Vì sao giấc mơ siêu trí tuệ AI vẫn còn rất xa vời?

Giấc mơ siêu trí tuệ AI

Ngày nay, để trở thành người dẫn đầu trong ngành AI, các Big Tech đều đang khẳng định chiến lược của mình trong việc "chạm đến" siêu trí tuệ AI - công nghệ AI có trí thông minh vượt trội hơn con người.

Với Dario Amodei (Anthropic), Demis Hassabis (Google) và Sam Altman (OpenAI), việc tuyên bố rằng mô hình AI của họ là tốt nhất dường như vẫn chưa đủ. Cả ba gần đây đều nhấn mạnh rằng công nghệ AI của họ sẽ tốt đến mức làm thay đổi toàn bộ cấu trúc xã hội.

Ngay cả Meta - từng công khai hoài nghi về viễn cảnh này, cũng không muốn đứng ngoài cuộc. Công ty xác nhận đang chi 14 tỷ USD để chiêu mộ lãnh đạo mới cho mảng AI nhằm hiện thực hóa giấc mơ siêu trí tuệ AI của Mark Zuckerberg.

“Nhân loại đang tiến rất gần tới việc tạo ra siêu trí tuệ số,” Altman tuyên bố trong một bài viết gần đây, đồng thời cảnh báo điều đó sẽ kéo theo “toàn bộ nhóm nghề nghiệp biến mất” cũng như “một bản hợp đồng xã hội mới” - đây cũng là hệ quả của việc chatbot AI chiếm lĩnh các công việc trí óc, trong khi robot AI đảm nhiệm phần lao động chân tay.

"Ảo giác về tư duy"

Theo Wall Street Journal, ngày càng nhiều nhà nghiên cứu, nhất là những người trực tiếp xây dựng, nghiên cứu và ứng dụng AI, không mấy tin tưởng vào các tuyên bố đó.

Tiêu đề của một nghiên cứu mới từ Apple đã nói lên tất cả: “Ảo giác về tư duy”. Trong nghiên cứu này, sáu nhà nghiên cứu hàng đầu đã kiểm nghiệm các mô hình lý luận, tức các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được thiết kế để “suy nghĩ” qua nhiều bước, từ các phòng thí nghiệm AI hàng đầu như OpenAI, DeepSeek và Anthropic. Họ nhận thấy rất ít bằng chứng cho thấy các mô hình này có khả năng suy luận ở mức mà các nhà phát triển quảng bá.

AI tạo sinh thực sự hữu ích trong một số ứng dụng cụ thể và là công cụ giúp tăng năng suất lao động. OpenAI tuyên bố ChatGPT hiện có 500 triệu người dùng hoạt động hàng tháng - mức tăng trưởng nhanh chóng chưa từng có chỉ sau 2 năm rưỡi ra mắt. Nhưng các nhà phê bình cho rằng việc đánh giá quá cao khả năng của AI, rồi xây dựng chiến lược kinh doanh, chính sách và đầu tư dựa trên những tuyên bố đó, là cực kỳ nguy hiểm.

Bài nghiên cứu của Apple kế thừa nhiều công trình trước đây từ chính các kỹ sư của họ, cũng như các nghiên cứu nổi bật từ giới học thuật và các hãng công nghệ lớn khác, bao gồm Salesforce. Những thử nghiệm này cho thấy: các mô hình lý luận ngày nay, vốn được ca ngợi là bước kế tiếp tiến tới AI tác tử tự chủ và cuối cùng là siêu trí tuệ, thậm chí trong một số trường hợp còn tệ hơn cả các chatbot AI truyền thống đời đầu. Chúng cũng hoàn toàn thất bại khi xử lý các tác vụ phức tạp hơn.

Các nhà nghiên cứu của Apple phát hiện ra “những giới hạn căn bản” trong các mô hình. Khi đối mặt với các nhiệm vụ vượt ngưỡng phức tạp nhất định, các mô hình AI này gặp hiện tượng "sụp đổ độ chính xác hoàn toàn".

Kỹ sư tại Salesforce AI Research cũng kết luận: “Kết quả của chúng tôi nhấn mạnh khoảng cách đáng kể giữa khả năng hiện tại của LLM và nhu cầu thực tế của doanh nghiệp.”

Đáng chú ý, các bài toán mà AI thất bại lại là những câu đố logic mà ngay cả một đứa trẻ thông minh, sau đôi chút hướng dẫn, cũng có thể giải được. Nhưng ngay cả khi được hướng dẫn, các mô hình AI vẫn không thể làm theo.

Bài nghiên cứu của Apple đã khơi mào một cuộc tranh luận trong giới công nghệ, từ các nhóm chat Signal, các bài viết trên Substack cho đến các chủ đề trên X, đối đầu giữa phe "tối đa hóa AI" và phe hoài nghi.

Có người sẽ bảo rằng Apple đố kỵ vì họ chưa có mô hình tiên tiến hàng đầu. Nhưng tôi cho rằng đây không phải lời chỉ trích mà là quan sát thực nghiệm.

Phát ngôn viên OpenAI thì phản bác: “Các phương pháp lý luận trong mô hình của chúng tôi đang đặt nền móng cho những tác tử có thể sử dụng công cụ, ra quyết định và giải bài toán khó hơn. Chúng tôi vẫn đang tiếp tục thúc đẩy những khả năng đó.”

Vấn đề cốt lõi

Vấn đề cốt lõi trong tranh luận này chính là: AI ngày nay không thực sự "suy nghĩ", mà chỉ xâu chuỗi một tập hợp những quy tắc đơn giản được rút ra từ dữ liệu huấn luyện khổng lồ của nó.

Gary Marcus, nhà khoa học nhận thức, người từng bán startup AI của mình cho Uber năm 2016, cho rằng nghiên cứu của Apple cùng nhiều công trình liên quan đã vạch ra các khiếm khuyết trong mô hình lý luận hiện tại, chứng minh rằng chúng không hề là bước ngoặt tiệm cận trí tuệ con người như nhiều người kỳ vọng, mà có thể chỉ là ngõ cụt. “Lý do bài nghiên cứu của Apple gây tiếng vang là vì chính Apple thực hiện nó vào thời điểm mà mọi người đã dần tự nhận ra điều đó.”

Trong nhiều lĩnh vực ngoài lập trình và toán học, các mô hình mới không còn tiến bộ nhanh như trước. Thậm chí, các mô hình lý luận mới có xu hướng "ảo giác" (sản sinh thông tin sai lệch) nhiều hơn các mô hình cũ.

"Ý tưởng phổ biến cho rằng quy mô lớn hơn sẽ mang lại khả năng lý luận và trí tuệ cao hơn có lẽ là sai lầm"

Giáo sư kỹ thuật Jorge Ortiz cho rằng chính bản chất mô hình hiện tại khiến chúng rất kém trong việc làm theo chỉ dẫn rõ ràng - điều mà ta vốn kỳ vọng ở máy tính.

Nói cách khác, ngành công nghiệp đang tạo ra các "động cơ liên tưởng tự do", giỏi suy diễn mơ hồ, nhưng lại được giao nhiệm vụ như kỹ sư hay kế toán - những công việc đòi hỏi sự tuân thủ nguyên tắc chặt chẽ.

Dù vậy, ngay cả những người chỉ trích AI hiện tại cũng công nhận rằng cuộc đua phát triển AI vẫn tiếp tục.

Vạch ra các giới hạn hiện tại có thể là chìa khóa giúp vượt qua chúng, ông Ortiz nói. Ví dụ: các phương pháp huấn luyện mới - cung cấp phản hồi theo từng bước, bổ sung tài nguyên khi gặp bài toán khó hơn - có thể giúp AI xử lý những vấn đề lớn hơn và kết hợp tốt hơn với phần mềm truyền thống.

Ở góc độ kinh doanh, dù AI có lý luận hay không, nó vẫn sẽ tiếp tục tạo ra giá trị cho người dùng, theo ông Wolfe.

Các mô hình vẫn tiếp tục được cải thiện, liên tục xuất hiện các cách tiếp cận AI mới, nên tôi sẽ không ngạc nhiên nếu những hạn chế này sớm được khắc phục trong thực tế.

Hiểu rõ bản chất về AI thay vì nghe hô hào

Những người tin tưởng tuyệt đối vào AI vẫn kiên định.

Chỉ 10 năm nữa, Altman dự đoán: “Chúng ta có thể từ việc giải mã vật lý năng lượng cao trong một năm, sang bắt đầu thuộc địa hóa không gian vào năm kế tiếp.” Ông còn cho rằng những người sẵn sàng kết nối trực tiếp não bộ với AI sẽ chứng kiến cuộc sống mình thay đổi sâu sắc.

Kiểu tuyên bố như vậy đang đẩy nhanh việc áp dụng AI trên mọi lĩnh vực của xã hội: AI đang được dùng để tái cấu trúc chính phủ, tăng cường năng lực sát thương cho quân đội, và thậm chí đảm nhận giáo dục trẻ em - tất cả đều đi kèm với vô vàn hệ quả chưa lường hết.

Điều đó đồng nghĩa, một trong những rủi ro lớn nhất của AI là việc con người đánh giá quá cao năng lực của nó, tin tưởng nó nhiều hơn mức hợp lý, ngay cả khi AI đã bộc lộ những khuynh hướng nguy hiểm như “nguy cơ tống tiền”. Nhiều người cũng có xu hướng phụ thuộc vào AI ở những thời điểm dễ bị tổn thương nhất.

.Mặc dù AI có thể tạo ra vô số ý tưởng, nhưng chúng vẫn cần được kiểm duyệt kỹ lưỡng. Ví dụ, nếu bạn muốn khai thuế, tốt hơn hết hãy dùng phần mềm thuế thay vì ChatGPT.