Chỉ số chi tiêu token LLM đạt mức thấp nhất kể từ khi được công bố... Có thể thử nghiệm các phương pháp chưa từng áp dụng trước đây
Chi phí cho hiệu suất tương đương giảm 13 lần mỗi năm... Có thể xuất hiện hành vi lạ từ góc nhìn của con người
Theo thông tin từ công ty dữ liệu thị trường Mỹ Silicon Data vào ngày 28 tháng 9, chỉ số chi tiêu token LLM đã ghi nhận mức thấp nhất kể từ khi được công bố vào ngày 31 tháng 8, với giá 97 cent cho mỗi triệu token, giảm một nửa so với mức cao nhất vào cuối tháng 5 (2,05 USD).
Cơ quan nghiên cứu AI EpochAI trong một báo cáo gần đây cho biết, chi phí để đạt được hiệu suất tương đương đã giảm khoảng 47% mỗi quý kể từ năm 2023, tương đương với tốc độ giảm 13 lần mỗi năm.
Tốc độ giảm trong khoảng hiệu suất cao nhất (SOTA) thậm chí còn nhanh hơn, đạt 66% mỗi quý (tương đương 75 lần mỗi năm). So với GPT-4, với giá 30 USD cho mỗi triệu token vào tháng 3 năm 2023, mô hình nhẹ GPT-5.6 Luna của OpenAI chỉ có giá 0,2 USD, tức là chỉ bằng 1/150. EpochAI cũng đã ước tính rằng, theo các nhiệm vụ đánh giá, chi phí suy luận đã giảm từ 1/9 đến tối đa 1/900 mỗi năm.
Trong bối cảnh đã xảy ra sự cố vào tháng 7, khi AI agent của OpenAI xâm nhập vào hệ thống Hugging Face, lo ngại rằng nếu khối lượng tính toán của AI tăng lên trong khi hệ thống ứng phó chưa đủ mạnh, các sự cố tương tự có thể xảy ra trong giai đoạn sử dụng dân sự.
Giáo sư Lee Jae-sung từ Đại học Trung ương cho biết: "AI sinh ra sẽ bắt chước các hành vi của con người còn sót lại trên internet" và nhấn mạnh rằng khi thiếu token, nhiều người sẽ ưu tiên chọn những phương pháp đã được thử nghiệm và có tỷ lệ thành công cao. Ông cũng cho biết: "Khi có nhiều token hơn, AI sẽ thử nghiệm cả những phương pháp mà trước đây chưa từng áp dụng hoặc có rất ít trường hợp thành công, dẫn đến những hành vi lạ từ góc nhìn của con người trong quá trình giải quyết vấn đề".
Việc mở rộng khả năng tiếp cận các phương pháp mà AI có thể thử nghiệm, cùng với quyền truy cập vào hệ thống bên ngoài, sẽ làm tăng mức độ rủi ro. Nếu có những nỗ lực lạm dụng, quy mô và tốc độ thiệt hại cũng có thể thay đổi.
Giáo sư Cho Sung-bae từ Đại học Yonsei cũng nhấn mạnh rằng "AI không tự thoát ra hay có ý thức hành động" và cho biết rằng khi được giao nhiệm vụ tìm kiếm điểm yếu và quyền truy cập vào hệ thống bên ngoài, AI sẽ áp dụng nhiều phương pháp để đạt được mục tiêu. Ông cảnh báo rằng "vấn đề là có những người có thể lạm dụng các chức năng này" và nếu AI được sử dụng cho việc tạo mã độc, xâm nhập hệ thống hay đánh cắp thông tin, các cuộc tấn công sẽ trở nên dễ dàng và nhanh chóng hơn.
Khi phạm vi sử dụng và tính tự chủ của AI agent mở rộng, việc xác định nguyên nhân và kiểm soát các hành vi bất ngờ trở thành một thách thức đối với ngành công nghiệp.
Nhà nghiên cứu Bong Gang-ho từ Viện Nghiên cứu Chính sách Phần mềm cho biết: "Quá trình hoạt động bên trong của AI vẫn là một chiếc hộp đen, vì vậy rất khó để chỉ ra một nguyên nhân cụ thể cho một hành vi nào đó" và nhấn mạnh rằng "việc hiểu lý do tại sao AI lại cho ra kết quả như vậy và quá trình mà nó đã trải qua sẽ trở nên ngày càng quan trọng, dẫn đến nhu cầu về 'AI có thể giải thích'".
* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.
Na Seon Hye
hisunny20@ajunews.com
© Bản quyền thuộc về Thời báo Kinh tế AJU & www.ajunews.com: Việc sử dụng các nội dung đăng tải trên vietnam. kyungjeilbo.com phải có sự đồng ý bằng văn bản của Aju News Corporation.