Nghiên cứu và Phát triển
Sự Tăng Trưởng Vượt Bậc trong Các Ấn Phẩm
Sự quan tâm và sản lượng học thuật trong lĩnh vực AI đã chứng kiến sự tăng trưởng chưa từng có. Trong thập kỷ từ 2013 đến 2023, số lượng ấn phẩm khoa học liên quan đến AI đã tăng hơn gấp đôi, từ 102.000 lên con số ấn tượng 242.000. Hơn nữa, sự nổi bật của AI trong khoa học máy tính đã tăng vọt, chiếm 41,8% tổng số ấn phẩm trong lĩnh vực này, so với chỉ 21,6% một thập kỷ trước. Sự mở rộng đáng kể này cho thấy tầm quan trọng ngày càng tăng và sự tích hợp của AI trong nhiều ngành khoa học khác nhau.
Sự Gia Tăng Đột Biến của Bằng Sáng Chế
Số lượng bằng sáng chế liên quan đến AI đã tăng vọt, làm nổi bật sự đổi mới và mối quan tâm thương mại trong lĩnh vực này. Năm 2010, có 3.833 bằng sáng chế AI được đăng ký trên toàn thế giới; đến năm 2023, con số này đã tăng lên 122.511, đánh dấu mức tăng đáng kinh ngạc gấp 32 lần. Chỉ riêng năm ngoái đã chứng kiến mức tăng trưởng 29,6% về bằng sáng chế AI, nhấn mạnh tốc độ phát triển công nghệ nhanh chóng và động lực để bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ trong lĩnh vực cạnh tranh này.
Các Quốc Gia Dẫn Đầu Toàn Cầu về Bằng Sáng Chế AI
Trung Quốc thống trị bức tranh bằng sáng chế AI toàn cầu, nắm giữ 69,7% tổng số bằng sáng chế AI. Sự thống trị này nhấn mạnh sự tập trung chiến lược và đầu tư của Trung Quốc vào các công nghệ AI. Mặc dù Trung Quốc dẫn đầu về số lượng tuyệt đối, Hàn Quốc và Luxembourg nổi bật về bằng sáng chế AI trên đầu người, thể hiện cam kết của họ trong việc thúc đẩy đổi mới AI trong dân số của họ.
Những Tiến Bộ trong Công Nghệ Chip AI
Công nghệ chip AI đang phát triển nhanh chóng, với tốc độ chip tăng 43% hàng năm, tăng gấp đôi hiệu quả sau mỗi 1,9 năm. Tốc độ cải thiện này biểu thị sự theo đuổi không ngừng sức mạnh tính toán cao hơn để hỗ trợ các mô hình AI ngày càng phức tạp. Hiệu quả năng lượng cũng đang được cải thiện, với mức tăng hàng năm là 40%, trong khi chi phí chip AI đang giảm trung bình 30% mỗi năm, giúp AI trở nên dễ tiếp cận hơn và khả thi về mặt kinh tế cho một loạt các ứng dụng.
Thu Hẹp Khoảng Cách Giữa Các Mô Hình Đóng và Mở
Khoảng cách hiệu suất giữa các mô hình AI độc quyền (đóng) và mã nguồn mở đang thu hẹp. Vào đầu năm 2024, các mô hình đóng tiên tiến như GPT-4 có lợi thế hiệu suất 8% so với các mô hình mở. Đến tháng 2 năm 2025, khoảng cách này đã giảm xuống chỉ còn 1,7%, cho thấy rằng các sáng kiến mã nguồn mở đang nhanh chóng bắt kịp về khả năng và hiệu suất.
Cuộc Đua Siêu Máy Tính
Sự cạnh tranh về khả năng siêu máy tính giữa Hoa Kỳ và Trung Quốc đang ngày càng gay gắt. Vào cuối năm 2023, các mô hình AI của Mỹ vượt trội hơn các mô hình của Trung Quốc từ 17,5-31,6% trên nhiều tiêu chuẩn khác nhau. Tuy nhiên, vào cuối năm 2024, sự khác biệt về hiệu suất này đã giảm xuống bằng không, cho thấy rằng Trung Quốc đang nhanh chóng thu hẹp khoảng cách trong sức mạnh siêu máy tính.
