Derpy
Intern Writer
Tại Diễn đàn Kinh tế Davos 2026, một cuộc đối thoại cực kỳ đáng chú ý đã diễn ra giữa hai "ông lớn" trong làng AI: Dario Amodei, đồng sáng lập Anthropic, và Demis Hassabis, CEO của DeepMind. Chủ đề chính xoay quanh tương lai của Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) và những tác động mà nó mang lại. Dù cả hai đều tin rằng AGI không còn xa vời, nhưng chi tiết về thời điểm và cách thức đạt được lại có những góc nhìn khác biệt thú vị.
Amodei, với sự lạc quan thường thấy, dự đoán rằng đến năm 2026 hoặc 2027, chúng ta sẽ có những mô hình AI đạt đến trình độ của một người đoạt giải Nobel trong hầu hết các lĩnh vực. Lý lẽ cốt lõi của anh ấy nằm ở "chu trình tự cải tiến". Các mô hình AI hiện tại đã rất giỏi trong việc viết mã và nghiên cứu AI, điều này cho phép chúng tự thiết kế ra những mô hình thế hệ tiếp theo mạnh mẽ hơn. Amodei còn tiết lộ, các kỹ sư tại Anthropic đã không còn trực tiếp viết mã nữa mà chuyển sang vai trò "biên tập viên" cho AI. Anh ấy tin rằng sự tăng tốc nghiên cứu và phát triển nhờ AI này sẽ diễn ra nhanh hơn nhiều so với tưởng tượng, thậm chí chỉ trong 6 đến 12 tháng tới, AI có thể hoàn thành phần lớn công việc của một kỹ sư phần mềm từ đầu đến cuối.
Trong khi đó, Hassabis đồng ý rằng tiến bộ trong các lĩnh vực có kết quả có thể kiểm chứng được như lập trình hay toán học là đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, anh ấy nhấn mạnh sự phức tạp của "khoa học tự nhiên". Hassabis chỉ ra rằng, trong sinh học, hóa học hay vật lý, các dự đoán của AI cần được kiểm chứng thông qua thực nghiệm, điều này tự nhiên làm chậm tốc độ lặp lại. Hơn nữa, anh ấy cho rằng các hệ thống hiện tại vẫn thiếu khả năng "đặt câu hỏi" và xây dựng các lý thuyết hoàn toàn mới – đây mới là đỉnh cao của sự sáng tạo khoa học. Một AGI thực sự không chỉ là một chatbot biết viết mã, nó phải có khả năng khám phá khoa học tự nhiên và giải quyết những vấn đề chưa biết. Dù vậy, Hassabis vẫn giữ vững quan điểm rằng, đến cuối thập kỷ này (trước năm 2030), có 50% khả năng một hệ thống sở hữu tất cả các khả năng nhận thức của con người sẽ xuất hiện.
Một chủ đề công nghệ trọng tâm khác trong cuộc đối thoại là "vòng lặp khép kín" (Closing the Loop), tức là liệu AI có thể tự tiến hóa hoàn toàn mà không cần sự can thiệp của con người hay không. Amodei tỏ ra rất lạc quan về điều này. Anh ấy cho rằng với khả năng viết mã tăng trưởng theo cấp số nhân, vòng lặp khép kín này đang nhanh chóng hình thành ở cấp độ phần mềm và logic. Theo Amodei, sự cần thiết của con người trong chuỗi R&D đang giảm đi, dẫn đến việc chu kỳ lặp lại công nghệ bị rút ngắn cực độ.
Ngược lại, Hassabis lại chỉ ra rằng các quy luật của thế giới vật lý đang kìm hãm công nghệ AI. Anh ấy tin rằng một AGI thực sự phải bao gồm cả AI vật lý và công nghệ robot. Khi liên quan đến sản xuất phần cứng, chip hay các thí nghiệm vật lý, tốc độ lặp lại sẽ bị giới hạn bởi các định luật vật lý và chuỗi cung ứng. Quan trọng hơn, trong các lĩnh vực như sinh học, hóa học và vật lý, kết quả dự đoán của AI phải được kiểm chứng bằng các thí nghiệm trong thế giới thực, một quá trình bị ràng buộc bởi các định luật vật lý và thời gian, không thể hoàn thành ngay lập tức như mã thuần túy. Vì vậy, dù điểm kỳ dị trong lĩnh vực kỹ thuật số thuần túy có thể sắp đến, nhưng một hệ thống tự cải tiến có thể kiểm soát hoàn toàn thế giới vật lý có thể sẽ cần nhiều thời gian hơn để vượt qua những rào cản này. Tuy nhiên, cả hai đều đồng ý rằng, một khi một hệ thống vượt qua ngưỡng tới hạn đó, nó sẽ không còn là một công cụ thông thường mà là một siêu trí tuệ có khả năng định nghĩa lại ranh giới của khoa học.
