Vào lúc 11 giờ sáng ngày 7/5/2023 (giờ Bắc Kinh), GPT DAO đã tổ chức một buổi Twitter Space với chủ đề “Chuyên gia AI đào sâu: Hành trình từ gốc rễ đến tương lai của AGI”. Trong sự kiện AMA lần này, các chuyên gia giàu kinh nghiệm trong lĩnh vực AI sẽ phân tích sâu sắc về công nghệ AGI từ quá khứ đến hiện tại, đồng thời thảo luận về tác động của trí tuệ nhân tạo đối với cuộc sống và tương lai của chúng ta.
Buổi thảo luận còn có sự tham gia của nhóm quan sát từ các cơ quan truyền thông như GPT DAO, ChainDD, Feixiaohao và BroadChain Finance, cùng nhau trao đổi về những tác động và thách thức mà công nghệ AI đặt ra cho tương lai.
Dưới đây là thông tin về các thành viên tham gia Twitter Space:
Khách mời:
Dương Ninh: Nhà đầu tư thiên thần, Đồng sáng lập & Đối tác Quản lý tại Lebo Capital, Đồng sáng lập & Chủ tịch đầu tiên của Hiệp hội Nhà đầu tư Thiên thần Trung Quốc.
Trần Quỳnh: Cựu Phó Chủ tịch Toàn cầu của Citrix, từng giữ vị trí lãnh đạo cấp cao tại Nhóm Nghiên cứu & Phát triển Châu Á – Thái Bình Dương của Microsoft, Cisco và Computer Associates.
Bạch Cường: Thành viên cốt lõi GPT DAO, Nhà khởi nghiệp & Nhà đầu tư trải nghiệm từ Web1 đến Web3. Tốt nghiệp ngành Toán học tại Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc (USTC), Tiến sĩ Thống kê Toán học tại Đại học Purdue (Mỹ), Cựu Đồng Giám đốc tại iFLYTEK.
Người dẫn chương trình (Host):
Zoie: Thành viên cốt lõi GPT DAO, Trưởng ban Sub DAO Singapore, Đối tác Đầu tư tại LK Ventures.
Nhóm quan sát truyền thông:
Thái Kế Quân (Đồng dẫn chương trình): Thành viên cốt lõi, Đồng sáng lập Fast Global.
Đạo Nhĩ Cát: Phó Tổng Biên tập Điều hành khu vực Hoa Đông của ChainDD.
Tôn Nham: Tổng Biên tập Điều hành của Feixiaohao.
Vương Huy: Người sáng lập BroadChain Finance, Người khởi xướng 1783DAO.
Các cơ quan truyền thông hỗ trợ:
Ti Media, ChainDD, Feixiaohao, Foresight News, BroadChain Finance.
Sau đây là những nội dung nổi bật nhất được tổng hợp từ buổi AMA.
Câu hỏi 1: Gần đây, ông Geoffrey Hinton – Giám đốc Viện Nghiên cứu AI của Google, nhà tiên phong trong lĩnh vực mạng nơ-ron – đã bất ngờ tuyên bố nghỉ hưu vào ngày 1/5. Theo thông tin, nguyên nhân ông rời đi là do lo ngại về AI tạo sinh (generative AI), đặc biệt là việc các hệ thống AI ngày càng trở nên nguy hiểm. Ông cảnh báo rằng nếu không có biện pháp quản lý phù hợp, cuộc chạy đua phát triển AI sẽ không bao giờ dừng lại, tốc độ tiến bộ của AI sẽ vượt xa khả năng tưởng tượng của con người và cuối cùng dẫn đến tình trạng mất kiểm soát. Quý vị đánh giá thế nào về vấn đề này?
