Dũng Virgo
Jensen Huang, CEO Nvidia, vừa đưa ra quan điểm gây chú ý về tương lai trí tuệ nhân tạo. Trong khi nhiều lãnh đạo công nghệ kêu gọi giảm tốc độ phát triển để đánh giá rủi ro, ông cho rằng việc dùng những kịch bản diệt vong chưa có cơ sở rõ ràng để làm tê liệt cả ngành AI là không hợp lý.
Phát biểu tại All-In Summit ở Los Angeles ngày 14/9, Huang không phủ nhận các vấn đề an toàn của AI. Tuy nhiên, ông muốn tách bạch giữa những lỗi kỹ thuật có thể kiểm chứng, sửa chữa và phòng ngừa với các dự đoán tận thế mang tính suy đoán. Đáng chú ý, CEO Nvidia còn nhận định thế giới không chỉ đang tiến gần AGI mà đã bước vào giai đoạn siêu trí tuệ ở một số tác vụ cụ thể.
Không nên đánh đồng rủi ro kỹ thuật với thuyết tận thế
Tranh luận về việc có nên làm chậm AI nóng lên sau lời kêu gọi của Dario Amodei, CEO Anthropic. Đề xuất này nhanh chóng nhận được sự đồng tình từ một số nhân vật nổi tiếng trong ngành, trong đó có Sam Altman, Elon Musk và Demis Hassabis. Mục tiêu của nhóm này là tạo thêm thời gian để kiểm tra, đánh giá và xây dựng biện pháp bảo vệ trước khi năng lực AI tăng nhanh hơn nữa.
Huang cho biết an toàn vẫn là ưu tiên của các tổ chức kỹ thuật. Dù vậy, ông phản đối cách tiếp cận dựa trên nỗi sợ mơ hồ. Theo cách phân tích của ông, một hệ thống AI đưa ra kết quả sai, bị khai thác hoặc hoạt động ngoài dự kiến là vấn đề thực tế. Những trường hợp này có thể được tái hiện trong môi trường kiểm thử, tìm nguyên nhân gốc và khắc phục bằng quy trình kỹ thuật phù hợp.
Ngược lại, các kịch bản cho rằng AI sẽ nhanh chóng hủy diệt nền văn minh lại thường thiếu phương pháp định lượng cụ thể. Huang cho rằng không thể dựa vào những giả định như vậy để dừng toàn bộ hoạt động nghiên cứu, đầu tư và triển khai AI trên quy mô lớn.
Quan điểm của Jensen Huang là cần tăng cường giám sát, kiểm thử và kiểm toán AI thay vì đóng băng ngành công nghiệp chỉ vì những dự đoán chưa được chứng minh.
Ông cũng nhắc lại một số dự báo từng gây lo ngại nhưng chưa diễn ra theo đúng cách hoặc thời điểm được cảnh báo, chẳng hạn nhận định bác sĩ chẩn đoán hình ảnh sắp bị thay thế hoàn toàn hay phần lớn mã nguồn phần mềm sẽ nhanh chóng bị AI chiếm lĩnh. Những ví dụ này được ông dùng để lập luận rằng dự báo công nghệ thường phức tạp hơn các tiêu đề gây sốc.
Jensen Huang giải thích về khả năng AI tự cải tiến
Một trong những chủ đề nhạy cảm nhất của AI là khả năng tự cải tiến đệ quy, thường được gọi là RSI. Đây là kịch bản trong đó AI hỗ trợ tạo ra phiên bản AI mạnh hơn, rồi phiên bản mới tiếp tục tối ưu thế hệ tiếp theo. Nếu diễn ra không kiểm soát, quá trình này có thể khiến năng lực hệ thống tăng nhanh và vượt khỏi khả năng giám sát của con người.
Huang không xem RSI là một hiện tượng thần bí. Ông mô tả nó như sự kết hợp của nhiều kỹ thuật đã được biết đến, gồm học theo ngữ cảnh, khả năng tự phản tư, học tăng cường và tạo dữ liệu tổng hợp. AI cũng ngày càng được sử dụng để viết mã, tối ưu thuật toán và hỗ trợ kỹ sư trong quá trình nghiên cứu.
Điểm quan trọng, theo CEO Nvidia, là phải phân biệt môi trường nghiên cứu bên trong phòng thí nghiệm với sản phẩm được đưa ra thị trường. Một mô hình có thể được thử nghiệm với nhiều quyền hạn trong môi trường kín, nhưng khi đóng gói thành dịch vụ hoặc phần mềm cho người dùng, nó phải đi qua các lớp kiểm soát, đánh giá suy thoái và giới hạn truy cập.
