Mặt trận AI mới: Sentient thách thức tìm kiếm Big Tech

Bức tranh phức tạp của sự phát triển trí tuệ nhân tạo đang chứng kiến một sợi chỉ mới hấp dẫn và có khả năng mang tính then chốt. Sentient, một phòng thí nghiệm phát triển AI đầy tham vọng có trụ sở tại San Francisco và mang định giá 1,2 tỷ USD, đã vững chắc bước vào ánh đèn sân khấu. Vào một chiều thứ Ba gần đây, tổ chức này đã công bố Open Deep Search (ODS), đánh dấu một bước tiến đáng kể bằng cách phát hành khung tìm kiếm AI của mình dưới giấy phép mã nguồn mở. Động thái này không chỉ là một bản phát hành kỹ thuật; đó là một tuyên bố, một lời thách thức được đưa ra trong lĩnh vực truy xuất thông tin do AI cung cấp đang phát triển mạnh mẽ, trực tiếp thách thức các hệ thống độc quyền, đã được thiết lập do các gã khổng lồ trong ngành cung cấp. Sentient định vị ODS không chỉ đơn thuần là một giải pháp thay thế mà, dựa trên thử nghiệm nội bộ của mình, còn là một đối thủ có hiệu suất vượt trội so với các đối thủ mã nguồn đóng đáng chú ý, bao gồm cả Perplexity được đánh giá cao và thậm chí cả GPT-4o Search Preview mới được giới thiệu gần đây của OpenAI.

Câu chuyện xung quanh ODS càng được khuếch đại bởi sự hậu thuẫn từ Founder’s Fund của Peter Thiel, một chi tiết bổ sung thêm một lớp âm mưu chiến lược. Sentient mô tả rõ ràng sáng kiến của mình là một thời điểm quyết định đối với Hoa Kỳ trong cuộc đua AI toàn cầu, cho thấy nó đại diện cho đối trọng chiến lược của Mỹ đối với mô hình DeepSeek có ảnh hưởng của Trung Quốc. Hoạt động dưới danh nghĩa một tổ chức phi lợi nhuận, Sentient ủng hộ một triết lý bắt nguồn sâu sắc từ việc dân chủ hóa. Lập luận cốt lõi được đưa ra là sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các khả năng nền tảng như tìm kiếm, là quá quan trọng để bị giới hạn trong các khu vườn có tường bao của các tập đoàn hoạt động theo các giao thức mã nguồn đóng. Thay vào đó, Sentient nhiệt tình ủng hộ rằng công nghệ mạnh mẽ như vậy ‘nên thuộc về cộng đồng’, thúc đẩy sự đổi mới hợp tác và khả năng tiếp cận rộng rãi hơn. Do đó, bản phát hành này vượt qua một buổi ra mắt sản phẩm đơn giản, tự định vị mình là một động thái cố ý chống lại ‘sự thống trị của các hệ thống AI đóng’ chính xác vào thời điểm Hoa Kỳ, theo quan điểm của Sentient, đạt đến điểm uốn của riêng mình, ‘khoảnh khắc DeepSeek’ của riêng mình.

Đánh giá Kẻ thách thức: Chỉ số Hiệu suất ODS

Sentient không chỉ phát hành ODS ra thế giới tự nhiên; họ trang bị cho nó dữ liệu hiệu suất thuyết phục thu được từ các đánh giá nội bộ. Tiêu chuẩn được chọn để so sánh là FRAMES, một bộ thử nghiệm được thiết kế để đánh giá độ chính xác và khả năng suy luận của các hệ thống tìm kiếm AI. Theo các số liệu do Sentient công bố, ODS đã đạt được điểm chính xác 75,3% đáng nể trên tiêu chuẩn này. Kết quả này trở nên đặc biệt nổi bật khi đặt cạnh hiệu suất của các đối thủ cạnh tranh mã nguồn đóng trong cùng môi trường thử nghiệm.

