Hãy tưởng tượng một AI không chỉ trả lời các câu hỏi như ChatGPT mà còn có thể pha cà phê buổi sáng, rửa bát và chăm sóc cha mẹ già của bạn khi bạn đi làm.

Đó là tương lai được The Jetsons hình dung lần đầu tiên vào năm 1962 và nhờ sự phát triển của AI, cuối cùng nó có vẻ khả thi trong thập kỷ tới.

Nhưng những tác động còn vượt xa một Jarvis trong nhà. Đó là lý do tại sao những người khổng lồ công nghệ như Giám đốc điều hành Meta Mark Zuckerberg muốn đưa AI lên một tầm cao mới. Tháng trước, anh ấy nói với The Verge mục tiêu mới của anh ấy là xây dựng trí tuệ nhân tạo tổng hợp , hay AGI. Điều đó đặt anh ấy ngang hàng với OpenAI của nhà sản xuất ChatGPT và DeepMind của Google.

Trong khi Zuckerberg muốn AGI được tích hợp vào các sản phẩm để kết nối hơn nữa với người dùng thì OpenAI và DeepMind đã nói về tiềm năng của AGI trong việc mang lại lợi ích cho nhân loại. Bất kể động cơ của họ là gì, đó là một bước nhảy vọt so với tình trạng hiện tại của AI, vốn bị thống trị bởi AI và chatbot . Những người sau này cho đến nay đã khiến chúng ta choáng ngợp với kỹ năng viết, khả năng sáng tạo và những câu trả lời dường như vô tận (ngay cả khi câu trả lời của họ không phải lúc nào cũng chính xác).

Không có định nghĩa tiêu chuẩn nào cho AGI, điều này để ngỏ rất nhiều cách giải thích và quan điểm. Nhưng có thể nói rằng AGI gần với trí thông minh giống con người hơn và bao gồm nhiều kỹ năng hơn hầu hết các AI hiện có. Và nó sẽ có tác động sâu sắc đến chúng ta.

Nhưng nó còn một chặng đường dài trước khi mô phỏng hoàn toàn bộ não con người – chưa kể đến khả năng tự đưa ra quyết định. Và do đó, trạng thái hiện tại của AGI có thể được mô tả tốt nhất như con mèo AI của Schrodinger : Nó đồng thời giống và không giống con người.

Nếu bạn đang thắc mắc điều gì đang xảy ra với AGI thì phần giải thích này là dành cho bạn. Đây là những gì bạn cần biết.

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Hãy bắt đầu với thuật ngữ chúng ta đã nghe nhiều trong năm qua: trí tuệ nhân tạo. Đó là một nhánh của khoa học máy tính  mô phỏng các khía cạnh của trí thông minh con người trong máy móc .

Theo Mark Riedl, giáo sư tại Trường Điện toán Tương tác Georgia Tech và phó giám đốc của Trung tâm Học máy Công nghệ Georgia, AI là “việc theo đuổi các thuật toán và hệ thống mô phỏng các hành vi mà chúng tôi cho là cần có trí thông minh”.

Điều đó bao gồm các nhiệm vụ cụ thể như lái ô tô, lên kế hoạch cho bữa tiệc sinh nhật hoặc viết mã – những công việc ngày nay đã được thực hiện ở một mức độ nào đó bởi ô tô tự lái và các tính năng hỗ trợ lái xe khiêm tốn hơn hoặc bởi các trợ lý như ChatGPT nếu bạn cho phép. lời nhắc.

Riedl nói thêm: “Đây là những điều mà chúng tôi nghĩ rằng con người vượt trội và đòi hỏi khả năng nhận thức”. “Vì vậy, bất kỳ hệ thống nào mô phỏng các loại hành vi đó hoặc tự động hóa các loại nhiệm vụ đó đều có thể được coi là trí tuệ nhân tạo.”

Khi một AI có thể thực hiện rất tốt một nhiệm vụ duy nhất – chẳng hạn như chơi cờ – thì đó được coi là trí thông minh hạn hẹp. Watson của IBM, AI trả lời câu hỏi đã chiến thắng Jeopardy vào năm 2011 , có lẽ là ví dụ nổi tiếng nhất. Deep Blue, một AI khác của IBM, là người chơi cờ vua điêu luyện đã đánh bại kiện tướng Garry Kasparov vào năm 1997 .

Nhưng vấn đề về trí thông minh hạn hẹp là nó chỉ có thể làm được một việc đó.

Chirag Shah, giáo sư tại Đại học Washington, cho biết: “Nó sẽ không thể chơi gôn và sẽ không thể lái ô tô”. Nhưng Watson và Deep Blue có thể lần lượt đánh bại bạn ở trò Jeopardy và cờ vua.

Trí tuệ nhân tạo tổng hợp là gì?

Mặt khác, trí tuệ nhân tạo nói chung rộng hơn và khó xác định hơn.

AGI có nghĩa là một cỗ máy có thể làm nhiều việc mà con người làm – hoặc có thể là tất cả những việc chúng ta làm. Cái đó tùy vào bạn hỏi ai.

Con người là trí thông minh tổng quát tối cao vì chúng ta có khả năng làm rất nhiều việc: nói chuyện, lái xe, giải quyết vấn đề, viết và hơn thế nữa.

Về mặt lý thuyết, AGI sẽ có thể thực hiện những nhiệm vụ này giống như những gì Georgios-Alex Dimakis, giáo sư kỹ thuật tại Đại học Texas, gọi là “con người cực kỳ thông minh”.

Nhưng ngoài khả năng sánh ngang với trình độ của con người, không có sự đồng thuận nào về những thành tựu nào xứng đáng được gắn mác. Đối với một số người, khả năng thực hiện một nhiệm vụ cũng như một con người tự nó là một dấu hiệu của AGI. Đối với những người khác, AGI sẽ chỉ tồn tại khi nó có thể làm được mọi thứ con người có thể làm bằng trí óc của mình. Và có những người tin rằng nó ở đâu đó ở giữa.

Zuckerberg đã minh họa tính trôi chảy này trong cuộc phỏng vấn với The Verge. Ông nói: “Bạn có thể tranh luận xem liệu trí thông minh nói chung có giống với trí thông minh ở cấp độ con người hay nó giống như trí thông minh cộng với con người, hay nó là một loại trí tuệ siêu việt nào đó trong tương lai xa”. “Nhưng đối với tôi, phần quan trọng thực sự là bề rộng của nó, đó là trí thông minh có tất cả những khả năng khác nhau mà bạn phải có khả năng suy luận và có trực giác.”

Nhưng điều quan trọng là AGI rộng ở AI hẹp.

Trí tuệ nhân tạo tổng hợp còn bao xa?

Dòng thời gian cho AGI cũng đang được tranh luận.

Một số người nói nó đã ở đây hoặc đóng cửa. Những người khác nói rằng điều đó có thể không bao giờ xảy ra. Vẫn còn nhiều người đưa ra ước tính là từ 5 đến 10 năm – Giám đốc điều hành DeepMind, Demis Hassabis cũng ở trong phe này – trong khi những người khác cho rằng sẽ mất nhiều thập kỷ.

“Quan điểm cá nhân của tôi là không, nó không tồn tại,” Shah nói.

Ông chỉ vào một bài báo nghiên cứu tháng 3 năm 2023 của Microsoft, trong đó đề cập đến “tia lửa của AGI”. Các nhà nghiên cứu cho biết một số cuộc trò chuyện với các mô hình ngôn ngữ lớn gần đây như GPT-4 đang “bắt đầu cho thấy rằng nó thực sự hiểu mọi thứ theo cách sâu sắc hơn là chỉ trả lời các câu hỏi”, Shah nói.

Điều đó có nghĩa là “bạn thực sự có thể trò chuyện tự do với nó giống như với con người”, ông nói thêm. Hơn nữa, các phiên bản chatbot mới nhất như Gemini và ChatGPT của Google có khả năng đáp ứng các truy vấn phức tạp hơn.

Khả năng này thực sự hướng tới AGI, nếu bạn chấp nhận định nghĩa lỏng lẻo hơn.

LLM là một loại AI, được cung cấp nội dung như sách và tin tức để trước tiên hiểu và sau đó tạo văn bản đầu ra của riêng chúng. LLM đứng đằng sau tất cả các chatbot AI tổng hợp mà chúng ta biết (và yêu thích?), như ChatGPT , Gemini, Microsoft Bing và Claude.ai . 

Điều thú vị về LLM là chúng không bị giới hạn ở một nhiệm vụ cụ thể. Họ có thể viết thơ, lên kế hoạch cho kỳ nghỉ và thậm chí vượt qua kỳ thi sát hạch, nghĩa là họ có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ, một dấu hiệu khác của AGI.

Sau đó, một lần nữa, họ vẫn dễ bị ảo giác , xảy ra khi LLM tạo ra kết quả đầu ra không chính xác hoặc phi logic. Họ cũng có thể mắc phải những lỗi suy luận và cả tin – thậm chí còn đưa ra những câu trả lời khác nhau cho cùng một câu hỏi.

Do đó, có sự tương đồng với con mèo của Schrodinger, con mèo trong thí nghiệm tưởng tượng đồng thời chết và sống cho đến khi có người mở chiếc hộp đựng nó ra để kiểm tra.

Trí tuệ nhân tạo nói chung sẽ ảnh hưởng đến chúng ta như thế nào?

Đây có lẽ là câu hỏi trị giá 100.000 đô la – và một câu hỏi khác khó trả lời dứt khoát. 

Nếu một AGI học cách thực hiện nhiều nhiệm vụ gia đình, cuối cùng chúng ta cũng có thể có khoảnh khắc Jetsons. Ngoài ra còn có tiềm năng về những trợ lý tại nhà, những người hiểu bạn như một người bạn hoặc thành viên gia đình và có thể chăm sóc bạn, điều mà Shah cho rằng có tiềm năng rất lớn trong việc chăm sóc người cao tuổi.

Và AGI sẽ tiếp tục tác động đến thị trường việc làm khi nó ngày càng có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ hơn. Điều đó có nghĩa là sẽ có nhiều việc làm hiện tại gặp rủi ro hơn, nhưng tin tốt là việc làm mới sẽ được tạo ra và cơ hội vẫn còn.

Trí tuệ nhân tạo tổng hợp liệu có khiến chúng ta lạc hậu?

Câu trả lời ngắn gọn là không.

Đối với những người mới bắt đầu, khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ, như AGI sẽ làm, không ngụ ý ý thức hay ý chí tự chủ. Và ngay cả khi AI có quyền tự quyết, số bước cần thiết để quyết định xóa sổ loài người và sau đó đạt được tiến bộ hướng tới mục tiêu đó là quá nhiều để có thể thực hiện được trên thực tế.

Riedl nói: “Có rất nhiều điều tôi muốn nói không phải là bằng chứng hay bằng chứng chắc chắn, nhưng đang chống lại câu chuyện đó [về việc một ngày nào đó robot sẽ giết tất cả chúng ta]”.

Ông cũng chỉ ra vấn đề lập kế hoạch, mà ông định nghĩa là “suy nghĩ trước về tương lai của chính mình để quyết định xem phải làm gì để giải quyết một vấn đề mà trước đây bạn chưa từng giải quyết được.”

LLM được đào tạo về dữ liệu lịch sử và rất giỏi sử dụng thông tin cũ như hành trình để giải quyết các vấn đề mới, chẳng hạn như cách lên kế hoạch cho một kỳ nghỉ.

Nhưng những vấn đề khác đòi hỏi phải suy nghĩ về tương lai.

“Làm thế nào một hệ thống AI có thể suy nghĩ trước và lên kế hoạch loại bỏ đối thủ của mình khi không có thông tin lịch sử nào về điều đó từng xảy ra?” Riedl hỏi. “Bạn sẽ cần… lập kế hoạch và nhìn về phía trước cũng như những giả thuyết chưa tồn tại… có một lỗ đen lớn về những khả năng mà con người có thể làm được nhưng AI thực sự rất tệ.”

Dimakis cũng tin rằng robot có tri giác giết chết tất cả chúng ta có “khả năng rất thấp”.

Rủi ro lớn hơn nhiều là công nghệ này cuối cùng sẽ bị đóng cửa trong một hoặc hai công ty công nghệ lớn thay vì mở cửa như ở các trường đại học.

“Việc có sự độc quyền hoặc độc quyền nhóm của một hoặc hai công ty là những công ty duy nhất có các hệ thống AI mới này sẽ rất có hại cho nền kinh tế vì bạn sẽ có sự tập trung rất lớn về công nghệ được xây dựng dựa trên các mô hình nền tảng AI này, ” Dimakis nói. “Và đối với tôi đó là một trong những rủi ro lớn nhất cần xem xét trước mắt.”

Siêu trí tuệ nhân tạo là gì?

Không nên nhầm lẫn AGI với siêu trí tuệ nhân tạo, vốn là AI có khả năng tự đưa ra quyết định. Nói cách khác, nó có tính tự nhận thức hoặc có tri giác. Đây là AI mà nhiều người lo sợ hiện nay.

Shah nói: “Bạn có thể nghĩ về bất kỳ câu chuyện và bộ phim khoa học viễn tưởng nào trong đó bạn có robot và chúng có AI đang lên kế hoạch và suy nghĩ theo cách riêng của chúng”. “Họ có thể làm mọi việc mà không cần chỉ đạo và có thể tự mình kiểm soát hoàn toàn mà không cần bất kỳ sự giám sát nào.”

Nhưng tin tốt là ASI ở xa hơn AGI rất nhiều. Và do đó, cần có thời gian để thực hiện các rào chắn và hướng dẫn – hoặc cản trở – sự phát triển của nó.

Trí tuệ nhân tạo nói chung sẽ mang lại lợi ích cho nhân loại?

Nói như vậy, Thorsten Joachims, giáo sư khoa học máy tính tại Cornell, tin rằng chúng ta sẽ giữ các hệ thống AI ở tiêu chuẩn cao hơn chúng ta tự đặt ra – và điều này cuối cùng có thể giúp chúng ta giải quyết một số thiếu sót của xã hội.

Ví dụ, con người phạm tội.

Ông nói: “Chúng tôi sẽ không bao giờ chịu đựng được nếu hệ thống AI làm được điều đó”.

Joachims cũng chỉ ra việc ra quyết định, đặc biệt là tại tòa án. Ngay cả những chuyên gia có trình độ học vấn cao và giàu kinh nghiệm như thẩm phán cũng đưa ra những bản án rất khác nhau cho những vụ án tương tự.

Anh ấy tin rằng chúng tôi cũng sẽ không chấp nhận sự thiếu nhất quán này trong AI. Những tiêu chuẩn cao hơn này sẽ cho biết cách xây dựng các hệ thống AI – và cuối cùng, chúng thậm chí có thể trông không giống con người chút nào.

Trên thực tế, AGI cuối cùng có thể giúp chúng ta giải quyết các vấn đề mà chúng ta đã phải vật lộn từ lâu, chẳng hạn như chữa khỏi bệnh ung thư. Và ngay cả khi đó là điều duy nhất mà một AI cụ thể có thể làm thì chỉ điều đó thôi cũng đã mang tính cách mạng.

Adam nói: “Có lẽ nó không thể vượt qua bài kiểm tra Turing” – một phương pháp tiêu chuẩn để đánh giá khả năng vượt qua của máy tính như con người – “vì vậy có thể chúng tôi thậm chí sẽ không coi nó là thông minh theo bất kỳ cách nào, nhưng chắc chắn nó sẽ cứu được hàng tỷ mạng sống”. Klivans, giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Texas và là giám đốc Viện AI về nền tảng học máy của Quỹ khoa học quốc gia. “Thật không thể tin được.”

Nói cách khác, AI có thể giúp chúng ta giải quyết vấn đề mà không cần bắt chước hoàn toàn trí thông minh của con người.

Dimakis nói: “Đây không hẳn là AGI theo nghĩa là chúng làm những gì con người làm, mà đúng hơn là chúng tăng cường nhân loại theo những cách rất hữu ích”. “Đây không phải là những gì con người có thể làm mà là tạo ra các công cụ AI mới nhằm cải thiện tình trạng của con người.”