Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những lĩnh vực Công nghệ phát triển nhanh nhất và có ảnh hưởng đến đời sống, kinh tế và xã hội của con người. Trong năm 2024, AI sẽ tiếp tục tạo ra những đột phá, thách thức và cơ hội mới cho các doanh nghiệp, chính phủ và cá nhân.
Theo thống kê của Forbes.
- Thị trường AI được dự đoán sẽ đạt mức đáng kinh ngạc 407 tỷ USD vào năm 2027.
- ChatGPT có 1 triệu người dùng trong vòng 5 ngày đầu tiên ra mắt.
- Dự kiến đến năm 2030, 10% phương tiện sẽ không có người lái, khi thị trường xe tự lái toàn cầu được dự báo sẽ tăng từ 20,3 triệu chiếc vào năm 2021 lên 62,4 triệu chiếc.
- 64% doanh nghiệp tin rằng trí tuệ nhân tạo sẽ giúp tăng năng suất tổng thể của họ. Điều này thể hiện niềm tin ngày càng tăng về tiềm năng của AI trong việc chuyển đổi hoạt động kinh doanh.
AI sẽ tiếp tục tăng trưởng và phát triển từ năm 2024. Dưới đây là một số xu hướng được dự báo phổ biến trong năm 2024.
10 Một số xu hướng AI dự đoán sẽ phổ biến nhất năm 2024
1. Sử dụng AI tạo sinh (Generative AI/ Gen AI)
Generative AI là một loại công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) được thiết kế để tạo ra dữ liệu mới, như hình ảnh, âm nhạc, văn bản, hoặc các loại dữ liệu khác một cách tự động và sáng tạo. Đây là một lĩnh vực trong AI mà các thuật toán và mô hình được huấn luyện để tự sinh ra dữ liệu mới một cách tự nhiên, giống như nó có thể được tạo ra bởi con người.
Việc sử dụng Generative AI (GenAI) là một xu hướng đáng chú ý, đặc biệt là trong việc thúc đẩy tính toàn diện trong bối cảnh AI. Vào năm 2024, GenAI sẽ trở nên dễ tiếp cận hơn đối với nhiều nhóm đối tượng và loại bỏ quan niệm rằng AI là một lĩnh vực độc quyền.
Các nhà nghiên cứu của Gartner dự đoán rằng “hơn 80% doanh nghiệp sẽ sử dụng API AI tổng quát hoặc triển khai các ứng dụng hỗ trợ AI tổng quát vào năm 2026”. GenAI đã trở thành ưu tiên hàng đầu của C-Suite, nơi vai trò của nó vượt ra ngoài việc tạo nội dung, bao gồm cả phân tích dữ liệu và điều chỉnh theo thời gian thực để tạo ra trải nghiệm độc đáo cho khách hàng.
2. AI đặc vụ/ Tác nhân
Sự tiến bộ từ AI phản ứng sang AI chủ động đã ghi nhận một bước đột phá đáng kể. Các tác nhân AI hiện đại thể hiện tính tự chủ, hoạt động có chủ đích và có khả năng đưa ra quyết định độc lập.
Khác với các hệ thống AI truyền thống chỉ phản ứng theo đầu vào từ người dùng và theo đúng các chương trình được cài đặt trước, tác nhân AI được thiết kế để hiểu môi trường xung quanh, đặt ra mục tiêu và tự động hành động để đạt được mục tiêu mà không cần can thiệp trực tiếp từ con người.
Ví dụ, trong việc giám sát môi trường, một tác nhân AI có thể được huấn luyện để thu thập dữ liệu, phân tích mẫu và tự động thực hiện các biện pháp phòng ngừa nhằm ứng phó với các nguy cơ như dấu hiệu sớm của cháy rừng.
Tương tự, một đại lý AI tài chính có thể tự động quản lý danh mục đầu tư bằng cách sử dụng các chiến lược thích ứng để phản ứng linh hoạt với biến động của thị trường.
3. AI nguồn mở (Open source AI)
Xây dựng các mô hình ngôn ngữ và hệ thống AI mạnh mẽ thường đòi hỏi quá trình tốn kém về điện toán và dữ liệu lớn. Tuy nhiên, việc sử dụng các mô hình nguồn mở cho phép các nhà phát triển xây dựng trên nền tảng đã có sẵn của người khác, giảm bớt chi phí và mở rộng tiếp cận với công nghệ AI. AI mã nguồn mở, thường được công khai và miễn phí, cho phép tổ chức và nhà nghiên cứu đóng góp và phát triển dựa trên mã nguồn hiện có.