GPT-4o Search Preview của OpenAI, một sản phẩm đình đám từ một trong những phòng thí nghiệm nghiên cứu AI hàng đầu thế giới, được báo cáo đạt 50,5% trên tiêu chuẩn FRAMES trong điều kiện thử nghiệm của Sentient. Perplexity Sonar Reasoning Pro, một đối thủ nổi bật khác được biết đến với khả năng tìm kiếm đàm thoại, tụt lại phía sau với số điểm 44,4%. Mặc dù thừa nhận rằng các tiêu chuẩn này được Sentient tiến hành nội bộ, khoảng cách đáng kể được báo cáo về hiệu suất đòi hỏi sự chú ý. Điều đó cho thấy ODS sở hữu khả năng tinh vi để hiểu các truy vấn, truy xuất thông tin liên quan và tổng hợp các câu trả lời chính xác, có khả năng vượt qua khả năng của các hệ thống được phát triển với nguồn lực lớn hơn đáng kể nhưng được giữ kín theo dạng độc quyền.

Phương pháp được sử dụng trong quá trình đánh giá tiêu chuẩn này là rất quan trọng để hiểu bối cảnh của những kết quả này. Himanshu Tyagi, đồng sáng lập tại Sentient, đã làm sáng tỏ cách tiếp cận của họ, giải thích với Decrypt rằng tiêu chuẩn FRAMES được cấu trúc để buộc các mô hình AI ‘phải điều phối kiến thức từ nhiều nguồn’. Điều này ngụ ý sự tập trung không chỉ vào việc truy xuất sự kiện đơn giản mà còn vào các nhiệm vụ suy luận và tích hợp thông tin phức tạp hơn, mô phỏng các tình huống thực tế trong đó câu trả lời không được chứa gọn gàng trong một nguồn duy nhất.

Hơn nữa, Sentient đã đưa ra lựa chọn có chủ ý để nâng cao tính nghiêm ngặt của việc đánh giá. Để ngăn các mô hình dựa vào các kho kiến thức có cấu trúc cao, dễ truy cập, các nguồn ‘sự thật cơ bản’ như Wikipedia đã bị loại trừ cụ thể khỏi nhóm dữ liệu có thể truy cập trong quá trình thử nghiệm. Việc loại trừ chiến lược này đã buộc các hệ thống AI ‘phải dựa vào hệ thống truy xuất của chúng’, như Tyagi đã nói. Mục đích là mô phỏng một môi trường thông tin thách thức và thực tế hơn, do đó cung cấp một ‘đánh giá thực tế và nghiêm ngặt hơn’ về khả năng tìm kiếm và tổng hợp vốn có của các mô hình, thay vì cho phép chúng dựa vào các bộ đệm thông tin đã được xử lý trước. Cách tiếp cận này nhấn mạnh sự tự tin của Sentient vào sức mạnh cơ bản của các cơ chế truy xuất và suy luận của ODS.

Giải mã Động cơ: Khung Agentic Cung cấp năng lượng cho ODS

Điểm số tiêu chuẩn ấn tượng được ghi nhận cho Open Deep Search, theo Sentient, là sản phẩm của một kiến trúc cơ bản tinh vi. Về cốt lõi, ODS sử dụng cái mà Sentient mô tả là Open Search Tool của họ, được hoạt động bởi một khung agentic (agentic framework). Khái niệm này, ngày càng phổ biến trong các cuộc thảo luận về AI tiên tiến, ngụ ý một hệ thống có khả năng hành vi tự chủ, hướng mục tiêu hơn so với các mô hình truyền thống. Thay vì chỉ xử lý đầu vào và tạo ra đầu ra, một khung agentic có thể chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp, hình thành các truy vấn phụ, tương tác với các công cụ (như công cụ tìm kiếm), đánh giá kết quả và điều chỉnh chiến lược của mình lặp đi lặp lại để đạt được mục tiêu cuối cùng – trong trường hợp này, cung cấp câu trả lời chính xác nhất cho truy vấn của người dùng.

Himanshu Tyagi đã giải thích thêm về điều này, nói rằng ODS đạt được hiệu suất của mình thông qua một ‘cách tiếp cận agentic viết mã tự sửa lỗi’. Mô tả hấp dẫn này gợi ý một quy trình động trong đó AI không chỉ thực thi một thuật toán tìm kiếm cố định. Thay vào đó, nó dường như tạo ra hoặc tinh chỉnh các quy trình nội bộ của riêng mình (‘mã’) một cách nhanh chóng để xác định các bước cần thiết và các câu hỏi trung gian cần thiết để xây dựng một câu trả lời cuối cùng toàn diện. Cơ chế tự sửa lỗi này là chìa khóa; nếu khung ban đầu không truy xuất được một phần thông tin quan trọng, nó không chỉ đơn giản là bỏ cuộc hoặc cung cấp một câu trả lời không đầy đủ. Thay vào đó, nó nhận ra khoảng trống và tự động ‘gọi lại công cụ tìm kiếm’, nhưng lần này được trang bị một ‘truy vấn cụ thể hơn’ được thiết kế rõ ràng để truy xuất thông tin chính xác còn thiếu.

