Lãnh đạo AI Thảo luận về AGI: Dựa trên Thực tế

Trong một bữa tối gần đây với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp tại San Francisco, tôi đã đặt ra một câu hỏi khiến cả phòng dường như đóng băng: liệu AI ngày nay có thể đạt đến trí tuệ giống con người hay thậm chí vượt trội hơn? Đây là một chủ đề gây ra nhiều tranh luận hơn bạn có thể tưởng tượng.

Vào năm 2025, các CEO công nghệ đang tràn đầy lạc quan về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như những mô hình đứng sau ChatGPT và Gemini. Họ tin rằng những mô hình này sớm có thể đạt đến trí tuệ cấp độ con người hoặc thậm chí là siêu trí tuệ. Lấy ví dụ như Dario Amodei từ Anthropic. Ông đã viết các bài luận gợi ý rằng đến năm 2026, chúng ta có thể thấy AI thông minh hơn các nhà khoa học đoạt giải Nobel trong nhiều lĩnh vực. Trong khi đó, Sam Altman của OpenAI đã nhiều lần phát biểu về việc biết cách xây dựng AI "siêu trí tuệ", dự đoán rằng nó có thể thúc đẩy mạnh mẽ khám phá khoa học.

Nhưng không phải ai cũng tin vào bức tranh tươi đẹp này. Một số nhà lãnh đạo AI hoài nghi về việc LLMs có thể đạt đến AGI, huống chi là siêu trí tuệ, mà không có những bước đột phá đáng kể. Những người hoài nghi này, từng im lặng, giờ đây đang lên tiếng nhiều hơn.

Hoài nghi trong Cộng đồng AI

Lấy ví dụ như Thomas Wolf, đồng sáng lập và giám đốc khoa học tại Hugging Face. Trong một bài viết gần đây, ông đã gọi một phần tầm nhìn của Amodei là "mong ước tốt nhất". Dựa trên bằng tiến sĩ của mình về vật lý thống kê và vật lý lượng tử, Wolf lập luận rằng những bước đột phá cấp Nobel đến từ việc đặt ra những câu hỏi mới, không chỉ trả lời những câu hỏi đã biết - điều mà AI làm tốt nhưng không xuất sắc trong việc tiên phong những ý tưởng mới.

"Tôi rất mong muốn thấy mô hình 'Einstein' này, nhưng chúng ta cần đi sâu vào chi tiết cách để đạt được điều đó," Wolf chia sẻ trong một cuộc phỏng vấn với TechCrunch. Ông viết bài của mình vì cảm thấy sự cường điệu xung quanh AGI đang che khuất nhu cầu của một cuộc thảo luận nghiêm túc về cách đạt được nó. Wolf nhìn thấy một tương lai mà AI biến đổi thế giới, nhưng không nhất thiết là một tương lai mà nó đạt đến trí tuệ cấp độ con người hay siêu trí tuệ.

Cộng đồng AI thường bị chia rẽ giữa những người tin vào AGI và những người không tin, với những người sau đôi khi bị gọi là "chống công nghệ" hoặc đơn giản là bi quan. Tuy nhiên, Wolf tự xem mình là một "người lạc quan có hiểu biết", thúc đẩy sự phát triển của AI trong khi vẫn giữ vững thực tế.

Những Tiếng Nói Khác trong Cuộc Tran vào AI

CEO của Google DeepMind, Demis Hassabis, được cho là đã nói với đội ngũ của mình rằng AGI có thể vẫn còn cách một thập kỷ nữa, chỉ ra nhiều nhiệm vụ mà AI vẫn chưa thể xử lý. Nhà khoa học trưởng về AI của Meta, Yann LeCun, cũng đã bày tỏ nghi ngờ về việc LLMs đạt được AGI, gọi ý tưởng này là "vô nghĩa" tại Nvidia GTC và thúc đẩy việc tìm kiếm các kiến trúc mới để làm nền tảng cho siêu trí tuệ.

Kenneth Stanley, một nhà nghiên cứu chính trước đây tại OpenAI và hiện là giám đốc điều hành tại Lila Sciences, đang làm việc trên những chi tiết của việc xây dựng AI tiên tiến. Công ty khởi nghiệp của ông, gần đây đã huy động được 200 triệu đô la, tập trung vào việc tự động hóa đổi mới khoa học. Công trình của Stanley đi sâu vào khả năng của AI trong việc tạo ra những ý tưởng nguyên bản, sáng tạo - một lĩnh vực được biết đến là sự mở rộng không giới hạn.

"Tôi ước gì mình đã viết [bài luận của Wolf], vì nó thực sự phản ánh cảm xúc của tôi," Stanley nói với TechCrunch. Ông đồng ý với Wolf rằng việc có kiến thức không tự động dẫn đến những ý tưởng nguyên bản.

Vai trò của Sáng tạo trong AI

Stanley tin rằng sáng tạo là điều cần thiết cho AGI, nhưng thừa nhận đó là một vấn đề khó giải quyết. Trong khi những người lạc quan như Amodei nhấn mạnh các mô hình "suy luận" của AI như một bước tiến tới AGI, Stanley lập luận rằng sáng tạo đòi hỏi một loại trí tuệ khác. "Suy luận gần như trái ngược với [sáng tạo]," ông giải thích. "Các mô hình suy luận tập trung vào việc đạt được một mục tiêu cụ thể, điều này có thể hạn chế loại suy nghĩ cơ hội cần thiết cho sáng tạo."

Stanley gợi ý rằng để xây dựng AI thực sự thông minh, chúng ta cần tái tạo khẩu vị của con người đối với những ý tưởng mới một cách thuật toán. Trong khi AI xuất sắc trong các lĩnh vực như toán học và lập trình, nơi câu trả lời rõ ràng, nó gặp khó khăn với những nhiệm vụ sáng tạo, chủ quan hơn mà không có câu trả lời "đúng".

"Mọi người thường tránh xa [tính chủ quan] trong khoa học - từ này gần như độc hại," Stanley lưu ý. "Nhưng không có gì ngăn cản chúng ta xử lý tính chủ quan [thuật toán]. Nó chỉ là một phần của dòng dữ liệu."

Ông được khích lệ bởi sự tập trung ngày càng tăng vào sự mở rộng không giới hạn, với các phòng thí nghiệm nghiên cứu tại Lila Sciences, Google DeepMind và công ty khởi nghiệp AI Sakana đang giải quyết vấn đề này. Stanley thấy nhiều người nói về sáng tạo trong AI hơn nhưng tin rằng vẫn còn nhiều việc phải làm.

Những Người Thực tế của AI

Wolf và LeCun có thể được coi là những "người thực tế về AI": những nhà lãnh đạo tiếp cận AGI và siêu trí tuệ với những câu hỏi thực tế về tính khả thi của chúng. Mục tiêu của họ không phải là bác bỏ sự phát triển của AI mà là khơi mào một cuộc thảo luận rộng rãi hơn về những gì đang kìm hãm AI khỏi việc đạt đến AGI và siêu trí tuệ - và đối mặt trực tiếp với những thách thức đó.