Gửi bình luận
Ant Group, Baidu và Tencent Holdings của Trung Quốc đã hợp tác với các hãng công nghệ hàng đầu Mỹ như OpenAI, Microsoft, Nvidia để công bố hai tiêu chuẩn quốc tế về trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn.
Các công ty này đã phát hành “Tiêu chuẩn xác thực và kiểm tra an toàn ứng dụng AI tạo sinh” và “Phương pháp kiểm tra an toàn mô hình ngôn ngữ lớn” trong một sự kiện bên lề Hội nghị Khoa học và Công nghệ Liên Hợp Quốc ở thành phố Geneva (Thụy Sĩ), theo một tuyên bố từ tổ chức phi lợi nhuận Học viện Công nghệ Số Thế Giới (WDTA).
Đây là tiêu chuẩn toàn cầu đầu tiên dành cho AI tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn, công nghệ đằng sau các dịch vụ AI ngày càng phổ biến như ChatGPT của OpenAI và Microsoft Copilot (được hỗ trợ bởi công nghệ của OpenAI). Hãng điều hành công cụ tìm kiếm Baidu (Trung Quốc) đã tung ra chatbot AI Ernie Bot, trong khi Tencent và Ant Group phát hành mô hình ngôn ngữ lớn riêng. Ant Group là chi nhánh công nghệ tài chính của gã khổng lồ thương mại điện tử Alibaba.
AI tạo sinh là một loại AI có mục tiêu chính là tạo ra thông tin mới, thường thông qua quá trình học máy và học sâu. Loại AI này không chỉ giải quyết các nhiệm vụ cụ thể, mà còn có khả năng tạo ra dữ liệu, văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và nhiều loại thông tin khác. Một ví dụ nổi tiếng về AI tạo sinh là mô hình ngôn ngữ lớn GPT của OpenAI. GPT có khả năng tạo ra văn bản mới, dựa trên dữ liệu mà nó đã được huấn luyện trước đó.
Mô hình ngôn ngữ lớn là một loại mô hình học máy được huấn luyện bằng dữ liệu khổng lồ để hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Đây là các mô hình có khả năng xử lý và tạo ra văn bản ngôn ngữ tự nhiên với độ phức tạp cao. Được huấn luyện bằng dữ liệu lớn trên internet gồm các đoạn văn bản, bài báo, trang web và nguồn thông tin khác, mô hình ngôn ngữ lớn làm nền tảng cho các chatbot AI có khả năng phản hồi giống con người.
Tiêu chuẩn về AI tạo sinh được viết bởi các nhà nghiên cứu từ Nvidia, Meta Platforms (chủ sở hữu Facebook) và những người khác, đồng thời có sự xem xét của các công ty như Amazon, Google, Microsoft, Ant Group, Baidu và Tencent. Nó cung cấp một khuôn khổ để kiểm tra và xác nhận tính bảo mật của các ứng dụng AI tạo sinh, theo bản sao tài liệu được công bố trên trang web WDTA.
Do 17 nhân viên Ant Group viết, tiêu chuẩn về mô hình ngôn ngữ lớn phác thảo hàng loạt các phương pháp tấn công đa dạng để kiểm tra khả năng chống hack của mô hình ngôn ngữ lớn, được Nvidia, Microsoft, Meta Platforms và những hãng khác xem xét.
WDTA được thành lập vào tháng 4.2023 trong khuôn khổ Liên Hợp Quốc nhằm mục đích “đẩy nhanh việc thiết lập các quy chuẩn và tiêu chuẩn trong lĩnh vực kỹ thuật số”.
Khi AI tạo sinh phát triển nhanh chóng và ngày càng được các doanh nghiệp cùng người dùng cá nhân sử dụng nhiều hơn, các hãng công nghệ đã kêu gọi nỗ lực giữ an toàn cho công nghệ này. Khi tiếp tục vai trò Giám đốc điều hành OpenAI vào tháng 11.2023 sau thời gian ngắn bị sa thải, Sam Altman cho biết “đầu tư vào các nỗ lực đảm bảo an toàn toàn diện” sẽ là một trong những ưu tiên của công ty.
Hồi tháng 7.2023, Trung Quốc đã trở thành quốc gia đầu tiên quản lý AI tạo sinh và các dịch vụ liên quan bằng việc ban hành nhiều quy tắc quy định các nhà cung cấp dịch vụ phải duy trì “các giá trị xã hội chủ nghĩa cốt lõi”, cùng những yêu cầu khác. Kể từ đó, Trung Quốc đã chấp thuận để một số hãng công nghệ, gồm cả Ant Group, Baidu và Tencent, phát hành ngôn ngữ lớn của họ cho mục đích thương mại.
Các tiêu chuẩn và quy định quốc tế về AI đã tồn tại trước khi AI tạo sinh trở nên phổ biến.
Vào năm 2021, UNESCO, cơ quan di sản của Liên Hợp Quốc, đã đưa ra “Khuyến nghị về đạo đức của AI”, đã được 193 quốc gia thành viên thông qua.
Từ năm 2022 đến năm 2023, Tổ chức Tiêu chuẩn hóa Quốc tế đã xuất bản các hướng dẫn liên quan đến AI về quản lý hệ thống, quản lý rủi ro và hệ thống sử dụng học máy.
Tổ chức Tiêu chuẩn hóa Quốc tế là một nhóm phi chính phủ có trụ sở tại Geneva, soạn thảo các tiêu chuẩn bao gồm nhiều lĩnh vực từ an toàn nơi làm việc đến bảo mật CNTT.
Học máy là một lĩnh vực trong AI tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình máy tính có khả năng học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian mà không cần lập trình cụ thể. Các hệ thống học máy có khả năng tự động tìm hiểu và áp dụng kiến thức từ dữ liệu để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như phân loại, dự đoán, nhận dạng mẫu và tối ưu hóa quyết định.
Những ứng dụng của học máy rất đa dạng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, ô tô tự hành, dự đoán thời tiết, quản lý dữ liệu lớn...
Học máy đã có sự tiến bộ đáng kể trong thập kỷ gần đây, nhờ sự phát triển của các mô hình học sâu và khả năng xử lý dữ liệu lớn (big data), mang lại nhiều cơ hội và tiềm năng giải quyết các vấn đề phức tạp và cải thiện hiệu suất trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
.jpg "Vui buồn nghề muối Bạc Liêu - Bài 1: Giá bấp bênh, diêm dân vẫn quyết không bỏ nghề")
