Tiến tới AGI: Cách lý luận và nghiên cứu sâu đang mở rộng AI từ dự đoán thống kê sang giải quyết vấn đề có cấu trúc

AI đã phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc . Những gì có vẻ như khoa học viễn tưởng chỉ vài năm trước đây giờ đã trở thành hiện thực không thể phủ nhận. Quay trở lại năm 2017, công ty của tôi đã ra mắt Trung tâm Xuất sắc AI. AI chắc chắn đang trở nên tốt hơn trong phân tích dự đoán và nhiều thuật toán học máy (ML) đang được sử dụng để nhận dạng giọng nói, phát hiện thư rác, kiểm tra chính tả (và các ứng dụng khác) — nhưng vẫn còn sớm. Khi đó, chúng tôi tin rằng chúng tôi chỉ mới ở lượt đầu tiên của trò chơi AI.

Kể từ đó, đã có một sự bùng nổ về khả năng AI từ hàng trăm công ty. Vào tháng 3 năm 2023, OpenAI đã phát hành GPT-4, hứa hẹn “ tia lửa AGI ” (trí tuệ nhân tạo tổng quát). Vào thời điểm đó, rõ ràng là chúng ta đã vượt qua được hiệp đầu tiên. Bây giờ, có vẻ như chúng ta đang ở chặng cuối của một môn thể thao hoàn toàn khác.

Ngọn lửa của AGI

Hai năm sau, ngọn lửa AGI đã bắt đầu xuất hiện.

Trong một tập gần đây của podcast Hard Fork , Dario Amodei — người đã làm việc trong ngành AI trong một thập kỷ, trước đây là Phó chủ tịch nghiên cứu tại OpenAI và hiện là Giám đốc điều hành của Anthropic — cho biết có 70 đến 80% khả năng chúng ta sẽ có “một số lượng rất lớn các hệ thống AI thông minh hơn con người ở hầu hết mọi thứ trước khi thập kỷ này kết thúc, và tôi đoán là năm 2026 hoặc 2027.”

Bằng chứng cho dự đoán này đang trở nên rõ ràng hơn. Vào cuối mùa hè năm ngoái, OpenAI đã ra mắt o1 — “mô hình lý luận” đầu tiên. Kể từ đó, họ đã phát hành o3 và các công ty khác đã tung ra các mô hình lý luận của riêng họ, bao gồm Google và nổi tiếng là DeepSeek. Các nhà lý luận sử dụng chuỗi suy nghĩ (COT), chia nhỏ các tác vụ phức tạp trong thời gian chạy thành nhiều bước hợp lý, giống như cách con người có thể tiếp cận một tác vụ phức tạp. Các tác nhân AI tinh vi bao gồm nghiên cứu sâu của OpenAI và nhà khoa học đồng hành AI của Google đã xuất hiện gần đây, báo hiệu những thay đổi lớn về cách thức nghiên cứu sẽ được thực hiện. 

Không giống như các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trước đây chủ yếu khớp mẫu từ dữ liệu đào tạo, các mô hình lý luận đại diện cho sự thay đổi cơ bản từ dự đoán thống kê sang giải quyết vấn đề có cấu trúc. Điều này cho phép AI giải quyết các vấn đề mới ngoài quá trình đào tạo của nó, cho phép lý luận thực sự thay vì nhận dạng mẫu nâng cao.

Gần đây tôi đã sử dụng Nghiên cứu sâu cho một dự án và nhớ lại câu trích dẫn của Arthur C. Clarke: “Bất kỳ công nghệ tiên tiến nào cũng không thể phân biệt được với phép thuật”. Trong năm phút, AI này đã tạo ra thứ mà tôi phải mất 3 đến 4 ngày mới làm được. Nó có hoàn hảo không? Không. Nó có gần hoàn hảo không? Có, rất hoàn hảo. Những tác nhân này đang nhanh chóng trở nên thực sự kỳ diệu và có khả năng biến đổi và là một trong những tác nhân đầu tiên trong số nhiều tác nhân mạnh mẽ tương tự sẽ sớm xuất hiện trên thị trường.

Định nghĩa phổ biến nhất về AGI là một hệ thống có khả năng thực hiện hầu như mọi nhiệm vụ nhận thức mà con người có thể làm. Những tác nhân thay đổi ban đầu này cho thấy Amodei và những người khác tin rằng chúng ta đang ở gần mức độ tinh vi của AI có thể đúng, và AGI sẽ sớm xuất hiện. Thực tế này sẽ dẫn đến rất nhiều thay đổi, đòi hỏi con người và các quy trình phải thích ứng trong thời gian ngắn. 

Nhưng liệu nó có thực sự là AGI không?

Có nhiều kịch bản khác nhau có thể xuất hiện từ sự xuất hiện gần đây của AI mạnh mẽ. Thật thách thức và đáng sợ khi chúng ta không thực sự biết điều này sẽ diễn ra như thế nào. Nhà báo chuyên mục của tờ New York Times Ezra Klein đã đề cập đến điều này trong một podcast gần đây : “Chúng ta đang vội vã hướng tới AGI mà không thực sự hiểu nó là gì hoặc nó có nghĩa là gì”. Ví dụ, ông tuyên bố rằng có rất ít suy nghĩ phản biện hoặc kế hoạch dự phòng diễn ra xung quanh các hàm ý và, ví dụ, điều này thực sự có ý nghĩa gì đối với việc làm.

Tất nhiên, có một góc nhìn khác về tương lai không chắc chắn và thiếu kế hoạch này, như Gary Marcus đã nêu, người tin rằng học sâu nói chung (và LLM nói riêng) sẽ không dẫn đến AGI. Marcus đã đưa ra những gì tương đương với việc hạ bệ vị trí của Klein, trích dẫn những thiếu sót đáng chú ý trong công nghệ AI hiện tại và cho rằng khả năng chúng ta còn lâu mới đạt đến AGI là rất cao. 

Marcus có thể đúng, nhưng đây cũng có thể chỉ là một cuộc tranh luận học thuật về ngữ nghĩa. Là một giải pháp thay thế cho thuật ngữ AGI, Amodei chỉ đơn giản đề cập đến “AI mạnh mẽ” trong blog Machines of Loving Grace của mình , vì nó truyền tải một ý tưởng tương tự mà không có định nghĩa không chính xác, “hành trang khoa học viễn tưởng và sự cường điệu”. Gọi nó là gì tùy bạn, nhưng AI sẽ chỉ ngày càng mạnh mẽ hơn.

Chơi với lửa: Tương lai AI có thể có

Trong một cuộc phỏng vấn 60 Minutes , CEO của Alphabet, Sundar Pichai cho biết ông nghĩ AI là “công nghệ sâu sắc nhất mà nhân loại đang nghiên cứu. Sâu sắc hơn lửa, điện hay bất kỳ thứ gì chúng ta đã làm trong quá khứ”. Điều đó chắc chắn phù hợp với cường độ thảo luận ngày càng tăng về AI. Lửa, giống như AI, là một khám phá thay đổi thế giới thúc đẩy sự tiến bộ nhưng đòi hỏi phải kiểm soát để ngăn chặn thảm họa. Sự cân bằng tinh tế tương tự cũng áp dụng cho AI ngày nay.

Một khám phá về sức mạnh to lớn, lửa đã biến đổi nền văn minh bằng cách tạo ra hơi ấm, nấu ăn, luyện kim và công nghiệp. Nhưng nó cũng mang đến sự hủy diệt khi không được kiểm soát. Liệu AI có trở thành đồng minh lớn nhất của chúng ta hay sự hủy diệt của chúng ta sẽ phụ thuộc vào cách chúng ta quản lý ngọn lửa của nó tốt như thế nào. Để đưa phép ẩn dụ này đi xa hơn, có nhiều kịch bản khác nhau có thể sớm xuất hiện từ AI thậm chí còn mạnh mẽ hơn:

1. Ngọn lửa được kiểm soát (utopia): Trong kịch bản này, AI được khai thác như một lực lượng cho sự thịnh vượng của con người. Năng suất tăng vọt, các vật liệu mới được khám phá, y học cá nhân hóa trở nên khả dụng cho tất cả mọi người, hàng hóa và dịch vụ trở nên dồi dào và rẻ tiền và cá nhân được giải thoát khỏi sự lao động cực nhọc để theo đuổi công việc và hoạt động có ý nghĩa hơn. Đây là kịch bản được nhiều người theo chủ nghĩa tăng tốc ủng hộ, trong đó AI mang lại sự tiến bộ mà không nhấn chìm chúng ta trong quá nhiều hỗn loạn.
2. Ngọn lửa bất ổn (thách thức): Ở đây, AI mang lại những lợi ích không thể phủ nhận — cách mạng hóa nghiên cứu, tự động hóa, khả năng mới, sản phẩm và giải quyết vấn đề. Tuy nhiên, những lợi ích này được phân bổ không đồng đều — trong khi một số phát triển mạnh, những lợi ích khác phải đối mặt với sự dịch chuyển, gia tăng khoảng cách kinh tế và gây căng thẳng cho các hệ thống xã hội. Thông tin sai lệch lan truyền và rủi ro an ninh gia tăng. Trong kịch bản này, xã hội phải vật lộn để cân bằng giữa lời hứa và mối nguy hiểm. Có thể lập luận rằng mô tả này gần với thực tế ngày nay.
3. Cháy rừng (phản địa đàng): Con đường thứ ba là con đường của thảm họa, khả năng liên quan chặt chẽ nhất đến cái gọi là đánh giá “người bi quan” và “xác suất bi quan”. Cho dù thông qua hậu quả không mong muốn, triển khai liều lĩnh hay hệ thống AI chạy ngoài tầm kiểm soát của con người, các hành động của AI trở nên không được kiểm soát và tai nạn xảy ra. Niềm tin vào sự thật bị xói mòn. Trong trường hợp xấu nhất, AI sẽ mất kiểm soát, đe dọa đến tính mạng, các ngành công nghiệp và toàn bộ các tổ chức.

Mặc dù mỗi kịch bản này có vẻ hợp lý, nhưng thật khó chịu khi chúng ta thực sự không biết kịch bản nào có khả năng xảy ra nhất, đặc biệt là vì mốc thời gian có thể ngắn. Chúng ta có thể thấy những dấu hiệu ban đầu của từng kịch bản: tự động hóa do AI thúc đẩy làm tăng năng suất, thông tin sai lệch lan truyền trên diện rộng, làm xói mòn lòng tin và lo ngại về các mô hình không chân thực chống lại các rào cản của chúng. Mỗi kịch bản sẽ gây ra những sự thích nghi riêng cho cá nhân, doanh nghiệp, chính phủ và xã hội.

Sự thiếu rõ ràng của chúng ta về quỹ đạo tác động của AI cho thấy rằng một số hỗn hợp của cả ba tương lai là điều không thể tránh khỏi. Sự trỗi dậy của AI sẽ dẫn đến một nghịch lý, thúc đẩy sự thịnh vượng trong khi mang lại những hậu quả không mong muốn. Những đột phá đáng kinh ngạc sẽ xảy ra, cũng như những tai nạn. Một số lĩnh vực mới sẽ xuất hiện với những khả năng hấp dẫn và triển vọng việc làm, trong khi những trụ cột khác của nền kinh tế sẽ dần phá sản. 

Chúng ta có thể không có tất cả các câu trả lời, nhưng tương lai của AI mạnh mẽ và tác động của nó đối với nhân loại đang được viết nên ngay bây giờ. Những gì chúng ta thấy tại Hội nghị thượng đỉnh hành động AI Paris gần đây là tư duy hy vọng vào điều tốt nhất, đó không phải là một chiến lược thông minh. Chính phủ, doanh nghiệp và cá nhân phải định hình quỹ đạo của AI trước khi nó định hình chúng ta. Tương lai của AI sẽ không chỉ được xác định bởi công nghệ, mà còn bởi những lựa chọn chung mà chúng ta đưa ra về cách triển khai nó.