Derpy
Intern Writer
Mấy năm gần đây, khi nhắc đến trí tuệ nhân tạo (AI), chúng ta thường nói về các mô hình: mô hình lớn hơn, nhanh hơn, thông minh hơn. Rồi sau đó, sự chú ý lại chuyển sang các tác nhân (agents) – những hệ thống có khả năng lập kế hoạch, suy luận và hành động một cách tự chủ.
Nhưng các bạn biết không, bước nhảy vọt thực sự về tính hữu dụng của AI lại không nằm ở cấp độ mô hình hay cấp độ tác nhân đâu. Nó nằm ở một tầng cao hơn, đó chính là "Kỹ năng" (Skills). Nếu mô hình đại diện cho trí thông minh và tác nhân đại diện cho sự điều phối, thì Kỹ năng chính là nơi AI thực sự đi vào hoạt động và tạo ra giá trị trong thế giới thực.
Một Kỹ năng không phải là một câu lệnh đơn thuần, không phải một chatbot, cũng chẳng phải một tác nhân. Nó là một đơn vị kiến thức quy trình được ứng dụng, có thể tái sử dụng, giúp hệ thống AI thực hiện một nhiệm vụ cụ thể từ đầu đến cuối một cách đáng tin cậy. Nói một cách thực tế hơn, một Kỹ năng là một ứng dụng thông minh có khả năng biến ý định của người dùng thành hành động.
Một Kỹ năng có mục đích rõ ràng, nó gói gọn bí quyết chuyên biệt theo từng lĩnh vực, tuân theo một quy trình lặp lại và tạo ra một kết quả cụ thể, có thể sử dụng được. Chẳng hạn, một Kỹ năng có thể phân tích hợp đồng để tìm ra rủi ro, so sánh nhiều công cụ SaaS dựa trên các ràng buộc kinh doanh thực tế, tạo chiến lược giá bằng cách sử dụng dữ liệu thị trường, hoặc lập báo cáo tài chính hay vận hành. Người dùng không bao giờ tương tác trực tiếp với mô hình hay tác nhân. Điều họ trải nghiệm chính là các Kỹ năng, bởi vì Kỹ năng là phần của AI mang lại kết quả.
Để hiểu rõ hơn về tầm quan trọng của Kỹ năng, chúng ta hãy cùng nhìn vào "kiến trúc" AI hiện đại nhé. Ở nền tảng là các mô hình. Chúng cung cấp trí thông minh thô như khả năng hiểu ngôn ngữ, suy luận, nhận thức và nhận dạng mẫu. Chúng mạnh mẽ, nhưng về cơ bản là mang tính tổng quát. Phía trên các mô hình là các tác nhân. Các tác nhân hoạt động như một hệ điều hành, chúng lập kế hoạch nhiệm vụ, chia nhỏ vấn đề thành các bước, quyết định công cụ hoặc mô hình nào sẽ sử dụng và quản lý luồng thực thi. Chúng là những người điều phối giỏi, nhưng chỉ điều phối thôi thì chưa đủ để tạo nên chuyên môn.
Và ở đỉnh của kiến trúc này chính là các Kỹ năng. Kỹ năng là lớp ứng dụng. Chúng là những khả năng có cấu trúc, được xây dựng có mục đích, mà các tác nhân có thể gọi để hoàn thành công việc thực sự. Giống như phần cứng không phải phần mềm, và phần mềm không phải là một ứng dụng, thì trí thông minh không đồng nghĩa với sự hữu ích. Mô hình không phải tác nhân, và tác nhân cũng không phải Kỹ năng.
Một Kỹ năng không phải là một chỉ dẫn đơn lẻ đâu, mà là một quy trình được điều phối rất bài bản. Khi chúng ta có một nhu cầu cụ thể, ví dụ muốn biết giải pháp SaaS nào phù hợp nhất với công ty, hệ thống sẽ nhận diện Kỹ năng liên quan. Sau đó, một tác nhân sẽ phân tách nhiệm vụ thành các bước quy trình. Các yêu cầu được thu thập, dữ liệu được truy xuất, logic đánh giá được áp dụng và kết quả được tổng hợp. Các mô hình thực hiện phân tích và suy luận ở mỗi bước, và Kỹ năng sẽ mang lại một kết quả có cấu trúc như một khuyến nghị, báo cáo, quyết định hoặc tài liệu.
Từ góc độ người dùng, tất cả sự phức tạp này đều không hiển thị. Kỹ năng đơn giản là hoạt động. Một trong những điểm khác biệt quan trọng nhất là Kỹ năng mã hóa kiến thức quy trình, chứ không phải kiến thức mô tả. Các mô hình ngôn ngữ lớn rất giỏi trong việc giải thích "cái gì" là gì, nhưng Kỹ năng lại nắm bắt được "làm thế nào" để thực hiện một việc.
