ASI, AGI và ANI: Khác nhau như thế nào?

Bài so sánh này phù hợp với độc giả có kiến thức trung cấp, những người đã quen với chatbot, điểm chuẩn hoặc các token mang câu chuyện về AI và cần những ranh giới thuật ngữ có thể kiểm chứng. Sau khi thống nhất với định nghĩa superintelligence, bài viết phân tách ANI, AGI và ASI theo phạm vi năng lực, khả năng khái quát hóa và việc mỗi cấp độ đã được hiện thực hóa hay chưa, để những đỉnh năng lực đơn lĩnh vực kiểu AlphaFold hoặc các công cụ cấp ChatGPT không bị gán thành ASI chỉ bằng cách diễn đạt cường điệu.

Các phần dưới đây định nghĩa từng cấp độ, đối chiếu năng lực và quyền kiểm soát, cung cấp danh sách kiểm tra tin tức và đưa ra khung "thuật ngữ nào phù hợp" để sử dụng cách diễn đạt nhất quán.

Những điểm chính

• ANI là lớp AI hẹp được triển khai rộng rãi, AGI là mục tiêu về tính tổng quát, còn ASI là trạng thái siêu năng lực tổng thể trên nhiều lĩnh vực. Đây không phải các từ đồng nghĩa.
• Phạm vi năng lực, độ rộng của khả năng khái quát hóa và trạng thái hiện thực hóa là ba trục phân biệt ASI, AGI và ANI.
• "Siêu năng lực đơn lĩnh vực" kiểu AlphaFold vẫn là một đỉnh năng lực hẹp, không phải ASI. Các mô hình cấp ChatGPT cũng chưa phải AGI hay ASI.
• Khi đọc tin tức hoặc nội dung giới thiệu sản phẩm, hãy xem xét độ rộng của nhiệm vụ và bằng chứng trên nhiều lĩnh vực trước khi gán nhãn ANI, AGI hoặc ASI.

ANI là gì (AI hẹp)?

Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI) là một nhóm thuộc trí tuệ nhân tạo, bao gồm các hệ thống được đào tạo và tối ưu hóa cho một nhiệm vụ cụ thể hoặc một nhóm nhiệm vụ có phạm vi hẹp. ANI cũng thường được gọi là AI yếu. Các ví dụ gồm trợ lý giọng nói, công cụ đề xuất và công cụ nhận dạng hình ảnh. Phần lớn AI hiện nay, bao gồm các mô hình tạo sinh, được xây dựng bằng machine learning, deep learning và mạng nơ-ron được đào tạo cho một phạm vi xác định.

Phần lớn AI hiện nay và phần lớn hệ thống ANI được triển khai vẫn nằm trong phạm vi hẹp thay vì phạm vi tổng quát nếu xét theo độ rộng của nhiệm vụ, trong đó có hầu hết các mô hình thương mại và nghiên cứu. Bài kiểm tra thực tế là: bên ngoài lĩnh vực được bao phủ cụ thể, hiệu suất có còn tương đương không? Nếu không, hoặc nếu thành công phụ thuộc nhiều vào việc tinh chỉnh và chuỗi công cụ, hãy ưu tiên gọi đó là ANI thay vì AGI hoặc ASI.

AGI là gì (trí tuệ nhân tạo tổng quát)?

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) đề cập đến một hệ thống AI tổng quát hoặc hệ thống agi có khả năng thực hiện gần như mọi nhiệm vụ trí tuệ mà con người có thể thực hiện. Khái niệm này thường được mô tả là AI ở cấp độ con người, với năng lực nhận thức rộng, bao gồm giải quyết vấn đề, sử dụng ngôn ngữ tự nhiên và chuyển giao năng lực giữa các lĩnh vực. AGI là mục tiêu hướng đến tính tổng quát nhận thức gần mức con người trên một tập hợp nhiệm vụ rộng, bao gồm học kỹ năng mới, chuyển giao năng lực giữa các bối cảnh và đạt hiệu suất ở cấp độ con người trong phần lớn công việc nhận thức hằng ngày cũng như chuyên môn, chứ không chỉ thành thạo một hoặc hai điểm chuẩn. AGI nhấn mạnh tính tổng quát ở cấp độ con người, không phải trạng thái "đã vượt trội con người hàng đầu ở mọi nơi".

Bài nghiên cứu năm 2023 của DeepMind Levels of AGI lập bản đồ một bậc thang giữa hiệu suất và tính tổng quát, qua đó phân biệt "gần mức con người" với "ổn định vượt con người trên một tập hợp nhiệm vụ rộng", một mốc thường được dùng để định vị ASI. AGI vẫn khác với sự tự nhận thức thực sự theo cách con người trải nghiệm. Chưa có hệ thống công khai nào chứng minh được khả năng suy luận hoặc nhận thức ở cấp độ con người trên các nhiệm vụ nhận thức rộng theo cách đạt được sự đồng thuận. Chưa có hệ thống nào có thể kiểm chứng công khai được chấp nhận rộng rãi là AGI đã được hiện thực hóa. Gọi một sản phẩm trò chuyện hoặc một bước tăng trên một điểm chuẩn là "AGI" sẽ trộn lẫn mục tiêu với trạng thái hiện tại, còn việc tạo ra agi và đạt được agi vẫn là những chủ đề đang được tranh luận sôi nổi trong nghiên cứu ai.

ASI là gì (siêu trí tuệ)?

Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI) đòi hỏi hiệu suất tổng thể vượt đáng kể những con người giỏi nhất trên gần như mọi lĩnh vực nhận thức có giá trị đối với con người, mang tính liên lĩnh vực và toàn diện chứ không phải một kỷ lục theo chiều dọc. Nói đơn giản, ASI đề cập đến một hệ thống có khả năng vượt qua trí tuệ con người trên gần như mọi lĩnh vực nhận thức. Tổng quan của IBM Artificial Superintelligence cũng mô tả ASI là các hệ thống vượt trội toàn diện so với con người trong phần lớn nhiệm vụ của con người. ASI vẫn mang tính giả thuyết thay vì đã được hiện thực hóa, ngay cả nếu AGI ở giai đoạn đầu hoặc mới nổi được đạt đến trước.

ASI thường được xem là một trạng thái năng lực xuất hiện sau AGI: trước hết cần đủ tính tổng quát, sau đó tiến tới phạm vi siêu năng lực trên nhiều lĩnh vực. Bostrom’s Superintelligence overview cũng đặt siêu trí tuệ trên nền tảng lợi thế nhận thức tổng thể, chứ không phải một kỷ lục đơn điểm. Nếu không có bằng chứng trên nhiều lĩnh vực, hãy chỉ dùng thuật ngữ ASI cho các giả thuyết và chương trình nghiên cứu, không dùng cho các sản phẩm đang hoạt động. Một số mô tả mang tính giả thuyết đôi khi bổ sung khả năng mô hình hóa cảm xúc hoặc những năng lực vượt quá giác quan của con người, nhưng đó vẫn là giả thuyết chứ chưa phải thực tế sản phẩm.

ASI, AGI và ANI: phạm vi năng lực và khả năng khái quát hóa khác nhau như thế nào?

Những khác biệt cốt lõi giữa ASI, AGI và ANI nằm ở phạm vi năng lực, mức độ trí tuệ có thể khái quát hóa tốt đến đâu giữa các lĩnh vực và việc cấp độ đó đã được hiện thực hóa hay chưa. Bảng dưới đây sử dụng ba trục để có thể xem xét các ranh giới trong một lần.

Hình 1. ANI, AGI và ASI theo phạm vi năng lực, khả năng khái quát hóa và trạng thái hiện thực hóa.

Điểm rút ra từ bảng: ANI có thể "cực kỳ mạnh nhưng vẫn hẹp". Kết quả về cấu trúc protein của AlphaFold vượt qua phần lớn chuyên gia nhưng vẫn được xếp là siêu năng lực đơn lĩnh vực (Superhuman Narrow), chứ không phải bước nhảy lên ASI. AI hiện tại có thể thể hiện khả năng suy luận ấn tượng trên các điểm chuẩn hẹp mà chưa đạt đến những năng lực con người thường gắn với AGI. AGI đặt câu hỏi "hệ thống có đủ tổng quát không?", còn ASI tiếp tục đặt câu hỏi "hệ thống có siêu năng lực tổng thể trên nhiều lĩnh vực không?". Cấp độ Superhuman trong khung Levels of AGI của DeepMind nhấn mạnh hiệu suất ổn định vượt con người trên một tập hợp nhiệm vụ rộng, phù hợp với cách thảo luận về ASI nhưng không gán mọi chiến thắng trên bảng xếp hạng là ASI.

Sự tiến triển từ ANI lên AGI rồi đến ASI sẽ là một trong những thay đổi năng lực có ảnh hưởng sâu rộng nhất trong lịch sử nhân loại.

