Đại lý AI: Hiển thị bí ẩn

Thế giới công nghệ đang sôi nổi với sự hào hứng về các tác nhân AI. Những tên tuổi lớn như Sam Altman của OpenAI, Satya Nadella của Microsoft và Marc Benioff của Salesforce đều tham gia vào cuộc chơi. Altman nói rằng các tác nhân sẽ "gia nhập lực lượng lao động" trong năm nay, trong khi Nadella nghĩ rằng chúng sẽ đảm nhận một số công việc tri thức. Benioff muốn Salesforce trở thành dẫn đầu trong lao động số thông qua các dịch vụ "agentic" của họ.

Nhưng vấn đề là: không ai thực sự có thể xác định chính xác tác nhân AI là gì.

Trong vài năm qua, các công ty công nghệ đã thổi phồng các tác nhân AI như là điều lớn lao tiếp theo. Cũng giống như cách các chatbot AI như ChatGPT đã thay đổi cách chúng ta tiếp cận thông tin, các tác nhân này được cho là sẽ làm thay đổi cách chúng ta làm việc, theo lời các CEO như Altman và Nadella.

Nghe có vẻ hứa hẹn, đúng không? Nhưng tất cả phụ thuộc vào việc bạn nghĩ "tác nhân" là gì, và điều đó không dễ để xác định. Các thuật ngữ như "đa phương thức," "AGI," và chính "AI" đã khá mơ hồ, và giờ đây "tác nhân" và "agentic" cũng gia nhập câu lạc bộ này.

Sự mơ hồ này là một vấn đề đau đầu cho các công ty như OpenAI, Microsoft, Salesforce, Amazon và Google, những công ty đang đặt cược lớn vào các tác nhân. Mỗi công ty có phiên bản tác nhân riêng, điều này chỉ khiến khách hàng thêm bối rối.

Ryan Salva, giám đốc cấp cao tại Google và cựu lãnh đạo GitHub Copilot, đã chán ngán với thuật ngữ "tác nhân." Ông nói với TechCrunch, "Tôi nghĩ rằng ngành công nghiệp của chúng ta lạm dụng thuật ngữ 'tác nhân' đến mức nó gần như vô nghĩa. Đó là một trong những điều khiến tôi khó chịu."

Sự nhầm lẫn này không có gì mới. Năm ngoái, cựu phóng viên TechCrunch Ron Miller đã hỏi, "Tác nhân AI là gì?" Vấn đề là mỗi công ty xây dựng tác nhân đều làm theo cách khác nhau.

Mọi thứ gần đây càng trở nên rối rắm hơn.

Tuần này, OpenAI mô tả các tác nhân là "các hệ thống tự động có thể độc lập hoàn thành nhiệm vụ thay cho người dùng" trong một bài đăng blog. Nhưng sau đó, trong tài liệu dành cho nhà phát triển, họ gọi các tác nhân là "các LLM được trang bị hướng dẫn và công cụ." Leher Pathak, trưởng nhóm tiếp thị sản phẩm API của OpenAI, làm tăng thêm sự nhầm lẫn khi nói trên X rằng "trợ lý" và "tác nhân" về cơ bản là giống nhau.

Trong khi đó, Microsoft cố gắng phân biệt giữa các tác nhân và trợ lý AI. Họ xem các tác nhân như các "ứng dụng mới" chuyên biệt cho một "thế giới được cung cấp bởi AI," trong khi các trợ lý chỉ giúp với các nhiệm vụ chung như soạn thảo email.

Anthropic, một phòng thí nghiệm AI khác, thừa nhận rằng các tác nhân có thể được định nghĩa theo nhiều cách, từ các hệ thống hoàn toàn tự động đến những hệ thống tuân theo quy trình làm việc được định sẵn.

Salesforce đi xa hơn, gọi các tác nhân là "một loại hệ thống có thể hiểu và trả lời các câu hỏi của khách hàng mà không cần sự can thiệp của con người." Họ liệt kê sáu loại khác nhau, từ "tác nhân phản xạ đơn giản" đến "tác nhân dựa trên tiện ích."

Vậy, tại sao lại có tất cả sự nhầm lẫn này?

Tác nhân, giống như AI, rất khó để xác định và luôn thay đổi. OpenAI, Google và Perplexity vừa bắt đầu triển khai những gì họ gọi là các tác nhân đầu tiên của mình—Operator của OpenAI, Project Mariner của Google và tác nhân mua sắm của Perplexity—và chúng khác nhau hoàn toàn về những gì chúng có thể làm.

Rich Villars từ IDC chỉ ra rằng các công ty công nghệ thường không tuân theo các định nghĩa chặt chẽ. "Họ quan tâm nhiều hơn đến những gì họ đang cố gắng đạt được," ông nói với TechCrunch, đặc biệt là trong các thị trường phát triển nhanh.

Tiếp thị cũng là một phần lớn của vấn đề, theo Andrew Ng từ DeepLearning.ai. Ông nói, "Các khái niệm về 'tác nhân' AI và quy trình làm việc 'agentic' từng có ý nghĩa kỹ thuật, nhưng khoảng một năm trước, các nhà tiếp thị và một vài công ty lớn đã nắm lấy chúng."

Jim Rowan từ Deloitte xem việc thiếu định nghĩa rõ ràng là cả cơ hội lẫn thách thức. Nó cho phép các công ty tùy chỉnh các tác nhân theo nhu cầu của họ, nhưng cũng có thể dẫn đến "những kỳ vọng không đồng nhất" và khiến việc đo lường giá trị của các dự án tác nhân trở nên khó khăn.

"Không có một định nghĩa chuẩn hóa, ít nhất là trong một tổ chức, việc đánh giá hiệu suất và đảm bảo kết quả nhất quán trở nên thách thức," Rowan nói. "Điều này có thể dẫn đến các cách hiểu khác nhau về những gì các tác nhân AI nên mang lại, có khả năng làm phức tạp mục tiêu và kết quả của dự án. Cuối cùng, trong khi sự linh hoạt có thể thúc đẩy các giải pháp sáng tạo, một sự hiểu biết chuẩn hóa hơn sẽ giúp các doanh nghiệp điều hướng tốt hơn trong cảnh quan tác nhân AI và tối đa hóa đầu tư của họ."

Đáng buồn thay, nếu cách mà thuật ngữ "AI" đã phát triển là một dấu hiệu, có vẻ như chúng ta sẽ không sớm thấy một định nghĩa duy nhất cho "tác nhân"—hoặc có thể là không bao giờ.