Quá trình tinh chỉnh lặp đi lặp lại này rất quan trọng để giải quyết các yêu cầu tìm kiếm phức tạp hoặc mơ hồ. Nhưng điều gì xảy ra khi hệ thống gặp phải những trở ngại cứng đầu hơn – có lẽ là thông tin mâu thuẫn, các trang web được lập chỉ mục kém hoặc đơn giản là thiếu dữ liệu sẵn có? Tyagi giải thích rằng mô hình sử dụng một bộ kỹ thuật tiên tiến để điều hướng những thách thức này. Chúng bao gồm:

• Diễn đạt lại Truy vấn Nâng cao (Enhanced Query Rephrasing): Hệ thống diễn đạt lại một cách thông minh truy vấn ban đầu của người dùng hoặc các truy vấn phụ của chính nó theo nhiều cách để khám phá các khía cạnh khác nhau của bối cảnh thông tin và khắc phục sự không khớp từ khóa tiềm ẩn.
• Truy xuất Đa lượt (Multi-Pass Retrieval): Thay vì dựa vào một lượt tìm kiếm duy nhất, ODS có thể thực hiện nhiều vòng thu thập thông tin, có khả năng sử dụng các chiến lược khác nhau hoặc tập trung vào các khía cạnh khác nhau của truy vấn trong mỗi lượt để xây dựng một bức tranh hoàn chỉnh hơn.
• Phân đoạn và Xếp hạng lại Thông minh (Intelligent Chunking and Reranking): Khi xử lý khối lượng lớn văn bản từ các trang web hoặc tài liệu, hệ thống không chỉ nhập dữ liệu thô. Nó phân chia nội dung một cách thông minh thành các phân đoạn có ý nghĩa (‘chunking’) và sau đó ưu tiên (‘reranking’) các phân đoạn này dựa trên mức độ liên quan của chúng đối với nhu cầu thông tin cụ thể, đảm bảo rằng các chi tiết phù hợp nhất được đưa lên bề mặt và tổng hợp.

Sự kết hợp giữa cốt lõi agentic, tự sửa lỗi với các kỹ thuật truy xuất và xử lý tinh vi vẽ nên một bức tranh về một khung tìm kiếm có khả năng thích ứng cao và mạnh mẽ. Để thúc đẩy tính minh bạch và cho phép cộng đồng xem xét kỹ lưỡng và đóng góp, Sentient đã công khai ODS và chi tiết về các đánh giá của mình thông qua kho lưu trữ GitHub của họ, mời các nhà phát triển và nhà nghiên cứu trên toàn thế giới kiểm tra, sử dụng và có khả năng cải thiện công việc của họ.

Dòng chảy Ngầm về Tư tưởng: Ủng hộ Sự cởi mở trong Thời đại AI

Quyết định hoạt động như một tổ chức phi lợi nhuận và phát hành ODS dưới giấy phép mã nguồn mở của Sentient không chỉ là một chiến lược kinh doanh; đó là một tuyên bố về các nguyên tắc trong cuộc tranh luận đang diễn ra về quản trị tương lai của trí tuệ nhân tạo. Lập trường của công ty là rõ ràng: quỹ đạo phát triển của AI, các công nghệ có khả năng định hình lại xã hội một cách sâu sắc, ‘nên thuộc về cộng đồng, không bị kiểm soát bởi các tập đoàn mã nguồn đóng’. Triết lý này khai thác một truyền thống lâu đời trong thế giới công nghệ, lặp lại phong trào phần mềm mã nguồn mở đã tạo ra các công nghệ nền tảng như Linux và máy chủ web Apache.

