Các hệ thống kinh tế từ lâu đã được xây dựng dựa trên quan niệm rằng chuyên môn là khan hiếm và tốn kém. Và trí tuệ nhân tạo sắp làm cho chuyên môn này trở nên phong phú và gần như miễn phí. Bài viết này trích từ một bài báo được viết bởi AI Pioneer Officer và được tái bản bởi TechFlow. (Tóm tắt: Các kỹ sư cao cấp cảm thấy điều đó: các nhà phát triển đã có ít kinh nghiệm bây giờ "dựa vào AI" để mất tư duy độc lập, Musk cũng trả lời) (Bổ sung nền: OpenAI mở khóa Nghiên cứu sâu: người dùng trả phí có thể truy vấn 10 lần một tháng, Microsoft phát hành đại lý AI đa phương thức Magma) Trong phần lớn lịch sử loài người, việc thuê một tá chuyên gia có bằng tiến sĩ thường đòi hỏi ngân sách khổng lồ và thời gian chuẩn bị hàng tháng. Ngày nay, chỉ cần gõ một vài từ khóa vào chatbot, bạn có thể ngay lập tức có được trí thông minh của những "bộ não" này. Khi chi phí của trí tuệ trở nên thấp hơn và tốc độ trở nên nhanh hơn, hỗ trợ giả định cơ bản của hệ thống xã hội của chúng ta - rằng "sự hiểu biết của con người là khan hiếm và đắt tiền" - sẽ không còn tồn tại. Khi chúng ta có thể kêu gọi những hiểu biết sâu sắc của hàng chục chuyên gia bất cứ lúc nào, cơ cấu tổ chức của công ty sẽ thay đổi như thế nào? Cách tiếp cận đổi mới của chúng ta sẽ phát triển như thế nào? Mỗi người chúng ta nên đối phó với việc học hỏi và ra quyết định như thế nào? Câu hỏi đặt ra cho các cá nhân và doanh nghiệp là: Bạn sẽ hành động như thế nào khi bản thân trí thông minh có sẵn ở khắp mọi nơi và với chi phí thấp? Quá trình lịch sử "giảm giá" thông minh Trong lịch sử, chúng ta đã hơn một lần chứng kiến sự sụt giảm mạnh mẽ về chi phí tri thức và sự mở rộng nhanh chóng của các kênh truyền dẫn. Sự ra đời của báo in vào giữa thế kỷ 15 đã làm tăng đáng kể chi phí phổ biến tài liệu bằng văn bản. Trước đó, các văn bản thường được sao chép bằng tay bởi các chuyên gia như các nhà sư, rất tốn kém và mất thời gian. Khi nút thắt cổ chai này bị phá vỡ, châu Âu đã mở ra những thay đổi xã hội sâu sắc: Cải cách Tin lành đã gây ra một cú sốc lớn ở cấp độ tôn giáo; tăng tỷ lệ biết chữ nhanh (đặt nền tảng cho phổ cập giáo dục tiểu học); Nghiên cứu khoa học phát triển mạnh trên các ấn phẩm in. Các quốc gia định hướng kinh doanh như Hà Lan và Anh được hưởng lợi từ điều này, với Hà Lan bước vào "thời kỳ hoàng kim" trong khi Vương quốc Anh tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trên sân khấu toàn cầu trong những thế kỷ sau đó. Theo thời gian, sự lan rộng của việc biết chữ đại chúng và giáo dục công cộng đã làm tăng trí tuệ chung của xã hội, điều này cũng đặt nền tảng cho công nghiệp hóa. Công việc nhà máy ngày càng trở nên chuyên môn hóa, và sự phân công lao động phức tạp hơn đã thúc đẩy nền kinh tế tăng lên. Vào cuối thế kỷ 18, các quốc gia có tỷ lệ nam giới biết chữ cao là những nước đầu tiên công nghiệp hóa; Vào cuối thế kỷ 19, các nền kinh tế công nghệ tiên tiến nhất cũng có xu hướng có tỷ lệ biết chữ cao nhất. Việc tiếp thu các kỹ năng mới đã dẫn đến việc tạo ra các vị trí chuyên nghiệp hơn, tạo ra một chu kỳ đạo đức tiếp tục cho đến ngày nay. Sự ra đời của Internet đã đẩy xu hướng này lên một tầm cao mới. Trong thời thơ ấu của tôi, nếu tôi muốn nghiên cứu một chủ đề mới, tôi cần phải đến thư viện với các ghi chú của mình để tìm kiếm một thư mục, và bước này một