Khi bàn về tác động của AI đối với thị trường lao động, dù có những góc nhìn khác nhau, nhưng quan điểm của hai nhà lãnh đạo lại khá tương đồng. Amodei dự đoán rằng trong 1 đến 5 năm tới, một nửa số công việc văn phòng cấp thấp có thể biến mất. Anh ấy cho biết, ngay cả trong nội bộ Anthropic, nhu cầu về nhân viên cấp thấp và trung cấp cũng đang giảm. Mặc dù thị trường lao động có khả năng thích ứng (như sự chuyển đổi từ nông nghiệp sang công nghiệp), nhưng tốc độ tăng trưởng theo cấp số nhân của công nghệ lần này sẽ vượt quá khả năng thích ứng của xã hội, điều này có thể dẫn đến một cuộc khủng hoảng chưa từng có. Amodei nhấn mạnh sự khác biệt lần này nằm ở tốc độ. Khi sự tăng trưởng theo cấp số nhân của công nghệ vượt qua tốc độ thích ứng của xã hội loài người, mô hình kinh tế cũ sẽ hoàn toàn sụp đổ. Chúng ta có thể đối mặt với một AI "mạnh hơn con người về mọi mặt" chỉ trong một hoặc hai năm, khiến thời gian để con người chuyển đổi gần như bằng không.
Hassabis đồng ý rằng các công việc cấp thấp sẽ bị ảnh hưởng trong ngắn hạn, nhưng anh ấy quan tâm nhiều hơn đến những vấn đề triết học dài hạn. Anh ấy cho rằng vấn đề kinh tế có lẽ dễ giải quyết hơn (có thể thông qua các cơ chế phân phối), điều thực sự khiến anh ấy "mất ngủ" là sự mất mát về "ý nghĩa và mục đích". Hassabis chia sẻ, chúng ta không chỉ nhận được tiền lương từ công việc mà còn cả phẩm giá, các mối quan hệ xã hội và cảm giác có mục đích. Anh ấy bi quan cho rằng, khi AI hoàn toàn vượt trội con người về trí tuệ, sự sáng tạo và năng suất, khi trí tuệ mà con người tự hào nhất không còn khan hiếm, con người sẽ không thể định nghĩa được bản thân. Khi AI vượt qua con người về trí thông minh và năng suất, con người sẽ định nghĩa giá trị bản thân như thế nào? Anh ấy khuyên thế hệ trẻ nên thành thạo các công cụ AI, đạt được bước nhảy vọt về năng lực thông qua sự hợp tác giữa người và máy, và tìm kiếm những ý nghĩa cuộc sống mới ngoài lợi ích kinh tế, chẳng hạn như nghệ thuật hay khám phá vũ trụ.
Cuối cùng, khi được hỏi về những điều đáng chú ý nhất trong lĩnh vực AI, Hassabis cho rằng các công nghệ như mô hình thế giới (world models) và học liên tục (continual learning) rất đáng để quan tâm. Anh ấy tin rằng một khi những công nghệ này phát triển trưởng thành, ngành công nghiệp trí tuệ vật thể (embodied intelligence) sẽ bùng nổ. Amodei thì cho rằng chúng ta nên tập trung vào vấn đề AI tự xây dựng AI. Anh ấy tin rằng hướng phát triển này sẽ quyết định liệu chúng ta còn cần bao nhiêu năm nữa để đạt đến AGI.
