Khi máy tính dần trở nên phổ cập hơn trong khoảng 70 năm trước, có lẽ chúng ta sẽ không thể nào hình dung được rằng các cá thể sẽ có được “cuộc đời thứ hai” trong thế giới kỹ thuật số khi mà xã hội của chúng ta trở nên số hóa một cách hoàn toàn.
Các hình đại diện kỹ thuật liên tục mở rộng ranh giới về khả năng nhận dạng, những điều mới mẻ liên tục được thử nghiệm và đã cải thiện điều kiện sống vật chất của chúng ta trong lĩnh vực rộng lớn “Vũ trụ song song” trực tuyến, và chúng ta cũng đã tạo được dấu ấn trong thế giới đó, đó chính là DỮ LIỆU
Vậy dữ liệu là gì? Không có câu trả lời rõ ràng nào cho câu hỏi cơ bản nhưng đầy tính phức tạp này trong khoa học thông tin. Nói một cách đơn giản, dữ liệu là sản phẩm của các quan sát và mục tiêu quan sát bao gồm các cá thể độc lập, các tổ chức, sự kiện và môi trường xung quanh chúng.
Các quan sát này được thực hiện dựa trên một loạt các quan điểm, phương pháp và công cụ, đi kèm với hệ thống ký hiệu tương ứng của chúng, chẳng hạn như trọng lượng và thước đo.
Dữ liệu được tạo ra từ việc ghi lại các đặc điểm và hành vi của các đối tượng được quan sát bằng cách sử dụng các hệ thống ký hiệu. Dữ liệu có thể tồn tại ở nhiều dạng khác nhau, bao gồm chữ, số, đồ thị, âm thanh, video,…
Mặc dù dữ liệu có thể tồn tại dưới dạng kỹ thuật số hoặc phi kỹ thuật số (ví dụ khi được ghi trên giấy), tuy nhiên chúng ngày càng được kỹ thuật số hóa cùng với sự tiến bộ của công nghệ thông tin và truyền thông (ICT).
Theo các thống kê của Statista, các thiết bị được kết nối (ví dụ như TV thông minh, loa thông minh, đồ chơi và thiết bị thông minh khách) trên toàn thế giới dự kiến lên tới 30,9 tỷ thiết bị vào năm 2025. Đây sẽ là một nguồn dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi các thiết bị và dịch vụ được kết nối.
IDC dự đoán đến năm 2025, vòng kết nối dữ liệu toàn cầu sẽ mở rộng lên 163ZB (1ZB tương đương 1 nghìn tỷ GB), tương đương với 10 lần dữ liệu 16.1ZB được tạo ra vào năm 2016.
Câu hỏi được đặt ra là làm thế nào chúng ta có thể khai thác giá trị của dữ liệu ở quy mô lớn như vậy? Và trí tuệ nhân tạo đã cho chúng ta thấy câu trả lời.
Hành trình 60 năm phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI)
Quay trở lại năm 1956, trong một cuộc hội thảo kéo dài 6 tháng tại Đại học Dartmouth vào mùa hè năm đó, một nhóm các nhà khoa học trẻ bao gồm Minsky đã đặt ra thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo”.
Năm 2006, Pro. Hinton đã đưa ra Deep Learning, một khái niệm về mạng thần kinh nhân tạo và khái niệm này cho phép tạo ra những đột phá trong hiệu suất của AI. Làn sóng đột phá của AI hiện nay khác biệt đáng kể so với những năm 1956 và 2006.
Các thuật toán máy học dựa trên big data và công suất tính toán mạnh mẽ đã tạo ra đột phá trong nhiều lĩnh vực, có thể kể đến như là thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Trong khi đó, các ứng dụng được trao quyền bởi AI cũng đã bắt đầu phát triển, dẫn đến việc hiện thực hóa các AI thực sự “thông minh”.
Ngày nay, hầu hết mọi người đã trở nên quen thuộc với trí tuệ nhân tạo. Công nghệ này đã trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, từ mua sắm trực tuyến đến sản xuất công nghiệp. Chúng ta thấy sự tiện lợi và tiến bộ do trí tuệ nhân tạo mang lại ở khắp mọi nơi.
