-
Trợ lý AI tự chủ (Autonomous/Agentic AI): AI sẽ trở nên độc lập hơn, tự động hóa các tác vụ phức tạp, đa bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Chuyên gia Sissie Hsiao từ Google nhận định, “Các trợ lý AI sẽ phát triển thành những trải nghiệm thực sự, được cá nhân hóa, tiên tiến mà người dùng tin cậy hàng ngày.” AI có khả năng lập kế hoạch, suy luận và thích ứng theo thời gian thực, thay đổi quy trình làm việc và giảm thiểu sự can thiệp của con người. Hiện tại, các AI này giỏi các tác vụ có thể đoán trước nhưng lại gặp khó khăn với các tình huống bất ngờ.
-
Tối ưu hóa thời gian suy luận (Inference-time Optimization/Compute): Việc tối ưu hóa cách AI “suy nghĩ” khi thực hiện nhiệm vụ sẽ là yếu tố quan trọng, giúp đạt được các giải pháp thông minh hơn, nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn nhờ tính toán động trong quá trình suy luận. Chuyên gia François Chollet cho rằng đây sẽ là “động lực lớn cho khả năng của AI trong vài năm tới.” Điều này đặc biệt quan trọng với các thiết bị như điện thoại thông minh, nơi tốc độ và hiệu quả là yếu tố then chốt.
-
Đa dạng mô hình AI (Model Diversity): -Mô hình lớn (Large Models): Sử dụng hàng nghìn tỷ tham số cho khả năng suy luận nâng cao và giải quyết các vấn đề phức tạp. –Mô hình nhỏ/cận biên (Small/Edge Models): Cung cấp các ứng dụng tiết kiệm năng lượng, phù hợp cho thiết bị cục bộ và triển khai AI trực tiếp trên thiết bị cục bộ. Chuyên gia Jim Fan của NVIDIA cho rằng, “Năm 2025 sẽ là năm mà rất nhiều tính toán bắt đầu chuyển sang suy luận ở các thiết bị cục bộ, di động như điện thoại”. Điều này có nghĩa là AI sẽ hoạt động tốt hơn ở mọi nơi, dù là chatbot trên điện thoại hay robot tại nhà, mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư hoặc tốn pin.
-
AI đa phương thức (Multimodal AI): AI sẽ xử lý thống nhất cả văn bản, hình ảnh, âm thanh và video để mang lại trải nghiệm phong phú và trực quan hơn, tương tự như cách con người tiếp nhận thông tin. Theo Aashima Gupta của Google Cloud, “Chúng ta sẽ thấy sự gia tăng trong việc áp dụng các mô hình AI đa phương thức để phân tích dữ liệu như hồ sơ y tế, dữ liệu hình ảnh và thông tin gen để đưa ra các bản tóm tắt sâu sắc, tiến gần hơn đến tầm nhìn về y học cá nhân hóa.” Hãy hình dung một AI có thể đọc báo cáo, nghe ghi chú giọng nói và hiểu biểu đồ cùng một lúc.
-
Đột phá ngành (Industry Disruption): Các ngành như y tế, tài chính, truyền thông và nhiều lĩnh vực khác sẽ hưởng lợi từ tự động hóa, cá nhân hóa và các giải pháp tiên tiến do AI thúc đẩy trong năm tới.
-
AI có trách nhiệm & quản trị (Responsible AI & Governance): Sẽ có các quy định chặt chẽ hơn để giải quyết các lo ngại về quyền riêng tư, đạo đức, sở hữu trí tuệ và đảm bảo sự tin cậy trong việc phát triển và sử dụng AI.
-
Tính bền vững (Sustainability): AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quy trình, thúc đẩy năng lượng tái tạo và giảm sử dụng tài nguyên, góp phần vào các mục tiêu môi trường.