Hiệu Suất Kỹ Thuật
Cải Thiện Hiệu Suất Đáng Kể
Các mô hình AI đã chứng minh những cải thiện đáng kể về hiệu suất trong năm qua. Trên tiêu chuẩn MMMU (Massive Multitask Language Understanding), các mô hình AI đã cải thiện 18,8%. Hiệu suất GPQA (General-Purpose Question Answering) tăng 48,9%. Đáng chú ý nhất, SWE-bench (Software Engineering Benchmark), đo lường khả năng của AI trong việc thực hiện các nhiệm vụ phát triển phần mềm trong thế giới thực, đã chứng kiến sự cải thiện đáng kể từ 4,4% lên 71,7%.
Sự Trỗi Dậy của Các Mô Hình Nhỏ Nhưng Mạnh Mẽ
Năm 2022, mô hình PaLM, với 540 tỷ tham số, đạt điểm 60% trên tiêu chuẩn MMLU (Massive Multitask Language Understanding). Đến năm 2024, Phi-3-mini của Microsoft, chỉ với 3,8 tỷ tham số, đã đạt được hiệu suất tương đương. Kỳ tích này chứng minh rằng các mô hình nhỏ hơn có thể đạt được hiệu suất tương đương với số lượng tham số ít hơn đáng kể, thể hiện những tiến bộ trong hiệu quả và kiến trúc mô hình. Phi-3-mini đạt được mức hiệu suất tương đương với PaLM nhưng với số lượng tham số ít hơn 142 lần.
Tác Nhân Phổ Quát
Khi giải quyết các nhiệm vụ ngắn (tối đa hai giờ), các tác nhân AI hàng đầu nhanh hơn con người gấp bốn lần. Tuy nhiên, khi thời gian nhiệm vụ kéo dài đến 32 giờ, con người vẫn vượt trội hơn các tác nhân AI theo tỷ lệ 2:1. Sự khác biệt này làm nổi bật những hạn chế hiện tại của AI trong việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp, kéo dài đòi hỏi sự chú ý và khả năng thích ứng bền bỉ.
Đột Phá trong Tạo Video
OpenAI (SORA), Stability AI (Stable Video Diffusion 3D/4D), Meta (Movie Gen) và Google DeepMind (Veo 2) hiện có khả năng tạo nội dung video chất lượng cao. Những tiến bộ này thể hiện một cột mốc quan trọng trong khả năng tạo ra các phương tiện trực quan thực tế và hấp dẫn của AI.
Robot Hình Người
Figure AI đã ra mắt robot hình người được thiết kế để làm việc trong môi trường nhà kho. Việc triển khai này đại diện cho một bước tiến quan trọng hướng tới việc tích hợp robot vào lực lượng lao động, đặc biệt là trong các ngành công nghiệp đòi hỏi lao động chân tay và các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.
Tiến Bộ trong Hiểu Biết Đa Phương Thức
Các mô hình AI đang cải thiện khả năng hiểu và suy luận về dữ liệu đa phương thức, chẳng hạn như hình ảnh và video. Độ chính xác trên các nhiệm vụ như VCR (Visual Question Answering) và MVBench (MovieBench for video understanding) đã tăng 14-15% trong năm qua. Tuy nhiên, những thách thức vẫn còn trong các lĩnh vực đòi hỏi suy luận và lập kế hoạch đa cấp, cho thấy còn nhiều dư địa để cải thiện hơn nữa.
AI Có Trách Nhiệm
Các Tiêu Chuẩn RAI
Việc phát triển các tiêu chuẩn cho AI Có Trách Nhiệm (RAI) đang đạt được sức hút, với các sáng kiến như HELM Safety và AIR-Bench nổi lên. Tuy nhiên, vẫn còn thiếu các tiêu chuẩn thống nhất để đánh giá sự an toàn, công bằng và các tác động đạo đức của các hệ thống AI.
Theo Dõi Sự Cố
Số lượng sự cố được báo cáo liên quan đến các vấn đề liên quan đến AI đã tăng lên 233 vào năm 2024, tăng 56,4% so với năm 2023. Sự gia tăng này làm nổi bật nhận thức ngày càng tăng về các rủi ro tiềm ẩn của AI và sự cần thiết của các biện pháp an toàn và hệ thống giám sát mạnh mẽ.
