Mô hình ngôn ngữ lớn Gemini của Google. (Nguồn: Getty Images)

Làn sóng đầu tiên của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) - với đại diện tiêu biểu là Trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh - đã thay đổi hoàn toàn cách thế giới tương tác với công nghệ.

Chỉ trong vài năm, AI tạo sinh đã chuyển mình từ các phòng thí nghiệm thử nghiệm sang các phòng họp cấp cao, cung cấp năng lượng cho các công cụ trợ lý doanh nghiệp và tự động hóa thông minh trên quy mô lớn.

Tuy nhiên, đằng sau sự tiến bộ nhanh chóng này là một hạn chế cấu trúc đang ngày càng lộ rõ: hầu hết các mô hình nền tảng hiện nay đều được xây dựng dựa trên kiến trúc ưu tiên tiếng Anh.

Trong giai đoạn đầu, sự thiên lệch này là dễ hiểu, vì dữ liệu huấn luyện công khai trên internet chủ yếu là tiếng Anh và các mô hình được phát triển tại các khu vực mà tiếng Anh là ngôn ngữ giao tiếp chính trên môi trường kỹ thuật số. Tuy nhiên, khi các doanh nghiệp, chính phủ và xã hội bắt đầu lồng ghép AI vào nền kinh tế, sự mất cân bằng này trở thành một thách thức cơ bản.

Giai đoạn tiếp theo của AI sẽ không chỉ được định nghĩa bởi các mô hình lớn hơn hay sức mạnh tính toán cao hơn, mà bởi khả năng cạnh tranh đến từ các kiến trúc được thiết kế dựa trên sự đa dạng ngôn ngữ, bối cảnh khu vực và các khung pháp lý ngay từ những ngày đầu.

Giới hạn cấu trúc của AI ưu tiên tiếng Anh

Về mặt kỹ thuật, các LLM phổ biến hiện nay như Gemini của Google, ChatGPT của OpenAI hay Claude của Anthropic đều có thể vận hành bằng hàng chục ngôn ngữ.

Tuy nhiên, khả năng đa ngôn ngữ không đồng nghĩa với khả năng thấu hiểu đa ngôn ngữ. Trong nhiều trường hợp, các mô hình này chỉ đang "dịch" kiến thức từ tiếng Anh thay vì tư duy bản địa trong các cấu trúc ngôn ngữ khác nhau.

Biểu tượng chatbot ChatGPT của Công ty OpenAl. (Ảnh: AFP/TTXVN)

Sự khác biệt này rất quan trọng. Ngôn ngữ không chỉ là phương tiện giao tiếp mà còn mã hóa văn hóa, ngữ cảnh và các hệ thống tri thức địa phương. Khi các mô hình chủ yếu được huấn luyện trên các tập dữ liệu lấy tiếng Anh làm trung tâm, chúng có nguy cơ bỏ qua những phân khúc phi Anh ngữ của nền kinh tế kỹ thuật số toàn cầu, từ khung quản trị khu vực đến tri thức cộng đồng và phương ngữ địa phương.

Đối với các doanh nghiệp hoạt động trên thị trường toàn cầu, điều này tạo ra những hạn chế hữu hình. Việc tương tác với khách hàng, dịch vụ tài chính hay dịch vụ công thường đòi hỏi sự thấu hiểu ngữ cảnh địa phương.

Khi hệ thống AI gặp khó khăn trong việc giải mã các sắc thái này, các phản hồi của chúng sẽ giảm độ chính xác cùng mức độ hài lòng thấp. Khi AI trở thành bộ phận nền tảng của hạ tầng công nghệ, các mô hình phải vượt qua việc dịch thuật đơn thuần để tiến tới tư duy ngôn ngữ bản địa. Đây là một trong những thách thức kỹ thuật quan trọng nhất của thế hệ AI kế tiếp.

Mô hình mới cần cách tiếp cận mới

Việc xây dựng các mô hình nền tảng thực sự đa ngôn ngữ cần một triết lý kiến trúc khác biệt. Các tập dữ liệu huấn luyện phải tích hợp các hệ sinh thái ngôn ngữ đa dạng, bao gồm cả các ngôn ngữ khu vực và phương ngữ ít xuất hiện trong dữ liệu kỹ thuật số. Điều này đòi hỏi sự hợp tác giữa giới học thuật, chính phủ và ngành công nghiệp để tuyển chọn các tập dữ liệu chất lượng cao, đảm bảo nguồn gốc đạo đức và phản ánh sự đa dạng ngôn ngữ thực tế.

