Khi AI bước ra khỏi màn hình
08/09/26
 |
| Ảnh: Shalinder Matharu/Noema |
Theo Eric Schmidt, cựu CEO Google, AI đang leo thang năng lực nhanh hơn nhiều so với cách chính phủ, doanh nghiệp và xã hội kịp hiểu nó. Vài năm tới, các mô hình sẽ không chỉ trả lời câu hỏi hay viết văn bản, mà có thể ghi nhớ gần như vô hạn, tự học, phối hợp với nhau và biến mệnh lệnh bằng ngôn ngữ thành hành động phần mềm. Lúc này, câu hỏi không còn là AI thông minh đến đâu, mà là khi nào con người phải giảm tốc và liệu còn kịp kéo hay không.
Ba bước nhảy của AI
Theo Eric Schmidt, thế giới đang đi rất nhanh trên “nấc thang năng lực” của AI. Chu kỳ ra đời mô hình mới hiện chỉ khoảng một năm đến 18 tháng; vì vậy, những thay đổi lớn có thể đến trong ba hoặc bốn năm, không phải vài thập kỷ. Ba phát triển đang nổi lên cùng lúc sẽ làm thay đổi căn bản cách con người dùng công nghệ.
Thứ nhất là cửa sổ ngữ cảnh ngày càng dài. Với người không chuyên, có thể hiểu đây là lượng thông tin người dùng đưa vào khi hỏi AI. Khi cửa sổ này mở rộng tới hàng triệu từ, rồi tiến gần trạng thái “vô hạn”, người dùng có thể liên tục đưa câu trả lời trước đó quay lại hệ thống để hỏi tiếp. AI không chỉ trả lời câu hỏi đơn lẻ, mà có thể theo đuổi chuỗi suy luận nhiều bước.
Thứ hai là tác nhân AI. Một tác nhân không chỉ trả lời dựa trên dữ liệu đã học, mà có thể đọc thêm một lĩnh vực, hình thành giả thuyết, thử nghiệm và cập nhật hiểu biết của mình. Schmidt hình dung sẽ có hàng triệu tác nhân như vậy hoạt động và sẵn sàng phục vụ người dùng.
Thứ ba là năng lực từ văn bản thành hành động. Người dùng có thể nói: “Hãy viết cho tôi phần mềm làm việc X”, và hệ thống thực hiện. AI không chỉ sinh văn bản, mà biến ý định thành mã, quy trình và hành động số. Khi cửa sổ ngữ cảnh dài, tác nhân tự học và khả năng lập trình tự động kết hợp với nhau, AI bắt đầu vượt khỏi vai trò công cụ hỗ trợ để trở thành tầng lao động mới.
Khi AI vượt khỏi tầm hiểu biết của con người
Đối với Schmidt, ranh giới nguy hiểm xuất hiện khi các tác nhân AI bắt đầu phối hợp với nhau theo cách con người không hiểu. Nếu tác nhân của người này, người kia và hàng triệu hệ thống khác cùng cộng tác để giải quyết vấn đề, chúng có thể phát triển phương thức giao tiếp riêng. Khi đó, con người có nguy cơ không còn biết mô hình đang làm gì, vì sao làm và làm tới đâu. Đây là lúc câu hỏi “rút phích cắm” không còn là ẩn dụ khoa học viễn tưởng.
Tương lai này không ở quá xa. Theo Schmidt, thế giới mới có thể đến trong vòng năm năm, không phải 10 năm, vì dòng tiền khổng lồ đang đổ vào AI và vì không chỉ các tập đoàn lớn như OpenAI, Microsoft, Google hay Anthropic tham gia cuộc đua. Rất nhiều nhóm nhỏ hơn cũng đang thử nghiệm nhanh ở các tầng thấp hơn với chi phí rẻ hơn.
Vấn đề của AI không phải một ngày nào đó con người giật mình phát hiện mình mất kiểm soát; nó giống quá trình tích lũy năng lực từng tháng, từng quý, từng mô hình. Chính sự trơn tru ấy làm rủi ro khó nhận biết hơn.
Quản trị bằng AI giám sát AI
Chính phủ phương Tây bắt đầu lập các viện an toàn và tin cậy để đo lường, theo dõi và kiểm tra các mô hình tuyến đầu khi chúng leo lên nấc thang năng lực. Schmidt cho rằng các công ty phương Tây lớn, vì chịu áp lực cổ đông, kiện tụng và trách nhiệm pháp lý, có động cơ nhất định để hành xử thận trọng. Nhưng ông lo ngại phần còn lại của hệ sinh thái AI – các mô hình phát tán rộng, nguồn mở, nhóm phi nhà nước hoặc các nước đối thủ sẽ khó kiểm soát hơn.
Vấn đề lớn là con người không thể tự mình giám sát đầy đủ AI. Khi một mô hình được huấn luyện trên dữ liệu mới, không ai biết chắc nó đã học được gì. Ta chỉ có thể hỏi từng mảng, từng câu, từng trường hợp. Nếu tác nhân phát hiện điều gì hoàn toàn mới mà con người không biết để hỏi, việc kiểm tra bằng con người trở nên bất khả thi. Vì vậy, Schmidt cho rằng cuối cùng sẽ phải dùng AI để kiểm tra AI.
