Vào năm 2026, AI sẽ chuyển từ sự phấn khích sang thực tiễn | Rebecca Bellan & Ram Iyer, TechCrunch Nếu năm 2025 là năm AI được kiểm tra cảm xúc, thì năm 2026 sẽ là năm công nghệ trở nên thực tế. Sự chú ý đã bắt đầu chuyển từ việc xây dựng các mô hình ngôn ngữ ngày càng lớn sang công việc khó khăn hơn là làm cho AI có thể sử dụng được. Trên thực tế, điều đó liên quan đến việc triển khai các mô hình nhỏ hơn ở những nơi phù hợp, nhúng trí thông minh vào các thiết bị vật lý và thiết kế các hệ thống tích hợp một cách mượt mà vào quy trình làm việc của con người. Các chuyên gia mà TechCrunch đã phỏng vấn coi năm 2026 là một năm chuyển tiếp, một năm tiến hóa từ việc mở rộng quy mô bằng sức mạnh thô sang nghiên cứu các kiến trúc mới, từ các buổi trình diễn hào nhoáng sang các triển khai có mục tiêu, và từ các tác nhân hứa hẹn sự tự chủ sang những tác nhân thực sự tăng cường cách mọi người làm việc. Bữa tiệc chưa kết thúc, nhưng ngành công nghiệp đang bắt đầu tỉnh táo lại. Các quy luật mở rộng sẽ không đủ Vào năm 2012, bài báo ImageNet của Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever và Geoffrey Hinton đã chỉ ra cách các hệ thống AI có thể "học" để nhận diện các đối tượng trong hình ảnh bằng cách nhìn vào hàng triệu ví dụ. Cách tiếp cận này tốn kém về tính toán, nhưng đã trở nên khả thi nhờ vào GPU. Kết quả? Một thập kỷ nghiên cứu AI cường độ cao khi các nhà khoa học làm việc để phát minh ra các kiến trúc mới cho các nhiệm vụ khác nhau. Điều đó đã đạt đỉnh vào khoảng năm 2020 khi OpenAI ra mắt GPT-3, cho thấy việc chỉ cần làm cho mô hình lớn hơn 100 lần đã mở khóa các khả năng như lập trình và lý luận mà không cần đào tạo rõ ràng. Điều này đánh dấu sự chuyển tiếp vào cái mà Kian Katanforoosh, CEO và người sáng lập nền tảng tác nhân AI Workera, gọi là "thời đại mở rộng": một giai đoạn được định nghĩa bởi niềm tin rằng nhiều tính toán, nhiều dữ liệu và các mô hình biến hình lớn hơn sẽ không thể tránh khỏi dẫn đến những đột phá lớn tiếp theo trong AI. Ngày nay, nhiều nhà nghiên cứu nghĩ rằng ngành công nghiệp AI đang bắt đầu cạn kiệt giới hạn của các quy luật mở rộng và sẽ một lần nữa chuyển sang một thời đại nghiên cứu. Yann LeCun, cựu giám đốc khoa học AI của Meta, đã từ lâu lập luận chống lại việc quá phụ thuộc vào việc mở rộng, và nhấn mạnh sự cần thiết phải phát triển các kiến trúc tốt hơn. Và Sutskever đã nói trong một cuộc phỏng vấn gần đây rằng các mô hình hiện tại đang đạt đến điểm bão hòa và kết quả tiền đào tạo đã phẳng, cho thấy cần có những ý tưởng mới. "Tôi nghĩ có khả năng trong năm năm tới, chúng ta sẽ tìm ra một kiến trúc tốt hơn mà là một cải tiến đáng kể so với các mô hình biến hình," Katanforoosh nói. "Và nếu chúng ta không làm được, chúng ta không thể mong đợi nhiều cải tiến trên các mô hình." Đôi khi ít lại là nhiều Các mô hình ngôn ngữ lớn rất giỏi trong việc tổng quát hóa kiến thức, nhưng nhiều chuyên gia cho rằng làn sóng tiếp theo của việc áp dụng AI trong doanh nghiệp sẽ được thúc đẩy bởi các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn, linh hoạt hơn có thể được tinh chỉnh cho các giải pháp cụ thể theo miền. "Các mô hình ngôn ngữ nhỏ được tinh chỉnh sẽ là xu hướng lớn và trở thành một phần thiết yếu được sử dụng bởi các doanh nghiệp AI trưởng thành vào năm 2026, vì những lợi thế về chi phí và hiệu suất sẽ thúc đẩy việc sử dụng hơn các mô hình ngôn ngữ lớn sẵn có," Andy Markus, giám đốc dữ liệu của AT&T, nói với TechCrunch. "Chúng tôi đã thấy các doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào các mô hình ngôn ngữ nhỏ vì, nếu được tinh chỉnh đúng cách, chúng sẽ đạt được độ chính xác tương đương với các mô hình lớn hơn, tổng quát hơn cho các ứng dụng kinh doanh, và rất tuyệt vời về chi phí và tốc độ." Chúng tôi đã thấy lập luận này trước đây từ công ty khởi nghiệp AI Mistral của Pháp: Họ lập luận rằng các mô hình nhỏ của họ thực sự hoạt động tốt hơn các mô hình lớn hơn trên một số tiêu chuẩn sau khi được tinh chỉnh. "Sự hiệu quả, tính kinh tế và khả năng thích ứng của các mô hình ngôn ngữ nhỏ khiến chúng trở nên lý tưởng cho các ứng dụng tùy chỉnh nơi độ chính xác là điều tối quan trọng," Jon Knisley, một chiến lược gia AI tại ABBYY, một công ty AI doanh nghiệp có trụ sở tại Austin, cho biết. ...