Xu hướng AI tiếp tục phát triển mạnh mẽ, với các đột phá đáng kể trong ngành y tế, giáo dục và sản xuất. Xu hướng chú trọng vào việc phát triển AI đạo đức, bảo vệ quyền riêng tư cũng như an toàn dữ liệu ngày càng được quan tâm. Bài viết này của liên minh OKVIP sẽ phân tích các xu hướng chính trong lĩnh vực AI dự kiến sẽ phát triển mạnh mẽ vào năm 2024 dựa trên thông tin từ nhiều nguồn khác nhau.
Tìm hiểu chung về xu hướng AI
Thời gian gần đây, trí tuệ nhân tạo trở thành một trong những lĩnh vực phát triển nhanh chóng và có ảnh hưởng sâu rộng tới nhiều ngành công nghiệp. AI không chỉ là công cụ hỗ trợ việc tự động hóa các quy trình, tạo ra dữ liệu phân tích chính xác mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc ra quyết định, đổi mới sáng tạo.
Xu hướng hiện nay cho thấy AI đang được tích hợp ngày càng sâu vào cuộc sống hàng ngày. Trong y tế, hình thức này sẽ giúp phát hiện sớm các bệnh lý qua hình ảnh chẩn đoán, cải thiện chất lượng điều trị, nghiên cứu thuốc mới. Trong lĩnh vực bán lẻ, các hệ thống AI đang giúp cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng. Từ việc gợi ý sản phẩm đến tự động hóa quá trình quản lý kho và logistics.
Ngoài ra, AI cũng đang làm thay đổi cách thức mà các doanh nghiệp tiếp cận, tương tác với khách hàng của mình thông qua các công cụ như chatbots và trợ lý ảo. Mang lại khả năng phục vụ khách hàng mọi lúc mọi nơi một cách nhanh chóng, hiệu quả. Không chỉ vậy, trong lĩnh vực giáo dục, AI cũng hứa hẹn sẽ mở ra những cách thức dạy, học mới, mang lại nhiều cơ hội cá nhân hóa việc học cho sinh viên.
Với tốc độ phát triển nhanh chóng này, AI không chỉ cải thiện hiệu suất làm việc mà còn tạo ra các cơ hội kinh doanh mới. Nhằm đẩy mạnh sự đổi mới, thúc đẩy tăng trưởng trong nhiều lĩnh vực.
Top 5+ xu hướng AI 2024
Trong tương lai, hình thức sẽ tiếp tục tiến bộ, hỗ trợ đời sống nhân loại. Các cá nhân và tổ chức cần nắm bắt xu hướng AI 2024 để thích nghi kịp thời.
Al Explainability (XAI)
AI Explainability hay XAI, là một lĩnh vực nổi bật trong AI mà ngày càng thu hút sự chú ý trong ngành công nghệ. XAI giúp làm sáng tỏ các quyết định của hệ thống AI bằng cách phân tích và giải thích quá trình ra quyết định của chúng. Không chỉ giúp trả lời các câu hỏi như “Tại sao AI lại đưa ra quyết định này?”mà còn chỉ ra khi nào, tại sao một hệ thống AI có thể đáng tin cậy.
XAI được xây dựng dựa trên các quy trình, quy tắc tốt nhất mà các nhà khoa học dữ liệu đã phát triển qua nhiều năm. Các nguyên tắc này giúp cho các nhà nghiên cứu cùng người dùng cuối hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của một mô hình. Từ đó nhận biết được những lúc mô hình đó hoạt động tốt hoặc không phù hợp. Nó đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế, tài chính, nơi mà tính minh bạch cùng khả năng giảm thiểu rủi ro là yếu tố không thể thiếu.
Shadow AI
Shadow AI đề cập đến việc triển khai, sử dụng các ứng dụng AI không được phép hoặc không chính thức trong một tổ chức. Khi công nghệ AI ngày càng trở nên dễ tiếp cận, cả những người không có chuyên môn kỹ thuật cũng bắt đầu sử dụng các công cụ AI một cách độc lập. Nhằm giải quyết các vấn đề cấp bách hoặc thử nghiệm với công nghệ mới, chẳng hạn như chatbots dễ sử dụng trên trình duyệt web mà không cần sự phê duyệt từ CNTT.
Các tổ chức đã phát triển các chính sách quản lý shadow AI. Bao gồm thiết lập các hướng dẫn sử dụng AI rõ ràng, cung cấp nền tảng được chấp thuận để khuyến khích việc tạo mô hình AI tùy chỉnh.
Retrieval-augmented generation
Trong năm 2023, công cụ AI sinh sản đã gặp phải vấn đề với “ảo giác”, tức là tạo ra các phản hồi có vẻ hợp lý nhưng thực tế lại không chính xác. Để khắc phục vấn đề này, kỹ thuật RAG đã được phát triển nhằm giảm bớt các ảo giác bằng cách kết hợp việc tạo văn bản với việc truy xuất thông tin. Từ đó nâng cao độ chính xác và liên quan của nội dung do AI tạo ra.