Cách tiếp cận này tương đồng với việc kiểm thử phần mềm hoặc kiểm toán tài chính: sai sót cần được ghi nhận, phân tích và ngăn tái diễn. Nó không loại bỏ hoàn toàn rủi ro, nhưng giúp biến một vấn đề trừu tượng thành các tiêu chí có thể đo lường.
Trước đó, Microsoft cũng được nhắc đến với hướng xây dựng các lớp bảo vệ dành cho AI có năng lực cao. Bạn đọc có thể xem thêm bài Microsoft dựng “hàng rào” an toàn cho AI siêu trí tuệ để hiểu rõ hơn về cách doanh nghiệp công nghệ tiếp cận bài toán kiểm soát này.
Cuộc gọi bất ngờ từ Tổng thống Donald Trump
Phần trao đổi tại hội nghị trở nên đáng chú ý khi điện thoại của Jensen Huang đổ chuông ngay trên sân khấu. Người gọi là Tổng thống Mỹ Donald Trump. Cuộc trò chuyện sau đó chuyển trọng tâm sang vấn đề xây dựng trung tâm dữ liệu, hạ tầng năng lượng và vị thế của Mỹ trong cuộc cạnh tranh AI toàn cầu.
Trump chỉ trích các nỗ lực cản trở việc xây dựng trung tâm dữ liệu, đồng thời cho rằng robot và AI sẽ không tiếp quản thế giới. Ông nhấn mạnh nước Mỹ không nên tự hạn chế trước một công nghệ có sức ảnh hưởng được so sánh với internet.
Theo quan điểm được nêu trong cuộc gọi, quốc gia chiến thắng trong cuộc đua AI sẽ có lợi thế rất lớn về kinh tế và công nghệ. Trung tâm dữ liệu, nguồn điện, nhà xưởng và mạng lưới lưu trữ được xem là động lực đầu tư, tạo việc làm trong nhiều năm tới.
Những nhận định này cho thấy AI không còn chỉ là câu chuyện về mô hình ngôn ngữ hay ứng dụng phần mềm. Khi nhu cầu tính toán tăng lên, cuộc đua còn phụ thuộc vào khả năng xây dựng hạ tầng vật lý đủ lớn, ổn định và tiết kiệm năng lượng.
AI đang trở thành ngành công nghiệp hạ tầng
Jensen Huang cho rằng việc mở rộng AI đòi hỏi đất đai, điện năng, nhà máy, hệ thống làm mát, lưu trữ và kết nối mạng. Đây là thay đổi quan trọng so với giai đoạn đầu, khi AI chủ yếu được nhìn nhận như một sản phẩm phần mềm có thể phát hành nhanh chóng qua internet.
Nvidia giữ vị trí trung tâm trong hệ sinh thái này nhờ cung cấp chip, nền tảng phần mềm và công cụ cho các nhà phát triển. Tuy nhiên, Huang khẳng định công ty không có ý định tự mình kiểm soát toàn bộ chuỗi giá trị. Nvidia tập trung tháo gỡ các nút thắt nền tảng, chẳng hạn những công cụ như cuDNN và Megatron, để doanh nghiệp ở các lĩnh vực khác tiếp tục hoàn thiện ứng dụng riêng.
Nhóm khách hàng và ngành hưởng lợi có thể bao gồm ô tô, y dược, nghiên cứu khoa học và các công ty khởi nghiệp. Trong mô hình này, Nvidia cung cấp phần nền, còn các doanh nghiệp sẽ đưa AI vào quy trình chuyên môn, sản phẩm hoặc dây chuyền vận hành.
Cách nhìn đó cũng lý giải vì sao Huang nhấn mạnh vai trò của ứng dụng thực tế. Một mô hình có điểm số cao trong phòng thí nghiệm chưa chắc tạo ra tác động kinh tế lớn nếu không được triển khai trong doanh nghiệp, trường học, cơ sở nghiên cứu và hoạt động sản xuất hằng ngày.
Mỹ và Trung Quốc: Ai sẽ thắng trong cuộc đua AI?
Về cạnh tranh công nghệ Mỹ – Trung, Huang thừa nhận Trung Quốc đang có lợi thế đáng kể về nguồn nhân lực kỹ thuật và hệ sinh thái mô hình nguồn mở. Tuy nhiên, ông cho rằng nguồn mở làm mờ ranh giới quốc gia, tương tự cách Linux và Kubernetes phát triển trước đây.
Khi một mô hình được phát hành, người dùng có thể tải về, phân nhánh, tinh chỉnh và xây dựng sản phẩm mới dựa trên nền tảng đó. Vì vậy, việc một quốc gia công bố mô hình hàng đầu trước chưa phải thước đo duy nhất của chiến thắng.
