Một trong nhiều khía cạnh đáng chú ý của AI sáng tạo và tác động của nó đối với ngành là sự khác biệt so với các xu hướng công nghệ lớn khác gần đây. Công nghệ này không chỉ phát triển nhanh hơn và rộng hơn so với các công nghệ ồn ào khác như chuỗi khối blockchain và tiền điện tử, nó còn đưa các tổ chức vào rất nhiều lĩnh vực chưa được khám phá.
Một cuộc khảo sát gần đây của TECHnalysis Research, với sự tham gia của 1.000 người ra quyết định CNTT tham gia vào nỗ lực GenAI của công ty họ, cho thấy 99% công ty sử dụng công nghệ này vẫn gặp phải những thách thức. Đáng chú ý, ba mối quan tâm chính – bảo vệ/bảo mật dữ liệu, tính không chính xác và vi phạm bản quyền – đã được hơn một nửa số công ty này nhấn mạnh, như được mô tả trong biểu đồ bên dưới. Hơn nữa, trung bình, các công ty này đã xác định được 5 mối lo ngại khác nhau, cho thấy các vấn đề tiềm ẩn không chỉ giới hạn trong phạm vi hẹp mà còn khá phổ biến.
Hơn nữa, nhiều người đang đi sâu vào GenAI mà không có sự hiểu biết toàn diện về cơ chế của công nghệ và khả năng triển khai đa dạng của nó. Mặc dù đúng là nhiều công nghệ nhắm mục tiêu đến doanh nghiệp đã được tung ra mà không nắm bắt được đầy đủ các sắc thái hoặc khả năng phân nhánh tiềm năng của chúng, nhưng GenAI dường như bất chấp sự khôn ngoan thông thường là chờ đợi một công nghệ trưởng thành trước khi triển khai rộng rãi.
Có một số lý do giải thích tại sao lại như vậy, nhưng hầu hết đều bắt nguồn từ thực tế là GenAI đã mang một vẻ tất yếu và cần thiết khiến các công ty bắt đầu làm việc với nó sớm hơn so với những cách khác.
Mức độ phấn khích xung quanh công nghệ – thường được thúc đẩy bởi một số trải nghiệm ấn tượng ban đầu với nó – đã đóng vai trò là yếu tố thúc đẩy đặc biệt hiệu quả đối với việc áp dụng. Thật vậy, cuộc khảo sát tương tự cho thấy 95% những người ra quyết định CNTT tin rằng GenAI có thể có tác động sâu sắc hoặc ít nhất là có khả năng đáng chú ý đối với hoạt động kinh doanh của họ. Không có gì đáng ngạc nhiên, điều đó dẫn đến cảm giác rất rõ ràng rằng mọi người đang áp dụng công nghệ (một lần nữa, kết quả khảo sát cho thấy 88% công ty đã bắt đầu áp dụng).
Nó cũng khiến các công ty tin rằng họ có thể gặp bất lợi nghiêm trọng trong cạnh tranh nếu không hành động nhanh chóng – những lo ngại tiềm ẩn và sự hiểu biết hạn chế thật đáng nguyền rủa.
Tất nhiên, ngành công nghệ tràn ngập các công nghệ mới ban đầu được dự đoán sẽ có tác động lớn đến các doanh nghiệp. Sự khác biệt với GenAI là các công ty dường như sẵn sàng bỏ qua những vấn đề tiềm ẩn này vì những lợi ích tiềm ẩn mà nó hứa hẹn sẽ giải phóng cũng như cảm giác cấp bách xung quanh công nghệ.
Rõ ràng là sự nhầm lẫn xung quanh GenAI là có thật và phổ biến.
Một thách thức đáng kể khác với GenAI là sự nhầm lẫn xung quanh chủ đề này. Trong khi một số người háo hức thú nhận sự thiếu hiểu biết của họ về một cải tiến mới quan trọng – đặc biệt là những cải tiến trong lĩnh vực công nghệ – thì rõ ràng là sự mơ hồ liên quan đến GenAI là có thật và phổ biến. Ngay cả những điểm khác biệt dường như cơ bản, chẳng hạn như hiểu vai trò và tầm quan trọng của mô hình nền tảng tập trung vào GenAI (như LLM hoặc Mô hình ngôn ngữ lớn) so với ứng dụng sử dụng mô hình này, có thể là nguồn gốc của sự hiểu lầm.
