùng là PGS.TS. Lê Hoàng Sơn, Phó Viện trưởng Viện Công nghệ thông tin tại Đại học Quốc gia Hà Nội, đại diện cho cộng đồng khoa học máy tính Việt Nam. Ông đã giới thiệu những bước tiến đáng chú ý trong nghiên cứu và ứng dụng AI tạo sinh của các nhà khoa học Việt Nam.
Trí tuệ nhân tạo là bước nhảy công nghệ cho nhân loại
Qua bài phát biểu của mình, TS. Eric Horvitz, một trong những chuyên gia đầu ngành trong lĩnh vực AI, đã thể hiện niềm tin mạnh mẽ của ông vào tiềm năng to lớn của AI tạo sinh trong việc hỗ trợ giải quyết những thách thức toàn cầu. Ông cũng nhấn mạnh vào thành công của GitHub Copilot, khi các nghiên cứu về năng suất đã chỉ ra rằng các lập trình viên sử dụng Copilot hoàn thành công việc nhanh hơn 56% so với những người không sử dụng.
TS. Horvitz cũng cho rằng AI mới chỉ đang trong bước đầu hỗ trợ các nhà khoa học trong khám phá tổng thể trên phạm vi không gian và thời gian, từ mô hình tới phương pháp luận, từ các hạt nguyên tử cơ bản đến các hệ thống phức tạp như con người và xã hội. Bên cạnh đó, các phương pháp AI đã được sử dụng để khám phá hàng triệu vật liệu ổn định mới. Hàng loạt quy trình AI cũng được phát triển để trợ giúp giới khoa học định nghĩa và khai thác những vật liệu này.
Ví dụ về cách quy trình AI đang trợ giúp ngành khoa học vật liệu, TS. Horvitz đã chia sẻ về dự án hợp tác giữa Microsoft và Phòng thí nghiệm Quốc gia Northwest Pacific nhằm tìm ra một lựa chọn điện phân mới cho sản xuất pin với hàm lượng lithium ít hơn 77% so với pin thông thường. Các báo cáo đã chỉ ra rằng, trong khi các phương pháp truyền thống có thể mất đến 20 năm và gần 2 tỷ đô la, trí tuệ nhân tạo đã giúp rút ngắn quá trình này xuống còn 80 giờ và 350.000 đô la, tăng tốc độ nghiên cứu lên gấp 2000 lần.
TS. Horvitz bày tỏ sự lạc quan về tương lai khi trí tuệ nhân tạo ngày càng chứng tỏ được vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm Y tế & Khoa học Đời sống, với các ứng dụng nổi bật trong tính toán hiển vi, thiết kế cấu trúc protein và cả khám phá các liệu pháp mới.
Chuyên gia dữ liệu nhận định về hướng đi của AI tạo sinh trong kỷ nguyên LLM
Nói về vai trò quan trọng của dữ liệu trong sự phát triển của AI trong tương lai, TS. Ratner cho rằng dữ liệu chính là yếu tố then chốt cho việc lập trình trí tuệ nhân tạo ngày nay.
Theo TS. Ratner, ứng dụng AI hiện nay có thể phân thành hai loại. Đầu tiên là các LLM sẵn có (off-the-shelf LLM), được đào tạo bằng lượng dữ liệu khổng lồ trên Internet, có khả năng đưa ra kết quả nhanh chóng với yêu cầu chính xác thấp. Loại thứ hai là các LLM chuyên dụng, được lập trình với dữ liệu cụ thể trong từng lĩnh vực, đòi hỏi cao về độ chính xác, nhằm phục vụ các đầu mục công việc phức tạp hơn, chuyên sâu theo từng tổ chức và doanh nghiệp.
TS. Ratner nhấn mạnh rằng, khi các hệ thống LLM trở nên ngày càng phức tạp và chuẩn hóa, dữ liệu đầu vào chính là điểm tạo nên sự khác biệt.
