Tiến bộ nhanh chóng của Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong những năm gần đây đã thâm nhập sâu vào hoạt động thương mại và đời sống hàng ngày, tạo ra ảo tưởng rằng nó đã trở nên hoàn toàn thông minh.
Với mức độ hiện diện cao và tốc độ áp dụng các công cụ AI ngày càng tăng, nhiều người dự đoán các hệ thống siêu thông minh đang ở ngay ngưỡng cửa.
Thực tế, chúng ta đã tạo ra những công cụ thống kê mạnh mẽ có khả năng nhận diện mẫu, tạo ra ngôn ngữ và thực hiện các nhiệm vụ ngày càng phức tạp trên nhiều lĩnh vực. Ấn tượng, nhưng vẫn xa rời trí thông minh của con người.
Giới hạn của dữ liệu
Vấn đề càng trở nên rõ rệt khi thành phần dữ liệu huấn luyện thay đổi. Dữ liệu công cộng là hữu hạn, dữ liệu chất lượng cao còn ít hơn, và ngành công nghiệp hiện đang đối mặt với thách thức phân biệt nội dung do con người tạo ra với nội dung do AI sinh ra, vốn có giá trị rất thấp cho việc huấn luyện các mô hình mới.
Một hệ thống được huấn luyện liên tục trên các bản sao của sản phẩm của con người sẽ ngày càng giỏi trong việc bắt chước giọng điệu, phong cách và cấu trúc, nhưng nó không thực sự hiểu ngữ cảnh, giá trị hay ý nghĩa. Trừ khi chúng ta đặt hy vọng rằng AGI sẽ xuất hiện một cách tự phát chỉ nhờ quy mô – một chiến lược rất không đáng tin cậy – thì kết luận đơn giản: để các mô hình phát triển trí thông minh giống con người, chúng cần được con người dạy dỗ.
Giải pháp con người cho vấn đề nhân tạo
Đó là lúc trí thông minh con người trở thành trung tâm của cuộc thảo luận. Không chỉ là vấn đề kiến thức, mà còn là những yếu tố vô hình – lý luận phi tuyến, những diễn giải được hình thành từ kinh nghiệm, và các phán đoán ngữ cảnh – mà các bộ dữ liệu thông thường không nắm bắt được.
Nếu AGI đồng nghĩa với việc xây dựng các hệ thống có thể hoạt động với độ linh hoạt và chiều sâu của suy nghĩ con người, thì yếu tố còn thiếu không chỉ là thêm nội dung, mà là một biểu diễn phong phú về cách con người thực sự suy nghĩ. Chúng ta cần một mô hình trong đó con người không chỉ là nguồn dữ liệu huấn luyện, mà còn là những người tham gia tích cực vào quá trình phát triển AGI.
Trong thực tế, điều này đồng nghĩa với việc ghi lại quá trình lập luận cũng như câu trả lời, ghi nhận cách mà con người đưa ra những câu trả lời đó, và thu thập thông tin kèm theo các phán đoán giá trị và diễn giải ngữ cảnh định hình cách thông tin được sử dụng.
Cuộc cách mạng trí thông minh
Một trong những đặc điểm nổi bật của các mô hình AI hiện nay là kiến thức, sáng tạo và dữ liệu hành vi của con người thường xuyên được đưa vào quá trình phát triển hệ thống AI mà không có bất kỳ khoản bồi thường nào đáng kể.
Nếu giai đoạn tiếp theo của AI phụ thuộc trực tiếp hơn vào sự đóng góp của con người, thì lập luận về việc coi người dùng là người đóng góp thay vì là nguồn tài nguyên thụ động sẽ càng mạnh mẽ hơn, cả về mặt đạo đức lẫn thương mại. Không có lý do gì để một tương lai do AI định hình chỉ được bàn luận dưới góc độ mất việc; một phần của tương lai đó sẽ bao gồm các hình thức công việc mới tập trung vào việc huấn luyện, tinh chỉnh và đánh giá AI.
Hai con đường phân nhánh
Con đường tới AGI sẽ phụ thuộc vào việc hiểu một cách trung thực hơn những gì các hệ thống hiện nay có thể và không thể làm. Một hướng tiếp tục nhúng AI chưa thông minh sâu hơn vào nền kinh tế, hy vọng rằng quy mô, dữ liệu tổng hợp và các phương pháp tối ưu hoá mạnh mẽ sẽ cuối cùng mang lại trí thông minh cao hơn. Kết quả có thể là các hệ thống nhanh hơn, mượt mà hơn và lan tỏa hơn về mặt thương mại, nhưng đồng thời cũng sẽ gặp sự suy giảm không thể tránh khỏi khi hiệu năng đạt đỉnh và các mô hình ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện suy giảm, vòng tròn.
Con đường còn lại nhận ra rằng giai đoạn tiếp theo của phát triển AI phụ thuộc vào việc tích hợp có chủ đích trí thông minh con người, vì những phẩm chất mà chúng ta liên kết với trí thông minh tổng quát không tự động xuất hiện khi một mô hình đủ lớn.
Nếu chúng ta thực sự nghiêm túc với AGI, thì đây là công việc đang chờ phía trước: không chỉ xây dựng các hệ thống mạnh hơn mà còn xây dựng những hệ thống có thể tích hợp một cách có ý nghĩa các khía cạnh của trí thông minh con người mà các mô hình hiện tại còn thiếu. Dữ liệu đã đưa chúng ta đi một chặng đường dài, nhưng con người là chìa khóa để mở ra những gì sẽ đến tiếp theo.
AGI, artificial intelligence, human intelligence