Ban đầu, các mô hình nguồn mở thường có số lượng và hiệu suất hạn chế, thậm chí kém so với các lựa chọn độc quyền như ChatGPT. Nhưng trong suốt năm 2023, bối cảnh đã mở rộng đáng kể với sự xuất hiện của các đối thủ nguồn mở mạnh mẽ như Llama 2 của Meta và các mô hình Mixtral của Mistral AI. Điều này có thể thay đổi cảnh quan AI vào năm 2024 bằng cách cung cấp quyền truy cập vào các mô hình và công cụ AI phức tạp cho các tổ chức nhỏ hơn, có ít tài nguyên hơn, mà trước đây có thể không đủ khả năng tiếp cận.
4. AI trong phát triển phần mềm
Hầu hết mọi người đã trải qua trải nghiệm sử dụng ít nhất một ứng dụng hoặc phần mềm tích hợp AI, hỗ trợ trong việc tạo ra nội dung, hoàn thành các nhiệm vụ, và thực hiện các tác vụ khác. Ví dụ, ChatGPT cung cấp thông tin hữu ích, trong khi Mid Journey thực hiện công việc sáng tạo với hình ảnh.
Tuy nhiên, theo dự báo, vào năm 2024, lĩnh vực phát triển phần mềm sẽ chứng kiến sự tiến bộ đáng kể, khi AI không chỉ đem lại lợi ích cho người dùng cuối mà còn tạo điều kiện thuận lợi cho các nhà phát triển phần mềm. Công cụ như Copilot của GitHub sử dụng trí tuệ nhân tạo để giúp các nhà phát triển tiết kiệm thời gian viết mã và dành nhiều hơn cho việc xây dựng các giải pháp phần mềm tập trung vào nhu cầu của khách hàng.
5. Robot hình người ngày càng xuất hiện nhiều
Năm 2023 đã chứng kiến sự ra đời của một số mẫu robot hình người từ các công ty như Tesla, Xiaomi và nhiều đối tác khác. Hầu hết trong số này hiện đang ở dạng nguyên mẫu, chưa thương mại hóa, trừ những nỗ lực của Amazon khi họ đưa robot hình người Sequoia vào hoạt động tại các kho hàng.
Theo nhận định của các chuyên gia, năm 2024 sẽ chứng kiến sự tăng lên đáng kể của robot hình người. Nhiều công ty đã lên kế hoạch sản xuất hàng loạt các mô hình này, ví dụ như Agility Robotics của Mỹ, họ đã xây dựng nhà máy RoboFab rộng 70.000 m2 tại Salem, bang Oregon. Dự kiến họ sẽ đưa sản phẩm vào thị trường vào năm 2024 để phục vụ khách hàng.
6. Mô hình AI tạo sinh được tùy chỉnh
Công cụ như ChatGPT đã thu hút sự chú ý toàn cầu, thuận lợi cho người dùng khắp nơi. Tuy nhiên, khi áp dụng trong lĩnh vực kinh doanh, việc xây dựng các hệ thống AI nhỏ hơn, tập trung vào mục tiêu cụ thể, yêu cầu sự phù hợp với nhu cầu từng tổ chức cụ thể. Việc tạo ra một mô hình hoàn toàn mới đòi hỏi rất nhiều tài nguyên, một công việc mà nhiều tổ chức không thể thực hiện. Thay vào đó, việc điều chỉnh và tùy biến các mô hình AI hiện có đã trở thành hướng đi phổ biến.
Việc xây dựng một mô hình tùy chỉnh thay vì sử dụng các công cụ công cộng sẵn có cũng đồng thời nâng cao cả quyền riêng tư và bảo mật, mang lại cho doanh nghiệp và tổ chức sự kiểm soát tốt hơn đối với dữ liệu của mình.
Ví dụ: Giả sử một công ty y tế đang tìm cách cải thiện dịch vụ chăm sóc sức khỏe dành cho bệnh nhân của mình thông qua công nghệ AI. Họ có thể sử dụng một công cụ AI công cộng, như một chatbot y tế tổng quát có sẵn trên thị trường, để tương tác với bệnh nhân và cung cấp thông tin cơ bản về triệu chứng và thuốc.
