Nếu bạn vẫn đang dùng Google để tìm kiếm, bạn đang tụt lại trong kỷ nguyên AI 

Nguồn bài viết

EO Việt Nam

Link: https://youtu.be/De3iu0X3_bw?si=g9IQJtXChnkVNZmf

Các tag

khoa học; công nghệ; phát triển bản thân; AI; trí tuệ nhân tạo; Perplexity AI; công cụ tìm kiếm; ChatGPT; OpenAI; khởi nghiệp; startup; tư duy phản biện; học máy; LLMs; tương lai công nghệ; Aravind Srinivas.

Tóm tắt các bài học quan trọng

• Tương lai của tìm kiếm là "công cụ trả lời" thay vì "công cụ tìm kiếm": Thay vì nhận về 10 liên kết màu xanh và phải tự mình đọc hiểu, các công cụ như Perplexity AI sẽ tổng hợp thông tin và đưa ra câu trả lời trực tiếp, có trích dẫn nguồn rõ ràng, giống như một bài báo học thuật.

• Đừng sợ hãi, hãy học cách làm việc cùng AI: AI không phải là thứ để né tránh. Đó là một công cụ mạnh mẽ. Hãy học cách sử dụng nó để giúp bạn hoàn thành công việc hiệu quả hơn. Người dùng không cần phải là chuyên gia "prompt", mà AI phải đủ thông minh để giúp người dùng mở rộng câu hỏi của họ.

• Thành công của startup đến từ sự tập trung tuyệt đối: Các startup không có nhiều thời gian và cơ hội để thất bại. Bí quyết là tập trung làm thật tốt một vài, thậm chí chỉ một, điều duy nhất. Đừng vội vàng ra mắt tính năng mới, hãy làm hài lòng người dùng với những gì bạn đã có trước.

• Tư duy phản biện là chìa khóa để giải quyết vấn đề phức tạp: Khi đối mặt với một vấn đề có quá nhiều lựa chọn, hãy buộc bộ não của bạn phải xác định đâu là một hoặc hai điều quan trọng nhất. Đừng cân nhắc mọi thứ một cách ngang bằng, hãy tập trung vào những yếu tố cốt lõi.

• Hãy làm điều bạn thực sự yêu thích: Thế giới thay đổi rất nhanh, nhưng những gì bạn yêu thích thường không thay đổi. Khi bắt đầu một công ty hay một dự án, hãy bắt đầu từ đam mê. Tiền bạc là cần thiết để phục vụ sứ mệnh, nhưng không nên là sứ mệnh.

• Tin vào quá trình cải thiện, không phải sự hoàn hảo: Ai cũng có thể tiến bộ và học hỏi. Đừng quá chú trọng vào việc phải hoàn hảo ngay từ đầu. Hãy tin vào quá trình, mắc sai lầm và học hỏi từ chúng.

Tóm tắt các câu hỏi mở để suy nghĩ, phát triển thêm

• Bạn đã thử sử dụng các "công cụ trả lời" như Perplexity AI hay ChatGPT cho việc tìm kiếm thông tin chưa? Trải nghiệm của bạn khác biệt như thế nào so với việc dùng Google?

• Bạn có đang cảm thấy "ngợp" hoặc sợ hãi trước sự phát triển của AI không? Đâu là một kỹ năng nhỏ bạn có thể học ngay hôm nay để bắt đầu làm việc hiệu quả hơn với AI?

• "Tập trung làm tốt một việc duy nhất" là một lời khuyên khó thực hiện trong một thế giới đa nhiệm. Đâu là "một việc duy nhất" quan trọng nhất trong công việc hoặc cuộc sống của bạn hiện tại?

• Khi đưa ra một quyết định quan trọng, bạn có thói quen liệt kê ưu/nhược điểm và cân nhắc chúng một cách ngang bằng không? Làm thế nào để bạn có thể xác định được yếu tố "quan trọng nhất" và tập trung vào nó?

• Đâu là điều bạn thực sự yêu thích và đam mê? Bạn có đang dành đủ thời gian và năng lượng cho nó không, hay bạn đang bị cuốn theo những mục tiêu khác (tiền bạc, địa vị...)?

