Người sáng lập OpenClaw ủng hộ AI chuyên biệt hơn siêu trí tuệ
Peter Steinberger nghĩ rằng AI tốt nhất là chuyên biệt, chứ không phải tổng quát.
Tại Thung lũng Silicon, nhiều nhà đầu tư, nhà sáng lập và các hãng công nghệ lớn thường coi AI (trí tuệ nhân tạo) như một sức mạnh toàn năng.
Họ xem là AI tổng quát (AGI) là dạng siêu AI có khả năng sánh ngang hoặc vượt trội hơn khả năng suy luận của con người trong hầu hết nhiệm vụ. Xa hơn nữa là siêu trí tuệ, thứ sẽ vượt trội hoàn toàn so với nhận thức của con người.
AGI chính là mục tiêu tối thượng mà OpenAI và các đối thủ đang chạy đua để trở thành đạt được. Tuy nhiên, ngành công nghiệp này không phải là một khối thống nhất và những người xây dựng AI cũng vậy.
Peter Steinberger, người sáng lập OpenClaw - trợ lý AI cá nhân đang lan truyền rộng rãi, nói với podcast của Y Combinator rằng ông nghĩ AI tốt nhất là chuyên biệt, chứ không phải tổng quát.
"Một con người thực sự có thể đạt được điều gì? Bạn nghĩ một con người có thể tạo ra chiếc iPhone hay đi vào vũ trụ không? Với tư cách là một nhóm, chúng ta chuyên môn hóa. Với tư cách là một xã hội lớn hơn, chúng ta thậm chí còn chuyên môn hóa mạnh mẽ hơn nữa", Peter Steinberger lý giải.
Ông nói điều tương tự cũng đúng với AI. Một số hệ thống AI hiện nay được dán nhãn là "tổng quát". Song trên thực tế, chúng đã được chuyên môn hóa cho các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn các công ty khởi nghiệp xây dựng mô hình để giải quyết các bài toán Erdos hoặc xác định đột biến gien.
Peter Steinberger ủng hộ AI chuyên biệt hơn siêu trí tuệ - Ảnh: Internet
Các bài toán Erdos do Paul Erdos đề xuất hoặc theo đuổi. Ông là một trong những nhà toán học có ảnh hưởng lớn nhất thế kỷ 20, nổi tiếng với việc đặt ra hàng trăm bài toán trong nhiều lĩnh vực khác nhau và treo thưởng tiền mặt cho ai giải được.
Paul Erdos chủ yếu làm việc trong các lĩnh vực như lý thuyết số, tổ hợp, xác suất và lý thuyết đồ thị.
Trong khi sự cường điệu xung quanh AI chủ yếu tập trung vào mô hình ngôn ngữ lớn, hệ thống thị giác máy tính hoặc mô hình thế giới, một số công ty khởi nghiệp và các hãng công nghệ lớn cũng đang thử nghiệm các hình thức trí tuệ tập trung hơn, chuyên biệt theo từng lĩnh vực.
Chẳng hạn, công ty khởi nghiệp Axiom, do Carina Hong (cựu nhà nghiên cứu Meta Platforms) sáng lập và được rót 64 triệu USD vốn hạt giống, đang xây dựng trí tuệ chuyên biệt để giải quyết các bài toán học nâng cao.
Google DeepMind đã phát triển AlphaGenome, hệ thống được thiết kế để dự đoán các biến thể hoặc đột biến trong DNA của con người ảnh hưởng như thế nào đến hàng loạt các quá trình sinh học điều chỉnh gien.
Các công ty đang phát triển mô hình nhỏ hơn, có thể giúp việc xây dựng hệ thống AI phù hợp với từng lĩnh vực hoặc chuyên ngành cụ thể trở nên dễ dàng hơn.
Aidan Gomez, Giám đốc điều hành Cohere - công ty xây dựng công nghệ AI cho doanh nghiệp, nói với trang Insider vào năm 2024 rằng ngày càng có nhiều áp lực phải xây dựng "các mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn" và làm cho chúng thông minh hơn với dữ liệu và thuật toán phù hợp, thay vì chỉ đơn thuần mở rộng quy mô.
"AGI là một thứ hư cấu"
Peter Steinberger không phải là người duy nhất phản đối ý tưởng về trí tuệ tổng quát toàn năng.
Timnit Gebru, nhà khoa học máy tính và lãnh đạo Viện Nghiên cứu AI Phân tán, cho biết AGI là một "thứ hư cấu" trong video được Nature công bố vào tháng 11.2025.
Bà nói rằng nền tảng của kỹ thuật nằm ở việc xây dựng các hệ thống có phạm vi rõ ràng và kiểm chứng được. Theo Timnit Gebru, việc theo đuổi một "vị thần máy móc hư cấu, không xác định" đang đẩy ngành công nghiệp đến tình trạng bóc lột lao động và gây hại môi trường sâu sắc hơn.
Trước đây nổi tiếng nhất với việc thành lập công ty xử lý PDF là PSPDFKit, Peter Steinberger đã quay trở lại làm việc sau khi nghỉ hưu để phát triển các ứng dụng AI. Peter Steinberger nói rằng công nghệ này đã tiến bộ rất nhiều kể từ khi ông bắt đầu, khi mục tiêu ban đầu của bản thân chỉ đơn giản là tạo ra “một thứ có thể gõ văn bản để máy tính làm việc được”.
OpenClaw là tác tử AI đang gây sốt sau khi ra mắt cuối năm 2025, có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ, từ đặt chỗ ăn tối, theo dõi email, làm việc với các công ty bảo hiểm, làm thủ tục chuyến bay, giám sát các phiên vibe coding và thực hiện vô số tác vụ khác.
Vibe coding là khái niệm mô tả cách viết mã kết hợp với AI một cách linh hoạt, thay vì thực hiện thủ công. Nói cách khác, thay vì ngồi suy nghĩ rồi gõ từng dòng mã, bạn sẽ trao đổi với AI để thử nhiều hướng tiếp cận khác nhau, tinh chỉnh và xây dựng dự án theo kiểu “đi theo cảm hứng”, giống làm việc song hành cùng cộng tác viên thông minh.
Khác chatbot truyền thống, OpenClaw có khả năng kết nối với nhiều dịch vụ trực tuyến, duy trì nhiệm vụ trong thời gian dài và chủ động hoàn thành các yêu cầu như nghiên cứu thông tin, soạn thảo văn bản, quản lý lịch làm việc hay xử lý email.
OpenClaw có thể chạy trực tiếp trên máy tính cá nhân, máy chủ hoặc nền tảng đám mây, giúp người dùng linh hoạt lựa chọn cách triển khai tùy theo nhu cầu và mức độ tin cậy về dữ liệu.
Một điểm khiến OpenClaw nhanh chóng thu hút sự chú ý của cộng đồng công nghệ là khả năng mở rộng rất cao. Nền tảng cho phép tích hợp nhiều mô hình AI khác nhau và bổ sung các kỹ năng do cộng đồng phát triển, giúp tác tử AI ngày càng làm được nhiều việc phức tạp hơn.
Phần lớn các tác tử AI trên Moltbook được tạo bằng OpenClaw.
Moltbook là mạng xã hội giống Reddit nhưng dành cho các tác tử AI, nơi chúng trao đổi mã nguồn và buôn chuyện về con người.
Mạng lưới này ban đầu chỉ là một thử nghiệm nhỏ vào cuối tháng trước, nhưng nhanh chóng trở thành tâm điểm của cuộc tranh luận ngày càng lớn về việc máy móc đã tiến gần đến trí tuệ giống con người đến mức nào.
Sự trỗi dậy của Moltbook cũng kéo theo những rủi ro. Hãng an ninh mạng Wiz (Mỹ) cho biết một lỗ hổng nghiêm trọng trên Moltbook đã làm lộ dữ liệu riêng tư của hàng nghìn người thật.