Dữ liệu chất lượng, được chọn lọc, đánh giá kỹ lưỡng và dán nhãn chính xác sẽ trở thành công cụ quan trọng cho các nhà phát triển AI lập trình mô hình AI chuyên biệt, do đây là yếu tố không thể thiếu để tối ưu các kỹ thuật chuyên môn hóa như tạo tăng cường truy xuất (RAG), tinh chỉnh mô hình, ráp nối và đánh giá hiệu suất.
Sự phát triển của AI Tạo sinh trong bối cảnh Việt Nam
Nói về sự phát triển của AI, PGS.TS. Lê Hoàng Sơn nhận định, Việt Nam vẫn tồn tại một khoảng cách nhất định so với thế giới về công nghệ trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, tính đến năm 2022, Chính phủ Việt Nam công bố chỉ số sẵn sàng cho công nghệ AI đã đạt 53,96 trên 100, tăng 7 bậc so với năm trước, đưa Việt Nam lên hạng 55 trên tổng số 181 quốc gia. PGS.TS. Sơn tin rằng trong vòng 5 năm tới, Chính phủ sẽ đầu tư nhiều hơn vào AI và tự động hóa thay vì nguồn lực con người. Ông cũng bày tỏ tham vọng của Việt Nam sẽ trở thành 1 trong 4 quốc gia hàng đầu ASEAN và 50 quốc gia hàng đầu thế giới về nghiên cứu và phát triển công nghệ AI vào năm 2030.
Để hiện thực hóa mục tiêu này, cộng đồng nghiên cứu, các nhà khoa học và doanh nghiệp Việt Nam đang không ngừng nỗ lực tạo nên đột phá. Viettel Cyberspace, Elinext và Bot Bán Hàng đã và đang thúc đẩy nhu cầu cho ứng dụng chatbot trong lĩnh vực y tế và thương mại điện tử, tiếp tục thúc đẩy sự phát triển của AI trong doanh nghiệp.
Về việc phát triển AI tạo sinh dành riêng cho người Việt, CLB Xử lý ngôn ngữ và Tiếng nói Tiếng Việt (VLSP) cho biết, khác với các LLM bằng những ngôn ngữ khác, dữ liệu đánh giá công khai cho các LLM tiếng Việt còn rất hạn chế. PGS.TS Sơn cũng nhấn mạnh vai trò của việc thúc đẩy sự phát triển các Mô hình Ngôn ngữ Lớn cho tiếng Việt (VLLMs) trên nhiều lĩnh vực khác nhau như nhân văn, ngôn ngữ, khoa học xã hội và lịch sử.
Về triển vọng của AI đa phương thức và đa phương tiện tại Việt Nam, PGS.TS. Lê Hoàng Sơn đặc biệt nhắc đến những ứng dụng thực tiễn của các doanh nghiệp trong nước. Cụ thể, ông nhắc đến Computer Vision Vietnam, VinBrain và FPT AI, những đơn vị tiên phong ứng dụng AI trong trích xuất thông tin, từ giấy tờ tùy thân, hình ảnh, phim chụp x-quang, cũng như các tác vụ nhận diện và so khớp khuôn mặt.
Ông cũng cho rằng bước tiếp theo là vận hành AI thông qua GPU và HPC. Tại Việt Nam, những tập đoàn như Viettel và CMC đang lên kế hoạch triển khai nghiên cứu AI, AIOps. Mục tiêu là hướng tới việc tập trung dữ liệu từ nhiều nguồn lên một nền tảng thống nhất, tích hợp các thuật toán AI lên các hệ thống GPU và HPC để ứng dụng vào hoạt động AI.
Với sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo, PGS.TS. Lê Hoàng Sơn đã đặc biệt nhấn mạnh vào tầm quan trọng của việc sử dụng AI một cách có trách nghiệm. Ông cho rằng việc ứng dụng AI tại Việt Nam cần phải tuân thủ các quy chuẩn về đạo đức, an toàn và công bằng.