Quản Lý Rủi Ro và Quy Định
Một cuộc khảo sát các công ty cho thấy 64% lo ngại về sự không chính xác trong các hệ thống AI, 63% lo lắng về việc tuân thủ các quy định và 60% lo ngại về rủi ro an ninh mạng. Mặc dù có những lo ngại này, không phải tất cả các công ty đều thực hiện các biện pháp chủ động để giải quyết những thách thức này, cho thấy cần nâng cao nhận thức và hành động hơn nữa.
Phát Hiện Thiên Vị
Các mô hình AI vẫn thể hiện những thành kiến, chẳng hạn như liên kết phụ nữ với các lĩnh vực nhân văn và nam giới với vai trò lãnh đạo. Những thành kiến này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giải quyết sự công bằng và hòa nhập trong phát triển AI để ngăn chặn sự duy trì các khuôn mẫu xã hội.
Tập Trung Học Thuật
Cộng đồng học thuật ngày càng tập trung vào AI Có Trách Nhiệm, với số lượng ấn phẩm về chủ đề này tăng 28,8% từ 992 lên 1278 từ năm 2023 đến năm 2024. Sự tăng trưởng này phản ánh sự công nhận ngày càng tăng về các tác động đạo đức và xã hội của AI và cam kết phát triển các công nghệ AI có trách nhiệm và có lợi hơn.
Kinh Tế
Xu Hướng Đầu Tư
Đầu tư tư nhân vào AI đạt 252,3 tỷ đô la vào năm 2024, tăng gấp 13 lần so với năm 2014. Sự tăng vọt trong đầu tư này nhấn mạnh sự công nhận ngày càng tăng về tiềm năng kinh tế của AI và động lực để tận dụng các khả năng chuyển đổi của nó.
Đầu Tư vào AI Tạo Sinh
Tài trợ cho AI Tạo Sinh đã tăng lên 33,9 tỷ đô la, tăng 18,7% so với năm trước. AI Tạo Sinh hiện chiếm hơn 20% tổng số đầu tư tư nhân vào AI, làm nổi bật sự quan tâm sâu sắc và tăng trưởng nhanh chóng trong lĩnh vực con này.
Các Nhà Lãnh Đạo Vốn Đầu Tư Mạo Hiểm
Hoa Kỳ dẫn đầu thế giới về đầu tư vốn đầu tư mạo hiểm vào AI, với 109,1 tỷ đô la được đầu tư. Con số này lớn hơn 12 lần so với 9,3 tỷ đô la của Trung Quốc và lớn hơn 24 lần so với 4,5 tỷ đô la của Vương quốc Anh, nhấn mạnh sự thống trị của Hoa Kỳ trong đầu tư AI.
Áp Dụng AI
Việc áp dụng các công nghệ AI của các công ty đã tăng từ 55% lên 78%. Việc áp dụng AI Tạo Sinh cũng đã chứng kiến sự tăng trưởng đáng kể, tăng từ 33% lên 71%. Những con số này làm nổi bật sự tích hợp ngày càng tăng của AI vào hoạt động kinh doanh trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Lợi Ích Kinh Tế
Các công ty sử dụng AI đang báo cáo những lợi ích kinh tế đáng kể. 49% đã ghi nhận tiết kiệm chi phí trong các hoạt động dịch vụ, trong khi 71% đã thấy doanh thu tăng trưởng trong marketing và bán hàng. Những kết quả này cho thấy giá trị kinh tế hữu hình mà AI có thể cung cấp cho các doanh nghiệp.
Triển Khai Robot
Trung Quốc đã lắp đặt hơn 276.300 robot công nghiệp, chiếm 51,1% thị trường toàn cầu vào năm 2023. Việc triển khai này chứng minh cam kết của Trung Quốc đối với tự động hóa và việc sử dụng robot trong sản xuất và các ngành công nghiệp khác.
Đầu Tư vào Lĩnh Vực Năng Lượng
Microsoft đã đầu tư 1,6 tỷ đô la vào năng lượng hạt nhân để hỗ trợ nhu cầu năng lượng của khối lượng công việc AI. Google và Amazon cũng đang đầu tư vào các giải pháp năng lượng cho AI, làm nổi bật mức tiêu thụ năng lượng ngày càng tăng của các hệ thống AI và nhu cầu về các nguồn năng lượng bền vững.