Dương Ninh:
Xét từ góc độ triết học, bản tính con người vốn thiện lương. Chính những giá trị cốt lõi và bản chất nhân văn bên trong đã giúp chúng ta phát triển và trở thành một trong những loài tiên tiến nhất trên Trái Đất. Dữ liệu huấn luyện và kiến thức mà robot và AI tiếp thu đều do con người cung cấp, vì vậy tôi tin rằng AI được xây dựng trên nền tảng thiện lành. Chỉ cần các tập đoàn lớn, các tác giả chủ chốt và chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực AI đều là những người lương thiện, thì những mô hình AI do họ “dạy dỗ” cũng sẽ mang tính thiện lương – giống như con cái chúng ta, chúng sẽ tiếp thu những điều tốt đẹp mà chúng ta truyền đạt. Do đó, tôi cho rằng AI sẽ không mất kiểm soát, và việc áp dụng quá nhiều quy định hay chuẩn mực đạo đức là không cần thiết.
Người dẫn chương trình Zoie:
Nếu bản tính con người vốn thiện lương, và nếu mạng nơ-ron của công nghệ AI không thể được phân tích logic một cách rõ ràng và đầy đủ, thì làm thế nào để đảm bảo bằng các phương tiện kỹ thuật rằng robot AI sẽ không gây hại? Và các cơ quan quản lý sẽ phản ứng ra sao trước sự phát triển của AI? Các khách mời khác có ý kiến bổ sung gì không?
Bạch Cường:
Trước hết, luận điệu gây hoảng loạn do Elon Musk lan truyền xuất phát từ động cơ cá nhân. Còn Tổng thống Mỹ Joe Biden thực chất đang sử dụng vấn đề này như một loại “vốn chính trị”. Nhiều người khác cao giọng về đạo đức và quản trị AI cũng đang, ở một mức độ nào đó, bảo vệ lợi ích riêng của mình. Nhiều năm trước, khi chúng tôi phát triển công cụ xử lý tiếng nói AI tại iFLYTEK, chủ đề “Quản trị AI” chỉ đơn thuần là một phần mở rộng của xu hướng phổ biến hóa công nghệ AI trong suốt nhiều năm, chứ không phải là một chủ đề mới mẻ. Bản thân con người còn chưa thể hiểu đầy đủ cách thức vận hành của bộ não mình, thì việc hiểu rõ mạng nơ-ron của AI lại càng bất khả thi hơn – điều này khiến cho câu hỏi “AI có gây hại hay không?” trở thành một mệnh đề không thể bác bỏ. Về mặt quản lý, các cơ quan quản lý thường luôn đi sau các thiên tài đổi mới khoa học, dẫn đến tình trạng “quản chặt thì chết, không quản thì loạn”.
Dương Ninh:
Nếu đảm nhận vai trò cơ quan quản lý, tôi cũng sẽ thấy đây là một thử thách lớn và khó biết bắt đầu từ đâu. Chúng ta nên quản lý ở cấp độ mã nguồn kỹ thuật, hay ở cấp độ ứng dụng? Tôi cảm thấy tâm lý “chống AI” này phần nào giống với tâm lý “chống tiêm chủng” từng xuất hiện tại Mỹ trước đây. Nếu ngay cả con người còn chưa thể hiểu đầy đủ cách thức vận hành của bộ não mình, thì chúng ta cũng không thể xác định được trong hoàn cảnh nào bộ não con người sẽ trở nên điên loạn hoặc mắc bệnh thần kinh. Vì vậy, việc hoảng sợ vô căn cứ về AI là điều không cần thiết. Tôi tin rằng khi con người dần quen với những tiện ích mà AI mang lại, mọi người sẽ ngày càng chấp nhận AI hơn và sẵn sàng đón nhận một tương lai mà con người và AI cùng tồn tại song song.
Trần Quỳnh:
Xu hướng hiện nay đã trở thành điều tất yếu và không thể đảo ngược. Theo tôi, điều quan trọng là phải có ý thức về nguy cơ, bởi khi khả năng của AI ngày càng mở rộng, sẽ đến lúc nào đó chúng vượt khỏi tầm kiểm soát, thậm chí gây nguy hiểm cho con người mà không hề có cảnh báo trước. Trước khi giải quyết bài toán quản lý, chúng ta cần chấp nhận và hiểu rõ AI, đồng thời nhìn nhận những cơ hội mà nó mang lại. Vì vậy, tôi đề nghị chúng ta nên tập trung thảo luận về những cơ hội mà AI có thể mang lại, và trong tương lai, chúng ta có thể tận dụng những cơ hội này như thế nào để cải thiện chất lượng cuộc sống.