-
Nghiên cứu và phát triển nhanh hơn (Faster R&D / Accelerating Product Development): AI sẽ giảm đáng kể thời gian phát triển sản phẩm, đẩy nhanh quá trình thiết kế, tạo mẫu, thử nghiệm và đưa sản phẩm ra thị trường. Scott Likens từ PwC cho biết, “AI sẽ thay đổi thiết kế sản phẩm với các công cụ có thể lặp lại thiết kế trong vài giờ, không phải vài tuần.” Nathan Benaich dự đoán rằng trong năm 2025, một ứng dụng được xây dựng bởi một người không phải là lập trình viên sẽ trở nên phổ biến và lọt vào top 100 của App Store.
-
Mã nguồn mở so với mô hình đóng/độc quyền (Open-source vs. Closed source/Proprietary): Sự cạnh tranh và căng thẳng sẽ gia tăng khi AI mã nguồn mở thách thức các mô hình đóng/ độc quyền, thúc đẩy sự phát triển và thiết lập các tiêu chuẩn đánh giá mới.
-
Cuộc đua AI toàn cầu (Global AI Race): Các quốc gia như Mỹ, Trung Quốc và EU sẽ tiếp tục cạnh tranh để giành vị trí dẫn đầu trong lĩnh vực AI, với các chiến lược tập trung vào quy định, đầu tư và đổi mới. Theo báo cáo State of AI Report 2024, “Một khoản đầu tư chủ quyền trị giá hơn 10 tỷ đô la sẽ định hình lại thị trường AI ở Mỹ.”
-
Trải nghiệm người dùng nâng cao (Enhanced User Experiences): -Tương tác giọng nói thời gian thực (Real-time Voice Input): Tương tác bằng giọng nói sẽ trở nên phổ biến hơn, thay thế dần việc gõ phím khi giao tiếp với AI. Swyx dự đoán, “Mọi đầu vào chatbot sẽ có giọng nói theo thời gian thực vào năm 2025.” –Bộ nhớ gần như vô hạn/bộ nhớ theo ngữ cảnh (Near-Infinite Memory/Contextual Memory): AI sẽ có khả năng ghi nhớ các tương tác và sở thích của người dùng, tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa sâu sắc hơn và tương tác tự nhiên hơn. Chuyên gia Martin Keen dự đoán, “Chúng ta đang tiến gần đến bộ nhớ gần như vô hạn, nơi bot có thể lưu giữ mọi thứ họ biết về chúng ta trong bộ nhớ mọi lúc.” Dễ thấy ngay như tính năng Memory của ChatGPT ấy, sắp tới nó có thể nhớ mọi thứ về ta. Nhưng câu hỏi đặt ra là liệu bạn đã sẵn sàng cho phép AI nhớ mọi thứ về ta, cả những thứ riêng tư cá nhân?
-
Tăng trưởng kinh tế (Economic Growth): AI sẽ thúc đẩy năng suất, đầu tư và tạo ra những cơ hội kinh tế mới, mặc dù vẫn có những thách thức và bất ổn về tài trợ.
-
Thách thức pháp lý (Legal Challenges): Các phán quyết về quyền riêng tư, trách nhiệm pháp lý và các cuộc tranh luận về đạo đức sẽ định hình khuôn khổ pháp lý và ảnh hưởng đến niềm tin của công chúng vào việc áp dụng AI.
-
Đột phá khoa học (Scientific Breakthroughs): AI sẽ tiếp tục tạo ra những tiến bộ mang tính cách mạng trong các lĩnh vực như khám phá thuốc, khoa học vật liệu, sinh học, hóa học, vật lý và toán học. Clement Delangue của Hugging Face dự đoán, “Chúng ta sẽ thấy những đột phá lớn trong AI cho sinh học và hóa học.”
-
Hợp tác giữa người và AI/tích hợp AI tốt hơn vào quy trình làm việc (Human-AI Collaboration/Better AI Integration into Workflows): Các công cụ và nền tảng được cải tiến sẽ tích hợp liền mạch AI vào quy trình làm việc hàng ngày, giúp tăng năng suất và hiệu quả khi con người và AI làm việc cùng nhau. Chuyên gia Martin Keen giải thích, “Một chuyên gia kết hợp với một hệ thống AI hiệu quả sẽ thông minh hơn khi làm việc cùng nhau so với từng người riêng lẻ.”
