Cuộc Khủng Hoảng Dữ Liệu và Sự Trỗi Dậy của Dữ Liệu Giả trong Lĩnh Vực AI

Cuộc Khủng Hoảng Dữ Liệu và Sự Trỗi Dậy của Dữ Liệu Giả trong Lĩnh Vực AI

1. Cạn Kiệt Nguồn Dữ Liệu Thực: Nỗi Lo Của Các Ông Lớn Công Nghệ
2. Dữ Liệu Tổng Hợp: Giải Pháp Hay Vấn Nạn?
3. Hạn Chế Của Dữ Liệu Tổng Hợp và Nguy Cơ Habsburg AI
4. Tương Lai Nào Cho AI: Dữ Liệu Lai và Những Tiếp Cận Mới

Ngành công nghiệp AI đang đứng trước một thách thức lớn: Nguồn dữ liệu thực, vốn là yếu tố sống còn để huấn luyện các mô hình AI ngày càng thông minh hơn, đang dần cạn kiệt.

1. Cạn Kiệt Nguồn Dữ Liệu Thực: Nỗi Lo Của Các Ông Lớn Công Nghệ

Trong nhiều năm qua, các ông lớn công nghệ như OpenAI và Google đã thu thập dữ liệu từ internet để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nền tảng cho các công cụ và tính năng AI của họ. Các LLM này tiêu hóa lượng lớn văn bản, video và các dữ liệu trực tuyến khác do con người tạo ra trong nhiều thế kỷ.

Tuy nhiên, nguồn cung dữ liệu thực, do con người tạo ra đang cạn kiệt dần. Công ty nghiên cứu Epoch AI dự đoán dữ liệu văn bản có thể cạn kiệt vào năm 2028. Các công ty đã khai thác mọi ngóc ngách của internet để tìm kiếm dữ liệu huấn luyện, đôi khi vi phạm chính sách của họ, đang phải đối mặt với những hạn chế ngày càng tăng đối với dữ liệu còn lại.

2. Dữ Liệu Tổng Hợp: Giải Pháp Hay Vấn Nạn?

Trước tình hình đó, dữ liệu tổng hợp, hay còn gọi là dữ liệu giả, được xem là một giải pháp thay thế đầy tiềm năng. Thay vì được lấy từ thế giới thực, dữ liệu tổng hợp được tạo ra bởi các hệ thống AI đã được huấn luyện trên dữ liệu thực.

Những người ủng hộ dữ liệu tổng hợp đưa ra nhiều lý do cho việc sử dụng nó. Dữ liệu do con người tạo ra thường lộn xộn, đòi hỏi các nhà nghiên cứu phải mất nhiều thời gian và công sức để làm sạch và dán nhãn trước khi sử dụng. Trong khi đó, dữ liệu tổng hợp có thể lấp đầy những lỗ hổng mà dữ liệu của con người không thể. Ví dụ, Meta đã sử dụng dữ liệu tổng hợp để cải thiện hiệu suất của Llama 3.1 trong việc lập trình và giải toán.

3. Hạn Chế Của Dữ Liệu Tổng Hợp và Nguy Cơ Habsburg AI

Tuy nhiên, dữ liệu tổng hợp cũng tiềm ẩn những hạn chế nghiêm trọng. Nghiên cứu cho thấy việc sử dụng dữ liệu tổng hợp một cách bừa bãi trong huấn luyện mô hình có thể gây ra những khiếm khuyết không thể đảo ngược, được gọi là sụp đổ mô hình.

Jathan Sadowski, một nhà nghiên cứu cấp cao tại Đại học Monash, đã đặt ra thuật ngữ Habsburg AI để chỉ hiện tượng này. Giống như triều đại Habsburg của Áo được cho là đã tự hủy hoại do hôn nhân cận huyết, các mô hình AI được huấn luyện quá nhiều trên dữ liệu do AI tạo ra có thể bị đột biến và suy thoái.

4. Tương Lai Nào Cho AI: Dữ Liệu Lai và Những Tiếp Cận Mới

Câu hỏi đặt ra là liệu có giải pháp nào để khắc phục những hạn chế của dữ liệu tổng hợp hay không. Một số công ty đang đặt cược vào tương lai của dữ liệu lai, kết hợp cả dữ liệu tổng hợp và dữ liệu thực để ngăn chặn mô hình bị lệch hướng.

Bên cạnh đó, các nhà nghiên cứu cũng đang tìm kiếm những cách tiếp cận mới, chẳng hạn như phương pháp kết hợp giữa mạng nơ-ron và logic biểu tượng, được sử dụng trong hệ thống AI AlphaGeometry của Google DeepMind.

Sự kết hợp giữa dữ liệu lai và các phương pháp tiếp cận mới được kỳ vọng sẽ giúp giải quyết cuộc khủng hoảng dữ liệu và thúc đẩy sự phát triển của AI trong tương lai.

`