Cùng một hệ thống có thể trông như ANI ở cấp chuyên gia trong một nhiệm vụ, trong khi vẫn ở mức thông thường trong các nhiệm vụ khác. Một cách diễn giải AGI và ASI là xem đây là quá trình chuyển từ trí tuệ máy chuyên biệt sang trí tuệ máy có tính tổng quát rộng, rồi vượt xa hơn nữa để đạt độ rộng siêu năng lực một cách nhất quán. Hãy gán nhãn dựa trên phạm vi tổng thể, không dựa trên điểm đỉnh, để các đột phá theo chiều dọc không bị mô tả như những bước chuyển đổi toàn diện.

ASI, AGI và ANI: Các giả định về quyền tự chủ và kiểm soát khác nhau như thế nào?

Các giả định về quyền tự chủ và kiểm soát trở nên chặt chẽ hơn khi độ rộng năng lực tăng lên. ANI thường nằm trong các chuỗi công cụ và quy trình làm việc của con người, vì vậy việc tắt hệ thống và kiểm tra tương đối trực tiếp. AGI giả định khả năng lập kế hoạch và học hỏi giữa các nhiệm vụ, nên hoạt động kiểm soát phải bao phủ đặc tả mục tiêu, các ràng buộc hành vi và việc triển khai theo từng giai đoạn. Các cuộc thảo luận về ASI đặt sự không liên kết, sự trôi dạt mục tiêu và hoạt động tìm kiếm chiến lược không minh bạch, cùng khả năng khuếch đại của chúng, vào vị trí trung tâm. Do đó, chiến lược AI phải tính đến tiến triển năng lực, quản trị và quản lý rủi ro, chứ không chỉ tự động hóa việc triển khai. Mối quan ngại về an toàn AI tăng lên khi các hệ thống chuyển từ ANI sang AGI và xa hơn nữa. Những câu hỏi về kiểm soát cũng giao thoa với các cuộc tranh luận về rủi ro hiện sinh liên quan đến các hệ thống tiên tiến hơn. Các khuôn khổ như Đạo luật AI của EU giải quyết một phần vấn đề quản trị AI nhưng chưa giải quyết đầy đủ các câu hỏi đối với những hệ thống ASI mang tính giả thuyết.

Đây không phải là khẩu hiệu rằng "quyền tự chủ cao hơn đồng nghĩa với tiến bộ hơn". ANI có thể được tự động hóa cao nhưng vẫn hẹp. Những câu chuyện về "hệ thống mạnh hơn" mà không có mục tiêu có thể kiểm chứng và phương án tắt hệ thống sẽ kém đáng tin cậy hơn, chứ không đáng tin cậy hơn. Hãy đặt riêng từng câu hỏi: hệ thống có thể tự đặt mục tiêu phụ cho những nhiệm vụ mà con người chưa xác định trước không? Con người có còn khả năng can thiệp không? Hệ thống có thể vượt ra ngoài tầm kiểm soát của con người không? Đằng sau tuyên bố về quyền tự chủ có bằng chứng về năng lực trên nhiều lĩnh vực không?

Đối với độc giả trong lĩnh vực tiền mã hóa và sản phẩm, bot on-chain, trợ lý giao dịch và mô hình rủi ro hầu như luôn được triển khai dưới dạng công cụ ANI. Viết "thực thi tự chủ" thành AGI hoặc ASI là hiểu sai hoạt động tự động hóa kỹ thuật như một bước nhảy về cấp độ nhận thức. Cần kiểm chứng riêng các tuyên bố về quyền tự chủ và các tuyên bố về phạm vi năng lực.

Nên đối chiếu các tuyên bố trong tin tức và sản phẩm với ba nhãn này như thế nào?

Khi đọc tin tức hoặc nội dung tiếp thị sản phẩm, trước tiên hãy đánh giá các tuyên bố về trí tuệ AI bằng cách kiểm tra độ rộng của nhiệm vụ và loại bằng chứng: một điểm chuẩn duy nhất, một lĩnh vực dọc hoặc một bản trình diễn thì mặc định là ANI; tính tổng quát gần mức con người trên các nhiệm vụ rộng, kèm đánh giá tổng quát có thể kiểm tra, thì mới xem xét AGI; ưu thế tổng thể trên gần như mọi lĩnh vực, cộng với bằng chứng trên nhiều lĩnh vực, thì mới xem xét ASI.

Một danh sách kiểm tra thực tế:

(1) Nội dung có tuyên bố "vượt trội hoàn toàn so với con người" nhưng chỉ dẫn các ví dụ trong một lĩnh vực không?

(2) Những diễn đạt về điểm kỳ dị hoặc bùng nổ trí tuệ có đang được dùng thay cho ASI đã được hiện thực hóa không?

(3) Các whitepaper tiền mã hóa hoặc tên token có sử dụng ASI để tiếp thị mà không có đánh giá không?

(4) Các trợ lý cấp ChatGPT có bị gọi thẳng là AGI hoặc ASI không?

(5) Hoạt động tiếp thị công nghệ AI có gán nhãn AGI hoặc ASI cho các hệ thống hẹp mà không đưa ra ví dụ thực tế về tính tổng quát rộng không?

Nếu câu trả lời cho bất kỳ câu hỏi nào là "có", hãy hạ cấp độ của nhãn.

Bài kiểm tra Turing có ý nghĩa về mặt lịch sử, nhưng bản thân bài kiểm tra này không đủ để chứng minh AGI.

AlphaFold, các công cụ trò chơi và những mô hình rủi ro chuyên biệt thường được mô tả là "đã siêu phàm". Cách hiểu đúng là: kết quả siêu phàm có thể xuất hiện trong các nhiệm vụ hẹp, nhưng Superhuman Narrow ≠ ASI. Xem một đỉnh năng lực như siêu trí tuệ toàn diện là bước nhảy khái niệm phổ biến nhất.

Thuật ngữ nào phù hợp nhất?

Lựa chọn nhãn là vấn đề kỷ luật thuật ngữ, không phải lời khuyên đầu tư. Hãy ghép từ ngữ với tuyên bố về năng lực và bằng chứng, không ghép với sự cường điệu hoặc khẩu hiệu thương hiệu.

• Ưu tiên ANI nếu: hệ thống phục vụ một nhiệm vụ cụ thể hoặc một nhóm nhiệm vụ có phạm vi hẹp; hoạt động đánh giá chỉ tập trung vào một điểm chuẩn hoặc một lĩnh vực dọc; hiệu suất giảm bên ngoài ranh giới đó; việc triển khai là một công cụ, plugin hoặc một bước trong quy trình làm việc.
• Ưu tiên AGI nếu: tuyên bố đề cập đến tính tổng quát gần mức con người trên một tập hợp nhiệm vụ rộng; việc học kỹ năng mới và chuyển giao năng lực giữa các bối cảnh là trọng tâm; tuyên bố đó hướng đến một hệ thống có khả năng chuyển giao rộng thay vì một mô hình bị giới hạn trong một thiết lập đào tạo xác định; và nội dung xem đây là mục tiêu hoặc chương trình nghiên cứu thay vì một sự thật công khai đã được xác lập.
• Ưu tiên ASI nếu: tuyên bố đề cập đến ưu thế tổng thể so với những con người giỏi nhất trên gần như mọi lĩnh vực nhận thức quan trọng; có bằng chứng có thể kiểm tra trên nhiều lĩnh vực cùng thảo luận về sự liên kết và kiểm soát, bao gồm việc hệ thống có thể được liên kết với các giá trị của con người hay không trước khi tin vào những tuyên bố năng lực mạnh hơn; đồng thời các kỷ lục đơn lĩnh vực hoặc câu chuyện về token khái niệm không được đưa ra làm bằng chứng cho việc đã hiện thực hóa.

Khi không chắc chắn, hãy hạ cấp độ: nếu bằng chứng chỉ hỗ trợ ANI, đừng nâng lên AGI hoặc ASI để khiến cách diễn đạt có vẻ mạnh hơn. Cách diễn đạt thận trọng không đánh giá thấp những đột phá thực sự, mà giúp tránh viết các giả thuyết như sự thật.

Tóm tắt

ANI, AGI và ASI mô tả các giai đoạn của công nghệ AI trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, từ những hệ thống hẹp đã được triển khai, đến mục tiêu về tính tổng quát ở cấp độ con người, rồi đến siêu trí tuệ liên lĩnh vực mang tính lý thuyết. Bảng ba trục, danh sách kiểm tra tin tức và các quy tắc gán nhãn giúp đưa những khẩu hiệu trở lại các tiêu chuẩn có thể kiểm chứng. Những kết quả siêu phàm trong một lĩnh vực, chẳng hạn như AlphaFold, và các công cụ cấp ChatGPT không phải ASI. Nếu không có bằng chứng trên nhiều lĩnh vực và các điều kiện về sự liên kết, hãy xem ASI là một cấp độ giả thuyết, không phải trạng thái của sản phẩm. Trong các cuộc thảo luận đặt câu hỏi AGI nằm ở đâu, AGI thường được đặt giữa các hệ thống ANI hiện nay và ASI mang tính giả thuyết.

Câu hỏi thường gặp

ASI, AGI và ANI lần lượt có nghĩa là gì?

ANI, hay AI hẹp, là các hệ thống vượt trội trong một hoặc một vài nhiệm vụ. AGI, hay trí tuệ nhân tạo tổng quát, là mục tiêu hướng đến tính tổng quát gần mức con người trên một tập hợp nhiệm vụ rộng. ASI, hay siêu trí tuệ, là ưu thế tổng thể so với những con người giỏi nhất trên gần như mọi lĩnh vực nhận thức có giá trị. Các thuật ngữ này khác nhau về độ rộng của năng lực và trạng thái siêu năng lực trên nhiều lĩnh vực, chứ không phải là những tên gọi khác nhau cho cùng một giai đoạn.

Siêu trí tuệ khác AGI như thế nào?

AGI hướng đến hiệu suất gần mức con người trên một tập hợp nhiệm vụ rộng. AGI thường được thảo luận dưới dạng AI mạnh hoặc AGI ở cấp độ con người, trong khi siêu trí tuệ, tức ASI, vượt qua ngưỡng đó và đòi hỏi ưu thế tổng thể so với những con người giỏi nhất trên gần như mọi lĩnh vực quan trọng. AGI thường được xem là tiền đề để tiến tới ASI: trước hết là tính tổng quát, sau đó là trạng thái siêu năng lực tổng thể trên nhiều lĩnh vực. Đây là hai trạng thái năng lực khác nhau và không nên dùng thay thế cho nhau.

ChatGPT là AGI hay ASI?

Không phải cả hai. Các mô hình AI tạo sinh học các mẫu từ dữ liệu đào tạo và vẫn có thể mang tính hẹp dù tạo ra nội dung trôi chảy trên nhiều chủ đề. ChatGPT và các mô hình ngôn ngữ lớn tương tự là AI hẹp, hoặc các công cụ trên con đường hướng đến tính tổng quát mạnh hơn. Các mô hình này hỗ trợ ngôn ngữ và nhiều nhiệm vụ trợ giúp, nhưng chưa đáp ứng các tiêu chuẩn được chấp nhận rộng rãi về tính tổng quát của AGI. Chúng cũng chưa vượt trội tổng thể so với những con người giỏi nhất trên gần như mọi lĩnh vực nhận thức quan trọng, nên chưa đáp ứng định nghĩa về ASI.

Siêu trí tuệ có tồn tại hôm nay không?

Theo định nghĩa nghiêm ngặt về siêu năng lực tổng thể trên nhiều lĩnh vực, hiện chưa có hệ thống ASI nào có thể kiểm chứng công khai. Các hệ thống được sử dụng rộng rãi chủ yếu là ANI. Những kết quả siêu phàm trong một lĩnh vực thuộc khoa học hoặc trò chơi cũng không đồng nghĩa với ASI đã được hiện thực hóa. Một số cuộc thảo luận về rủi ro ASI trong tương lai đề cập đến các kịch bản tổn thất nghiêm trọng đối với nền văn minh, nhưng đó là những hệ thống mang tính giả thuyết, không phải hệ thống đã được kiểm chứng công khai hiện nay.

Làm thế nào để nhanh chóng phân biệt ANI, AGI và ASI?

Hãy bắt đầu với độ rộng của nhiệm vụ: một nhiệm vụ đơn lẻ hoặc một nhóm nhiệm vụ có phạm vi hẹp thì thuộc ANI. Các ví dụ như phân loại hình ảnh vẫn thuộc nhóm này ngay cả khi hiệu suất vượt con người trong lĩnh vực đó. Tuyên bố về tính tổng quát gần mức con người trên các nhiệm vụ rộng, kèm thảo luận về đánh giá tổng quát, thì mới xem xét AGI. Tuyên bố về ưu thế tổng thể trên gần như mọi lĩnh vực, kèm bằng chứng trên nhiều lĩnh vực, thì mới xem xét ASI. Khi bằng chứng còn hạn chế, hãy ưu tiên thuật ngữ hẹp hơn để các bản trình diễn và nội dung tiếp thị không bị nâng thành sự thật về năng lực, bởi tâm trí và bộ não con người vẫn là tiêu chuẩn tham chiếu đằng sau các tuyên bố về tính tổng quát theo kiểu AGI, chứ không chỉ là những chiến thắng riêng lẻ trên điểm chuẩn.