Tại sao dữ liệu trong kỷ nguyên AI ...

 Tại sao dữ liệu trong kỷ nguyên AI lại được coi là tài nguyên và so sánh như dầu hỏa và khí đốt đối với nền kinh tế kiểu cũ.

Nhóm nghiên cứu Trí Tuệ Nhân Tạo. (AI)

12/3/2024

Trước hết cần trả lời câu hỏi dữ liệu là gì? Theo cách hiểu đơn giản nhất, dữ liệu được hiểu là bộ thông tin thực tế, các quan sát, số liệu đo lường hoặc hồ sơ được sử dụng làm cơ sở lý luận, tính toán, phân tích hoặc tổng hợp. Dữ liệu có thể tồn tại ở nhiều dạng khác nhau, bao gồm các định dạng có cấu trúc (ví dụ nhu cơ sở dữ liệu, bảng tính), dạng không có cấu trúc (như tài liệu văn bản, hình ảnh) và định dạng bán cấu trúc (như tệp XML chẳng hạn). 

Dữ liệu thường tồn tại ở dạng thô và chưa được xử lý, đồng thời đóng vai trò là nền tảng để tạo ra thông tin chi tiết, làm cơ sở phân tích và xây dựng các nền tảng kiến ​​thức. Trong kỷ nguyên AI, dữ liệu là nguồn tài nguyên thiết yếu để đào tạo, thử nghiệm và cải tiến các thuật toán và mô hình AI. 

Dưới đây là một số lý giải, giúp giải đáp kỹ hơn câu hỏi tại sao dữ liệu là chất liệu đầu vào tối cần thiết để xây dựng nền tảng AI:

1. HUẤN LUYỆN MÔ HÌNH AI: Dữ liệu là chất liệu tối quan trọng để huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) trên các siêu máy tính. Những mô hình này cần lượng dữ liệu lớn lớn, đa dạng và chất lượng cao để làm ra các mẫu, đưa ra dự đoán chính xác và cải thiện hiệu suất của AI theo thời gian. Đây là lý do tại sao các mô AI của Hoa Kỳ và Trung Quốc lại thông minh, hiệu năng và chính hơn mô hình AI các nước khác do họ có lượng dữ liệu chất lượng cao khổng lồ.

2. THUẬT TOÁN HỌC MÁY: Dữ liệu là còn được xem là "nhiên liệu" cung cấp năng lượng cho các thuật toán học máy. Các thuật toán này phân tích và học hỏi từ lượng dữ liệu khổng lồ để đưa ra dự đoán, xác định các mẫu và rút ra những hiểu biết có giá trị từ những câu trả lời sai hoặc thiếu chính xác trước đó. Do được học và cái tiền liên tục nên các thế hệ mô hình ứng dụng AI càng ngày càng thông minh

3. CẢI THIỆN ĐỘ CHÍNH XÁC: Các hệ thống AI cũng phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu để cải thiện độ chính xác của chúng. Nếu được cung cấp dữ liệu ngày càng nhiều và chất lượng hơn, các mô hình AI sẽ ngày càng trở nên chính xác hơn, đáng tin cậy hơn và có khả năng đưa ra quyết định hợp lý, sát thực tế và "sáng suốt" hơn. 

4. RA QUYẾT ĐỊNH: Với việc tiếp cận lượng dữ liệu lớn và có chất lượng, các hệ thống AI sẽ giúp các công ty, tổ chức, cơ quan, chính quyền và người dân bằng các quyết định sáng suốt hơn dựa trên chính những dữ liệu này. Ngoài ra, việc phân tích các tập dữ liệu lớn có thể giúp phát hiện ra các xu hướng mới, các mối tương quan và mô hình ẩn mà con người có thể bỏ qua, từ đó đưa ra các quyết định chính xác và tối ưu hơn. 

5. CÁ NHÂN HÓA: Với quyền truy cập vào lượng dữ liệu khổng lồ, AI có thể giúp cá nhân hóa trải nghiệm người dùng hơn bao giờ hết. AI còn giúp phân tích sở thích, hành vi và dữ liệu lịch sử của người dùng, hệ thống AI có thể đưa ra các đề xuất, đề xuất sản phẩm, nội dung và dịch vụ phù hợp để nâng cao sự hài lòng của người dùng. 

