Nhập môn AI; hay chị Huyền Chip bảo hãy viết để hiểu

Hôm nay khi được host hỏi rằng "Chị có dự định viết cuốn sách về chủ đề X trong tương lai nào đó không?", chị Huyền Chip đã nói rằng Không, chị chưa bao giờ định rằng mình phải viết cho ai đầu tiên cả; chị viết luôn là viết cho mình trước, vì viết là cách chị giải trí, mỗi ngày 1 tiếng, mà cũng là cách chị học, chị ghi nhớ mọi thứ; bởi có những thứ mình tưởng mình đã hiểu nhưng khi viết ra mình mới biết là mình chả hiểu cái gì.

Thế nên vụng về trộm lại chút tinh thần của chị, mình viết những dòng này vào cuối cái ngày được diện kiến idol hồi trẻ của mình.

Cụ thể là mình đã có buổi đu idol Huyền Chip rất tuyệt ở IT Fest của FPT Software hôm nay, chị có 1 bài talk về AI và thảo luận sâu với cả anh CEO AI của FPT và anh Hùng Trần, sáng lập của Got It.

Nói thêm một chút về Huyền Chip trước khi bắt đầu, thì cuốn sách đầu tiên mà mình đọc của chị là Giấc mơ Mỹ-đường đến Stanford, không nhớ là tại sao và như thế nào. Trước đấy mình đã nghe danh Huyền Chip với cuốn Xách ba lô lên và đi, nên nghiễm nhiên vẽ trong đầu một tác giả sách hoang dại, có phần não phải trội hơn, chứ không có ngờ cô gái ấy lại quay trở về con đường học vấn, đi học đại học ở tít tận tuổi 24, và ngành học lại còn là về trí tuệ nhân tạo.

Và mở đầu buổi seminar hôm nay, chị Huyền cũng nói, cách đây gần 10 năm, khi chị bắt đầu theo học ngành học này, bạn bè chị cũng bảo "Mày đi đây đi đó như thế, biết gì về trí tuệ nhân tạo mà học?", nhưng chính việc đi chu du đã khiến cho chị ấy bị cuốn hút bởi AI, vì khi chị dùng Google Translate mỗi khi đến 1 vùng đất mới, chị nhận ra AI có thể kết nối cả thế giới. Khi đi dạy, chị thường hỏi sinh viên của mình 1 câu, đó là Hãy kể tên 1 ngành, 1 công việc mà AI không thể can thiệp, và chẳng ai trả lời được cả. Chị cũng nói vui chắc giờ chỉ có làm đầu hay làm nails mới chưa bị ảnh hưởng bởi AI. Trong vòng đâu đó 30 phút, chị đã nói về 3 phần: Cơ hội của AI, Sức ảnh hưởng xã hội của AI và AI với Việt Nam

1. Cơ hội của AI

Vượt trội hơn các anh em bạn dì đồng trang lứa như Tumblr, Twitter, DALL-E, Facebook, Instagram hay kể cả kẻ đáng gờm TikTok, ChatGPT chỉ mất 5 ngày để cán mốc 1 triệu người dùng. Không chỉ tăng nhanh về số lượng users, ghi nhận về doanh thu annual của ChatGPT cũng làm người ta bất ngờ với 1 năm tuổi nhưng thu về 1 tỷ Biden, trong khi người bạn Midjourney 1,5 năm tuổi là 200 triệu đô và GitHub Copilot (nền tảng tuyệt vời của dân dev) 2 tuổi là 100 triệu. Một khoảng cách quá khác biệt. Chị Huyền đã chứng minh điều ấy ngay trước khi show dữ liệu thống kê khi hỏi cả khán phòng có bao nhiêu người từng dùng ChatGPT, 100% đều giơ tay, còn Midjourney thì đúng chỉ khoảng 20%.

Nhưng cái đáng lưu ý ở đây là cùng là nền tảng cho phép người dùng dễ dàng mó vào AI chỉ bằng 1 cái Enter, thì Midjourney lại hoàn toàn không bị can thiệp bởi công ty nào cả (2 công ty còn lại đều có bàn tay của Microsoft nhúng). Midjourney chỉ có 40 nhân viên, 0 đồng đầu tư nào hết. Và giờ thì họ đang từng bước từng bước thành đế chế đáng gờm.

