OpenAI, công ty khởi nghiệp với Dự án trị giá hàng tỷ đô la đã khởi xướng cuộc cách mạng AI tạo sinh với , dự kiến sẽ chịu lỗ 5 tỷ đô la vào năm 2024. Mặc dù con số tiêu cực này, công ty gần đây đã được thông báo đang tham gia đàm phán để huy động thêm vốn, với định giá được cho là sẽ đạt 100 tỷ đô la sau khi nhận được khoản đầu tư 1 tỷ đô la.

Cần lưu ý rằng đây chỉ là một công ty đang đào tạo mô hình AI của mình, trong khi nhiều công ty khác cũng đang trải qua tình trạng tài chính tương tự. Trí tuệ nhân tạo vẫn giữ vị trí là xu hướng nóng nhất trong ngành công nghệ, nhưng nó rất dễ biến động và có thể tiêu tốn tiền mặt nhanh chóng. Một nhóm các nhà khoa học và kỹ sư đã ước tính rằng 80% trong số những dự án này thất bại và nêu rõ các lý do cho sự thất bại đó, đồng thời đưa ra một số giải pháp.

Một lý do dẫn đến sự thất bại của các dự án AI là các nhà sáng lập công ty không nhận thức được vấn đề nào cần được giải quyết và chỉ chú trọng vào việc trình diễn công nghệ cho người khác.

8 Trong 10 Du An Lien Quan Den Ai Deu That Bai Dot Hang Ty Do La Tien Tu Nha Dau Tu

RAND Corporation, một tổ chức nghiên cứu phi lợi nhuận của Mỹ, đã chỉ ra năm lý do chính khiến 80% dự án trí tuệ nhân tạo (AI) thất bại. Lý do hàng đầu là các bên liên quan trong ngành thường hiểu sai về vấn đề cần giải quyết khi triển khai AI. Một nguyên nhân khác dẫn đến sự thất bại của dự án là các công ty không có đủ dữ liệu để đào tạo mô hình AI hiệu quả, điều này dẫn đến kết quả không chính xác và làm nản lòng người dùng quay lại sử dụng nền tảng.

Ngoài ra, cơ sở hạ tầng không đầy đủ cũng có thể làm tăng tỷ lệ thất bại của dự án AI. Nếu giả định rằng tài nguyên phong phú, các nhà sáng lập công ty thường chú trọng đến việc trình diễn công nghệ vượt trội so với đối thủ thay vì mang lại giá trị cho người dùng. Mặc dù có thể tham khảo thêm những lý do khác dẫn đến sự sụp đổ của dự án, RAND Corporation cũng đã đưa ra một số giải pháp nhằm giảm thiểu rủi ro thất bại.

Một trong những giải pháp đó là đầu tư vào cơ sở hạ tầng, vì tập trung vào lĩnh vực này không chỉ giúp rút ngắn thời gian hoàn thành việc đào tạo mô hình AI mà còn cung cấp một lợi thế lớn là dữ liệu chất lượng cao có sẵn để đào tạo các mô hình AI khác. Các nhà sáng lập cũng nên nhận thức rằng trí tuệ nhân tạo không phải là một giải pháp kỳ diệu và nó có những giới hạn nhất định.

Mặc dù việc đào tạo hiệu quả một mô hình AI có thể dẫn đến sản phẩm mạnh mẽ hơn, nhưng ví dụ điển hình như cho thấy nó đã được đào tạo trên hàng terabyte dữ liệu nhưng vẫn có thể đưa ra kết quả không chính xác. Báo cáo đã đề cập đến tổng cộng bảy biện pháp, bạn có thể xem qua tất cả và cho chúng tôi biết quan điểm của bạn về những giải pháp này trong phần bình luận.

Theo Techspot

Bình luận (0 bình luận)