Lập luận ủng hộ việc mã nguồn mở AI, đặc biệt là các công cụ mạnh mẽ như khung tìm kiếm tiên tiến, dựa trên một số trụ cột:

1. Dân chủ hóa: Quyền truy cập mở cho phép các công ty nhỏ hơn, nhà nghiên cứu học thuật, nhà phát triển độc lập và thậm chí cả những người có sở thích sử dụng, nghiên cứu và xây dựng dựa trên AI tiên tiến mà không phải trả phí cấp phép cắt cổ hoặc các điều khoản sử dụng hạn chế. Điều này có thể thúc đẩy sự đổi mới từ những nơi không ngờ tới và san bằng sân chơi.
2. Minh bạch và Giám sát: Các mô hình mã nguồn đóng hoạt động như ‘hộp đen’, khiến các bên bên ngoài khó hiểu được thành kiến, hạn chế hoặc các chế độ thất bại tiềm ẩn của chúng. Mã nguồn mở cho phép đánh giá ngang hàng, kiểm toán và gỡ lỗi hợp tác, có khả năng dẫn đến các hệ thống an toàn và đáng tin cậy hơn.
3. Ngăn chặn Độc quyền: Khi AI ngày càng trở nên trung tâm đối với các ngành công nghiệp khác nhau, việc tập trung quyền kiểm soát vào một vài tập đoàn lớn làm dấy lên lo ngại về sự thống trị thị trường, kiểm duyệt và khả năng lạm dụng. Mã nguồn mở cung cấp một đối trọng, thúc đẩy một hệ sinh thái AI phân tán và linh hoạt hơn.
4. Tiến bộ Nhanh chóng: Bằng cách cho phép người khác tự do xây dựng dựa trên công việc hiện có, mã nguồn mở có khả năng đẩy nhanh tốc độ đổi mới. Kiến thức được chia sẻ và phát triển hợp tác có thể dẫn đến những đột phá nhanh hơn so với các nỗ lực độc quyền, biệt lập.

Tuy nhiên, cách tiếp cận mã nguồn mở trong AI không phải là không có những thách thức và phản biện riêng. Các mối quan tâm thường xoay quanh sự an toàn (khả năng lạm dụng nếu các mô hình mạnh mẽ được cung cấp miễn phí), khó khăn trong việc tài trợ cho phát triển AI quy mô lớn mà không có khả năng kiếm tiền độc quyền và khả năng phân mảnh nếu nhiều phiên bản không tương thích phổ biến.

Động thái của Sentient với ODS đặt nó thẳng vào phe ủng hộ sự cởi mở là con đường ưa thích phía trước, trực tiếp thách thức mô hình phổ biến giữa nhiều phòng thí nghiệm AI hàng đầu như OpenAI (mặc dù tên của nó, nhiều mô hình tiên tiến nhất của nó không hoàn toàn mở), Google DeepMind và Anthropic. Bằng cách định vị ODS là một giải pháp thay thế hiệu suất cao được phát triển theo mô hình phi lợi nhuận, mã nguồn mở, Sentient nhằm mục đích chứng minh rằng cách tiếp cận này không chỉ khả thi mà còn có khả năng vượt trội trong việc cung cấp các công cụ AI mạnh mẽ, dễ tiếp cận. Thành công hay thất bại của họ có thể ảnh hưởng đáng kể đến cuộc tranh luận rộng lớn hơn về cách nhân loại nên quản lý sự phát triển của các cỗ máy ngày càng thông minh.

Sự tương đồng với DeepSeek: Đây có phải là Điểm uốn Mã nguồn mở của Mỹ?

Việc Sentient mô tả rõ ràng việc phát hành ODS là phản ứng của Mỹ đối với DeepSeek của Trung Quốc đã thêm một lớp ý nghĩa địa chính trị và chiến lược vào thông báo. DeepSeek, một mô hình mã nguồn mở được phát triển ở Trung Quốc, đã thu hút sự chú ý đáng kể trên toàn cầu khi xuất hiện, đặc biệt là vào khoảng tháng Giêng. Khả năng của nó đã chứng minh rằng việc phát triển AI hiệu suất cao, cạnh tranh ở cấp độ toàn cầu, thực sự có thể phát triển mạnh mẽ trong mô hình mã nguồn mở, thách thức quan niệm rằng vị trí dẫn đầu trong AI đòi hỏi sự kiểm soát chặt chẽ, độc quyền.