RAG cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) truy cập vào thông tin bên ngoài, giúp chúng hiểu rõ hơn về ngữ cảnh và tạo ra các phản hồi chính xác hơn. Việc giảm nhu cầu lưu trữ kiến thức trực tiếp trong LLM cũng giúp giảm kích thước mô hình, tiết kiệm chi phí, tăng tốc độ. Các doanh nghiệp có thể tận dụng RAG để tạo ra các chatbot cùng trợ lý ảo giàu thông tin, cung cấp hỗ trợ hiệu quả hơn.
Edge Computing
Edge Computing hay còn gọi là điện toán biên, là một mô hình điện toán phân tán nhằm mang lại khả năng tính toán, lưu trữ gần hơn với nguồn dữ liệu. Giúp giảm độ trễ, từ đó tiết kiệm băng thông. Trong bối cảnh này, Edge AI đề cập đến việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) ngay tại các thiết bị kết nối, ở “rìa” của mạng, nơi dữ liệu được thu thập, sử dụng trực tiếp.
Khác với mô hình truyền thống là tập trung xử lý dữ liệu trên đám mây hay tại các trung tâm dữ liệu lớn. Edge AI cho phép các thiết bị như điện thoại thông minh, đèn giao thông và máy tự động xử lý dữ liệu ngay lập tức. Nhờ đó, các thiết bị này có thể đưa ra quyết định một cách nhanh chóng, độc lập mà không cần phụ thuộc vào kết nối internet hay đám mây.
Ứng dụng của Edge AI không chỉ giới hạn trong các thiết bị cá nhân như đồng hồ thông minh, mà còn mở rộng đến các lĩnh vực rộng lớn như sản xuất, hậu cần. Cả trong quản lý các tòa nhà cùng thành phố thông minh. Edge AI phá vỡ các ranh giới truyền thống của mạng, mang lại khả năng xử lý hoàn hảo, nhanh chóng tại mọi địa điểm.
Multimodal AI Models
Vào năm 2023, sự xuất hiện của các mô hình như GPT-4 của OpenAI, Llama 2 của Meta cùng Mistral đã đánh dấu bước tiến vượt bậc (LLM). Các công nghệ này không chỉ giới hạn trong việc xử lý văn bản mà còn mở rộng tới việc hiểu, tạo nội dung phức tạp hơn. Điển hình, GPT-4 Vision cho phép người dùng tương tác, tạo nội dung mới thông qua sự kết hợp của nhiều loại dữ liệu đa dạng.
Sang năm 2024, sự phát triển của AI đa phương thức dự kiến sẽ tiếp tục mở rộng, cung cấp những cách thức tương tác mới mẻ, sinh động hơn. Các mô hình AI này không chỉ tăng cường khả năng tương tác người – máy mà còn mang lại trải nghiệm người dùng trực quan. Thu hút người dùng ở nhiều cảm quan khác nhau, từ thị giác đến thính giác.
Generative AI-GenAI
Lĩnh vực GenAI hay AI sinh tạo, cũng tiếp tục làm mưa làm gió trong giới công nghệ. Với khả năng tạo ra nội dung mới không chỉ dừng lại ở văn bản mà còn lan rộng ra hình ảnh, video. Công cụ như DALL-E và Midjourney được dự đoán sẽ không chỉ cung cấp hình ảnh tĩnh mà còn có khả năng tạo ra video. Phối hợp với các chatbot như ChatGPT để xử lý đa dạng hơn các loại phương tiện, mang lại phản ứng tương tự như lý luận của con người.
Xu hướng AI này không chỉ làm thay đổi cách chúng ta tương tác với thế giới kỹ thuật số mà còn mở ra khả năng giải quyết các thách thức phức tạp trong nhiều lĩnh vực. Bao gồm các bài toán trong toán học, khoa học. Sự kết hợp của các công nghệ này cho thấy tiềm năng to lớn trong việc cải thiện cách thức chúng ta tạo ra, tiếp nhận thông tin. Đồng thời tăng cường khả năng của máy móc trong việc hiểu, phản hồi theo cách mà trước đây chỉ con người mới có thể làm.
Hiện nay, có nhiều quan ngại về tương lai của trí tuệ nhân tạo (AI), nhất là khả năng nó có thể vượt qua con người. Mặc dù chưa rõ AI có thể thay thế con người hoàn toàn hay không nhưng việc hiểu biết sớm về các xu hướng AI 2024 có thể cung cấp cho cá nhân, doanh nghiệp một lộ trình mới để áp dụng và phát triển trong tương lai.
>>>Xem thêm: Công Nghệ Blockchain Là Gì?