Chị Huyền nói rõ hơn về case này. Các sản phẩm về AI vốn được xây dựa trên 1 cái gọi là Foudation Models, chẳng hạn như GPT là 1 model như thế, sau đó từ cùng 1 model mà họ xây nên nhiều sản phẩm khác nhau, ví dụ như con ChatGPT. Thì Midjourney cũng là 1 sản phẩm được xây nên từ 1 model nào đó (mình quên rồi), và miễn là người ta biết tìm ra 1 hướng ứng dụng, xây nên sản phẩm, thì người ta hoàn toàn có thể tạo ra 1 công ty nhỏ với doanh thu cực lớn như thế. Điều này khẳng định là tiềm năng của AI rất lớn và cơ hội có thể đến với bất cứ ai. Bởi như Sam Altman, CEO của OpenAI đã nói "Có rất ít công ty đi xây foundation models cho riêng họ. Những cơ hội lớn nhất nằm ở chỗ biến những foundation models thành các sản phẩm ứng dụng khác nhau".

Ta có 1 công thức sương sương là AI Product = AI (commoditized) + Product (với các lợi thế cạnh tranh tuyệt vời). Chẳng hạn:

- Grammarly là AI cho writing

- Adobe Firefly là AI cho chỉnh sửa video

- Photoroom là AI cho chỉnh sửa ảnh

- Harvey là AI cho nhóm legal

-> Vì thế nên họ cần tất cả mọi người có đa dạng background trong làm ra ứng dụng AI.

Bởi thế mà chị cũng khẳng định: ai cũng có thể build 1 AI product:

- Những đột phá của AI đã có thể dùng trong nhiều trường hợp hơn

- Rào cản để sử dụng AI trong lĩnh vực này kia ngày càng ít

- AI cũng siêu dễ sử dụng từ thiết kế tới code dạo tới viết lời quảng cáo v.v

Và không cần giỏi Toán cũng có thể làm được sản phẩm AI hehe.

2. Sức ảnh hưởng xã hội của AI

Mở đầu phần này, chị Huyền đặt ra câu hỏi ai ở khán phòng có thể trả lời được cách để phân biệt giữa content do con người tạo ra và content do AI gen ra. Không một ai dám giơ tay. Vậy là chị mở thử 2 bức tranh trình chiếu, và hỏi đâu là tranh của người, đâu là tranh của máy tính. Những cánh tay giơ lên thật rụt rè nhưng đủ để thấy không hề dễ phân biệt 2 bức tranh ấy. Cũng là 1 câu chuyện tương tự, khi một luật sư bị phạt vì dùng AI để viết ra 1 lời nói chẳng có thật, đủ để thấy AI ngày càng khó lường như thế nào trong đời sống của con người.

Cụ thể, AI đem tới những nỗi lo sau:

- Công nghệ deep fakes: Đây chính là cái công nghệ nhái lại mặt mình, thậm chí là giọng để vid call với người lớn tuổi dưới danh nghĩa con cái, nói mình cần tiền và bảo phụ huynh chuyển. Không ít người đã dính bẫy này.

- Copyrights: Cái này chắc không phải nói nhiều, có quá nhiều tranh cãi về các bức tranh AI vẽ như cướp trắng của hoạ sĩ thật rồi. Chỉ cần bảo AI vẽ tranh theo style của 1 ai đó, AI hoàn toàn làm được điều đấy. Điều buồn nhất của 1 nghệ sĩ hẳn là khi ai đó tra tên mình trên tìm kiếm, ảnh minh hoạ sẽ là tranh của AI chứ không phải mình. AI có khả năng đánh cắp tài năng và cả căn tính của 1 người.

- Cuối cùng là mất việc: 1 con số khá là lớn cho thấy người Mỹ đang run như cầy sấy vì lo sợ AI thay thế mình. Mà cũng chẳng hề là doạ suông, bởi như Twitter/X của Elon Musk, X đã cho bay màu 80% nhân sự sau khi AI vào cuộc.

Ngoài ra, có 1 số nhóm ngành khác cũng đang có nguy cơ bị tổn thất đặc biệt ở AI, cụ thể là trên 65%, như dịch thuật, làm nghệ thuật hay quan hệ công chúng v.v

Tóm lại, AI có điểm mạnh, nhưng cũng đầy điểm yếu ảnh hưởng tới con người.

3. AI với Việt Nam

Hiện tại Việt Nam chưa hề mạnh về AI, dù thực ra chưa có công ty quốc tế nào là quá quá khủng về AI cả, nhưng Việt Nam cũng chưa nhập cuộc chính thức chút nào. Vậy nên chị nghĩ lý do Việt Nam cần phải bước vào game này ngay vì:

- AI là national security và có điểm mạnh cạnh tranh vô cùng tốt với các nước khác.

- Mà dù sao thì chúng ta cũng phải chuẩn bị cho nguồn lao động mới, nguồn lao động đến từ các cơ hội mở rộng của AI.

- Và cuối cùng là để chủ nhà có thể cải thiện sân chơi cho người Việt hơn, khi AI chưa hỗ trợ tốt cho Việt Nam, ví dụ như tiếng Việt chỉ chiếm đâu đó 2% trong hệ thống (hình như là ChatGPT), thì cần người Việt nhào vô để kéo AI về Việt Nam nhiều hơn.

Việt Nam có thể trở thành cường quốc AI không? Có tận 4 thứ liên đới để trả lời: Talent, Infrastructure, Policy và Data.

- Talent: chị bảo nên train cho dân mình ngay thôi, và đừng quên tuyển dụng nhân tài từ các quốc gia khác về để build về sức mạnh AI cho mình, ngoài ra thì nên cả kết hợp với 1 số estalished labs.

- Infrastructure: Phần này cần đập tiền vào để nâng cấp về Hardware như GPUs (giải thích bên dưới), cloud services, và cả Software nữa.

---> NVIDIA đã giải được bài toán này, giá trị cổ phiếu năm ngoái cao vượt bậc.

Có 1 thứ được gọi là GPUs. Hình như nó là siêu máy tính? Nhìn chung thì AI để chạy được sẽ cần máy tính siêu khoẻ, và con khoẻ nhất đang là H100s. Các ông lớn đã chiếm quá nhiều, mua quá nhiều, còn mình thì sao? Nên tương lai của ngành phải là nuôi máy tính.

- Policy: Rõ ràng là cần có policy cho AI, và cái này ở mỗi quốc gia lại thay đổi.

Ta có China muốn trở thành AI superpower số 1.

Có Taiwan muốn AI là national security.

Có Pháp betting on open source AI.

Nhật Bản no copyrights for training data.

Và cả đất nước không công nghệ lắm như Ả rập Saudi cũng mua 3000 cái máy H100s với khoảng 100 triệu Biden.

Túm lại là để AI vươn lên khoẻ mạnh ở 1 đất nước thì policy cho nó cũng phải được chăm sóc tới bến.

Ngoài ra thì Policy còn cần liên quan tới cả chú trọng giáo dục, chú trọng support những phát kiến AI mới, và phát triển luật lệ, điều khoản xung quanh data cũng như cách ứng dụng AI.

- Data: Phần này chị không nói nhiều, chỉ nói qua rằng những cái data chung chung có thể gen ra được thì rẻ thôi, kiểu ở đâu cũng có, nhưng những data chi tiết, chất lượng, đặc biệt thì mới đắt xắt ra miếng, hiếm có. Phần này Milu (aka người tham dự cùng mình) có diễn dịch cho mình rằng: Với AI thì data khá là quan trọng, nên để trở thành ông trùm AI thì data xịn là cần thiết. Viết mợt quá cap tạm đoạn đối thoại với Milu ở đây:

4. Phần bonus này là What should I do?

Vậy thì chúng ta nên làm gì với AI trong thời đại này?

- Tập làm quen hết mình bản thân với những sản phẩm AI đi thôi, thời tới rồi, đừng cản

- Nằm lòng thế mạnh và điểm giới hạn của AI để tỉnh táo trong cuộc chơi này

- Tham gia các cộng đồng trao đổi dần thôi, chị có gợi ý Reddit

- Bắt tay vào xây sản phẩm cuz why not?

Và đó là toàn bộ phần chia sẻ solo của chị Huyền. Dưới đây là 1 số thứ mình nhặt nhạnh trong phần giao lưu của chị với khán giả và các diễn giả khác:

- Đừng sợ AI cướp hết, vì AI làm được hộ mình cái này thì nó sẽ tạo ra 1 cơ hội công việc khác cho mình từ đó.

- Đừng chỉ học kỹ năng, vì AI có thể học được kỹ năng, cái cần học là cách giải quyết vấn đề.

- Để bắt đầu làm sản phẩm AI không khó. Bố mẹ của bạn chị ấy chỉ mất 1 ngày để làm ra được 1 thứ khá ổn. Hãy push mình.

- Vị trí Prompt Engineering đang open với giá 300K+ đô/năm. Hãy học cách để làm chủ AI bằng cách học đặt các câu hỏi training nó qua prompt

Ở phần này, mình và Milu cũng đã nói chuyện thêm, và mình bất ngờ khi biết cộng đồng dân công nghệ ban đầu cũng phản đối danh xưng Prompt Engineering lắm. Bởi lẽ trong buổi seminar, anh CEO AI của FPT có chia sẻ, sự chuyển giao cũng ảnh hưởng rất nhiều. Vì cùng 1 hệ thống, nhưng để cải tổ từ đầu, thì sẽ phải va vấp ví dụ như ngôn ngữ dev cũ, là Cobol của những năm 50, thứ không thế hệ dev mới nào biết, nên họ vẫn phải bỏ 400k đô/năm để thuê các bác dev già 60-70 tuổi run rẩy tay chân về làm Prompt Engineering, để có thể chuyển giao được dễ dàng (Tin tốt là AI có sau khi được expert như vậy train thì kiến thức về các mảng độc lạ sẽ được lưu lại và ứng dụng dễ dàng bằng máy tính). Thì câu chuyện ở đây là, Prompt Engineering để đứng 1 mình thì khó, nó phải gắn với cả 1 cái expert gì đó, nên Milu không nghĩ nên có thứ gọi là Junior Prompt Engineering hay Senior Prompt Engineering. Blah blah long story short là thế.

- AI tốt hay xấu tuỳ vào niềm tin và mục đích của người sử dụng. Nó là phạm trù đạo đức.

Nói chung, mình đã có 1 buổi đu idol thành công trên cả mong đợi :)) Mình đến nơi vừa đúng lúc được hướng dẫn lên xe lớn chở sang toà F3 ở xa 1 xíu, vào hội trường thấy người ta chừa đúng 2 cái ghế đẹp VIP nên ngồi luôn, mà 1 lát sau mới nhận ra mình ngồi cùng hàng với idol :D Và cuối cùng là có thể xin chị chữ ký, tặng chị gói bánh gấu ("Em có biết là chị dạo này đang rất nỗ lực giảm cân không?") và cả bảo chị rằng Spiderum muốn mời chị làm podcast cùng nữa (Chị nói "Oh I lovee Spiderum") :"> Gặp chị mà tim mạch đập thình thịch hơn cả crush cơ, bẽn lẽn lắm, để người yêu phải push tới mới chịu à :))))

Cô gái mà mình ngưỡng mộ hết mực. Cô gái khiến cho mình biết mình có thể skip đại học ở tuổi đôi mươi, và đi học bất cứ khi nào mình cảm thấy sẵn sàng và thực sự háo hức, cũng như thử 1 ngành mới toanh chả "mình" tí nào, không sao cả. Chị Huyền cho mình biết quá trời góc nhìn hay ho. Tuy chưa có cái gan lớn như của chị, nhưng mình cũng dấn thêm tí, thêm tí, đi và đi theo những gì mình tin yêu.

Và những gì mình tin yêu đã đưa mình đến đây hôm nay. Không có gì ngoài biết ơn cả. Mình trân quý vô ngần, sự hóm hỉnh thông thái của idol, sự giỏi của những người lớn khác, sự nice của các bạn staff sự kiện, và cả Milu, người đã dành cả ngày kỷ niệm để giúp mình đu idol thành công, vì bạn muốn mình vui.

Tháng 11 mát lành, như cơn gió đầu mùa đang ùa về ngoài khung cửa sổ. Của một năm 2023 diệu kỳ.

Bye bye,

Midori.