Tuy nhiên, để thích ứng chính xác với nhu cầu riêng biệt của công ty, họ có thể chọn xây dựng một mô hình AI tùy chỉnh. Mô hình này có thể được huấn luyện để hiểu sâu hơn về các triệu chứng cụ thể, lịch sử bệnh lý của bệnh nhân và thậm chí dự đoán các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn.
>> Các giải pháp về Trí tuệ nhân tạo AI – Digitech Solutions
7. AI kết hợp với chuỗi khối (AI and Blockchain)
Trong năm 2024, sự kết hợp giữa AI và Blockchain đang là một trào lưu đáng chú ý trong các tiến triển của trí tuệ nhân tạo. Đây là sự hòa trộn của hai công nghệ tiên tiến, tăng cường tính bảo mật và tính minh bạch trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế và chuỗi cung ứng. Sự hợp nhất này giúp nâng cao khả năng phân tích dữ liệu và quản lý hồ sơ một cách an toàn, mở ra nhiều cơ hội mới cho sự đổi mới và hiệu quả.
Bên cạnh đó, việc kết hợp này cùng với các xu hướng khác như mô hình AI đa phương thức, sinh AI, ứng dụng AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và tái tạo môi trường, cùng với việc cải thiện về tuân thủ và quy định về AI, và tích hợp AI vào sản phẩm tiêu dùng, AI và Blockchain đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển tổng thể của ngành công nghệ AI. Cả hai công nghệ này đều đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các giải pháp công nghệ tiên tiến, thể hiện sự tiến bộ không ngừng và tiềm năng sáng tạo của AI và các công nghệ tương tự.
8. Tuân thủ và quy định về AI (AI Compliance)
Các quy định về AI sẽ phát triển nhanh chóng để đảm bảo đạo đức và bảo mật.
Với sự phát triển nhanh chóng của AI, tuân thủ AI đang phát triển nhằm đảm bảo rằng các công cụ và quy trình AI đáp ứng các tiêu chuẩn quốc tế và địa phương.
9. Mô hình AI đa phương thức (Multimodal AI Models)
Trong năm 2023, OpenAI’s GPT-4, Meta’s Llama 2 và Mistral đã đem lại những bước tiến lớn đối với các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model-LLM). Các công nghệ này đã vượt xa các mô hình LLM truyền thống chỉ tập trung vào văn bản. Với mô hình AI đa phương thức như GPT-4 Vision, người dùng có thể sáng tạo hơn bằng cách kết hợp văn bản, âm thanh, hình ảnh và video để tạo ra nội dung mới và hấp dẫn.
Trong năm 2024, các mô hình AI đa phương thức tiếp tục tiến xa hơn. Việc tích hợp các khả năng đa phương thức vào hệ thống AI dự kiến sẽ nâng cao trải nghiệm người dùng bằng cách tạo ra nội dung hấp dẫn và tương tác hơn, mang lại trải nghiệm trực quan và đa giác quan. (Forbes, 2024; TechTarget, 2024).
10. AI trong sản phẩm tiêu dùng (AI in consumer products)
AI sẽ được tích hợp vào nhiều sản phẩm tiêu dùng hơn, mang đến trải nghiệm thông minh và tiện lợi cho người dùng.
CES 2024 đã chứng kiến sự tích hợp rộng rãi của trí tuệ nhân tạo (AI) vào đa dạng sản phẩm tiêu dùng, đồng thời đánh dấu một xu hướng mạnh mẽ về việc áp dụng AI trong cuộc sống hàng ngày. Một trong những điểm nổi bật là ra mắt của thiết bị son môi cá nhân AI của L’Oréal, với khả năng sử dụng thực tế ảo để đề xuất màu son từ hàng ngàn lựa chọn, minh chứng cho cách mà AI có thể cá nhân hóa trải nghiệm người tiêu dùng một cách sâu sắc.
Ngoài ra, trong lĩnh vực ô tô, Amazon và BMW đã giới thiệu tính năng mới dựa trên Alexa LLM, mang lại một cách tương tác tự nhiên hơn với xe hơi. Volkswagen cũng đã tích hợp ChatGPT vào dòng xe điện của mình, cho phép người dùng điều khiển bằng giọng nói trong quá trình lái xe.