mình tiêu tốn hầu hết thời gian trong ngày. Vào thời điểm đó, việc tiếp cận kiến thức rất tốn kém và không dễ dàng. Giờ đây, AI đã tiếp quản "Chi phí thông minh" hàng thiên niên kỷ, mở ra một chương mới trong nền kinh tế và cách suy nghĩ của chúng ta. "Khoảnh khắc hiển linh" của tôi với ChatGPT Tôi cảm thấy đó là một sản phẩm quan trọng khi lần đầu tiên sử dụng ChatGPT vào tháng 12/2022. Lúc đầu, tôi chỉ sử dụng nó để thực hiện một số "thủ thuật số", chẳng hạn như nhờ AI "viết lại Tuyên ngôn Độc lập theo phong cách Eminem" (nó đã viết một bản chuyển thể của một cái gì đó như "Yo, hãy nói to, những người ở đây sẽ không bao giờ bị hạ bệ", v.v.). Nhìn lại, nó giống như có một đầu bếp Le Cordon Bleu nướng một chiếc bánh sandwich phô mai cho bạn, điều đó là quá mức cần thiết. Mãi đến một buổi chiều tháng 1/2023, khi tôi và con gái 12 tuổi dành vài giờ để thiết kế một trò chơi trên bàn hoàn toàn mới với ChatGPT, chúng tôi mới thực sự nhận ra sức mạnh của những công cụ này. Vào thời điểm đó, lần đầu tiên tôi nói với AI những trò chơi hội đồng nào chúng tôi thích và trò chơi nào chúng tôi không thích, và yêu cầu nó phân tích những điểm chung. Nó phát hiện ra rằng chúng tôi thích cơ chế trò chơi có thể "mở đường", "quản lý tài nguyên", "thu thập thẻ", "chiến lược" và "thắng hoặc thua" và không thích một số chế độ thường thấy trong Rủi ro hoặc Độc quyền. Tôi đã yêu cầu nó xây dựng dựa trên những yếu tố này để đưa ra một số ý tưởng trò chơi ít rõ ràng hơn, nhưng quan trọng, và hy vọng có một số bối cảnh lịch sử. ChatGPT đã đưa ra một trò chơi có tên "Khám phá nguyên tố": người chơi đóng vai trò là nhà nghiên cứu hóa học trong thế kỷ 18 ~ 19, bằng cách thu thập và trao đổi tài nguyên để tiến hành thí nghiệm, thu thập điểm số và can thiệp lẫn nhau. Sau đó, tôi yêu cầu nó tinh chỉnh thêm tài nguyên, lối chơi, cơ chế trò chơi và nhân vật phù hợp với người chơi. Nó đề xuất định vị của "nhà giả kim", "kẻ phá hoại", "thương gia", "nhà khoa học", v.v., và cũng phù hợp với hình ảnh của các nhà hóa học trong lịch sử, như Lavoisier, Joseph-Louis-Lussac, Marie Curie, Karl Wilhelm Scheler, v.v. Với ChatGPT, vẫn còn tương đối "thô sơ" vào thời điểm đó, chúng tôi đã có thể tạo ra một trò chơi hội đồng thô nhưng có thể chơi hợp lý chỉ trong hai hoặc ba giờ. Cuối cùng, tôi phải dừng lại, một mặt vì thiếu thời gian, mặt khác tôi đã kiệt sức. Trải nghiệm đó khiến tôi nhận ra trực tiếp rằng các "cộng tác viên" AI có thể nén một quá trình phát triển mà nếu không sẽ mất vài tuần chỉ trong vài giờ. Hãy suy nghĩ về tiềm năng nếu bạn sử dụng nó để phát triển sản phẩm, phân tích thị trường và thậm chí cả chiến lược của công ty. Trong quá trình này, những gì tôi thấy trong ChatGPT không chỉ là đọc lại hoặc chồng chất các sự kiện; Hiệu suất của nó thể hiện khả năng suy nghĩ tương tự và khái niệm, kết nối các ý tưởng với các tài liệu tham khảo trong thế giới thực để thực sự đưa ra các giải pháp sáng tạo theo yêu cầu. Từ "vẹt ngẫu nhiên" đến "nhà tư tưởng sâu sắc", một nghìn tỷ đã là một thứ tự cường độ. hỗ trợ các mô hình ngôn ngữ lớn của ChatGPT có thể dễ dàng có hàng tỷ, hàng trăm tỷ hoặc thậm chí hàng nghìn tỷ đối số và độ phức tạp của chúng thật đáng kinh ngạc. Chúng tôi vẫn chưa hiểu đầy đủ lý do tại sao và làm thế nào các mô hình này hoạt động. Mặc dù họ đã nhiều lần tạo ra những bước đột phá trong bảy năm qua, một số nhà lý thuyết khẳng định rằng họ không thể làm bất cứ điều gì thực sự mới - vào năm 2021, một số nhà nghiên cứu thậm chí còn đưa ra thuật ngữ miệt thị "vẹt ngẫu nhiên". Bởi vì các mô hình ngôn ngữ lớn về cơ bản dự đoán các từ theo quy luật thống kê của dữ liệu đào tạo, như thể vẹt lặp lại các từ một cách ngẫu nhiên. Tuy nhiên, đối với những người tiếp tục trải nghiệm và ngạc nhiên trước những công cụ này, thật khó để tin rằng chúng chỉ đang đọc lại. Đặc biệt là trong sáu tháng qua, quan điểm này thậm chí còn trở nên không thể đứng vững. Các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn ban đầu giống như "nói bằng trực giác", thiếu cả khả năng "phản xạ" và "tự nhận thức". Theo lời của nhà kinh tế học đoạt giải Nobel Daniel Kahneman, con người chủ yếu dựa vào tư duy Hệ thống 1 (trực quan, phản ứng nhanh), nhưng khi chúng ta thực sự cần suy nghĩ sâu sắc, chúng ta chuyển sang Hệ thống 2 (chậm, thận trọng và ít bị lỗi). Hầu hết các phiên bản trước của ChatGPT và các đối thủ cạnh tranh của nó chỉ có hiệu suất tương tự như Hệ thống 1 và không có luồng suy luận của Hệ thống 2. Tình hình này bắt đầu thay đổi vào tháng 9/2024, khi OpenAI phát hành một mô hình suy luận có tên o1, có thể phá vỡ các vấn đề logic phức tạp theo nhiều bước, xác minh các kết luận trung gian (và hồi tố đúng nếu cần) và tốt hơn là đi đến kết quả cuối cùng. So với các mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống chỉ có thể dựa vào bộ nhớ hoặc kết hợp mẫu bề mặt, các mô hình suy luận mới dần dần có...
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Bloomberg: Cách trí tuệ nhân tạo AI sẽ làm thay đổi cách tổ chức doanh nghiệp?
Các hệ thống kinh tế từ lâu đã được xây dựng dựa trên quan niệm rằng chuyên môn là khan hiếm và tốn kém. Và trí tuệ nhân tạo sắp làm cho chuyên môn này trở nên phong phú và gần như miễn phí. Bài viết này trích từ một bài báo được viết bởi AI Pioneer Officer và được tái bản bởi TechFlow. (Tóm tắt: Các kỹ sư cao cấp cảm thấy điều đó: các nhà phát triển đã có ít kinh nghiệm bây giờ "dựa vào AI" để mất tư duy độc lập, Musk cũng trả lời) (Bổ sung nền: OpenAI mở khóa Nghiên cứu sâu: người dùng trả phí có thể truy vấn 10 lần một tháng, Microsoft phát hành đại lý AI đa phương thức Magma) Trong phần lớn lịch sử loài người, việc thuê một tá chuyên gia có bằng tiến sĩ thường đòi hỏi ngân sách khổng lồ và thời gian chuẩn bị hàng tháng. Ngày nay, chỉ cần gõ một vài từ khóa vào chatbot, bạn có thể ngay lập tức có được trí thông minh của những "bộ não" này. Khi chi phí của trí tuệ trở nên thấp hơn và tốc độ trở nên nhanh hơn, hỗ trợ giả định cơ bản của hệ thống xã hội của chúng ta - rằng "sự hiểu biết của con người là khan hiếm và đắt tiền" - sẽ không còn tồn tại. Khi chúng ta có thể kêu gọi những hiểu biết sâu sắc của hàng chục chuyên gia bất cứ lúc nào, cơ cấu tổ chức của công ty sẽ thay đổi như thế nào? Cách tiếp cận đổi mới của chúng ta sẽ phát triển như thế nào? Mỗi người chúng ta nên đối phó với việc học hỏi và ra quyết định như thế nào? Câu hỏi đặt ra cho các cá nhân và doanh nghiệp là: Bạn sẽ hành động như thế nào khi bản thân trí thông minh có sẵn ở khắp mọi nơi và với chi phí thấp? Quá trình lịch sử "giảm giá" thông minh Trong lịch sử, chúng ta đã hơn một lần chứng kiến sự sụt giảm mạnh mẽ về chi phí tri thức và sự mở rộng nhanh chóng của các kênh truyền dẫn. Sự ra đời của báo in vào giữa thế kỷ 15 đã làm tăng đáng kể chi phí phổ biến tài liệu bằng văn bản. Trước đó, các văn bản thường được sao chép bằng tay bởi các chuyên gia như các nhà sư, rất tốn kém và mất thời gian. Khi nút thắt cổ chai này bị phá vỡ, châu Âu đã mở ra những thay đổi xã hội sâu sắc: Cải cách Tin lành đã gây ra một cú sốc lớn ở cấp độ tôn giáo; tăng tỷ lệ biết chữ nhanh (đặt nền tảng cho phổ cập giáo dục tiểu học); Nghiên cứu khoa học phát triển mạnh trên các ấn phẩm in. Các quốc gia định hướng kinh doanh như Hà Lan và Anh được hưởng lợi từ điều này, với Hà Lan bước vào "thời kỳ hoàng kim" trong khi Vương quốc Anh tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trên sân khấu toàn cầu trong những thế kỷ sau đó. Theo thời gian, sự lan rộng của việc biết chữ đại chúng và giáo dục công cộng đã làm tăng trí tuệ chung của xã hội, điều này cũng đặt nền tảng cho công nghiệp hóa. Công việc nhà máy ngày càng trở nên chuyên môn hóa, và sự phân công lao động phức tạp hơn đã thúc đẩy nền kinh tế tăng lên. Vào cuối thế kỷ 18, các quốc gia có tỷ lệ nam giới biết chữ cao là những nước đầu tiên công nghiệp hóa; Vào cuối thế kỷ 19, các nền kinh tế công nghệ tiên tiến nhất cũng có xu hướng có tỷ lệ biết chữ cao nhất. Việc tiếp thu các kỹ năng mới đã dẫn đến việc tạo ra các vị trí chuyên nghiệp hơn, tạo ra một chu kỳ đạo đức tiếp tục cho đến ngày nay. Sự ra đời của Internet đã đẩy xu hướng này lên một tầm cao mới. Trong thời thơ ấu của tôi, nếu tôi muốn nghiên cứu một chủ đề mới, tôi cần phải đến thư viện với các ghi chú của mình để tìm kiếm một thư mục, và bước này một mình tiêu tốn hầu hết thời gian trong ngày. Vào thời điểm đó, việc tiếp cận kiến thức rất tốn kém và không dễ dàng. Giờ đây, AI đã tiếp quản "Chi phí thông minh" hàng thiên niên kỷ, mở ra một chương mới trong nền kinh tế và cách suy nghĩ của chúng ta. "Khoảnh khắc hiển linh" của tôi với ChatGPT Tôi cảm thấy đó là một sản phẩm quan trọng khi lần đầu tiên sử dụng ChatGPT vào tháng 12/2022. Lúc đầu, tôi chỉ sử dụng nó để thực hiện một số "thủ thuật số", chẳng hạn như nhờ AI "viết lại Tuyên ngôn Độc lập theo phong cách Eminem" (nó đã viết một bản chuyển thể của một cái gì đó như "Yo, hãy nói to, những người ở đây sẽ không bao giờ bị hạ bệ", v.v.). Nhìn lại, nó giống như có một đầu bếp Le Cordon Bleu nướng một chiếc bánh sandwich phô mai cho bạn, điều đó là quá mức cần thiết. Mãi đến một buổi chiều tháng 1/2023, khi tôi và con gái 12 tuổi dành vài giờ để thiết kế một trò chơi trên bàn hoàn toàn mới với ChatGPT, chúng tôi mới thực sự nhận ra sức mạnh của những công cụ này. Vào thời điểm đó, lần đầu tiên tôi nói với AI những trò chơi hội đồng nào chúng tôi thích và trò chơi nào chúng tôi không thích, và yêu cầu nó phân tích những điểm chung. Nó phát hiện ra rằng chúng tôi thích cơ chế trò chơi có thể "mở đường", "quản lý tài nguyên", "thu thập thẻ", "chiến lược" và "thắng hoặc thua" và không thích một số chế độ thường thấy trong Rủi ro hoặc Độc quyền. Tôi đã yêu cầu nó xây dựng dựa trên những yếu tố này để đưa ra một số ý tưởng trò chơi ít rõ ràng hơn, nhưng quan trọng, và hy vọng có một số bối cảnh lịch sử. ChatGPT đã đưa ra một trò chơi có tên "Khám phá