Sam Altman lại tấn công. Lần này, ông đầu tư vào một nhóm RPA giai đoạn đầu chỉ gồm 5 người, Induced AI, với hai người đồng sáng lập, Aryan Sharma và Ayush Pathak, một 18 và 19 người còn lại.
Không chỉ Sam Altman, mà cả SignalFire, Peak XV, SV Angel và những người khác cũng tham gia vào vòng tài trợ hạt giống trị giá 2,3 triệu đô la của Induced AI. Nat Friedman và Daniel Gross, hai người sáng lập công ty tăng tốc công nghệ AI Grant, cũng đã tham gia nhóm Induced AI. Cả hai đều nổi tiếng trong thế giới công nghệ, với Nat là CEO của Github và Cue, công ty công cụ tìm kiếm do Daniel thành lập, được Apple mua lại.
Điều gì đặc biệt về đội ngũ này và các sản phẩm của nó, và tại sao nó có thể thu hút cành ô liu của nhiều ông lớn?
**01 RPA 3.0: Mở trình duyệt và để AI thực hiện tất cả công việc **
Hai người sáng lập Induced AI - Aryan và Ayush - có nhiều kinh nghiệm kinh doanh, mặc dù tuổi còn trẻ. Hai lập trình viên trẻ có lý lịch kinh doanh trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, quảng cáo, giáo dục, blockchain, web3 và các lĩnh vực khác, và thậm chí đã ra mắt các cộng đồng doanh nhân và các tổ chức giống như vườn ươm.
AI cảm ứng là một "RPA 3.0" giải phóng năng suất của nhân viên doanh nghiệp. Người dùng có thể chỉ cần nhập quy trình làm việc và ghi màn hình bằng tiếng Anh đơn giản và AI cảm ứng có thể chuyển đổi chúng thành mã giả trong thời gian thực và gọi nhiều công cụ liên quan để thực hiện một số lượng lớn các tác vụ lặp đi lặp lại.
Hai nhà sáng lập|Nguồn: Linkedln
RPA (Robotic Process Automation) không phải là một khái niệm mới, và nó có thể được nhìn thấy ở khắp mọi nơi trong cuộc sống hàng ngày của người bình thường, chẳng hạn như "macro" trong Excel, hoặc tiện ích "key wizard" được nhiều người sử dụng để lấy vé buổi hòa nhạc, có thể được coi là tiền thân của RPA. Theo định nghĩa truyền thống về RPA, phần mềm ghi lại các hoạt động của con người, chẳng hạn như nhấp chuột, nhập bàn phím, mở thư mục, gửi email, v.v. và sửa các thao tác này để hình thành các quy tắc và thói quen, được thực thi tự động theo lô, do đó tiết kiệm thời gian của mọi người và nâng cao hiệu quả công việc. Với sự tiến bộ của công nghệ AI, khả năng nhận dạng hình ảnh, hiểu ngôn ngữ và tư duy logic của máy móc đã liên tục được cải thiện và những công nghệ này cũng đã được kết hợp với RPA để giải phóng năng lượng lớn hơn.
Theo định nghĩa của khái niệm RPA, các công cụ RPA trên thị trường cho đến nay yêu cầu phát triển thủ công các quy tắc rõ ràng và các quy tắc cho các tác vụ phức tạp có thể tốn nhiều công sức. AI cảm ứng sử dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn để cung cấp cho các công cụ khả năng suy luận logic và đưa ra phán đoán. Người dùng chỉ cần nói những gì anh ta cần, chẳng hạn như "tạo cho tôi một vé đến Jira" hoặc "giúp tôi sàng lọc qua một làn sóng sơ yếu lý lịch và gửi lời mời phỏng vấn cho các ứng viên" và AI cảm ứng có thể đưa ra phán đoán thời gian thực và tháo dỡ những việc cần làm và tự động gọi các công cụ có liên quan để hoàn thành toàn bộ quá trình.
Lấy nhiệm vụ sàng lọc sơ yếu lý lịch làm ví dụ, quy trình thao tác thủ công thông thường bao gồm: đăng nhập vào tài khoản LinkedIn của bạn, tìm kiếm sơ yếu lý lịch, đánh giá sơ yếu lý lịch, tải xuống sơ yếu lý lịch, gửi lời mời, v.v. Nếu LinkedIn không cung cấp API chính thức, RPA trong quá khứ có khả năng bị kẹt trong bước đăng nhập và thậm chí có thể bị đánh giá là một bot độc hại. AI cảm ứng xây dựng một môi trường trình duyệt trên Chromium có bộ nhớ, hệ thống tệp và thông tin xác thực riêng (email, số điện thoại) để thực hiện các quy trình phức tạp, vì vậy nó có thể tự động hóa các hành động như đăng nhập, điền mã captcha, tải xuống tệp, lưu trữ và tái sử dụng dữ liệu và phần mềm không có API mở không thể ngăn chặn AI cảm ứng.