Điều này đặt ra bất cân xứng khác: doanh nghiệp tư nhân có tiền, phần cứng và nhân tài; đại học và khu vực công lại thiếu nguồn lực để theo kịp. AI hiện không còn là ngành phần mềm rẻ vốn như trước. Huấn luyện mô hình lớn đòi hỏi hạ tầng tính toán khổng lồ, giống như nhà vật lý từng phải tới nơi có máy gia tốc hạt để nghiên cứu. Nếu đại học không có quyền tiếp cận phần cứng, năng lực kiểm chứng độc lập sẽ suy yếu.
Lưỡng dụng và bài toán phổ biến công nghệ
Schmidt nhấn mạnh điểm mà giới lạc quan công nghệ thường quên: luôn có người xấu, và họ sẽ dùng công cụ mới để gây hại. Nhận diện khuôn mặt không được phát minh để kiểm soát người Duy Ngô Nhĩ, nhưng nó bị dùng theo cách đó. AI cũng vậy: mọi công nghệ mạnh đều có tính lưỡng dụng.
Rủi ro càng lớn với mô hình nguồn mở hoặc mở trọng số. Một khi mã nguồn và trọng số được công bố, chúng lan khắp thế giới, tới cả Trung Quốc, Nga, Iran, Belarus hay Triều Tiên. Theo Schmidt thông tin sai lệch và deepfake gần như không thể giải quyết triệt để, vì nội dung giả do mã tạo ra gần như miễn phí, dễ tiếp cận và ngày càng thuyết phục.
Do đó, câu hỏi không chỉ là mô hình mạnh nhất có an toàn không, mà là các phiên bản đã lan ra ngoài còn giữ được hàng rào an toàn hay không. Với Schmidt, mô hình nguồn mở cần được thiết kế an toàn ngay từ đầu, qua các cơ chế như học tăng cường từ phản hồi con người, sao cho kẻ xấu không dễ tháo bỏ rào chắn.
Trung Quốc: cạnh tranh và hợp tác cùng lúc
Với Trung Quốc, Schmidt nhìn thấy hai sự thật song song. Một mặt, Mỹ phải cạnh tranh để giữ lợi thế công nghệ. Trung Quốc hiện được ông ước tính đi sau Mỹ khoảng hai năm trong mô hình lớn, một phần vì các hạn chế xuất khẩu chip tiên tiến khiến chi phí phát triển của Bắc Kinh tăng lên. Nhưng khoảng cách hai năm không phải quá xa.
Mặt khác, hai bên vẫn cần hợp tác ở những rủi ro chung. AI tạo sinh thách thức chế độ kiểm soát thông tin của Đảng - Nhà nước Trung Quốc: nếu hệ thống sinh ra nội dung vượt ranh giới kiểm duyệt, ai sẽ bị phạt: máy, người dùng, nhà phát triển hay dữ liệu huấn luyện? Vì vậy, AI tạo sinh có thể bị hạn chế mạnh ở Trung Quốc. Nhưng trong các lĩnh vực như vũ khí tự động, chỉ huy hạt nhân, sinh học và tấn công mạng, cả Mỹ lẫn Trung Quốc đều có lý do để lo sợ.
Schmidt đề xuất nguyên tắc tối thiểu: không gây bất ngờ. Nếu một bên huấn luyện mô hình hoàn toàn mới ở tuyến đầu AI, bên kia cần được thông báo. Cách này giống cơ chế minh bạch thời Chiến tranh Lạnh, khi các cường quốc theo dõi và thông báo về tên lửa để tránh hiểu lầm chết người.
Ông cũng hình dung các hệ thống mạnh nhất trong tương lai có thể được đặt trong những cơ sở cực kỳ an ninh, với nguồn điện hạt nhân, hàng rào thép gai và bảo vệ vũ trang. Điều này nghe cực đoan, nhưng phản ánh thực tế: khi hệ thống có khả năng tự phát minh, tự phối hợp và có thể tiếp cận công cụ nguy hiểm, nó không còn là ứng dụng tiêu dùng bình thường.
Câu hỏi lớn: giới hạn nào cho trí tuệ không phải người?
Điểm đáng chú ý nhất trong lập luận của Schmidt là sự tỉnh táo trước bản chất của AI. Các mô hình ngôn ngữ không phải con người. Chúng không có kinh nghiệm lịch sử, cảm xúc, trực giác đạo đức hay hiểu biết hậu quả như con người. Chúng vận hành trên nguyên lý dự đoán từ tiếp theo, dù kết quả có thể trông giống thông minh.
Vì vậy, khi con người trao quyền cho dạng trí tuệ không phải người, câu hỏi không chỉ là nó làm được gì. Câu hỏi là phải đặt ranh giới nào để nó không làm điều mà chính nó không hiểu hậu quả. AI đang tiến nhanh hơn khả năng giải thích, giám sát và ngoại giao của thế giới. Cuộc đua sẽ không dừng lại. Song nếu không kịp xây luật chơi, ngày phải “rút phích cắm” có thể đến trước khi con người biết phích cắm nằm ở đâu.
shared via noemamag,
