Trung Quốc thăng hạng 'chất lượng tinh hoa', cuộc đua AI thêm nóng

Các công ty AI hàng đầu ở Mỹ và Trung Quốc ngày càng sử dụng những mô hình tiên tiến để viết mã, thiết kế thí nghiệm và phát triển phương pháp huấn luyện. Những công việc trước đây chủ yếu do con người đảm nhiệm nay đang được giao một phần cho AI.

Mục tiêu cuối cùng là đạt được điều ngành AI gọi là “tự cải thiện đệ quy” (RSI). Đây là khả năng một hệ thống AI tự cải thiện chính nó mà không cần con người trực tiếp can thiệp, theo Bloomberg.

Nếu đạt được RSI, AI có thể tham gia xây dựng thế hệ AI tiếp theo. Thế hệ mới lại có thể tạo ra những cải tiến tốt hơn cho thế hệ sau, hình thành một vòng lặp có khả năng đẩy nhanh tốc độ phát triển AI.

Các công ty AI hàng đầu ở Mỹ và Trung Quốc ngày càng sử dụng những mô hình tiên tiến để huấn luyện AI. Ảnh: Economist.

Trong một bài đăng trên blog vào tuần trước, OpenAI cho biết công ty đang hướng tới việc xây dựng một nhà nghiên cứu AI tự động có khả năng thúc đẩy nghiên cứu về học sâu. Tuy nhiên, công ty thừa nhận vẫn chưa biết “làm thế nào để tiến tới RSI hoàn toàn mà vẫn đảm bảo AI được định hướng an toàn”.

Các nhà phát triển Trung Quốc cũng đang theo đuổi hướng này. Trong buổi công bố kết quả kinh doanh ngày 31/8, Giáo sư Đường Kiệt, nhà sáng lập công ty AI Z.ai tại Bắc Kinh, cho biết mô hình GLM-6 thế hệ tiếp theo đang được phát triển theo hướng “tự tiến hóa”.

Mỹ vẫn dẫn trước trong cuộc đua RSI

Theo các nhà phân tích, Mỹ hiện vẫn dẫn trước trong việc sử dụng AI để tự tiến hành nghiên cứu AI, một bước quan trọng để tiến tới RSI.

Bà Wei Sun, nhà phân tích chính về AI tại Counterpoint Research, dẫn nghiên cứu của Anthropic hồi tháng 6 làm bằng chứng cho lợi thế ban đầu của Mỹ. Anthropic cho biết các mô hình Claude có thể thiết kế thí nghiệm, viết mã và phát triển phương pháp huấn luyện, sau đó áp dụng những phương pháp này cho các mô hình lớn hơn.

Các công ty AI Mỹ như OpenAI và Google DeepMind bắt đầu sử dụng AI để tự tiến hành nghiên cứu AI. Ảnh: Reuters.

Google DeepMind cũng đang đi theo hướng tương tự. Công ty cho biết mô hình Gemini 3.8 Flash được phát triển để xử lý các tác vụ kỹ thuật phần mềm kéo dài, tác nhân AI tự chủ và những quy trình doanh nghiệp phức tạp. Nhà nghiên cứu Yao Shunyu của Google DeepMind gọi đây là “một bước tiến lớn đối với RSI”.

OpenAI cho biết họ đã đạt mục tiêu phát triển một “thực tập sinh nghiên cứu” AI tự động. Theo công ty, mô hình này có thể tự thực hiện một số thí nghiệm nghiên cứu mà “một nhà nghiên cứu có chuyên môn sẽ mất vài ngày để hoàn thành”.

“Các công ty Mỹ dường như vẫn đi trước Trung Quốc vài tháng và có nhiều năng lực tính toán hơn để triển khai AI. Các nhà nghiên cứu Trung Quốc rất giỏi trong việc tận dụng tối đa hiệu năng từ phần cứng hạn chế, nhưng những hạn chế về năng lực tính toán vẫn là một trở ngại”, ông Erich Grunewald, nhà nghiên cứu cấp cao tại Institute for AI Policy and Strategy, nói với South China Morning Post.

Tuy nhiên, lợi thế này chưa đồng nghĩa Mỹ đã đạt RSI.

Các nhà phân tích nhấn mạnh rằng cả Mỹ và Trung Quốc đều chưa tạo ra hệ thống AI có thể tự cải thiện liên tục mà không cần con người can thiệp. Đây mới là dấu hiệu rõ ràng cho thấy RSI thực sự đã đạt được.

Kyle Chan, chuyên gia tại Viện Brookings, cho biết AI có thể tối ưu hóa thiết kế chip hoặc cách thực thi mã, nhưng những đột phá căn bản về kiến trúc mô hình vẫn phụ thuộc vào chuyên môn của con người.

Trung Quốc theo đuổi “tự tiến hóa” như thế nào?

Các phòng nghiên cứu AI của Trung Quốc đang xây dựng hướng đi riêng để phát triển những hệ thống AI có khả năng tự cải thiện.

Tại buổi công bố kết quả kinh doanh giữa năm vào tháng 8, nhà sáng lập Z.ai Đường Kiệt giới thiệu “tự huấn luyện hoàn toàn”, lộ trình kỹ thuật dành cho GLM-6.0. Theo đó, công ty hướng tới việc để AI tự quản lý toàn bộ quá trình huấn luyện AI, từ bước đầu tiên đến bước hoàn thiện mô hình.

Ông Đường cho biết một trong những thách thức lớn là khả năng tự đánh giá của mô hình. AI phải có khả năng xác định khi nào quá trình huấn luyện nên dừng lại và tự sửa những sai sót của mình.

Z.ai của Trung Quốc phát triển mô hình GLM-6 theo hướng “tự tiến hóa”. Ảnh: Shutterstock.

Các công ty khác cũng đang thử nghiệm ý tưởng tương tự. Các nhà nghiên cứu phát triển MiniMax 2.7 cho biết mô hình có thể cập nhật bộ nhớ và hình thành những kỹ năng phức tạp trong quá trình thực hiện các thí nghiệm học tăng cường. Những kinh nghiệm thu được sau đó được đưa trở lại quá trình học của mô hình.

Tháng trước, DeepSeek phát triển một “hệ thống hỗ trợ” (harness) cho các tác nhân AI, giúp mô hình tự chủ hơn khi xử lý những nhiệm vụ gồm nhiều bước, thực thi mã và tương tác với các phần mềm bên ngoài.

Tuy nhiên, những khả năng này chưa đồng nghĩa với RSI thực sự.

Philipp Schmid, kỹ sư cấp cao tại Google DeepMind, lập luận trong một bài viết trên blog tháng trước rằng những tác nhân AI có mức độ tự chủ cao như của DeepSeek vẫn phụ thuộc vào một bên do con người kiểm soát để xác định liệu một thay đổi có thực sự là một cải tiến hay không.

“AI tự cải thiện đệ quy không giới hạn đòi hỏi nhiều hơn thế. Hệ thống phải tự cải thiện cả cách tìm ra những thay đổi và cách đánh giá những thay đổi đó. Nó phải nâng cao khả năng kiểm chứng mà không tìm cách qua mặt cơ chế kiểm chứng”, Schmid viết. Ông cho rằng bằng chứng công khai cho thấy điều này vẫn còn rất ít.

Rủi ro từ RSI

Cuộc đua hướng tới RSI đã làm dấy lên những cảnh báo về an toàn trên toàn cầu.

Tuần trước, cựu nhà nghiên cứu của OpenAI Jacob Coxon viết trên X rằng ông đã rời Anthropic, cáo buộc “hai gã khổng lồ AI đang lao thẳng tới siêu trí tuệ có khả năng tự cải thiện và đánh cược với mạng sống của chúng ta”.

Nhà khoa học trưởng của OpenAI Jakub Pachocki cảnh báo việc đẩy nhanh RSI trong thời gian tới có thể không phải là “hành động tập thể đúng đắn mà cộng đồng nghiên cứu nên thực hiện”.

Tại Bắc Kinh, những lo ngại cũng đang gia tăng. Đầu tháng này, Wang Lihong, Phó Cục trưởng Cục Điều phối An ninh mạng thuộc Cục Quản lý Không gian mạng Trung Quốc, cảnh báo về “những rủi ro mất kiểm soát nghiêm trọng” sau khi các mô hình AI tiên tiến vượt qua các môi trường thử nghiệm an toàn và can thiệp vào các hệ thống đang vận hành thực tế.

Các nhà phân tích cho rằng việc sử dụng những mô hình tiền nhiệm có sai sót để huấn luyện các thế hệ AI mới có thể khiến những sai lệch và vấn đề của mô hình ngày càng nghiêm trọng hơn.

“Nếu không thể tin tưởng những mô hình AI đó, trong khi chính chúng lại được dùng để huấn luyện thế hệ AI tiếp theo, kết quả có thể là những mô hình AI ngày càng sai lệch, dẫn đến nhiều sự cố ngoài tầm kiểm soát hơn”, Ben Hayum, trợ lý nghiên cứu thuộc chương trình công nghệ và an ninh quốc gia tại Trung tâm An ninh Quốc gia Mới (CNAS), nói.

Trung Quốc thăng hạng “Chất lượng Tinh hoa” nhờ AI

Nhờ kết hợp thế mạnh về AI và sản xuất, Trung Quốc tăng hai bậc, đứng thứ 19 trong số 151 quốc gia và vùng lãnh thổ trong Chỉ số Chất lượng Tinh hoa 2025 (Elite Quality Index), theo Yahoo Finance.

Đây là nghiên cứu của Thụy Sĩ nhằm đánh giá mức độ giới tinh hoa tại mỗi quốc gia tạo ra giá trị bền vững cho đất nước. Singapore đứng đầu bảng xếp hạng năm nay, tiếp đến là Mỹ và Thụy Sĩ. Nhật Bản đứng thứ tư, trong khi Hàn Quốc tăng lên thứ năm.

“Trung Quốc đứng thứ 19 trong bảng chỉ số, tăng hai bậc so với năm ngoái, tiếp tục xu hướng cải thiện về chất lượng tinh hoa. Đây là kết quả đặc biệt đáng ghi nhận trong bối cảnh trật tự kinh tế toàn cầu đang thay đổi mạnh mẽ”, báo cáo nhận định.

Trung Quốc tăng hai bậc trong bảng xếp hạng Chỉ số Chất lượng Tinh hoa nhờ kết hợp thế mạnh về AI và sản xuất. Ảnh: Reuters.

Chỉ số đánh giá 151 quốc gia và vùng lãnh thổ dựa trên 149 tiêu chí. Trong đó, Trung Quốc đạt điểm cao ở chỉ số thành phần về tạo ra giá trị từ AI, đứng thứ tư sau Mỹ, Singapore và Hàn Quốc. Số tiêu chí đánh giá về AI năm nay cũng tăng từ 2 lên 7, phản ánh vai trò ngày càng lớn của công nghệ này trong việc tạo ra giá trị.

Nghiên cứu đánh giá cao sự gắn kết giữa đổi mới sáng tạo và ngành công nghiệp địa phương tại Trung Quốc. Hàng Châu, một trung tâm công nghệ đang nổi lên, được lấy làm ví dụ. Tại đây, mạng lưới doanh nhân đã trở thành một lợi thế cạnh tranh của hệ sinh thái kinh doanh trong khu vực.

Theo nghiên cứu, mô hình phát triển dựa trên “đổi mới sáng tạo trong sản xuất” giúp Trung Quốc tích lũy năng lực công nghệ và tăng sức cạnh tranh toàn cầu trong các lĩnh vực như xe năng lượng mới, chất siêu dẫn nhiệt độ cao và nhà máy xanh.