02 Một làn sóng các tác nhân AI đang đến
Để các công cụ, đặc biệt là các công cụ thông minh, làm việc cho con người là một giấc mơ đã nảy sinh từ tổ tiên chúng ta. Từ Wooden Ox đến Siri, mọi người luôn cảm thấy rằng những "trợ lý" này vẫn còn thiếu một chút. Cho đến khi ChatGPT và AutoGPT ra mắt, dường như các tác nhân AI sắp trở nên khả thi.
Lilian Weng, một nhà nghiên cứu tại OpenAI, đã viết một bài báo xác định một tác nhân AI dựa trên một mô hình ngôn ngữ lớn: mô hình ngôn ngữ lớn, bộ nhớ, lập kế hoạch tác vụ và sử dụng các công cụ, tất cả đều không thể thiếu. Mặc dù nhóm AI cảm ứng tự định vị mình là "RPA 3.0", nhưng về các tính năng sản phẩm của nó, họ giống như một tác nhân AI hơn, đó là lý do tại sao các ông lớn AI như Sam Altman đều nhất trí lạc quan về đội ngũ trẻ này.
Dưới sự bùng nổ AI hiện tại, AI cảm ứng không phải là nhóm đại lý AI đầu tiên và không có nghĩa là cuối cùng.
Chưa kể đến những đại lý nhỏ và đẹp đặt vé và mang đi, hoặc các dự án gần như nổi tiếng như AutoGPT và HuggingGPT, có rất nhiều nhóm có cùng tham vọng xây dựng nhân viên AI như Induced AI.
Ví dụ, Adept, đã hoàn thành vòng tài trợ Series B trị giá 350 triệu đô la vào tháng 3 năm nay, đã đào tạo một mô hình ACT-1 được thiết kế để đáp ứng và thực hiện các hành động trên máy tính. Nó có thể sử dụng tất cả các công cụ phần mềm, API và trang web hiện có. ACT-1 cũng hoạt động dựa trên trình duyệt, cho phép người dùng nhập các lệnh của riêng họ vào hộp trò chuyện với AI, chẳng hạn như tạo khách hàng tiềm năng trong Salesforce hoặc tính toán một số dữ liệu trong GoogleSheet.
ACT-1 của Adept |
Thật trùng hợp, Rabbit, một công ty công nghệ, cũng đã phát triển mô hình lớn LAM (Large Action Model) của riêng mình và tung ra một bộ giải pháp "hệ điều hành cá nhân Rabbit OS" hoàn chỉnh dựa trên nó. LAM có thể quan sát giao diện tương tác giữa người và máy tính và tạo thành một "bản thiết kế khái niệm" để hiểu và thực hiện ý định cơ bản của con người khi hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên của người dùng kém rõ ràng hơn. Dựa trên LAM, Rabbit cũng đã thiết kế đặc biệt một bộ nền tảng phần mềm để cho phép các đặc vụ của mình hoàn thành nhiệm vụ theo cách thân thiện hơn với người dùng. Vào tháng 10 năm nay, Rabbit đã nhận được 20 triệu đô la tài trợ do Khosla Ventures dẫn đầu và theo sau là các cổ đông hiện hữu.
**03 Tương lai đã đến rồi sao? **
Tất nhiên, ngoài các nhóm kinh doanh, RPA truyền thống, low-code, no-code và các công ty khác hầu như đều chấp nhận các mô hình ngôn ngữ lớn và các tác nhân AI.
Kể từ đầu năm nay, một số ứng dụng phổ biến của AI Agent và nhiều lần ra khỏi vòng tròn đã đẩy lời kêu gọi trí tuệ nhân tạo lên cao trào hết lần này đến lần khác. Nhưng chúng ta vẫn phải hỏi, tương lai đã ở đây chưa? Sự phấn khích trước mặt bạn là một sự thay đổi hay một bong bóng?
Nếu chúng ta lấy lái xe tự động làm sự tương tự, các sản phẩm như Copilot và Midjourney, mà chúng ta quen thuộc hơn, tương tự như lái xe tự động L3, nghĩa là máy là "trợ lý" và "phi công phụ" của con người, trong khi tác nhân tương ứng với cấp độ lái xe tự động L4, con người chỉ cần đặt mục tiêu, giám sát kết quả và máy móc tự hoàn thành quyết định và thực hiện. Ngày nay, phi công phụ AI cấp L3 vẫn đang trong giai đoạn đầu ứng dụng và vẫn còn rất nhiều vấn đề đáng để khám phá về khả năng kỹ thuật và giá trị thương mại, chưa được phát huy đầy đủ.