Sự so sánh cho thấy Sentient xem công việc của mình không chỉ là tiến bộ công nghệ mà còn là một bước quan trọng để đảm bảo Hoa Kỳ duy trì tính cạnh tranh và ảnh hưởng trong lĩnh vực AI mã nguồn mở cụ thể. Lĩnh vực này được coi là ngày càng quan trọng, khác biệt với các phát triển mã nguồn đóng do các công ty Big Tech đã thành danh thống trị. Tại sao ‘khoảnh khắc DeepSeek’ này lại được coi là then chốt như vậy? Bình luận của Bogna Konior, một giáo sư tại NYU Shanghai được Decrypt tham khảo ý kiến khi DeepSeek lần đầu gây chú ý, cung cấp cái nhìn sâu sắc.

Konior nhấn mạnh bản chất biến đổi của các phát triển AI hiện tại, nói rằng, ‘Chúng ta hiện thường xuyên để AI soạn thảo suy nghĩ của mình—một sự phát triển đáng chú ý như chính phát minh ra ngôn ngữ’. Phép ẩn dụ mạnh mẽ này nhấn mạnh sự thay đổi cơ bản đang diễn ra khi AI tích hợp sâu vào các quá trình nhận thức của con người. Bà giải thích thêm, ‘Cứ như thể nhân loại đang tái tạo khoảnh khắc then chốt đó của việc phát minh ngôn ngữ bên trong máy tính’. Quan điểm này nâng cao đáng kể mức độ quan trọng. Nếu AI đại diện cho một hình thức ‘ngôn ngữ’ hoặc công cụ nhận thức mới, câu hỏi ai kiểm soát sự phát triển và phổ biến của nó trở nên tối quan trọng.

Sự tương đồng được rút ra giữa DeepSeek và ODS của Sentient nhấn mạnh những thay đổi triết học và chiến lược này. Cả hai đều đại diện cho những nỗ lực đáng kể hướng tới khả năng tiếp cận mã nguồn mở cho các khả năng AI mạnh mẽ bắt nguồn từ các trung tâm công nghệ lớn trên toàn cầu. Quan sát của Konior về bản chất của công nghệ mã nguồn mở vang vọng mạnh mẽ ở đây: ‘Một khi công nghệ mã nguồn mở được phát hành ra thế giới, nó không thể bị kiềm chế’. Đặc tính cố hữu này của mã nguồn mở – xu hướng phổ biến, thích ứng và tích hợp theo những cách không lường trước được bởi những người tạo ra nó – vừa là sức mạnh của nó, vừa là rủi ro tiềm ẩn đối với một số người.

Sentient, được hậu thuẫn bởi Founder’s Fund của Thiel, rõ ràng tin rằng việc nắm bắt động lực này không chỉ cần thiết mà còn có lợi cho Mỹ. Bằng cách ra mắt ODS, họ không chỉ phát hành mã; họ đang đặt cược vào vị trí dẫn đầu trong phong trào AI mã nguồn mở, báo hiệu rằng Mỹ có thể và nên cạnh tranh mạnh mẽ trong không gian này, thúc đẩy một hệ sinh thái độc lập và có khả năng thách thức các gã khổng lồ mã nguồn đóng. Họ đang khẳng định rằng thời điểm cho sự đổi mới AI lan rộng, do cộng đồng thúc đẩy, được xúc tác bởi các nền tảng mở mạnh mẽ, thực sự đã đến với nước Mỹ.

Ảnh hưởng của Founder’s Fund: Sự đặt cược của Peter Thiel vào AI Mở

Sự tham gia của Founder’s Fund của Peter Thiel với tư cách là người ủng hộ cho Sentient đã thêm một khía cạnh quan trọng vào câu chuyện ODS. Thiel, một nhân vật nổi bật và thường đi ngược lại số đông ở Silicon Valley, được biết đến với các khoản đầu tư thường phản ánh một thế giới quan khác biệt, thườngthách thức các chuẩn mực và những người đương nhiệm đã được thiết lập. Sự hỗ trợ của quỹ của ông cho một sáng kiến AI phi lợi nhuận, mã nguồn mở như Sentient cần được xem xét kỹ lưỡng hơn.