nguyên tố": người chơi đóng vai trò là nhà nghiên cứu hóa học trong thế kỷ 18 ~ 19, bằng cách thu thập và trao đổi tài nguyên để tiến hành thí nghiệm, thu thập điểm số và can thiệp lẫn nhau. Sau đó, tôi yêu cầu nó tinh chỉnh thêm tài nguyên, lối chơi, cơ chế trò chơi và nhân vật phù hợp với người chơi. Nó đề xuất định vị của "nhà giả kim", "kẻ phá hoại", "thương gia", "nhà khoa học", v.v., và cũng phù hợp với hình ảnh của các nhà hóa học trong lịch sử, như Lavoisier, Joseph-Louis-Lussac, Marie Curie, Karl Wilhelm Scheler, v.v. Với ChatGPT, vẫn còn tương đối "thô sơ" vào thời điểm đó, chúng tôi đã có thể tạo ra một trò chơi hội đồng thô nhưng có thể chơi hợp lý chỉ trong hai hoặc ba giờ. Cuối cùng, tôi phải dừng lại, một mặt vì thiếu thời gian, mặt khác tôi đã kiệt sức. Trải nghiệm đó khiến tôi nhận ra trực tiếp rằng các "cộng tác viên" AI có thể nén một quá trình phát triển mà nếu không sẽ mất vài tuần chỉ trong vài giờ. Hãy suy nghĩ về tiềm năng nếu bạn sử dụng nó để phát triển sản phẩm, phân tích thị trường và thậm chí cả chiến lược của công ty. Trong quá trình này, những gì tôi thấy trong ChatGPT không chỉ là đọc lại hoặc chồng chất các sự kiện; Hiệu suất của nó thể hiện khả năng suy nghĩ tương tự và khái niệm, kết nối các ý tưởng với các tài liệu tham khảo trong thế giới thực để thực sự đưa ra các giải pháp sáng tạo theo yêu cầu. Từ "vẹt ngẫu nhiên" đến "nhà tư tưởng sâu sắc", một nghìn tỷ đã là một thứ tự cường độ. hỗ trợ các mô hình ngôn ngữ lớn của ChatGPT có thể dễ dàng có hàng tỷ, hàng trăm tỷ hoặc thậm chí hàng nghìn tỷ đối số và độ phức tạp của chúng thật đáng kinh ngạc. Chúng tôi vẫn chưa hiểu đầy đủ lý do tại sao và làm thế nào các mô hình này hoạt động. Mặc dù họ đã nhiều lần tạo ra những bước đột phá trong bảy năm qua, một số nhà lý thuyết khẳng định rằng họ không thể làm bất cứ điều gì thực sự mới - vào năm 2021, một số nhà nghiên cứu thậm chí còn đưa ra thuật ngữ miệt thị "vẹt ngẫu nhiên". Bởi vì các mô hình ngôn ngữ lớn về cơ bản dự đoán các từ theo quy luật thống kê của dữ liệu đào tạo, như thể vẹt lặp lại các từ một cách ngẫu nhiên. Tuy nhiên, đối với những người tiếp tục trải nghiệm và ngạc nhiên trước những công cụ này, thật khó để tin rằng chúng chỉ đang đọc lại. Đặc biệt là trong sáu tháng qua, quan điểm này thậm chí còn trở nên không thể đứng vững. Các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn ban đầu giống như "nói bằng trực giác", thiếu cả khả năng "phản xạ" và "tự nhận thức". Theo lời của nhà kinh tế học đoạt giải Nobel Daniel Kahneman, con người chủ yếu dựa vào tư duy Hệ thống 1 (trực quan, phản ứng nhanh), nhưng khi chúng ta thực sự cần suy nghĩ sâu sắc, chúng ta chuyển sang Hệ thống 2 (chậm, thận trọng và ít bị lỗi). Hầu hết các phiên bản trước của ChatGPT và các đối thủ cạnh tranh của nó chỉ có hiệu suất tương tự như Hệ thống 1 và không có luồng suy luận của Hệ thống 2. Tình hình này bắt đầu thay đổi vào tháng 9/2024, khi OpenAI phát hành một mô hình suy luận có tên o1, có thể phá vỡ các vấn đề logic phức tạp theo nhiều bước, xác minh các kết luận trung gian (và hồi tố đúng nếu cần) và tốt hơn là đi đến kết quả cuối cùng. So với các mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống chỉ có thể dựa vào bộ nhớ hoặc kết hợp mẫu bề mặt, các mô hình suy luận mới dần dần có...