'Để hiểu một người' - Chúng ta đang sống trong thời đại khủng hoảng kết nối
Thứ chúng ta cần nhất là các mối quan hệ, và thứ mà chúng ta xử lý vụng về nhất dường như cũng là các mối quan hệ.
Mùa du lịch đã đến và năm nay, dự định của tôi là đưa cả gia đình làm một chuyến thăm quan Thành Phố Hồ Chí Minh. Nếu chỉ có 2 vợ chồng thì mọi chuyện khá đơn giản, nhưng với 2 đứa con nhỏ đi cùng, lộ trình có thể sẽ trở nên phức tạp hơn một chút, khi phải tìm kiếm cả chỗ ăn nghỉ và vui chơi phù hợp cho cả trẻ con nữa.
Nếu như trước đây, tôi thường sẽ phải dùng Google để tự mình tìm kiếm các thông tin này – một công việc tiêu tốn khá nhiều thời gian, nhưng giờ đây khi ChatGPT mang đến tính năng Deep-Research tới người dùng gói Plus, tôi quyết định đặt niềm tin vào công nghệ mới này.
Lên kế hoạch bằng tính năng Deep-Research của ChatGPT
Mở đầu bằng một câu lệnh đơn giản: "lập cho tôi kế hoạch du lịch Thành Phố Hồ Chí Minh với gia đình 4 người trong vòng 7 ngày." ChatGPT nhanh chóng phản hồi lại bằng việc làm cụ thể hơn yêu cầu của mình, bao gồm thời điểm khởi hành dự kiến, ngân sách dự kiến, có trẻ nhỏ đi cùng không, kế hoạch chuyến đi thiên về tham quan, ăn uống vui chơi hay kết hợp các yếu tố này, và cuối cùng là phương tiện vận chuyển ưu tiên.
Nhập các yêu cầu cụ thể hơn của mình theo các câu hỏi của ChatGPT, giờ đây tôi có thể làm việc khác trong khi chờ nhận được câu trả lời của mình.
Mất hơn 18 phút ChatGPT mới thực hiện xong yêu cầu của tôi và kết quả đúng là nội dung tổng hợp dài 11 trang A4 về việc du lịch Thành Phố Hồ Chí Minh cùng cả gia đình – một bản nghiên cứu thực sự sâu sắc theo đúng nghĩa đen.
Không chỉ liệt kê các địa điểm vui chơi, du lịch nên đến tại Thành Phố Hồ Chí Minh, câu trả lời từ tính năng này của ChatGPT còn lên kế hoạch chi tiết về lộ trình đi lại các địa điểm nói trên cho mỗi ngày du lịch, bao gồm cả sáng, trưa, chiều và tối. Ngoài ra còn có hàng loạt thông tin về mức giá ăn uống, đi lại, vui chơi, lộ trình, gợi ý về ăn uống tại các khu vực xung quanh địa điểm tham quan cũng như các lưu ý về việc trông chừng trẻ con nên hay không nên làm gì khi đến các địa điểm tham quan nói trên.
Bản kế hoạch do Deep-Research giống như một bảng thuyết minh của hướng dẫn viên du lịch hơn là một kế hoạch du lịch thông thường
Ngay cả các gợi ý về địa điểm lưu trú trong thành phố cũng được liệt kê rất chi tiết, không chỉ tên khách sạn, mà còn có các lựa chọn khác với nhiều mức giá và vị trí khác nhau phù hợp với nhiều yêu cầu về tài chính. Có thể nói, bản kế hoạch du lịch nói trên giống như lời thuyết trình của một hướng dẫn viên du lịch kỳ cựu hơn là một bản chỉ dẫn du lịch thông thường.
Để so sánh khả năng của tính năng Deep-Research nói trên, tôi quyết định thử nghiệm một lần nữa khi lặp lại yêu cầu tương tự nhưng dùng tính năng ChatGPT thông thường. Kết quả là một bản mô tả hành trình khá sinh động nhưng đa phần chung chung, thiếu con số minh họa.
Chính sự tương phản giữa 2 bản kế hoạch du lịch do ChatGPT lập ra còn cho tôi thấy một cái nhìn rộng lớn hơn về bước tiến của công nghệ AI Agent (tác nhân AI) so với chatbot AI thông thường cũng như hiểu được lý do tại sao ngành công nghệ đang đổ những khoản tiền khổng lồ cho công nghệ này.
Một phần trong bảng kế hoạch du lịch do ChatGPT (phiên bản thông thường) soạn thảo
Để có được một bản kế hoạch du lịch chi tiết như tính năng Deep-research của ChatGPT đưa ra, tôi sẽ phải tự mình tìm kiếm liên tục hàng giờ, thậm chí hàng ngày, hàng tuần để có được đầy đủ các thông tin về chỗ lưu trú, ăn uống, vui chơi, du lịch trong thành phố Hồ Chí Minh. Nhưng khi dùng Deep-Research của ChatGPT, một tác nhân AI đã thay tôi làm công việc đó.
Cũng hành động giống hệt con người, tác nhân AI này tự động lướt web, tìm kiếm thông tin cần thiết xung quanh yêu cầu của tôi với mức độ chi tiết cao nhất có thể. Không những tìm kiếm mà sau đó nó còn tổng hợp thông tin thành một bản kế hoạch cụ thể về thời gian, lộ trình chuyến đi cũng như các thông tin lưu ý đi kèm mà nó thu thập được khi lướt web.
