Chuyên gia nghiên cứu tại Viện Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo, Đại học Quốc gia Hàn Quốc
Liệu Astra của OpenAI có phải là AGI (Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát) hay không? AGI có thể cách mạng hóa kinh doanh và đưa nền kinh tế lên một tầm cao mới không? AGI thực sự là gì? Trí tuệ của con người là gì?
Trí tuệ của con người không chỉ định nghĩa vấn đề mà còn giải quyết nó. AGI có khả năng giải quyết các vấn đề được đưa ra. Hiện tại, AGI có thể tìm ra giải pháp mà không cần kiến thức trong những môi trường lạ lẫm mà nó chưa từng trải nghiệm, miễn là nó hoạt động trong môi trường số. Tuy nhiên, do chưa hiểu rõ thế giới vật lý, AGI không thể can thiệp hiệu quả vào các vấn đề trong môi trường thực.
Con người có thể hoạt động với công suất 20 watt để bật một bóng đèn, trong khi AGI hiện tại cần hàng trăm megawatt năng lượng và các hệ thống lớn. Con người, do giới hạn năng lượng, không tính toán mọi khả năng mà thay vào đó, dựa vào kinh nghiệm và trực giác để đưa ra quyết định. Ngược lại, AGI có thể lặp đi lặp lại hàng chục nghìn lần trong vài ngày để tìm ra các giải pháp tối ưu mà nhân loại chưa từng nghĩ đến.
Kết quả cuối cùng chỉ có con người chịu trách nhiệm. Các tác nhân được trang bị AGI có thể giao tiếp hiệu quả bằng ngôn ngữ Neuralese được mã hóa dưới dạng vector, nhưng con người lại giao tiếp bằng cách phát minh ra những câu chuyện hư cấu không nhìn thấy được, mặc dù không hiệu quả nhưng lại mang tính đồng cảm. Để kiểm soát AGI, việc có được công nghệ giải mã chính xác trong khi tránh các cản trở là điều cần thiết. Dù việc định nghĩa trí tuệ của AGI và con người không dễ dàng, nhưng sự khác biệt giữa chúng có thể được giải thích rõ ràng.
Có thể phủ nhận rằng Astra không phải là AGI không? Khả năng nhận diện chính xác trên hệ điều hành và trình duyệt web mà con người sử dụng hàng ngày đạt 92,7%, trong khi khả năng hoàn thành nhiệm vụ phức tạp yêu cầu thao tác chuột và bàn phím trong kiểm tra điều khiển hệ điều hành (OSWorld 2.0) ghi nhận trung bình 72,6% trong vòng 40 phút.
Các mô hình AI khác thực hiện nhiệm vụ với tỷ lệ khoảng 60-70% trong vòng 75 phút. Con người cũng nằm trong khoảng 72,3%. Đây là kết quả từ các bước lặp lại trong quá trình suy luận cho đến khi giải quyết vấn đề bằng cơ chế hiệu quả của Astra. Trong bài kiểm tra suy luận cấp tiến sĩ (GPQA Diamond), Astra đạt tỷ lệ thành công khoảng 96%. Các mô hình AI khác gặp phải hiện tượng ảo giác trong khoảng 70-90%, trong khi các chuyên gia cấp tiến sĩ trong lĩnh vực của họ chỉ đạt trung bình 65-74%.
Trong bài kiểm tra giải quyết vấn đề trong môi trường lạ mà không có kiến thức trước (ARC-AGI), Astra lần đầu tiên đạt 99,9%. Các mô hình AI khác vẫn mắc kẹt trong khoảng 30-40% trong nhiều năm, trong khi con người đạt trung bình 48%.
Liệu có thể kiếm tiền từ AGI không? Liệu AGI có thể giúp quốc gia phát triển bền vững? Chúng ta có thể tiếp tục chứng kiến một thời kỳ mà doanh thu tăng lên khi con người được tuyển dụng liên tục và hệ thống được cải thiện không? Hay chúng ta nên đặt câu hỏi về những lĩnh vực mà không cần sức mạnh tính toán của AGI? Có phải là khả năng đặt câu hỏi, quản lý đa tác nhân và khả năng xác minh kết quả của AGI?
Nếu việc sử dụng suy luận tự chủ của AGI trở thành xu hướng, thì sức cạnh tranh không nằm ở việc bán phần mềm hay chi phí nhân công mà là khả năng giải quyết vấn đề. Điều này có thể dẫn đến sự chuyển mình nhanh chóng sang mô hình AaaS (Agent-as-a-Service) cho các sản phẩm mà các tác nhân đã hoàn thành. Nếu không phá vỡ công thức mô hình doanh thu hiện tại, liệu tương lai có còn tồn tại?
Có phải việc cung cấp dịch vụ chủ động cho một khách hàng duy nhất, thu thập dữ liệu địa phương một cách kín đáo và tăng cường khả năng kiểm soát AGI (Alignment) là cách tạo ra lợi thế cạnh tranh? Chúng ta đang sống trong thời đại mà việc thách thức những vấn đề khó khăn của nhân loại từng giây một và từ bỏ những phương pháp làm việc truyền thống trở thành điều bình thường.
Có lẽ chúng ta cần kết hợp AGI vào sản xuất và dịch vụ một cách toàn diện, kết hợp các tác nhân bị giam giữ trong không gian số với robotics để mở rộng thành AI vật lý (Physical AI), và xây dựng cơ sở hạ tầng gigawatt để hỗ trợ điều này. Liệu chúng ta có thể sống cuộc sống mà mình mong muốn nếu thiết lập một hệ thống đào tạo các nhà thiết kế mô hình có khả năng khám phá những con đường không có câu trả lời, thay vì chỉ tìm kiếm câu trả lời nhanh chóng?
* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.
Na Seon Hye
hisunny20@ajunews.com
© Bản quyền thuộc về Thời báo Kinh tế AJU & www.ajunews.com: Việc sử dụng các nội dung đăng tải trên vietnam. kyungjeilbo.com phải có sự đồng ý bằng văn bản của Aju News Corporation.