Tựa đề “Ba ông lớn trong Deep Learning” chắc hẳn không còn xa lạ với độc giả trong thời kỳ bùng nổ của AI. Nhưng trong số những tài năng học sâu, tiêu chí đánh giá nào được sử dụng để chọn Hinton, Yann Lecun và Yoshua Bengio là những người khổng lồ? Không có cuộc thi, tranh luận hay xếp hạng nào, danh hiệu này được xác định bởi phóng viên nổi tiếng nhất trong lĩnh vực AI, Cade Metz, từ 18 năm trước.
Với tư cách là cây viết cấp cao của tạp chí "Wired", cây viết chính của chuyên mục trí tuệ nhân tạo "New York Times" và là tác giả của "Deep Learning Revolution", Cade Metz đã phỏng vấn cơ bản tất cả các chuyên gia nổi tiếng trong lĩnh vực AI trong hơn mười năm. về kinh nghiệm làm việc, Sam Altman đã hỏi ý kiến anh ấy trước khi ra mắt ChatGPT và Hinton đã nói chuyện với anh ấy sau khi rời Google. Thông qua tiếp xúc với những nhân vật cốt lõi này, anh ấy cũng đã đi sâu vào những gã khổng lồ AI như Microsoft, Google và Meta để tìm ra những khoảnh khắc cốt lõi và bối cảnh kịch tính đằng sau các quyết định kinh doanh cốt lõi khác nhau. lần đầu tiên được tiết lộ. Cuộc đấu giá bí mật đã thay đổi tiến trình của trí tuệ nhân tạo mười năm trước.
Cuốn sách tường thuật chi tiết cuộc đấu giá diễn ra vào năm 2012 và có tác động sâu rộng đến toàn bộ ngành trí tuệ nhân tạo.
Vào tháng 12 năm 2012, Hinton, người không thể ngồi yên vì thoát vị đĩa đệm, đã ở cùng hai học trò của mình trong một tuần tại một khách sạn sòng bạc ở chân núi trượt tuyết của Lake Tahoe. Anh và công ty mới thành lập không có bất kỳ sản phẩm nào của mình đang chấp nhận các vòng đấu thầu từ các công ty nổi tiếng nhất thế giới, bao gồm Microsoft, Google, Deepmind và Baidu.
Cảnh kịch tính nhất xuất hiện khi Hinton đang đối phó với chuyến thăm bất ngờ của Yu Kai, phó trưởng khoa nghiên cứu lúc bấy giờ do Baidu cử đến. lần nào cũng thu dọn đồ đạc để cho anh đỡ đau thắt lưng cái tán dựng tạm bằng đệm sofa khiến cả hai khá bối rối. Trong một lần ghé thăm nào đó, Hinton đối mặt với chiếc ba lô bên trái của Yu Kai và đấu tranh rất lâu với các sinh viên xem có nên tìm kiếm thông tin về giá khởi điểm của Baidu hay không. Nhưng cuối cùng, nhân phẩm đã khiến họ bỏ cuộc. Cuối cùng, một tuần sau, Hinton chấp nhận lời đề nghị của Google, bán công ty vẫn còn trống rỗng cho gã khổng lồ với giá 44 triệu USD, và mở màn cho cuộc chiến AI khổng lồ.
Trong suốt sự nghiệp của mình, những cảnh đầy chi tiết và xung đột kịch tính như vậy có thể được nhìn thấy ở khắp mọi nơi. Do đó, không quá lời khi gọi ông là người quan sát sâu sắc nhất trong lĩnh vực AI.
Trong cuộc phỏng vấn này, Metz một lần nữa thể hiện kiến thức sâu rộng của mình về lĩnh vực AI, từ lịch sử và những thời điểm cốt lõi của deep learning cho đến tương lai của AI và tác động của nó đối với xã hội loài người. Ông cũng đưa ra đánh giá theo phong cách quan sát viên của mình về tình hình trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc nói riêng.
Ông tin rằng lý do tại sao Sam Altman có thể khiến OpenAI trở nên nổi bật chủ yếu là do khả năng đàm phán mạnh mẽ của nó đã góp phần vào sự hợp tác giữa OpenAI và Microsoft. Ông cũng tin rằng khoảng cách giữa Trung Quốc và Hoa Kỳ về AI không xa như công chúng nghĩ, bởi vì bản thân công nghệ hiện có không có hào. Về tương lai của AI, anh ấy có những lo lắng tương tự như Hinton, và anh ấy sẽ lo lắng rằng sự xuất hiện của AGI sẽ mang lại những thay đổi to lớn trong xã hội. Người ngoài cuộc rõ ràng, sau đây là thông tin chi tiết từ những người quan sát AI.
Tập trung vào:
1 Hai thời điểm quan trọng trong quá trình phát triển AI, một là phát hành bài báo AlexNet, cho phép cộng đồng học thuật hiểu rằng mạng lưới thần kinh có thể đạt được thành công lớn trong nhận dạng hình ảnh. Một điều nữa là việc phát hành ChatGPT, đã mở mắt cho công chúng.
2 Rất có khả năng các công ty Trung Quốc sẽ sớm bắt kịp OpenAI về mô hình ngôn ngữ, vì khoảng cách tổng thể về kiến thức, kinh phí và nguồn lực giữa hai bên không quá lớn.
3 Truyền thông thổi phồng xung quanh AI tồn tại bởi vì mọi người không biết nhiều về những hạn chế của hệ thống. GPT yếu về khả năng suy luận và dự đoán, kém xa so với mức AGI. Nhưng rủi ro của AI ở giai đoạn này là có thật.
4 Nếu AGI đến, tình trạng của con người sẽ tồi tệ hơn. Bởi vì giá trị của họ với tư cách là công nhân khi đó sẽ giảm xuống bằng không, và sẽ rẻ hơn nếu để máy móc làm tất cả những việc này hơn là thuê con người. Nhưng AI hiện tại vẫn còn cách xa mục tiêu này.
Khoảng cách giữa Trung Quốc và Hoa Kỳ không lớn, AI không có hào
Công nghệ Tencent:
Giờ đây, câu chuyện về OpenAI đã trở nên nổi bật, bạn đã viết rất nhiều về quá trình thành lập và hành trình của nó trong cuốn sách của mình. Bạn có thể nói về Sam Altman? Những phẩm chất nào đã giúp anh ấy dẫn dắt OpenAI đến vị trí như ngày hôm nay?
Cade Metz:
**Sam rất tham vọng và anh ấy giỏi thuyết phục mọi người làm những gì anh ấy muốn họ làm. Thành thật mà nói, anh ấy rất giỏi trong việc xây dựng đội ngũ và đưa họ vào một con đường nhất định. ** Nó không chỉ là về mức độ phát triển kỹ năng. Họ cần rất nhiều tiền để làm điều này. Đào tạo các loại hệ thống này tốn hàng chục triệu, nếu không muốn nói là hàng trăm triệu đô la. Tôi đã nói rằng việc phân tích tất cả văn bản trên Internet và học hỏi, cũng như để các hệ thống này tự học, mất hàng tháng trời và yêu cầu các hệ thống máy tính khổng lồ thực sự do các công ty công nghệ lớn sở hữu và kiểm soát.
Sam đã huy động được hơn 1 tỷ đô la vào khoảng năm 2019. Vì vậy, một phần tốt trong bộ kỹ năng của anh ấy là đàm phán thỏa thuận. **Đó là một thỏa thuận lớn, Sam có được số tiền anh ấy cần và sức mạnh tính toán mà anh ấy cần. Sau đó, họ đã huy động được hơn 11 tỷ đô la từ **Microsoft, với tổng số gần 13 tỷ đô la. Đó là một lý do lớn tại sao anh ấy rất quan trọng.
Công nghệ Tencent:
Bạn đã đề cập đến Microsoft, nhưng nó hoàn toàn đi sau các đối thủ của mình trong làn sóng AI vừa qua. Vậy tại sao Microsoft có thể nắm bắt cơ hội trong làn sóng AI này và hành động nhanh chóng như vậy?
Cade Metz:
Đây là một động thái thú vị của Microsoft. Họ đã từng đi sau đối thủ, nhưng họ đã nhận ra tầm quan trọng của công nghệ mà họ đang xây dựng. Trước đó, họ cũng gặp không ít khó khăn, đối thủ của ông là Google và các công ty khác có một kịch bản có thể sử dụng công nghệ này: Google lần đầu tiên triển khai mạng thần kinh trên diện rộng trên điện thoại Android và trợ lý kỹ thuật số Google Home để nhận dạng giọng nói. Vì vậy, khi bạn sử dụng những chiếc loa thông minh này trong nhà, chúng có thể trả lời các câu hỏi của bạn. Google có thể bắt đầu triển khai công nghệ này nhanh như vậy vì họ có kịch bản và phần cứng để triển khai nó. Microsoft không có kịch bản này.
Nhưng khi Microsoft cố gắng triển khai nó, họ lại gặp phải các vấn đề khác. Họ đã tung ra một chatbot có tên là Tay ở Mỹ cách đây vài năm và gần như ngay sau khi lên kệ, nó bắt đầu tạo ra một số thông điệp xúc phạm, bao gồm cả những thông điệp phân biệt chủng tộc. Microsoft chỉ có thể sớm gỡ xuống.
