Thơ, tiểu luận và thậm chí cả sách -- có điều gì mà nền tảng AI mở ChatGPT không thể xử lý được không? Những phát triển AI mới này đã truyền cảm hứng cho các nhà nghiên cứu tại TU Delft và trường đại học kỹ thuật EPFL của Thụy Sĩ tìm hiểu sâu hơn một chút: Chẳng hạn, ChatGPT cũng có thể thiết kế một robot không? Và liệu đây có phải là điều tốt cho quá trình thiết kế hay có những rủi ro? Các nhà nghiên cứu đã công bố phát hiện của họ trên tạp chí Nature Machine Intelligence.
Những thách thức lớn nhất trong tương lai đối với nhân loại là gì? Đây là câu hỏi đầu tiên mà Cosimo Della Santina, trợ lý giáo sư và nghiên cứu sinh Tiến sĩ Francesco Stella, cả hai đều đến từ TU Delft và Josie Hughes từ EPFL, hỏi ChatGPT. Della Santina cho biết: “Chúng tôi muốn ChatGPT không chỉ thiết kế một robot mà còn là một robot thực sự hữu ích”. Cuối cùng, họ chọn cung cấp thực phẩm làm thử thách và khi trò chuyện với ChatGPT, họ nảy ra ý tưởng tạo ra một robot thu hoạch cà chua.
Đề xuất hữu ích
Các nhà nghiên cứu đã tuân theo mọi quyết định thiết kế của ChatGPT. Theo Stella, đầu vào tỏ ra đặc biệt có giá trị trong giai đoạn lên ý tưởng. "ChatGPT mở rộng kiến thức của nhà thiết kế sang các lĩnh vực chuyên môn khác. Ví dụ: robot trò chuyện đã dạy chúng tôi loại cây trồng nào sẽ có giá trị kinh tế nhất để tự động hóa." Nhưng ChatGPT cũng đưa ra những gợi ý hữu ích trong giai đoạn triển khai: “Làm dụng cụ kẹp bằng silicone hoặc cao su để tránh làm nát cà chua” và “động cơ Dynamixel là cách tốt nhất để điều khiển robot”. Kết quả của sự hợp tác giữa con người và AI là một cánh tay robot có thể thu hoạch cà chua.
ChatGPT với tư cách là nhà nghiên cứu
Các nhà nghiên cứu nhận thấy quá trình hợp tác thiết kế là tích cực và phong phú. Stella nói: "Tuy nhiên, chúng tôi nhận thấy rằng vai trò kỹ sư của chúng tôi chuyển sang thực hiện nhiều nhiệm vụ kỹ thuật hơn". Trong Nature Machine Intelligence, các nhà nghiên cứu khám phá các mức độ hợp tác khác nhau giữa con người và Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), trong đó ChatGPT là một trong số đó. Trong trường hợp cực đoan nhất, AI cung cấp tất cả thông tin đầu vào cho thiết kế robot và con người sẽ mù quáng tuân theo nó. Trong trường hợp này, LLM đóng vai trò là nhà nghiên cứu và kỹ sư, trong khi con người đóng vai trò là người quản lý, chịu trách nhiệm xác định các mục tiêu thiết kế.
Nguy cơ thông tin sai lệch
Một kịch bản cực đoan như vậy vẫn chưa thể xảy ra với LLM ngày nay. Và câu hỏi là liệu nó có được mong muốn hay không. "Trên thực tế, đầu ra LLM có thể gây hiểu nhầm nếu nó không được xác minh hoặc xác thực. Các bot AI được thiết kế để tạo ra câu trả lời 'có khả năng xảy ra cao nhất' cho một câu hỏi, do đó có nguy cơ thông tin sai lệch và sai lệch trong lĩnh vực robot", Della Santina nói. Làm việc với LLM cũng đặt ra các vấn đề quan trọng khác, chẳng hạn như đạo văn, truy xuất nguồn gốc và sở hữu trí tuệ.
Della Santina, Stella và Hughes sẽ tiếp tục sử dụng robot thu hoạch cà chua trong nghiên cứu về robot của họ. Họ cũng đang tiếp tục nghiên cứu LLM để thiết kế robot mới. Cụ thể, họ đang xem xét quyền tự chủ của AI trong việc thiết kế cơ thể của chính mình. Stella kết luận: “Cuối cùng, một câu hỏi mở cho tương lai lĩnh vực của chúng tôi là làm thế nào LLM có thể được sử dụng để hỗ trợ các nhà phát triển robot mà không hạn chế sự sáng tạo và đổi mới cần thiết để robot vượt qua những thách thức của thế kỷ 21”.