Từ quan điểm này, ứng dụng quy mô lớn của các tác nhân AI L4 có thể còn xa hơn. Vì vậy, cơn sốt AI hiện tại có phải là một làn sóng cường điệu cắt tỏi tây khác? Nó sẽ chỉ là một tia sáng trong chảo như blockchain, VR và metaverse vài năm trước?
Chắc chắn, sự phổ biến của AI thế hệ và các khái niệm liên quan đang mờ dần. **
Cả sự chú ý của giới truyền thông và phản ứng của thị trường đã ngầm xác nhận điều này. Trên đường cong trưởng thành công nghệ do Gartner công bố năm nay, cả AI thế hệ và kỹ thuật phần mềm tăng cường AI đều đang trong giai đoạn phình to, có nghĩa là cả hai công nghệ đều đang trên bờ vực của một giai đoạn vỡ mộng trong 2-5 năm tới - giống như lái xe tự động và các khái niệm công nghệ nói trên trong quá khứ. Tuy nhiên, chính trong thời kỳ vỡ mộng, khi sức nóng phân rã và tiếng ồn yên tĩnh, kinh nghiệm và kiến thức có ý nghĩa hơn được kết tủa và đặt nền móng cho thời kỳ giác ngộ tiếp theo.
Trong sự phát triển của công nghệ biến đổi, mọi đỉnh và đáy đều có giá trị.
Từ máy Turing đến siêu máy tính Deep Blue của IBM, từ máy học đến mạng thần kinh, từ AlphaGo đến ChatGPT, mọi cột mốc đều đầy thất vọng, nghi ngờ và mùa đông lạnh giá, trải dài đường chân trời và nhân loại đã đi một chặng đường dài để có được vị trí như ngày hôm nay. Dù có hay không có bong bóng, tương lai luôn được tạo ra bởi những người lạc quan và hành động.
Tài nguyên:
Sam Altman ủng hộ công ty khởi nghiệp AI của thanh thiếu niên tự động hóa quy trình làm việc gốc trình duyệt (TechCrunch)
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Sam Altman bước vào và đầu tư vào hai doanh nhân nhỏ dưới 20 tuổi
Nguồn gốc: Silicon Rabbit Race
Sam Altman lại tấn công. Lần này, ông đầu tư vào một nhóm RPA giai đoạn đầu chỉ gồm 5 người, Induced AI, với hai người đồng sáng lập, Aryan Sharma và Ayush Pathak, một 18 và 19 người còn lại.
Không chỉ Sam Altman, mà cả SignalFire, Peak XV, SV Angel và những người khác cũng tham gia vào vòng tài trợ hạt giống trị giá 2,3 triệu đô la của Induced AI. Nat Friedman và Daniel Gross, hai người sáng lập công ty tăng tốc công nghệ AI Grant, cũng đã tham gia nhóm Induced AI. Cả hai đều nổi tiếng trong thế giới công nghệ, với Nat là CEO của Github và Cue, công ty công cụ tìm kiếm do Daniel thành lập, được Apple mua lại.
Điều gì đặc biệt về đội ngũ này và các sản phẩm của nó, và tại sao nó có thể thu hút cành ô liu của nhiều ông lớn?
**01 RPA 3.0: Mở trình duyệt và để AI thực hiện tất cả công việc **
Hai người sáng lập Induced AI - Aryan và Ayush - có nhiều kinh nghiệm kinh doanh, mặc dù tuổi còn trẻ. Hai lập trình viên trẻ có lý lịch kinh doanh trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, quảng cáo, giáo dục, blockchain, web3 và các lĩnh vực khác, và thậm chí đã ra mắt các cộng đồng doanh nhân và các tổ chức giống như vườn ươm.
AI cảm ứng là một "RPA 3.0" giải phóng năng suất của nhân viên doanh nghiệp. Người dùng có thể chỉ cần nhập quy trình làm việc và ghi màn hình bằng tiếng Anh đơn giản và AI cảm ứng có thể chuyển đổi chúng thành mã giả trong thời gian thực và gọi nhiều công cụ liên quan để thực hiện một số lượng lớn các tác vụ lặp đi lặp lại.
