Mục tiêu đầy mơ hồ về trí tuệ nhân tạo tổng quát của các ông lớn công nghệ

Ba năm sau khi ChatGPT ra đời, các công ty công nghệ ở Mỹ và Trung Quốc đã đầu tư hàng trăm tỷ USD vào trung tâm dữ liệu, chip và nhân lực để cạnh tranh trong việc xây dựng các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng tinh vi hơn.

Mục tiêu không chỉ dừng lại ở việc tạo ra AI tốt hơn, mà còn hướng tới một công nghệ mạnh mẽ hơn thường được gọi là AGI, tác giả Agnee Ghosh viết trên Bloomberg.

Từng bị xem là một ý tưởng bên lề, AGI – hay trí tuệ nhân tạo tổng quát – giờ đây đã trở thành khẩu hiệu của các phòng thí nghiệm AI hàng đầu. AGI trở thành định hướng lộ trình nghiên cứu, xuất hiện trong tài liệu tiếp thị và thậm chí, cả trong các cuộc tranh luận chính sách, khi một số nhà lập pháp Mỹ và lãnh đạo AI lo ngại về những tác động an ninh quốc gia nếu các quốc gia đạt được cột mốc này.

Tuy nhiên, giữa tất cả sự ồn ào đó, khái niệm AGI thực sự là gì vẫn bị bao phủ trong mớ bòng bong.

Giới học thuật và các lãnh đạo công nghệ bất đồng trong việc định nghĩa AGI, bao gồm việc liệu nên nhấn mạnh giá trị kinh tế đến đâu và AGI có vượt qua năng lực con người hay không. Họ cũng không thống nhất về thời điểm AGI có thể xuất hiện, hoặc liệu công nghệ này có thể được tạo ra hay không, ít nhất là với cấu trúc AI hiện nay.

AGI LÀ GÌ?

Không có định nghĩa duy nhất nào cho “trí tuệ nhân tạo tổng quát”.

Nhà phát triển ChatGPT – OpenAI – định nghĩa AGI là “những hệ thống có khả năng vượt trội hơn con người trong hầu hết các nhiệm vụ mang lại giá trị kinh tế”.

Trong khi đó, Google DeepMind trong một nghiên cứu năm 2023 lại ít tập trung vào khía cạnh kinh tế hơn, mà nhấn mạnh vào tính đa năng, ví dụ như khả năng vượt qua con người trong công việc hữu ích hoặc học kỹ năng mới từ lượng dữ liệu hạn chế.

ARC Prize Foundation, tổ chức phi lợi nhuận đứng sau một tiêu chuẩn đo lường AGI phổ biến, cho rằng “giá trị kinh tế là một thước đo sai về trí thông minh”. Thay vào đó, tổ chức này định nghĩa AGI là “một hệ thống có thể nhanh chóng học được các kỹ năng mới ngoài phạm vi dữ liệu huấn luyện ban đầu”.

Các khái niệm trong lĩnh vực này cũng thay đổi liên tục.

Giám đốc điều hành Anthropic – ông Dario Amodei thích dùng thuật ngữ “AI mạnh mẽ” (powerful AI) thay vì AGI. Người đứng đầu mảng AI của Microsoft, ông Mustafa Suleyman, lại gọi nó là “trí tuệ nhân tạo có năng lực” (artificial capable intelligence).

Gần đây hơn, Meta và OpenAI còn nói tới “siêu trí tuệ” (superintelligence) – một khái niệm giả định về hệ thống còn vượt xa cả AGI và trí tuệ con người.

Năm ngoái, OpenAI đã công bố “lộ trình tiến tới AGI”, gồm năm giai đoạn phát triển AI. Danh sách này bắt đầu với các chatbot (như ChatGPT) – vốn là khởi đầu của làn sóng AI hiện tại – và tiến tới các hệ thống lập luận, các tác nhân có thể hành động thay người dùng. Hai giai đoạn cuối cùng là AI có thể hỗ trợ phát minh sáng chế, và AI có thể thực hiện công việc của cả một tổ chức.

AGI – dù được định nghĩa thế nào – không đồng nghĩa với một thực thể có ý thức hay cảm xúc như con người. Hiện chưa có bằng chứng cho thấy AI có thể phát triển đến mức đó, dù khả năng bắt chước ngôn ngữ con người của công nghệ này đôi khi khiến người dùng có cảm giác như vậy.