Sự vượt trội của tác nhân AI so với chatbot AI
Công bằng mà nói, bản kế hoạch du lịch do ChatGPT thông thường tạo ra cũng không hề tệ, nó vẫn có tương đối đầy đủ các thông tin cần thiết cho chuyến đi của mình. Tuy nhiên phải thừa nhận rằng, việc lập kế hoạch du lịch vẫn là một công việc tương đối đơn giản và từ khi xuất hiện cho đến nay, nhiều chatbot AI đã được sử dụng cho công việc này.
Nhưng điều đáng nói là khả năng tự động tìm kiếm thông tin trong tính năng Deep-Research của ChatGPT thay cho con người cho thấy tiềm năng khổng lồ như thế nào của các tác nhân AI. Chúng không chỉ trả lời câu hỏi dựa trên dữ liệu có sẵn như chatbot AI mà còn là một thực thể có khả năng chủ động thu thập thông tin, phân tích dữ liệu, viết lại, kiểm tra chéo, cuối cùng mới trình ra kết quả hoàn chỉnh. Khả năng "tự lập kế hoạch rồi tự kiểm" ấy khiến AI Agent giống một nhân viên thực thụ hơn chỉ là một trợ lý gõ phím.
Ví dụ về lập bản kế hoạch du lịch ở trên cho thấy điều ấn tượng nhất là khả năng "đi trước một bước" của tác nhân AI. Nó không chỉ trả lời câu hỏi trực tiếp mà còn dự đoán những vấn đề có thể phát sinh và đưa ra giải pháp. Chẳng hạn, AI Agent này chủ động cung cấp thông tin về dự báo thời tiết và đề xuất giải pháp: "Tháng 7 mưa rào chiều; xếp lịch ngoài trời buổi sáng." Nó cũng quan tâm đến an toàn cho trẻ nhỏ với lời khuyên: "Bật ghế trẻ em khi gọi taxi; thuê xe máy nửa ngày (~150k) chỉ khi đường vắng."
Nếu chỉ với một yêu cầu đơn giản về kế hoạch du lịch, tác nhân AI đã thể hiện khả năng vượt trội như vậy, hãy tưởng tượng tiềm năng của nó trong các lĩnh vực khác như lập kế hoạch kinh doanh chi tiết, phân tích báo cáo tài chính, quản lý dự án phức tạp, hay nghiên cứu y khoa và khoa học.
Hàng tỷ USD đang được đổ vào nghiên cứu tác nhân AI
Đây chính là viễn cảnh mà các hãng công nghệ đang kỳ vọng ở những tác nhân AI, khi được phát triển hoàn chỉnh sẽ trở thành những "nhân viên số" đắc lực cho các lãnh đạo công ty, luôn tập trung cho nhiệm vụ của mình. Viễn cảnh này đã thu hút những dòng tiền đầu tư khổng lồ đổ vào lĩnh vực này. Đây không chỉ là cuộc đua công nghệ mà còn là cuộc đua nắm bắt thị trường tiềm năng trị giá hàng nghìn tỷ USD trong tương lai.
Manus AI là một ví dụ điển hình với khả năng viết mã, sửa lỗi và triển khai phần mềm tự động, giúp giảm thời gian phát triển ứng dụng từ hàng tuần xuống còn vài giờ. Startup Trung Quốc này vừa huy động được 75 triệu USD từ Benchmark, nâng định giá lên 500 triệu USD và đặt mục tiêu mở rộng sang Mỹ, Nhật, Trung Đông.
Ở thị trường Mỹ, Devin AI, "kỹ sư phần mềm tự động", cũng liên tục cập nhật bản 2.0 và hạ giá thuê dịch vụ xuống hai mươi USD một tháng để thâm nhập doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Claude của Anthropic cũng là một tác nhân AI nổi bật với khả năng xử lý tài liệu dài, phân tích báo cáo tài chính, và tóm tắt nghiên cứu khoa học với độ chính xác cao. Khả năng này đặc biệt có giá trị trong các ngành nghề cần xử lý lượng lớn thông tin như tài chính, luật pháp hay y tế.
Sự khác biệt giữa chatbot AI thông thường và tác nhân AI không chỉ là về độ thông minh mà còn về bản chất hoạt động. Tác nhân AI đại diện cho bước tiến hóa tiếp theo của AI, từ một công cụ bị động trả lời câu hỏi thành một đối tác chủ động giải quyết vấn đề.
Trong tương lai gần, chúng ta có thể thấy tác nhân AI quản lý toàn bộ hành trình du lịch, từ đặt vé, đặt phòng đến điều chỉnh lịch trình thời gian thực khi có thay đổi; tác nhân AI phối hợp với các thiết bị IoT để tự động hóa ngôi nhà hoặc văn phòng; và thậm chí tác nhân AI quản lý doanh nghiệp, dự báo xu hướng thị trường và đề xuất chiến lược kinh doanh.
Rõ ràng, những gã khổng lồ công nghệ đang đặt cược vào một tương lai nơi AI không chỉ hiểu chúng ta muốn gì mà còn biết cách giúp chúng ta đạt được điều đó một cách hiệu quả nhất.
