Nội dung bài viết
DeepSeek đang phát triển một hệ thống “siêu tác nhân” có thể tự chia một nhiệm vụ cho nhiều trợ lý AI cùng làm một lúc, rồi tự kiểm tra kết quả thay con người. Đây là ví dụ rõ nhất cho một sự thay đổi đang diễn ra ở các hãng AI lớn.
Họ không còn chỉ đua xem chatbot nào trả lời hay hơn. Họ đang đua xem AI tự làm được bao nhiêu phần việc trước khi con người phải nhúng tay vào.
Theo thông tin về dự án của DeepSeek, phần quan trọng nằm ở lớp điều phối. Người dùng không còn hỏi một trợ lý rồi chờ một câu trả lời.
Hệ thống tự tách việc lớn thành nhiều phần nhỏ, giao cho các trợ lý khác nhau chạy song song, sau đó tự giám sát đầu ra. Nếu mô hình này chạy ổn định, vai trò của người dùng sẽ chuyển từ tự làm sang giao việc và duyệt lại kết quả.
Đến nay nguồn tin chưa cho biết khi nào hệ thống ra mắt hay ai sẽ được dùng trước. Ở Mỹ, OpenAI cũng đang đi theo hướng đó, dù theo cách ít ồn ào hơn.
Theo TechCrunch, công ty đang gộp hai thẻ trò chuyện và công việc của ChatGPT lại làm một. Chữ “cuối cùng” trong tiêu đề bài báo cho thấy việc tách đôi hai khu vực này đã gây bất tiện một thời gian.
Với người dùng, thay đổi nghe có vẻ chỉ là giao diện. Nhưng khi hỏi đáp và giao việc nằm chung một chỗ, ChatGPT đang được định vị lại như một công cụ để làm xong việc, không chỉ để trò chuyện.
Khi AI tự làm nhiều bước hơn, câu hỏi đo lường hiệu quả trở nên gấp hơn. Một bài phân tích trên MIT Technology Review lập luận rằng việc chia ngân sách cho các tác nhân lập trình AI theo số token đang phản tác dụng.
Lý do là khi nhà phát triển giao cho tác nhân một nhiệm vụ viết code, tác nhân không trả lời một lần rồi dừng. Nó chạy nhiều vòng, thử, sửa và chạy lại.
Tác giả đề nghị đếm thứ thực sự được đưa vào sản phẩm thay vì đếm lượng chữ máy đã xử lý. Nhóm chịu ảnh hưởng trực tiếp là các kỹ sư phần mềm và những người quản lý ngân sách công cụ AI trong công ty, vì cách tính chi phí sẽ quyết định ai được dùng tác nhân và dùng tới mức nào.
Tuy vậy, tham vọng của ngành chưa chắc đã đi cùng niềm tin của thị trường. Bản tin The Download của MIT Technology Review cùng ngày vừa nói về “web tác nhân” đang thành hình, vừa ghi nhận một đợt bán tháo cổ phiếu công nghệ trị giá khoảng 1 nghìn tỷ USD, làm lo ngại về bong bóng AI tăng thêm.
Hai chuyện này đặt cạnh nhau cho thấy một khoảng cách: các hãng đang dồn tiền xây AI tự làm việc, trong khi nhà đầu tư bắt đầu đòi thấy kết quả cụ thể. Người đang nắm cổ phiếu công nghệ, trực tiếp hay qua quỹ, là nhóm thấy rõ khoảng cách đó qua biến động giá.
Điểm chung của các câu chuyện trên khá đơn giản. Từ DeepSeek đến ChatGPT, AI đang được thiết kế để nhận việc chứ không chỉ để trả lời.
Với người dùng ở Mỹ đang đưa ChatGPT hay các công cụ tương tự vào công việc hằng ngày, cách đánh giá hợp lý nhất cũng là cách bài viết của MIT Technology Review đề nghị: xem công cụ làm xong được việc gì và kết quả có dùng được không, thay vì xem nó viết dài hay nhanh đến đâu.