**Đây là một khía cạnh của câu chuyện khi công nghệ AI phát triển ở Hoa Kỳ, vì các hệ thống này đôi khi tạo ra văn bản không cần thiết có thành kiến với một số người nhất định và tạo ra ngôn từ kích động thù địch. Do đó, rất khó để các công ty lớn quyết định tung ra sản phẩm này và họ không muốn mạo hiểm. Nhưng Microsoft đã hợp tác với OpenAI, công ty đang tung ra hệ thống, để mọi người không phản ứng mạnh mẽ với những sai sót của nó như họ đã làm với Microsoft. ** Mọi người sẽ chấp nhận rằng những lỗi này đến từ một công ty nhỏ và vô danh, nhưng không phải từ một công ty nổi tiếng như Microsoft.
Công nghệ Tencent:
Theo quan sát của bạn, khoảng cách giữa Trung Quốc và Hoa Kỳ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo lớn như thế nào? Bạn nghĩ Trung Quốc có lợi thế gì về trí tuệ nhân tạo?
Cade Metz:
Trung Quốc đã làm việc này trong một thời gian. Có nhiều người và công ty hiểu công nghệ liên quan ở đây, nhưng có thể có những khó khăn. Các chip máy tính cần thiết để đào tạo các hệ thống này được sản xuất ở mức cao nhất bởi các công ty Mỹ. Bây giờ có lệnh cấm buôn bán, những con chip này không thể bán cho Trung Quốc. Đây có thể là một bất lợi.
Chúng ta sẽ xem nó diễn ra như thế nào khi xây dựng công nghệ này. **Sam Altman gần đây cho biết ông cảm thấy Trung Quốc chậm hơn hai năm. Đây là một ước tính. Tôi nghĩ rằng toàn bộ ngành công nghiệp có thể bắt kịp những gì anh ấy và công ty của anh ấy đang làm khá nhanh. Chúng tôi đã bắt đầu thấy điều đó và tôi nghĩ điều đó cũng có thể xảy ra ở Trung Quốc. **
Công nghệ Tencent:
Khoảng cách này ngày càng lớn hơn hay nhỏ hơn?
Cade Metz:
Vì lệnh cấm giao dịch, thật khó để nói. Đây là một khó khăn mà Trung Quốc phải đối mặt. Theo tôi được biết, Trung Quốc đang nỗ lực xây dựng, thiết kế và cung cấp chip, thiết bị cần thiết cho trung tâm dữ liệu.
**Cho dù ở Trung Quốc hay ở Hoa Kỳ, chúng ta sẽ phải giải quyết nhiều vai trò tiềm ẩn do xung đột thương mại như cạnh tranh. Hiện tại, người ta thường chấp nhận rằng công nghệ của OpenAI hiện đang đi trước hầu hết các đối thủ cạnh tranh. Nhưng có rất nhiều công ty khác trên thế giới có đủ kiến thức, tiền bạc và khả năng tiếp cận các nguồn lực cần thiết để thực sự cạnh tranh. **
Do đó, chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của cuộc cạnh tranh AI và vẫn còn nhiều con đường cần khám phá. Kết quả vẫn cần phải chờ xem.
Công nghệ Tencent:
Bạn đã đề cập đến Baidu trong cuốn sách của mình. Công ty Trung Quốc cũng đã bắt đầu thử nghiệm loại công nghệ AI này vào năm 2012, ở giai đoạn đầu của cuộc đua. Tại sao bạn nghĩ rằng nó đã không thể hiện sức mạnh ngày hôm nay? Bạn nghĩ những yếu tố góp phần chính cho tình trạng này là gì?
Cade Metz:
**Tôi nghĩ ý tưởng đang thúc đẩy lĩnh vực này. **Học sâu nổi tiếng trên toàn thế giới và các nhà nghiên cứu ở Trung Quốc đã xây dựng các kỹ thuật tương tự. Nhưng cũng giống như ở Hoa Kỳ, mọi người ngạc nhiên trước hiệu quả của bước đào tạo phản hồi con người mà tôi đã đề cập trước đó. **Vì vậy, họ đi sau nhiều người ở Hoa Kỳ trong việc áp dụng kỹ thuật này (đào tạo với phản hồi của con người) cho các mô hình ngôn ngữ lớn. **
Công nghệ Tencent:
Anh có nói nhiều công ty khác cũng tham gia cuộc đua này, ngoài những ông lớn như OpenAI, Google, Meta thì còn công ty nhỏ nào đáng để theo dõi không?
Cade Metz:
Có một công ty tên là Anthropic, được thành lập bởi một nhóm người đã rời OpenAI. Công ty không nổi tiếng, nhưng họ sẽ trở nên quan trọng trong lĩnh vực này. Họ đã giúp xây dựng phần lớn công nghệ hình thành ChatGPT và xây dựng chatbot của riêng họ, vẫn chưa được phát hành ra công chúng. Tôi ước tính rằng khả năng của nó sẽ tương đương với ChatGPT.
Có một công ty ở Toronto tên là Coherence cũng đang làm điều gì đó tương tự; ở Mỹ có một công ty tên là Character.AI được thành lập bởi các cựu nhân viên của Google; có một công ty khác tên là Inflection AI, được thành lập bởi một trong những người sáng lập DeepMind của. DeepMind là một phòng thí nghiệm quan trọng khác có trụ sở tại London, về cơ bản thuộc sở hữu của Google.
Công nghệ Tencent:
Đối với các công ty đang phát triển trong mảng AI, cơ hội của họ ở đâu?
Cade Metz:
Cách thức hoạt động của những lĩnh vực nhỏ này là một khi ai đó xây dựng một hệ thống được gọi là mô hình ngôn ngữ lớn, bạn có thể sử dụng nó để xây dựng tất cả các loại kỹ thuật khác. Bạn có thể xây dựng một chatbot, bạn có thể xây dựng một công cụ tìm kiếm, bạn có thể xây dựng một gia sư cá nhân. **Vì vậy, những gì OpenAI đang làm là xây dựng hệ thống cốt lõi này. Họ gọi nó là GPT-4, và sau đó họ cung cấp hệ thống này cho bất kỳ doanh nghiệp nào khác muốn sử dụng nó. Đây là một cách để tạo các ứng dụng khác.
Đó là những gì chúng ta đang bắt đầu thấy. **Tôi nghĩ bạn sẽ thấy các công ty như OpenAI cung cấp loại dịch vụ này. Mọi người đều có thể sử dụng nó để xây dựng các ứng dụng của riêng họ trên đó. **Vì vậy, tôi nghĩ rằng có đủ loại cơ hội mà các công ty có thể sử dụng dịch vụ cốt lõi này, sau đó xây dựng những thứ mới trên dịch vụ đó và bán các ứng dụng đó. Nhưng cái khó nhất là xây dựng dịch vụ cốt lõi này, và không nhiều công ty làm được điều này. Ở Hoa Kỳ, có những người khổng lồ như Google, Microsoft và Meta, và chỉ một số công ty khởi nghiệp có đủ vốn và tài năng cần thiết. Như tôi đã nói trước đây, bạn cần hàng trăm triệu đô la để xây dựng hệ thống cốt lõi này. ** Vì vậy, hiện tại rất khó để các công ty nhỏ hơn cạnh tranh với họ về việc xây dựng mô hình cơ sở. **
Nhiều người nghĩ rằng khi giá giảm và các dự án nguồn mở được cải thiện, mọi người sẽ dễ dàng xây dựng các hệ thống cốt lõi của riêng họ hơn và điều đó cuối cùng sẽ thay đổi. Nhưng tôi không chắc lắm.
Hai cột mốc trong quá trình phát triển AI: đấu giá và sự ra đời của ChatGPT
Công nghệ Tencent:
Là một tác giả AI cấp cao, về cơ bản bạn đã tập trung vào lĩnh vực học sâu trong mười năm sự nghiệp của mình và bạn đã thiết lập tất cả các vai trò quan trọng trong lĩnh vực này và tham gia vào nhiều thời điểm quyết định khác nhau ở giữa. Điều gì đã thôi thúc bạn chú ý đến lĩnh vực này?
Cade Metz:
Khoảng năm 2011 hoặc 2012, tôi tham gia Wired ở San Francisco. Đây là một trong những lĩnh vực tôi quyết định tập trung vào. Vào thời điểm đó hơn mười năm trước, có thể ngửi thấy rằng lĩnh vực này sẽ trở nên rất quan trọng. Đó là khi một vài khoảnh khắc quan trọng xảy ra khiến tôi quan tâm đến công nghệ.
Hinton là nhân vật chính của cuốn sách "Cuộc cách mạng học sâu" và tôi đã viết về sự trỗi dậy của anh ấy cũng như khái niệm chính về mạng lưới thần kinh đã thúc đẩy nhiều tiến bộ trong 10 năm qua. Cuối cùng anh ấy đã gia nhập Google vào năm 2013.
Sau này tôi mới biết rằng đây là cuộc đấu giá giữa một số công ty công nghệ lớn nhất thế giới, bao gồm Google, Microsoft và Baidu của Trung Quốc. Đó là một thời điểm quan trọng, và bạn có thể thấy điều gì đó bắt đầu xảy ra. Trong những năm qua, tôi bắt đầu mở rộng lĩnh vực này ngày càng nhiều hơn và quen biết những người như Hinton và đồng nghiệp lâu năm của anh ấy là Yann Lecun, những người cuối cùng đã tham gia Facebook và giờ là Meta, cùng với những người khác trong lĩnh vực này. Chúng tôi bắt đầu đưa tin nhiều hơn về Wired, và sau đó nó ngày càng lớn hơn. Cuối cùng, tôi quyết định viết một cuốn sách về lĩnh vực này, cuốn sách mà tôi tiếp tục viết khi chuyển từ Wired sang The New York Times.
