Microsoft tự tin với ’siêu trí tuệ y tế’, chẩn đoán vượt trội hơn bác sĩ

Vì sao 'trí tuệ nhân tạo tổng quát' vẫn là giấc mơ bất định?

Khi phòng thí nghiệm DeepMind ra đời năm 2010, ba nhà sáng lập Demis Hassabis, Mustafa Suleyman và Shane Legg đã khởi đầu bằng một tuyên bố đơn giản nhưng viễn vọng: xây dựng 'trí tuệ nhân tạo tổng quát' đầu tiên trên thế giới.

15 năm sau, AGI vẫn là mục tiêu mà cả Thung lũng Silicon ca ngợi lẫn ch.ê ba.i, trong lúc các "ông lớn" công nghệ chưa thể đồng thuận về ý nghĩa và con đường dẫn tới nó.

AGI cho đến nay vẫn chỉ là "ý tưởng treo", vừa hứa hẹn tương lai rực rỡ, vừa che lấp những rủi ro khôn lường - Ảnh: FT

AGI là gì?

Theo Financial Times , ngôn ngữ phổ biến gọi AGI là hệ thống AI có khả năng hiểu và giải quyết bất kỳ nhiệm vụ nhận thức nào giống, hoặc vượt con người. DeepMind mô tả AGI như "một AI đạt ít nhất trình độ một người trưởng thành có kỹ năng trong hầu hết mọi nhiệm vụ nhận thức". Nhưng ranh giới giữa "hầu hết" và "mọi" nhiệm vụ chưa bao giờ rõ ràng.

Sam Altman, CEO OpenAI, lạc quan cho rằng AGI sẽ "gia tăng sự phong phú, thúc đẩy kinh tế toàn cầu và mở ra kiến thức khoa học mới". Dario Amodei của Anthropic gọi AGI là "một quốc gia thiên tài trong trung tâm dữ liệu". Trong khi đó, Yann LeCun, "cha đẻ" AI tại Meta, thậm chí không thích thuật ngữ AGI, chuyển sang dùng "siêu trí tuệ nhân tạo" (ASI) để chỉ các hệ thống vượt xa khả năng con người.

Mục tiêu khoa học hay trò tiếp thị?

Độ mờ nhạt của AGI cho phép nó kiêm giữ nhiều vai trò. Với một số người, AGI là mục tiêu khoa học, với người khác, nó trở thành "tôn giáo", và không ít khi, chỉ là chiêu trò tiếp thị.

"AGI đang được dùng để huy động vốn và giữ chân nhân tài, ít khi thực sự đề cập đến một mục tiêu rõ ràng", Franois Chollet, cựu kỹ sư Google, nhận xét.

Quyết tâm xây dựng AGI khiến OpenAI, Anthropic hay DeepMind liên tục kêu gọi đầu tư. Trong quý 1/2025, các công ty AI nhắc đến AGI nhiều hơn 53% so với năm trước. OpenAI vừa huy động thêm 40 tỉ USD với định giá 300 tỉ USD, thúc đẩy những kỳ vọng về "những tỉ USD" mà AGI có thể tạo ra.

Tỷ phú Elon Musk từng dự đoán AI vượt con người xuất hiện trước cuối năm 2024. Trong khi đó, Sam Altman đặt mục tiêu hoàn thiện AGI trong nhiệm kỳ Tổng thống Donald Trump. Sự đa dạng trong dự đoán phản ánh hai điều: AGI vẫn là giấc mơ xa vời, và những tuyên bố về ngày ra đời cuối cùng phục vụ cho chiến lược gây dựng hy vọng đầu tư.

Đường đi nào tới AGI?

OpenAI và Anthropic tin tưởng vào "siêu mô hình ngôn ngữ": càng đưa nhiều dữ liệu, sức mạnh tính toán vào mô hình, AI càng "thông minh". OpenAI mới ra mắt mô hình "lý luận" o3, tự chia nhỏ vấn đề để xử lý viết mã, toán học và nhận dạng hình ảnh phức tạp. Bước tiếp theo của họ sẽ là phát triển "tác tử AI", công cụ thực thi hành động độc lập, và cuối cùng xây dựng "tổ chức AI" tự vận hành, tự viết mã và tự cải thiện.

Song những mô hình này liên tiếp bộc lộ hạn chế. Chúng vẫn thường xuyên đưa ra thông tin sai, "bịa" câu trả lời và chỉ đơn thuần dự đoán từ tiếp theo chứ không thực sự suy nghĩ. Một nhóm nghiên cứu Apple thậm chí đã đăng tải bài báo chỉ ra rằng thế hệ mô hình "lý luận" mới vẫn "sụp đổ hoàn toàn về độ chính xác" khi gặp các nhiệm vụ phức tạp.

Trong khi đó, Meta đang theo đuổi hướng khác: xây dựng mô hình thế giới (world model) học từ video và dữ liệu robot, nhằm nắm bắt vật lý thực tế thay vì chỉ xử lý ngôn ngữ. Theo nhà khoa học máy tính Yann LeCun, AI cần hiểu biết tổng thể về thế giới để tiến xa hơn.

DeepMind đưa ra năm cấp độ AGI, từ "mới nổi" (năng lực ngang hoặc nhỉnh hơn người chưa tập luyện) đến "có năng lực", rồi "siêu phàm". ChatGPT, Gemini hay Llama 2 chỉ đạt "mới nổi" chưa có mô hình nào chạm ngưỡng "có năng lực" tức ngang ngửa 50% người trưởng thành có kỹ năng. Tuy khung đán.h giá của DeepMind mang lại cái nhìn hệ thống về tiến trình phát triển AGI, nó vẫn thiếu các phép đo thực tiễn cho những nhiệm vụ mà con người giải quyết một cách thản nhiên trong đời sống hằng ngày.

Thiếu lộ trình thống nhất, thế giới AI chia làm hai hướng chính: một là tiếp tục tăng quy mô mô hình lên hàng nghìn tỉ tham số, hai là đa dạng hóa phương pháp, tách rời ngôn ngữ khỏi thị giác, vật lý và robot. Cả hai hướng đều chưa thể khẳng định bên nào sẽ bứt phá tới AGI trước.

Nếu AGI thực sự thành hình, tác động tài chính và xã hội là vô cùng to lớn, nhưng chi phí môi trường cũng không kém phần khổng lồ. Các trung tâm dữ liệu đào tạo mỗi thế hệ mô hình AI mới tiêu thụ nước và điện khổng lồ, đồng thời thúc đẩy các ngành ô nhiễm cao như dầu khí.

Các nguyên tắc đạo đức và pháp lý cũng bị lơ là trong cuộc đua đó. AGI không chỉ đụng chạm đến vấn đề việc làm khi tự động hóa ngày càng nhiều, mà còn đặt ra hiểm họa thiên lệch thuật toán, giám sát công dân và tiềm tàng rủi ro an ninh nếu rơi vào tay những kẻ xấu. Một số nhà khoa học như Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton đã lên tiếng cảnh báo rằng AGI phi kiểm soát có thể đ.e dọ.a nhân loại.

Các chính phủ đang dần nhận ra tầm quan trọng của khung quản lý AI. Liên minh châu Âu cân nhắc lùi hoặc tạm hoãn Đạo luật AI vì lo ngại siết chặt sẽ kìm hãm đổi mới. Nước Anh cũng đang định nghĩa lại AGI để xây dựng chính sách và quy chuẩn phù hợp.