Ngân hàng Thế giới khuyên các nước mới nổi tập trung vào AI bản địa hóa
Ngân hàng Thế giới đã công bố một báo cáo thúc giục các nền kinh tế đang phát triển nhanh chóng áp dụng AI vào quản trị và kinh doanh bằng cách sử dụng các công cụ AI giá rẻ và được bản địa hóa. Báo cáo khuyên các quốc gia này không nên cố gắng cạnh tranh với các nước giàu trong việc xây dựng các trung tâm dữ liệu khổng lồ và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Việc áp dụng AI hiệu quả về chi phí có thể giúp các quốc gia đang phát triển vượt qua tình trạng tăng trưởng trì trệ và đẩy nhanh tiến độ trong các lĩnh vực y tế, giáo dục và nông nghiệp. Tuy nhiên, nếu không giải quyết được tình trạng thiếu hụt cơ sở hạ tầng cơ bản như điện và internet, khoảng cách năng suất với các nước giàu có thể sẽ ngày càng nới rộng. Trong khi các quốc gia thu nhập cao đối mặt với nguy cơ tự động hóa việc làm cao gấp ba lần so với các nước thu nhập thấp, các nước đang phát triển lại gặp phải những rào cản nghiêm trọng, chẳng hạn như 30% trường học nông thôn ở vùng hạ Sahara châu Phi thiếu điện ổn định. Báo cáo cảnh báo rằng AI có thể làm giảm việc làm trong các trung tâm cuộc gọi và dịch vụ phần mềm cơ bản, đồng thời làm tăng sự phụ thuộc vào công nghệ nước ngoài.
## KIẾN THỨC NỀN
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đòi hỏi tài nguyên tính toán và trung tâm dữ liệu khổng lồ để huấn luyện và vận hành. Ngược lại, các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLMs) sử dụng ít tham số hơn và độ chính xác số học thấp hơn, giúp chúng tiết kiệm chi phí hơn khi triển khai trên các thiết bị biên bị giới hạn tài nguyên hoặc máy tính đơn lẻ trong khi vẫn thực hiện hiệu quả các tác vụ cụ thể.