Hóa ra khi những mô hình AI thông minh nhất "suy nghĩ", chúng có thể đang diễn ra một cuộc tranh luận nội bộ sôi nổi

Một nghiên cứu mới đầy thú vị từ các nhà khoa học tại Google đã làm đảo lộn hiểu biết truyền thống của chúng ta về trí tuệ nhân tạo. Nghiên cứu cho thấy các mô hình lập luận tiên tiến – cụ thể là DeepSeek-R1 và QwQ-32B của Alibaba – không chỉ xử lý thông tin một cách tuần tự và logic thuần túy. Thay vào đó, chúng hoạt động một cách đáng ngạc nhiên như một nhóm người đang cùng nhau giải quyết một vấn đề hóc búa.
Bài báo, được công bố trên arXiv với tiêu đề gợi mở Reasoning Models Generate Societies of Thought (tạm dịch: Các Mô hình Lập luận Tạo ra Các Xã hội Tư duy), đưa ra giả thuyết rằng những mô hình này không chỉ đơn thuần tính toán; chúng ngầm mô phỏng một tương tác “đa tác tử”. Hãy tưởng tượng một phòng họp với đầy các chuyên gia đưa ra ý tưởng, thách thức các giả định của nhau và xem xét vấn đề từ nhiều góc độ khác nhau trước khi cùng đi đến một kết luận chung. Về bản chất, đó chính xác là những gì đang xảy ra bên trong đoạn mã. Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng các mô hình này thể hiện “sự đa dạng quan điểm”, tức là chúng tự tạo ra các quan điểm trái chiều và làm việc để giải quyết chúng một cách nội bộ, giống như một nhóm đồng nghiệp tranh luận để tìm ra giải pháp tối ưu.
Trong nhiều năm, giả định thống trị ở Thung lũng Silicon là việc làm AI thông minh hơn chỉ đơn giản là làm cho nó lớn hơn: cung cấp nhiều dữ liệu hơn và đổ thêm nhiều sức mạnh tính toán thô vào bài toán. Nhưng nghiên cứu này đã hoàn toàn thay đổi quan điểm đó. Nó gợi ý rằng cấu trúc của quá trình tư duy cũng quan trọng không kém so với quy mô.

Những mô hình này hiệu quả vì chúng tổ chức các quy trình nội bộ để cho phép “sự chuyển dịch quan điểm”. Nó giống như có một “người đóng vai trò phản biện” cố hữu bên trong, buộc AI phải kiểm tra lại chính công việc của nó, đặt các câu hỏi làm rõ và khám phá các phương án thay thế trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng.
Đối với người dùng hàng ngày, sự thay đổi này là rất lớn. Tất cả chúng ta đều từng trải nghiệm AI đưa ra những câu trả lời trơn tru, đầy tự tin nhưng cuối cùng lại sai. Một mô hình hoạt động như một “xã hội thu nhỏ” sẽ ít mắc phải những lỗi kiểu này hơn, bởi vì nó đã tự đặt logic của mình dưới áp lực thử nghiệm. Điều này có nghĩa là thế hệ công cụ tiếp theo sẽ không chỉ nhanh hơn; chúng sẽ tinh vi hơn, giỏi xử lý các câu hỏi mơ hồ hơn, và có thể nói là sẽ “giống con người” hơn trong cách tiếp cận những vấn đề phức tạp và rối rắm. Nó thậm chí có thể giúp giảm thiểu thiên kiến – nếu AI xem xét nhiều quan điểm khác nhau một cách nội bộ, nó sẽ ít có khả năng bị mắc kẹt trong một lối mòn tư duy sai lầm.

Cuối cùng, điều này đưa chúng ta ra xa khỏi ý tưởng về AI như một cỗ máy tính cơ bản được khoác lên vẻ hào nhoáng, và hướng tới một tương lai nơi các hệ thống được thiết kế với sự đa dạng nội bộ có tổ chức. Nếu phát hiện của Google là chính xác, tương lai của AI không chỉ là xây dựng một bộ não lớn hơn – mà là xây dựng một đội ngũ tốt hơn, biết hợp tác hơn bên trong cỗ máy. Khái niệm “trí tuệ tập thể” không còn chỉ dành cho thế giới sinh học nữa; nó có thể chính là bản thiết kế cho bước nhảy vọt lớn tiếp theo trong công nghệ.
Tags: AI reasoning, collective intelligence, multi-agent systems