Công nghệ Tencent:
Là một phóng viên đã theo dõi AI trong một thời gian dài, nó giống như đi qua một chu kỳ, bạn đã trải qua thời kỳ đáy trong lĩnh vực học máy. Theo bạn, điều gì đã khiến Hinton và những người khác kiên trì?
Cade Metz:
Hinton bắt đầu làm việc trên mạng lưới thần kinh vào năm 1972. Vào thời điểm đó, hầu như không ai tin rằng nó sẽ thành công, bởi vì ** toàn bộ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã từ bỏ hướng đi của mạng lưới thần kinh. Nhưng ** Hinton là một người có lý trí, người thực sự tin tưởng vào những gì mình tin tưởng, và ông kiên định với hướng đi đó.
** Đến những năm 1980, phần lớn nhờ nỗ lực của chính Hinton, công nghệ này đã đạt được một số tiến bộ lớn. Nhiều người lại bắt đầu tin vào ý tưởng này. Nhưng vào đầu những năm 90, mọi người lại bỏ cuộc, nhưng anh ấy vẫn tiếp tục làm việc và anh ấy luôn giữ thái độ kiên định của mình. ** Họ tin rằng ý tưởng này sẽ tiếp tục được cải thiện và họ đã đúng. Một phần khiến câu chuyện này trở nên thú vị là họ vẫn tiếp tục làm việc ngay cả khi đối mặt với rất nhiều sự hoài nghi, kể cả từ những đồng nghiệp thân thiết của họ.
Khoảnh khắc thực sự mở rộng tầm mắt của toàn ngành là thứ mà ngày nay được gọi là bài báo AlexNet. Bài báo nghiên cứu này, được viết bởi Hinton và hai sinh viên của ông tại Đại học Toronto, cho thấy mạng lưới thần kinh có thể đạt được thành công lớn trong nhận dạng hình ảnh, xác định các đối tượng trong ảnh như hoa, ô tô, người, động vật, v.v.
Khi bài báo được xuất bản vào năm 2012, nó đã mở mắt cho Google, Microsoft, Baidu và cuối cùng là Facebook. Chúng ta có thể thấy cuộc chiến tranh giành nhân tài này, sự vội vàng áp dụng ý tưởng này bên trong một số công ty lớn nhất hành tinh, không chỉ cho nhận dạng hình ảnh mà còn cho nhận dạng giọng nói, dịch thuật, v.v. Bài báo đó là một thời điểm quan trọng. Đó là lý do tại sao cuốn sách của tôi bắt đầu với bài báo đó,** đó là thời điểm Hinton bán đấu giá công ty của mình cho người trả giá cao nhất, và điều đó đã châm ngòi cho mọi thứ khác. **
Từ đó cho đến hôm nay, chúng tôi đã tiếp tục cải thiện. Sự thức tỉnh về nhận thức của ngành nói trên vào năm 2012 là một thời điểm quan trọng và 10 năm sau, ChatGPT đã được phát hành, đây là một thời điểm quan trọng khác. Cả hai thời điểm này đều là những bước ngoặt rất quan trọng khi chúng ta nhìn lại lịch sử của AI.
Công nghệ Tencent:
**Trong cuốn sách của mình, bạn mô tả quá trình phát triển của deep learning và các mốc quan trọng của sản phẩm như AlphaGo, Deepfake và chuỗi GPT đã khơi dậy cuộc thảo luận rộng rãi trong công chúng. Nhưng cho đến khi ChatGPT xuất hiện, mọi người mới thực sự cảm nhận được rằng cuộc cách mạng công nghiệp thực sự đang đến. Điều gì đã làm nên sự khác biệt của dòng GPT? **
Cade Metz:
Đâ là một câu hỏi tuyệt vời. Các công nghệ liên quan đến GPT và ChatGPT đã được phát triển trong một thời gian. Một số công ty đã phát triển kỹ thuật này trong 5 năm qua, với OpenAI cuối cùng đã phát triển Chat GPT và các công ty như Google, Meta (trước đây là Facebook) và Microsoft cũng bắt đầu phát triển cái gọi là mô hình ngôn ngữ lớn cách đây 5 năm.
Ý tưởng đằng sau công nghệ này là xây dựng một mạng thần kinh, một hệ thống toán học có thể học hỏi từ dữ liệu. Cung cấp cho nó nhiều văn bản nhất có thể, và nó phân tích văn bản đó, và trong quá trình phân tích văn bản đó, nó học cách tự tạo văn bản. Bằng cách phân tích các bài viết Wikipedia, các bài đăng trên blog, nhật ký trò chuyện và nhiều nội dung khác nhau trên Internet, nó đã nhận ra các mẫu trong cách chúng ta ghép các từ lại với nhau và học cách làm như vậy. Chúng tôi đã thấy công nghệ này thành hiện thực trong vài năm qua và một số hệ thống thú vị đã được phát hành.
OpenAI đã phát hành GPT-2, GPT-3, chúng đều rất ấn tượng. Chúng ta có thể thấy những hệ thống này bắt đầu tạo ra văn bản giống như con người. Nhưng chính việc phát hành ChatGPT mới thực sự khiến công chúng nhận ra điều này. Các công ty khác đã phát hành chatbot của riêng họ thậm chí hàng tháng, hàng tuần trước, như Meta (ex-Facebook) đã phát hành một chatbot trong cộng đồng khoa học, nhưng nó không những không được mọi người quan tâm mà còn bị chỉ trích chế giễu. Bởi vì nó tạo ra thông tin sai lệch và mọi người rất khó chịu về điều đó. Meta nhanh chóng gỡ nó xuống. Nhưng ngay sau đó, OpenAI đã phát hành ChatGPT trên Twitter.
** Nó trở nên phổ biến một phần là do cách nó được phát hành và một phần là do công ty đã phát hành nó. Nhưng ChatGPT cải thiện một số khía cạnh kỹ thuật chính. Bởi vì khi xây dựng những mô hình ngôn ngữ rộng lớn này được học từ khắp nơi trên internet, họ đang áp dụng phản hồi của con người cho chúng. Họ yêu cầu con người đánh giá phản hồi của chatbot. Họ có yêu cầu con người đánh giá một phản hồi là tốt không? nó có thật không Nó có hoạt động không? Họ thích hoặc không thích nó, sau đó họ đưa những xếp hạng đó trở lại hệ thống và để nó học hỏi từ những xếp hạng đó. **
Bằng cách này, họ có thể trau dồi nó đến mức hầu như mỗi khi chatbot được hỏi, nó đều tạo ra văn bản thuyết phục. Nó có thể không phải lúc nào cũng đúng và vẫn tạo ra thông tin sai lệch, nhưng ** nó giao tiếp với mọi người theo cách phản ứng nhanh mà con người thực sự sử dụng. Không chỉ với các chuyên gia trong lĩnh vực này, mà với bất kỳ ai. Điều này thực sự chiếm được trí tưởng tượng của mọi người. ** Đã có một sự thay đổi thực sự trong nhận thức về công nghệ này, không chỉ đối với những người bình thường mà còn đối với nhiều nhà nghiên cứu trong lĩnh vực công nghệ này. Sự phổ biến của ChatGPT đã mở ra một kỷ nguyên mới của loại công nghệ này và một cuộc đua mới hướng tới trí tuệ nhân tạo ngày càng ấn tượng.
Công nghệ Tencent:
Vậy theo bạn, yếu tố kỹ thuật then chốt cho sự thành công của ChatGPT chủ yếu là RLHF (Learning with Human Feedback)?
Cade Metz:
Có, nếu bạn sử dụng một số phiên bản trước đây, chẳng hạn như **GPT-3, đôi khi nó có thể gây ấn tượng khi bạn yêu cầu nó theo một cách nhất định. Ví dụ: nếu bạn yêu cầu nó phát biểu theo phong cách của Donald Trump, thì có khoảng một nửa khả năng nó sẽ tạo ra một bài phát biểu ấn tượng. Nó giống như tung xúc xắc vậy, đôi khi nó sẽ cho bạn thứ bạn muốn, đôi khi lại không. Trong trường hợp này, hệ thống không thu hút sự chú ý của những người bình thường. **Nhưng họ đã sử dụng hệ thống cơ bản này, nhưng mỗi khi hệ thống đưa ra phản hồi, họ sẽ cho người chú thích chấm điểm. Nó có thể lấy xếp hạng từ con người, xem cách họ xếp hạng những phản hồi đó và sử dụng thông tin đó để đào tạo lại hệ thống. Người chú thích đang cho GPT biết loại câu trả lời nào là tốt và loại câu trả lời nào là xấu.
Cuối cùng, OpenAI đã có một chatbot có thể trò chuyện như con người hầu như mọi lúc. Họ đặt hệ thống này trước mặt những người bình thường, và cuộc thảo luận sôi nổi này là cách mọi người phản ứng với sự xuất hiện của nó. Trên Twitter, bất kỳ ai cũng có thể sử dụng nó và mọi người thực sự phản hồi nó.
AGI còn xa, nhưng sự xuất hiện của nó sẽ thay thế mọi giá trị lao động của con người
Công nghệ Tencent:
Cách đây một thời gian, trong một cuộc phỏng vấn, Musk đã nói rằng AGI sẽ được hiện thực hóa trong vòng 5 hoặc 6 năm nữa, bạn có nghĩ rằng AGI sẽ là một mục tiêu dễ dàng không?
