42AI ra mắt với vốn 62,5 triệu USD và mô hình thế giới có thể "dự đoán hành vi con người"

Một câu hỏi tưởng chừng chỉ có trong phim khoa học viễn tưởng: Điều gì sẽ xảy ra nếu AI có thể dự đoán việc bạn sắp làm trước cả khi bạn quyết định, ngay cả trong một tình huống hoàn toàn mới?

Startup 42AI của Israel tuyên bố đang phát triển một "mô hình thế giới hành vi" (behavioral world model) có thể làm được điều đó, và vừa chính thức ra khỏi chế độ ẩn danh với 62,5 triệu USD vốn hạt giống. Công ty bước đầu triển khai hệ thống dự đoán tại một số công ty môi giới tài chính, nơi mô hình được cho là có thể giúp dự đoán cách các nhà giao dịch cá nhân phản ứng với những biến động thị trường.

Hành vi con người là "xác suất", không phải "tất định"

Amit Gal-Or, CEO và đồng sáng lập 42AI, lý giải về tuyên bố đầy tham vọng của công ty:

"Hành vi không mang tính tất định; nó luôn mang tính xác suất."

Ông cho rằng con người có những khuynh hướng tâm lý nền tảng chi phối quyết định của họ, kể cả khi hoàn cảnh thay đổi — và đó chính là thứ startup này đang cố đo lường và chuyển hóa thành dữ liệu mà mô hình có thể hiểu được.

Ehud Ezra, đồng sáng lập kiêm CTO, bổ sung:

"Một tuần nữa, bạn có thể là một con người khác, nhưng những khuynh hướng của bạn sẽ luôn thể hiện ở một số khía cạnh nhất định theo một xác suất hay phân phối nào đó."

Đó chính là điều mô hình hướng tới: đưa ra xác suất một người sẽ đưa ra một quyết định cụ thể.

Phân tích động cơ thay vì suy đoán từ hành vi cũ

42AI cho biết mô hình của họ cố gắng tìm hiểu động cơ bên trong của con người thay vì ngoại suy các mẫu hành vi dựa trên những gì họ đã làm trước đó. Để làm được vậy, công ty quan sát cách người dùng phản ứng với những sự kiện tưởng như không liên quan.

Với một nhà đầu tư hay nhà giao dịch, những sự kiện đó có thể bao gồm:

• Hoàn tất quy trình KYC (xác minh danh tính)
• Quá trình đăng ký và làm quen dịch vụ
• Các cuộc gọi đến bộ phận hỗ trợ
• Chuyển tiền
• Giao dịch chứng khoán

"Khi người đó nói chuyện với bộ phận hỗ trợ hoặc kinh doanh trong quy trình ban đầu, chúng tôi quan sát cảm xúc, giọng nói, rất nhiều tương tác họ thực hiện, số lần họ gọi điện… Tất cả những điểm dữ liệu đó đều được đưa vào mô hình. Về sau là các tương tác: cách bạn mua bán, thời điểm mua bán, và chúng tôi quan sát cả thị trường ở giai đoạn đó."

Ezra nói. Ông cũng mô tả triết lý cốt lõi:

"Trong một mô hình thế giới, mỗi cá nhân chính là cả thế giới."

Công ty chuyển những quan sát đó thành các biểu diễn toán học của các đặc điểm tính cách, rồi đưa vào một mô hình thế giới dựa trên kiến trúc transformer để tính toán xác suất cho các quyết định tiềm năng trong nhiều hoàn cảnh khác nhau. Một mô hình ngôn ngữ riêng được dùng để tạo ra lời giải thích cho các dự đoán.

Ba năm nghiên cứu, dữ liệu của hàng chục triệu người

Theo Ezra, mô hình được huấn luyện để giữ nguyên khuynh hướng nền tảng của một người trong các mô phỏng. Nếu một người thường e ngại rủi ro mà mô hình đột nhiên coi họ là người ưa mạo hiểm, nghĩa là "mục tiêu đã bị lệch" — đó là cách cấu trúc phần thưởng huấn luyện được thiết kế.

42AI đã dành ba năm phát triển hướng tiếp cận này, kết hợp nghiên cứu tâm lý học với khoa học thần kinh và di truyền học, cùng ý kiến cố vấn từ các chuyên gia tâm lý và rối loạn căng thẳng sau sang chấn (PTSD), trong đó có Dan Shechtman, người đoạt Giải Nobel Hóa học năm 2011.

Gal-Or cho biết nhóm nghiên cứu ban đầu khảo sát hàng nghìn người qua các bài đánh giá tâm lý và kịch bản hành vi, sau đó bổ sung dữ liệu từ chính phủ và ngân hàng sinh học (biobank) với hơn 2 triệu người. Bộ dữ liệu khách hàng hiện đã mở rộng tới gần 30 triệu người.

Hiệu quả ra sao?

Trong các triển khai thực tế, mô hình phân tích hồ sơ sẵn có của khách hàng, bao gồm giao dịch và các cuộc gọi hỗ trợ. Gal-Or khẳng định hệ thống không cần thông tin định danh cá nhân và lập luận rằng "mô hình không bao giờ biết người đó là ai". Tuy nhiên, có vẻ công ty vẫn tạo ra các hồ sơ hành vi riêng lẻ từ hoạt động khách hàng được liên kết lại.

Về khả năng dự đoán giao dịch thị trường, 42AI tuyên bố mô hình đạt độ chính xác 98%, nhưng Gal-Or làm rõ con số này chủ yếu đo việc dòng giao dịch có nằm trong khoảng dự đoán hay không, chứ không phải dự đoán đúng từng lệnh. Ông cũng cho biết mô hình đạt điểm F1 từ 0,8 đến 0,85 khi dự đoán hướng và khối lượng giao dịch.

Dù vậy, mô hình không thể hoạt động ở mọi nơi. Gal-Or thừa nhận:

"Có một giới hạn tự nhiên, vì bạn thực sự không thể tiếp cận mọi thứ mà một người trải qua."

Ezra giải thích độ chính xác của hệ thống cũng giảm khi thiếu ngữ cảnh tình huống quan trọng — chẳng hạn khi ai đó thay đổi quyết định giao dịch theo lời khuyên của bạn bè hay đồng nghiệp.

Khách hàng và doanh thu

42AI đang làm việc với 10 công ty môi giới lớn, sử dụng mô hình để quản lý thanh khoản, yêu cầu ký quỹ và phòng ngừa rủi ro (hedging). Công ty cho biết đang tiếp nhận thêm khách hàng và tạo ra doanh thu "bảy chữ số" (trên 1 triệu USD), dù không tiết lộ con số cụ thể.

Khách hàng trả phí cố định hoặc trả theo tỷ lệ phần trăm giá trị mà nền tảng giúp họ tạo ra. Gal-Or khẳng định một công ty môi giới đã tạo được khoảng 30 triệu USD giá trị gia tăng nhờ phòng ngừa rủi ro động.

Khoản vốn 62,5 triệu USD được góp trong ba năm bởi các nhà sáng lập và Infinity Group, không hoàn toàn đến từ nhà đầu tư bên ngoài. Infinity Group do cha của Gal-Or — Amir Gal-Or — thành lập, người hiện cũng là chủ tịch và đồng sáng lập 42AI. Công ty đang có kế hoạch gọi thêm vốn.

Mở rộng sang game, chống gian lận và an ninh mạng

Ngoài tài chính, 42AI đang khám phá ứng dụng mô hình trong game, phòng chống gian lận và an ninh mạng, với tham vọng một ngày giúp robot và các tác nhân AI hiểu được con người. Tuy nhiên, Ezra thừa nhận mô hình cần được huấn luyện về quy tắc và ngữ cảnh cho từng lĩnh vực mới.

Mặt tối tiềm ẩn

Như mọi công cụ AI khác, công nghệ của 42AI cũng có mặt trái đáng lo ngại: nếu một công ty môi giới có thể dự đoán khách hàng sắp làm gì, điều gì ngăn cản họ sử dụng kiến thức đó vì lợi ích của chính mình?

Ezra thừa nhận đây là "một mối lo ngại chính đáng". Các nhà sáng lập viện dẫn đến quy định pháp lý, giám sát và một ủy ban đạo đức nội bộ, song không giải thích rõ điều gì — nếu có — sẽ ngăn khách hàng dùng công nghệ này để giành lợi thế trước chính những người đang bị phân tích.

Gal-Or thì tỏ ra lạc quan:

"Chúng tôi rất tự hào rằng thực sự chúng tôi là một phần của giải pháp; chúng tôi chính là giải pháp cho vấn đề này."

Câu chuyện của 42AI cho thấy làn sóng AI dự đoán hành vi đang tiến gần hơn tới thực tế — mang theo cả tiềm năng to lớn lẫn những câu hỏi đạo đức khó trả lời, đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm như tài chính và dữ liệu cá nhân.