Chuyên gia bày tỏ mối lo ngại: Con người đầu tư 130 tỷ USD nhưng lại quên rằng, AI chỉ là "những kẻ vâng dạ trên máy chủ"

[trungthuc]

Quan điểm này đã đi ngược lại so với những gì mà các sáng lập viên công ty về trí tuệ nhân tạo đang muốn khẳng định.

Số liệu từ công ty phân tích vốn đầu tư mạo hiểm PitchBook cho thấy nguồn tài trợ cho AI đã đạt 130 tỷ USD trên toàn cầu vào năm 2024. Các nhân vật sáng lập công ty AI thường đưa ra những lời tuyên bố hùng hồn về tiềm năng của kỹ nghệ mới mẽ này, đặc biệt là trong lĩnh vực khoa học kỹ thuật. Tuy nhiên, ông Thomas Wolf, người đồng sáng lập kiêm giám đốc khoa học của Hugging Face, lại có quan điểm thận trọng hơn.

Trong một bài viết đăng trên mạng xã hội X, ông Wolf bày tỏ sự lo ngại AI sẽ trở thành "những kẻ chỉ biết vâng dạ trên máy chủ" nếu không có bước đột phá mới trong nghiên cứu. Ông cho rằng, mô hình phát minh ra AI hiện tại sẽ không tạo ra được AI có khả năng giải quyết vấn đề một cách sáng tạo, vượt ra ngoài khuôn khổ, kiểu giải quyết vấn đề để tranh giành giải Nobel.

Wolf phản đối quan điểm của CEO OpenAI, Sam Altman, người đã từng tuyên bố trong một bài phát biểu đầu năm nay rằng, AI "siêu thông minh" có thể "thúc đẩy mạnh mẽ các khám phá khoa học". Tương tự như vậy, CEO Anthropic, Dario Amodei, cũng dự đoán rằng, AI có thể giúp bào chế ra phương cách chữa trị tốt cho hầu hết các loại bệnh ung thư. Vấn đề mà ông Wolf trông thấy ở AI hiện nay, và cả hướng đi của kỹ thuật này trong tương lai, là nó không tạo ra bất cứ kiến thức mới nào bằng cách cho thu thập, kết nối lại các sự kiện vốn không có liên quan. Ông còn lập luận rằng, ngay cả khi có hầu hết internet theo ý mình, phần lớn AI hiện nay chủ yếu chỉ lấp đầy những khoảng trống trong phạm vi những gì mà con người đã từng biết qua.

Thomas Wolf. (Ảnh: The Star)

Một số chuyên gia về AI, bao gồm cả cựu kỹ sư Google François Chollet, cũng bày tỏ quan điểm tương tự. Họ cho rằng, mặc dù AI có khả năng ghi nhớ các mẫu lý luận, nhưng không chắc nó có thể tạo ra "lý luận mới" dựa trên các tình huống mới lạ. Ông Wolf cho rằng các phòng thí nghiệm mà AI đang thiết kế ra những thứ về nguyên tắc chỉ là "những sinh viên rất ngoan ngoãn" chứ không phải là những chuyên gia đột phá về khoa học theo bất cứ ý nghĩa nào của cụm từ này. AI ngày nay không được khuyến khích để đặt câu hỏi và đề xuất những ý tưởng có khả năng đi ngược lại số liệu được huấn luyện của nó, điều này sẽ giới hạn nó trong việc trả lời ra ngoài các câu hỏi đã biết.

CEO Amodei từng dự đoán rằng AI tối tân sẽ mang đến một "thế kỷ 21 được nén", nơi mà hàng thập kỷ các tiến bộ khoa học nay có thể xảy ra chỉ trong vài năm. Thế nhưng, người đồng sáng lập Hugging Face lại không cho là như vậy: "Tôi e rằng AI sẽ không mang lại cho chúng ta một 'thế kỷ 21 được nén'". Ông lập luận rằng, các hệ thống AI hiện tại chỉ có nhiều khả năng tạo ra "một quốc gia của những kẻ a dua trên máy chủ" hơn là "quốc gia của những thiên tài" mà Amodei hình dung ra.

Cần phải có cách làm khác so với trước trước đây

"Để tạo ra một Einstein trong trung tâm số liệu, chúng ta không chỉ cần một hệ thống biết tất cả các câu trả lời mà là một hệ thống có thể đặt ra những câu hỏi mà chưa ai nghĩ đến hoặc dám hỏi", ông Wolf nói. "Một hệ thống có thể viết 'Điều gì sẽ xảy ra nếu mọi người đều sai về điều này?' khi tất cả sách giáo khoa, chuyên gia và kiến thức phổ thông đều có gợi ý khác đi".
Wolf cho rằng "cuộc khủng hoảng đánh giá" trong AI là một phần trong nguyên nhân dẫn đến tình trạng đáng thất vọng này. Ông chỉ ra các tiêu chuẩn thường được sử dụng để đo lường sự cải tiến của hệ thống AI, hầu hết bao gồm các "câu hỏi có câu trả lời rõ ràng, hiển nhiên và có kết thúc".

(Minh họa)

Giải pháp mà ông Wolf đề xuất là ngành kỹ nghệ AI nên "chuyển sang thước đo kiến thức và lý luận". Thước đo này có khả năng làm sáng tỏ liệu AI có thể thực hiệnra "các phương pháp đối chứng táo bạo", đưa ra các đề xuất chung dựa trên "những gợi ý nhỏ" và đặt ra "những câu hỏi không rõ ràng dẫn đến các hướng nghiên cứu mới hay không"?. Wolf thừa nhận rằng vấn đề ở đây là tìm ra thước đo này sẽ như thế nào. Nhưng ông cho rằng nỗ lực này rất đáng giá. "Khía cạnh quan trọng nhất của khoa học là kỹ năng đặt ra đúng câu hỏi và thách thức ngay cả những gì mình đã học", Wolf nói. "Chúng ta không cần một học sinh AI điểm A+ có thể trả lời mọi câu hỏi bằng kiến thức chung. Chúng ta cần một học sinh điểm B, người nhìn thấy và đặt câu hỏi về những gì mọi người khác đã bị bỏ lỡ".