Báo cáo Chỉ số Trí tuệ Nhân tạo 2025 của HAI Stanford
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Báo cáo Chỉ số Trí tuệ Nhân tạo 2025 của HAI Stanford
Trí tuệ nhân tạo hiệu quả hơn, dễ tiếp cận hơn và tiết kiệm chi phí hơn; bên cạnh đó, người dân châu Á có thái độ lạc quan hơn đối với trí tuệ nhân tạo.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Stanford HAI (Viện Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Stanford)
Biên dịch: Felix, PANews
Stanford HAI gần đây đã công bố báo cáo "Chỉ số Trí tuệ Nhân tạo 2025" dài tới 456 trang. Dưới đây là một số điểm chính về xu hướng trí tuệ nhân tạo:
1. Trí tuệ nhân tạo trở nên mạnh mẽ hơn nhiều so với tưởng tượng
Trong các bộ tiêu chuẩn đánh giá mới MMMU, GPQA và SWE-bench, hiệu suất của AI đã cải thiện đáng kể: điểm số lần lượt tăng 18,8%, 48,9% và 67,3%. Ngoài các bộ tiêu chuẩn này, các hệ thống AI cũng đạt được tiến bộ lớn trong việc tạo video chất lượng cao, thậm chí trong một số trường hợp, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) còn vượt qua con người trong các nhiệm vụ lập trình có giới hạn thời gian.
Ghi chú:
MMMU là một bộ tiêu chuẩn mới được thiết kế cẩn thận, chuyên dùng để đánh giá khả năng hiểu biết và suy luận đa ngành, đa phương thức ở trình độ đại học, nhằm kiểm tra khả năng hiểu biết đa phương thức cấp chuyên gia của các mô hình nền tảng trên nhiều nhiệm vụ khác nhau.
GPQA là một tập dữ liệu thách thức, bao gồm 448 câu hỏi trắc nghiệm chất lượng cao và cực kỳ khó do các chuyên gia từ các lĩnh vực khác nhau biên soạn. Các chuyên gia có hoặc đang theo đuổi bằng tiến sĩ trong lĩnh vực liên quan chỉ đạt tỷ lệ chính xác 65%, trong khi những người xác minh không phải chuyên gia nhưng có kỹ năng cao, dù trung bình dành hơn 30 phút và được truy cập mạng không giới hạn, cũng chỉ đạt tỷ lệ chính xác 34%.
SWE-bench là một bộ tiêu chuẩn dùng để đánh giá hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong việc giải quyết các vấn đề phần mềm thực tế thu thập từ GitHub.
2. Trí tuệ nhân tạo hiệu quả hơn, dễ tiếp cận hơn và tiết kiệm chi phí hơn
Những mô hình AI nhỏ hơn với ít tham số hơn đang ngày càng mạnh lên: trong vòng hai năm ngắn ngủi, số lượng tham số đã giảm khoảng 100 lần, nhưng điểm số của chúng trong bài kiểm tra Hiểu biết Ngôn ngữ Đa nhiệm Quy mô Lớn (MMLU) vẫn vượt quá 60%.
Khoảng cách giữa các mô hình mã nguồn mở và mã đóng cũng đang thu hẹp, ở một số bộ tiêu chuẩn, chênh lệch hiệu suất đã giảm từ 8% xuống chỉ còn 1,7%.
Hơn nữa, từ tháng 11 năm 2022 đến tháng 10 năm 2024, chi phí suy luận của các hệ thống đạt mức GPT-3.5 đã giảm hơn 280 lần. Về phần cứng, chi phí giảm 30% mỗi năm, trong khi hiệu suất năng lượng tăng 40% mỗi năm.
Rào cản tiếp cận AI tiên tiến đang giảm nhanh chóng. Chưa kể đến sự phát triển của các mô hình thưa như DeepSeek, trong cấu trúc Mixture of Experts (MoE), chỉ những tham số liên quan mới được kích hoạt để trả lời truy vấn của người dùng, giúp toàn bộ hệ thống hoạt động hiệu quả hơn.