Huang so sánh tình huống này với cuộc cách mạng công nghiệp. Một nơi có thể đóng góp nền tảng lý thuyết, nhưng nơi khác lại giành lợi thế nhờ đưa công nghệ vào sản xuất và đời sống với quy mô lớn. Với AI, quốc gia triển khai được công nghệ sâu rộng hơn trong doanh nghiệp, trường học, nghiên cứu và dịch vụ có thể tạo ra lợi ích kinh tế lâu dài hơn.
Theo ông, Trung Quốc đang thể hiện cách tiếp cận thực dụng khi nhanh chóng đưa AI vào các hoạt động cụ thể. Trong khi đó, Mỹ có nguy cơ lãng phí thời gian vào các tranh luận trừu tượng về tận thế thay vì tập trung xây dựng hạ tầng và thử nghiệm ứng dụng.
“Siêu trí tuệ” theo định nghĩa của Jensen Huang
Tuyên bố gây bất ngờ nhất của Huang là thế giới đã bước vào kỷ nguyên siêu trí tuệ. Tuy nhiên, ông không dùng thuật ngữ này để mô tả một thực thể toàn năng có thể làm mọi việc vượt xa con người.
Trong cách hiểu của CEO Nvidia, siêu trí tuệ có thể xuất hiện theo từng nhiệm vụ. Một hệ thống có khả năng lái xe an toàn hơn con người hoặc phân tích các chuỗi protein sinh học phức tạp hơn chuyên gia trong một phạm vi cụ thể đã có thể được xem là siêu trí tuệ ở lĩnh vực đó.
Định nghĩa này khác với hình dung phổ biến về một AI có trí tuệ tổng quát, ý thức và khả năng tự quyết trên mọi phương diện. Nó tập trung vào hiệu suất vượt trội trong từng công việc thay vì năng lực toàn diện.
Cách định nghĩa của Huang có thể giúp cuộc thảo luận bớt xa rời thực tế. Người dùng không cần chờ đến khi xuất hiện một hệ thống giống con người ở mọi mặt mới chứng kiến tác động của AI. Những công cụ chuyên biệt trong y tế, giao thông, lập trình hay nghiên cứu đã có thể thay đổi cách con người làm việc ngay từ bây giờ.
Cần nhìn AI thực tế nhưng không chủ quan
Quan điểm của Jensen Huang không đồng nghĩa với việc mọi lo ngại về AI đều thiếu căn cứ. Ngược lại, chính ông nhấn mạnh nhu cầu kiểm thử độc lập, giám sát và thiết kế rào cản trước khi đưa hệ thống ra bên ngoài. Điểm khác biệt nằm ở cách ưu tiên nguồn lực: xử lý những rủi ro có thể kiểm chứng thay vì để các dự đoán cực đoan che lấp vấn đề trước mắt.
Đối với doanh nghiệp và người dùng, cách tiếp cận phù hợp là đánh giá AI theo tình huống sử dụng cụ thể. Một công cụ hỗ trợ viết mã cần được kiểm tra về lỗi bảo mật; hệ thống y tế phải có quy trình xác minh chuyên môn; còn mô hình vận hành trong doanh nghiệp cần giới hạn quyền truy cập và lưu vết hoạt động.
Cuộc tranh luận mà Huang khơi lại vì thế không chỉ xoay quanh câu hỏi AI có hủy diệt nhân loại hay không. Vấn đề thực tế hơn là xã hội sẽ xây dựng tiêu chuẩn an toàn, hạ tầng và năng lực ứng dụng như thế nào để tận dụng công nghệ mà vẫn kiểm soát được hậu quả.
Thông điệp cuối cùng của CEO Nvidia khá rõ ràng: thay vì bị tê liệt bởi nỗi sợ, các quốc gia và doanh nghiệp nên chủ động tham gia vào làn sóng AI. Tuy nhiên, việc tăng tốc chỉ có ý nghĩa khi đi kèm kiểm thử nghiêm túc, trách nhiệm triển khai và cơ chế giám sát đủ mạnh.
Lưỡi dao cạo: Vì sao công nghệ sản xuất khó đến vậy?
Tajikistan xây đập Rogun cao 335 m, lớn nhất thế giới
Nhà phố Nha Trang gợi nhớ nhà sàn Bắc Bộ giữa mảng xanh
Panasonic và hành trình xây dựng không gian sống khỏe
Honor Magic9 và tham vọng thay đổi cuộc chơi quay video di động
Giới siêu giàu Trung Quốc săn vé du lịch cận không gian
Vì sao kiến rơi từ trên cao vẫn sống sót?
