L035 · Chuyện sắp tới · 3 phút
AGI đã gần chưa? Nghe cả hai phía
Những người hiểu biết vẫn bất đồng về việc bao giờ có AGI, và bạn nên biết các lập luận chính của mỗi bên.
01 · Ý chính
Những người tin AGI đã gần chỉ ra tốc độ tiến bộ. Chỉ trong vài năm, chatbot từ chỗ vụng về đã vượt qua các kỳ thi khó, viết code chạy được và làm việc nhiều bước. Mỗi thế hệ mới lại phá những benchmark (bài đo chuẩn) từng tưởng còn xa.
Những người hoài nghi hơn chỉ ra các lỗ hổng dai dẳng. Model vẫn mắc lỗi cơ bản, khó học từ kinh nghiệm sau khi đã huấn luyện xong, và có thể làm tốt bài kiểm tra mà vẫn thiếu tin cậy trong công việc thật. Đề kiểm tra còn có thể lọt vào dữ liệu huấn luyện.
Có người cho rằng cứ thêm dữ liệu và sức tính toán là tiến bộ sẽ tiếp tục. Người khác nghĩ cần ý tưởng mới, và chi phí, năng lượng, giới hạn dữ liệu có thể làm mọi thứ chậm lại.
Không ai biết ngày cụ thể. Cách nghĩ hợp lý là học công cụ ngay từ bây giờ, nhìn vào kết quả thực tế hơn là lời dự đoán, và dè chừng bất kỳ ai nói quá chắc chắn theo hướng nào.
02 · Hình dung thế này
Giống như dự báo thời tiết cho nhiều năm tới. Chuyên gia nói được xu hướng, nhưng ngày cơn bão tới thì vẫn là phỏng đoán.
03 · Làm ngay
04 · Kiểm tra nhanh
Thuật ngữ trong bài
Xem thêm
L018AI trong công việc · 2 phút
Chọn model nào
Không có AI nào tốt nhất cho mọi việc; hãy chọn công cụ theo công việc, túi tiền và những gì công ty cho phép.
L066Bên trong AI · 2 phút
AI được kiểm tra thế nào, và bài kiểm tra bỏ sót gì
Benchmark là các bài kiểm tra chuẩn giúp so sánh model AI, nhưng điểm cao không đảm bảo model làm tốt việc của bạn.
L159AI trong công việc · 3 phút
So sánh các trợ lý AI cho công bằng
Muốn biết trợ lý nào hợp với mình, hãy giao cho mỗi cái cùng những việc thật, theo cùng một cách, rồi chấm theo một bảng điểm đơn giản.
L171Bên trong AI · 3 phút
Thử nghiệm tính năng AI trước khi ra mắt
Trước khi người dùng thật chạm vào một tính năng AI, hãy chạy nó trên một bộ câu hỏi thử sát thực tế có sẵn đáp án tốt, và lần nào cũng chấm theo cùng một cách.