Quan trọng không kém, các tiêu chuẩn đánh giá cho các mô hình AI này cần phải được thiết kế lại để đo lường khả năng suy luận, sự hiểu biết ngữ cảnh và tính phù hợp văn hóa trong các môi trường đa ngôn ngữ, thay vì chỉ tập trung vào các tác vụ tiếng Anh như hiện nay.

Song song với xây dựng mô hình kiến trúc mới, các chính phủ trên thế giới đang ngày càng tập trung vào khái niệm "AI có chủ quyền."

Ảnh minh họa. (Nguồn: AFP/TTXVN)

Về cốt lõi, đây là khả năng phát triển, triển khai và quản lý các hệ thống AI phản ánh bối cảnh ngôn ngữ, văn hóa và quy định của một quốc gia.

Xu hướng này xuất phát từ thực tế AI cần xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, thường bao gồm các thông tin nhạy cảm về y tế, tài chính và dịch vụ công. Vì vậy, các chính phủ đang ráo riết tìm cách đảm bảo dữ liệu của công dân được lưu trữ và quản lý an toàn trong biên giới quốc gia. Do đó, AI đang nhanh chóng trở thành một năng lực chiến lược ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh kinh tế, chủ quyền công nghệ và an ninh quốc gia. Các quốc gia với môi trường ngôn ngữ đa dạng phải đảm bảo rằng hệ thống AI có thể phục vụ người dân bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của họ.

Bài học kinh nghiệm từ Ấn Độ

Một ví dụ điển hình cho xu hướng này là sự phát triển mạnh mẽ của hệ sinh thái AI và nền tảng hạ tầng kỹ thuật số tại Ấn Độ.

Trong thập kỷ qua, Ấn Độ đã thiết lập các nền tảng công cộng có tính tương tác cao, như Hệ thống quản lý định danh kỹ thuật số (Aadhaar) và Mạng lưới thanh toán thống nhất (UPI). Việc sử dụng các tiêu chuẩn mở này giúp chính phủ và doanh nghiệp cùng tham gia vào một khung công nghệ chung, từ đó thúc đẩy tốc độ đổi mới vượt xa những gì một tổ chức riêng lẻ có thể tự thực hiện.

Bên cạnh đó, Ấn Độ hiểu rằng sự thành công của AI phụ thuộc vào khả năng phục vụ công dân bằng chính ngôn ngữ mẹ đẻ của họ. Thay vì áp đặt một mô hình tiếng Anh lên mọi ngữ cảnh, Ấn Độ ưu tiên xây dựng các hệ thống AI có khả năng vận hành đồng thời trong nhiều bối cảnh ngôn ngữ và phương ngữ khác nhau. Đây là yếu tố quan trọng với quốc gia có bức tranh văn hóa phức tạp như Ấn Độ.

Sự thành công của các nền tảng số tại Ấn Độ còn phụ thuộc vào lòng tin của người dân. Các mô hình quản trị minh bạch, khung bảo vệ dữ liệu chặt chẽ và cơ chế truy cập công bằng đảm bảo rằng công nghệ không bị biến thành công cụ khai thác mà là đòn bẩy phục vụ lợi ích cộng đồng. Một hệ sinh thái AI bền vững chỉ có thể tồn tại nếu người dân cảm thấy dữ liệu và quyền lợi của họ được bảo vệ, chứ không phải bị kiểm soát.

Bài học từ Ấn Độ cho thấy tương lai của AI không nằm ở việc tập trung quyền lực vào một vài "ông lớn” công nghệ, mà là tạo ra một nền tảng nơi mọi quốc gia có thể tự chủ về công nghệ của mình.

Trong giai đoạn phát triển tiếp theo của AI, lợi thế sẽ thuộc về các tổ chức và quốc gia có khả năng thiết kế các hệ thống có thể vận hành trong môi trường ngôn ngữ, văn hóa và quy định đa dạng. Điều này đòi hỏi một bước chuyển dịch: từ việc xem AI là một công nghệ phổ quát sang việc công nhận nó là một hệ thống có thể tương tác toàn cầu nhưng vẫn mang đặc tính của từng khu vực./.

Tác giả: Hương Thủy

Nguồn tin: vietnamplus.vn