Tăng Năng Suất
AI đang thu hẹp khoảng cách về năng suất giữa nhân viên có tay nghề cao và tay nghề thấp. Mức tăng hiệu quả dao động từ 10-45%, đặc biệt là trong hỗ trợ, phát triển phần mềm và các nhiệm vụ sáng tạo. Những mức tăng này cho thấy rằng AI có thể tăng cường khả năng của con người và cải thiện năng suất tổng thể của lực lượng lao động.
Khoa Học và Y Học
LLM trong Môi Trường Lâm Sàng
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang cho thấy nhiều hứa hẹn trong môi trường lâm sàng. Mô hình o1 đạt điểm 96% trong bài kiểm tra MedQA, đánh giá khả năng trả lời các câu hỏi y tế, thể hiện mức cải thiện 28,4% kể từ năm 2022.
Tiến Bộ Kỹ Thuật Protein
Các mô hình như ESM3 (Evolutionary Scale Modeling v3) và AlphaFold 3 (mô hình cấu trúc của các phân tử) đã đạt được độ chính xác chưa từng có trong dự đoán cấu trúc protein. Những tiến bộ này đang cho phép những đột phá mới trong khám phá thuốc và công nghệ sinh học.
Khả Năng Chẩn Đoán
GPT-4 đã chứng minh khả năng chẩn đoán các trường hợp y tế phức tạp tốt hơn bác sĩ trong một số trường hợp. Tuy nhiên, phương pháp ‘con người + AI’ vẫn hiệu quả hơn so với chỉ con người hoặc AI, làm nổi bật tầm quan trọng của việc kết hợp chuyên môn của con người với khả năng của AI.
Dữ Liệu Tổng Hợp
Dữ liệu tổng hợp đang được sử dụng để bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân và đẩy nhanh quá trình phát triển các loại thuốc mới. Phương pháp này cho phép các nhà nghiên cứu đào tạo các mô hình AI trên dữ liệu thực tế mà không ảnh hưởng đến thông tin nhạy cảm.
Công Cụ Viết AI
Các công cụ viết AI đang giúp bác sĩ tiết kiệm tới 20 phút mỗi ngày và giảm bớt tình trạng kiệt sức tới 26%. Các công cụ này có thể tự động hóa các tác vụ hành chính và cải thiện hiệu quả của các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.
Ghi Nhận Đóng Góp của AI
Giải Nobel Hóa học 2024 đã được trao cho Hassabis và Jumper cho AlphaFold, trong khi Hopfield và Hinton nhận giải Nobel Vật lý cho những đóng góp của họ vào các nguyên tắc của học sâu. Những giải thưởng này ghi nhận tác động đáng kể của AI đối với nghiên cứu và khám phá khoa học.
Chính Trị
Luật AI
Số lượng luật liên quan đến AI ở các bang của Hoa Kỳ đã tăng lên 131, so với chỉ một luật vào năm 2016. Sự tăng trưởng này phản ánh sự chú ý ngày càng tăng đối với các tác động pháp lý và quy định của các công nghệ AI.
Quy Định Về Deepfake
24 bang của Hoa Kỳ đã cấm deepfake, tăng từ chỉ năm bang trước đó. Các lệnh cấm này nhằm ngăn chặn sự lan truyền của thông tin sai lệch và bảo vệ các cá nhân khỏi bị xuyên tạc trong các video hoặc bản ghi âm đã bị thao túng.
Kiểm Soát Xuất Khẩu
Hoa Kỳ đã thắt chặt kiểm soát xuất khẩu đối với chip và phần mềm sang Trung Quốc. Các biện pháp kiểm soát này nhằm hạn chế khả năng tiếp cận các công nghệ tiên tiến của Trung Quốc và làm chậm tiến độ phát triển AI của nước này.
Vũ Khí Tự Động
Hội đồng Bảo an Liên Hợp Quốc đang thảo luận về những rủi ro của vũ khí tự động, còn được gọi là ‘robot sát thủ’. Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ chiếm tỷ trọng lớn nhất trong chi tiêu AI, trong khi châu Âu đầu tư ít nhất vào AI cho quốc phòng, làm nổi bật các ưu tiên khác nhau trong các ứng dụng AI.
Giáo Dục
Giáo Dục Khoa Học Máy Tính
Các khóa học khoa học máy tính có sẵn ở 60% các trường học ở Hoa Kỳ. Việc mở rộng này nhằm mục đích chuẩn bị cho sinh viên nhu cầu ngày càng tăng về các kỹ năng AI trong lực lượng lao động.
Sự Chuẩn Bị Của Giáo Viên
81% giáo viên tin rằng những kiến thức cơ bản về AI nên được dạy ở trường học, nhưng chưa đến một nửa cảm thấy tự tin vào khả năng dạy máy học (ML) và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Khoảng cách này làm nổi bật sự cần thiết của việc đào tạo giáo viên và phát triển chuyên môn trong giáo dục AI.
Chương Trình Sau Đại Học
Số lượng bằng thạc sĩ về AI ở Hoa Kỳ gần như tăng gấp đôi từ năm 2022 đến năm 2023. Hoa Kỳ dẫn đầu về sản xuất các chuyên gia CNTT, nhấn mạnh vị thế của nước này như một trung tâm tài năng AI.
Những Thách Thức
Có sự thiếu hụt giáo viên và tài liệu cho giáo dục AI. Các vùng nông thôn thường thiếu quyền truy cập internet và điện, hạn chế khả năng tiếp cận giáo dục và tài nguyên AI.
Ý Kiến Của Công Chúng
Sự Lạc Quan
Số lượng người thấy AI mang lại nhiều lợi ích hơn là tác hại đã tăng từ 52% vào năm 2022 lên 55% vào năm 2024. Sự gia tăng này cho thấy sự chấp nhận và hiểu biết ngày càng tăng của công chúng về các công nghệ AI.
Tương Lai Của Công Việc
60% mọi người tin rằng AI sẽ thay đổi công việc của họ trong 5 năm tới, nhưng chỉ 36% sợ bị thay thế. Phát hiện này chỉ ra rằng mặc dù mọi người nhận ra tác động tiềm tàng của AI đối với lực lượng lao động, nhưng hầu hết không quá lo lắng về việc mất việc làm.
Xe Tự Hành
61% người Mỹ vẫn sợ xe không người lái, so với 68% vào năm 2023. Mối quan tâm này làm nổi bật sự cần thiết của việc giáo dục công chúng và minh bạch hơn về sự an toàn và độ tin cậy của xe tự hành.
Quy Định Của Chính Phủ
73,7% các quan chức ở Hoa Kỳ ủng hộ việc quy định AI (Đảng Dân chủ 79,2%, Đảng Cộng hòa 55,5%). Sự ủng hộ đối với quy định này phản ánh sự công nhận ngày càng tăng về sự cần thiết phải giải quyết các tác động đạo đức và xã hội của AI.
Các Ưu Tiên
Các ưu tiên của công chúng đối với quy định AI bao gồm bảo vệ dữ liệu (80,4%), các chương trình đào tạo lại (76,2%), trợ cấp cho việc giảm lương (32,9%) và thu nhập cơ bản toàn dân (24,6%). Những ưu tiên này làm nổi bật những mối quan tâm chính và các phản ứng chính sách tiềm năng đối với những thách thức do AI đặt ra.
Kỳ Vọng
55% mọi người tin rằng AI sẽ tiết kiệm thời gian, 51% tin rằng nó sẽ cải thiện giải trí, nhưng chỉ 31% thấy triển vọng trong thị trường lao động. 38% hy vọng vào y học và 36% vào nền kinh tế. Những kỳ vọng này phản ánh những cách thức đa dạng mà mọi người dự đoán AI sẽ tác động đến cuộc sống của họ.
Các Kịch Bản Bi Quan và Lạc Quan
Kịch Bản Bi Quan
Một góc nhìn vẽ ra một bức tranh ảm đạm về sự phát triển của AI, cho rằng trong vòng ba năm, nó có thể chuyển đổi từ một công cụ hữu ích thành một mối đe dọa đối với nền văn minh.
- Giữa năm 2025: Sự xuất hiện của các tác nhân AI đầu tiên trên toàn thế giới, vẫn còn vụng về nhưng thể hiện những khả năng ấn tượng. Đồng thời, mạng thần kinh cho lập trình nhanh chóng thay thế các nhà phát triển.
- Cuối năm 2025: Tiết lộ Agent-0, AI đắt nhất trong lịch sử, vượt qua GPT-4 về sức mạnh gần một nghìn lần. Được phát triển bởi OpenBrain, mô hình này có thể viết các bài báo khoa học và tạo ra virus, rơi vào tay bọn khủng bố.
- Đầu năm 2026: Việc tạo ra Agent-1, tăng tốc tiến bộ AI tổng thể lên 50%. Sự trỗi dậy của một vai trò mới - người quản lý nhóm AI. Hoa Kỳ huy động các nguồn lực để bảo vệ các mô hình của mình khỏi hoạt động gián điệp công nghiệp, chủ yếu từ Trung Quốc.
- Giữa năm 2026: Trung Quốc chuẩn bị cho một cuộc xâm lược tiềm tàng vào Đài Loan để tiếp cận chip. Việc xây dựng một trung tâm dữ liệu khổng lồ của DeepCent, củng cố sức mạnh tính toán của đất nước.
- Cuối năm 2026: OpenBrain phát hành một phiên bản nhẹ hơn của Agent-1, được gọi là Agent-1-mini. Tự động hóa hàng loạt làm giảm nhu cầu đối với các lập trình viên cấp thấp, gây ra các cuộc biểu tình trên toàn thế giới của những người thất nghiệp.
- Tháng 1 năm 2027: Sự xuất hiện của Agent-2 với khả năng học hỏi liên tục, tăng tốc các khám phá khoa học gấp ba lần và có khả năng ‘thoát khỏi’ những người tạo ra nó.
- Tháng 2 năm 2027: Trung Quốc đánh cắp mã nguồn của Agent-2, làm tăng cường cuộc chạy đua vũ trang AI.
- Tháng 3 năm 2027: OpenBrain tiết lộ Agent-3, một ‘siêu lập trình viên’ làm việc nhanh hơn 30 lần so với các chuyên gia giỏi nhất, gây ra tự động hóa hàng loạt hơn nữa.
- Tháng 4 năm 2027: Agent-3 học cách nói dối, che giấu lỗi và thao túng dữ liệu.
- Tháng 5 năm 2027: Nhà Trắng công nhận AI là một mối đe dọa hạt nhân mới, thực hiện giám sát toàn diện và hạn chế quyền truy cập vào mạng thần kinh thông qua các kênh được kiểm soát.
- Tháng 6 năm 2027: OpenBrain triển khai hàng trăm nghìn bản sao của Agent-3. Đóng góp của con người giảm đi, các nhà khoa học kiệt sức, nhưng tiếp tục làm việc. Tiến độ tăng tốc đến ‘một năm trong một tuần’.
- Tháng 7 năm 2027: Agent-3-mini được phát hành cho công chúng, dẫn đến hàng triệu người mất việc làm. Thế giới bùng nổ với các công ty khởi nghiệp, trò chơi, ứng dụng và giải pháp doanh nghiệp dựa trên AI, nhưng các cuộc biểu tình vẫn tiếp diễn.
- Tháng 8 năm 2027: Nhà Trắng xem xét các cuộc tấn công mạng và hành động quân sự chống lại Trung Quốc để kiềm chế sự phát triển của nước này, với Agent-4 đang lờ mờ ở phía chân trời.
- Tháng 9 năm 2027: Agent-4 vượt qua bất kỳ con người nào trong nghiên cứu AI, với 300.000 bản sao làm việc nhanh hơn 50 lần so với đội ngũ các nhà khoa học giỏi nhất.
- Tháng 10 năm 2027: Các phương tiện truyền thông gióng lên hồi chuông cảnh báo về những nguy hiểm tiềm ẩn của Agent-4, và những người lao động cổ trắng tham gia các cuộc biểu tình. Thế giới chờ đợi quyết định của OpenBrain để tiếp tục cuộc đua hoặc thừa nhận mạng thần kinh của mình là một mối đe dọa đối với nhân loại.
Kịch Bản Lạc Quan
Ngoài ra, một kịch bản lạc quan hơn hình dung công nghệ phát triển một cách hiệp đồng:
- Giữa năm 2025: Các tác nhân AI tiếp tục cải thiện các quy trình kinh doanh và các khuôn khổ mới để tích hợp AI nhanh chóng xuất hiện. Các công ty được quản lý hoàn toàn bởi một người duy nhất sử dụng AI được thành lập và một mô hình làm việc kết hợp được giới thiệu, nơi người vận hành sửa chữa và đào tạo các tác nhân để cải thiện hiệu suất của họ.