Câu hỏi 2: Midjourney hiện là công cụ tạo ảnh AIGC được ưa chuộng nhất. So với các sản phẩm cạnh tranh khác, ưu thế công nghệ của Midjourney là gì? Triển vọng tương lai của các công cụ tạo ảnh AIGC sẽ ra sao?
Bạch Cường:
Hiện nay, dù các công nghệ tạo ảnh AI có nhiều điểm khác biệt, nhưng dù là Midjourney hay các công cụ AIGC khác, thành công thực sự của chúng phụ thuộc vào việc sử dụng hiệu quả những công cụ này để tạo ra nội dung hấp dẫn. Chúng ta có thể lấy ví dụ từ Pixar Animation Studios: Pixar bắt đầu từ một phòng thí nghiệm do George Lucas sáng lập, sau đó được Steve Jobs mua lại. Ban đầu, Jobs định hướng công ty là một doanh nghiệp phần cứng, nhưng thất bại và chuyển sang phần mềm. Trong giai đoạn này, John Lasseter gia nhập Pixar và nhờ khả năng sáng tạo nội dung xuất sắc, ông đã sản xuất một bộ phim hoạt hình ngắn bằng máy tính đoạt giải Oscar. Thành tựu này khiến Jobs tái đánh giá chiến lược công ty và cuối cùng hợp tác với Disney để sản xuất loạt phim hoạt hình đình đám như “Toy Story”, đưa Pixar trở thành một trong những hãng phim hoạt hình hàng đầu thế giới.
Giống như Pixar vươn lên từ một công ty phần cứng và phần mềm gặp khó khăn nhờ tài năng sáng tạo nội dung xuất chúng của John Lasseter, bất kỳ đội ngũ hay công cụ nào hiện đang phát triển nội dung AI cũng cần tìm ra được “điểm đột phá” tương tự. Nếu một công ty có thể trở thành “Pixar của kỷ nguyên AI”, thì chắc chắn họ sẽ giành được thành công; còn những công ty chỉ tập trung vào việc xây dựng công cụ thuần túy cuối cùng sẽ bị thay thế.
Người dẫn chương trình Zoie: Đội ngũ Midjourney chỉ gồm 11 thành viên, nhưng doanh thu hàng năm của họ đã vượt quá 100 triệu USD, và số người dùng cộng đồng đạt tới 15 triệu. Với sự phát triển mạnh mẽ của AI, tôi đặc biệt muốn phỏng vấn anh Trần Quỳnh – người từng làm việc tại các tập đoàn công nghệ lớn – về xu hướng và sự thay đổi trong cấu trúc tổ chức doanh nghiệp cũng như nguồn lực nhân sự trong tương lai dưới tác động của AI?
Trần Quỳ:
Theo tôi, sự chuyển mình của doanh nghiệp, dòng chảy nhân tài và sự biến đổi của ngành công nghiệp đang là những chủ đề nóng hiện nay. Trước khi đi sâu vào phân tích, tôi muốn điểm qua mô hình tiến hóa “ba trong một” mà Lục Kỳ đã trình bày – bao gồm Hệ thống Thông tin, Hệ thống Mô hình và Hệ thống Hành động. Ba hệ thống này có mối liên hệ chặt chẽ, cùng thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI).
1. Hệ thống Thông tin: Đây là nền tảng hạ tầng dữ liệu, đảm nhiệm việc thu thập, lưu trữ và xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ. Cùng với sự phổ biến của Internet và Internet vạn vật (IoT), các hệ thống này ngày càng trở nên đồ sộ và phức tạp. Chúng cung cấp nguồn “nguyên liệu” dữ liệu dồi dào cho các thuật toán học máy và AI, giúp chúng học hỏi và khai thác những thông tin giá trị.
2. Hệ thống Mô hình: Đây là bộ công cụ phân tích và dự báo dựa trên dữ liệu, như các thuật toán học máy và mô hình AI. Các hệ thống này sử dụng dữ liệu từ Hệ thống Thông tin để huấn luyện và tối ưu hóa, từ đó nhận diện các quy luật tiềm ẩn. Nhờ sức mạnh tính toán ngày càng cao và sự phát triển của thuật toán, Hệ thống Mô hình đang giải quyết được những bài toán phức tạp hơn, như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và hệ thống đề xuất.
3. Hệ thống Hành động: Hệ thống này chuyển hóa kết quả phân tích từ Mô hình thành hành động cụ thể trong thực tế. Nó thường bao gồm các thiết bị phần cứng như robot, xe tự lái hay thiết bị nhà thông minh. Nhiệm vụ của nó là biến đầu ra của mô hình thành thao tác hữu ích, hiện thực hóa ứng dụng của AI.
Mô hình “ba trong một” nhấn mạnh sự tương tác chặt chẽ giữa ba hệ thống, làm rõ động lực cốt lõi thúc đẩy AI và vai trò của chúng trong đổi mới công nghệ. Bằng cách tích hợp và vận hành đồng bộ cả ba, chúng ta có thể hiểu và ứng phó hiệu quả hơn trước những vấn đề phức tạp của thế giới hiện đại.
Hiện tại, chúng ta đang ở giai đoạn Hệ thống Thông tin. Khi khả năng suy luận và lập kế hoạch của Hệ thống Mô hình ngày càng mạnh, con người sẽ tương tác với môi trường để đạt được mục tiêu. Trong kỷ nguyên số, cách con ngư��i tiếp cận thông tin, biểu đạt và hành động để đáp ứng nhu cầu cá nhân ngày càng giống với logic vận hành của hệ thống kỹ thuật số. Công nghệ AI học sâu và điện toán đám mây đã thu hẹp khoảng cách chi phí và công nghệ giữa tập đoàn lớn và doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs). Vì vậy, điểm cạnh tranh còn lại chính là nhân tài, ý tưởng sáng tạo và năng lực triển khai. Sự hợp tác giữa doanh nghiệp lớn và SMEs cũng mang lại tác động tích cực cho thị trường. Tôi dự đoán điện toán đám mây và các mô hình AI quy mô lớn sẽ trở thành dịch vụ phổ biến, mở ra cơ hội khổng lồ cho các công ty khởi nghiệp sáng tạo. Điều này sẽ khuyến khích nhiều bạn trẻ dấn thân vào kinh doanh, tập trung vào việc ứng dụng các công nghệ mã nguồn mở (open-source) vào thực tiễn thương mại. Tôi khá lạc quan về tương lai: con người và AI sẽ cùng tồn tại trong một thời gian dài. Trong giai đoạn này, chúng ta cần học cách giao tiếp và hợp tác hiệu quả với AI. Nhiều chuyên ngành trong tương lai có thể sẽ gắn liền với AI; dù một số vị trí công việc cũ sẽ biến mất, nhưng đồng thời cũng xuất hiện những nghề nghiệp mới. Nhìn chung, tôi giữ thái độ tích cực và lạc quan về sự biến đổi của ngành công nghiệp và xu hướng phát triển nghề nghiệp phía trước.
Câu hỏi Q3: Cảm ơn các vị khách mời đã chia sẻ. Ngay từ đầu, chúng ta đã đề cập đến vấn đề quản lý AI. Ở đây, tôi xin nhắc lại câu nói nổi tiếng của George Soros: “Đổi mới (Innovation) luôn đi trước Quản lý (Regulation)”, dù đó là đổi mới tài chính từng gây ra khủng hoảng toàn cầu, đổi mới Web 3.0 hay đổi mới AI. Sự phát triển nhanh chóng của AI khiến nhiều người lo ngại công việc của họ sẽ bị thay thế. Trước đó, chúng ta cũng đã thảo luận về đội ngũ chỉ 11 người của Midjourney và các mô hình tổ chức doanh nghiệp mới. Chủ đề hôm nay là “Hành trình phát triển của AGI – Từ quá khứ đến hiện tại”. Hãy cùng nhau chia sẻ trải nghiệm thực tế và những kỳ vọng về quá khứ, hiện tại và tương lai của AI.
Dương Ninh:
Kể từ giữa thế kỷ XX, khi Alan Turing đề xuất “Bài kiểm tra Turing”, đặt nền móng cho khoa học máy tính, con người bắt đầu nhận ra sự khác biệt sâu sắc giữa AI và máy tính truyền thống. Sự phát triển của AI đã trải qua nhiều giai đoạn, với sự tiến hóa liên tục của các phương pháp như mạng nơ-ron, học sâu (deep learning) và học tăng cường (reinforcement learning). Mạng nơ-ron mô phỏng cấu trúc thần kinh của não người, nâng cao đáng kể khả năng xử lý và học hỏi từ dữ liệu, tạo ra đột phá trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Tiếp theo, học sâu – một nhánh của mạng nơ-ron – sử dụng các mạng nơ-ron sâu hơn để xử lý thông tin số phức tạp, trở thành chủ đề nghiên cứu nóng trong AI. Học tăng cường là phương pháp học qua thử sai, cho phép AI tương tác với môi trường và các tác nhân thông minh khác để học cách đưa ra quyết định tối ưu. Phương pháp này đã đạt thành tựu ấn tượng trong lĩnh vực trò chơi, điển hình là AlphaGo của DeepMind đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới, chứng minh tiềm năng to lớn của AI trong việc ra quyết định và hoạch định chiến lược. Gần đây, AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát) đã trở thành trọng tâm nghiên cứu. Mục tiêu của AGI là tạo ra cỗ máy có trí thông minh ngang bằng con người, có khả năng tương tác tự nhiên trong mọi tình huống. Đồng thời, các mô hình ngôn ngữ lớn tiền huấn luyện như chuỗi GPT của OpenAI đã có những bước tiến vượt bậc, nâng cao đáng kể khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của máy, tạo nền tảng cho giao tiếp sâu sắc hơn giữa AI và con người. Theo tôi, con người và AI hoàn toàn có thể cùng tồn tại và hỗ trợ lẫn nhau. Ứng dụng của AI đã lan rộng sang nhiều lĩnh vực như y tế, giáo dục, tài chính, giao thông… góp phần nâng cao năng suất và chất lượng cuộc sống.
Khả năng phát triển trí tuệ của con người vẫn còn rất xa so với tiềm năng kỳ vọng – nghĩa là hiện nay chúng ta mới chỉ sử dụng một phần rất nhỏ bộ não. Nếu AI có thể khơi dậy tiềm năng não bộ của con người, thì chính chúng ta cũng sẽ tiến bộ cùng AI, bổ trợ lẫn nhau. Trong tương lai, con người sẽ trở nên thông minh và khôn ngoan hơn, đủ sức song hành cùng những hệ thống AI ngày càng mạnh mẽ.
Bạch Cường:
Tôi có phần bi quan hơn: sự phát triển của Internet và AI chưa thực sự khiến thế giới tốt đẹp hơn. Xét từ góc độ Internet, việc thông tin dễ tiếp cận hơn không ngăn được sự thao túng của các thế lực, thậm chí còn làm trầm trọng thêm sự chia rẽ xã hội. AGI cũng sẽ gặp phải vấn đề tương tự: dù tiến bộ công nghệ giúp một bộ phận người trở nên xuất sắc, đa số còn lại lại có xu hướng trở nên thụ động và kém linh hoạt hơn. Theo tôi, trong một xã hội phát triển cao, khi con người không còn phải nỗ lực nhiều, họ tự nhiên trở nên kém thông minh đi. Thực tế ẩn chứa nhiều vấn đề sâu xa, và khi AGI xuất hiện, liệu chúng ta có trở nên dễ tổn thương hơn? Đây là câu hỏi đáng để chúng ta suy ngẫm.