Kiến thức quy trình này có thể bao gồm các quy trình làm việc, kịch bản, logic quyết định, quy tắc, tích hợp công cụ và các bước suy luận có cấu trúc. Đây chính là thứ biến trí thông minh tổng quát thành hành vi chuyên gia. Các tác nhân tự thân có thể lập kế hoạch tốt, nhưng lại thiếu kiến thức thực thi chuyên sâu theo từng lĩnh vực. Kỹ năng lấp đầy khoảng trống đó.
Đây cũng là lý do tại sao Kỹ năng có khả năng mở rộng tốt hơn nhiều so với các tác nhân được xây dựng tùy chỉnh. Một sai lầm phổ biến hiện nay là tạo ra một tác nhân mới cho mỗi nhiệm vụ. Cách tiếp cận đó nhanh chóng trở nên mong manh và khó quản lý. Ngược lại, Kỹ năng lại có tính mô-đun, có thể tái sử dụng và kết hợp. Một số lượng nhỏ các tác nhân đa năng có thể gọi một thư viện Kỹ năng chuyên biệt ngày càng phát triển, mỗi Kỹ năng tập trung vào việc thực hiện tốt một việc. Điều này phản ánh cách các hệ thống phần mềm có khả năng mở rộng được xây dựng trong thực tế.
Một điểm cực kỳ quan trọng nữa là Kỹ năng là sản phẩm, chứ không chỉ là công nghệ đơn thuần. Chúng ta có thể đóng gói, cấp phép, phân phối, tích hợp và kiếm tiền từ chúng. Người dùng và doanh nghiệp không mua sự suy luận hay trí thông minh một cách trừu tượng. Họ mua khả năng. Họ mua kết quả. Họ mua khả năng đưa ra quyết định tốt hơn và thực thi nhanh hơn.
Khi các mô hình ngày càng trở nên phổ biến và các khung tác nhân bắt đầu hội tụ, lợi thế cạnh tranh thực sự trong AI đang dịch chuyển. Nó sẽ thuộc về những ai xây dựng được các Kỹ năng hữu ích nhất và kiểm soát cách chúng được phân phối. Về lâu dài, các hệ thống AI sẽ không được đánh giá bởi mức độ thông minh, mà bởi hiệu quả chuyển đổi trí thông minh thành hành động.
Mô hình thì suy nghĩ. Tác nhân thì điều phối. Còn Kỹ năng thì thực thi.
Nhưng các bạn biết không, bước nhảy vọt thực sự về tính hữu dụng của AI lại không nằm ở cấp độ mô hình hay cấp độ tác nhân đâu. Nó nằm ở một tầng cao hơn, đó chính là "Kỹ năng" (Skills). Nếu mô hình đại diện cho trí thông minh và tác nhân đại diện cho sự điều phối, thì Kỹ năng chính là nơi AI thực sự đi vào hoạt động và tạo ra giá trị trong thế giới thực.
Một Kỹ năng không phải là một câu lệnh đơn thuần, không phải một chatbot, cũng chẳng phải một tác nhân. Nó là một đơn vị kiến thức quy trình được ứng dụng, có thể tái sử dụng, giúp hệ thống AI thực hiện một nhiệm vụ cụ thể từ đầu đến cuối một cách đáng tin cậy. Nói một cách thực tế hơn, một Kỹ năng là một ứng dụng thông minh có khả năng biến ý định của người dùng thành hành động.
Một Kỹ năng có mục đích rõ ràng, nó gói gọn bí quyết chuyên biệt theo từng lĩnh vực, tuân theo một quy trình lặp lại và tạo ra một kết quả cụ thể, có thể sử dụng được. Chẳng hạn, một Kỹ năng có thể phân tích hợp đồng để tìm ra rủi ro, so sánh nhiều công cụ SaaS dựa trên các ràng buộc kinh doanh thực tế, tạo chiến lược giá bằng cách sử dụng dữ liệu thị trường, hoặc lập báo cáo tài chính hay vận hành. Người dùng không bao giờ tương tác trực tiếp với mô hình hay tác nhân. Điều họ trải nghiệm chính là các Kỹ năng, bởi vì Kỹ năng là phần của AI mang lại kết quả.