Cade Metz:
Thật sự rất khó để nói, và có rất nhiều tranh cãi về chủ đề này. **Chúng tôi biết rằng các hệ thống AI ngày nay không ở gần mức đó. Chúng có thể tạo ra ngôn ngữ một cách ấn tượng, nhưng chúng không thể suy luận như con người, cũng như không có ý thức chung của con người. **
Nhiều người tin rằng chúng tôi cần những cách mới để cung cấp cho họ khả năng này và các phương pháp hiện tại của chúng tôi không thể khiến họ đạt được AGI. Họ cần biết nhiều hơn về thế giới vật chất hơn là chỉ ngôn ngữ. Có rất nhiều tranh luận và bất đồng về vấn đề này, nhưng chắc chắn đó không phải là điều chúng ta cần nghĩ đến ngày nay, cũng như chúng ta chưa đủ gần với AGI.
Công nghệ Tencent:
Bạn nghĩ hệ thống hiện tại thiếu gì so với trí tuệ nhân tạo nói chung thực sự?
Cade Metz:
Khi các hệ thống này được sử dụng, có thể dễ dàng tìm thấy các lỗ hổng của AI hiện tại. Nếu bạn cố bắt chúng suy luận như con người, đôi khi chúng có thể bắt chước, nhưng hầu hết thời gian thì không.
Đây là khó khăn thực sự. **Sự khác biệt lớn nhất giữa chúng và AGI là chúng tạo ra văn bản hợp lý và thực sự có thể suy luận. **
**Những hệ thống này xử lý rất tốt những sự việc đã xảy ra trong quá khứ, nghĩa là những điều đã được ghi lại trên Internet. Nhưng họ không nói về tương lai và suy đoán về những gì có thể xảy ra. **Bạn và tôi có thể có cuộc trò chuyện này khi chúng ta nói về tương lai và suy nghĩ về những gì có thể xảy ra. Các hệ thống này không giỏi làm việc này. Họ giỏi bắt chước những gì họ đã thấy trước đây. Vì vậy, họ rất giỏi trong việc vượt qua các bài kiểm tra tiêu chuẩn. Họ làm rất tốt các bài kiểm tra như luật, khoa học cấp ba và toán đến nỗi họ nhận được rất nhiều sự cường điệu trên các phương tiện truyền thông.
**Nhưng các nghiên cứu khác đã chỉ ra rằng nếu bạn chỉ đưa cho họ những câu hỏi hoàn toàn mới, những câu hỏi được viết sau khi họ được đào tạo, thì họ cũng sẽ không thể hiện tốt. Vì vậy, trong khi họ đang trả lời tất cả các câu hỏi tiêu chuẩn này, họ không nhất thiết phải suy luận. **Những gì họ làm là lặp lại những gì đã thấy trước đó.
Công nghệ Tencent:
Về mối đe dọa của AI, như sự mờ đục, bạn đã ghi lại một đoạn thú vị của Hinton trong cuốn sách "Con người cần sống chung với vấn đề 'hộp đen', ngay cả khi bạn không thể nhìn thấy hoạt động bên trong, họ sẽ làm những gì họ phải làm to do" , nhưng gần đây Hinton đã rời Google và bạn cũng đã thực hiện một cuộc phỏng vấn với anh ấy, trong đó anh ấy bày tỏ rất nhiều lo ngại về AI. Bạn hiểu thế nào về sự thay đổi thái độ của Hinton đối với AI?
Cade Metz:
Suy nghĩ của anh ấy chắc chắn đã thay đổi. Khi tôi xuất bản cuốn sách, anh ấy nghĩ rằng rủi ro của AI là khá xa vời. Nhưng trong năm qua, anh ấy đã thay đổi quyết định khi nhìn thấy công nghệ ChatGPT mà chúng ta thấy bây giờ.
Ông nhận ra rằng theo một số cách, các hệ thống mạnh hơn bộ não con người. **Bạn và tôi không thể hiểu toàn bộ Internet, nó nằm ngoài tầm với của con người. Chúng ta không thể học hỏi từ nhiều dữ liệu này, nhưng hệ thống thì có thể. **Anh ấy lo ngại rằng chúng đang được sử dụng để truyền bá thông tin sai lệch, trong trường hợp này là văn bản không có thật, hình ảnh không có thật, video không có thật.
**Thêm vào đó, anh ấy cũng lo lắng về việc hệ thống bắt đầu lấy đi công việc của mọi người; cũng lo lắng về một số vấn đề lớn hơn, chẳng hạn như các hệ thống tự động được sử dụng trên chiến trường, được sử dụng làm vũ khí; anh ấy thậm chí còn lo lắng rằng trong một khoảng thời gian dài hơn, chúng ta sẽ mất quyền kiểm soát AI. **
Công nghệ Tencent:
Đồng nghiệp lâu năm của Hinton, Yann Lecun và các nhà khoa học AI khác gần đây đã thực sự nói rất nhiều về sự phóng đại của giới truyền thông về các khả năng và mối đe dọa của AI. Bạn có nghĩ rằng anh ấy là đúng? Phương tiện truyền thông có thể làm phức tạp những vấn đề này theo những cách nào hơn thực tế?
Cade Metz:
** Tôi nghĩ rằng các phương tiện truyền thông đã phóng đại. Khi Chat GPT lần đầu tiên được phát hành, mọi người không nhìn thấy những sai sót của nó và phải mất một thời gian dài họ mới nhận ra rằng nó tạo ra thông tin sai lệch để đánh lừa mọi người và nhiều người, bao gồm cả các nhà báo, rất khó hiểu chuyện gì đang xảy ra, vì vậy, Họ tiếp tục đánh lừa mọi người khi họ lan rộng. **Trong trường hợp này, việc thổi phồng quá mức có thể dễ dàng xảy ra.
Tất nhiên, đôi khi sự cường điệu có chủ ý xuất phát từ sự hiểu lầm, nhưng một số người cường điệu có mục đích và những người khác vô thức. Nhưng tôi nghĩ chủ yếu là do mọi người không hiểu hết những gì họ đang thấy.
Công nghệ Tencent:
Bạn nghĩ ý nghĩa lịch sử của sự bùng nổ AI hiện nay là gì? Đó có phải là sự khởi đầu của một cuộc cách mạng công nghiệp mới?
Cade Metz:
Điều đó là có thể. Tôi nghĩ rằng chúng ta sẽ tiếp tục thấy những cải tiến đối với các hệ thống này. **Họ sẽ có thể xử lý không chỉ văn bản mà cả hình ảnh. Chúng ta đã thấy phiên bản mới nhất của công nghệ do OpenAI xây dựng sẽ chụp ảnh và mô tả nội dung bên trong, trả lời các câu hỏi về ảnh đó. Điều này chưa được công khai, nhưng nó là một phần của những gì họ đã xây dựng. Nó hứa hẹn rằng sẽ ngày càng có nhiều kỹ năng tương tự như con người và tiếp tục thay đổi công việc của con người.
Vì vậy, tôi nghĩ những gì chúng ta đã thấy trong sáu tháng qua cho thấy rằng chúng ta sẽ có một sự thay đổi thực sự lớn trong vài năm tới. Sự chuyển đổi này có vẻ sẽ có ảnh hưởng sâu rộng như cuộc cách mạng công nghiệp đầu tiên. Chúng tôi vẫn đang trong giai đoạn đầu. Những điều này thường diễn ra chậm hơn mọi người nghĩ. Nhưng tôi nghĩ chúng ta đang đi theo hướng đó.
Công nghệ Tencent:
Bạn nghĩ AI sẽ định hình lại xã hội này như thế nào? Giá trị của con người ở đâu khi AGI được hiện thực hóa?
Cade Metz:
Tôi nghĩ sẽ là một tình huống khó khăn đối với con người khi thực sự có một hệ thống có thể làm bất cứ điều gì mà bộ não con người có thể làm, cái gọi là AGI.
**Nếu máy móc có thể làm mọi thứ mà con người có thể làm, thì giá trị của người công nhân sẽ giảm xuống bằng không vì sử dụng máy móc sẽ rẻ hơn so với thuê con người. Theo tôi, đây không phải là một tình huống tốt cho con người. ** Nhưng AI vẫn chưa có.
Lấy các lập trình viên máy tính làm ví dụ, ngày nay, hệ thống có thể tạo ra các chương trình máy tính và mã máy tính rất tốt, nhưng mã vẫn có thể có khuyết điểm, nó vẫn cần một lập trình viên có kinh nghiệm tiếp quản mã do họ tạo ra, chỉnh sửa và tích hợp vào. một chương trình lớn hơn, cuối cùng là xây dựng một ứng dụng. Khi các hệ thống này trở nên tốt hơn theo thời gian, chúng sẽ thay thế ngày càng nhiều những gì con người làm. Vấn đề ở giai đoạn này là AI sẽ sớm bắt đầu thay thế những lập trình viên ít kinh nghiệm hơn, những người ở dưới đáy của ngành công nghiệp lập trình viên, những người làm công việc giống như AI, viết một số mã cơ bản và giao nó cho những người có kinh nghiệm hơn. lập trình viên.người để tích hợp.
