Tương lai của những AI “kiểu ChatGPT” (Phần 4)

Các công ty đầu tư mạo hiểm đã đầu tư hơn 1,7 tỷ USD vào các giải pháp AI sáng tạo trong ba năm qua, trong đó hoạt động phát triển thuốc và mã hóa phần mềm nhận được nhiều tiền tài trợ nhất.

“Các mô hình nền tảng ban đầu như ChatGPT tập trung vào khả năng của AI thế hệ mới để tăng cường công việc sáng tạo, nhưng đến năm 2025, chúng tôi mong đợi hơn 30% — tăng từ con số không hiện nay — các loại thuốc và vật liệu mới sẽ được phát hiện một cách có hệ thống bằng cách sử dụng các kỹ thuật AI thế hệ tiếp theo,” Brian Burke, Phó Giám đốc Nghiên cứu Đổi mới Công nghệ tại Gartner cho biết. “Và đó chỉ là một trong nhiều ứng dụng trong công nghiệp.”

AI có thể khám phá nhiều thiết kế có thể có của một đối tượng để tìm ra kết quả khả thi nhất hoặc phù hợp nhất. Nó không chỉ tăng cường và tăng tốc thiết kế trong nhiều lĩnh vực, nó còn có khả năng “phát minh” ra những thiết kế hoặc đồ vật mới lạ mà con người có thể đã bỏ lỡ.

Tiếp thị và truyền thông đã cảm nhận được tác động của AI. Gartner kỳ vọng: Đến năm 2025, 30% thông điệp tiếp thị ra nước ngoài từ các tổ chức lớn sẽ được tạo ra từ AI, tăng từ mức dưới 2% vào năm 2022. Đến năm 2030, một bộ phim bom tấn lớn sẽ được phát hành với 90% phim được tạo bởi AI (từ văn bản đến video), từ 0% vào năm 2022.

Tuy nhiên, những đổi mới về AI nói chung đang tăng tốc, tạo ra nhiều ứng dụng trong các ngành khác nhau, bao gồm 5 ngành sau:

Số 1: phát triển thuốc

Một nghiên cứu năm 2010 cho thấy chi phí trung bình để đưa một loại thuốc từ khi khám phá ra thị trường là khoảng 1,8 tỷ USD, trong đó chi phí khám phá thuốc chiếm khoảng một phần ba và quá trình nghiên cứu mất từ ba đến sáu năm. Trí tuệ nhân tạo AI đã được sử dụng để thiết kế các loại thuốc cho các mục đích sử dụng khác nhau trong vòng vài tháng, mang lại cơ hội đáng kể cho dược phẩm để giảm cả chi phí và thời gian phát triển.

Số 2: khoa học vật liệu

AI sáng tạo đang tác động đến ngành công nghiệp ô tô, hàng không vũ trụ, quốc phòng, y tế, điện tử và năng lượng bằng cách tạo ra các vật liệu hoàn toàn mới nhắm đến các đặc tính vật lý cụ thể. Quá trình này, được gọi là thiết kế nghịch đảo, xác định các thuộc tính cần thiết và phát hiện ra các vật liệu có khả năng có các thuộc tính đó thay vì dựa vào sự ngẫu nhiên để tìm ra vật liệu sở hữu chúng.

Ví dụ, AI có thể giúp tìm ra các vật liệu có tính dẫn điện cao hơn hoặc lực hút từ tính lớn hơn những vật liệu hiện đang được sử dụng trong năng lượng và giao thông vận tải — hoặc cho các trường hợp sử dụng mà vật liệu cần có khả năng chống ăn mòn.

Số 3: thiết kế chip

Trí tuệ nhân tạo có thể sử dụng phương pháp học tăng cường (một kỹ thuật máy học) để tối ưu hóa vị trí thành phần trong thiết kế chip bán dẫn (sơ đồ tầng), giảm thời gian vòng đời phát triển sản phẩm từ vài tuần với chuyên gia con người xuống vài giờ với AI.

Số 4: dữ liệu tổng hợp

AI có thể được sử dụng để tạo dữ liệu tổng hợp, một loại dữ liệu thu được từ các quan sát trực tiếp về thế giới thực mà không cần xác định các nguồn cụ thể của dữ liệu đó. Ví dụ: dữ liệu chăm sóc sức khỏe có thể được tạo để nghiên cứu và phân tích mà không tiết lộ danh tính của bệnh nhân có hồ sơ y tế được sử dụng để đảm bảo quyền riêng tư.

Số 5: thiết kế sáng tạo các bộ phận

AI sáng tạo cho phép các ngành công nghiệp, bao gồm sản xuất, ô tô, hàng không vũ trụ và quốc phòng, thiết kế các bộ phận được tối ưu hóa để đáp ứng các mục tiêu và hạn chế cụ thể, chẳng hạn như hiệu suất, vật liệu và phương pháp sản xuất. Ví dụ: các nhà sản xuất ô tô có thể sử dụng để giúp thiết kế nhẹ hơn — góp phần vào mục tiêu làm cho ô tô tiết kiệm nhiên liệu hơn.

TUY NHIÊN

Tuy nhiên, hãy nhớ rằng trí tuệ nhân tạo không chỉ mang đến cơ hội kinh doanh; nó còn tiềm ẩn rủi ro — bao gồm khả năng xảy ra các vụ tấn công sâu, vấn đề bản quyền và các hành vi sử dụng công nghệ AI có hại khác nhằm nhắm mục tiêu vào tổ chức.

Doanh nghiệp cần làm việc với các nhà lãnh đạo quản lý rủi ro và bảo mật để chủ động giảm thiểu các rủi ro mà việc sử dụng AI ác ý gây ra cho các cá nhân, tổ chức và chính phủ.