AGI là gì? Liệu siêu trí tuệ AGI có thể thay thế và kiểm soát con người?

Khái niệm về Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) nổi lên như một chủ đề gây tranh cãi và hứng thú. Không đơn thuần là một phiên bản AI mạnh mẽ hơn,  AGI còn là một bước tiến có thể làm thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ. Tuy nhiên, sự phát triển của AGI cũng đặt ra nhiều câu hỏi quan trọng về khả năng thay thế và kiểm soát con người trong tương lai. Hãy cùng FPT.AI giải đáp toàn diện AGI là gì và những nỗi lo về siêu trí tuệ AGI trong tương lai.

AGI là gì? ChatGPT có phải là AGI không?

Để trả lời cho câu hỏi AGI là gì, trước hết cần hiểu rõ được cách các chuyên gia “định nghĩa” nó. AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát) còn được gọi là trí tuệ nhân tạo mạnh, là một loại AI có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm.

AGI có khả năng tương tác linh hoạt với môi trường, hiểu các khái niệm trừu tượng, giải quyết vấn đề phức tạp và đưa ra quyết định trong các tình huống không quen thuộc. Một hệ thống AGI lý tưởng sẽ có thể tự học từ trải nghiệm, phát triển kỹ năng mới và thậm chí sáng tạo ra các ý tưởng, giải pháp mới mà không cần sự can thiệp của con người.

Mặc dù có nhiều nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực AI, AGI vẫn là một khái niệm lý thuyết và chưa được thực hiện thành công trong thực tế. Các chuyên gia đang tiếp tục khám phá các phương pháp và công nghệ để hướng tới việc phát triển AGI, nhưng hiện tại, các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-5 vẫn chưa đạt được mức độ trí tuệ tổng quát mà AGI đòi hỏi.

Dự đoán của nhóm nghiên cứu như Metaculus cho rằng AGI có thể trở thành hiện thực và được áp dụng vào thực tế vào khoảng năm 2032. Tuy nhiên vẫn chưa có điều gì có thể chắc chắn về sự phát triển của mô hình này.

>>> XEM THÊM: ChatGPT là gì? Cách tạo tài khoản Chat GPT free

Những khả năng của siêu trí tuệ AGI là gì?

AGI được kỳ vọng sẽ giúp máy móc có thể thực hiện các nhiệm vụ trí tuệ một cách linh hoạt và hiệu quả. Cùng điểm qua các năng lực hứa hẹn mang lại những tiềm năng to lớn trong tương lai của AGI:

• Khả năng học hỏi và thích ứng: AGI có khả năng tự học từ kinh nghiệm và điều chỉnh hành vi của mình dựa trên thông tin mới, giúp nó thích nghi với các tình huống khác nhau.
• Khả năng nhận thức và tiếp thu: AGI có thể hiểu và xử lý thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, từ văn bản đến hình ảnh, cho phép nó nắm bắt được ngữ cảnh và ý nghĩa.
• Khả năng suy đoán, sáng tạo và giải quyết vấn đề: AGI có khả năng đưa ra các giả thuyết, tìm kiếm giải pháp mới cho các vấn đề phức tạp và thậm chí sáng tạo ra ý tưởng, sản phẩm mới.
• Khả năng tư duy như con người: AGI có thể mô phỏng các quá trình tư duy của con người, cho phép nó đưa ra quyết định và lý luận một cách linh hoạt.

Lợi ích của AGI là gì?

Vậy với những khả năng trên, lợi ích của AGI là gì? Cùng tìm hiểu vai trò của AGI trong các lĩnh vực và ứng dụng thực tế của nó:

• Y tế: AGI có thể cải thiện quy trình chẩn đoán và điều trị bệnh bằng cách phân tích khối lượng dữ liệu y tế lớn hơn con người có thể xử lý. Với khả năng nhận diện các mẫu phức tạp trong hình ảnh y tế và dữ liệu bệnh nhân, AGI có thể đưa ra các chẩn đoán chính xác hơn và giúp bác sĩ xây dựng kế hoạch điều trị phù hợp.
• Sản xuất: Trong lĩnh vực sản xuất, AGI có thể tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu lãng phí và tăng hiệu suất. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các dây chuyền sản xuất, AGI có thể dự đoán sự cố và tự động điều chỉnh quy trình để đảm bảo hiệu quả cao nhất.
• Tự động hóa: AGI có khả năng tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, giúp giảm thiểu sự can thiệp của con người và tối ưu hóa quy trình làm việc. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu sai sót, nâng cao năng suất.
• Dịch vụ khách hàng: Trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, AGI có thể cải thiện trải nghiệm của khách hàng thông qua các chatbot thông minh, có khả năng hiểu và phản hồi nhanh chóng theo ngữ cảnh. Điều này giúp doanh nghiệp tăng cường sự hài lòng của khách hàng và giảm thời gian chờ đợi.
• Giáo dục: AGI có thể cá nhân hóa quá trình học tập cho từng học sinh, đưa ra các chương trình học phù hợp với khả năng và sở thích của từng người. Điều này giúp nâng cao hiệu quả giáo dục và khuyến khích sự phát triển của học sinh.
• Nghiên cứu và phát triển: AGI có thể đẩy nhanh tiến trình nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực, từ khoa học đến công nghệ. Bằng cách phân tích dữ liệu và tìm ra mối liên hệ, AGI có thể đưa ra các ý tưởng mới và giúp các nhà nghiên cứu phát triển các sản phẩm hoặc giải pháp mới một cách nhanh chóng và hiệu quả.

>>> XEM THÊM: 12 ứng dụng AI trong giáo dục giúp gia tăng hiệu quả đào tạo

Sự khác biệt giữa Trí tuệ nhân tạo hạn hẹp (Artificial Narrow Intelligence – ANI) và AGI là gì?

Trí tuệ nhân tạo hạn hẹp (ANI) và trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) đại diện cho hai cấp độ khác nhau của công nghệ AI. ANI được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc dự đoán xu hướng. Ngược lại, AGI có thể học hỏi và áp dụng kiến thức từ nhiều lĩnh vực khác nhau, hoạt động linh hoạt mà không cần con người can thiệp thường xuyên.

AGI có khả năng tự học từ dữ liệu mới, tự động điều chỉnh và cải thiện hiệu suất theo thời gian trong khi ANI yêu cầu quá trình huấn luyện có giám sát từ con người để đảm bảo kết quả tốt nhất. Một điểm khác biệt lớn nữa là AGI có thể xử lý những tình huống phức tạp và ra quyết định thông minh trong thời gian thực nhờ khả năng tính toán mạnh mẽ. ANI chỉ thực hiện các tác vụ đã được lập trình mà không thể thích nghi khi gặp tình huống mới.

Cuối cùng, AGI không chỉ thực hiện nhiệm vụ mà còn có tiềm năng đóng góp lớn vào nghiên cứu và phát triển trong các lĩnh vực như y học hay khoa học máy tính, nhờ khả năng tổng hợp và áp dụng kiến thức rộng rãi – điều mà ANI không thể làm được.

>>> TÌM HIỂU: AI Agents là gì? Sự khác biệt giữa AI Aents và AI Chatbot

Các công nghệ thúc đẩy nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tổng hợp là gì?

Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) đang nhận được sự quan tâm lớn từ các nhà khoa học và kỹ sư, nhờ vào những công nghệ tiên tiến đang phát triển nhanh chóng. Dưới đây là một số công nghệ chính đang thúc đẩy nghiên cứu AGI.

Học sâu  (Deep Learning)

Học sâu (Deep Learning) là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo, chuyên sâu vào việc sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp để phân tích và rút ra thông tin từ dữ liệu lớn. Bằng cách tự động nhận diện các mẫu và đặc điểm phức tạp, công nghệ này tạo ra những mô hình có khả năng hiểu ngữ cảnh trong các loại dữ liệu khác nhau.

Ví dụ, Amazon SageMaker được các nhà phát triển sử dụng để thiết kế và triển khai mô hình học sâu cho các ứng dụng Internet vạn vật, giúp tối ưu hóa hiệu suất của các thiết bị kết nối.

AI tạo sinh (Generative AI)

AI tạo sinh cho phép các hệ thống trí tuệ nhân tạo tạo ra nội dung mới và sáng tạo từ những dữ liệu mà chúng đã học được. Công nghệ này không chỉ giúp tự động hóa quy trình sản xuất nội dung mà còn mang đến khả năng tương tác tự nhiên với người dùng.

Chẳng hạn, các tổ chức sử dụng các mô hình như AI21 Labs và Cohere để phát triển các ứng dụng có khả năng tạo văn bản, âm thanh và hình ảnh, nhờ vào sự hỗ trợ của nền tảng đám mây Amazon Bedrock.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Process – NLP)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào khả năng giúp máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người. Công nghệ này giúp chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành dữ liệu có thể phân tích và diễn giải.

Ví dụ, Amazon Lex cho phép các doanh nghiệp xây dựng chatbot thông minh, tự động tương tác và hỗ trợ khách hàng thông qua ngôn ngữ tự nhiên, làm tăng trải nghiệm người dùng.

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Thị giác máy tính (Computer Vision) liên quan đến việc cho phép máy móc phân tích và hiểu hình ảnh và video. Công nghệ này là chìa khóa để phát triển các ứng dụng tự động hóa trong nhiều lĩnh vực.

Một ví dụ điển hình là Amazon Rekognition, cho phép các kỹ sư tự động hóa quy trình phân tích hình ảnh, giúp nhận diện đối tượng và giám sát trong thời gian thực.

Khoa học robot

Khoa học robot kết hợp giữa kỹ thuật và trí tuệ nhân tạo, cho phép xây dựng các hệ thống tự động có khả năng thực hiện nhiệm vụ vật lý. Những robot này có thể hoạt động độc lập và tương tác với môi trường xung quanh, điều này rất quan trọng trong việc phát triển AGI.

Chẳng hạn, các kỹ sư sử dụng AWS RoboMaker để mô phỏng các hệ thống robot, từ đó kiểm tra và tối ưu hóa khả năng nhận thức và thao tác của robot trước khi lắp ráp thực tế.

Nỗi lo về siêu trí tuệ AGI là gì? Đâu là cách để kiểm soát AGI?

Với khả năng học hỏi và thích ứng vượt bậc, AGI có thể thực hiện những nhiệm vụ phức tạp mà con người chưa thể nghĩ đến. Điều này khiến nhiều người lo ngại về khả năng AGI vượt xa sự kiểm soát của con người và thực hiện những quyết định không thể đoán trước.

Tom Everitt, một nhà nghiên cứu an toàn AGI tại DeepMind, đã từng nhấn mạnh rằng “AGI sẽ giải quyết bất kỳ nhiệm vụ nào của con người mà không bị giới hạn bởi cách chúng được thiết lập, ví dụ phát triển phương pháp chữa bệnh hay khám phá các dạng năng lượng tái tạo mới.” Stephen Hawking cũng đã từng cảnh báo “Trí tuệ nhân tạo có thể là điều tồi tệ nhất của lịch sử nhân loại. Sớm muộn chúng sẽ không thể bị kiểm soát.”

Những phát biểu này không chỉ phản ánh những nguy cơ tiềm ẩn của AGI mà còn khơi dậy sự chú ý của nhiều nhà nghiên cứu, chính trị gia và công chúng về việc cần có các biện pháp kiểm soát hiệu quả để quản lý sự phát triển của công nghệ này. Một số biện pháp đang được áp dụng để kiểm soát AGI và đảm bảo rằng nó phục vụ lợi ích con người bao gồm:

• Thiết lập hệ thống kiểm tra, theo dõi mã nguồn và đánh giá hiệu suất thường xuyên để phát hiện sớm dấu hiệu hoạt động ngoài kiểm soát của AGI và can thiệp kịp thời khi cần thiết.
• Xây dựng tiêu chuẩn và quy định rõ ràng để hướng dẫn các nhà phát triển trong việc xây dựng AGI. Những quy định này bao gồm yêu cầu về an toàn, tính minh bạch và trách nhiệm, nhằm đảm bảo AGI hoạt động theo đúng mục đích ban đầu.
• Phát triển chính sách bảo vệ lợi ích công cộng, như đào tạo lại lao động bị ảnh hưởng bởi tự động hóa và đảm bảo phân phối công bằng lợi ích từ AGI. Điều này giúp tạo môi trường thuận lợi cho sự phát triển bền vững của AGI mà không gây hại cho xã hội.

Hy vọng với những thông tin được FPT.AI chia sẻ phía trên sẽ giúp bạn giải đáp được thắc mắc AGI là gì cũng như những rủi ro khi ứng dụng và giải pháp kiểm soát. Với khả năng học hỏi, thích ứng và suy luận như con người, AGI hứa hẹn mang lại những lợi ích vượt bậc cho nhiều lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, bên cạnh những tiềm năng đó, việc kiểm soát và phát triển AGI một cách an toàn và có trách nhiệm là vô cùng cần thiết để đảm bảo rằng nó phục vụ cho lợi ích của nhân loại, tránh những rủi ro có thể xảy ra trong tương lai.

>>> XEM THÊM:

• Công nghệ OCR là gì? Cách OCR giúp MB Bank và Grab số hoá thành công
• Hướng Dẫn Chuyển Văn Bản Thành Giọng Nói (Text to Speech) Bằng FPT.AI Voicemaker
• 6 giải pháp nâng cao trải nghiệm khách hàng trong thời đại số