Trong khi Founder’s Fund đầu tư vào một loạt các công nghệ, bản thân Thiel đã bày tỏ những quan điểm phức tạp về AI, bao gồm cả những lo ngại về những nguy hiểm tiềm ẩn của nó và sự hoài nghi đối với một số sự cường điệu xung quanh nó. Tuy nhiên, việc ủng hộ một dự án mã nguồn mở có thể phù hợp với một số động cơ chiến lược hoặc tư tưởng tiềm năng:

• Phá vỡ các Công ty Đương nhiệm: Thiel có lịch sử ủng hộ các dự án mạo hiểm nhằm phá vỡ các công ty lớn, đã thành danh. Hỗ trợ một giải pháp thay thế mã nguồn mở hiệu suất cao cho các công cụ tìm kiếm AI đang được phát triển bởi Google, Microsoft (thông qua OpenAI) và những công ty khác phù hợp với mô hình này. Nó đại diện cho một đòn bẩy tiềm năng để thách thức sự thống trị của Big Tech trong một lĩnh vực mới nổi quan trọng.
• Thúc đẩy Cạnh tranh: Cách tiếp cận mã nguồn mở vốn dĩ thúc đẩy cạnh tranh bằng cách hạ thấp rào cản gia nhập. Điều này có thể được coi là một cách để đảm bảo một bối cảnh AI năng động hơn và ít tập trung hơn, ngăn chặn sự tập trung quyền lực vào một vài thực thể công ty.
• Chiến lược Địa chính trị: Với việc ODS được định khung là ‘khoảnh khắc DeepSeek’ của Mỹ, khoản đầu tư có thể được xem xét qua lăng kính cạnh tranh quốc gia. Hỗ trợ một dự án AI mã nguồn mở hàng đầu có trụ sở tại Mỹ củng cố vị thế của quốc gia trong cuộc đua công nghệ toàn cầu này.
• Khám phá các Mô hình Thay thế: Đầu tư vào một cấu trúc phi lợi nhuận tập trung vào phát triển mã nguồn mở cho phép khám phá các mô hình khác nhau cho tiến bộ công nghệ, có khả năng tìm ra những con đường vừa đổi mới vừa ít bị ảnh hưởng bởi những mặt trái được nhận thấy của sự phát triển hoàn toàn vì lợi nhuận, mã nguồn đóng.
• Tiếp cận và Ảnh hưởng: Ngay cả khi không có lợi nhuận trực tiếp từ chính tổ chức phi lợi nhuận, việc ủng hộ Sentient cung cấp cho Founder’s Fund những hiểu biết sâu sắc về phát triển AI tiên tiến và ảnh hưởng trong cộng đồng AI mã nguồn mở đang phát triển.

Động cơ cụ thể vẫn còn là suy đoán, nhưng sự liên kết của một quỹ đầu tư mạo hiểm nổi tiếng được biết đến với các vụ đặt cược chiến lược, thường đi ngược lại số đông với một tổ chức phi lợi nhuận ủng hộ AI mã nguồn mở là đáng chú ý. Nó cho thấy niềm tin rằng mô hình mã nguồn mở không chỉ hấp dẫn về mặt triết học mà còn có khả năng là một động lực mạnh mẽ cho tiến bộ công nghệ và sự phá vỡ thị trường trong kỷ nguyên AI. Nó báo hiệu rằng nguồn vốn đáng kể sẵn sàng hỗ trợ các giải pháp thay thế cho mô hình mã nguồn đóng, bổ sung sức mạnh tài chính cho các lập luận tư tưởng được Sentient ủng hộ.

Định nghĩa lại Tìm kiếm: ODS trong Bối cảnh Thông tin Đang phát triển

Sự xuất hiện của Open Deep Search đến vào thời điểm mà chính khái niệm ‘tìm kiếm’ đang trải qua một sự biến đổi sâu sắc, phần lớn được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo. Trong nhiều thập kỷ, tìm kiếm bị chi phối bởi mô hình dựa trên từ khóa được Google hoàn thiện – người dùng nhập các thuật ngữ và công cụ trả về một danh sách các liên kết được xếp hạng đến các tài liệu liên quan. Mặc dù hiệu quả, mô hình này thường yêu cầu người dùng sàng lọc qua nhiều nguồn để tổng hợp câu trả lời.