Thật vậy, cùng với sự xuất hiện liên tục của các mô hình AI nhỏ hơn nhưng mạnh mẽ hơn, yêu cầu huấn luyện mô hình AI đang giảm, và việc huấn luyện phân tán hiệu quả về chi phí dự kiến sẽ trở thành xu hướng chủ đạo trong thập kỷ tới. Hiện tại, một số dự án hàng đầu đang tiến hành nghiên cứu dựa trên các khung lý thuyết khác nhau.
3. Trí tuệ nhân tạo đang ngày càng thấm sâu vào cuộc sống hàng ngày
Năm 2023, Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) đã phê duyệt 223 thiết bị y tế hỗ trợ AI, so với con số chỉ 6 vào năm 2015. Trên đường phố, xe tự lái không còn là sản phẩm thử nghiệm: Waymo, một trong những nhà vận hành lớn nhất nước Mỹ, hiện cung cấp hơn 150.000 chuyến đi tự lái mỗi tuần, trong khi đội taxi không người lái Apollo Go của Baidu hiện đã được triển khai tại nhiều thành phố ở Trung Quốc.
4. Đầu tư của doanh nghiệp vào trí tuệ nhân tạo tăng mạnh, thúc đẩy mức đầu tư và ứng dụng kỷ lục
Ứng dụng AI trong kinh doanh cũng đang gia tốc: năm 2024, 78% tổ chức đang sử dụng AI, so với 55% năm trước đó. Đồng thời, ngày càng nhiều nghiên cứu xác nhận rằng AI có thể nâng cao năng suất và giúp thu hẹp khoảng cách kỹ năng trong toàn bộ lực lượng lao động.
Thực tế, khi AI khiến kỳ vọng của khách hàng tăng theo cấp số nhân, các giải pháp hiện tại có thể trở nên lỗi thời chỉ sau một đêm, khiến các doanh nghiệp hiện hữu mất cơ hội thích nghi, tình trạng mất cân bằng sản phẩm - thị trường sẽ xảy ra thường xuyên hơn.
5. Mặc dù tâm lý lạc quan về AI trên toàn cầu đang gia tăng, người dân châu Á lại lạc quan hơn
Tại các quốc gia như Trung Quốc (83%), Indonesia (80%) và Thái Lan (77%), đa số người dân cho rằng lợi ích của sản phẩm và dịch vụ AI vượt trội hơn tác hại. Ngược lại, tại Canada (40%), Hoa Kỳ (39%) và Hà Lan (36%), thái độ tích cực vẫn thấp xa mức này.
Tuy nhiên, thái độ này đang thay đổi: kể từ năm 2022, sự lạc quan tại một số quốc gia từng nghi ngờ trước đây đã tăng đáng kể, bao gồm Đức (tăng 10%), Pháp (tăng 10%), Canada (tăng 8%), Anh (tăng 8%) và Hoa Kỳ (tăng 4%).
6. Ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu khoa học ngày càng gia tăng, trở thành động lực quan trọng thúc đẩy tiến bộ khoa học
Tầm quan trọng ngày càng lớn của AI được thể hiện qua các giải thưởng khoa học danh giá: hai giải Nobel đã được trao cho các nghiên cứu đóng góp vào lĩnh vực học sâu (vật lý) và ứng dụng nó trong việc gập protein (hóa học), trong khi giải thưởng Turing vinh danh những đóng góp tiên phong trong học tăng cường.
Rõ ràng, trí tuệ nhân tạo đang phát triển với tốc độ mũ, nhanh đến mức bất ngờ, điều này mang ý nghĩa to lớn đối với phần lớn mọi người. Do đó, an toàn AI cũng ngày càng trở nên quan trọng. Mặc dù AI khiến việc làm giả dễ dàng hơn, thì mật mã học lại khiến việc làm giả khó khăn hơn. Mong chờ những dự án mã hóa có thể tận dụng các đặc tính gốc của blockchain (khả năng xác minh và minh bạch) để xây dựng các giải pháp thực tiễn trong lĩnh vực này.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@StanfordHAI