** Khi AI tiếp tục được cải thiện, máy móc chắc chắn sẽ thay đổi mọi thứ ngày càng nhiều, nhưng chúng ta không ở vào thời điểm mà AI sẽ đột ngột thay thế một số lượng lớn công việc. **
Một mối quan tâm khác của tôi là các hệ thống này có thể tạo ra văn bản và hình ảnh chân thực. Họ thậm chí đang bắt đầu tạo video một cách nhanh chóng, chúng tôi sẽ không thể phân biệt được đâu là thực và đâu là không có trên internet và chắc chắn sẽ phải thay đổi suy nghĩ của mình khi duyệt hầu hết mọi thứ trên internet. Bạn phải hỏi số đông xem họ có quyền thay đổi cách họ nghĩ nói chung hay không. **
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Phỏng vấn phóng viên AI huyền thoại Cade Metz: Không có giới hạn trong ngành và Trung Quốc sẽ sớm bắt kịp OpenAI
Tác giả | Công nghệ Tencent Hao Boyang
Tựa đề “Ba ông lớn trong Deep Learning” chắc hẳn không còn xa lạ với độc giả trong thời kỳ bùng nổ của AI. Nhưng trong số những tài năng học sâu, tiêu chí đánh giá nào được sử dụng để chọn Hinton, Yann Lecun và Yoshua Bengio là những người khổng lồ? Không có cuộc thi, tranh luận hay xếp hạng nào, danh hiệu này được xác định bởi phóng viên nổi tiếng nhất trong lĩnh vực AI, Cade Metz, từ 18 năm trước.
Với tư cách là cây viết cấp cao của tạp chí "Wired", cây viết chính của chuyên mục trí tuệ nhân tạo "New York Times" và là tác giả của "Deep Learning Revolution", Cade Metz đã phỏng vấn cơ bản tất cả các chuyên gia nổi tiếng trong lĩnh vực AI trong hơn mười năm. về kinh nghiệm làm việc, Sam Altman đã hỏi ý kiến anh ấy trước khi ra mắt ChatGPT và Hinton đã nói chuyện với anh ấy sau khi rời Google. Thông qua tiếp xúc với những nhân vật cốt lõi này, anh ấy cũng đã đi sâu vào những gã khổng lồ AI như Microsoft, Google và Meta để tìm ra những khoảnh khắc cốt lõi và bối cảnh kịch tính đằng sau các quyết định kinh doanh cốt lõi khác nhau. lần đầu tiên được tiết lộ. Cuộc đấu giá bí mật đã thay đổi tiến trình của trí tuệ nhân tạo mười năm trước.
Cuốn sách tường thuật chi tiết cuộc đấu giá diễn ra vào năm 2012 và có tác động sâu rộng đến toàn bộ ngành trí tuệ nhân tạo.
Vào tháng 12 năm 2012, Hinton, người không thể ngồi yên vì thoát vị đĩa đệm, đã ở cùng hai học trò của mình trong một tuần tại một khách sạn sòng bạc ở chân núi trượt tuyết của Lake Tahoe. Anh và công ty mới thành lập không có bất kỳ sản phẩm nào của mình đang chấp nhận các vòng đấu thầu từ các công ty nổi tiếng nhất thế giới, bao gồm Microsoft, Google, Deepmind và Baidu.
Cảnh kịch tính nhất xuất hiện khi Hinton đang đối phó với chuyến thăm bất ngờ của Yu Kai, phó trưởng khoa nghiên cứu lúc bấy giờ do Baidu cử đến. lần nào cũng thu dọn đồ đạc để cho anh đỡ đau thắt lưng cái tán dựng tạm bằng đệm sofa khiến cả hai khá bối rối. Trong một lần ghé thăm nào đó, Hinton đối mặt với chiếc ba lô bên trái của Yu Kai và đấu tranh rất lâu với các sinh viên xem có nên tìm kiếm thông tin về giá khởi điểm của Baidu hay không. Nhưng cuối cùng, nhân phẩm đã khiến họ bỏ cuộc. Cuối cùng, một tuần sau, Hinton chấp nhận lời đề nghị của Google, bán công ty vẫn còn trống rỗng cho gã khổng lồ với giá 44 triệu USD, và mở màn cho cuộc chiến AI khổng lồ.
Trong suốt sự nghiệp của mình, những cảnh đầy chi tiết và xung đột kịch tính như vậy có thể được nhìn thấy ở khắp mọi nơi. Do đó, không quá lời khi gọi ông là người quan sát sâu sắc nhất trong lĩnh vực AI.
Trong cuộc phỏng vấn này, Metz một lần nữa thể hiện kiến thức sâu rộng của mình về lĩnh vực AI, từ lịch sử và những thời điểm cốt lõi của deep learning cho đến tương lai của AI và tác động của nó đối với xã hội loài người. Ông cũng đưa ra đánh giá theo phong cách quan sát viên của mình về tình hình trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc nói riêng.
Ông tin rằng lý do tại sao Sam Altman có thể khiến OpenAI trở nên nổi bật chủ yếu là do khả năng đàm phán mạnh mẽ của nó đã góp phần vào sự hợp tác giữa OpenAI và Microsoft. Ông cũng tin rằng khoảng cách giữa Trung Quốc và Hoa Kỳ về AI không xa như công chúng nghĩ, bởi vì bản thân công nghệ hiện có không có hào. Về tương lai của AI, anh ấy có những lo lắng tương tự như Hinton, và anh ấy sẽ lo lắng rằng sự xuất hiện của AGI sẽ mang lại những thay đổi to lớn trong xã hội. Người ngoài cuộc rõ ràng, sau đây là thông tin chi tiết từ những người quan sát AI.
Khoảng cách giữa Trung Quốc và Hoa Kỳ không lớn, AI không có hào
Công nghệ Tencent:
Giờ đây, câu chuyện về OpenAI đã trở nên nổi bật, bạn đã viết rất nhiều về quá trình thành lập và hành trình của nó trong cuốn sách của mình. Bạn có thể nói về Sam Altman? Những phẩm chất nào đã giúp anh ấy dẫn dắt OpenAI đến vị trí như ngày hôm nay?
Cade Metz:
**Sam rất tham vọng và anh ấy giỏi thuyết phục mọi người làm những gì anh ấy muốn họ làm. Thành thật mà nói, anh ấy rất giỏi trong việc xây dựng đội ngũ và đưa họ vào một con đường nhất định. ** Nó không chỉ là về mức độ phát triển kỹ năng. Họ cần rất nhiều tiền để làm điều này. Đào tạo các loại hệ thống này tốn hàng chục triệu, nếu không muốn nói là hàng trăm triệu đô la. Tôi đã nói rằng việc phân tích tất cả văn bản trên Internet và học hỏi, cũng như để các hệ thống này tự học, mất hàng tháng trời và yêu cầu các hệ thống máy tính khổng lồ thực sự do các công ty công nghệ lớn sở hữu và kiểm soát.
Sam đã huy động được hơn 1 tỷ đô la vào khoảng năm 2019. Vì vậy, một phần tốt trong bộ kỹ năng của anh ấy là đàm phán thỏa thuận. **Đó là một thỏa thuận lớn, Sam có được số tiền anh ấy cần và sức mạnh tính toán mà anh ấy cần. Sau đó, họ đã huy động được hơn 11 tỷ đô la từ **Microsoft, với tổng số gần 13 tỷ đô la. Đó là một lý do lớn tại sao anh ấy rất quan trọng.
Công nghệ Tencent:
Bạn đã đề cập đến Microsoft, nhưng nó hoàn toàn đi sau các đối thủ của mình trong làn sóng AI vừa qua. Vậy tại sao Microsoft có thể nắm bắt cơ hội trong làn sóng AI này và hành động nhanh chóng như vậy?
Cade Metz:
Đây là một động thái thú vị của Microsoft. Họ đã từng đi sau đối thủ, nhưng họ đã nhận ra tầm quan trọng của công nghệ mà họ đang xây dựng. Trước đó, họ cũng gặp không ít khó khăn, đối thủ của ông là Google và các công ty khác có một kịch bản có thể sử dụng công nghệ này: Google lần đầu tiên triển khai mạng thần kinh trên diện rộng trên điện thoại Android và trợ lý kỹ thuật số Google Home để nhận dạng giọng nói. Vì vậy, khi bạn sử dụng những chiếc loa thông minh này trong nhà, chúng có thể trả lời các câu hỏi của bạn. Google có thể bắt đầu triển khai công nghệ này nhanh như vậy vì họ có kịch bản và phần cứng để triển khai nó. Microsoft không có kịch bản này.
Nhưng khi Microsoft cố gắng triển khai nó, họ lại gặp phải các vấn đề khác. Họ đã tung ra một chatbot có tên là Tay ở Mỹ cách đây vài năm và gần như ngay sau khi lên kệ, nó bắt đầu tạo ra một số thông điệp xúc phạm, bao gồm cả những thông điệp phân biệt chủng tộc. Microsoft chỉ có thể sớm gỡ xuống.
**Đây là một khía cạnh của câu chuyện khi công nghệ AI phát triển ở Hoa Kỳ, vì các hệ thống này đôi khi tạo ra văn bản không cần thiết có thành kiến với một số người nhất định và tạo ra ngôn từ kích động thù địch. Do đó, rất khó để các công ty lớn quyết định tung ra sản phẩm này và họ không muốn mạo hiểm. Nhưng Microsoft đã hợp tác với OpenAI, công ty đang tung ra hệ thống, để mọi người không phản ứng mạnh mẽ với những sai sót của nó như họ đã làm với Microsoft. ** Mọi người sẽ chấp nhận rằng những lỗi này đến từ một công ty nhỏ và vô danh, nhưng không phải từ một công ty nổi tiếng như Microsoft.
Công nghệ Tencent:
Theo quan sát của bạn, khoảng cách giữa Trung Quốc và Hoa Kỳ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo lớn như thế nào? Bạn nghĩ Trung Quốc có lợi thế gì về trí tuệ nhân tạo?
Cade Metz:
Trung Quốc đã làm việc này trong một thời gian. Có nhiều người và công ty hiểu công nghệ liên quan ở đây, nhưng có thể có những khó khăn. Các chip máy tính cần thiết để đào tạo các hệ thống này được sản xuất ở mức cao nhất bởi các công ty Mỹ. Bây giờ có lệnh cấm buôn bán, những con chip này không thể bán cho Trung Quốc. Đây có thể là một bất lợi.
Chúng ta sẽ xem nó diễn ra như thế nào khi xây dựng công nghệ này. **Sam Altman gần đây cho biết ông cảm thấy Trung Quốc chậm hơn hai năm. Đây là một ước tính. Tôi nghĩ rằng toàn bộ ngành công nghiệp có thể bắt kịp những gì anh ấy và công ty của anh ấy đang làm khá nhanh. Chúng tôi đã bắt đầu thấy điều đó và tôi nghĩ điều đó cũng có thể xảy ra ở Trung Quốc. **
Công nghệ Tencent:
Khoảng cách này ngày càng lớn hơn hay nhỏ hơn?
Cade Metz:
Vì lệnh cấm giao dịch, thật khó để nói. Đây là một khó khăn mà Trung Quốc phải đối mặt. Theo tôi được biết, Trung Quốc đang nỗ lực xây dựng, thiết kế và cung cấp chip, thiết bị cần thiết cho trung tâm dữ liệu.
**Cho dù ở Trung Quốc hay ở Hoa Kỳ, chúng ta sẽ phải giải quyết nhiều vai trò tiềm ẩn do xung đột thương mại như cạnh tranh. Hiện tại, người ta thường chấp nhận rằng công nghệ của OpenAI hiện đang đi trước hầu hết các đối thủ cạnh tranh. Nhưng có rất nhiều công ty khác trên thế giới có đủ kiến thức, tiền bạc và khả năng tiếp cận các nguồn lực cần thiết để thực sự cạnh tranh. **
Do đó, chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của cuộc cạnh tranh AI và vẫn còn nhiều con đường cần khám phá. Kết quả vẫn cần phải chờ xem.
Công nghệ Tencent:
Bạn đã đề cập đến Baidu trong cuốn sách của mình. Công ty Trung Quốc cũng đã bắt đầu thử nghiệm loại công nghệ AI này vào năm 2012, ở giai đoạn đầu của cuộc đua. Tại sao bạn nghĩ rằng nó đã không thể hiện sức mạnh ngày hôm nay? Bạn nghĩ những yếu tố góp phần chính cho tình trạng này là gì?
Cade Metz:
**Tôi nghĩ ý tưởng đang thúc đẩy lĩnh vực này. **Học sâu nổi tiếng trên toàn thế giới và các nhà nghiên cứu ở Trung Quốc đã xây dựng các kỹ thuật tương tự. Nhưng cũng giống như ở Hoa Kỳ, mọi người ngạc nhiên trước hiệu quả của bước đào tạo phản hồi con người mà tôi đã đề cập trước đó. **Vì vậy, họ đi sau nhiều người ở Hoa Kỳ trong việc áp dụng kỹ thuật này (đào tạo với phản hồi của con người) cho các mô hình ngôn ngữ lớn. **
Công nghệ Tencent:
Anh có nói nhiều công ty khác cũng tham gia cuộc đua này, ngoài những ông lớn như OpenAI, Google, Meta thì còn công ty nhỏ nào đáng để theo dõi không?
Cade Metz:
Có một công ty tên là Anthropic, được thành lập bởi một nhóm người đã rời OpenAI. Công ty không nổi tiếng, nhưng họ sẽ trở nên quan trọng trong lĩnh vực này. Họ đã giúp xây dựng phần lớn công nghệ hình thành ChatGPT và xây dựng chatbot của riêng họ, vẫn chưa được phát hành ra công chúng. Tôi ước tính rằng khả năng của nó sẽ tương đương với ChatGPT.
Có một công ty ở Toronto tên là Coherence cũng đang làm điều gì đó tương tự; ở Mỹ có một công ty tên là Character.AI được thành lập bởi các cựu nhân viên của Google; có một công ty khác tên là Inflection AI, được thành lập bởi một trong những người sáng lập DeepMind của. DeepMind là một phòng thí nghiệm quan trọng khác có trụ sở tại London, về cơ bản thuộc sở hữu của Google.
Công nghệ Tencent:
Đối với các công ty đang phát triển trong mảng AI, cơ hội của họ ở đâu?
Cade Metz:
Cách thức hoạt động của những lĩnh vực nhỏ này là một khi ai đó xây dựng một hệ thống được gọi là mô hình ngôn ngữ lớn, bạn có thể sử dụng nó để xây dựng tất cả các loại kỹ thuật khác. Bạn có thể xây dựng một chatbot, bạn có thể xây dựng một công cụ tìm kiếm, bạn có thể xây dựng một gia sư cá nhân. **Vì vậy, những gì OpenAI đang làm là xây dựng hệ thống cốt lõi này. Họ gọi nó là GPT-4, và sau đó họ cung cấp hệ thống này cho bất kỳ doanh nghiệp nào khác muốn sử dụng nó. Đây là một cách để tạo các ứng dụng khác.
Đó là những gì chúng ta đang bắt đầu thấy. **Tôi nghĩ bạn sẽ thấy các công ty như OpenAI cung cấp loại dịch vụ này. Mọi người đều có thể sử dụng nó để xây dựng các ứng dụng của riêng họ trên đó. **Vì vậy, tôi nghĩ rằng có đủ loại cơ hội mà các công ty có thể sử dụng dịch vụ cốt lõi này, sau đó xây dựng những thứ mới trên dịch vụ đó và bán các ứng dụng đó. Nhưng cái khó nhất là xây dựng dịch vụ cốt lõi này, và không nhiều công ty làm được điều này. Ở Hoa Kỳ, có những người khổng lồ như Google, Microsoft và Meta, và chỉ một số công ty khởi nghiệp có đủ vốn và tài năng cần thiết. Như tôi đã nói trước đây, bạn cần hàng trăm triệu đô la để xây dựng hệ thống cốt lõi này. ** Vì vậy, hiện tại rất khó để các công ty nhỏ hơn cạnh tranh với họ về việc xây dựng mô hình cơ sở. **
Nhiều người nghĩ rằng khi giá giảm và các dự án nguồn mở được cải thiện, mọi người sẽ dễ dàng xây dựng các hệ thống cốt lõi của riêng họ hơn và điều đó cuối cùng sẽ thay đổi. Nhưng tôi không chắc lắm.
Hai cột mốc trong quá trình phát triển AI: đấu giá và sự ra đời của ChatGPT
Công nghệ Tencent:
Là một tác giả AI cấp cao, về cơ bản bạn đã tập trung vào lĩnh vực học sâu trong mười năm sự nghiệp của mình và bạn đã thiết lập tất cả các vai trò quan trọng trong lĩnh vực này và tham gia vào nhiều thời điểm quyết định khác nhau ở giữa. Điều gì đã thôi thúc bạn chú ý đến lĩnh vực này?
Cade Metz:
Khoảng năm 2011 hoặc 2012, tôi tham gia Wired ở San Francisco. Đây là một trong những lĩnh vực tôi quyết định tập trung vào. Vào thời điểm đó hơn mười năm trước, có thể ngửi thấy rằng lĩnh vực này sẽ trở nên rất quan trọng. Đó là khi một vài khoảnh khắc quan trọng xảy ra khiến tôi quan tâm đến công nghệ.
Hinton là nhân vật chính của cuốn sách "Cuộc cách mạng học sâu" và tôi đã viết về sự trỗi dậy của anh ấy cũng như khái niệm chính về mạng lưới thần kinh đã thúc đẩy nhiều tiến bộ trong 10 năm qua. Cuối cùng anh ấy đã gia nhập Google vào năm 2013.
Sau này tôi mới biết rằng đây là cuộc đấu giá giữa một số công ty công nghệ lớn nhất thế giới, bao gồm Google, Microsoft và Baidu của Trung Quốc. Đó là một thời điểm quan trọng, và bạn có thể thấy điều gì đó bắt đầu xảy ra. Trong những năm qua, tôi bắt đầu mở rộng lĩnh vực này ngày càng nhiều hơn và quen biết những người như Hinton và đồng nghiệp lâu năm của anh ấy là Yann Lecun, những người cuối cùng đã tham gia Facebook và giờ là Meta, cùng với những người khác trong lĩnh vực này. Chúng tôi bắt đầu đưa tin nhiều hơn về Wired, và sau đó nó ngày càng lớn hơn. Cuối cùng, tôi quyết định viết một cuốn sách về lĩnh vực này, cuốn sách mà tôi tiếp tục viết khi chuyển từ Wired sang The New York Times.
Công nghệ Tencent:
Là một phóng viên đã theo dõi AI trong một thời gian dài, nó giống như đi qua một chu kỳ, bạn đã trải qua thời kỳ đáy trong lĩnh vực học máy. Theo bạn, điều gì đã khiến Hinton và những người khác kiên trì?
Cade Metz:
Hinton bắt đầu làm việc trên mạng lưới thần kinh vào năm 1972. Vào thời điểm đó, hầu như không ai tin rằng nó sẽ thành công, bởi vì ** toàn bộ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã từ bỏ hướng đi của mạng lưới thần kinh. Nhưng ** Hinton là một người có lý trí, người thực sự tin tưởng vào những gì mình tin tưởng, và ông kiên định với hướng đi đó.
** Đến những năm 1980, phần lớn nhờ nỗ lực của chính Hinton, công nghệ này đã đạt được một số tiến bộ lớn. Nhiều người lại bắt đầu tin vào ý tưởng này. Nhưng vào đầu những năm 90, mọi người lại bỏ cuộc, nhưng anh ấy vẫn tiếp tục làm việc và anh ấy luôn giữ thái độ kiên định của mình. ** Họ tin rằng ý tưởng này sẽ tiếp tục được cải thiện và họ đã đúng. Một phần khiến câu chuyện này trở nên thú vị là họ vẫn tiếp tục làm việc ngay cả khi đối mặt với rất nhiều sự hoài nghi, kể cả từ những đồng nghiệp thân thiết của họ.
Khoảnh khắc thực sự mở rộng tầm mắt của toàn ngành là thứ mà ngày nay được gọi là bài báo AlexNet. Bài báo nghiên cứu này, được viết bởi Hinton và hai sinh viên của ông tại Đại học Toronto, cho thấy mạng lưới thần kinh có thể đạt được thành công lớn trong nhận dạng hình ảnh, xác định các đối tượng trong ảnh như hoa, ô tô, người, động vật, v.v.
Khi bài báo được xuất bản vào năm 2012, nó đã mở mắt cho Google, Microsoft, Baidu và cuối cùng là Facebook. Chúng ta có thể thấy cuộc chiến tranh giành nhân tài này, sự vội vàng áp dụng ý tưởng này bên trong một số công ty lớn nhất hành tinh, không chỉ cho nhận dạng hình ảnh mà còn cho nhận dạng giọng nói, dịch thuật, v.v. Bài báo đó là một thời điểm quan trọng. Đó là lý do tại sao cuốn sách của tôi bắt đầu với bài báo đó,** đó là thời điểm Hinton bán đấu giá công ty của mình cho người trả giá cao nhất, và điều đó đã châm ngòi cho mọi thứ khác. **
Từ đó cho đến hôm nay, chúng tôi đã tiếp tục cải thiện. Sự thức tỉnh về nhận thức của ngành nói trên vào năm 2012 là một thời điểm quan trọng và 10 năm sau, ChatGPT đã được phát hành, đây là một thời điểm quan trọng khác. Cả hai thời điểm này đều là những bước ngoặt rất quan trọng khi chúng ta nhìn lại lịch sử của AI.
Công nghệ Tencent:
**Trong cuốn sách của mình, bạn mô tả quá trình phát triển của deep learning và các mốc quan trọng của sản phẩm như AlphaGo, Deepfake và chuỗi GPT đã khơi dậy cuộc thảo luận rộng rãi trong công chúng. Nhưng cho đến khi ChatGPT xuất hiện, mọi người mới thực sự cảm nhận được rằng cuộc cách mạng công nghiệp thực sự đang đến. Điều gì đã làm nên sự khác biệt của dòng GPT? **
Cade Metz:
Đâ là một câu hỏi tuyệt vời. Các công nghệ liên quan đến GPT và ChatGPT đã được phát triển trong một thời gian. Một số công ty đã phát triển kỹ thuật này trong 5 năm qua, với OpenAI cuối cùng đã phát triển Chat GPT và các công ty như Google, Meta (trước đây là Facebook) và Microsoft cũng bắt đầu phát triển cái gọi là mô hình ngôn ngữ lớn cách đây 5 năm.
Ý tưởng đằng sau công nghệ này là xây dựng một mạng thần kinh, một hệ thống toán học có thể học hỏi từ dữ liệu. Cung cấp cho nó nhiều văn bản nhất có thể, và nó phân tích văn bản đó, và trong quá trình phân tích văn bản đó, nó học cách tự tạo văn bản. Bằng cách phân tích các bài viết Wikipedia, các bài đăng trên blog, nhật ký trò chuyện và nhiều nội dung khác nhau trên Internet, nó đã nhận ra các mẫu trong cách chúng ta ghép các từ lại với nhau và học cách làm như vậy. Chúng tôi đã thấy công nghệ này thành hiện thực trong vài năm qua và một số hệ thống thú vị đã được phát hành.
OpenAI đã phát hành GPT-2, GPT-3, chúng đều rất ấn tượng. Chúng ta có thể thấy những hệ thống này bắt đầu tạo ra văn bản giống như con người. Nhưng chính việc phát hành ChatGPT mới thực sự khiến công chúng nhận ra điều này. Các công ty khác đã phát hành chatbot của riêng họ thậm chí hàng tháng, hàng tuần trước, như Meta (ex-Facebook) đã phát hành một chatbot trong cộng đồng khoa học, nhưng nó không những không được mọi người quan tâm mà còn bị chỉ trích chế giễu. Bởi vì nó tạo ra thông tin sai lệch và mọi người rất khó chịu về điều đó. Meta nhanh chóng gỡ nó xuống. Nhưng ngay sau đó, OpenAI đã phát hành ChatGPT trên Twitter.
** Nó trở nên phổ biến một phần là do cách nó được phát hành và một phần là do công ty đã phát hành nó. Nhưng ChatGPT cải thiện một số khía cạnh kỹ thuật chính. Bởi vì khi xây dựng những mô hình ngôn ngữ rộng lớn này được học từ khắp nơi trên internet, họ đang áp dụng phản hồi của con người cho chúng. Họ yêu cầu con người đánh giá phản hồi của chatbot. Họ có yêu cầu con người đánh giá một phản hồi là tốt không? nó có thật không Nó có hoạt động không? Họ thích hoặc không thích nó, sau đó họ đưa những xếp hạng đó trở lại hệ thống và để nó học hỏi từ những xếp hạng đó. **
Bằng cách này, họ có thể trau dồi nó đến mức hầu như mỗi khi chatbot được hỏi, nó đều tạo ra văn bản thuyết phục. Nó có thể không phải lúc nào cũng đúng và vẫn tạo ra thông tin sai lệch, nhưng ** nó giao tiếp với mọi người theo cách phản ứng nhanh mà con người thực sự sử dụng. Không chỉ với các chuyên gia trong lĩnh vực này, mà với bất kỳ ai. Điều này thực sự chiếm được trí tưởng tượng của mọi người. ** Đã có một sự thay đổi thực sự trong nhận thức về công nghệ này, không chỉ đối với những người bình thường mà còn đối với nhiều nhà nghiên cứu trong lĩnh vực công nghệ này. Sự phổ biến của ChatGPT đã mở ra một kỷ nguyên mới của loại công nghệ này và một cuộc đua mới hướng tới trí tuệ nhân tạo ngày càng ấn tượng.
Công nghệ Tencent:
Vậy theo bạn, yếu tố kỹ thuật then chốt cho sự thành công của ChatGPT chủ yếu là RLHF (Learning with Human Feedback)?
Cade Metz:
Có, nếu bạn sử dụng một số phiên bản trước đây, chẳng hạn như **GPT-3, đôi khi nó có thể gây ấn tượng khi bạn yêu cầu nó theo một cách nhất định. Ví dụ: nếu bạn yêu cầu nó phát biểu theo phong cách của Donald Trump, thì có khoảng một nửa khả năng nó sẽ tạo ra một bài phát biểu ấn tượng. Nó giống như tung xúc xắc vậy, đôi khi nó sẽ cho bạn thứ bạn muốn, đôi khi lại không. Trong trường hợp này, hệ thống không thu hút sự chú ý của những người bình thường. **Nhưng họ đã sử dụng hệ thống cơ bản này, nhưng mỗi khi hệ thống đưa ra phản hồi, họ sẽ cho người chú thích chấm điểm. Nó có thể lấy xếp hạng từ con người, xem cách họ xếp hạng những phản hồi đó và sử dụng thông tin đó để đào tạo lại hệ thống. Người chú thích đang cho GPT biết loại câu trả lời nào là tốt và loại câu trả lời nào là xấu.
Cuối cùng, OpenAI đã có một chatbot có thể trò chuyện như con người hầu như mọi lúc. Họ đặt hệ thống này trước mặt những người bình thường, và cuộc thảo luận sôi nổi này là cách mọi người phản ứng với sự xuất hiện của nó. Trên Twitter, bất kỳ ai cũng có thể sử dụng nó và mọi người thực sự phản hồi nó.
AGI còn xa, nhưng sự xuất hiện của nó sẽ thay thế mọi giá trị lao động của con người
Công nghệ Tencent:
Cách đây một thời gian, trong một cuộc phỏng vấn, Musk đã nói rằng AGI sẽ được hiện thực hóa trong vòng 5 hoặc 6 năm nữa, bạn có nghĩ rằng AGI sẽ là một mục tiêu dễ dàng không?
Cade Metz:
Thật sự rất khó để nói, và có rất nhiều tranh cãi về chủ đề này. **Chúng tôi biết rằng các hệ thống AI ngày nay không ở gần mức đó. Chúng có thể tạo ra ngôn ngữ một cách ấn tượng, nhưng chúng không thể suy luận như con người, cũng như không có ý thức chung của con người. **
Nhiều người tin rằng chúng tôi cần những cách mới để cung cấp cho họ khả năng này và các phương pháp hiện tại của chúng tôi không thể khiến họ đạt được AGI. Họ cần biết nhiều hơn về thế giới vật chất hơn là chỉ ngôn ngữ. Có rất nhiều tranh luận và bất đồng về vấn đề này, nhưng chắc chắn đó không phải là điều chúng ta cần nghĩ đến ngày nay, cũng như chúng ta chưa đủ gần với AGI.