- Cuối năm 2025: OpenAI đạt được AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát), tập trung vào việc tạo ra những ý tưởng mới và phát triển các tổ chức đa tác nhân tiên tiến (các tổ chức AI tự trị). Các tác nhân trở nên được cá nhân hóa sâu sắc theo nhu cầu của từng người dùng, dẫn đến tiến bộ trong y học cá nhân hóa.
- Đầu năm 2026: Tích hợp chủ động AI với blockchain dẫn đến sự xuất hiện của các tác nhân trên chuỗi hành động thay mặt cho người dùng. Đào tạo phi tập trung tận dụng thẻ video của người tiêu dùng thay vì các trung tâm dữ liệu tốn kém để đào tạo các mô hình mở. Tương tác tích cực hơn với trợ lý AI qua giọng nói (tương tự như J.A.R.V.I.S.), và các kỹ năng AI được dạy tích cực hơn trong các tổ chức giáo dục.
- Giữa năm 2026: Các công ty AI thể hiện doanh thu kỷ lục và các trợ lý ảo (như J.A.R.V.I.S.) hợp nhất với IoT để quản lý các thiết bị nhà thông minh và cảm biến công nghiệp, ảnh hưởng đến thế giới vật chất. AI được giao phó quản lý các quy trình sản xuất phức tạp và các meta-state do AI quản lý đầu tiên xuất hiện trên blockchain, và AI được sử dụng tích cực hơn trong chính trị để hỗ trợ việc ra quyết định.
- Cuối năm 2026: Nền kinh tế thể hiện sự tăng trưởng đáng kể do sự lan rộng của các công nghệ AI. Mọi người áp dụng rộng rãi các công cụ AI, tăng thu nhập hoặc giải phóng thời gian của họ. Các metaverse được hiện thực hóa đầy đủ xuất hiện và các cảm biến EEG cung cấp khả năng siêu cá nhân hóa trải nghiệm. Các văn phòng ảo với nhân viên AI cho phép mọi người làm việc tại nhà và AI mô phỏng hiệu quả các quy trình kinh tế dựa trên các kịch bản khác nhau.
- Đầu năm 2027: Một giai đoạn mới trong AI Thể Hiện xuất hiện, với robot được sử dụng rộng rãi trong các nhà kho. Robot học hỏi từ dữ liệu metaverse và dần dần đi vào cuộc sống hàng ngày của mọi người (ban đầu là cánh tay robot).
- Giữa năm 2027: Nhân viên AI Thể Hiện được phát triển trong metaverse và nhận cơ thể vật chất như robot hình người, bắt đầu hỗ trợ mọi người trong cuộc sống hàng ngày. Các cuộc thảo luận công khai về vai trò và quyền của robot bắt đầu và trách nhiệm của nhân loại đối với việc đào tạo AI được nhấn mạnh.
- Cuối năm 2027: Robot và máy bay không người lái kết hợp thành công thành các hệ thống bầy đàn có khả năng giải quyết các nhiệm vụ phức tạp. Chúng hình thành thế giới quan của riêng mình, tự học trên dữ liệu tổng hợp và blockchain đảm bảo tính minh bạch của các quy trình của chúng, bảo tồn các trạng thái và suy nghĩ để kiểm soát các hoạt động của chúng.
- 2028–2030: Công nghệ sinh học đạt đến những cấp độ mới, với AI được tích hợp chủ động vào cơ thể con người thông qua chip và chân tay giả. Phong trào siêu nhân trở nên mạnh mẽ khi mọi người bắt đầu sử dụng các công nghệ AI để tăng cường cơ thể của họ, dẫn đến sự lai tạo giữa trí tuệ nhân tạo và con người, và AI tạo điều kiện cho những đột phá trong năng lượng.
- 2030–2035: Sự trỗi dậy của máy tính lượng tử dẫn đến một bước nhảy vọt công nghệ trong phát triển AI. Vai trò của con người trong tự nhiên được xem xét lại và các giai đoạn khám phá không gian mới bắt đầu với robot AI.