RPA (Robotic Process Automation) không phải là một khái niệm mới, và nó có thể được nhìn thấy ở khắp mọi nơi trong cuộc sống hàng ngày của người bình thường, chẳng hạn như "macro" trong Excel, hoặc tiện ích "key wizard" được nhiều người sử dụng để lấy vé buổi hòa nhạc, có thể được coi là tiền thân của RPA. Theo định nghĩa truyền thống về RPA, phần mềm ghi lại các hoạt động của con người, chẳng hạn như nhấp chuột, nhập bàn phím, mở thư mục, gửi email, v.v. và sửa các thao tác này để hình thành các quy tắc và thói quen, được thực thi tự động theo lô, do đó tiết kiệm thời gian của mọi người và nâng cao hiệu quả công việc. Với sự tiến bộ của công nghệ AI, khả năng nhận dạng hình ảnh, hiểu ngôn ngữ và tư duy logic của máy móc đã liên tục được cải thiện và những công nghệ này cũng đã được kết hợp với RPA để giải phóng năng lượng lớn hơn.
Theo định nghĩa của khái niệm RPA, các công cụ RPA trên thị trường cho đến nay yêu cầu phát triển thủ công các quy tắc rõ ràng và các quy tắc cho các tác vụ phức tạp có thể tốn nhiều công sức. AI cảm ứng sử dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn để cung cấp cho các công cụ khả năng suy luận logic và đưa ra phán đoán. Người dùng chỉ cần nói những gì anh ta cần, chẳng hạn như "tạo cho tôi một vé đến Jira" hoặc "giúp tôi sàng lọc qua một làn sóng sơ yếu lý lịch và gửi lời mời phỏng vấn cho các ứng viên" và AI cảm ứng có thể đưa ra phán đoán thời gian thực và tháo dỡ những việc cần làm và tự động gọi các công cụ có liên quan để hoàn thành toàn bộ quá trình.
Lấy nhiệm vụ sàng lọc sơ yếu lý lịch làm ví dụ, quy trình thao tác thủ công thông thường bao gồm: đăng nhập vào tài khoản LinkedIn của bạn, tìm kiếm sơ yếu lý lịch, đánh giá sơ yếu lý lịch, tải xuống sơ yếu lý lịch, gửi lời mời, v.v. Nếu LinkedIn không cung cấp API chính thức, RPA trong quá khứ có khả năng bị kẹt trong bước đăng nhập và thậm chí có thể bị đánh giá là một bot độc hại. AI cảm ứng xây dựng một môi trường trình duyệt trên Chromium có bộ nhớ, hệ thống tệp và thông tin xác thực riêng (email, số điện thoại) để thực hiện các quy trình phức tạp, vì vậy nó có thể tự động hóa các hành động như đăng nhập, điền mã captcha, tải xuống tệp, lưu trữ và tái sử dụng dữ liệu và phần mềm không có API mở không thể ngăn chặn AI cảm ứng.
02 Một làn sóng các tác nhân AI đang đến
Để các công cụ, đặc biệt là các công cụ thông minh, làm việc cho con người là một giấc mơ đã nảy sinh từ tổ tiên chúng ta. Từ Wooden Ox đến Siri, mọi người luôn cảm thấy rằng những "trợ lý" này vẫn còn thiếu một chút. Cho đến khi ChatGPT và AutoGPT ra mắt, dường như các tác nhân AI sắp trở nên khả thi.
Lilian Weng, một nhà nghiên cứu tại OpenAI, đã viết một bài báo xác định một tác nhân AI dựa trên một mô hình ngôn ngữ lớn: mô hình ngôn ngữ lớn, bộ nhớ, lập kế hoạch tác vụ và sử dụng các công cụ, tất cả đều không thể thiếu. Mặc dù nhóm AI cảm ứng tự định vị mình là "RPA 3.0", nhưng về các tính năng sản phẩm của nó, họ giống như một tác nhân AI hơn, đó là lý do tại sao các ông lớn AI như Sam Altman đều nhất trí lạc quan về đội ngũ trẻ này.
Dưới sự bùng nổ AI hiện tại, AI cảm ứng không phải là nhóm đại lý AI đầu tiên và không có nghĩa là cuối cùng.
Chưa kể đến những đại lý nhỏ và đẹp đặt vé và mang đi, hoặc các dự án gần như nổi tiếng như AutoGPT và HuggingGPT, có rất nhiều nhóm có cùng tham vọng xây dựng nhân viên AI như Induced AI.
