Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang thay đổi cách doanh nghiệp vận hành, từ tự động hóa quy trình đến tối ưu trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, đó mới chỉ là bề nổi của một cuộc cách mạng công nghệ sâu rộng hơn: AGI – Trí tuệ nhân tạo tổng quát. Khác với AI thông thường chỉ xử lý những tác vụ cụ thể, AGI được kỳ vọng sẽ sở hữu khả năng tư duy, học hỏi và giải quyết vấn đề linh hoạt như con người. Vậy AGI thực sự là gì? Nó khác gì với AI hiện tại và sẽ mang đến những cơ hội hay thách thức gì cho doanh nghiệp? Hãy cùng Base.vn khám phá trong bài viết dưới đây.
1. AGI là gì?
AGI (Artificial General Intelligence), hay còn gọi là Trí tuệ nhân tạo tổng quát, là một dạng AI tiên tiến được thiết kế để hiểu, học hỏi và thực hiện mọi nhiệm vụ trí tuệ giống như con người. Khác với AI hẹp (Narrow AI) – vốn chỉ giỏi trong một lĩnh vực cụ thể như nhận diện khuôn mặt, dịch ngôn ngữ hay chơi cờ – AGI có khả năng suy luận, sáng tạo và thích nghi trong nhiều tình huống đa dạng mà không cần được lập trình trước cho từng nhiệm vụ.
Dù hiện tại vẫn chỉ tồn tại trên lý thuyết, nhưng trong tương lai, AGI được kỳ vọng có thể đạt được khả năng tư duy, giải quyết vấn đề, cảm nhận, học tập và hiểu ngôn ngữ giống như con người. Khi trí tuệ nhân tạo đạt đến mức không thể phân biệt được với con người, nghĩa là nó đã vượt qua bài kiểm tra Turing, một khái niệm được đề xuất bởi nhà khoa học máy tính Alan Turing vào thế kỷ 20.
2. Sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo và siêu trí tuệ nhân tạo
Trong nhiều thập kỷ qua, trí tuệ nhân tạo (AI) đã có những bước tiến quan trọng, đặc biệt là trong việc tái hiện khả năng tư duy của con người ở một số nhiệm vụ nhất định. Ví dụ, các công cụ tóm tắt văn bản do AI hỗ trợ có thể sử dụng học máy để rút ra các ý chính và trình bày lại nội dung một cách ngắn gọn, dễ hiểu. Nhờ vậy, AI được xem là lĩnh vực giúp phần mềm giải quyết các vấn đề phức tạp với hiệu quả gần giống con người.
Khác với AI truyền thống vốn bị giới hạn trong các lĩnh vực cụ thể, siêu trí tuệ nhân tạo AGI được hình dung là có khả năng tự học và xử lý nhiều loại vấn đề đa dạng mà không cần lập trình sẵn. AGI đại diện cho một hệ thống thông minh toàn diện, có thể thích ứng, có tính sáng tạo và khả năng suy luận linh hoạt như con người trong nhiều bối cảnh khác nhau.
Một số chuyên gia tin rằng AGI là một dạng phần mềm lý tưởng có khả năng hiểu và tư duy như con người. Trong khi đó, AI hiện nay vẫn cần được huấn luyện kỹ lưỡng theo từng mục đích sử dụng. Chẳng hạn, một mô hình ngôn ngữ lớn dù đã được đào tạo trước vẫn cần tinh chỉnh với dữ liệu chuyên ngành (như trong lĩnh vực y tế) để có thể hoạt động hiệu quả trong vai trò một chatbot y khoa.
3. Siêu trí tuệ nhân tạo AGI dự kiến sẽ ra đời khi nào?
Mặc dù trí tuệ nhân tạo đã có những bước tiến lớn trong vài năm gần đây, nhưng cho đến nay, chưa có công cụ AI nào vượt qua được bài kiểm tra Turing. Chúng ta vẫn còn cách khá xa thời điểm mà máy móc có thể thực sự hiểu, giao tiếp và hành động với sự tinh tế, nhạy cảm và ý nghĩa như con người.
