Các công ty AI đang tiêu thụ lượng tiền đầu tư và xác định giá trị cao đến kỷ lục ngay từ giai đoạn đầu của mình. Hiện tượng này đã khiến nhiều người gọi ngành công nghiệp AI là một bong bóng.

Nick Frosst, một trong những người đồng sáng lập của Cohere, một công ty xây dựng các mô hình AI tùy chỉnh cho khách hàng doanh nghiệp, mới đây đã nói trên podcast Found của TechCrunch rằng ông không nghĩ rằng ngành công nghiệp AI đang trong một bong bóng. Mặc dù ông thừa nhận sự tăng giá, ông cho rằng việc gọi đó là một bong bóng làm mất uy tín của các công ty, như Cohere của riêng mình, đang tạo ra những tính năng thực sự hữu ích cho khách hàng của họ.

“Thường xuyên tôi sẽ gặp một cái gì đó mà tôi thấy ai đó đang sử dụng mô hình của chúng tôi, và họ sẽ đã kích hoạt một tính năng hoàn toàn mới mà trước đó không thể thực hiện được hoặc họ sẽ đã tự động hóa một quy trình đang làm họ bị đình trệ và làm chậm mọi thứ lại,” Frosst nói. “Và như thế là, đó là giá trị rõ ràng. Khó có thể xảy ra một bong bóng hoàn toàn khi bạn có một cái gì đó rất hữu ích.”

Nhưng điều đó không có nghĩa là Frosst tiêu cực về mọi thứ mà ngành công nghiệp đang xây dựng. Ông cho rằng AI không bao giờ đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát, được xác định là trí tuệ cấp con người, điều đó hoàn toàn khác biệt so với một số đồng nghiệp AI của Frosst như Mark Zuckerberg và Jensen Huang. Ông thêm rằng nếu ngành công nghiệp đạt được mục tiêu đó, thì thời gian để đạt được sẽ rất lâu.

“Tôi không nghĩ rằng chúng ta sẽ có Đấng Thần số, ở bất cứ nơi nào, bất cứ lúc nào sớm,” Frosst nói. “Và tôi nghĩ càng ngày càng có nhiều người nhận ra điều đó, nói rằng công nghệ này là tuyệt vời. Nó rất mạnh mẽ, rất hữu ích. Nó không phải là một Đấng Thần số. Và điều đó đòi hỏi phải điều chỉnh cách bạn nghĩ về công nghệ.”

Frosst nói rằng họ cố gắng thực tế tại Cohere về những gì công nghệ AI có thể và không thể làm và loại mạng nơ-ron nào có thể cung cấp nhiều giá trị nhất. Phương pháp tiếp cận xây dựng mô hình kinh doanh dựa trên công việc nghiên cứu của người đồng sáng lập và CEO của Cohere, Aidan Gomez khi còn ở Google Brain. Gomez, tất nhiên, nổi tiếng với công việc nghiên cứu AI của mình. Ông nổi tiếng nhất với việc viết một bài báo mà đã giới thiệu mô hình transformer cho AI mà đã mở ra thời đại GenAI này. Nhưng ông cũng đã viết một bài báo vào năm 2017 có tên Làm Một Mô Hình Học Hết Mọi Thứ. Nghiên cứu này đưa ra kết luận rằng một mô hình ngôn ngữ lớn bao trùm là hữu ích hơn so với các mô hình nhỏ học cho một công việc cụ thể hoặc trên dữ liệu từ một ngành công nghiệp cụ thể, Frosst nói.

Ngày nay, Cohere sử dụng mô hình chính đó là một cơ sở để xây dựng các mô hình tùy chỉnh cho các khách hàng doanh nghiệp.

“Chúng tôi chuyên môn như những người. Chúng tôi chuyển sang các lĩnh vực cụ thể. Nhưng phần đầu tiên của giáo dục của chúng tôi chỉ là về cách sử dụng ngôn ngữ nói chung,” Frosst nói. “Chúng tôi đã dành rất nhiều thời gian để học cách đọc và viết. Mà cho đến khi rất muộn mới quyết định vào một lĩnh vực phụ của ngôn ngữ. Vì vậy có một điều giống nhau đang diễn ra với mạng nơ-ron cũng.”

Nhưng mặc dù nghĩ rằng các mô hình lớn, cơ bản sẽ thắng trong thị trường của mình - giữa những người xây dựng dịch vụ như vậy, ông không nghĩ rằng các công ty doanh nghiệp nên yêu cầu các mô hình đơn của họ thực hiện mọi thứ: nhiệm vụ tiêu dùng, nhiệm vụ B2B, nhiệm vụ sản phẩm.

Frosst nói rằng các công ty muốn sử dụng công nghệ AI một cách hiệu quả nên tập trung và cũng nhận thức về những gì công nghệ AI có thể và không thể làm được t.

“Chúng tôi khá khiêm tốn về cách công nghệ này hữu ích, và giá trị nó có thể cung cấp, và để rõ ràng, một lượng tiền thưởng vô cùng lớn,” Frosst nói. “Nhưng tôi không nghĩ rằng nó sẽ mang lại cái chết cho tất cả mọi người. Và vì vậy chúng tôi có thể tiếp cận với cách tiếp cận thực tế này có thể giúp chúng ta thoát khỏi một số lời ẩn dụ cực đoan ở cả hai phía.”