Sự đồng thuận về siêu AI của Thung lũng Silicon có thể sai lầm

Oscar Wilde từng định nghĩa săn cáo là “điều không thể nói nên lời trong cuộc truy đuổi cái không thể ăn được”. Nếu còn sống ngày nay, có lẽ ông sẽ mô tả cuộc săn tìm trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) là “điều không thể hiểu nổi trong hành trình truy đuổi cái không thể định nghĩa nổi”.

Hiện nay, hàng trăm tỉ USD đang được rót vào việc xây dựng các mô hình AI tạo sinh trong cuộc đua nhằm đạt đến trí tuệ ngang tầm hay vượt con người. Song ngay cả những nhà phát triển cũng không hoàn toàn hiểu cách các mô hình AI này vận hành, hay thống nhất được định nghĩa AGI (AI tổng quát) là gì.

Thay vì quá phấn khích với viễn cảnh AI mở ra một kỷ nguyên “thịnh vượng vô biên”, có lẽ tốt hơn nên gác lại những lời hoa mỹ đó và tập trung xây dựng các hệ thống AI với mục tiêu cụ thể, khả thi hơn. Đó chính là quan điểm được nhấn mạnh tại một hội nghị do Đại học Southampton và Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Anh tổ chức gần đây.

“Chúng ta nên ngừng hỏi: Cỗ máy này có thông minh không? mà thay vào đó hỏi: Chính xác thì cỗ máy này làm được gì?”, Giáo sư Shannon Vallor ở Đại học Edinburgh bình luận. Câu nói của bà hoàn toàn có lý.

AGI là gì?

Thuật ngữ AGI bắt đầu phổ biến trong ngành máy tính vào những năm 2000 để mô tả khả năng một ngày nào đó hệ thống AI có thể thực hiện tư duy đa năng, ngang tầm con người, trái ngược với AI hẹp chỉ giỏi trong một lĩnh vực cụ thể. Kể từ đó, AGI trở thành mục tiêu tối thượng của ngành, được dùng để biện minh cho việc chi tiêu khổng lồ.

OpenAI và Google DeepMind, hai phòng thí nghiệm AI hàng đầu thế giới, đều có sứ mệnh rõ ràng hướng đến mục tiêu đạt được AGI, dù định nghĩa của họ có khác nhau. OpenAI mô tả AGI là “một hệ thống có tính tự động cao, vượt trội hơn con người trong hầu hết công việc có giá trị kinh tế”.

David Luan, lãnh đạo Amazon AGI Labs, định nghĩa AGI là “mô hình có thể giúp con người làm bất cứ việc gì họ muốn trên máy tính”. Amazon AGI Labs là dự án phát triển AGI của gã khổng lồ thương mại điện tử Mỹ.

Mustafa Suleyman, Giám đốc điều hành Microsoft AI, định nghĩa AGI là "một hệ thống học tập có mục đích chung có thể hoạt động tốt trong mọi môi trường đào tạo ở cấp độ con người, gồm cả lao động chân tay".

Song ngay cả Sam Altman, Giám đốc điều hành OpenAI vừa ký kết các hợp đồng trị giá 1.000 tỉ USD trong năm nay để tăng cường năng lực điện toán, cũng thừa nhận rằng đây không phải là thuật ngữ thực sự rõ ràng.

Dù chấp nhận định nghĩa nào, vẫn còn hai mối lo chính: Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta tạo ra AGI hoặc không đạt được nó?

Có nhiều định nghĩa khác nhau về AGI - Ảnh: Internet

Sự đồng thuận về AGI của Thung lũng Silicon

Hiện tại, sự đồng thuận của Thung lũng Silicon là AGI, dù được định nghĩa thế nào, hoàn toàn có thể đạt được trong thập niên này.

Các phòng thí nghiệm AI hàng đầu đang theo đuổi mục tiêu này với sự nhiệt huyết mãnh liệt, hy vọng AGI sẽ nâng cao năng suất và mang lại lợi nhuận khổng lồ cho nhà đầu tư.

Thật vậy, một số lãnh đạo công nghệ ở bờ Tây đã lập ủy ban hành động chính trị 100 triệu USD để hỗ trợ các ứng viên “ủng hộ AI” trong cuộc bầu cử giữa nhiệm kỳ năm 2026 và ngăn chặn các quy định bị cho là “cản trở”. Họ viện dẫn sự bùng nổ nhanh chóng của các chatbot AI và chế giễu những người bi quan hoặc những ai muốn làm chậm tiến trình và kìm hãm Mỹ trong cuộc đua công nghệ với Trung Quốc.

Thế nhưng, AGI sẽ không mang đến phép màu tức thì. Ngay chính OpenAI cũng thừa nhận rằng AGI “đi kèm với nguy cơ bị lạm dụng nghiêm trọng, sự cố thảm khốc và sự xáo trộn xã hội sâu sắc”. Điều này phần nào lý giải vì sao các công ty bảo hiểm đang do dự trong việc cung cấp bảo hiểm toàn diện cho ngành AI.

Các chuyên gia về an toàn AI như Eliezer Yudkowsky và Nate Soares còn đi xa hơn, cảnh báo rằng một “siêu trí tuệ bất hảo” có thể trở thành mối đe dọa tồn vong với loài người. Tựa cuốn sách mới của họ là If Anyone Builds It, Everyone Dies (Nếu ai đó tạo ra nó, tất cả sẽ chết) gần như đã nói lên toàn bộ lập luận.

Tuy nhiên, không phải ai cũng tin rằng AGI đang đến gần. Một số người hoài nghi chiến lược phổ biến của ngành: “Tăng quy mô điện toán để tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn thông minh hơn sẽ giúp chúng ta đạt được AGI”.

“Chúng ta vẫn còn thiếu vài đột phá mang tính khái niệm để đạt tới AGI”, một nhà nghiên cứu hàng đầu nói.

Trong một khảo sát do Hiệp hội Phát triển Trí tuệ Nhân tạo thực hiện năm nay, 76% trong số 475 người trả lời (chủ yếu là giới học thuật) cho rằng các phương pháp hiện nay khó hoặc rất khó có thể tạo ra AGI. Đó có thể là vấn đề, bởi thị trường chứng khoán Mỹ dường như đang đặt cược vào điều ngược lại.

Nhiều người tham dự hội nghị do Đại học Southampton và Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Anh tổ chức đã phản bác cách tiếp cận của Thung lũng Silicon về AI. Theo họ, thế giới không đi theo một “lộ trình công nghệ định sẵn” chỉ có một kết cục duy nhất. Còn nhiều hướng khác đáng để theo đuổi thay vì đặt cược toàn bộ vào học sâu - nền tảng của các mô hình AI tạo sinh.

Các công ty AI không thể phớt lờ những vấn đề mà họ đang tạo ra hôm nay bằng những lời hứa hẹn mơ hồ về một tương lai huy hoàng. Phần còn lại của xã hội nên chống lại việc bị đối xử như “những hành khách ngồi cuối xe buýt, chỉ biết cầu mong AI sẽ đưa mình đến một nơi tốt đẹp”, Giáo sư Shannon Vallor nói.

Ông Alan Kay cho rằng chủ đề chính của thế kỷ này nên là an toàn - Ảnh: YouTube

Alan Kay, huyền thoại máy tính năm nay 85 tuổi và là biểu tượng được kính trọng trong giới công nghệ, đã đưa ra góc nhìn thực tế hơn. Alan Kay cho rằng AI chắc chắn có thể mang lại lợi ích thật sự, vì chính AI đã giúp phát hiện bệnh ung thư của ông trong một lần chụp MRI. “AI đã cứu mạng tôi”, Alan Kay nói.

Tuy nhiên, Alan Kay lo ngại rằng con người quá dễ bị đánh lừa và các công ty AI đôi khi không thể giải thích rõ cách mô hình của họ tạo ra kết quả. Ông nói rằng các kỹ sư phần mềm, cũng như kỹ sư hàng không hay kỹ sư cầu đường, đều có nghĩa vụ đảm bảo rằng hệ thống của họ không gây hại hay thất bại. Theo Alan Kay, chủ đề chính của thế kỷ này nên là an toàn.

Cách tiến lên tốt nhất là tận dụng trí tuệ tập thể của nhân loại, vốn được tích lũy dần qua nhiều thế hệ. “Chúng ta đã có trí tuệ nhân tạo siêu phàm rồi. Đó chính là khoa học. AI đã tạo ra một số đột phá tuyệt vời, chẳng hạn mô hình AlphaFold của Google DeepMind dự đoán được cấu trúc của hơn 200 triệu protein, giúp các nhà nghiên cứu giành giải Nobel”, Alan Kay nói.

Alan Kay nhấn mạnh mối lo ngại đặc biệt của ông về những điểm yếu trong mã do AI tạo ra. Những lỗi này có thể gây ra lỗ hổng bảo mật và sai sót trong phần mềm.

Trích dẫn lời nhà khoa học máy tính Butler Lampson, Alan Kay nói: “Hãy nhốt những thần đèn trong chai và giữ họ ở đó”. Ý nghĩa của câu nói này là lời kêu gọi về sự thận trọng và kiểm soát nghiêm ngặt với công nghệ mạnh mẽ như AI.

Đó không phải là châm ngôn tồi cho thời đại AI của chúng ta.

Sơn Vân