Các công cụ tìm kiếm do AI cung cấp như Perplexity, khả năng tìm kiếm của GPT-4o và giờ đây là ODS của Sentient đại diện cho sự chuyển dịch sang cách tiếp cận đàm thoại và tổng hợp hơn. Thay vì chỉ cung cấp các liên kết, các hệ thống này nhằm mục đích trả lời trực tiếp các câu hỏi, tóm tắt thông tin từ nhiều nguồn, tham gia đối thoại và thậm chí thực hiện các tác vụ dựa trên thông tin được truy xuất. ODS, với khung agentic của mình, dường như được thiết kế để vượt trội trong mô hình mới này. Khả năng diễn đạt lại truy vấn, thực hiện truy xuất đa lượt và tổng hợp thông tin một cách thông minh cho thấy sự tập trung vào việc hiểu ý định của người dùng và cung cấp câu trả lời toàn diện, không chỉ là các liên kết liên quan.

So với các đối thủ cạnh tranh mã nguồn đóng, bản chất mở của ODS mang lại những lợi thế và bất lợi tiềm năng khác biệt:

• Lợi thế Tiềm năng:

  • Tùy chỉnh và Tích hợp: Các nhà phát triển có thể tự do sửa đổi ODS, tích hợp sâu vào các ứng dụng của riêng họ hoặc tinh chỉnh nó cho các lĩnh vực hoặc nhiệm vụ cụ thể theo những cách không thể thực hiện được với các API độc quyền.
  • Minh bạch: Người dùng và nhà phát triển có thể kiểm tra mã để hiểu hoạt động, thành kiến và hạn chế của nó.
  • Chi phí: Là mã nguồn mở, công nghệ cốt lõi được sử dụng miễn phí, có khả năng giảm chi phí triển khai các khả năng tìm kiếm nâng cao.
  • Nâng cao Cộng đồng: Khung có thể hưởng lợi từ sự đóng góp của cộng đồng toàn cầu, có khả năng dẫn đến những cải tiến nhanh hơn và bộ tính năng rộng hơn.

• Bất lợi Tiềm năng:

  • Hỗ trợ và Bảo trì: Các dự án mã nguồn mở có thể thiếu các cấu trúc hỗ trợ tập trung, chuyên dụng của các sản phẩm thương mại.
  • Cường độ Tài nguyên: Việc chạy các mô hình AI phức tạp như ODS có thể đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể, có khả năng hạn chế khả năng tiếp cận đối với một số người dùng.
  • Tốc độ Phát triển: Mặc dù sự đóng góp của cộng đồng có thể đẩy nhanh quá trình phát triển, tiến độ đôi khi có thể ít dự đoán hoặc phối hợp hơn so với môi trường công ty.
  • Thách thức Kiếm tiền: Việc duy trì phát triển và cơ sở hạ tầng cho một dự án mã nguồn mở quy mô lớn đòi hỏi các mô hình tài trợ khả thi, điều này có thể khó khăn đối với các tổ chức phi lợi nhuận.

ODS bước vào một lĩnh vực cạnh tranh nơi kỳ vọng của người dùng đang phát triển nhanh chóng. Thành công sẽ không chỉ phụ thuộc vào hiệu suất tiêu chuẩn mà còn vào các yếu tố như dễ sử dụng, khả năng tích hợp, tốc độ, độ tin cậy và khả năng xử lý các sắc thái và sự phức tạp của nhu cầu thông tin trong thế giới thực. Bằng cách cung cấp một giải pháp thay thế mở, hiệu quả, Sentient nhằm mục đích tạo ra một thị trường ngách đáng kể và có khả năng ảnh hưởng đến quỹ đạo phát triển tìm kiếm AI theo hướng tiếp cận tốt hơn và sự tham gia của cộng đồng.

Con đường Phía trước: Triển vọng và Rào cản cho Tìm kiếm AI Mã nguồn mở

Việc Sentient ra mắt Open Deep Search đánh dấu một cột mốc quan trọng, nhưng đó là sự khởi đầu, không phải là kết thúc của một hành trình. Tác động trong tương lai của ODS và phong trào tìm kiếm AI mã nguồn mở rộng lớn hơn phụ thuộc vào việc điều hướng một bối cảnh phức tạp gồm các cơ hội và thách thức.