Ví dụ: nếu người dùng thường xuyên mua quần áo thể thao, hệ thống AI có thể phân tích lịch sử duyệt web và mua hàng của họ để hiểu sở thích của một cá nhân cụ thể. Dựa trên dữ liệu này, hệ thống AI sau đó đề xuất các loại giày thể thao, dụng cụ tập luyện mới hoặc các phụ kiện liên quan phù hợp với sở thích, khá năng tài chính dựa trên lịch sử lựa chọn trước đây của người dùng./.

6. TỰ ĐỘNG HÓA VÀ TĂNG TÍNH HIỆU QUẢ: AI dựa vào dữ liệu để tự động hóa và hợp lý hóa các nhiệm vụ và quy trình khác nhau, giảm bớt công việc thủ công và lặp đi lặp lại. Bằng cách khai thác dữ liệu, hệ thống AI có thể phân tích và tối ưu hóa quy trình công việc, tự động hóa các tác vụ thường ngày và nâng cao tính hiệu quả tổng thể trong các ngành và lĩnh vực khác nhau. 

Lấy một ví dụ về cách AI có thể cải thiện khả năng tự động hóa và hiệu quả là trong lĩnh vực sản xuất. Robot hỗ trợ AI có thể được huấn luyện để phân tích dữ liệu từ cảm biến và camera nhằm phát hiện lỗi trên sản phẩm trong dây chuyền lắp ráp. Bằng cách tự động hóa quy trình này, nhà sản xuất sẽ giảm nhu cầu kiểm tra thủ công và cải thiện chất lượng tổng thể của sản phẩm. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian và nguồn lực mà còn đảm bảo sản xuất ổn định, sản phẩm đáng tin cậy, đồng thời tối ưu hóa quy trình làm việc và đạt được mức hiệu quả cao hơn trong hoạt động sản xuất.

7. PHÂN TÍCH DỰ BÁO: Các mô hình AI dựa trên dữ liệu rất giỏi trong việc dự đoán kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Khả năng này là vô giá trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và tiếp thị vì nó có thể giúp dự đoán xu hướng, xác định rủi ro và đưa ra quyết định chủ động. 

Ví dụ, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, các phân tích dự đoán do AI cung cấp có thể giúp các bệnh viện và nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe dự đoán tỷ lệ tái nhập viện của bệnh nhân. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử bệnh nhân, hệ thống AI có thể xác định các mô hình và yếu tố rủi ro góp phần làm tăng tỷ lệ tái nhập viện. Thông tin này cho phép các chuyên gia chăm sóc sức khỏe can thiệp và cung cấp dịch vụ chăm sóc chủ động cho những bệnh nhân có nguy cơ cao, giảm tỷ lệ tái nhập viện và cải thiện kết quả của bệnh nhân. Phân tích dự đoán trong chăm sóc sức khỏe giúp tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực, hợp lý hóa việc quản lý bệnh nhân và cuối cùng là cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe và các dịch vụ y tế.

Một ví dụ khác trong lĩnh vực khoa học chính trị là phân tích, tổng hợp và dự báo các quan hệ giữa các cường quốc, các phân tích dự đoán do AI cung cấp có thể được tham khảo trong việc đưa ra các dự báo địa - chính trị và địa - chiến lược ở một số khu vực cụ thể hoặc trên phạm vi toàn cầu. Bằng cách phân tích các dữ liệu lịch sử liên quan đến quan hệ ngoại giao, các chỉ số kinh tế, khả năng quân sự, so sánh sức mạnh tương đối giữa các quốc gia liên quan trong nhiều lĩnh vực trọng yếu cùng bối cảnh đang thay đổi trong nội trị và trên phạm vi toàn cầu, các mô hình AI có thể cung cấp cái nhìn sâu rộng về những thay đổi tiềm năng trong quan hệ giữa các nước lớn, khả năng tập hợp lực lượng... Những phân tích, dự báo này có thể giúp chính phủ và các nhà hoạch định chính sách dự đoán các xu hướng mới nổi trội, xác định các lĩnh vực hợp tác mới, các điểm đồng về lợi ích cũng như các rủi ro hoặc xung đột tiềm ẩn và gợi ý các quyết định chủ động để giải quyết hoặc giảm thiểu các thách thức địa - chính trị. 