Sự mơ hồ trong định nghĩa và thuật ngữ đã dẫn tới những đánh giá trái ngược nhau về tình trạng công nghệ hiện nay. Một số chuyên gia cho rằng AGI vẫn còn nhiều năm, thậm chí hàng thập kỷ nữa mới thành hiện thực, trong khi người khác tin rằng những mô hình hiện tại như GPT, Claude hay Llama đã đạt đến ngưỡng đó.

Từ những năm 1950, các nhà nghiên cứu đã nhiều lần theo đuổi ý tưởng xây dựng AI tổng quát, chẳng hạn như dự án “giải quyết vấn đề tổng quát”. Trước khi ChatGPT ra đời, trọng tâm của ngành này chủ yếu hướng về AI hẹp, tức là những hệ thống được thiết kế để làm tốt một nhiệm vụ cụ thể, như gắn thẻ ảnh hay tóm tắt văn bản.

Khái niệm AGI bắt đầu được chú ý trở lại vào giữa những năm 2000, khi nhà khoa học máy tính Ben Goertzel xuất bản cuốn Artificial General Intelligence năm 2007.

DeepMind cũng đã theo đuổi mục tiêu này từ năm 2010, khi đưa cụm từ “xây dựng trí tuệ nhân tạo tổng quát” ngay trên trang đầu kế hoạch kinh doanh, theo lời đồng sáng lập – ông Shane Legg.

Năm 2021, ông Legg cho rằng có khoảng 50% khả năng đạt được AGI vào năm 2028, và 90% khả năng vào năm 2040 – quan điểm mà ông giữ nguyên từ năm 1999.

VÌ SAO AGI LẠI QUAN TRỌNG?

Một số chuyên gia cho rằng AGI có thể kích hoạt một “vụ nổ trí tuệ” – làn sóng đột phá công nghệ làm thay đổi toàn bộ xã hội và các ngành công nghiệp.

Theo một kịch bản giả định, hệ thống AGI có thể tự cải thiện nhanh chóng, đạt đến trình độ có thể chữa khỏi bệnh tật, tự động hóa nhiều loại công việc hơn và thúc đẩy tiến bộ nhân loại. CEO OpenAI Sam Altman từng viết: “Có thể chỉ trong một thập kỷ nữa, mỗi người trên Trái Đất sẽ có năng lực làm được nhiều hơn cả người có ảnh hưởng nhất hiện nay”.

Một nghiên cứu của RAND cảnh báo, AGI có thể ảnh hưởng sâu rộng đến an ninh quốc gia và trật tự kinh tế toàn cầu, từ giám sát, chiến tranh mạng đến vũ khí tự động.

Báo cáo này đã đưa ra tám kịch bản, từ việc Mỹ dẫn đầu một “liên minh AGI” cho đến viễn cảnh “Lợi thế chuyên chế”, trong đó Trung Quốc nắm quyền kiểm soát công nghệ. Theo RAND, nếu một quốc gia đạt được AGI trước, cán cân kinh tế và quân sự toàn cầu có thể bị đảo lộn.

Tuy nhiên, nhiều chuyên gia vẫn hoài nghi về khả năng đạt được AGI. Một khảo sát công bố tháng 3/2025 bởi AAAI Presidential Panel cho thấy đa số các nhà nghiên cứu đồng ý rằng việc mở rộng quy mô các hệ thống hiện tại là chưa đủ.

Nhà khoa học trưởng của Meta, ông Yann LeCun, nhận định, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày nay “không thể suy nghĩ trước khi hành động, không thể học qua trải nghiệm thực, thiếu trí nhớ dài hạn và khả năng lập kế hoạch phân cấp.”

Một số nhà phê bình khác thì gọi các mô hình hiện tại là “vẹt ngẫu nhiên” (stochastic parrots) – tức là chỉ đơn thuần kết hợp lại các mẫu ngôn ngữ mà không có hiểu biết thực sự. Các nhà khoa học cũng vẫn chưa hiểu đầy đủ cách trí thông minh con người hoạt động, nên việc tái tạo hay vượt qua vẫn còn là ẩn số.

