- CEO Microsoft Satya Nadella cảnh báo doanh nghiệp sử dụng các mô hình AI độc quyền có thể đang trả giá hai lần: vừa trả tiền cho lượng token sử dụng, vừa vô tình cung cấp tri thức nội bộ quý giá cho các nhà phát triển mô hình AI.
- Theo Nadella, để AI hoạt động hiệu quả, doanh nghiệp phải chia sẻ nhiều thông tin về quy trình, dữ liệu và cách vận hành. Những prompt, phản hồi và chỉnh sửa của người dùng dần hình thành tri thức tổ chức mà các đối thủ khó có thể mua được.
- Nadella cho rằng mỗi lần người dùng sửa lỗi hoặc hướng dẫn AI là đang truyền đạt kinh nghiệm và kiến thức doanh nghiệp, tạo nên nguồn dữ liệu có giá trị rất lớn.
- Ông cũng chỉ ra sự mâu thuẫn khi các công ty AI lập luận rằng việc thu thập dữ liệu công khai trên Internet để huấn luyện mô hình là hợp lý, nhưng lại phản đối việc các bên khác sử dụng kỹ thuật distillation để học từ đầu ra của chính các mô hình đó.
- Nadella đặc biệt lo ngại các điều khoản cho phép nhà cung cấp AI học từ dữ liệu sử dụng và tương tác của khách hàng doanh nghiệp.
- Microsoft đề xuất doanh nghiệp giữ quyền sở hữu dữ liệu bằng cách xây dựng môi trường AI riêng trên nền tảng đám mây, đồng thời triển khai lớp điều phối (orchestration layer) để có thể linh hoạt chuyển đổi giữa nhiều mô hình AI thay vì phụ thuộc vào một nhà cung cấp.
- Bài viết cũng cho biết nhiều doanh nghiệp đang chuyển sang các mô hình AI nguồn mở triển khai tại chỗ (on-premises) nhằm giảm chi phí và kiểm soát tốt hơn dữ liệu nội bộ. Theo Vercel, các mô hình nguồn mở chiếm 29% lưu lượng qua nền tảng AI gateway của hãng trong tháng trước.
- Nadella kết luận rằng khi doanh nghiệp sử dụng AI, họ cũng đang tạo ra tri thức mới. Theo ông, tri thức này phải thuộc về chính doanh nghiệp chứ không nên trở thành tài sản của các nhà cung cấp mô hình AI.
📌 Cuộc tranh luận về AI đang chuyển từ chi phí sử dụng sang quyền sở hữu tri thức. Satya Nadella cảnh báo doanh nghiệp không chỉ mua năng lực AI mà còn vô tình chia sẻ kinh nghiệm vận hành và dữ liệu có giá trị cho các nhà phát triển mô hình. Ông khuyến nghị xây dựng môi trường AI riêng, sử dụng lớp điều phối để tránh phụ thuộc vào một nhà cung cấp và cân nhắc các mô hình AI nguồn mở nhằm giữ quyền kiểm soát dữ liệu và tri thức nội bộ trong dài hạn.
Tổng hợp
