Hail the Judge
Ta chơi xong không trả tiền, vậy đâu có gọi là bán
Trong bài viết mới đăng trên Wall Street Journal, cựu CEO Google Eric Schmidt đã đưa ra một góc nhìn thú vị: trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) có thể mở ra một thời kỳ Phục Hưng mới cho nhân loại. Nếu bạn từng đọc về lịch sử, thời kỳ Phục Hưng (thế kỷ 14-17) là giai đoạn châu Âu bùng nổ sáng tạo, với những tên tuổi như Leonardo da Vinci, Michelangelo hay Galileo Galilei để lại dấu ấn sâu đậm. Schmidt tin rằng AGI—loại AI có khả năng thực hiện mọi nhiệm vụ trí tuệ của con người, thậm chí vượt xa—sẽ tái hiện sự huy hoàng đó.
AGI khác với AI thông thường ở chỗ nó không chỉ giỏi một việc (như nhận diện ảnh hay dịch ngôn ngữ) mà có thể suy luận, học hỏi tổng quát như con người. Quan trọng hơn, AGI có thể tự tạo ra tri thức mới thay vì chỉ dựa vào dữ liệu cũ. Ví dụ, AlphaFold của DeepMind dự đoán cấu trúc protein mà không cần mẫu trước, hay AlphaGeometry giải bài toán hình học phức tạp—những bước tiến này cho thấy AGI không còn quá xa vời, có thể chỉ vài thập kỷ nữa thôi.
Tôi khá ấn tượng với những gì các mô hình suy luận gần đây đạt được. Chẳng hạn, o3 của OpenAI ghi điểm 96,7% trong Kỳ thi Toán học Hoa Kỳ 2024 và gần 88% bài kiểm tra ARC-AGI—một bài đánh giá khả năng suy luận so với con người. DeepSeek từ Trung Quốc cũng không kém cạnh với những bước đột phá đáng kể. Đây không chỉ là số liệu khô khan mà là dấu hiệu cho thấy AI đang tiến gần đến khả năng tư duy linh hoạt hơn.
Hiện tại, con người vẫn là “bộ não” đằng sau sự phát triển của AI, với hai phương pháp nổi bật: học tăng cường (reinforcement learning) và tự học lặp lại (recursive self-learning). Học tăng cường cho phép AI thử sai, điều chỉnh dựa trên “phần thưởng”—giống như cách bạn học một trò chơi mới vậy. Còn tự học lặp lại, như AlphaGo Zero tự chơi cờ vây mà không cần dữ liệu con người, cho thấy AI có thể tự tạo kiến thức. Hai lĩnh vực mà AGI có thể bùng nổ đầu tiên chính là toán học và lập trình, nhờ quy tắc rõ ràng và logic chặt chẽ.
Khi AGI ra đời, nó có thể thay đổi nhiều ngành. Trong khoa học, AGI sẽ xử lý dữ liệu khổng lồ, đưa ra giả thuyết mà con người khó nghĩ tới, đẩy nhanh khám phá từ vật lý đến sinh học. Nó cũng có thể giải quyết các vấn đề lớn như phát triển thuốc mới hay dự đoán khí hậu với những cách tiếp cận sáng tạo hơn. Tôi từng nghĩ đến việc AI hỗ trợ giáo dục cá nhân hóa hay thiết kế vật liệu cho du hành vũ trụ—những ý tưởng nghe xa vời nhưng giờ đây hoàn toàn khả thi.
Dĩ nhiên, không ít người lo AGI sẽ đe dọa con người, nhưng Schmidt nhìn theo hướng tích cực: nó có thể nâng cao khả năng sáng tạo, ra quyết định và hiểu biết của chúng ta về các hệ thống phức tạp. Đây chính là tiền đề cho một “Phục Hưng 2.0”—một thời kỳ mà trí tuệ con người được tăng cường, giúp ta hiểu rõ hơn về bản thân và vũ trụ. Điều này làm tôi tự hỏi: nếu AGI thực sự đến, nó sẽ thay đổi cuộc sống thường ngày của chúng ta thế nào?
Tuy nhiên, không phải mọi thứ đều màu hồng. Sự phát triển của AGI đặt ra câu hỏi lớn về kiểm soát, an toàn và đạo đức. Đây là công cụ mạnh mẽ, nhưng nếu bị lạm dụng, hậu quả có thể vượt ngoài tầm tay. Tôi nghĩ cần có quy định chặt chẽ và sự phối hợp đa ngành để đảm bảo AGI được dùng đúng cách. Ngoài ra, dù giỏi trong các lĩnh vực logic như toán học, liệu AGI có thể bắt chước trực giác hay những bước nhảy vọt sáng tạo của con người không? Đó vẫn là thử thách lớn.
AGI khác với AI thông thường ở chỗ nó không chỉ giỏi một việc (như nhận diện ảnh hay dịch ngôn ngữ) mà có thể suy luận, học hỏi tổng quát như con người. Quan trọng hơn, AGI có thể tự tạo ra tri thức mới thay vì chỉ dựa vào dữ liệu cũ. Ví dụ, AlphaFold của DeepMind dự đoán cấu trúc protein mà không cần mẫu trước, hay AlphaGeometry giải bài toán hình học phức tạp—những bước tiến này cho thấy AGI không còn quá xa vời, có thể chỉ vài thập kỷ nữa thôi.
Tôi khá ấn tượng với những gì các mô hình suy luận gần đây đạt được. Chẳng hạn, o3 của OpenAI ghi điểm 96,7% trong Kỳ thi Toán học Hoa Kỳ 2024 và gần 88% bài kiểm tra ARC-AGI—một bài đánh giá khả năng suy luận so với con người. DeepSeek từ Trung Quốc cũng không kém cạnh với những bước đột phá đáng kể. Đây không chỉ là số liệu khô khan mà là dấu hiệu cho thấy AI đang tiến gần đến khả năng tư duy linh hoạt hơn.
Hiện tại, con người vẫn là “bộ não” đằng sau sự phát triển của AI, với hai phương pháp nổi bật: học tăng cường (reinforcement learning) và tự học lặp lại (recursive self-learning). Học tăng cường cho phép AI thử sai, điều chỉnh dựa trên “phần thưởng”—giống như cách bạn học một trò chơi mới vậy. Còn tự học lặp lại, như AlphaGo Zero tự chơi cờ vây mà không cần dữ liệu con người, cho thấy AI có thể tự tạo kiến thức. Hai lĩnh vực mà AGI có thể bùng nổ đầu tiên chính là toán học và lập trình, nhờ quy tắc rõ ràng và logic chặt chẽ.
Khi AGI ra đời, nó có thể thay đổi nhiều ngành. Trong khoa học, AGI sẽ xử lý dữ liệu khổng lồ, đưa ra giả thuyết mà con người khó nghĩ tới, đẩy nhanh khám phá từ vật lý đến sinh học. Nó cũng có thể giải quyết các vấn đề lớn như phát triển thuốc mới hay dự đoán khí hậu với những cách tiếp cận sáng tạo hơn. Tôi từng nghĩ đến việc AI hỗ trợ giáo dục cá nhân hóa hay thiết kế vật liệu cho du hành vũ trụ—những ý tưởng nghe xa vời nhưng giờ đây hoàn toàn khả thi.
Dĩ nhiên, không ít người lo AGI sẽ đe dọa con người, nhưng Schmidt nhìn theo hướng tích cực: nó có thể nâng cao khả năng sáng tạo, ra quyết định và hiểu biết của chúng ta về các hệ thống phức tạp. Đây chính là tiền đề cho một “Phục Hưng 2.0”—một thời kỳ mà trí tuệ con người được tăng cường, giúp ta hiểu rõ hơn về bản thân và vũ trụ. Điều này làm tôi tự hỏi: nếu AGI thực sự đến, nó sẽ thay đổi cuộc sống thường ngày của chúng ta thế nào?
Tuy nhiên, không phải mọi thứ đều màu hồng. Sự phát triển của AGI đặt ra câu hỏi lớn về kiểm soát, an toàn và đạo đức. Đây là công cụ mạnh mẽ, nhưng nếu bị lạm dụng, hậu quả có thể vượt ngoài tầm tay. Tôi nghĩ cần có quy định chặt chẽ và sự phối hợp đa ngành để đảm bảo AGI được dùng đúng cách. Ngoài ra, dù giỏi trong các lĩnh vực logic như toán học, liệu AGI có thể bắt chước trực giác hay những bước nhảy vọt sáng tạo của con người không? Đó vẫn là thử thách lớn.