Bằng cách sử dụng các mô hình AI dựa trên dữ liệu trong phân tích chính trị, các nhà lãnh đạo và giới hoạch định chính sách có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn và phát triển các phương pháp tiếp cận chiến lược để thúc đẩy lợi ích quốc gia, trong khi duy trì sự ổn định ở khu vực và quốc tế.

8. NÂNG CAO TRẢI NGHIỆM CỦA KHÁCH HÀNG: AI có thể tận dụng dữ liệu để hiểu nhu cầu, sở thích và cảm xúc của khách hàng, từ đó cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Bằng cách phân tích các tương tác, phản hồi và hành vi của khách hàng, hệ thống AI có thể đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa, hỗ trợ khách hàng nhanh chóng và nâng cao mức độ hài lòng tổng thể. 

Lấy một ví dụ trong ngành du lịch để minh họa. Michael là một người thường xuyên đi du lịch, có thói quen đặt vé máy bay và khách sạn trực tuyến cho các chuyến công tác và du lịch của mình. Các hệ thống được hỗ trợ bởi AI theo dõi lịch sử đặt chỗ, sở thích điểm đến và mô hình du lịch của Michael. 

Dựa trên dữ liệu này, hệ thống AI chủ động thông báo cho Michael về các chuyến đi sắp tới và đưa ra hành trình du lịch được cá nhân hóa đáp ứng nhu cầu cụ thể của Michael, chẳng hạn như đề xuất các lựa chọn chuyến bay với thời gian quá cảnh sân bay ngắn hơn hoặc khách sạn ở những khu vực lân cận ưa thích. Hơn nữa, nếu Michael gặp bất kỳ vấn đề nào trong chuyến đi, như chuyến bay bị hoãn hoặc hủy, hệ thống AI sẽ tự động thông báo cho Michael và đưa ra các lựa chọn thay thế. Sự hỗ trợ chủ động và phù hợp này từ AI giúp nâng cao trải nghiệm du lịch tổng thể của Michael, tăng mức độ hài lòng của Michael với nền tảng du lịch trực tuyến. Như vậy, bằng cách tận dụng dữ liệu và hiểu rõ sở thích của khách hàng, AI giúp cải thiện trải nghiệm và tăng mức độ trải nghiệm của khách hàng trong ngành du lịch. Điều này vừa nâng cao chất lượng dịch vụ, vừa nâng cao doanh thu của các công ty đi đầu trong việc áp dụng AI vào kinh doanh.

Tại sao Hàn Quốc cho đến nay không phải là quốc gia đi đầu trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI)

Cách đây hai hôm tôi có biên một bài về 10 quốc gia đứng thứ hạng cao nhất trên thế giới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và trong danh sách đó không có tên Hàn Quốc. Có một bạn nêu câu hỏi rất hay là tại sao không có tên quốc gia này trong khi Hàn Quốc là cường quốc đi đầu thế giới trong lĩnh vực sản xuất chip bán dẫn nói chung, và chip tiên tiến nhất nói chung.

Và dưới đây là câu trả lời về những lý do khiến quốc gia này chưa lọt được vào TOP đầu trong cuộc đua AI: 

1. SẢN XUẤT CHIP BÁN DẪN VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO là hai loại kỹ năng và công nghệ khác hẳn nhau: Ngành bán dẫn đòi hỏi một số chuyên môn cụ thể, như quy trình sản xuất, thiết kế và chế tạo. 

Tuy nhiên, việc phát triển AI lại là lĩnh vực tổng hợp, đa ngành , phụ thuộc rất nhiều vào các lĩnh vực như học máy (machine learning), khoa học dữ liệu (data science) và phát triển các thuật toán. Mặc dù Hàn Quốc rất xuất sắc trong lĩnh vực chất bán dẫn, nhưng họ lại thiếu các kỹ năng chuyên biệt cần cho AI. 

2. TRỌNG TÂM NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN: Ngành công nghiệp bán dẫn của Hàn Quốc chủ yếu tập trung vào sản xuất và phát triển các linh kiện phần cứng. 

Ngược lại, AI đòi hỏi đầu tư đáng kể vào nghiên cứu và phát triển để tạo ra các thuật toán, khung phần mềm và các ứng dụng AI phức tạp. Các quốc gia như Hoa Kỳ và Trung Quốc đã đầu tư rất nhiều vào việc xây dựng năng lực nghiên cứu AI, nhờ đó giúp họ dẫn đầu về công nghệ AI. 

