Các chuyên gia AI (trí tuệ nhân tạo) nhận định bước tiến của mô hình và hệ sinh thái công cụ đang giúp AI agent xử lý những nhiệm vụ ngày càng phức tạp.

Tại phiên thảo luận "Open Models: Where We Are And Where We're Headed" (Mô hình AI mở: chúng ta đang ở đâu và sẽ đi về đâu), CEO NVIDIA Jensen Huang cùng nhiều lãnh đạo công ty AI đã trao đổi về hướng phát triển tiếp theo của hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo.

Tham gia sự kiện có Mira Murati từ Thinking Machines Lab, Aravind Srinivas - CEO Perplexity, Michael Truell - đồng sáng lập Cursor và Misha Laskin từ Reflection AI. Cuộc thảo luận tập trung vào vai trò của mô hình AI mở, cách các hệ thống AI được xây dựng trong doanh nghiệp và sự xuất hiện của các AI agent (tác nhân AI) có khả năng tự thực hiện công việc.

AI agent sẽ trở thành “đồng nghiệp số” cho doanh nghiệp trong tương lai gần - Ảnh 1.

CEO Jensen Huang cùng các lãnh đạo công ty AI thảo luận về tương lai mô hình AI mở tại NVIDIA GTC

ẢNH: KHẢI MINH

AI không chỉ là một mô hình

Mở đầu phiên thảo luận, Jensen Huang đặt câu hỏi về những hiểu lầm phổ biến xung quanh các công ty xây dựng Large Language Lodel (mô hình ngôn ngữ lớn - LLM). Theo ông, nhiều người vẫn cho rằng AI chỉ đơn giản là các mô hình như chatbot, trong khi trên thực tế công nghệ này là sự kết hợp của nhiều thành phần trong một hệ thống.

Các diễn giả cho rằng giá trị của AI ngày càng nằm ở việc xây dựng hệ thống kết nối nhiều mô hình, công cụ và nguồn dữ liệu khác nhau. Aravind Srinivas - CEO Perplexity, mô tả xu hướng này như một nền tảng orchestration system (hệ thống điều phối), nơi người dùng chỉ cần giao nhiệm vụ và hệ thống sẽ tự lựa chọn mô hình và công cụ phù hợp để thực hiện.

Advertisements

X

Theo ông, các mô hình AI đang dần trở thành một "thành phần" trong hệ thống lớn hơn, tương tự các dịch vụ như file system (hệ thống tập tin) hay connector (trình kết nối dữ liệu). Điều quan trọng không còn chỉ là bản thân mô hình, mà là cách các mô hình được kết hợp để giải quyết nhiệm vụ.

Misha Laskin từ Reflection AI cho rằng phần lớn công việc của các nhà phát triển hiện nay nằm ở việc xây dựng lớp công nghệ xung quanh mô hình, bao gồm kết nối dữ liệu, công cụ và môi trường thực thi. Ông gọi xu hướng này là harness engineering (kỹ thuật xây dựng lớp điều phối), tức hệ thống kết nối giúp AI hoạt động hiệu quả trong các ứng dụng thực tế.

Theo các diễn giả, cách tiếp cận này cũng khiến ranh giới giữa mô hình mở và mô hình đóng trở nên linh hoạt hơn. Trong nhiều hệ thống, các doanh nghiệp có thể kết hợp cả mô hình mở và mô hình độc quyền để tối ưu chi phí, hiệu năng và khả năng kiểm soát.

AI agent đang tiến tới vai trò "đồng nghiệp số"

Một chủ đề khác được Jensen Huang đặt ra là những bước ngoặt khiến AI bắt đầu trở nên hữu ích trong các ứng dụng doanh nghiệp.

Michael Truell, đồng sáng lập Cursor, cho rằng những tiến bộ gần đây của mô hình AI đã giúp các AI agent có thể đảm nhận những nhiệm vụ phức tạp hơn nhiều so với trước đây. Các hệ thống này có thể chia nhỏ công việc, sử dụng nhiều mô hình khác nhau và tự điều phối quá trình thực hiện. Theo ông, một AI agent có thể xử lý những nhiệm vụ kéo dài nhiều giờ hoặc thậm chí nhiều ngày, thay vì chỉ trả lời một câu hỏi đơn lẻ như các chatbot truyền thống.

Các diễn giả cho rằng lĩnh vực đầu tiên chứng kiến sự thay đổi rõ rệt là coding agent (tác nhân lập trình). Những công cụ AI hỗ trợ viết mã hiện có thể tự động thực hiện nhiều bước trong quy trình phát triển phần mềm, từ viết mã, kiểm tra lỗi đến điều chỉnh chương trình.

Mira Murati nhận định sự phát triển của AI đang diễn ra với tốc độ rất nhanh và hệ sinh thái mở có thể đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy nghiên cứu cũng như ứng dụng. Việc mở các công cụ, dữ liệu và hạ tầng giúp nhiều nhà phát triển tham gia cải tiến công nghệ và tạo ra các sản phẩm mới.

Theo các diễn giả, khi năng lực của các mô hình tiếp tục cải thiện, AI agent có thể đảm nhiệm ngày càng nhiều quy trình công việc hoàn chỉnh. Trong môi trường doanh nghiệp, những hệ thống này được kỳ vọng sẽ hoạt động như các "co-worker" (đồng nghiệp số), phối hợp với con người trong nhiều nhiệm vụ từ lập trình, phân tích dữ liệu đến xử lý công việc văn phòng.

Sự xuất hiện của các AI agent cũng phản ánh bước chuyển lớn của ngành AI, khi trọng tâm không còn chỉ nằm ở việc xây dựng mô hình ngày càng lớn mà là phát triển những hệ thống có thể thực hiện công việc thực tế trong doanh nghiệp.