Mùa đông AI sắp tới? Nhìn lại quá khứ và dự đoán tương lai của AI

• Mùa đông AI là thuật ngữ mô tả giai đoạn cắt giảm tài trợ cho nghiên cứu và phát triển các hệ thống AI, thường xảy ra sau thời kỳ kỳ vọng quá cao và không đạt được kết quả như mong đợi.

• Lịch sử đã chứng kiến 2 mùa đông AI chính:
- Mùa đông đầu tiên vào những năm 1970: Các dự án AI ban đầu như dịch máy và nhận dạng giọng nói không đáp ứng được kỳ vọng. Nguyên nhân chính là do các nhà nghiên cứu hứa hẹn quá nhiều về khả năng của AI trong ngắn hạn.
- Mùa đông thứ hai vào cuối những năm 1980 đầu 1990: Liên quan đến sự suy tàn của máy tính LISP và thất bại của các hệ thống chuyên gia khi đối mặt với đầu vào không mong đợi.

• Từ năm 2000 đến 2020, dự án Watson của IBM là một ví dụ điển hình về việc tích hợp AI thất bại. Mặc dù thành công trong chương trình truyền hình Jeopardy!, Watson gặp nhiều thách thức khi áp dụng vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe thực tế.

• Các mùa đông AI thường có đặc điểm chung như: chu kỳ hype, rào cản kỹ thuật, thiếu hụt tài chính, phản ứng dữ dội và hoài nghi, cũng như sự rút lui chiến lược của các nhà nghiên cứu.

• Hiện tại, có một số dấu hiệu cho thấy tiến bộ trong AI đã chậm lại sau năm 2023 bùng nổ:
- Thiếu các bước đột phá mới trong AI tạo sinh
- Số lần đề cập đến AI trong các cuộc gọi với nhà đầu tư giảm
- ROI không cao như kỳ vọng
- Nhận thức về hạn chế của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng tăng

• Tuy nhiên, vẫn có những dấu hiệu tích cực như:
- Công nghệ AI tiếp tục phát triển nhanh chóng
- AI được tích hợp vào nhiều ngành công nghiệp và ứng dụng
- Đầu tư vào các công ty như Perplexity cho thấy niềm tin của nhà đầu tư vào tiềm năng của AI trong lĩnh vực tìm kiếm

• Đối với các chuyên gia marketing tìm kiếm, lời khuyên là:
- Hiểu rõ rủi ro và cách hoạt động của các mô hình AI khác nhau
- Thử nghiệm các công cụ để tăng năng suất
- Thận trọng khi sử dụng AI trong marketing, vì nhiều mô hình chưa sẵn sàng cho việc sử dụng đầy đủ

📌 AI đang ở ngã ba đường: tiếp tục phát triển hoặc đình trệ. Các chuyên gia marketing cần thận trọng, hiểu rõ công nghệ và tập trung vào tính xác thực. Tương lai của AI trong tìm kiếm vẫn chưa chắc chắn, đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng.

https://searchengineland.com/ai-winter-is-coming-446295