Công nghệ Tencent:
Bạn nghĩ hệ thống hiện tại thiếu gì so với trí tuệ nhân tạo nói chung thực sự?
Cade Metz:
Khi các hệ thống này được sử dụng, có thể dễ dàng tìm thấy các lỗ hổng của AI hiện tại. Nếu bạn cố bắt chúng suy luận như con người, đôi khi chúng có thể bắt chước, nhưng hầu hết thời gian thì không.
Đây là khó khăn thực sự. **Sự khác biệt lớn nhất giữa chúng và AGI là chúng tạo ra văn bản hợp lý và thực sự có thể suy luận. **
**Những hệ thống này xử lý rất tốt những sự việc đã xảy ra trong quá khứ, nghĩa là những điều đã được ghi lại trên Internet. Nhưng họ không nói về tương lai và suy đoán về những gì có thể xảy ra. **Bạn và tôi có thể có cuộc trò chuyện này khi chúng ta nói về tương lai và suy nghĩ về những gì có thể xảy ra. Các hệ thống này không giỏi làm việc này. Họ giỏi bắt chước những gì họ đã thấy trước đây. Vì vậy, họ rất giỏi trong việc vượt qua các bài kiểm tra tiêu chuẩn. Họ làm rất tốt các bài kiểm tra như luật, khoa học cấp ba và toán đến nỗi họ nhận được rất nhiều sự cường điệu trên các phương tiện truyền thông.
**Nhưng các nghiên cứu khác đã chỉ ra rằng nếu bạn chỉ đưa cho họ những câu hỏi hoàn toàn mới, những câu hỏi được viết sau khi họ được đào tạo, thì họ cũng sẽ không thể hiện tốt. Vì vậy, trong khi họ đang trả lời tất cả các câu hỏi tiêu chuẩn này, họ không nhất thiết phải suy luận. **Những gì họ làm là lặp lại những gì đã thấy trước đó.
Công nghệ Tencent:
Về mối đe dọa của AI, như sự mờ đục, bạn đã ghi lại một đoạn thú vị của Hinton trong cuốn sách "Con người cần sống chung với vấn đề 'hộp đen', ngay cả khi bạn không thể nhìn thấy hoạt động bên trong, họ sẽ làm những gì họ phải làm to do" , nhưng gần đây Hinton đã rời Google và bạn cũng đã thực hiện một cuộc phỏng vấn với anh ấy, trong đó anh ấy bày tỏ rất nhiều lo ngại về AI. Bạn hiểu thế nào về sự thay đổi thái độ của Hinton đối với AI?
Cade Metz:
Suy nghĩ của anh ấy chắc chắn đã thay đổi. Khi tôi xuất bản cuốn sách, anh ấy nghĩ rằng rủi ro của AI là khá xa vời. Nhưng trong năm qua, anh ấy đã thay đổi quyết định khi nhìn thấy công nghệ ChatGPT mà chúng ta thấy bây giờ.
Ông nhận ra rằng theo một số cách, các hệ thống mạnh hơn bộ não con người. **Bạn và tôi không thể hiểu toàn bộ Internet, nó nằm ngoài tầm với của con người. Chúng ta không thể học hỏi từ nhiều dữ liệu này, nhưng hệ thống thì có thể. **Anh ấy lo ngại rằng chúng đang được sử dụng để truyền bá thông tin sai lệch, trong trường hợp này là văn bản không có thật, hình ảnh không có thật, video không có thật.
**Thêm vào đó, anh ấy cũng lo lắng về việc hệ thống bắt đầu lấy đi công việc của mọi người; cũng lo lắng về một số vấn đề lớn hơn, chẳng hạn như các hệ thống tự động được sử dụng trên chiến trường, được sử dụng làm vũ khí; anh ấy thậm chí còn lo lắng rằng trong một khoảng thời gian dài hơn, chúng ta sẽ mất quyền kiểm soát AI. **
Công nghệ Tencent:
Đồng nghiệp lâu năm của Hinton, Yann Lecun và các nhà khoa học AI khác gần đây đã thực sự nói rất nhiều về sự phóng đại của giới truyền thông về các khả năng và mối đe dọa của AI. Bạn có nghĩ rằng anh ấy là đúng? Phương tiện truyền thông có thể làm phức tạp những vấn đề này theo những cách nào hơn thực tế?
Cade Metz:
** Tôi nghĩ rằng các phương tiện truyền thông đã phóng đại. Khi Chat GPT lần đầu tiên được phát hành, mọi người không nhìn thấy những sai sót của nó và phải mất một thời gian dài họ mới nhận ra rằng nó tạo ra thông tin sai lệch để đánh lừa mọi người và nhiều người, bao gồm cả các nhà báo, rất khó hiểu chuyện gì đang xảy ra, vì vậy, Họ tiếp tục đánh lừa mọi người khi họ lan rộng. **Trong trường hợp này, việc thổi phồng quá mức có thể dễ dàng xảy ra.
Tất nhiên, đôi khi sự cường điệu có chủ ý xuất phát từ sự hiểu lầm, nhưng một số người cường điệu có mục đích và những người khác vô thức. Nhưng tôi nghĩ chủ yếu là do mọi người không hiểu hết những gì họ đang thấy.
Công nghệ Tencent:
Bạn nghĩ ý nghĩa lịch sử của sự bùng nổ AI hiện nay là gì? Đó có phải là sự khởi đầu của một cuộc cách mạng công nghiệp mới?
Cade Metz:
Điều đó là có thể. Tôi nghĩ rằng chúng ta sẽ tiếp tục thấy những cải tiến đối với các hệ thống này. **Họ sẽ có thể xử lý không chỉ văn bản mà cả hình ảnh. Chúng ta đã thấy phiên bản mới nhất của công nghệ do OpenAI xây dựng sẽ chụp ảnh và mô tả nội dung bên trong, trả lời các câu hỏi về ảnh đó. Điều này chưa được công khai, nhưng nó là một phần của những gì họ đã xây dựng. Nó hứa hẹn rằng sẽ ngày càng có nhiều kỹ năng tương tự như con người và tiếp tục thay đổi công việc của con người.
Vì vậy, tôi nghĩ những gì chúng ta đã thấy trong sáu tháng qua cho thấy rằng chúng ta sẽ có một sự thay đổi thực sự lớn trong vài năm tới. Sự chuyển đổi này có vẻ sẽ có ảnh hưởng sâu rộng như cuộc cách mạng công nghiệp đầu tiên. Chúng tôi vẫn đang trong giai đoạn đầu. Những điều này thường diễn ra chậm hơn mọi người nghĩ. Nhưng tôi nghĩ chúng ta đang đi theo hướng đó.
Công nghệ Tencent:
Bạn nghĩ AI sẽ định hình lại xã hội này như thế nào? Giá trị của con người ở đâu khi AGI được hiện thực hóa?
Cade Metz:
Tôi nghĩ sẽ là một tình huống khó khăn đối với con người khi thực sự có một hệ thống có thể làm bất cứ điều gì mà bộ não con người có thể làm, cái gọi là AGI.
**Nếu máy móc có thể làm mọi thứ mà con người có thể làm, thì giá trị của người công nhân sẽ giảm xuống bằng không vì sử dụng máy móc sẽ rẻ hơn so với thuê con người. Theo tôi, đây không phải là một tình huống tốt cho con người. ** Nhưng AI vẫn chưa có.
Lấy các lập trình viên máy tính làm ví dụ, ngày nay, hệ thống có thể tạo ra các chương trình máy tính và mã máy tính rất tốt, nhưng mã vẫn có thể có khuyết điểm, nó vẫn cần một lập trình viên có kinh nghiệm tiếp quản mã do họ tạo ra, chỉnh sửa và tích hợp vào. một chương trình lớn hơn, cuối cùng là xây dựng một ứng dụng. Khi các hệ thống này trở nên tốt hơn theo thời gian, chúng sẽ thay thế ngày càng nhiều những gì con người làm. Vấn đề ở giai đoạn này là AI sẽ sớm bắt đầu thay thế những lập trình viên ít kinh nghiệm hơn, những người ở dưới đáy của ngành công nghiệp lập trình viên, những người làm công việc giống như AI, viết một số mã cơ bản và giao nó cho những người có kinh nghiệm hơn. lập trình viên.người để tích hợp.
** Khi AI tiếp tục được cải thiện, máy móc chắc chắn sẽ thay đổi mọi thứ ngày càng nhiều, nhưng chúng ta không ở vào thời điểm mà AI sẽ đột ngột thay thế một số lượng lớn công việc. **
Một mối quan tâm khác của tôi là các hệ thống này có thể tạo ra văn bản và hình ảnh chân thực. Họ thậm chí đang bắt đầu tạo video một cách nhanh chóng, chúng tôi sẽ không thể phân biệt được đâu là thực và đâu là không có trên internet và chắc chắn sẽ phải thay đổi suy nghĩ của mình khi duyệt hầu hết mọi thứ trên internet. Bạn phải hỏi số đông xem họ có quyền thay đổi cách họ nghĩ nói chung hay không. **