Mọi thứ trở nên kỳ lạ khi AI bắt đầu tự đào tạo

- AI tự học có thể dẫn đến hậu quả khôn lường, từ thảm họa to lớn, những thiếu sót và định kiến nhỏ, cho đến những đột phá không thể hiểu được.
- Việc AI tự học được cho là rẻ hơn, ít tốn công sức hơn và có thể đồng nhất hơn so với phản hồi từ con người, nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro.
- Các mô hình AI hiện tại đã chứa đầy những thiếu sót như ảo giác, định kiến, và hiểu lầm cơ bản về thế giới, mà chúng truyền đạt cho người dùng qua các đầu ra của mình.
- Rohan Taori, một nhà khoa học máy tính tại Stanford, cho biết hiện nay, việc tự học của AI chủ yếu là về "đặt ra quy tắc của trò chơi".
- Soatto so sánh việc tự học của AI với việc bôi bơ lên một miếng bánh mì khô. Kỹ thuật tự học tốt nhất hiện nay chỉ đơn giản là lan tỏa bơ đều hơn, chứ không cung cấp bất kỳ kỹ năng mới cơ bản nào.
- AI tự học gần đây đã được chứng minh, trong một số cài đặt nghiên cứu hạn chế, có thể cung cấp tóm tắt hữu ích hơn, viết mã tốt hơn, và thể hiện lý luận thông thường tốt hơn.
- Dù AI tự cải thiện có thể cắt giảm chi phí đáng tin cậy cho OpenAI, Google và tất cả những người khác bằng cách mô phỏng một lực lượng đánh giá của con người vô hạn.

📌 Việc AI tự học đang mở ra những khả năng mới và thách thức đối với cách chúng ta phát triển và sử dụng công nghệ. Mặc dù tiềm ẩn rủi ro từ những thiếu sót và định kiến mà các mô hình AI hiện tại mang lại, nhưng cũng có tiềm năng cho những đột phá không thể hiểu được. Các nghiên cứu gần đây cho thấy AI tự học có thể cung cấp những lợi ích thiết thực như tóm tắt hữu ích hơn, viết mã tốt hơn và lý luận thông thường tốt hơn. Điều này cho thấy, thay vì hoàn toàn tin tưởng hoặc khinh thường công nghệ, chúng ta cần coi các mô hình này như những agent nghiêm túc, có khả năng học hỏi hôm nay và có thể dạy chúng ta hoặc lẫn nhau vào ngày mai.

Citations:
[1] https://www.theatlantic.com/technology/archive/2024/02/artificial-intelligence-self-learning/677484/