Mark Zuckerberg, Sam Altman dự đoán AI sẽ thông minh hơn người trong năm 2026, nhưng nghiên cứu lại hé lộ góc khuất lớn nhất của cơn sốt AI nghìn tỷ USD

Các lãnh đạo công nghệ hàng đầu liên tục tuyên bố nhân loại đang tiến rất gần tới “siêu trí tuệ nhân tạo”. Thế nhưng ngày càng nhiều nhà khoa học nhận thức và chuyên gia thần kinh học lại đưa ra một cảnh báo ngược lại. Ngành công nghiệp AI có thể đang xây dựng cả một đế chế trên một giả định sai lầm về bản chất của trí thông minh con người.

Mark Zuckerberg tin rằng “siêu trí tuệ” đã nằm trong tầm tay. Dario Amodei dự đoán AI có thể thông minh hơn người đoạt giải Nobel trong phần lớn lĩnh vực liên quan ngay từ năm 2026. Sam Altman tuyên bố OpenAI đã biết cách xây dựng AGI, trí tuệ nhân tạo tổng quát và cho rằng các hệ thống này sẽ thúc đẩy những khám phá khoa học vượt xa khả năng của con người.

Nhưng theo nhiều nghiên cứu hiện đại về nhận thức, có một vấn đề cốt lõi: ngôn ngữ không đồng nghĩa với tư duy. Và nếu điều đó đúng, toàn bộ giả định nền tảng phía sau các mô hình AI tạo sinh hiện nay có thể đang bị thổi phồng quá mức.

AI đang mô phỏng ngôn ngữ, không phải trí thông minh?

Điểm chung giữa ChatGPT của OpenAI, Claude của Anthropic, Gemini của Google hay các hệ thống AI của Meta là tất cả đều dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Về cơ bản, các hệ thống này được huấn luyện bằng lượng dữ liệu khổng lồ lấy từ internet nhằm tìm ra các mối tương quan giữa các từ hoặc “token”. Sau đó dự đoán từ nào có khả năng xuất hiện tiếp theo trong một ngữ cảnh cụ thể.

Dù ngày càng phức tạp hơn, cốt lõi của AI tạo sinh hiện nay vẫn là các hệ thống mô hình hóa ngôn ngữ. Vấn đề nằm ở chỗ: khoa học thần kinh hiện đại cho thấy tư duy của con người không phụ thuộc hoàn toàn vào ngôn ngữ. Nói cách khác, con người sử dụng ngôn ngữ để truyền đạt suy nghĩ, nhưng ngôn ngữ không phải bản thân suy nghĩ.

Đây là luận điểm trung tâm trong bài bình luận nổi tiếng trên tạp chí Nature của ba nhà khoa học Evelina Fedorenko (MIT), Steven T. Piantadosi (UC Berkeley) và Edward Gibson (MIT), với tiêu đề đầy trực diện: “Ngôn ngữ chủ yếu là công cụ để giao tiếp hơn là để tư duy”.

Bài nghiên cứu tổng hợp hàng chục năm nghiên cứu về mối quan hệ giữa ngôn ngữ và nhận thức. Đồng thời phản bác quan niệm cho rằng ngôn ngữ tạo ra năng lực suy luận của con người.

Một trong những bằng chứng quan trọng nhất đến từ các nghiên cứu sử dụng công nghệ chụp cộng hưởng từ chức năng fMRI. Khi con người thực hiện các nhiệm vụ nhận thức khác nhau, từ giải toán, suy luận logic đến đọc hiểu trạng thái tâm lý của người khác, các vùng não được kích hoạt không hoàn toàn trùng với khu vực xử lý ngôn ngữ.

Điều này cho thấy khả năng tư duy và ngôn ngữ là hai hệ thống có liên quan, nhưng không đồng nhất. Các nghiên cứu trên bệnh nhân bị mất khả năng ngôn ngữ do tổn thương não cũng củng cố nhận định đó. Dù gặp khó khăn nghiêm trọng trong việc sử dụng từ ngữ, nhiều người vẫn duy trì được khả năng suy luận logic, giải toán, hiểu quan hệ nhân quả hoặc đọc tình huống xã hội.

Theo Fedorenko và các cộng sự, “bằng chứng là không thể chối cãi”. Có nhiều trường hợp mất ngôn ngữ nghiêm trọng nhưng khả năng tư duy tổng quát vẫn được giữ nguyên ở nhiều khía cạnh.

Một ví dụ trực quan khác là trẻ sơ sinh. Ngay cả trước khi biết nói, trẻ nhỏ vẫn có khả năng khám phá môi trường, bắt chước hành vi, học quy luật và hình thành hiểu biết về thế giới. Nhà khoa học nhận thức Alison Gopnik cho rằng trẻ em học hỏi giống như các nhà khoa học thu nhỏ. Chúng liên tục thử nghiệm, phân tích và xây dựng “lý thuyết trực quan” về vật lý, sinh học và tâm lý từ rất sớm. Điều đó đồng nghĩa với việc tư duy tồn tại trước cả ngôn ngữ.

Nếu loại bỏ khả năng nói khỏi con người, tư duy vẫn còn tồn tại. Nhưng nếu loại bỏ ngôn ngữ khỏi một mô hình ngôn ngữ lớn, gần như chẳng còn gì phía sau. Đó là lý do nhiều nhà nghiên cứu cho rằng việc tiếp tục mở rộng quy mô dữ liệu và năng lực tính toán chưa chắc đã đưa ngành công nghiệp AI tới AGI như các CEO công nghệ đang hứa hẹn.

Bài toán lớn hơn AGI: AI có thật sự biết sáng tạo?

Trong nhiều năm qua, ngành công nghệ đã xây dựng một niềm tin gần như mặc định rằng chỉ cần có đủ dữ liệu và sức mạnh tính toán, AI cuối cùng sẽ đạt trí thông minh ngang hoặc vượt con người. Nhưng ngày càng nhiều chuyên gia AI bắt đầu nghi ngờ giả định đó.

Một trong những tiếng nói nổi bật nhất là Yann LeCun, nhà khoa học đoạt giải Turing và cũng là một trong những người hoài nghi lớn nhất đối với LLM. Ông cho rằng các mô hình ngôn ngữ hiện tại chỉ đang mô phỏng ngôn ngữ thay vì thực sự hiểu thế giới vật lý. LeCun gần đây đã rời vị trí tại Meta để phát triển các “mô hình thế giới”, những hệ thống AI có khả năng ghi nhớ dài hạn, lập kế hoạch và hiểu quan hệ vật lý trong môi trường thực.

Không chỉ LeCun, nhiều tên tuổi lớn khác trong lĩnh vực AI như Yoshua Bengio, Eric Schmidt hay Gary Marcus cũng cho rằng trí thông minh không phải một năng lực đơn nhất mà là tổ hợp của nhiều khả năng nhận thức riêng biệt. Theo định nghĩa AGI mới mà nhóm này đề xuất, AI phải đạt được “tính linh hoạt và trình độ nhận thức tương đương hoặc vượt qua một người trưởng thành được giáo dục tốt”.

Tuy nhiên, ngay cả khi tạo ra được hệ thống như vậy, vẫn còn một câu hỏi lớn hơn. Liệu AI có thể tạo ra những bước nhảy nhận thức mang tính cách mạng như con người hay không? Đây là nơi bài toán trở nên phức tạp hơn rất nhiều.

Triết gia khoa học Thomas Kuhn từng cho rằng những cuộc cách mạng khoa học không xuất hiện đơn thuần từ việc tích lũy dữ liệu hay lặp lại thí nghiệm. Chúng xảy ra khi con người tạo ra những cách nhìn hoàn toàn mới về thế giới, các “mô hình khoa học” mới thay thế tư duy cũ. Albert Einstein là ví dụ kinh điển. Ông hình dung ra thuyết tương đối trước khi tồn tại bằng chứng thực nghiệm xác nhận nó.

Nhà triết học Richard Rorty tiếp tục phát triển luận điểm này khi cho rằng con người tạo ra tiến bộ bằng cách xây dựng những “phép ẩn dụ mới” để mô tả thế giới, đặc biệt khi họ không còn hài lòng với hệ thống khái niệm hiện tại. Đây chính là điểm mà AI hiện đại có thể gặp giới hạn.

Một mô hình AI được huấn luyện trên toàn bộ dữ liệu hiện có của nhân loại có thể dự đoán, phối lại và tái sử dụng tri thức rất hiệu quả. Nó có thể bắt chước cách một người thông minh phản hồi trong vô số tình huống khác nhau.

Nhưng theo lập luận của bài viết, AI không có lý do nội tại để “không hài lòng” với dữ liệu đang được cung cấp. Nó không có động lực tự nhiên để phá bỏ khuôn mẫu nhận thức hiện hữu và tạo ra các khung tư duy hoàn toàn mới như cách con người từng làm trong lịch sử khoa học.

Kết quả dễ thấy nhất có thể chỉ là một “kho lưu trữ kiến thức khổng lồ”, cực kỳ hữu ích, cực kỳ mạnh mẽ. Nhưng vẫn bị mắc kẹt bên trong vốn từ vựng và hệ thống khái niệm mà con người đã tạo ra. Theo góc nhìn này, AI có thể trở thành công cụ hỗ trợ nhận thức chưa từng có trong lịch sử nhân loại. Thế nhưng nó chưa chắc sẽ trở thành một dạng trí tuệ vượt lên trên chính con người.

Và trong khi ngành công nghệ tiếp tục đổ hàng tỷ USD vào chip Nvidia, trung tâm dữ liệu và các mô hình ngày càng lớn hơn, cuộc tranh luận cốt lõi vẫn chưa có lời giải: liệu việc mô phỏng ngôn ngữ ngày càng tốt hơn có thực sự dẫn tới trí thông minh tổng quát hay không? Cho tới hiện tại, khoa học nhận thức dường như vẫn chưa đưa ra câu trả lời mà các CEO công nghệ muốn nghe.

*Nguồn bài viết: The Verge

Lại Dịu