3. SỰ THIẾU VẮNG CÁC CÔNG TY CÔNG NGHỆ LỚN: Trong cuộc đua AI, các công ty công nghệ lớn thường đóng vai trò chủ đạo nhờ sở hữu chuyên môn, kinh nghiệm, nguồn nhân, vật lực lớn và khả năng tiếp cận thị trường mạnh mẽ. 

Đây là điều mà Hàn Quốc lại không có. Mặc dù Hàn Quốc có các công ty công nghệ nổi tiếng như Samsung, LG, nhưng các công ty này không có được quy mô và tầm ảnh hưởng toàn cầu như những gã khổng lồ của Mỹ như Google, Amazon, Microsoft hay các công ty công nghệ Trung Quốc như Baidu, Alibaba và Tencent - những công ty đã đầu tư rất nhiều tiền của vào nghiên cứu và phát triển AI từ rất lâu.

4. TÍNH KHẢ DỤNG VÀ KHẢ NĂNG TRUY CẬP DỮ LIỆU (DATA AVAILABILITY AND ACCESSIBILITY): Các thuật toán và mô hình AI yêu cầu lượng lớn dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để huấn luyện và cải tiến Ai. Các công ty và tổ chức có quyền truy cập và khai thác kho dữ liệu có giá trị lớn này sẽ có ưu thế vượt trội so với các đối thủ trong việc phát triển AI. 

Trong khi Hàn Quốc phải mất rất nhiều công sức để thúc đẩy việc chia sẻ và tiếp cận dữ liệu để tạo lập kho dữ liệu lớn, thì các quốc gia khác như Hoa Kỳ và Trung Quốc lại có lợi thế hơn nhờ dân số đông, lượng tương tác lớn, nên kho dữ liệu cũng lớn hơn gấp bội. 

5. CẠNH TRANH TOÀN CẦU: Cuộc đua AI trên phạm vi roàn cầu có tính cạnh tranh cao, trong đó, Hoa Kỳ, Trung Quốc và nhiều quốc gia châu Âu đang nỗ lực vươn lên vị trí đầu bảng trong cuộc cách mạng AI. Trong khi đó, Hàn Quốc dường như đang đi sau trong việc đầu tư nguồn lực con người và tài chính trong cuộc đua này.

Từ câu chuyện của Hàn Quốc, ta có thể tạm thời rút ra kết luận, công nghệ Semiconductor và AI là những loại công nghệ rất khác biệt. Thành công ở lĩnh vực Semiconductor không có nghĩa là thành công trong lĩnh vực AI. Tuy vậy, cần thấy rằng Hàn Quốc có nền tảng về công nghệ tiên tiến rất lớn. Hàn Quốc đã bắt đầu thấy được điểm yếu của mình và đang nỗ lực bắt kịp cuộc đua AI, với việc chính phủ và các công ty tư nhân liên tục đưa ra các sáng kiến ​​nhằm thúc đẩy nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI.

KẾT LUẬN: Mặc dù xe điện mang lại nhiều lợi ích, nhưng tiềm năng thu thập dữ liệu của chúng cũng đang làm một số quốc gia công nghệ hàng đầu bắt đầu cảm thấy lo ngại về việc thu thập quyền riêng tư, an ninh mạng và an ninh quốc gia từ các "đối thủ" đến từ bên ngoài. Do đó, họ bắt đầu áp dụng các biện pháp cần trọng khi xém xét việc mở cửa thị trường cho xe điện đến từ các quốc gia có xung đột lợi ích địa - chính trị sản xuất. Bên cạnh đó, không loại trừ đây còn là biện pháp dựng thêm hàng rào vô hình đừng ngăn cản đối thủ cạnh tranh và bảo vệ thị trường nội địa. Do đó, đây là bài học quý giá cho các nước khác đi sâu tham khảo, trong việc tìm điểm cân bằng giữa tiến bộ công nghệ, lợi ích thương mại, quan hệ chính trị và bảo đảm bảo an ninh quốc gia để đảm bảo tối đa lợi ích của mình trong kỷ nguyên AI.

Tháng 3/2024