Sự tiến bộ của các lý thuyết và công nghệ liên quan đã mở rộng phạm vi ứng dụng AI, dẫn đến việc thương mại hóa ngày càng tăng. Trên khắp thế giới, ngày càng nhiều chính phủ và các tổ chức doanh nghiệp đang tìm hiểu tầm quan trọng của AI và bắt đầu sử dụng công nghệ này trong các chính sách quốc gia cũng như trong hoạt động kinh doanh.
Một thập kỷ trước, sự trỗi dậy của Internet di động đã đẩy trí tuệ nhân tạo đến “điểm kỳ dị” (là một giả thuyết rằng tới lúc nào đó, máy móc sẽ phát triển hơn con người) của sự phát triển bùng nổ.
Với việc cải thiện các sản phẩm và dịch vụ với tốc độ ngày càng nhanh, các nhà cung cấp thiết bị di động như Apple, Samsung và các nhà cung cấp dịch vụ Internet di động như Alibaba, Tencent, Meta và Google đã giúp Internet di động phá vỡ ranh giới về không gian lẫn thời gian hiện có của Internet PC thông thường.
Ngoài sự tiện lợi ngày càng tăng trong việc tương tác giữa con người và máy tính, Internet di động đã tạo ra những đột phá trong công nghệ AI, mở rộng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, thuật toán thị giác,…
Whitepaper về Phát triển AI toàn cầu của Deloitte năm 2019 dự đoán thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ vượt 6 nghìn tỷ USD vào năm 2025 với tốc độ tăng trưởng kép là 30% từ năm 2017 đến năm 2025.
Một báo cáo nghiên cứu do PwC công bố cho thấy GDP toàn cầu sẽ cao hơn 14% vào năm 2030 nhờ vào việc áp dụng AI, đóng góp thêm 15,7 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế thế giới. Con số này là nhiều hơn sản lượng hiện tại của Trung Quốc và Ấn Độ cộng lại. Trong vài năm tới, thị trường AI toàn cầu sẽ tăng trưởng theo cấp số nhân.
Trong 60 năm qua, lĩnh vực AI đã phát triển mạnh mẽ. Khi chúng ta bước vào cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư: cuộc cách mạng công nghệ, những bước tiến của AI ngày càng trở nên rõ ràng hơn bao giờ hết.
Các rào cản còn tồn đọng
Để AI trở thành công nghệ cốt lõi và đa biến trong cuộc cải cách công nghệ đang dần đến, ba yếu tố chính là không thể thiếu – dữ liệu, thuật toán và công suất tính toán.
Với sự bùng nổ của Internet và việc áp dụng rộng rãi của Internet di động đã dẫn đến sự tăng trưởng đáng kinh ngạc của dữ liệu toàn cầu. Những dữ liệu thực có giá trị này cung cấp “nguyên liệu sản xuất” cho AI.
Trong khi đó, sự cải thiện về sức mạnh xử lý của chip, việc áp dụng điện toán đám mây trên quy mô lớn và giá phần cứng giảm mạnh đã mang đến sự bùng nổ về công suất điện toán toàn cầu. Sức mạnh máy tính đã cung cấp cho AI một “động cơ sản xuất” có giá trị.
Nhờ những thành tựu mang tính đột phá trong máy học (machine learning), mạng thần kinh nhân tạo và thị giác máy tính, cũng như quy mô lớn của ngành và thị trường giải pháp, các thuật toán AI đã đạt được tốc độ phát triển nhanh chóng.
AI hiện đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm chăm sóc y tế, sức khỏe, tài chính, giáo dục, an ninh,… Các thuật toán đã cung cấp một “công cụ sản xuất” mạnh mẽ cho trí tuệ nhân tạo.
Với ba động lực tăng trưởng này, trí tuệ nhân tạo đã mở ra “thập kỷ vàng” cho sự tăng trưởng thần tốc, nhưng cũng dần bộc lộ được những thách thức mà AI đang phải đối mặt
Thách thức đầu tiên là áp lực về quản trị dữ liệu và quyền riêng tư. Trở lại năm 2018, Liên minh Châu Âu đã đưa ra Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR). Vào năm 2021, Luật bảo mật dữ liệu và Luật bảo vệ thông tin cá nhân của Trung Quốc cũng chính thức có hiệu lực.
