vi
en
Với khả năng suy luận và thích nghi tương đương hoặc vượt trội hơn con người, AGI khiến cả nhân loại vừa tò mò vừa e ngại. Đây không chỉ là một đích đến công nghệ mà còn là biểu tượng của tham vọng kinh tế, chiến lược kinh doanh và cuộc đua quyền lực trong lĩnh vực AI.
Siêu trí tuệ này được định giá lên đến 100 tỷ USD bởi 2 ông lớn công nghệ: OpenAI (phòng thí nghiệm tiên phong thúc đẩy AI vì lợi ích nhân loại được sáng lập bởi CEO Sam Altman, tỷ phú Elon Musk và các cộng sự) và Microsoft (hãng sản xuất phần mềm lớn nhất thế giới do Bill Gates và Paul Allen đồng sáng lập).
Vậy AGI là gì và tại sao đây là một bước tiến có thể làm thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ trong tương lai? Cùng FPT.AI khám phá nhé!
AGI là gì? ChatGPT có phải là AGI không?
AGI là viết tắt của Artificial General Intelligence, tạm dịch là trí tuệ nhân tạo tổng quát. Đây là một hệ thống siêu trí tuệ có nhận thức, có khả năng học hỏi, tương tác linh hoạt với môi trường và giải quyết bất kỳ nhiệm vụ nào của con người.
Một hệ thống AGI lý tưởng sẽ sở hữu trí thông minh vượt trội, 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 bị giới hạn bởi cách chúng được thiết lập.
ChatGPT, dù rất ấn tượng và hữu ích, vẫn chỉ là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM – Large Language Model), không đạt tiêu chuẩn của Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). ChatGPT chỉ có thể xử lý ngôn ngữ và giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu đã được huấn luyện. Nó không thực sự hiểu hay “nhận thức” về những gì mình nói mà chỉ phản hồi dựa trên các mô hình xác suất và ngữ cảnh.
Dù vậy, sự phát triển của ChatGPT vẫn là một phần thiết yếu trong con đường chinh phục siêu trí tuệ nhân tạo. o3 và o3-mini – hai mô hình được công bố gần đây trong sự kiện “12 ngày của OpenAI” vào tháng 12 được cho là có năng lực tiệm cận với AGI.
Với các tiến bộ nhảy vọt trong việc xử lý các truy vấn phức tạp, tạo ra câu chuyện mạch lạc và giải quyết vấn đề trong thời gian thực, o3 đánh dấu một chương mới trong cuộc hành trình hướng tới siêu trí tuệ nhân tạo, đưa chúng ta đến gần hơn với tương lai của trí tuệ nhân tạo tổng quát.
>>> XEM THÊM: ChatGPT là gì? Cách tạo tài khoản Chat GPT free
Sự khác biệt giữa Trí tuệ nhân tạo hạn hẹp (Artificial Narrow Intelligence – ANI) và AGI là gì?
Trí tuệ nhân tạo hạn hẹp (Artificial Narrow Intelligence – ANI) và trí tuệ nhân tạo tổng quát (Artificial General Intelligence – 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, đã được lập trình sẵn, chẳng hạn như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc dự đoán xu hướng. Loại AI này không thể thích nghi khi gặp tình huống mới và cần được con người huấn luyện có giám sát để đảm bảo kết quả tốt nhất.
Ngược lại, AGI có khả năng tự học từ dữ liệu mới, tự động điều chỉnh và cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần con người can thiệp. Siêu trí tuệ nhân tạo 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. Ngoài ra, với khả năng tổng hợp và áp dụng kiến thức rộng rãi, Artificial General Intelligence 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.
>>> TÌM HIỂU: 2 Cách phân loại trí tuệ nhân tạo và 7 loại AI phổ biến
Những khả năng của siêu trí tuệ AGI là gì?
Các năng lực hứa hẹn mang lại những tiềm năng to lớn trong tương lai của trí tuệ nhân tạo tổng quát bao gồm:
- Học hỏi từ kinh nghiệm và điều chỉnh hành vi dựa trên thông tin mới để thích nghi với các tình huống khác nhau. AGI có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người và trình bày chúng dưới dạng văn bản hoặc giọng nói
- Hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa để xử lý thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, nhận diện màu sắc, chiều sâu và không gian 3 chiều trong hình ảnh tĩnh
- 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.
- Mô phỏng các quá trình tư duy của con người, phân tích, đánh giá, đưa ra quyết định và lý luận một cách linh hoạt.
>>> XEM THÊM: AI Marketing là gì? Cách mạng hóa tiếp thị nhờ Generative AI
Lợi ích của siêu trí tuệ nhân tạo
Vậy với những khả năng trên, lợi ích của AGI là gì? Sau đây là vai trò và ứng dụng thực tế của siêu trí tuệ nhân tạo AGI:
- Y tế: Artificial General Intelligence có thể đưa ra các chẩn đoán chính xác và giúp bác sĩ xây dựng kế hoạch điều trị phù hợp bằng cách phân tích khối lượng dữ liệu y tế lớn và nhận diện các mẫu phức tạp trong hình ảnh y tế và dữ liệu bệnh nhân.
- Sản xuất: Trong lĩnh vực sản xuất, trí tuệ nhân tạo tổng quát có thể phân tích dữ liệu từ các dây chuyền sản xuất, dự đoán sự cố và tự động điều chỉnh quy trình để tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu lãng phí và tăng hiệu suất.
- Tự động hóa: AGI có khả năng tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, giảm thiểu sự can thiệp của con người, tối ưu hóa quy trình làm việc, tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót, nâng cao năng suất.
- Dịch vụ khách hàng: Trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, siêu trí tuệ 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.
- 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: Artificial General Intelligence 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 cách phân tích và tìm ra mối liên hệ trong dữ liệu.
OpenAI và Microsoft đã định giá tiềm năng AGI ở mức lợi nhuận tối thiểu 100 tỷ USD. Điều này cho thấy khả năng tạo ra giá trị kinh tế từ các hệ thống thông minh toàn diện không chỉ lớn mà còn mang tính bền vững.
>>> XEM THÊM: AI Agents là gì? Sự khác biệt giữa AI Agents và AI Chatbot
Các công nghệ thúc đẩy nghiên cứu AGI là gì?
Trí tuệ nhân tạo tổng quát đang nhận được sự quan tâm lớn từ các nhà khoa học và kỹ sư. Các công nghệ thúc đẩy sự phát triển AGI bao gồm:
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 (âm thanh, hình ảnh, văn bản,…).
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 siêu 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.
Nỗi lo về siêu trí tuệ AGI là gì?
Khả năng học hỏi và thích ứng vượt bậc của Artificial General Intelligence khiến nhiều chuyên gia và nhà khoa học lo ngại về khả năng kiểm soát siêu trí tuệ nhân tạo của con người.
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.”
Tuy nhiên, Jacques Attali, nhà kinh tế và xã hội học người Pháp, từng nhấn mạnh tại sự kiện Viva Tech rằng sự tốt đẹp hay nguy hiểm của AGI hoàn toàn nằm ở lựa chọn của con người. “Nếu dùng AI để phát triển vũ khí, hậu quả sẽ rất kinh hoàng. Nhưng nếu ứng dụng nó vào y tế, giáo dục, văn hóa, chúng ta sẽ mở ra một tương lai đầy hứa hẹn,” ông chia sẻ.
>>> XEM THÊM: 4 Làn Sóng AI: Đâu Là Công Nghệ AI trong tương lai?
Đâu là cách để kiểm soát rủi ro từ Artificial General Intelligence?
“Tôi từng nghĩ con người sẽ mất 20-50 năm nữa mới đạt được AGI, nhưng giờ tốc độ phát triển đã vượt ngoài dự đoán. Vấn đề cấp bách hiện nay là làm thế nào để kiểm soát chúng,” Geoffrey Hinton – giáo sư đoạt giải Turing và được mệnh danh là “cha đẻ của AI” – chia sẻ.
Tuy nhiên, kiểm soát trí tuệ nhân tạo tổng quát không thể đơn giản như cách con người kiểm soát lẫn nhau dựa trên nhận thức và cảm xúc. Siêu trí tuệ AGI có khả năng vượt xa những giới hạn đó, khiến việc kiểm soát nó trở thành một thách thức phức tạp.
Để giảm thiểu rủi ro từ AGI và đảm bảo rằng nó phục vụ lợi ích con người, các nhà nghiên cứu có thể tập trung vào các yếu tố quan trọng sau:
- 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 để 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 siêu trí tuệ.
- Hạn chế sự tập trung quyền lực vào tay một số tổ chức để tránh việc lạm dụng AGI.
Hy vọng với những thông tin được FPT.AI chia sẻ phía trên sẽ giúp bạn giải đáp được thắc mắc AGI là gì, những rủi ro khi ứng dụng và giải pháp kiểm soát loại AI này. Tốc độ phát triển của siêu trí tuệ nhân tạo đang tăng nhanh, đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa các chuyên gia, chính phủ và cộng đồng để đảm bảo công nghệ này được phát triển vì lợi ích chung của nhân loại.
>>> XEM THÊM:
- Các sản phẩm ứng dụng trí tuệ nhân tạo nổi bật nhất kỷ nguyên số hóa
- Knowledge Base là gì? Công nghệ nâng cấp hiệu quả CSKH cho ngành Bảo hiểm