Ví dụ, Adept, đã hoàn thành vòng tài trợ Series B trị giá 350 triệu đô la vào tháng 3 năm nay, đã đào tạo một mô hình ACT-1 được thiết kế để đáp ứng và thực hiện các hành động trên máy tính. Nó có thể sử dụng tất cả các công cụ phần mềm, API và trang web hiện có. ACT-1 cũng hoạt động dựa trên trình duyệt, cho phép người dùng nhập các lệnh của riêng họ vào hộp trò chuyện với AI, chẳng hạn như tạo khách hàng tiềm năng trong Salesforce hoặc tính toán một số dữ liệu trong GoogleSheet.
Thật trùng hợp, Rabbit, một công ty công nghệ, cũng đã phát triển mô hình lớn LAM (Large Action Model) của riêng mình và tung ra một bộ giải pháp "hệ điều hành cá nhân Rabbit OS" hoàn chỉnh dựa trên nó. LAM có thể quan sát giao diện tương tác giữa người và máy tính và tạo thành một "bản thiết kế khái niệm" để hiểu và thực hiện ý định cơ bản của con người khi hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên của người dùng kém rõ ràng hơn. Dựa trên LAM, Rabbit cũng đã thiết kế đặc biệt một bộ nền tảng phần mềm để cho phép các đặc vụ của mình hoàn thành nhiệm vụ theo cách thân thiện hơn với người dùng. Vào tháng 10 năm nay, Rabbit đã nhận được 20 triệu đô la tài trợ do Khosla Ventures dẫn đầu và theo sau là các cổ đông hiện hữu.
**03 Tương lai đã đến rồi sao? **
Tất nhiên, ngoài các nhóm kinh doanh, RPA truyền thống, low-code, no-code và các công ty khác hầu như đều chấp nhận các mô hình ngôn ngữ lớn và các tác nhân AI.
Kể từ đầu năm nay, một số ứng dụng phổ biến của AI Agent và nhiều lần ra khỏi vòng tròn đã đẩy lời kêu gọi trí tuệ nhân tạo lên cao trào hết lần này đến lần khác. Nhưng chúng ta vẫn phải hỏi, tương lai đã ở đây chưa? Sự phấn khích trước mặt bạn là một sự thay đổi hay một bong bóng?
Nếu chúng ta lấy lái xe tự động làm sự tương tự, các sản phẩm như Copilot và Midjourney, mà chúng ta quen thuộc hơn, tương tự như lái xe tự động L3, nghĩa là máy là "trợ lý" và "phi công phụ" của con người, trong khi tác nhân tương ứng với cấp độ lái xe tự động L4, con người chỉ cần đặt mục tiêu, giám sát kết quả và máy móc tự hoàn thành quyết định và thực hiện. Ngày nay, phi công phụ AI cấp L3 vẫn đang trong giai đoạn đầu ứng dụng và vẫn còn rất nhiều vấn đề đáng để khám phá về khả năng kỹ thuật và giá trị thương mại, chưa được phát huy đầy đủ.
Từ quan điểm này, ứng dụng quy mô lớn của các tác nhân AI L4 có thể còn xa hơn. Vì vậy, cơn sốt AI hiện tại có phải là một làn sóng cường điệu cắt tỏi tây khác? Nó sẽ chỉ là một tia sáng trong chảo như blockchain, VR và metaverse vài năm trước?
Chắc chắn, sự phổ biến của AI thế hệ và các khái niệm liên quan đang mờ dần. **
Cả sự chú ý của giới truyền thông và phản ứng của thị trường đã ngầm xác nhận điều này. Trên đường cong trưởng thành công nghệ do Gartner công bố năm nay, cả AI thế hệ và kỹ thuật phần mềm tăng cường AI đều đang trong giai đoạn phình to, có nghĩa là cả hai công nghệ đều đang trên bờ vực của một giai đoạn vỡ mộng trong 2-5 năm tới - giống như lái xe tự động và các khái niệm công nghệ nói trên trong quá khứ. Tuy nhiên, chính trong thời kỳ vỡ mộng, khi sức nóng phân rã và tiếng ồn yên tĩnh, kinh nghiệm và kiến thức có ý nghĩa hơn được kết tủa và đặt nền móng cho thời kỳ giác ngộ tiếp theo.
Trong sự phát triển của công nghệ biến đổi, mọi đỉnh và đáy đều có giá trị.
Từ máy Turing đến siêu máy tính Deep Blue của IBM, từ máy học đến mạng thần kinh, từ AlphaGo đến ChatGPT, mọi cột mốc đều đầy thất vọng, nghi ngờ và mùa đông lạnh giá, trải dài đường chân trời và nhân loại đã đi một chặng đường dài để có được vị trí như ngày hôm nay. Dù có hay không có bong bóng, tương lai luôn được tạo ra bởi những người lạc quan và hành động.
Tài nguyên: