Lý do nhà khoa học trưởng Google tránh nói về siêu AI

Có ít nhất một chủ đề về AI mà Jeff Dean ( nhà khoa học trưởng Google ) thường cố gắng tránh nhắc đến.

Jeff Dean, người phụ trách các tiến bộ AI tại Google DeepMind và Google Research, đã giải thích lý do ông tránh các cuộc thảo luận về trí tuệ nhân tạo tổng quát ( AGI ) trong một tập của The Moonshot Podcast .

The Moonshot Podcast là một podcast được sản xuất bởi Moonshot Factory. Đây là phòng thí nghiệm nghiên cứu bí mật của Alphabet (công ty mẹ của Google) chuyên giải quyết các vấn đề lớn của thế giới bằng những công nghệ đột phá.

Podcast này kể những câu chuyện ít được biết đến về quá trình đổi mới, cả thành công và thất bại, trong suốt 15 năm hoạt động của Moonshot Factory. Người nghe sẽ được khám phá hậu trường cùng các nhà phát minh và sáng tạo , tìm hiểu về những vấn đề lớn, giải pháp cấp tiến và công nghệ đột phá có tiềm năng thay đổi thế giới.

“Lý do tôi thường tránh xa các cuộc trò chuyện về AGI vì có rất nhiều người đưa ra những định nghĩa rất khác nhau về nó và độ khó để đạt được AGI có thể chênh lệch tới cả nghìn tỉ lần”, Jeff Dean nói.

Jeff Dean cho rằng các mô hình AI ngày nay có lẽ đã giỏi hơn mức trung bình của con người trong hầu hết công việc phi vật lý (không đòi hỏi sức lao động cơ bắp hay tác động trực tiếp bằng tay chân vào thế giới vật chất, mà chủ yếu liên quan đến tư duy, xử lý thông tin, tính toán, sáng tạo hoặc ra quyết định).

“Hầu hết mọi người đều không giỏi lắm trong một nhiệm vụ ngẫu nhiên mà họ chưa từng làm trước đó và một số mô hình AI hiện nay thực sự hoạt động khá ổn trong nhiều việc. Tuy nhiên, các mô hình AI vẫn sẽ thất bại ở rất nhiều thứ, không đạt đến trình độ chuyên gia trong một số lĩnh vực. Đó là định nghĩa rất khác so với điều người ta thường nói là AGI vượt trội hơn chuyên gia hàng đầu thế giới trong mọi nhiệm vụ”, ông nói.

Sundar Pichai, Giám đốc điều hành Google, từng nói trong một podcast rằng ông thích dùng thuật ngữ AJI (artificial jagged intelligence), hay “AI khấp khểnh”, để mô tả giai đoạn hiện tại của AI. Đó là giai đoạn mà AI cực kỳ thông minh nhưng vẫn có thể mắc những lỗi cơ bản.

Khi được hỏi chúng ta còn cách bao xa để AI có thể tạo ra những đột phá hơn con người, Jeff Dean trả lời: “Thực ra chúng ta có lẽ đã khá gần với điều đó trong một số lĩnh vực rồi. Khả năng tìm kiếm và tính toán tự động của AI có thể thực sự giúp đẩy nhanh tốc độ phát triển, từ khoa học cho đến kỹ thuật. Tôi nghĩ rằng trong 5 – 20 năm tới, những công nghệ này sẽ là yếu tố then chốt giúp con người tiến xa hơn trong những gì mình có thể làm được”.

Jeff Dean luôn tránh nói về AGI vì có rất nhiều người đưa ra những định nghĩa rất khác nhau về nó – Ảnh: Google

Jeff Dean sinh năm 1968 tại bang Hawaii (Mỹ) và nhận bằng cử nhân khoa học máy tính cùng kinh tế học tại Đại học Minnesota. Sau đó, ông tiếp tục học lên tiến sĩ khoa học máy tính tại Đại học Washington, tập trung nghiên cứu về hệ thống biên dịch và lập trình.

Trước khi gia nhập Google, Jeff Dean từng làm việc tại DEC/Compaq Systems Research Center, tham gia phát triển các trình biên dịch tối ưu và nghiên cứu hiệu năng hệ thống. Năm 1999, ông gia nhập Google, góp phần tạo ra nền móng kỹ thuật cho công cụ tìm kiếm và hạ tầng điện toán khổng lồ của công ty. Ông là người đồng thiết kế và phát triển nhiều hệ thống cốt lõi của Google như MapReduce, BigTable, Spanner và hệ thống tìm kiếm phân tán. Đó là những công nghệ sau này trở thành nền tảng cho sự phát triển của điện toán đám mây và xử lý dữ liệu lớn trên toàn cầu.

Trong lĩnh vực AI, Jeff Dean là người sáng lập và lãnh đạo Google Brain, dự án đã đặt nền móng cho việc ứng dụng học sâu vào các sản phẩm của Google. Jeff Dean cũng góp phần phát triển TensorFlow, nền tảng học sâu mã nguồn mở phổ biến nhất thế giới. Năm 2018, ông trở thành trưởng bộ phận AI của Google, giám sát Google Research và DeepMind, đồng thời định hướng chiến lược AI dài hạn cho toàn bộ Alphabet (công ty mẹ Google).

Ngoài vai trò tại Google, Jeff Dean còn là thành viên của Viện Hàn lâm Kỹ thuật Quốc gia Mỹ (NAE) và Hiệp hội Máy tính Mỹ (ACM).

Nhiều định nghĩa và quan điểm về AGI

Định nghĩa và quan điểm về AGI khác nhau tùy từng người.

Nhiều phòng thí nghiệm và nhà nghiên cứu định nghĩa AGI là siêu AI có khả năng hiểu, học hỏi và thực hiện các nhiệm vụ đa dạng một cách linh hoạt giống hay vượt trội con người. Một số khác lại định nghĩa đó là thời điểm mà các hệ thống máy tính tự động có thể làm tốt hơn con người trong hầu hết công việc mang lại giá trị kinh tế.

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”.

David Luan , lãnh đạo Amazon AGI Labs, xem 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.

David Luan là người đứng đầu Amazon AGI Labs – Ảnh: YouTube

Trong khi OpenAI, công ty khởi nghiệp tạo ra chatbot ChatGPT, gọi AGI là “một hệ thống có tính tự chủ cao, vượt trội hơn con người ở hầu hết công việc có giá trị kinh tế”.

Các nhà nghiên cứu AI hàng đầu cũng dự đoán khác nhau về thời điểm có AGI. Demis Hassabis (Giám đốc điều hành Google DeepMind), Sam Altman (Giám đốc điều hành OpenAI) và Dario Amodei (Giám đốc điều hành Anthropic) dự đoán AGI sẽ xuất hiện trong vài năm tới. Trong khi Yann LeCun (khoa học trưởng về AI của Meta Platforms) và Andrew Ng (đồng sáng lập Google Brain và Coursera) lại cho rằng còn lâu mới có siêu AI.

Andrew Ng là nhà khoa học máy tính người Mỹ nổi tiếng với những đóng góp trong lĩnh vực AI và học sâu, hiện là giáo sư trợ giảng tại khoa Khoa học Máy tính của Đại học Stanford (Mỹ).

Tại một buổi trò chuyện hồi tháng 6, Andrew Ng nói rằng: “AGI đã bị thổi phồng và sẽ còn rất nhiều việc con người có thể làm mà AI không thể”.

David Sacks, đặc phái viên của Nhà Trắng về AI và tiền mã hóa, cũng dội gáo nước lạnh vào làn sóng thổi phồng AGI.

David Sacks, nhà đầu tư công nghệ từng hỗ trợ những công ty lớn như Airbnb, Facebook và Uber, cho rằng AI chưa phát triển nhanh như nhiều người dự đoán, đặc biệt là ý tưởng AI sẽ tự cải thiện và nhanh chóng đạt đến “siêu trí tuệ như thần thánh” đã bị thổi phồng quá mức.

“Thực tế, chúng ta lại đang chứng kiến điều ngược lại. Các mô hình AI hàng đầu đang hội tụ quanh những mốc hiệu năng tương tự nhau. Các công ty phát triển mô hình vẫn tiếp tục vượt mặt nhau với các phiên bản mới nhất của mình. Điều này lẽ ra không thể xảy ra nếu một mô hình đã đạt cuộc bứt phá nhanh. Các mô hình AI đang có những lợi thế cạnh tranh riêng, ngày càng chuyên môn hóa về ‘tính cách’, chế độ hoạt động, lập trình và toán học, thay vì một mô hình duy nhất trở thành toàn năng”, doanh nhân 53 tuổi người Mỹ gốc Nam Phi bình luận.

Một trong những kịch bản mà David Sacks bác bỏ là nỗi sợ siêu AI sẽ gây ra tình trạng mất việc làm trên diện rộng.

Ông cho rằng điều đó vẫn chưa xảy ra, vì AI vẫn phụ thuộc rất nhiều yếu tố đầu vào từ con người để đưa ra prompt (lời nhắc hoặc yêu cầu) và xác minh.

“Điều đó có nghĩa là những dự đoán tận thế về mất việc làm cũng bị thổi phồng quá mức như chính AGI vậy. Thay vào đó, câu nói ‘Bạn sẽ không mất việc vì AI mà bởi người sử dụng AI giỏi hơn bạn’ vẫn đang đúng”, nhà đầu tư nổi tiếng này bình luận.

Demis Hassabis cho rằng nhờ AGI, loài người có thể tiến tới “thời đại thịnh vượng vượt bậc” – Ảnh: Getty Images

Khác với quan điểm của David Sacks và Andrew Ng, Demis Hassabis tuyên bố AGI sẽ mở ra bước ngoặt chấn động “lớn gấp 10 lần Cách mạng Công nghiệp, và có thể nhanh hơn 10 lần”.

Cách mạng Công nghiệp là một giai đoạn chuyển biến mạnh mẽ về kinh tế – xã hội – kỹ thuật bắt đầu từ thế kỷ 18 ở Anh, sau đó lan rộng ra khắp châu Âu, Bắc Mỹ và thế giới. Đây là quá trình chuyển đổi từ nền sản xuất thủ công, thủ công nghiệp sang cơ khí hóa – công nghiệp hóa, nhờ sự ra đời và ứng dụng máy móc, năng lượng mới (như hơi nước, điện) và các phương pháp sản xuất hiện đại.

Trong cuộc phỏng vấn với tờ The Guardian gần đây, Demis Hassabis mô tả DeepMind là “động cơ đổi mới” của Google. Ông cho rằng AGI có thể trở thành hiện thực “trong vòng 5 đến 10 năm tới, thậm chí là sớm hơn”.

Giám đốc điều hành Google DeepMind chia sẻ: “Tôi không biết liệu AGI có đến từ một khoảnh khắc đơn lẻ hay không. Có thể đó là một quá trình diễn ra từ từ, nhưng chúng ta sẽ sở hữu thứ có thể gọi chính xác là AGI – thể hiện mọi khả năng nhận thức giống con người”.

Do các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay vẫn còn thường xuyên bị tình trạng “ảo giác” (đưa ra thông tin sai lệch giống như thật), AGI vẫn còn khá xa vời với nhiều người. Song ngay cả khi AI còn những hạn chế, chúng ta đã thấy những nỗ lực sử dụng công nghệ này để thay thế nhiều công việc của con người.

Nỗi lo lắng này lớn đến mức cả Thượng nghị sĩ Bernie Sanders (Mỹ) lẫn Giáo hoàng Leo XIV đều đánh giá sự trỗi dậy của AI là vấn đề nghiêm trọng về lao động.

Cách để có siêu AI khi mô hình ngôn ngữ lớn bộc lộ hạn chế

Nhiều công ty AI hàng đầu đang chạy đua để phát triển AGI. Tuy nhiên, các mô hình ngôn ngữ lớn, nền tảng cho chatbot AI , đang bộc lộ hạn chế.

Một số nhà nghiên cứu như Fei-Fei Li (giáo sư Đại học Stanford nổi tiếng vì phát minh ImageNet) và Yann LeCun đang theo đuổi một hướng thay thế cho mô hình ngôn ngữ lớn, gọi là mô hình thế giới, mà họ tin rằng là con đường tốt hơn vươn tới AGI.

ImageNet là cơ sở dữ liệu hình ảnh khổng lồ được xây dựng nhằm phục vụ nghiên cứu trong lĩnh vực thị giác máy tính và học sâu.

Khác với mô hình ngôn ngữ lớn, mô hình thế giới đưa ra dự đoán bằng cách mô phỏng và học từ thế giới xung quanh. Những mô hình thế giới giống cách con người học hơn, trong khi mô hình ngôn ngữ lớn phụ thuộc vào kho dữ liệu khổng lồ có sẵn.