Trần Quỳ:
Khi lựa chọn giữa lạc quan và bi quan, tôi nghiêng về vị trí trung dung. Tất nhiên, trong lĩnh vực của chúng ta, không nên phớt lờ lịch sử, bởi kinh nghiệm quá khứ sẽ giúp chúng ta đối mặt tốt hơn với thách thức hiện tại và tương lai. Vì chủ đề hôm nay là “Hành trình phát triển của AGI – Từ quá khứ đến hiện tại”, hãy cùng nhìn lại “Ba Định luật Robot” do Isaac Asimov đề xuất: Thứ nhất, robot không được gây hại cho con người hoặc để con người bị tổn hại do nó bất động; Thứ hai, trừ khi vi phạm Định luật thứ nhất, robot phải tuân theo mệnh lệnh của con người; Thứ ba, trừ khi vi phạm hai Định luật trên, robot phải bảo vệ sự tồn tại của bản thân. Đây là một giả định lý tưởng, nhưng có ý nghĩa định hướng quan trọng cho việc nghiên cứu và phát triển AI.
Về sự xuất hiện của AGI, tôi cho rằng nó sẽ tác động sâu sắc đến nhân loại – nhưng tác động ấy là tích cực hay tiêu cực thì vẫn chưa thể xác định. Tuy nhiên, tôi rất mừng khi thấy OpenAI đã đề xuất ba nguyên tắc sau:
1. Lợi ích rộng rãi: Mục tiêu là đảm bảo AGI mang lại tác động tích cực cho nhân loại, không gây tổn hại và không tập trung quyền lực vào một nhóm nh���.
2. An toàn lâu dài: Nếu có dự án nào khác có triển vọng xây dựng AGI an toàn hơn OpenAI, thì OpenAI sẽ hợp tác thay vì cạnh tranh.
3. Dẫn dắt về công nghệ: Để tạo ra tác động thực chất về an toàn và xã hội, OpenAI sẽ tiếp tục đạt được những đột phá quan trọng, đảm bảo ảnh hưởng của mình trong nghiên cứu và ứng dụng AGI.
Những nguyên tắc này có thể giúp nhân loại phát triển thịnh vượng, đồng thời đảm bảo lợi ích từ AGI được chia sẻ rộng rãi và hỗ trợ chúng ta ứng phó với các rủi ro. Dù tương lai đầy bất định, tôi tin chúng ta nên nuôi dưỡng hy vọng, chủ động đón nhận thay đổi và không ngừng tìm kiếm cơ hội. Cuối cùng, hãy tận hưởng trọn vẹn những khoảnh khắc tuyệt vời trong cuộc sống – cho đến khi chúng ta bước vào “bữa tiệc cuối cùng” trước khi tan biến.
Tương tác với Đoàn Quan sát Truyền thông
Tôn Nghiêm, Tổng Biên tập Điều hành Feixiaohao:
Tôi không đặc biệt lạc quan hay bi quan về AI, mà giống như đa số, cảm thấy khá mơ hồ hoặc chưa hiểu rõ. Tôi đã thử một số nền tảng thông minh như ChatGPT và Midjourney, nhưng chưa cảm nhận được sự hỗ trợ rõ rệt nào, cũng không dùng chúng trên các nền tảng truyền thông vì sợ mất đi cá tính riêng. Tôi chưa thực sự cảm nhận được sự hỗ trợ rõ ràng từ AI hay AGI. Cũng như trong bộ phim “Chuyến du hành vũ trụ năm 2001”, những mô tả trong phim khi đó chưa tạo ra cảm giác “choáng ngợp” trong tôi ngày nay, bởi thực tế có thể “thô ráp” hơn – ít kỳ diệu và công nghệ cao như chúng ta từng tưởng tượng. Vì vậy, hiện tại tôi không bi quan cũng không lạc quan, mà đơn giản là cảm giác “bình thường như mọi người”.
Vương Huy, Người sáng lập BoChain Finance và 1783DAO:
Nghe các vị khách mời chia sẻ, tôi có vài câu hỏi muốn trao đổi cùng ông Dương. Từ góc độ văn hóa phương Đông, ví dụ như quan niệm “nhân chi sơ, tính bản thiện”, suy luận này cũng có thể áp dụng cho AI – tức là AI vốn dĩ cũng là điều tốt. Nhưng hiện nay, sự phát triển của AI thực tế đang bị các tập đoàn chủ đạo phương Tây nắm giữ và kiểm soát. Vậy trong văn hóa phương Tây, có tồn tại truyền thống văn hóa nào tương tự “nhân chi sơ, tính bản thiện” hay không? Và từ góc độ văn hóa phương Tây, tương lai của AI và con người sẽ ra sao?
Dương Ninh:
Câu hỏi của anh rất hay. Con người có những đặc điểm chung và bản chất nhân văn nhất quán: tình yêu thương, tinh thần hợp tác và khả năng đồng cảm – những phẩm chất này đều giống nhau, bất kể xuất phát từ nền văn hóa hay dân tộc nào. Vì vậy, tôi phản bác khái niệm “Rừng Đen” trong tiểu thuyết Tam Thể, bởi con người không phải thú vật, mà là những sinh linh có khả năng xây dựng đội nhóm và tổ chức. Khi huấn luyện các mô hình học máy, dữ liệu chất lượng cao là yếu tố then chốt; chất lượng dữ liệu và độ chính xác của nhãn (label) trực tiếp quyết định hiệu quả huấn luyện. Ngoài ra, nhà phát triển AI cũng có ảnh hưởng rất lớn, bởi “nhân tính” của máy móc bắt nguồn từ con người.
Vương Huy, Người sáng lập BoChain Finance và 1783DAO:
Tôi có một câu hỏi muốn thảo luận thêm với anh Bạch Cường: Anh từng nhận định nhiều sản phẩm công cụ có thể sẽ “chết”, vậy điều đó có nghĩa ChatGPT cũng sẽ như vậy? Nếu đúng, vậy trong lĩnh vực AI, loại hình dự án nào mới thực sự có thể tồn tại lâu dài?
Bạch Cường:
Theo tôi, nền tảng cốt lõi của OpenAI là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), chứ không chỉ dừng lại ở sản phẩm công cụ như ChatGPT. Ngay cả khi những sản phẩm kiểu công cụ như ChatGPT biến mất, OpenAI vẫn nắm giữ kho dữ liệu khổng lồ – đó mới là “lá bài chủ” của họ. Điểm then chốt để vượt lên giữa vô số công ty chính là khả năng chuyển mình thành một công ty nội dung trong kỷ nguyên AGI mới. Hãy lấy Pixar làm ví dụ điển hình: cuối cùng họ đã phát triển thành một công ty chuyên sản xuất nội dung chất lượng cao và giành giải Oscar. Hiện tại, chúng ta cần định nghĩa lại các mô hình và sản phẩm dưới góc nhìn của AI, thay vì bám vào lối tư duy cũ. Chúng ta nên suy nghĩ về cách định hình mọi khía cạnh trong kỷ nguyên mới này và tìm kiếm cơ hội khởi nghiệp, đầu tư từ đó. Tôi tin rằng với cách tiếp cận này, tương lai sẽ mở ra nhiều cơ hội hơn nữa.
Đạo Nhĩ Cát – Phó Tổng Biên tập Điều hành Khu vực Hoa Đông, ChainDD (Linkdethed):
Tôi có một thắc mắc: Liệu phép thử Turing có nên trở thành tiêu chuẩn đánh giá cho AGI, hay nói cách khác, AGI nên được kiểm định bằng tiêu chuẩn nào?
Dương Ninh:
Theo tôi, việc đánh giá AGI có thể tiếp cận theo hai hướng: một là đánh giá mức độ trí tuệ, hai là đánh giá mức độ tâm lý của máy móc. Về đánh giá trí tuệ, phép thử Turing truyền thống đã lỗi thời và cần tìm phương pháp kiểm tra mới – chẳng hạn như bài kiểm tra chỉ số thông minh (IQ test) – để đo lường trí thông minh của máy. Tuy nhiên, bộ kiểm tra này cần tránh tình trạng các kỹ sư “dạy tủ” quá mức chỉ để đáp ứng bài thi. Còn về đánh giá tâm lý, tôi cho rằng cần xây dựng bộ kiểm tra riêng cho máy, tương tự bài kiểm tra tâm thần ở người, để nắm bắt trạng thái tâm lý của chúng. Cả hai hướng này đều rất quan trọng và nghiêm túc, đây chính là lĩnh vực mà các trường đại học và viện nghiên cứu nên tập trung đầu tư.
Đạo Nhĩ Cát – Phó Tổng Biên tập Điều hành Khu vực Hoa Đông, ChainDD (Linkdethed):
Cảm ơn anh Dương. Tôi còn một câu hỏi nữa liên quan đến đạo đức AI: Khi chúng ta giao phó một phần chức năng xã hội và trách nhiệm xã hội cho AI, làm thế nào để xử lý tốt các vấn đề đạo đức? Ví dụ trong lĩnh vực xe tự lái, tiến bộ của AI có thể mở ra hướng đi mới cho kỷ nguyên này, đồng thời đặt ra yêu cầu về các chỉ thị phức tạp hơn và dữ liệu đa phương thức (multimodal). Vấn đề là: Làm sao để vừa tận dụng công nghệ AI, vừa đảm bảo xử lý đúng đắn các vấn đề đạo đức? Chúng ta nên huấn luyện AI phần này như thế nào?
Dương Ninh:
Theo tôi, vấn đề bạn nêu không chỉ là đạo đức, mà còn là vấn đề pháp lý. Trọng tâm nằm ở sự khác biệt giữa thuật toán xác định (deterministic algorithm) và thuật toán xác suất (probabilistic algorithm). Thuật toán xác định nghĩa là trong cùng một hoàn cảnh, máy luôn đưa ra một lựa chọn duy nhất. Trong khi đó, các thuật toán dựa trên AI lại mang tính xác suất – tức cùng một tình huống, nó có thể đưa ra những lựa chọn khác nhau.
Chính vì lý do này, hiện trên toàn cầu chưa có hệ thống ra quyết định nào dựa trên mô hình xác suất được giao cho AI vận hành, vì nó liên quan trực tiếp đến trách nhiệm pháp lý. Ví dụ, khi xảy ra tai nạn xe tự lái, ai sẽ là người chịu trách nhiệm? Nếu xe có tài xế, người đó là chủ thể chịu trách nhiệm pháp lý; nếu xe không người lái, công ty cung cấp dịch vụ sẽ phải chịu trách nhiệm.
Hiện tại, mức độ tin cậy của chúng ta vào AI chưa đủ để giao cho nó những quyết định ảnh hưởng đến sinh mạng con người hoặc gây tổn thất nghiêm trọng. Trong lĩnh vực hàng không vũ trụ, Cục Hàng không Dân dụng (CAAC) không cho phép AI đưa ra quyết định dạng này. Họ chỉ cho phép con người quyết định hoặc sử dụng quy trình ra quyết định tự động – tức thuật toán xác định – để đảm bảo cùng một đầu vào luôn cho ra một đầu ra duy nhất. Vì vậy, trong các dự án máy bay không người lái (UAV) hiện nay, chúng tôi áp dụng thuật toán xác định – đây là điều kiện tiên quyết để được Cục Hàng không Dân dụng phê duyệt.
Trên đây là những nội dung sôi nổi từ buổi Twitter Space lần này. Hy vọng mọi người đã thu nhận được nhiều thông tin và cảm hứng hữu ích. GPT DAO là cộng đồng chia sẻ thông tin AGI chuyên sâu và “cứng cỏi” nhất, luôn tập trung vào những thông tin chuyên sâu và chất lượng – đừng bỏ lỡ!
Mời bạn theo dõi tài khoản Twitter của GPTDAO để cập nhật thông tin sự kiện mới nhất.
Twitter tiếng Trung: @GPTDAOCN
Twitter tiếng Anh: @GPTDAOGLOBAL