OpenAI tuyên bố đã bước vào 'kỷ nguyên AGI', nhưng AGI thực sự là gì?
Gần 4 năm kể từ khi ChatGPT ra mắt, các tập đoàn công nghệ Mỹ và Trung Quốc đã đầu tư hàng trăm tỷ USD vào trung tâm dữ liệu, chip và nhân lực để xây dựng các mô hình trí tuệ nhân tạo ngày càng tiên tiến.
Mục tiêu của cuộc đua không còn dừng ở việc tạo ra những chatbot tốt hơn. Các phòng thí nghiệm AI hàng đầu đang hướng tới một công nghệ mạnh hơn, thường được gọi là trí tuệ nhân tạo tổng quát, hay AGI.
Từng bị coi là một ý tưởng xa vời, AGI hiện trở thành mục tiêu nghiên cứu, công cụ tiếp thị và chủ đề tranh luận chính sách. Một số nhà lập pháp và lãnh đạo công nghệ Mỹ còn lo ngại về rủi ro an ninh quốc gia nếu Trung Quốc đạt được cột mốc này trước.
Đầu tháng 9, OpenAI bắt đầu triển khai GPT-6 Astra, mô hình AI mới mà công ty cho rằng sau này có thể được nhìn nhận như giai đoạn đầu của AGI.
“Chào mừng đến với kỷ nguyên AGI”, Chủ tịch OpenAI Greg Brockman tuyên bố tại cuộc họp báo giới thiệu mô hình.
Tuy nhiên, ông Brockman cũng thừa nhận chưa thể khẳng định Astra đã đạt đến AGI hay chưa. Theo ông, mỗi người có thể tự quyết định liệu mô hình này có đáp ứng tiêu chuẩn AGI của họ hay không.
AGI là gì?
Hiện chưa có một định nghĩa thống nhất về trí tuệ nhân tạo tổng quát.
OpenAI định nghĩa AGI là những hệ thống có khả năng làm tốt hơn con người trong phần lớn công việc mang lại giá trị kinh tế.
Một nghiên cứu năm 2023 của Google DeepMind ít tập trung hơn vào yếu tố kinh tế. Nhóm nghiên cứu đề xuất đánh giá AGI dựa trên tính linh hoạt, chẳng hạn khả năng vượt con người trong những công việc hữu ích hoặc học kỹ năng mới từ lượng dữ liệu hạn chế.
ARC Prize Foundation, tổ chức phi lợi nhuận đứng sau một bộ tiêu chuẩn đánh giá AGI phổ biến, cho rằng giá trị kinh tế không phải thước đo chính xác của trí thông minh. Tổ chức này định nghĩa AGI là một hệ thống có thể học hiệu quả những kỹ năng mới nằm ngoài dữ liệu huấn luyện.
Cách gọi công nghệ này cũng liên tục thay đổi.
Giám đốc điều hành Anthropic Dario Amodei thích sử dụng thuật ngữ “siêu AI” thay cho AGI. Mustafa Suleyman, người đứng đầu bộ phận AI của Microsoft, gọi đó là “trí tuệ nhân tạo có năng lực”.
Gần đây, Meta và OpenAI còn nhắc nhiều hơn đến “siêu trí tuệ” – một hệ thống giả định có năng lực cao hơn AGI và vượt qua trí thông minh của con người.
OpenAI từng đưa ra lộ trình gồm 5 cấp độ phát triển của AI. Cấp đầu tiên là chatbot, công nghệ khởi đầu làn sóng AI tạo sinh. Tiếp theo là các hệ thống biết suy luận và các tác nhân AI có thể thay mặt con người thực hiện nhiệm vụ.
Hai cấp độ cuối cùng là những hệ thống có thể hỗ trợ phát minh và các mô hình đủ khả năng đảm nhiệm công việc của cả một tổ chức.
Dù được định nghĩa theo cách nào, AGI không đồng nghĩa với một thực thể có ý thức, cảm xúc và hành động dựa trên cảm xúc. Hiện chưa có bằng chứng chắc chắn rằng AI sẽ tiến tới cấp độ này, dù khả năng mô phỏng ngôn ngữ của con người đôi khi khiến người dùng có cảm giác ngược lại.
Sự mơ hồ về định nghĩa khiến giới chuyên môn đưa ra những đánh giá rất khác nhau. Một số chuyên gia cho rằng AGI vẫn còn cách hiện tại nhiều năm, thậm chí vài thập niên. Ngược lại, một số nhà nghiên cứu nhận định các mô hình như Llama của Meta, GPT của OpenAI và Claude của Anthropic đã đáp ứng tiêu chuẩn AGI.
Thuật ngữ AGI xuất hiện từ khi nào?
Các nhà khoa học đã theo đuổi ý tưởng xây dựng một hệ thống AI có năng lực tổng quát trong nhiều thập niên. Một trong những dự án đầu tiên nhằm tạo ra “cỗ máy giải quyết vấn đề tổng quát” xuất hiện từ những năm 1950.
Trước khi ChatGPT ra mắt, phần lớn ngành AI tập trung vào những hệ thống “hẹp”, được thiết kế để thực hiện tốt một nhiệm vụ cụ thể theo các quy tắc cố định, chẳng hạn nhận diện hình ảnh hoặc tóm tắt văn bản.
Khái niệm AGI bắt đầu được chú ý nhiều hơn vào giữa những năm 2000, sau khi được nhà khoa học máy tính Ben Goertzel phổ biến qua cuốn sách Artificial General Intelligence (Trí tuệ nhân tạo tổng quát), xuất bản năm 2007.
DeepMind theo đuổi mục tiêu này từ những ngày đầu thành lập. Theo nhà đồng sáng lập Shane Legg, kế hoạch kinh doanh năm 2010 của công ty đã đặt mục tiêu xây dựng trí tuệ nhân tạo tổng quát ngay trên trang đầu tiên.
Năm 2021, ông Legg cho biết từ năm 1999, ông đã dự đoán xác suất nhân loại đạt được AGI vào năm 2028 là 50%, còn khả năng đạt được vào năm 2040 là 90%.
Vì sao AGI được coi là bước ngoặt?
Một số chuyên gia cho rằng AGI có thể kích hoạt “vụ nổ trí tuệ”, tạo ra hàng loạt đột phá và nhanh chóng làm thay đổi các ngành kinh tế cũng như toàn xã hội.
Theo một kịch bản giả định, AGI có thể tự cải thiện với tốc độ cao, đạt đến trình độ đủ để tìm ra phương pháp chữa bệnh, tự động hóa nhiều công việc hơn và thúc đẩy tiến bộ của nhân loại.
“Trong vòng một thập niên, có thể mọi người trên Trái đất đều đủ khả năng tạo ra thành tựu lớn hơn cả những cá nhân có ảnh hưởng nhất hiện nay”, Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman viết vào tháng 2/2025.
Một nghiên cứu của RAND, dựa trên phỏng vấn và các công trình của chuyên gia AI, cảnh báo AGI có thể ảnh hưởng sâu rộng đến an ninh quốc gia và trật tự kinh tế toàn cầu.
Công nghệ này có thể tạo ra đột phá trong giám sát, chiến tranh mạng hoặc vũ khí tự động. RAND đưa ra 8 kịch bản, từ việc Mỹ dẫn đầu một liên minh AGI đến viễn cảnh Trung Quốc giành “lợi thế của chế độ chuyên quyền” và kiểm soát chặt công nghệ.
Theo báo cáo, mức độ tập trung quyền kiểm soát là yếu tố then chốt. Nếu một quốc gia đạt được AGI trước, nước đó có thể làm thay đổi cán cân quân sự và kinh tế toàn cầu. Ngược lại, nếu công nghệ được phổ biến rộng rãi, các nhóm cực đoan hoặc tội phạm cũng có thể sở hữu năng lực nguy hiểm hơn.
Những người hoài nghi nói gì?
Dù ngành công nghệ dành nhiều sự chú ý cho AGI, không ít chuyên gia vẫn nghi ngờ liệu mục tiêu này có thể đạt được hay không.
Một cuộc khảo sát công bố tháng 3/2025 của Hội đồng Chủ tịch Hiệp hội Vì sự tiến bộ của Trí tuệ nhân tạo (AAAI), thực hiện với hàng trăm nhà nghiên cứu, cho thấy phần lớn người tham gia không tin rằng chỉ mở rộng quy mô các hệ thống hiện nay là đủ để tạo ra AGI.
Yann LeCun, cựu chuyên gia AI của Meta, cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn đứng sau chatbot hiện nay vẫn có nhiều hạn chế. Chúng chưa thể suy nghĩ trước khi hành động, tương tác trực tiếp với thế giới thực hoặc học hỏi thông qua trải nghiệm vật lý. Các mô hình này cũng thiếu trí nhớ bền vững và khả năng lập kế hoạch theo nhiều tầng.
Một số nhà phê bình gọi các mô hình hiện tại là “con vẹt ngẫu nhiên”: chúng kết hợp lại những mẫu văn bản đã học mà không thực sự hiểu nội dung.
Nhận định này phản ánh nghi ngờ rằng khả năng mô phỏng dựa trên xác suất có thể không bao giờ trở thành trí thông minh thực sự. Con người thậm chí chưa hiểu đầy đủ cách trí thông minh của chính mình vận hành, chưa nói đến việc tái tạo hoặc vượt qua nó.
Một nghiên cứu công bố tháng 7/2025 do nhà nghiên cứu AI Margaret Mitchell dẫn đầu cho rằng sự mơ hồ quanh AGI đang thúc đẩy những tuyên bố cường điệu và các tiêu chuẩn đánh giá thiếu vững chắc.
Theo nhóm tác giả, dòng vốn nghiên cứu đôi khi được dẫn dắt bởi chu kỳ kỳ vọng hoặc lợi ích của nhà đầu tư thay vì các ưu tiên khoa học. Vì vậy, những tuyên bố rộng về AGI cần được xem xét thận trọng nếu không đi kèm mục tiêu rõ ràng, thử nghiệm nghiêm ngặt và lợi ích đã được chứng minh.
Những công ty nào đang theo đuổi AGI?
OpenAI đặt mục tiêu phát triển AI có năng lực ngang con người ngay từ năm 2015. Công ty tuyên bố sứ mệnh của mình là bảo đảm AGI mang lại lợi ích cho toàn nhân loại.
Google DeepMind cũng theo đuổi AGI từ lâu, đồng thời công bố các lộ trình phát triển và kế hoạch bảo đảm an toàn cho công nghệ này.
Sau thành công của ChatGPT, nhiều đối thủ bắt đầu sử dụng những thông điệp tương tự. Amazon thành lập một phòng thí nghiệm AGI tại San Francisco, do một cựu lãnh đạo OpenAI điều hành.
Meta ban đầu tuyên bố muốn tạo ra AGI, sau đó chuyển trọng tâm sang “siêu trí tuệ cá nhân”. Giám đốc điều hành Mark Zuckerberg định vị AI như một công cụ giúp từng cá nhân nâng cao năng lực.
Các doanh nghiệp Trung Quốc cũng tham gia cuộc đua. Alibaba xác định AGI là “mục tiêu hàng đầu”, trong khi DeepSeek cho biết muốn “giải mã bí ẩn AGI bằng sự tò mò”.
DeepSeek đang nghiên cứu những phương pháp huấn luyện hiệu quả hơn để phát triển các mô hình AI mạnh hơn và cạnh tranh với doanh nghiệp Mỹ.
Các công ty còn cách AGI bao xa?
Tháng 9/2024, Sam Altman cho biết những hệ thống bắt đầu cho thấy dấu hiệu của AGI đã xuất hiện. Ông thậm chí nhận định nhân loại có thể sở hữu siêu trí tuệ trong “vài nghìn ngày tới”, dù thừa nhận quá trình này có thể kéo dài hơn.
Tuy nhiên, một năm sau, OpenAI dường như vẫn chưa xác định đầy đủ con đường tiến tới cột mốc đó.
Khi GPT-5 được phát hành vào tháng 8/2025, mô hình này cải thiện khả năng lập trình, viết và mô phỏng quá trình suy luận của con người. Tuy nhiên, với nhiều người dùng, đây chỉ là một bước tiến nhỏ thay vì cú nhảy vọt.
Tại thời điểm ra mắt GPT-5, ông Altman thừa nhận OpenAI vẫn “thiếu một yếu tố khá quan trọng” để đạt được AGI, nhưng không giải thích cụ thể đó là gì.
Đến tháng 9/2026, Chủ tịch OpenAI Greg Brockman tuyên bố mô hình mới nhất của công ty tạo ra thay đổi thực sự về loại công việc mà con người có thể giao cho AI.
“Tôi cho rằng vẫn còn nhiều điểm cần cải thiện, nhưng ở đây đã xuất hiện một thay đổi đáng kể về chất”, ông nói.
Giám đốc điều hành Anthropic Dario Amodei từng dự báo “siêu AI” có thể xuất hiện ngay trong năm nay. Gần đây, dù gọi AGI là một “thuật ngữ tiếp thị”, ông cho rằng giai đoạn tiếp theo của AI có thể giống như “một đất nước gồm toàn các thiên tài nằm trong trung tâm dữ liệu”.
Theo ông Amodei, viễn cảnh này nhiều khả năng sẽ xuất hiện trong vòng 2-3 năm tới.
Ngược lại, nhà đồng sáng lập DeepMind Demis Hassabis ước tính AGI vẫn còn cách hiện tại 5-10 năm và cho rằng những dự báo ngắn hơn là thiếu thực tế.
Theo ông, cảm giác thời điểm xuất hiện AGI đang đến gần chủ yếu bắt nguồn từ việc tiêu chuẩn về công nghệ này ngày càng bị hạ thấp.
Bất chấp những tiến bộ của chatbot và tác nhân AI trong ba năm qua, các mô hình tốt nhất hiện nay vẫn có thể tự tin đưa ra thông tin sai và mắc lỗi ở những nhiệm vụ đơn giản về mặt khái niệm, bao gồm các câu hỏi mà học sinh tiểu học có thể trả lời. Trong khi đó, chúng lại giải quyết được một số bài toán phức tạp hơn.
Các bài kiểm tra tiêu chuẩn cũng có thể gây hiểu nhầm. Một hệ thống đạt điểm cao có thể thất bại khi câu hỏi được diễn đạt theo cách khác hoặc khi phải xử lý dữ liệu thực tế thiếu nhất quán.
Theo DeepMind, một hệ thống chỉ có thể được coi là AGI nếu duy trì độ tin cậy trong nhiều nhiệm vụ và điều kiện khác nhau.
Nguồn tham khảo: Bloomberg
