AI và Bài Toán Dữ Liệu: Khi "Thức Ăn" Cho Trí Tuệ Nhân Tạo Trở Nên Khan Hiếm

Trong thời đại mà trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng phát triển mạnh mẽ, dữ liệu trở thành "nhiên liệu" thiết yếu để huấn luyện các mô hình AI. Tuy nhiên, nguồn dữ liệu chất lượng cao đang dần cạn kiệt, đặt ra thách thức lớn cho giới nghiên cứu và các công ty công nghệ.

Sự Gia Tăng Nhu Cầu Dữ Liệu

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, Bard hay Claude yêu cầu lượng dữ liệu khổng lồ để đạt hiệu suất cao. Theo Viện Epoch AI, đến năm 2028, nhu cầu dữ liệu để huấn luyện AI có thể tương đương với toàn bộ kho dữ liệu văn bản công khai trên Internet hiện nay. Trong khi đó, tốc độ tăng trưởng nội dung trên Internet chỉ đạt khoảng 10% mỗi năm, không đủ đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của AI. (Nguồn: tuoitreonline)

Vấn Đề Bản Quyền và Quyền Riêng Tư

Việc sử dụng dữ liệu có bản quyền để huấn luyện AI đã dẫn đến nhiều tranh cãi pháp lý. Các nhà xuất bản và chủ sở hữu nội dung đang siết chặt quyền kiểm soát việc sử dụng dữ liệu của họ. Nhiều vụ kiện đã được đệ trình, trong đó có vụ The New York Times kiện OpenAI và Microsoft về vi phạm bản quyền vào tháng 12-2023.(Nguồn: tuoitreonline)

Ngoài ra, các công ty công nghệ như Meta và Google đã cập nhật chính sách để sử dụng dữ liệu người dùng trong việc huấn luyện AI, gây ra lo ngại về quyền riêng tư và sự đồng thuận của người dùng. (Nguồn: Tuỏi trẻ cuối tuần)

Giải Pháp Trước Mắt

Để đối phó với tình trạng thiếu hụt dữ liệu, các công ty AI đang tìm kiếm các nguồn dữ liệu phi truyền thống và thậm chí tạo ra dữ liệu mới. OpenAI cho biết họ đang tạo ra 100 tỷ từ mỗi ngày để huấn luyện mô hình của mình.

Một hướng đi khác là phát triển các mô hình AI nhỏ hơn, chuyên biệt cho từng nhiệm vụ cụ thể, yêu cầu ít dữ liệu hơn nhưng đòi hỏi kỹ thuật huấn luyện tinh vi hơn.

Hướng Đi Tương Lai

Yann LeCun, Giám đốc khoa học AI tại Meta, đề xuất hướng tiếp cận mới: học từ dữ liệu đa dạng hơn như video và hình ảnh. Ông chỉ ra rằng một đứa trẻ 4 tuổi đã tiếp nhận lượng thông tin gấp 50 lần so với dữ liệu huấn luyện của một mô hình LLM hiện đại, chỉ thông qua việc quan sát thế giới xung quanh.

Ngoài ra, khả năng tự học và tự suy ngẫm của AI có thể là chìa khóa cho những tiến bộ trong tương lai, giảm sự phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện truyền thống.

Kết Luận

Việc thiếu hụt dữ liệu huấn luyện chất lượng cao đang trở thành rào cản lớn trong sự phát triển của AI. Để vượt qua thách thức này, cần có sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và nhà hoạch định chính sách để tìm ra giải pháp bền vững, đảm bảo quyền lợi của người dùng và thúc đẩy sự tiến bộ của công nghệ AI.

Nguồn: Tuổi trẻ Online và Tuổi Trẻ Cuối Tuần

-----------------------------------------------------------------------------------

TẬP ĐOÀN KHOA HỌC CÔNG NGHỆ BÁCH KHOA 

Trụ sở chính: Số 3 Công Trường Quốc Tế, TPHCM 

CN Hà Nội: 16F DAEHA Business Center, 360 Kim Mã, Hà Nội 

Điện thoại: (0287)102 0246 - 090 303 0246 

Email: admin@bachkhoa.tech Website: https://bachkhoa.tech