Nội dung gốc của bài viết

Giới Thiệu: Perplexity AI và Tương Lai Của Tìm Kiếm

Tôi là Aravind Srinivas, đồng sáng lập và CEO của Perplexity AI. Perplexity là một công cụ trả lời đàm thoại nhằm mục đích cung cấp câu trả lời cho bạn, cho bất kỳ câu hỏi nào bạn có thể hỏi. Chúng tôi đang cố gắng cách mạng hóa cách mọi người tiêu thụ thông tin trực tuyến. Thay vì nhận được 10 liên kết màu xanh, bạn có thể chỉ cần đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận được câu trả lời ngay lập tức.

Chúng tôi đã ra mắt sản phẩm vào ngày 7 tháng 12 năm 2022. Hiện tại, chúng tôi có khoảng 10 triệu người dùng hoạt động hàng tháng. Về cơ bản, nó đã tăng trưởng 1000 lần trong khoảng thời gian 1 năm.

Tôi lớn lên ở Ấn Độ, học tại một trong những trường IIT ở đó, và tôi thực sự đam mê thuật toán, lập trình ngay từ đầu. Một người bạn của tôi đã nói với tôi về một cuộc thi học máy mà tôi thậm chí còn không biết học máy là gì. Tất cả những gì họ nói với tôi là, "Này, có bộ dữ liệu này và bạn có thể tìm ra cách dự đoán đầu ra dựa trên đầu vào." Điều đó thật thú vị và tôi đã thắng cuộc thi. Tôi không dành nhiều thời gian cho nó và nó đến một cách tự nhiên hơn. Vì vậy, tôi quyết định đi sâu hơn vào nó và tôi đã đi làm tiến sĩ tại Berkeley về AI và học sâu.

Tôi đã làm việc tại OpenAI vào mùa hè năm 2018 với tư cách là một thực tập sinh nghiên cứu. Tôi đã nghĩ mình giỏi. Tôi đã làm rất tốt ở Ấn Độ, tôi đến Berkeley, tôi chắc chắn là một trong những sinh viên tiến sĩ AI hàng đầu. Và sau đó tôi đến OpenAI và tôi cảm thấy thực sự tồi tệ vì mọi người giỏi hơn tôi rất nhiều. Đó là một sự kiểm tra thực tế lớn rằng, "Được rồi, tôi có thể cải thiện nhiều hơn nữa trong lập trình, tôi có thể cải thiện nhiều hơn nữa trong tư duy nguyên tắc đầu tiên, sự rõ ràng trong suy nghĩ của mình."

Sau một kỳ thực tập tại OpenAI vào năm 2018, đó là khi GPT-1 được công bố, chúng tôi nhận ra rằng có một hình thức học tập mới này, sử dụng tất cả dữ liệu trên internet và học hỏi từ nó. Và tôi nhận ra rằng điều đó sẽ quan trọng hơn. Vì vậy, tôi đã nói với người hướng dẫn của mình rằng đây là điều đúng đắn nên làm, chúng ta nên bắt đầu làm việc này. Và ông ấy thực sự khá cởi mở và nói, "Được rồi, bạn biết đấy, tôi không phải là chuyên gia ở đây, nhưng hãy thử xem. Nếu đây là điều tiếp theo..."

Cách tốt nhất để học một chủ đề mới là buộc bản thân phải dạy nó cho người khác. Vì vậy, chúng tôi đã dành rất nhiều thời gian, những ngày nghỉ, cuối tuần chỉ để học và viết mã và chỉ để hiểu tất cả những điều này. Và chúng tôi đã làm điều này trong 2 năm. Tất cả những điều đó đã giúp tôi tìm ra một chủ đề nghiên cứu mới, đó là làm thế nào để kết hợp AI tạo sinh và học tăng cường (RL) lại với nhau, điều đã tạo ra những công nghệ tuyệt vời như ChatGPT. ChatGPT không chỉ dự đoán một chuyên gia trên internet, nó làm điều đó và sau đó đảm bảo rằng bạn biết cách giao tiếp với con người.

Tôi luôn quan tâm đến tinh thần kinh doanh vì tôi đã ở Vùng Vịnh. Tôi đã xem chương trình truyền hình "Silicon Valley", khá thực tế, nhưng chưa bao giờ thực sự tìm thấy một ví dụ về một học giả trở thành doanh nhân mà tôi thực sự đồng cảm. Tất cả đều là những người bỏ học đại học.

Một lúc nọ, tôi đang ở thư viện vào đêm khuya đọc sách và sau đó tôi tình cờ đọc được cuốn sách này, nó kể câu chuyện của Larry và Sergey trong cuốn "How Google Works". Larry đã viết lời tựa trong đó. Tôi chỉ có hai con đường sự nghiệp cho mình, hoặc là trở thành giáo sư, hoặc là doanh nhân. Và lý do là không có con đường sự nghiệp nào khác cho phép tôi thực hiện tầm nhìn của riêng mình. Tôi sẽ phải làm việc theo tầm nhìn của người khác. Tôi sẽ không thể biến những ý tưởng trong đầu mình thành hiện thực.

Trí tuệ nhân tạo sẽ là phiên bản tối thượng của Google. Vì vậy, nếu chúng ta có công cụ tìm kiếm tối thượng, nó sẽ hiểu mọi thứ trên web, nó sẽ hiểu chính xác những gì bạn muốn và nó sẽ cung cấp cho bạn điều đúng đắn.

Perplexity Hoạt Động Như Thế Nào?

Vâng, Perplexity là công cụ trả lời đàm thoại đầu tiên trên thế giới. Điều đó có nghĩa là gì? Trước đây, chúng ta đã quen với việc nhập một cái gì đó như từ khóa hoặc một loạt các cụm từ và Google cung cấp cho bạn 10 liên kết màu xanh. Và bạn mở từng cái và bắt đầu đọc. Perplexity đang cố gắng xây dựng một tương lai nơi bạn không phải làm điều này. Bạn có thể chỉ cần đến và đặt một câu hỏi, giống như cách bạn hỏi một người bạn. Và AI đó trả lời bạn với câu trả lời.

Nhưng không chỉ là câu trả lời, mỗi câu mà nó nói cũng có tài liệu tham khảo tương ứng hoặc chúng tôi gọi nó là trích dẫn. Điều này hoàn toàn xuất phát từ nền tảng học thuật của chúng tôi. Giống như người đồng sáng lập của tôi, Dennis và tôi đều là tiến sĩ. Chúng tôi nhận ra rằng chúng tôi sẽ sử dụng nguyên tắc này, rằng mọi thứ trong một bài báo bạn viết trong học thuật, bạn phải chứng minh nó bằng tài liệu tham khảo từ một số bài báo khác. Và đó là cách Perplexity hoạt động. Nó gần giống như cách một bài luận của nhà báo được viết hoặc một bài báo nghiên cứu được viết.

Thường thì bạn tò mò về một cái gì đó nhưng bạn không biết chính xác mình muốn gì. Vậy làm sao AI có thể giúp bạn nếu bạn không biết mình muốn gì? Mọi người không phải là những kỹ sư prompt chuyên nghiệp, họ sẽ không bao giờ là như vậy. Đừng đổ lỗi cho người dùng vì không có một prompt tốt, hãy đổ lỗi cho AI vì không thể mở rộng hoặc giúp họ tự mở rộng đến một prompt tốt.

Đó là lý do tại sao chúng tôi đã xây dựng thứ này gọi là Co-pilot trên trang web của chúng tôi, nơi khi bạn đặt một câu hỏi, Co-pilot sẽ đặt các câu hỏi làm rõ và prompt của bạn về cơ bản sẽ được mở rộng một cách tương tác. Điều này tương tự như nói chuyện với một người bạn. "Này, bạn biết đấy, tôi đang tìm hiểu xem nên đi học trường nào." "Ồ, được rồi, tuyệt. Bạn thực sự quan tâm đến điều gì? Bạn quan tâm đến chuyên ngành tiếng Anh hay bạn quan tâm đến khoa học máy tính?" Và sau đó, "À, tôi nghĩ tôi có thể quan tâm đến cả tiếng Anh và khoa học máy tính." "Được rồi, bạn biết đấy, Yale có thể là một lựa chọn tốt cho bạn." Đó là cách bạn nói chuyện với một người bạn, phải không? Và chúng tôi muốn trải nghiệm đó cũng đến với một công cụ tìm kiếm. Trí thông minh của con người cần thiết để làm điều đó, bây giờ đang được thực hiện bởi một AI. Và chúng tôi nghĩ đây là tương lai của cách mọi người sẽ tương tác với thông tin trên internet.

Chúng tôi đã ra mắt sản phẩm vào ngày 7 tháng 12 năm 2022. Ngày đầu tiên của chúng tôi, tôi nghĩ chúng tôi đã thấy khoảng 2.000 đến 3.000 truy vấn. Bây giờ chúng tôi phục vụ hơn 3 đến 4 triệu truy vấn mỗi ngày. Về cơ bản, nó đã tăng trưởng 1000 lần trong khoảng thời gian 1 năm. Sự tăng trưởng cho đến nay là ai đó nói rằng ChatGPT không hoạt động cho một việc cụ thể này hoặc Bard tệ ở việc này. Và sau đó mọi người chỉ tweet, "Ồ, hãy xem cái Perplexity này, nó làm được. Hãy xem cái này."

Thách Thức và Chiến Lược Của Một Startup

Cách chúng tôi duy trì chất lượng của câu trả lời phụ thuộc vào việc cải thiện từng thành phần ở đây. Thành phần như là nó có các trang web spam hay nó có các trang web chất lượng cao? Bạn giỏi đến mức nào trong việc viết bản tóm tắt súc tích tuyệt vời đó mà không bị ảo giác? Chúng tôi đang chơi một dàn nhạc ở đây. Đây đều là những nhạc sĩ riêng lẻ và bất kỳ nhạc sĩ nào thất bại sẽ làm cho kết quả thất bại. Đó là lý do tại sao đây là một điều khó xây dựng. Đó là lý do tại sao đây không phải là thứ mà, "Ồ, vì bạn là một startup, bạn sẽ thua." Bởi vì ngay cả đối với một công ty lớn, chơi dàn nhạc cũng khó. Tất nhiên, nếu bạn có nhiều tiền hơn, bạn có thể thuê những nhạc sĩ giỏi hơn và bạn sẽ chơi một dàn nhạc tốt hơn theo thời gian, nhưng đó vẫn là một phần của việc điều phối.

Nhưng người dùng không quan tâm nó sai ở đâu trong bất kỳ điều nào trong số này. Đối với người dùng, họ đọc một câu trả lời và họ nói, "Ồ, cái này tốt." Hoặc, "À, cái này không tốt." Phải không? Vì vậy, đó là lý do tại sao sản phẩm cụ thể này siêu khó để xây dựng. Và đó là lý do tại sao chúng tôi rất tập trung vào việc cải thiện mọi khía cạnh của nó. Đây thực sự là một vấn đề khó khăn và chúng tôi tin rằng nó có thể được giải quyết theo thời gian khi chúng tôi thu thập thêm dữ liệu từ người dùng, khi chúng tôi cải thiện các ngăn xếp cốt lõi của riêng mình trong mỗi thành phần này. Trải nghiệm của bạn sẽ tiếp tục được cải thiện.

Gói Pro có giá 20 đô la một tháng. Đó là mức giá chính xác như ChatGPT Plus. Tôi sẽ cho bạn biết tại sao. Chúng tôi sử dụng OpenAI GPT-4. Nếu chúng tôi định giá nó thấp hơn ChatGPT Plus, mọi người sẽ đến và trả tiền cho nó, nhưng không nhất thiết vì những gì chúng tôi cung cấp. Có lẽ vì chúng tôi đã trợ cấp GPT-4 và đưa nó cho người dùng. Và trợ cấp trong bất kỳ ngành nào cũng là sự phù hợp với thị trường sản phẩm. Nhưng sau đó, bạn có phù hợp với thị trường sản phẩm với tư cách là một công ty không? Bởi vì bạn đang trợ cấp một thứ mà mọi người đều muốn, đó là GPT-4. Hay bạn có phù hợp với thị trường sản phẩm cho sản phẩm cốt lõi của mình, đó là kết hợp LLM và tìm kiếm lại với nhau? Và điều rất quan trọng là bạn không được nhầm lẫn một thứ với một thứ khác. Vì vậy, chúng tôi quyết định, "Được rồi, chúng tôi sẽ định giá nó ở cùng một mức giá và sau đó xem có bao nhiêu người vẫn trả tiền cho sản phẩm của chúng tôi." Bởi vì họ nhận ra rằng chúng tôi là nhà cung cấp tốt nhất về tìm kiếm và LLM cùng nhau. Hoặc là họ phải hủy đăng ký ChatGPT để đến đây, hoặc là họ phải trả tiền cho cả hai, giống như cách bạn trả tiền cho cả Netflix và HBO.

Đó là lý do tại sao chúng tôi quyết định làm điều này và chúng tôi siêu hạnh phúc vì nó đã hoạt động. Bởi vì điều đó có nghĩa là nếu một người dùng đến và trả tiền cho chúng tôi, điều đó truyền đạt cho chúng tôi một điều, đó là họ đánh giá cao rằng bạn đang cung cấp dịch vụ tốt nhất cho một điều cụ thể mà họ muốn với chất lượng cao nhất.

Vâng, chiến lược tốt nhất cho các startup là tập trung vào rất ít thứ, theo đúng nghĩa đen là chỉ một thứ. Bởi vì không có nhiều thời gian. Với tư cách là một startup, bạn phải di chuyển nhanh. Và với tư cách là một startup, bạn có rất ít cơ hội thất bại. Bạn cũng phải giao những thứ chất lượng cao để người dùng tin tưởng bạn. Vì vậy, về mặt vật lý, bạn không thể làm nhiều việc. Chúng tôi vẫn là một đội ngũ nhỏ, khoảng 30 người. Khi bạn có ít người hơn, bạn chỉ có thể làm ít việc hơn. Do đó, bạn dành rất nhiều thời gian để suy nghĩ về những gì phải làm. Và một khi bạn đã quyết định, bạn chỉ cần làm nó.

Có một câu nói tôi thực sự thích từ người sáng lập Airbnb rằng bạn phải giành được quyền ra mắt một tính năng mới từ người dùng của mình. Bởi vì người dùng đã muốn một loạt các thứ rồi. Công việc của bạn thực sự là đi và làm điều đó cho họ. Và một khi họ hài lòng, họ sẽ nói, "Này, cho tôi những tính năng mới đi, anh bạn. Anh đang làm khá tốt đấy." Đó là lúc bạn phải đi và ra mắt các tính năng mới.

Chúng tôi có tâm lý này trong công ty rằng đừng ngay lập tức nói có với mọi ý tưởng hiển nhiên mà bạn có thể làm. Hãy cố gắng thực sự suy nghĩ về những gì người dùng muốn và nó hoạt động như thế nào trong bối cảnh sứ mệnh của chúng tôi, đó là trở thành công ty tập trung vào tri thức nhất thế giới, ứng dụng tri thức tối thượng. Và một khi chúng tôi đã lên chiến lược tốt, chúng tôi sẽ chỉ tập trung vào việc thực thi. Chúng tôi sẽ không bị phân tâm. Và một khi nó được ra mắt và ở trong tình trạng đủ tốt, chúng tôi sẽ hoàn thành dự án và chuyển sang việc tiếp theo. Và sau đó nó trở thành một quy trình làm việc có thể lặp lại.

Đó cũng là văn hóa bạn muốn thiết lập. Giống như bạn nói với mọi người, "Được rồi, tôi sẽ làm nó vào ngày mai." "Tại sao bạn không thể làm nó hôm nay?" Chỉ cần hỏi câu hỏi đó. Đừng bảo họ làm, "Không, không, bạn làm nó hôm nay." Chỉ cần hỏi, "Chúng ta có thể làm nó hôm nay không?" Và nếu họ có một lời giải thích chắc chắn về lý do tại sao nó không thể được thực hiện hôm nay, thì công bằng. Nhưng có lẽ họ thậm chí còn không xem xét, họ nghĩ, "Được rồi, họ có thể làm nó vào ngày mai." Vì vậy, không phải theo cách mà nó có vẻ độc hại, mà giống như cố gắng thúc đẩy họ hướng tới sự khẩn trương. "Này, chúng ta là một startup, chúng ta cần phải thực thi. Nếu chúng ta không làm, tất cả tiềm năng của chúng ta sẽ suy giảm." Nếu bạn có một quả bóng đang lăn và bạn không làm gì cả, nó sẽ tự động dừng lại. Nhưng nếu bạn có một quả bóng đang lăn và bạn tiếp tục đá nó, nó sẽ đi nhanh hơn nữa.

Một cái gì đó phức tạp bởi vì có rất nhiều thông tin. Sau đó, hãy buộc bộ não của bạn phải nói, "Được rồi, có rất nhiều thứ, nhưng điều quan trọng nhất là gì? Điều quan trọng thứ hai là gì?" Thường thì không có nhiều hơn hai. Giả sử có một thứ có hai lựa chọn và có ba thứ có tám lựa chọn. Bây giờ bộ não của bạn không thể xử lý tám lựa chọn cùng một lúc. Nó thường có ba hoặc bốn là tốt nhất. Vì vậy, công việc của bạn thực sự là tìm ra hai lựa chọn đó là gì.

Thực tế, có một lời khuyên từ Reed Hoffman nói rằng trong cuộc sống, bất cứ khi nào bạn định đưa ra quyết định, mọi người thường làm ưu và nhược điểm, nơi họ viết ra những ưu điểm, họ viết ra những nhược điểm và sau đó xem cái nào có nhiều hơn và họ chọn tùy chọn đó. Nhưng đó là cách làm sai. Bởi vì theo cách đó, bạn đang cân nhắc mọi thứ quan trọng như nhau. Nhưng mọi thứ không quan trọng như nhau. Thường thì một số thứ quan trọng hơn những thứ khác rất nhiều. Vì vậy, bạn phải có khả năng lấy một cái gì đó và chọn ra điều quan trọng nhất từ nó và tập trung vào đó. Thường thì nó hoạt động.

Hãy định hình lại vấn đề tốt hơn. Và vì vậy, vấn đề phức tạp trở nên đơn giản hơn nhiều. Và sau đó lặp lại. Nhìn này, tôi không nói rằng tôi thực sự giỏi về điều này hôm nay. Tôi vẫn có thể cải thiện. Và mọi người cũng vậy. Vì vậy, hãy tin vào quá trình cải thiện. Đừng tin vào việc hoàn hảo. Và tất cả chúng ta đều học hỏi, tất cả chúng ta đều mắc sai lầm và điều đó không sao cả.

Tôi đã đưa ra lời khuyên này trong các cuộc phỏng vấn khác, tôi muốn tiếp tục nói điều này, không chỉ vì sự nhất quán, tôi thực sự tin vào nó. Khi bạn bắt đầu một công ty, hãy làm những gì bạn thực sự yêu thích. Bởi vì thế giới không phải là một thứ tĩnh. Nó thay đổi một cách năng động, rất nhanh. Tôi sẽ nói những gì bạn yêu thích thường không thay đổi. Vì vậy, hãy bắt đầu với điều đó. Sứ mệnh không phải là kiếm tiền. Điều đó nói lên rằng, sứ mệnh đòi hỏi tiền và do đó chúng tôi sẽ kiếm tiền để phục vụ sứ mệnh. Thước đo không bao giờ nên là, "Ồ, vào năm tới hoặc tháng X, tôi sẽ tăng giá trị lên alpha nhân X." Nó nên thực sự tập trung vào, "Được rồi, tôi nên làm cho sản phẩm tốt hơn, tôi nên có nhiều người dùng hơn, tôi nên có một sản phẩm chất lượng cao hơn, độ chính xác cao hơn."

Rất nhiều người khi thức dậy, họ cảm thấy muốn quay lại giường. Họ cảm thấy muốn ngủ thêm một hoặc hai giờ nữa. Và không có gì thực sự sẽ thay đổi. Đối với tôi, điều ngược lại. Tôi thức dậy sớm hơn tôi muốn, ngủ muộn hơn tôi muốn. Vì vậy, khi ngày kết thúc, tôi luôn cảm thấy có nhiều việc hơn tôi có thể đã làm. Vì vậy, đó thực sự là một đặc ân. Tôi cũng cảm thấy căng thẳng, nhưng điều ngược lại sẽ không khiến tôi cảm thấy thỏa mãn chút nào, thành thật mà nói. Vì vậy, nó rất thỏa mãn. Đó chắc chắn là một đặc ân. Và tôi muốn tiếp tục đi theo con đường này.