Một nghiên cứu tháng 7/2025 do bà Margaret Mitchell, người phụ trách về vấn đề đạo đức AI tại startup Hugging Face, dẫn đầu cho rằng, sự mơ hồ về AGI đang thổi phồng kỳ vọng và làm sai lệch các tiêu chuẩn đánh giá, khi nguồn vốn chạy theo cơn sốt đầu tư thay vì các ưu tiên nghiên cứu.

Nhóm tác giả khuyến nghị rằng, mọi tuyên bố về AGI nên bị xem xét hoài nghi nếu không đi kèm mục tiêu rõ ràng, thử nghiệm nghiêm ngặt và lợi ích chứng minh được.

CUỘC THEO ĐUỔI AGI ĐANG Ở ĐÂU?

OpenAI đã đặt mục tiêu đạt tới trí tuệ ở cấp độ con người ngay từ khi thành lập năm 2015, với sứ mệnh đảm bảo AGI “mang lại lợi ích cho toàn nhân loại”. Google DeepMind cũng công khai theo đuổi AGI, liên tục công bố các lộ trình và kế hoạch đảm bảo an toàn.

Sau thành công của ChatGPT, các đối thủ nhanh chóng đi theo hướng tương tự.

Đơn cử, Amazon thành lập phòng thí nghiệm AGI tại San Francisco, do một cựu lãnh đạo của OpenAI đứng đầu.

Trong khi đó, Meta ban đầu tuyên bố mục tiêu là tạo ra AGI, sau đó đổi sang hướng “siêu trí tuệ cá nhân”, và AI được xác định là công cụ giúp mỗi cá nhân trở nên mạnh mẽ hơn.

Tại Trung Quốc, Alibaba tuyên bố AGI là “mục tiêu hàng đầu”, trong khi DeepSeek đặt sứ mệnh “giải mã bí ẩn của AGI”, tập trung vào các phương pháp huấn luyện hiệu quả hơn để cạnh tranh với Mỹ.

Và phần lớn các kết quả đến nay vẫn chưa rõ ràng.

Tháng 9/2024, ông Sam Altman nói rằng “những hệ thống hướng tới AGI đang dần xuất hiện”, thậm chí dự đoán “siêu trí tuệ có thể ra đời trong vài nghìn ngày tới”, dù thừa nhận có thể lâu hơn.

Một năm sau, OpenAI vẫn chưa rõ con đường cụ thể. Khi GPT-5 ra mắt tháng 8/2025 với nhiều cải thiện đáng kể khả năng lập trình, viết và mô phỏng lập luận của con người, nhưng nhiều người dùng cho rằng đó chỉ là bước tiến nhỏ, chưa phải bước nhảy vọt.

Ông Altman cũng thừa nhận rằng “chúng tôi vẫn đang thiếu một yếu tố quan trọng để đạt được AGI,” dù chưa rõ yếu tố đó là gì hay liệu có cần thay đổi hoàn toàn kiến trúc AI hiện nay hay không.

Anthropic thì cho rằng “AI mạnh mẽ” có thể xuất hiện vào năm 2026, mô tả giai đoạn sắp tới sẽ giống như “một quốc gia gồm toàn thiên tài trong trung tâm dữ liệu”. Ngược lại, DeepMind thì tin rằng AGI còn ít nhất 5 – 10 năm nữa, và cảnh báo rằng dự đoán ngắn hơn chỉ là do “định nghĩa AGI đang bị làm loãng”.

Dù chatbot và các tác nhân AI đã có bước tiến lớn trong ba năm qua, những mô hình tốt nhất hiện nay vẫn mắc lỗi, bịa thông tin và thất bại trong các bài toán đơn giản mà trẻ em tiểu học có thể làm được, ngay cả khi chúng xử lý được các vấn đề phức tạp hơn.

Hơn nữa, các bài kiểm tra đánh giá có thể gây hiểu nhầm: một hệ thống có thể vượt qua các bài thi tiêu chuẩn nhưng lại lúng túng khi câu hỏi được diễn đạt khác hoặc khi đối mặt với dữ liệu thực tế. DeepMind nhấn mạnh rằng AGI thực sự phải hoạt động ổn định trong mọi điều kiện đa dạng của thế giới thực.