Gần đây, trong chuyện “AI đi vào cuộc sống”, một xu hướng rõ ràng là “ít bắt người dùng làm câu hỏi trắc nghiệm hơn, nhiều để hệ thống giao nộp kết quả”. Nếu phần ‘cổng vào’ chỉ đơn thuần là đặt mô hình ở đó, thì người dùng vẫn phải tốn rất nhiều thời gian để cân nhắc nên dùng cái nào, cấu hình ra sao, nếu xảy ra lỗi thì sửa thế nào; còn một cổng vào thực sự hữu ích sẽ biến các khâu như lựa chọn, gọi hàm, đầu ra và lặp lại thành một quy trình có thể làm theo: bạn chỉ cần nói rõ mục tiêu của nhiệm vụ, hệ thống sẽ tổ chức toàn bộ quá trình thực thi, và cung cấp kết quả ở dạng có thể hiểu và có thể kiểm tra lại.

Lộ trình sản phẩm “hướng tới việc bàn giao” như vậy sẽ đưa AI từ chỗ mới lạ thành công cụ dùng hằng ngày. Điểm mấu chốt của việc dùng hằng ngày không phải là thi thoảng gây ấn tượng mạnh, mà là sự ổn định: mỗi lần đều hoàn thành, mỗi lần đều có thể giải thích, mỗi lần đều có thể cải tiến. Sự ổn định sẽ tạo ra tần suất cao; tần suất cao lại lắng đọng được các tình huống thực tế. Tình huống thực tế càng nhiều thì quy trình càng được trau chuốt cho trơn tru hơn, và cuối cùng hình thành một vòng lặp tích cực: càng dùng càng ít phải lo lắng.

@Justin Sun_孙宇晨 #TRONEcoStar @OfficialAINFT @TRON DAO #AIService