Cuộc trò chuyện này, dù chỉ là một phần nhỏ, đã mở ra nhiều suy nghĩ về tương lai của nhân loại trong kỷ nguyên AI. Có lẽ, như lời của người dẫn chương trình, chúng ta đều mong muốn các nhà khoa học sẽ dành thêm một chút thời gian để phát triển những công nghệ này, để xã hội có thể thích nghi tốt hơn.
Amodei, với sự lạc quan thường thấy, dự đoán rằng đến năm 2026 hoặc 2027, chúng ta sẽ có những mô hình AI đạt đến trình độ của một người đoạt giải Nobel trong hầu hết các lĩnh vực. Lý lẽ cốt lõi của anh ấy nằm ở "chu trình tự cải tiến". Các mô hình AI hiện tại đã rất giỏi trong việc viết mã và nghiên cứu AI, điều này cho phép chúng tự thiết kế ra những mô hình thế hệ tiếp theo mạnh mẽ hơn. Amodei còn tiết lộ, các kỹ sư tại Anthropic đã không còn trực tiếp viết mã nữa mà chuyển sang vai trò "biên tập viên" cho AI. Anh ấy tin rằng sự tăng tốc nghiên cứu và phát triển nhờ AI này sẽ diễn ra nhanh hơn nhiều so với tưởng tượng, thậm chí chỉ trong 6 đến 12 tháng tới, AI có thể hoàn thành phần lớn công việc của một kỹ sư phần mềm từ đầu đến cuối.
Trong khi đó, Hassabis đồng ý rằng tiến bộ trong các lĩnh vực có kết quả có thể kiểm chứng được như lập trình hay toán học là đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, anh ấy nhấn mạnh sự phức tạp của "khoa học tự nhiên". Hassabis chỉ ra rằng, trong sinh học, hóa học hay vật lý, các dự đoán của AI cần được kiểm chứng thông qua thực nghiệm, điều này tự nhiên làm chậm tốc độ lặp lại. Hơn nữa, anh ấy cho rằng các hệ thống hiện tại vẫn thiếu khả năng "đặt câu hỏi" và xây dựng các lý thuyết hoàn toàn mới – đây mới là đỉnh cao của sự sáng tạo khoa học. Một AGI thực sự không chỉ là một chatbot biết viết mã, nó phải có khả năng khám phá khoa học tự nhiên và giải quyết những vấn đề chưa biết. Dù vậy, Hassabis vẫn giữ vững quan điểm rằng, đến cuối thập kỷ này (trước năm 2030), có 50% khả năng một hệ thống sở hữu tất cả các khả năng nhận thức của con người sẽ xuất hiện.
Một chủ đề công nghệ trọng tâm khác trong cuộc đối thoại là "vòng lặp khép kín" (Closing the Loop), tức là liệu AI có thể tự tiến hóa hoàn toàn mà không cần sự can thiệp của con người hay không. Amodei tỏ ra rất lạc quan về điều này. Anh ấy cho rằng với khả năng viết mã tăng trưởng theo cấp số nhân, vòng lặp khép kín này đang nhanh chóng hình thành ở cấp độ phần mềm và logic. Theo Amodei, sự cần thiết của con người trong chuỗi R&D đang giảm đi, dẫn đến việc chu kỳ lặp lại công nghệ bị rút ngắn cực độ.
Ngược lại, Hassabis lại chỉ ra rằng các quy luật của thế giới vật lý đang kìm hãm công nghệ AI. Anh ấy tin rằng một AGI thực sự phải bao gồm cả AI vật lý và công nghệ robot. Khi liên quan đến sản xuất phần cứng, chip hay các thí nghiệm vật lý, tốc độ lặp lại sẽ bị giới hạn bởi các định luật vật lý và chuỗi cung ứng. Quan trọng hơn, trong các lĩnh vực như sinh học, hóa học và vật lý, kết quả dự đoán của AI phải được kiểm chứng bằng các thí nghiệm trong thế giới thực, một quá trình bị ràng buộc bởi các định luật vật lý và thời gian, không thể hoàn thành ngay lập tức như mã thuần túy. Vì vậy, dù điểm kỳ dị trong lĩnh vực kỹ thuật số thuần túy có thể sắp đến, nhưng một hệ thống tự cải tiến có thể kiểm soát hoàn toàn thế giới vật lý có thể sẽ cần nhiều thời gian hơn để vượt qua những rào cản này. Tuy nhiên, cả hai đều đồng ý rằng, một khi một hệ thống vượt qua ngưỡng tới hạn đó, nó sẽ không còn là một công cụ thông thường mà là một siêu trí tuệ có khả năng định nghĩa lại ranh giới của khoa học.
