Khoảnh khắc đó đã đến với OpenAI ("cha đẻ" ChatGPT) và Giám đốc điều hành công ty khởi nghiệp Mỹ này là Sam Altman.
Tuần trước, công ty khởi nghiệp DeepSeek (Trung Quốc) ra mắt R1, mô hình AI nguồn mở mạnh mẽ được cho là sử dụng ít dữ liệu hơn với chi phí đào tạo chỉ bằng một phần nhỏ so với các mô hình của các hãng công nghệ hàng đầu Mỹ như OpenAI, Meta Platforms (chủ sở hữu Facebook) và Anthropic. Điều này có thể đánh dấu bước ngoặt trong mức đầu tư cần thiết cho AI.
Thung lũng Silicon rất lo lắng vì trong các bài đánh giá từ bên thứ ba, R1 đã vượt trội mô hình AI của OpenAI, Meta Platforms và Anthropic. Được vận hành bởi mô hình V3 - phiên bản đời trước của R1, trợ lý AI của DeepSeek đã nhanh chóng trở nên phổ biến kể từ khi ra mắt vào ngày 10.1 và đứng đầu bảng xếp hạng Apple App Store ở Mỹ về các ứng dụng miễn phí được đánh giá cao nhất, theo hãng Sensor Tower.
Cột mốc này nhấn mạnh cách DeepSeek đã để lại ấn tượng sâu sắc tại Thung lũng Silicon, làm lung lay quan niệm phổ biến về sự thống trị của Mỹ trong lĩnh vực AI cùng hiệu quả từ các biện pháp kiểm soát xuất khẩu nhằm vào chip tiên tiến và năng lực AI của Trung Quốc.
Tuần này, OpenAI tuyên bố DeepSeek có thể đã sử dụng "không hợp pháp" các dữ liệu đầu ra của OpenAI để huấn luyện mô hình AI mới bằng một quy trình gọi là distillation (chưng cất).
Distillation trong AI là kỹ thuật học máy trong đó một mô hình nhỏ hơn, đơn giản hơn (gọi là student model – mô hình học sinh) được huấn luyện để bắt chước hiệu suất của mô hình lớn hơn, phức tạp hơn (gọi là teacher model – mô hình giáo viên).
Cách hoạt động của distillation
Mô hình giáo viên: Một mô hình AI lớn, mạnh mẽ được huấn luyện trước trên một lượng dữ liệu lớn.
Mô hình học sinh: Một mô hình nhỏ hơn được huấn luyện bằng cách học lại từ đầu ra của mô hình giáo viên thay vì chỉ dựa vào dữ liệu gốc.
Chuyển giao kiến thức: Mô hình học sinh học cách đưa ra các dự đoán tương tự như mô hình giáo viên nhưng với ít tài nguyên tính toán hơn.
Lợi ích của distillation
- Tăng hiệu suất: Giúp tạo ra các mô hình nhỏ gọn hơn nhưng vẫn duy trì độ chính xác cao.
- Tiết kiệm tài nguyên: Giúp AI chạy nhanh hơn trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế như điện thoại, IoT (internet vạn vật).
- Bảo mật & tối ưu hóa: Có thể dùng để tạo ra các bản sao tối ưu hóa của mô hình AI mà không cần truy cập trực tiếp vào mô hình gốc.
Mối lo ngại về bảo mật
Distillation có thể được sử dụng để sao chép hoặc tái tạo mô hình AI mạnh mẽ từ các công ty đối thủ, dẫn đến lo ngại về đánh cắp tài sản trí tuệ. Đây là lý do tại sao Mỹ đang lo ngại rằng các công ty Trung Quốc có thể đang sử dụng kỹ thuật này để học từ mô hình AI tiên tiến của OpenAI.
Với một số chuyên gia AI, những lời phàn nàn này của OpenAI là “đạo đức giả”. Thành công của OpenAI cũng dựa trên một quy trình tương tự. Trong nhiều năm, công ty này đã thu thập dữ liệu và đầu ra từ internet để đào tạo mô hình AI của mình, gồm cả việc lấy nội dung có bản quyền và các tác phẩm gốc từ hàng ngàn công ty mà không có sự cho phép.
Trên thực tế, đây là điều mà hầu hết hãng phát triển mô hình AI đều làm, theo Nick Vincent, phó giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Simon Fraser (Canada), chuyên nghiên cứu cách dữ liệu được sử dụng trong AI.
"Những công ty này vừa tranh luận về quyền được huấn luyện trên bất cứ thứ gì họ lấy được, vừa từ chối cho đối thủ cạnh tranh huấn luyện trên đầu ra của họ", Nick Vincent viết trong một bài blog tuần này, đồng thời đặt câu hỏi: "Luật chơi chỉ dành cho các anh, còn chúng tôi thì không à?".
OpenAI - DeepSeek và câu chuyện nhân quả
Nick Vincent coi DeepSeek trỗi dậy là hệ quả tất yếu của một môi trường huấn luyện dữ liệu vô tội vạ, nơi các công ty AI lấy nội dung họ muốn và sau đó xin lỗi.
Giờ đây, điều này đã phản tác dụng với OpenAI, khi chính dữ liệu đầu ra của họ có thể đang bị khai thác nhân danh tiến bộ AI. “Công ty sẽ phải vật lộn để tự bảo vệ mình trước tòa án dư luận về vấn đề này. Sẽ có một sự tính toán sắp xảy ra", Nick Vincent nói hôm 30.1.
Ông hy vọng sự tính toán này sẽ khuyến khích các hãng công nghệ tạo ra một hệ thống mới để ghi nhận và bồi thường hợp lý cho những người sáng tạo nội dung.
"Đến nay, chưa phòng thí nghiệm AI nào thực sự suy nghĩ nghiêm túc về điều đó. Bây giờ, DeepSeek khiến OpenAI trở thành ‘nạn nhân’ của cách làm này", Nick Vincent nói thêm.
Sử dụng hợp lý chỉ dành cho OpenAI hay tất cả?
Dữ liệu huấn luyện chất lượng cao là yếu tố quan trọng để tạo ra các mô hình AI mạnh mẽ. Nhiều công ty đã tạo ra thông tin này muốn được trả tiền cho việc cung cấp sở hữu trí tuệ cho các sản phẩm mới. Trong khi đó, các hãng công nghệ lại không muốn bị ép phải trả tiền. Tranh chấp này đang được đưa ra tòa án.
OpenAI đang bị các tác giả kiện với cáo buộc vi phạm luật bản quyền khi sử dụng sách của họ để huấn luyện mô hình AI. Trang The New York Times cũng đang theo đuổi một vụ kiện tương tự với OpenAI.
OpenAI còn bị cáo buộc sử dụng nội dung YouTube để huấn luyện Sora, mô hình AI tạo video từ văn bản. Neal Mohan, Giám đốc điều hành YouTube, năm ngoái tuyên bố rằng hành động của OpenAI sẽ vi phạm quy định của nền tảng video này.
OpenAI phủ nhận vi phạm luật bản quyền, viện dẫn học thuyết "sử dụng hợp lý", cho phép sử dụng tác phẩm có bản quyền mà không có giấy phép trong một số trường hợp nhất định, bao gồm giảng dạy, nghiên cứu và đưa tin.
Vậy việc DeepSeek dùng dữ liệu đầu ra của OpenAI có được coi là sử dụng hợp lý không?
"Rất có thể là có", Nick Vincent bình luận.
Học thuyết “sử dụng hợp lý” không thể chỉ áp dụng khi có lợi cho một bên. Như vậy thì quá không công bằng.
Insider hỏi OpenAI về vấn đề này hôm 30.1 nhưng không nhận được phản hồi. OpenAI có quan hệ đối tác với một số công ty để sử dụng nội dung của họ để huấn luyện mô hình AI. Axel Springer, công ty mẹ của trang Insider, đã ký một thỏa thuận như vậy vào năm 2023.
Distillation và nhân quả
Làm thế nào mà đầu ra của một mô hình AI lại bị thu thập để phục vụ cho mục đích cạnh tranh?
Distillation (chưng cất) là thuật ngữ kỹ thuật chỉ việc trích xuất trí tuệ từ một mô hình AI và chuyển hóa nó vào mô hình mới, Nick Vincent giải thích.
Các "cha đẻ" của AI, gồm cả Geoffrey Hinton – người đoạt giải Nobel và VinFuture 2024, viết một bài nghiên cứu về khái niệm này vào năm 2015, có tiêu đề Chưng cất kiến thức trong mạng nơ-ron.
Thời điểm đó, các nhà nghiên cứu mô tả một phiên bản "hiền lành" hơn của kỹ thuật này, khi một phòng thí nghiệm hoặc công ty lấy các mô hình cũ của chính họ và sử dụng đầu ra của chúng để nâng cấp thành một mô hình mới thông minh hơn.
Việc chưng cất trí tuệ từ mô hình AI của người khác mà không có sự cho phép bị coi là không đúng đắn trong một số cộng đồng nghiên cứu, nhưng thực tế lại xảy ra rất nhiều, Nick Vincent cho biết.
Trong bài nghiên cứu về mô hình R1, DeepSeek đề cập đến việc sử dụng chưng cất với các mô hình mã nguồn mở, nhưng không nhắc đến OpenAI.
"Chúng tôi chứng minh rằng các mô hình lý luận lớn hơn có thể được chắt lọc thành các mô hình nhỏ hơn, mang lại hiệu suất tốt hơn", các nhà nghiên cứu của DeepSeek viết.
Từ cuối năm ngoái, khi DeepSeek bắt đầu gây ấn tượng với giới AI, một số nhà nghiên cứu AI suy đoán rằng DeepSeek đã sử dụng kết quả từ o1, mô hình "lý luận" mới của OpenAI, làm dữ liệu tổng hợp để cải thiện các mô hình riêng, chẳng hạn R1.
Tháng 12.2024, khi DeepSeek bắt đầu khiến giới AI trầm trồ, Sam Altman dường như đã mỉa mai đối thủ mới của mình.
"Việc sao chép một thứ gì đó mà bạn biết là có hiệu quả thì tương đối dễ. Song tạo ra một điều gì đó mới, rủi ro và khó khăn khi bạn không biết liệu nó có hiệu quả hay không thì lại vô cùng khó", ông viết trên mạng xã hội X.