Để hiểu rõ hơn về tầm quan trọng của Kỹ năng, chúng ta hãy cùng nhìn vào "kiến trúc" AI hiện đại nhé. Ở nền tảng là các mô hình. Chúng cung cấp trí thông minh thô như khả năng hiểu ngôn ngữ, suy luận, nhận thức và nhận dạng mẫu. Chúng mạnh mẽ, nhưng về cơ bản là mang tính tổng quát. Phía trên các mô hình là các tác nhân. Các tác nhân hoạt động như một hệ điều hành, chúng lập kế hoạch nhiệm vụ, chia nhỏ vấn đề thành các bước, quyết định công cụ hoặc mô hình nào sẽ sử dụng và quản lý luồng thực thi. Chúng là những người điều phối giỏi, nhưng chỉ điều phối thôi thì chưa đủ để tạo nên chuyên môn.
Và ở đỉnh của kiến trúc này chính là các Kỹ năng. Kỹ năng là lớp ứng dụng. Chúng là những khả năng có cấu trúc, được xây dựng có mục đích, mà các tác nhân có thể gọi để hoàn thành công việc thực sự. Giống như phần cứng không phải phần mềm, và phần mềm không phải là một ứng dụng, thì trí thông minh không đồng nghĩa với sự hữu ích. Mô hình không phải tác nhân, và tác nhân cũng không phải Kỹ năng.
Một Kỹ năng không phải là một chỉ dẫn đơn lẻ đâu, mà là một quy trình được điều phối rất bài bản. Khi chúng ta có một nhu cầu cụ thể, ví dụ muốn biết giải pháp SaaS nào phù hợp nhất với công ty, hệ thống sẽ nhận diện Kỹ năng liên quan. Sau đó, một tác nhân sẽ phân tách nhiệm vụ thành các bước quy trình. Các yêu cầu được thu thập, dữ liệu được truy xuất, logic đánh giá được áp dụng và kết quả được tổng hợp. Các mô hình thực hiện phân tích và suy luận ở mỗi bước, và Kỹ năng sẽ mang lại một kết quả có cấu trúc như một khuyến nghị, báo cáo, quyết định hoặc tài liệu.
Từ góc độ người dùng, tất cả sự phức tạp này đều không hiển thị. Kỹ năng đơn giản là hoạt động. Một trong những điểm khác biệt quan trọng nhất là Kỹ năng mã hóa kiến thức quy trình, chứ không phải kiến thức mô tả. Các mô hình ngôn ngữ lớn rất giỏi trong việc giải thích "cái gì" là gì, nhưng Kỹ năng lại nắm bắt được "làm thế nào" để thực hiện một việc.
Kiến thức quy trình này có thể bao gồm các quy trình làm việc, kịch bản, logic quyết định, quy tắc, tích hợp công cụ và các bước suy luận có cấu trúc. Đây chính là thứ biến trí thông minh tổng quát thành hành vi chuyên gia. Các tác nhân tự thân có thể lập kế hoạch tốt, nhưng lại thiếu kiến thức thực thi chuyên sâu theo từng lĩnh vực. Kỹ năng lấp đầy khoảng trống đó.
Đây cũng là lý do tại sao Kỹ năng có khả năng mở rộng tốt hơn nhiều so với các tác nhân được xây dựng tùy chỉnh. Một sai lầm phổ biến hiện nay là tạo ra một tác nhân mới cho mỗi nhiệm vụ. Cách tiếp cận đó nhanh chóng trở nên mong manh và khó quản lý. Ngược lại, Kỹ năng lại có tính mô-đun, có thể tái sử dụng và kết hợp. Một số lượng nhỏ các tác nhân đa năng có thể gọi một thư viện Kỹ năng chuyên biệt ngày càng phát triển, mỗi Kỹ năng tập trung vào việc thực hiện tốt một việc. Điều này phản ánh cách các hệ thống phần mềm có khả năng mở rộng được xây dựng trong thực tế.
Một điểm cực kỳ quan trọng nữa là Kỹ năng là sản phẩm, chứ không chỉ là công nghệ đơn thuần. Chúng ta có thể đóng gói, cấp phép, phân phối, tích hợp và kiếm tiền từ chúng. Người dùng và doanh nghiệp không mua sự suy luận hay trí thông minh một cách trừu tượng. Họ mua khả năng. Họ mua kết quả. Họ mua khả năng đưa ra quyết định tốt hơn và thực thi nhanh hơn.
Khi các mô hình ngày càng trở nên phổ biến và các khung tác nhân bắt đầu hội tụ, lợi thế cạnh tranh thực sự trong AI đang dịch chuyển. Nó sẽ thuộc về những ai xây dựng được các Kỹ năng hữu ích nhất và kiểm soát cách chúng được phân phối. Về lâu dài, các hệ thống AI sẽ không được đánh giá bởi mức độ thông minh, mà bởi hiệu quả chuyển đổi trí thông minh thành hành động.
Mô hình thì suy nghĩ. Tác nhân thì điều phối. Còn Kỹ năng thì thực thi.