Cụ thể hơn, các bộ luật này sẽ tập trung vào quyền và lợi ích cá nhân, nhằm mục đích bảo vệ cá nhân công dân Trung Quốc liên quan đến lợi ích của họ về quyền riêng tư, nhân phẩm, tài sản,…
Luật định nghĩa “thông tin cá nhân” là tất cả các loại thông tin liên quan đến các cá thể riêng biệt, và được ghi lại dưới dạng điện tử hoặc được lập thành văn bản khác. Các quy tắc thắt chặt về quyền riêng tư và dữ liệu cá nhân ngăn chặn hiệu quả việc lạm dụng dữ liệu.
Ngoài ra, áp lực về quyền riêng tư dữ liệu cũng đến từ bên trong. Các công ty sở hữu dữ liệu phải đối mặt với một tình huống khó xử lớn. Mặc dù chia sẻ dữ liệu và tương tác với các công ty khác rõ ràng cải thiện hiệu suất của các thuật toán AI, nhưng họ cũng phải đảm bảo dữ liệu của họ không bị tiết lộ.
Do đó, các biện pháp tuân thủ nghiêm ngặt phải được tuân thủ trong các hoạt động hợp tác giữa các bộ phận liên quan đến dữ liệu, cũng như hợp tác dữ liệu với các đối tác bên thứ ba. Khi làm việc với các dự án liên quan đến cộng tác dữ liệu, vấn đề bảo mật trong lưu thông dữ liệu thường là mối quan tâm hàng đầu.
Hơn nữa, đào tạo các mô hình AI rất tốn kém. Mặc dù những tiến bộ về phần cứng và phần mềm đã khiến chi phí đào tạo AI giảm 37% mỗi năm, nhưng tổng chi phí đào tạo AI vẫn tiếp tục tăng lên khi quy mô của các mô hình AI phát triển với tốc độ thậm chí còn nhanh chúng ta tưởng tượng (tăng gấp 10 lần mỗi năm).
Một số tổ chức tin rằng chi phí đào tạo các mô hình AI hiện tại có thể tăng thêm 100 lần vào năm 2025, tăng từ khoảng 1 triệu USD hiện nay lên hơn 100 triệu USD.
Đối mặt với những thách thức như quyền riêng tư dữ liệu, chi phí cao và sự tập trung của công nghệ, trí tuệ nhân tạo nên làm thế nào để xóa bỏ những trở ngại và tạo ra những tiến bộ mới?
Việc nghiên cứu và ứng dụng một số công nghệ tiên tiến nhất định đã giúp ích trong việc mở đường cho sự phát triển của AI trong tương lai.
AI cho tất cả
Sự xuất hiện của blockchain và tính bảo mật quyền riêng tư đã thực sự truyền cảm hứng cho AI.
Việc khéo léo sắp xếp dữ liệu đã tạo ra chất xúc tác cho sự tương tác giữa các blockchain, tính bảo vệ quyền riêng tư và AI theo những cách khác nhau. Khi các công nghệ này được kết hợp với nhau, việc sử dụng dữ liệu được nâng lên một tầm cao mới, cùng với cơ sở hạ tầng blockchain vững chắc hơn và tiềm năng lớn hơn cho AI.
Các thuật toán đồng thuận của Blockchain hỗ trợ việc hoàn thành các nhiệm vụ hỗ trợ trong các hệ thống AI. Đồng thời, các tính năng kỹ thuật của nó cho phép liên kết dữ liệu. Bằng cách đó, nó có thể khuyến khích việc bổ sung nhiều loại dữ liệu, thuật toán và công suất tính toán để tạo ra các mô hình AI hiệu quả hơn.
Khi có nhu cầu về các ứng dụng dữ liệu quyền riêng tư, tính toán bảo vệ quyền riêng tư cho phép nhà cung cấp dữ liệu phân tích và tính toán dữ liệu mà không tiết lộ dữ liệu gốc. Dữ liệu “có sẵn nhưng vô hình” trong quá trình lưu thông và tích hợp, do đó tuân thủ quyền riêng tư và kiểm soát bảo mật, đồng thời tạo điều kiện chia sẻ dữ liệu và trao đổi giá trị.
Có nhiều nền tảng được xây dựng dựa trên tính toán bảo vệ quyền riêng tư và blockchain trên thị trường, chẳng hạn như nền tảng AntChain Morse MPC và nền tảng Baidu MesaTEE.
Tuy nhiên, hầu hết các nền tảng này đều phục vụ các doanh nghiệp. Lý do rất đơn giản: kinh doanh dữ liệu giữa các doanh nghiệp là nhu cầu kinh doanh cơ bản nhất, giải quyết mâu thuẫn cơ bản giữa các doanh nghiệp về chia sẻ dữ liệu, tương tác và cải tiến thuật toán AI. Rất ít nỗ lực được đầu tư vào việc dân chủ hóa AI và thiết lập trí thông minh nhân tạo an toàn (AGI).
Các dịch vụ doanh nghiệp chỉ là bước khởi đầu cho những gì AI có thể đạt được cho đến nay. Trong tương lai gần, quyền sở hữu dữ liệu cuối cùng sẽ được trả lại cho các cá nhân. Do đó, công nghệ, tư liệu và công cụ sản xuất sẽ được chuyển giao và trả lại cho các cá nhân.
Con đường duy nhất dẫn đến AGI là tập trung vào “các yếu tố sản xuất thế hệ mới” với các cơ sở kỹ thuật bao gồm AI, blockchain và tính toán bảo vệ quyền riêng tư, đồng thời thúc đẩy tình trạng khẩn cấp và phát triển của AI tiên tiến.
Mới đây, một sản phẩm được phát hành bởi một công ty tập trung vào công nghệ tiên tiến đã cho người dùng và thị trường thấy một hướng đi mới trong việc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo toàn cầu (UAI).
Mạng lưới tính toán bảo vệ quyền riêng tư của PlatON (tên dự kiến) là một mạng lưới cơ sở hạ tầng tính toán bảo vệ quyền riêng tư và chia sẻ dữ liệu phi tập trung. Nó được thiết kế sáng tạo để tích hợp ba yếu tố của AI – công suất tính toán, thuật toán và dữ liệu – vào sản phẩm dành cho người dùng.
Bất kỳ người dùng nào cũng có thể trở thành chủ sở hữu dữ liệu, người dùng dữ liệu, nhà phát triển thuật toán và nhà phát triển dữ liệu để đăng nhập vào nền tảng và hoàn thành các tác vụ khác nhau. Việc thu thập dữ liệu một cách phi tập trung như vậy là cần thiết cho việc tính toán nhằm tạo ra một mô hình trí tuệ nhân tạo tổng quát và an toàn mới.
Là một sản phẩm thương mại có sẵn, PlatON không chỉ phục vụ các doanh nghiệp mà còn phục vụ các cá nhân. Ví dụ:
Là chủ sở hữu các dữ liệu, các cá nhân và tổ chức có thể thêm dữ liệu dưới dạng nút dữ liệu và tham gia vào các nhiệm vụ tính toán được trình bày trên nền tảng, phương pháp đổi mới này cho phép xác định quyền sở hữu, định giá và bảo vệ dữ liệu hiệu quả, cũng như đảm bảo quyền riêng tư.
Cả cá nhân và tổ chức đều có thể cung cấp công suất tính toán trên nền tảng để hoàn thành các tác vụ tính toán của người khác. Nói cách khác, các máy chủ nhàn rỗi (có công suất tính toán) trở nên có sẵn cho công chúng để hỗ trợ các tác vụ tính toán, đi kèm với một số phần thưởng nhất định.
Với tư cách là nhà cung cấp thuật toán, các nhà phát triển AI riêng lẻ có thể phát huy hết tiềm năng của mình để phát triển các thuật toán AI mong muốn. Các nhiệm vụ tính toán được hoàn thành bằng các thuật toán của họ cũng sẽ tạo ra thu nhập cho họ.
Điều này tạo thành một “thị trường AI” miễn phí, cởi mở và bền vững. Dữ liệu và sức mạnh tính toán được công bố trên nền tảng có thể được sử dụng để tính toán các thuật toán. Dựa vào nền kinh tế tiền điện tử trên blockchain, dữ liệu, thuật toán và công suất tính toán có thể được khai thác để kiếm tiền và trở thành một cơ chế khuyến khích hiệu quả nhằm thúc đẩy nhiều dữ liệu, thuật toán và sức mạnh tính toán hơn tham gia vào mạng.
Theo thời gian, một thị trường chia sẻ và giao dịch phi tập trung của dữ liệu, thuật toán và sức mạnh tính toán sẽ hình thành.
PlatON cũng đã thực hiện nhiều biện pháp bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, bằng cách kết hợp hệ thống tính toán với mã hóa đồng cấu hình, tính toán có thể xác minh, học liên kết (Federated Learning), và các công nghệ mật mã khác để bảo vệ tốt dữ liệu cục bộ, có sẵn nhưng vô hình.
Ngoài ra, các kết quả tính toán như mô hình AI được đào tạo cũng được bảo vệ khỏi rò rỉ. Hơn nữa, các sản phẩm có thể thực hiện hiệu quả các smart contract và chạy trơn tru các công thức deep learning phổ biến nhưng vẫn đảm bảo tính linh hoạt, khả năng tương thích và tính sẵn sàng cao của sản phẩm.
Nhìn chung, mạng tính toán bảo vệ quyền riêng tư là một nền tảng được thúc đẩy bởi AI, blockchain và tính toán bảo vệ quyền riêng tư để quản lý vòng đời của dữ liệu và cộng tác liền mạch với các lớp thấp hơn, mô hình kinh tế, dữ liệu, thuật toán và công suất tính toán để đáp ứng nhu cầu ứng dụng.
Các vấn đề về data silo (tình trạng mà dữ liệu chỉ được truy cập từ một số cá thể, dẫn đến việc dữ liệu dễ bị cô lập, và thiếu sự minh bạch) sẽ được khắc phục bằng cách sử dụng dữ liệu riêng lẻ. Nói một cách dễ hiểu, dữ liệu có thể được bảo vệ, sử dụng và thậm chí trở thành tài sản của các cá nhân hoặc tổ chức.
Sản phẩm đang trong quá trình thử nghiệm beta khép kín, và một nền tảng lớn và phức tạp như vậy chắc chắn sẽ phải đối mặt với những thách thức lớn. Làm thế nào để định giá dữ liệu của nhiều bên? Làm thế nào để nắm bắt và áp dụng chính xác dữ liệu khi dữ liệu lưu thông giữa nhiều bên? Làm thế nào để thu hút các nhà phát triển AI cung cấp các thuật toán cốt lõi?
Có thể nói rằng đây là một tiến trình siêu phức hợp dữ liệu chưa từng thấy trước đây. Việc tích hợp và ứng dụng công nghệ mới cần có thời gian, và nó vẫn đúng với việc cải tiến sản phẩm. PlatON đã thực hiện một bước tiến trong thương mại hóa dữ liệu.
“Điểm kỳ dị” trong tương lai là bước nhảy vọt của nền kinh tế dữ liệu, có thể đã chào đón thời kỳ nở rộ của chính nó.
Đây là một thông cáo báo chí được trả phí, vì thế Blogtienao không xác nhận và không chịu trách nhiệm hay có nghĩa vụ pháp lý đối với bất kỳ nội dung, độ chính xác, chất lượng, quảng cáo, sản phẩm hoặc các tài liệu khác trong bài này. Người đọc nên tự nghiên cứu trước khi thực hiện bất kỳ động thái nào liên quan đến dự án. Blogtienao không chịu trách nhiệm, trực tiếp hoặc gián tiếp, đối với bất kỳ thiệt hại hoặc mất mát nào xảy ra hoặc bị cáo buộc là do hoặc liên quan đến việc sử dụng hoặc dựa vào bất kỳ nội dung, hàng hóa hoặc dịch vụ nào được đề cập trong thông cáo báo chí.