Cơ hội:

• Trao quyền Đổi mới: ODS cung cấp một bộ công cụ mạnh mẽ có thể mở khóa sự đổi mới trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Các công ty khởi nghiệp có thể xây dựng các công cụ tìm kiếm chuyên biệt cho các lĩnh vực ngách (ví dụ: nghiên cứu khoa học, tiền lệ pháp lý, phân tích tài chính) mà không cần đầu tư lớn ban đầu vào phát triển AI cốt lõi.
• Tiến bộ Học thuật: Các nhà nghiên cứu có quyền truy cập vào một khung công nghệ tiên tiến để nghiên cứu truy xuất thông tin, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các hệ thống AI agentic, có khả năng đẩy nhanh tiến bộ học thuật.
• Trợ lý Kỹ thuật số Nâng cao: ODS có thể được tích hợp vào các trợ lý kỹ thuật số mã nguồn mở hoặc các ứng dụng khác, cung cấp các khả năng thông tin phức tạp hơn, nhận biết ngữ cảnh.
• Thách thức Sự tập trung Thị trường: Một ODS thành công có thể thực sự thách thức sự thống trị của các công ty hiện có, thúc đẩy một thị trường đa dạng và cạnh tranh hơn cho các công cụ truy cập thông tin.
• Xây dựng Lòng tin: Tính minh bạch vốn có trong mã nguồn mở có thể giúp xây dựng lòng tin của người dùng, một yếu tố quan trọng khi các hệ thống AI ngày càng được tích hợp vào cuộc sống hàng ngày và các quy trình ra quyết định.

Thách thức:

• Áp dụng và Xây dựng Cộng đồng: Thành công phụ thuộc vào việc thu hút một cộng đồng sôi động gồm các nhà phát triển và người dùng để áp dụng, đóng góp và xây dựng dựa trên ODS. Điều này đòi hỏi sự tiếp cận hiệu quả, tài liệu và quản lý cộng đồng.
• Chi phí Tính toán: Việc chạy và đào tạo thêm các mô hình AI lớn rất tốn kém về mặt tính toán. Đảm bảo khả năng tiếp cận đòi hỏi phải tìm cách tối ưu hóa hiệu suất và có khả năng cung cấp quyền truy cập vào các tài nguyên máy tính giá cả phải chăng.
• Bắt kịp Tốc độ: Lĩnh vực AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt. ODS sẽ cần phát triển và cải tiến liên tục để duy trì tính cạnh tranh với các giải pháp thay thế mã nguồn đóng được tài trợ tốt, lặp lại nhanh chóng.
• Bền vững Tài trợ: Là một tổ chức phi lợi nhuận, Sentient cần một mô hình tài trợ bền vững để hỗ trợ nghiên cứu, phát triển, cơ sở hạ tầng và hỗ trợ cộng đồng liên tục cho ODS. Sự phụ thuộc vào các khoản tài trợ hoặc quyên góp có thể bấp bênh.
• An toàn và Sử dụng Có trách nhiệm: Như với bất kỳ AI mạnh mẽ nào, việc đảm bảo sử dụng có trách nhiệm và giảm thiểu các tác hại tiềm ẩn (ví dụ: tạo ra thông tin sai lệch, củng cố thành kiến) là rất quan trọng, thậm chí có thể phức tạp hơn trong bối cảnh mã nguồn mở, phân tán.
• Cuộc chiến Tiêu chuẩn: Việc quá phụ thuộc vào các tiêu chuẩn cụ thể có thể gây hiểu lầm. Hiệu suất trong thế giới thực trên các nhiệm vụ và nhu cầu người dùng đa dạng sẽ là bài kiểm tra cuối cùng.

ODS của Sentient đại diện cho một sự đặt cược táo bạo vào sức mạnh của sự cởi mở trong một trong những lĩnh vực quan trọng nhất của phát triển AI. Hành trình của nó sẽ được theo dõi chặt chẽ. Nếu thành công trong việc thúc đẩy một hệ sinh thái phát triển mạnh mẽ và chứng minh hiệu suất cao bền vững, nó có thể định hình lại đáng kể tương lai của việc truy cập thông tin, chứng minh rằng sự phát triển mở, do cộng đồng thúc đẩy thực sự có thể cạnh tranh và thậm chí có thể vượt qua những gã khổng lồ của thế giới mã nguồn đóng. ‘Khoảnh khắc DeepSeek’ mà Sentient tuyên bố có thể thực sự đang diễn ra, khởi đầu một chương mới trong sự tiến hóa của trí tuệ nhân tạo.