Ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI) đã chứng kiến tốc độ phát triển bùng nổ trong thập kỷ qua, tạo ra những bước đột phá đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, khi các nguồn dữ liệu từ internet dần cạn kiệt, các chuyên gia cảnh báo về sự chững lại trong cải tiến công nghệ. Liệu đây có phải dấu hiệu cho thấy AI đã đạt đến giới hạn hay chỉ là bước chuyển mình để mở ra một kỷ nguyên mới với những hướng đi đột phá hơn? Những câu hỏi này đã trở thành tâm điểm tranh luận khi giới công nghệ đối diện với thực tế rằng các nguồn tài nguyên dữ liệu đang cạn kiệt, buộc ngành công nghiệp phải tìm kiếm những giải pháp sáng tạo và khác biệt.
Trong những năm qua, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã có những cải tiến đáng kể nhờ vào lượng dữ liệu khổng lồ từ internet. Jared Kaplan, một nhà vật lý lý thuyết tại Đại học Johns Hopkins, từng phát triển "Luật Tăng Trưởng", cho rằng AI hoạt động hiệu quả hơn khi được cung cấp nhiều dữ liệu, tương tự cách con người học hỏi qua việc đọc sách. Nhưng thực tế đang chứng minh điều ngược lại. Demis Hassabis, lãnh đạo Google DeepMind, đã chỉ ra rằng các phương pháp dựa trên dữ liệu từ internet đang dần mất hiệu quả. Các công ty công nghệ lớn như OpenAI, Google, và Meta đã khai thác hầu hết dữ liệu có sẵn, dẫn đến một tình trạng khó khăn trong việc duy trì đà phát triển.
Ngoài ra, Hassabis còn nhấn mạnh rằng "Luật tăng trưởng" không thể kéo dài như "Luật Moore" – vốn đã đóng vai trò quan trọng trong ngành công nghiệp bán dẫn suốt hàng thập kỷ. Theo ông, việc tăng cường dữ liệu từ internet chỉ mang tính tạm thời, và giờ đây ngành công nghệ AI cần phải chuyển mình với các phương pháp mới. Việc này không chỉ đặt ra thách thức mà còn mở ra cơ hội để các nhà nghiên cứu khám phá các hướng đi sáng tạo hơn, vượt qua rào cản về tài nguyên dữ liệu truyền thống.
Để đối mặt với thách thức này, các nhà nghiên cứu đã và đang khám phá những phương pháp mới như sử dụng dữ liệu tổng hợp (synthetic data). Đây là loại dữ liệu được tạo ra bởi chính AI, cho phép các mô hình học hỏi qua các thử nghiệm và sai sót. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả trong các lĩnh vực như toán học và lập trình – nơi mà kết quả có thể được đánh giá rõ ràng. Ví dụ, OpenAI đã phát triển một hệ thống mới mang tên OpenAI o1, sử dụng dữ liệu tổng hợp để cải thiện khả năng xử lý các bài toán phức tạp. Tuy nhiên, ở những lĩnh vực như nghệ thuật, triết học hay nhân văn, việc áp dụng dữ liệu tổng hợp vẫn gặp phải nhiều hạn chế vì thiếu các tiêu chuẩn phân định rõ ràng giữa đúng và sai. Điều này cho thấy rằng, dù dữ liệu tổng hợp là một giải pháp hứa hẹn, nhưng vẫn cần được nghiên cứu và phát triển thêm để có thể áp dụng rộng rãi hơn.
Trong khi đó, nhiều chuyên gia và doanh nghiệp vẫn bày tỏ sự lạc quan về tương lai của ngành công nghiệp AI. Sam Altman, CEO của OpenAI, tin rằng các kỹ thuật mới sẽ tiếp tục thúc đẩy AI tiến xa hơn. Jensen Huang, CEO của Nvidia, nhấn mạnh rằng nhu cầu về hạ tầng AI vẫn không ngừng tăng cao khi các doanh nghiệp thử nghiệm các phương pháp mới. Nvidia, với vai trò là nhà cung cấp chip và hạ tầng cho AI, đã thu lợi lớn từ sự bùng nổ của ngành công nghiệp này. Tuy nhiên, một số ý kiến khác lại đưa ra những cảnh báo thận trọng. Ilya Sutskever, nhà nghiên cứu hàng đầu của Google và OpenAI, khẳng định rằng "chúng ta đã đạt đến đỉnh cao của dữ liệu". Ông khuyến nghị các công ty nên tối ưu hóa dữ liệu hiện có thay vì cố gắng tìm kiếm thêm nguồn tài nguyên mới.
Bên cạnh đó, Rachel Peterson, Phó Chủ tịch quản lý trung tâm dữ liệu của Meta, đặt câu hỏi về giá trị thực sự mà AI mang lại. Trong khi hàng tỷ USD tiếp tục được đầu tư vào lĩnh vực này, vẫn chưa có một câu trả lời thuyết phục về việc liệu những đổi mới này có đủ sức tạo ra thay đổi lâu dài hay không. Sự hoài nghi này đã thúc đẩy một cuộc tranh luận sôi nổi về việc liệu AI có đang đi vào ngõ cụt, hay đơn giản chỉ là đang bước sang một giai đoạn chuyển mình để khám phá những tiềm năng mới.
Sự chững lại trong tốc độ phát triển của AI không nhất thiết là một dấu hiệu tiêu cực. Thay vào đó, đây có thể là cơ hội để ngành công nghiệp tái định hình và khám phá những hướng đi đột phá hơn. Một số giải pháp khả thi bao gồm tối ưu hóa dữ liệu tổng hợp, kết hợp với dữ liệu thực tế để giải quyết vấn đề tài nguyên. Bên cạnh đó, các nhà nghiên cứu cũng có thể tập trung cải tiến các thuật toán AI, nhằm tối ưu hiệu suất thay vì chỉ dựa vào quy mô dữ liệu. Một hướng đi khác là thúc đẩy sự hợp tác liên ngành, sử dụng kiến thức từ các lĩnh vực như sinh học, vật lý, và xã hội học để mang lại những ý tưởng mới cho sự phát triển của AI.
Ngành công nghiệp AI đang đứng trước một ngã rẽ quan trọng. Giới hạn về dữ liệu internet không phải là điểm kết thúc, mà là lời nhắc nhở rằng cần phải đổi mới để tiếp tục phát triển. Các phương pháp như dữ liệu tổng hợp, học từ thử nghiệm, và tối ưu hóa hạ tầng sẽ đóng vai trò quyết định trong việc định hình tương lai của công nghệ này. Dù tốc độ phát triển có thể chậm lại, sự chuyển mình của AI vẫn hứa hẹn mang lại những đột phá mang tính cách mạng, mở ra một kỷ nguyên mới cho công nghệ và xã hội toàn cầu. Trong bối cảnh đó, việc tập trung vào sáng tạo và tìm kiếm các giải pháp khác biệt sẽ là chìa khóa để ngành công nghiệp AI không ngừng tiến bước.
P.A.T (NASATI), theo https://www.technologynetworks.com/, 1/2025