Sự nhầm lẫn này phát sinh vì nhiều lý do. Đầu tiên, trong các cuộc thảo luận và gặp gỡ ban đầu với các công cụ GenAI, chẳng hạn như ChatGPT, mô hình nền tảng và ứng dụng thường được sử dụng thay thế cho nhau. Thật dễ dàng để giả định rằng ChatGPT bao gồm cả mô hình cơ bản và giao diện Chat mà nhiều người trong chúng ta đã trải nghiệm. Tuy nhiên, trên thực tế, ChatGPT là một ứng dụng, trong khi nó có thể chạy trên các phiên bản khác nhau của mô hình ngôn ngữ lớn GPT, như GPT-3 hoặc GPT-4.
Cách tiếp cận theo lớp này của một công cụ cơ bản và một ứng dụng được xây dựng trên nó là phổ biến đối với hầu hết các ứng dụng GenAI. Một mặt, nó mang lại một mức độ linh hoạt mới, nhưng cũng có khả năng gây nhầm lẫn lớn hơn nhiều. Ví dụ: với các ứng dụng phần mềm doanh nghiệp điển hình như CRM, bộ năng suất văn phòng, v.v., chúng tôi chưa bao giờ phải nghĩ về động cơ bên trong được sử dụng để điều khiển chức năng, chúng tôi cũng không có tùy chọn nào để thay đổi nó. Tuy nhiên, với GenAI, bạn có khả năng sử dụng một số công cụ khác nhau cho cùng một ứng dụng cơ bản hoặc cùng một công cụ trên một bộ ứng dụng hoàn toàn khác. Ví dụ, một LLM duy nhất có thể được sử dụng để tạo văn bản gốc, tóm tắt văn bản hiện có, viết mã phần mềm, v.v. Kết quả là, các hoán vị tiềm năng có thể nhanh chóng trở nên áp đảo.
Một vấn đề khác là các dịch vụ ban đầu từ các nhà cung cấp khác nhau thường được mô tả theo những cách tương đối giống nhau nhưng có thể tiếp cận vấn đề hoặc giải quyết vấn đề theo cách hoàn toàn trực giao. Nói cách khác, người ta thường so sánh táo và cam, điều này làm cho vấn đề thêm rối rắm.
Đây là một trong những lý do chính tại sao các nỗ lực giáo dục và thông điệp tiếp thị cơ bản, rõ ràng sẽ rất cần thiết cho một vài thế hệ công cụ GenAI đầu tiên. Ngay cả những người có hàng chục năm kinh nghiệm về CNTT cũng phát hiện ra rằng GenAI là một loài động vật khác và hầu hết cần được giải thích mọi thứ theo cách đơn giản, dễ hiểu (dù họ có sẵn sàng thừa nhận hay không). Với áp lực gia tăng trong việc nhanh chóng đưa ra các quyết định chiến lược quan trọng xung quanh GenAI, nhu cầu về sự rõ ràng thậm chí còn quan trọng hơn.
Bất chấp những lo ngại này, rõ ràng là quá trình đào tạo GenAI không hề chậm lại. Trên thực tế, khi các phiên bản hỗ trợ GenAI của các bộ năng suất chính của Microsoft và Google được cung cấp rộng rãi – theo báo cáo là vào khoảng mùa thu này – tôi mong đợi một làn sóng hoạt động và tin đồn mới về GenAI. Đây là loại ứng dụng mà các tổ chức mong đợi GenAI sẽ có một số tác động lớn nhất – và chúng cũng là công cụ mà hầu như mọi người trong mọi doanh nghiệp đều sử dụng. Do đó, tác động trong thế giới thực của những gì GenAI có thể đạt được sẽ không bao giờ rõ ràng hơn khi một số lượng lớn người bắt đầu sử dụng chúng một cách thường xuyên.
Tác động mà tôi tin rằng những công cụ này có thể có sẽ không làm biến mất những thách thức hoặc mối quan tâm về giáo dục đã thảo luận trước đó – thay vào đó, chúng sẽ trở nên nổi bật hơn nữa. Tuy nhiên, các tổ chức cần chuẩn bị và các nhà cung cấp cần tập trung để thúc đẩy loại thay đổi đột phá mà GenAI chắc chắn sẽ tạo ra.
Bob O’Donnell là người sáng lập và nhà phân tích chính của Tech Analytics Reseach LLC một công ty tư vấn công nghệ cung cấp dịch vụ tư vấn chiến lược và nghiên cứu thị trường cho ngành công nghệ và cộng đồng tài chính chuyên nghiệp.