Phần lớn giới nghiên cứu và học thuật đều cho rằng AGI còn vài thập kỷ nữa mới xuất hiện, thậm chí một số người dự đoán nó sẽ không xuất hiện trong thế kỷ này, hoặc có thể là không bao giờ. Nhà nghiên cứu người máy Rodney Brooks tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), đồng sáng lập hãng iRobot, tin rằng phải đến năm 2300 AGI mới thực sự ra đời.
Trong những năm gần đây, chúng ta đã chứng kiến các công nghệ AI thế hệ mới làm được những việc đáng kinh ngạc, từ viết mã lập trình đến sáng tác thơ trong vài giây. Nhưng giữa AI hiện tại và AGI vẫn tồn tại một khoảng cách lớn. Dù những công cụ như ChatGPT hay các AI nổi bật khác đang nhận được nhiều sự chú ý, thực chất chúng chỉ là những “cỗ máy dự đoán”. Nói cách khác, chúng dựa vào lượng dữ liệu khổng lồ được huấn luyện để đưa ra câu trả lời phù hợp cho các yêu cầu cụ thể. Điều đó rất ấn tượng, nhưng vẫn chưa đạt đến trình độ của con người về mặt sáng tạo, tư duy logic, cảm nhận giác quan hay các năng lực tinh tế khác.
Ngược lại, AGI được kỳ vọng sẽ sở hữu cả trí tuệ và cảm xúc, thậm chí có thể thể hiện sự đồng cảm, và quan trọng nhất là hiểu được ý nghĩa thực sự đằng sau hành động của mình, giống như con người.
Dù chưa biết chính xác khi nào AGI sẽ xuất hiện, nhưng một khi nó ra đời, AGI sẽ tạo ra những thay đổi lớn trong mọi lĩnh vực của cuộc sống, từ công việc, kinh doanh đến xã hội. Ngay từ bây giờ, các nhà quản lý và doanh nghiệp có thể bắt đầu tìm hiểu kỹ hơn về lộ trình phát triển của trí tuệ nhân tạo và chuẩn bị cho sự chuyển mình sang một thế giới tự động hóa nhiều hơn.
4. Những bước tiến nào có thể thúc đẩy sự phát triển của AGI?
Sự phát triển nhanh chóng gần đây của trí tuệ nhân tạo AI phần lớn nhờ vào ba yếu tố: thuật toán, sức mạnh tính toán và dữ liệu. Để hình dung tương lai của trí tuệ nhân tạo tổng quát AGI, chúng ta có thể nhìn vào tiềm năng phát triển của từng yếu tố này:
4.1 Tiến bộ về thuật toán và cách tiếp cận mới trong robot học
Để đạt được AGI, chúng ta cần những hướng đi hoàn toàn mới về cách xây dựng thuật toán và chế tạo robot. Một hướng nghiên cứu đang được quan tâm là “nhận thức hiện thân”, tức là robot cần học hỏi từ môi trường xung quanh bằng nhiều giác quan, giống như con người học từ khi còn nhỏ. Vì khả năng nhận thức của con người gắn liền với trải nghiệm vật lý, nên robot cũng cần có khả năng tương tác với thế giới thực theo cách tương tự.
Hiện nay, các hệ thống robot hiện đại đã bắt đầu ứng dụng công nghệ AI tiên tiến như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và mô hình hành vi lớn (LBM). LLM giúp robot hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trong khi LBM cho phép robot bắt chước hành động, cử chỉ của con người thông qua việc huấn luyện bằng các tập dữ liệu ghi lại hành vi thực tế. Những mô hình này có tiềm năng giúp robot thực hiện đa dạng các công việc mà không cần đào tạo chuyên biệt cho từng tác vụ.
Một bước tiến quan trọng khác là tạo ra các hệ thống AI có sẵn một mức độ kiến thức nền tảng, tương tự như cách một con nai con có thể tự đứng dậy và tìm nguồn thức ăn mà không cần ai dạy. Có ý kiến cho rằng, sự tập trung quá mức vào học sâu (deep learning) trong những năm gần đây có thể đã khiến giới nghiên cứu bỏ qua các yếu tố nhận thức cốt lõi và đây mới vốn là nền tảng để phát triển AGI thực sự.
4.2 Đột phá trong công nghệ tính toán
Những tiến bộ gần đây của AI chủ yếu dựa vào sức mạnh xử lý của GPU (bộ xử lý đồ họa). GPU được thiết kế để xử lý đồng thời nhiều tác vụ liên quan đến dữ liệu hình ảnh như dựng đồ họa, video, hoặc chạy các thuật toán học sâu phức tạp. Nhờ có băng thông bộ nhớ lớn, GPU cho phép truyền tải dữ liệu nhanh chóng và đây chính là yếu tố then chốt trong việc huấn luyện các mô hình AI hiện đại.
Tuy nhiên, để tiến tới AGI, chúng ta cần những bước tiến tương tự trong hạ tầng tính toán. Một trong những công nghệ được kỳ vọng là điện toán lượng tử. Dù hiện tại các máy tính lượng tử vẫn chưa đủ ổn định để sử dụng phổ biến, nhưng nếu được hoàn thiện, chúng có thể đóng vai trò quan trọng trong việc hiện thực hóa AGI.
4.3 Tăng trưởng về dữ liệu và nguồn dữ liệu mới
Một số chuyên gia kỳ vọng rằng hạ tầng 5G sẽ tạo ra sự bùng nổ về dữ liệu, nhờ vào sự phát triển của các thiết bị kết nối, tức là Internet of Things. Tuy nhiên, theo nhận định của nhiều nhà nghiên cứu, phần lớn lợi ích từ 5G có thể đã được khai thác, và để phát triển AGI, thế giới cần một yếu tố bứt phá mới về mặt dữ liệu.
Một cách để tạo ra nguồn dữ liệu mới là phát triển robot có hình dạng và cảm nhận giống con người, cho phép thu thập dữ liệu mô phỏng chính giác quan của chúng ta. Ví dụ điển hình là xe tự lái: các xe đang lưu thông hiện nay liên tục ghi lại dữ liệu từ môi trường thực tế, từ đó đóng vai trò như một bộ dữ liệu huấn luyện cho các thế hệ xe tự lái trong tương lai.
5. Những thách thức trong hành trình nghiên cứu siêu trí tuệ nhân tạo
Việc phát triển AGI không đơn thuần là nâng cấp các mô hình AI hiện có, mà đòi hỏi phải vượt qua nhiều rào cản lớn. Dưới đây là ba trong số những thách thức đáng kể nhất mà các nhà nghiên cứu đang phải đối mặt:
5.1 Khả năng kết nối và ứng dụng kiến thức liên ngành
Hiện tại, hầu hết các hệ thống AI đều được thiết kế để xử lý tốt trong một lĩnh vực cụ thể. Tuy nhiên, con người lại có thể linh hoạt vận dụng kiến thức từ một lĩnh vực để giải quyết vấn đề ở lĩnh vực khác. Chẳng hạn, các nguyên lý giáo dục có thể được áp dụng trong thiết kế trò chơi để tạo ra trải nghiệm học tập hiệu quả hơn. Ngoài ra, con người cũng có khả năng chuyển đổi những điều học được trong sách vở vào thực tế đời sống một cách linh hoạt.
Ngược lại, các mô hình AI hiện nay, đặc biệt là học sâu (deep learning), thường chỉ hoạt động hiệu quả khi được huấn luyện kỹ trên các bộ dữ liệu cụ thể. Khi gặp phải tình huống mới hoặc dữ liệu không quen thuộc, AI sẽ gặp khó khăn và có thể đưa ra các giải pháp thiếu độ tin cậy.
5.2 Trí tuệ cảm xúc và khả năng sáng tạo
Một điểm khác biệt then chốt giữa con người và AI là cảm xúc và sự sáng tạo. Con người không chỉ phản ứng dựa trên thông tin, mà còn dựa vào cảm nhận, sự đồng cảm và trực giác. Trong giao tiếp, cảm xúc đóng vai trò quan trọng giúp ta điều chỉnh cách nói, cách ứng xử phù hợp với hoàn cảnh.
Trong khi đó, các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hiện tại chỉ đơn thuần tái tạo các mẫu ngôn ngữ mà chúng đã được học từ dữ liệu. Chúng có thể tạo ra những câu văn mạch lạc, thậm chí đôi khi mang tính gợi cảm xúc, nhưng vẫn chưa đạt đến độ “hiểu” và “cảm” như con người. Khả năng sáng tạo của con người vốn thực sự xuất phát từ trí tuệ cảm xúc và đây vẫn là điều mà AI chưa thể tái hiện được.
5.3 Nhận thức từ giác quan và tương tác vật lý với thế giới
Để tiến tới AGI, máy móc cần không chỉ xử lý thông tin mà còn phải “hiểu” thế giới xung quanh thông qua tương tác vật lý, tương tự như cách con người sử dụng các giác quan để cảm nhận môi trường. Điều này đòi hỏi hệ thống AI phải có khả năng nhận biết hình dạng, màu sắc, âm thanh, mùi vị, thậm chí là cảm xúc một cách chính xác và linh hoạt.
Tuy nhiên, công nghệ hiện tại vẫn chưa đủ mạnh để mô phỏng đầy đủ những cảm nhận phức tạp đó. Robot có thể “nhìn thấy” qua camera, “nghe” qua micro, nhưng việc phân tích, diễn giải và đưa ra hành vi phù hợp dựa trên những tín hiệu đó vẫn là thách thức lớn.
Đọc thêm: Generative AI là gì? Giải mã tiềm năng và ứng dụng của AI tạo sinh
6. Nỗi lo về AGI: Liệu siêu trí tuệ liệu có trở thành hiểm họa?
Trong khi thế giới đang háo hức đón chờ những bước tiến vượt bậc từ siêu trí tuệ nhân tạo AGI, không ít chuyên gia lại bày tỏ sự lo ngại sâu sắc về tương lai khi công nghệ này phát triển ngoài tầm kiểm soát.
Một trong những phát biểu đáng chú ý về vấn đề này là của giáo sư Geoffrey Hinton, người được mệnh danh là “cha đẻ của AI hiện đại”. Khi rời Google vào tháng 5, ông thẳng thắn chia sẻ mối lo ngại: “AI đang ngày càng mạnh mẽ, có khả năng tự học, tự viết mã và nếu không được kiểm soát, nó hoàn toàn có thể trở thành mối đe dọa cho nền văn minh nhân loại”. Hinton thậm chí cảnh báo về một tương lai có thể xuất hiện những “robot sát thủ” ngoài đời thực.
Trước đó, nhà tư tưởng như giáo sư David Chalmers (Đại học New York) đã từng dự đoán một viễn cảnh đáng sợ khi thế giới bị lấp đầy bởi những cỗ máy vô cảm, không biết yêu thương, cũng chẳng có đạo đức. Nhiều nhân vật có ảnh hưởng toàn cầu cũng đã lên tiếng cảnh báo về mối đe dọa đến từ AGI. Nhà vật lý thiên tài Stephen Hawking từng cho rằng trí tuệ nhân tạo có thể là “thảm họa lớn nhất trong lịch sử loài người”. Còn tỷ phú Elon Musk, người luôn đi đầu trong các công nghệ mới cũng thẳng thắn gọi AI là thứ “nguy hiểm hơn cả vũ khí hạt nhân”.
Chính vì vậy, ngày càng nhiều quốc gia đang chạy đua xây dựng khung pháp lý để kiểm soát AI, hướng đến mục tiêu phát triển công nghệ một cách có trách nhiệm.
Tuy nhiên, ở chiều ngược lại, vẫn có không ít chuyên gia cho rằng lo lắng về AGI hiện tại có phần thái quá. Theo Yann LeCun, Giám đốc AI tại Meta, những mô hình như ChatGPT dù ấn tượng, nhưng vẫn chưa thể so sánh với trí tuệ con người.
Một số nhà nghiên cứu khác cũng cho rằng việc thổi phồng viễn cảnh thiên đường hay địa ngục từ AGI có thể khiến ta quên mất điều cốt lõi: AI chỉ là một công cụ, bản thân nó không tốt cũng không xấu mà nó phụ thuộc vào cách con người sử dụng.
Chuyên gia Jacques Attali từng nói rất rõ: “Nếu chúng ta dùng AI để chế tạo vũ khí, hậu quả sẽ cực kỳ khủng khiếp. Nhưng nếu hướng công nghệ này vào y tế, giáo dục, năng lượng hay văn hóa, thì những điều tốt đẹp sẽ xảy ra.”
7. Các doanh nghiệp nên làm gì trước sự phát triển của AI và tiến tới AGI?
Viễn cảnh có sự xuất hiện của AGI có thể còn vài thập kỷ nữa mới thành hiện thực. Tuy nhiên, AI thì đã hiện diện trong đời sống và đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Do đó, các doanh nghiệp cần nhanh chóng thích ứng và bắt nhịp với những bước tiến hiện tại của AI và chuẩn bị cho một tương lai tự động hóa mạnh mẽ hơn. Cụ thể:
- Luôn cập nhật kiến thức về AI và AGI: Doanh nghiệp cần chủ động tìm hiểu và có thể xây dựng một hệ thống theo dõi tiến trình phát triển của AI, AGI phù hợp với lĩnh vực kinh doanh của mình.
- Đầu tư vào AI ngay từ bây giờ: AI đã trở thành ưu tiên hàng đầu của mọi tổ chức hiện nay. Đây là chủ đề mà hầu như tất cả ban điều hành và CEO đều đang quan tâm trên toàn cầu. Những doanh nghiệp đi trước trong việc ứng dụng AI sẽ có lợi thế cạnh tranh rất lớn trong thời gian tới.
- Luôn đặt con người làm trung tâm: Hãy đầu tư vào công nghệ kết hợp giữa người và máy để tăng cường khả năng tư duy và ra quyết định của con người. Nhân sự ở mọi cấp trong tổ chức cần được đào tạo và hỗ trợ để thích nghi và phát triển trong một thế giới ngày càng tự động hóa. AI hiện tại vẫn chỉ là công cụ hỗ trợ giúp con người và doanh nghiệp làm việc hiệu quả hơn.
- Cân nhắc đến các vấn đề đạo đức và an toàn: Bên cạnh việc ứng dụng AI, doanh nghiệp cần quan tâm đến các vấn đề đảm bảo an ninh mạng, bảo vệ dữ liệu cá nhân và xử lý các thiên lệch trong thuật toán.
- Xây dựng nền tảng vững chắc về dữ liệu, nhân lực và năng lực công nghệ: AI hoạt động dựa trên dữ liệu. Vì vậy, doanh nghiệp cần có hệ thống dữ liệu chất lượng cao để đảm bảo hiệu quả triển khai AI.
8. Kết luận
AGI không chỉ là một bước tiến công nghệ mà còn là sự tái hiện lại tinh vi trí tuệ con người. Để tiến gần hơn đến AGI, các nhà khoa học không chỉ cần cải tiến thuật toán hay mô hình học máy, mà còn phải hiểu thật sâu về cách con người học hỏi, kết nối tri thức và cảm nhận thế giới xung quanh. AGI không thể chỉ do máy học mà thành, nó phải là sự hòa quyện giữa công nghệ và hiểu biết nhân văn. Và quan trọng hơn hết, việc phát triển AGI cần được đặt trong khuôn khổ đạo đức, trách nhiệm và sự tỉnh táo để trí tuệ nhân tạo không trở thành hiểm họa, mà là một phần hỗ trợ và nâng tầm cuộc sống của chính con người.