Khi bàn về tác động của AI đối với thị trường lao động, dù có những góc nhìn khác nhau, nhưng quan điểm của hai nhà lãnh đạo lại khá tương đồng. Amodei dự đoán rằng trong 1 đến 5 năm tới, một nửa số công việc văn phòng cấp thấp có thể biến mất. Anh ấy cho biết, ngay cả trong nội bộ Anthropic, nhu cầu về nhân viên cấp thấp và trung cấp cũng đang giảm. Mặc dù thị trường lao động có khả năng thích ứng (như sự chuyển đổi từ nông nghiệp sang công nghiệp), nhưng tốc độ tăng trưởng theo cấp số nhân của công nghệ lần này sẽ vượt quá khả năng thích ứng của xã hội, điều này có thể dẫn đến một cuộc khủng hoảng chưa từng có. Amodei nhấn mạnh sự khác biệt lần này nằm ở tốc độ. Khi sự tăng trưởng theo cấp số nhân của công nghệ vượt qua tốc độ thích ứng của xã hội loài người, mô hình kinh tế cũ sẽ hoàn toàn sụp đổ. Chúng ta có thể đối mặt với một AI "mạnh hơn con người về mọi mặt" chỉ trong một hoặc hai năm, khiến thời gian để con người chuyển đổi gần như bằng không.
Hassabis đồng ý rằng các công việc cấp thấp sẽ bị ảnh hưởng trong ngắn hạn, nhưng anh ấy quan tâm nhiều hơn đến những vấn đề triết học dài hạn. Anh ấy cho rằng vấn đề kinh tế có lẽ dễ giải quyết hơn (có thể thông qua các cơ chế phân phối), điều thực sự khiến anh ấy "mất ngủ" là sự mất mát về "ý nghĩa và mục đích". Hassabis chia sẻ, chúng ta không chỉ nhận được tiền lương từ công việc mà còn cả phẩm giá, các mối quan hệ xã hội và cảm giác có mục đích. Anh ấy bi quan cho rằng, khi AI hoàn toàn vượt trội con người về trí tuệ, sự sáng tạo và năng suất, khi trí tuệ mà con người tự hào nhất không còn khan hiếm, con người sẽ không thể định nghĩa được bản thân. Khi AI vượt qua con người về trí thông minh và năng suất, con người sẽ định nghĩa giá trị bản thân như thế nào? Anh ấy khuyên thế hệ trẻ nên thành thạo các công cụ AI, đạt được bước nhảy vọt về năng lực thông qua sự hợp tác giữa người và máy, và tìm kiếm những ý nghĩa cuộc sống mới ngoài lợi ích kinh tế, chẳng hạn như nghệ thuật hay khám phá vũ trụ.
Cuối cùng, khi được hỏi về những điều đáng chú ý nhất trong lĩnh vực AI, Hassabis cho rằng các công nghệ như mô hình thế giới (world models) và học liên tục (continual learning) rất đáng để quan tâm. Anh ấy tin rằng một khi những công nghệ này phát triển trưởng thành, ngành công nghiệp trí tuệ vật thể (embodied intelligence) sẽ bùng nổ. Amodei thì cho rằng chúng ta nên tập trung vào vấn đề AI tự xây dựng AI. Anh ấy tin rằng hướng phát triển này sẽ quyết định liệu chúng ta còn cần bao nhiêu năm nữa để đạt đến AGI.
Cuộc trò chuyện này, dù chỉ là một phần nhỏ, đã mở ra nhiều suy nghĩ về tương lai của nhân loại trong kỷ nguyên AI. Có lẽ, như lời của người dẫn chương trình, chúng ta đều mong muốn các nhà khoa học sẽ dành thêm một chút thời gian để phát triển những công nghệ này, để xã hội có thể thích nghi tốt hơn.
Sửa lần cuối bởi điều hành viên: