凯文·凯利: Không có chuyên gia nào có thể nhìn thấu tương lai của AI (toàn văn bài phát biểu)

Hôm nay chúng ta sẽ tập trung bàn về các xu hướng trong tương lai, những thay đổi mang tính bước ngoặt của ngành sắp tới và những khả năng hoàn toàn mới.

Trước hết, tôi muốn nhấn mạnh điều này: Hiện tại không có bất kỳ chuyên gia AI nào có thể thật sự nhìn thấu tương lai của AI.

Chúng ta vẫn chưa thể xác định liệu trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) rốt cuộc có thể được hiện thực hay không; không rõ tương lai phát triển của AI sẽ đi theo hướng tập trung hóa cao độ, hay sẽ phân hóa thành vô số đơn vị thông minh nhỏ lẻ, phân tán; chúng ta không biết liệu AI có thay thế hàng loạt công việc của con người hay không; và cũng không thể phán đoán liệu AI trong tương lai sẽ chủ yếu theo mô hình mã nguồn mở hay mô hình đóng.

Chúng ta có vô số giả thuyết và kịch bản suy diễn, nhưng không ai có thể đưa ra câu trả lời chắc chắn. Đây chính là sự bất định ở “tiền tuyến” của ngành AI: tốc độ phát triển ở từng lĩnh vực không đều, có những mảng sẽ lặp nhanh như bay, có những mảng thì chậm rãi đi sâu.

Hơn nữa, sự bất định này trong ngắn hạn hoàn toàn sẽ không biến mất. Trong vòng một năm, hai năm, thậm chí năm năm, những câu hỏi cốt lõi này vẫn chưa thể được giải đáp triệt để. Sau năm năm, chúng ta vẫn sẽ đối mặt với những vấn đề nan giải chưa được giải quyết của ngành. Vì vậy, học cách sống chung với bất định, thích ứng với điều chưa biết, là bài học bắt buộc với tất cả chúng ta.

Nhưng đồng thời, bản thân bất định chính là cơ hội lớn nhất. Tất cả các xu hướng mà tôi sắp chia sẻ tiếp theo, dù tràn đầy điều chưa biết, cũng sẽ mở ra một cánh cửa lớn cho tất cả mọi người, để mọi người có cơ hội tạo ra những thứ hoàn toàn mới chưa từng có.

Trong khoảng năm năm tới, các cơ hội và điều chưa biết trong lĩnh vực AI chủ yếu tập trung vào ba mảng tiền tuyến: robot hình người, trí tuệ cảm xúc và hệ sinh thái tác nhân thông minh.

Trước hết là robot hình người. Tôi kiên định cho rằng, robot hình người sẽ là vật thể phức tạp nhất mà con người từng tạo ra, là sản phẩm có độ khó cao nhất về cấu trúc, logic và kỹ thuật trên Trái Đất hiện nay—ngoài chính con người.

Việc nghiên cứu phát triển nó vô cùng khó, cần hàng nghìn thiên tài hàng đầu cùng nhau “đánh” vào từng điểm khó. Bởi robot hình người không chỉ tích hợp hệ thống AI phức tạp nhất hiện nay, mà còn kết hợp ba mảng cốt lõi: phần cứng tinh vi, nguồn cung năng lượng cốt lõi và các thuật toán phần mềm hỗ trợ. Mỗi trong ba lĩnh vực này đều cực kỳ thách thức; khi phải tích hợp, thu gọn và thích ứng chúng vào thiết bị hình người cỡ nhỏ, độ khó sẽ tăng theo cấp số nhân.

Có thể nói, tạo ra được robot hình người có thể đi vào gia đình, đi vào lớp học, phục vụ con người một cách thường trực, sẽ là dự án kỹ thuật khó nhất trong lịch sử khoa học công nghệ của nhân loại—và hiện nay chúng ta mới chỉ vừa bắt đầu.

Ở giai đoạn hiện tại, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới chỉ sao chép một phần rất nhỏ trong vô số năng lực nhận thức của bộ não con người, thậm chí còn không phải là cách tư duy cốt lõi của con người. AI mà chúng ta phát triển ngày nay chỉ là một dạng mô phỏng đơn lẻ và phiến diện trong hệ thống tư duy phức tạp của con người.

Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tồn có hai điểm yếu cốt lõi: không thể tự học và năng lực ghi nhớ dài hạn còn mỏng. Nhưng khả năng tự lặp lại (iterating) và học liên tục, thích ứng động với môi trường—đó chính là các năng lực thiết yếu để tác nhân thông minh đồng hành cùng con người và tiến hóa bền bỉ. Điều này cũng có nghĩa là chúng ta không thể chỉ giới hạn ở các mô hình ngôn ngữ lớn; mà phải khám phá hình thái nhận thức AI hoàn toàn mới.

LLM đúng là mạnh mẽ và không thể thay thế, có thể triển khai vào vô số tình huống thực tế; tuy nhiên nền tảng huấn luyện của nó dựa trên một lượng lớn văn bản và tri thức chữ viết. Nó hiểu thế giới trong sách, nhưng lại không hiểu thế giới vật lý thực.

AI trong tương lai cần thoát khỏi kiểu “nói chuyện trên giấy”, thực sự có năng lực nhận thức trong thế giới thực. Nó cần cảm nhận không gian ba chiều, nhận diện vị trí phương hướng của vật thể, và hiểu thế giới vật lý lập thể, có năng lực phán đoán tình huống chân thực. Đây là “mô hình thế giới” mà nhiều phòng thí nghiệm trên toàn cầu đang cùng nhau tập trung nghiên cứu và giải quyết.

AI trong tương lai sẽ không chỉ còn là các mô hình ngôn ngữ; nó cũng sẽ có các mô hình vật lý, mô hình hóa học và mô hình sinh học. Nó sẽ không còn nhận thức thế giới bằng văn bản, mà nhận thức thực tại dựa trên các quy luật vật lý và các định luật tự nhiên thực sự, để hiểu mọi hiện tượng tự nhiên như vật thể va chạm, chất lỏng chảy và tất cả những thứ tương tự.

Công nghệ dạng này còn được gọi là trí tuệ không gian, AI nhúng hoặc mô hình thế giới; cốt lõi là biến nhận thức tri thức trừu tượng thành hiện thực trong thế giới vật lý ba chiều. Đây là mảng tiền tuyến cốt lõi nhất hiện nay, hàm chứa vô số cơ hội đổi mới.

Và nhu cầu cốt lõi của robot hình người chính là loại trí tuệ không gian này. Năng lực ngôn ngữ chắc chắn quan trọng, nhưng hoàn toàn không đủ. Robot cần vượt ra ngoài nhận thức bằng chữ, thật sự đọc hiểu thế giới vật lý. Các đột phá trong lĩnh vực robot trong tương lai chắc chắn sẽ dựa vào trí tuệ không gian được thu nhỏ và nâng độ chính xác—bắt buộc phải tích hợp được vào điện thoại và thiết bị robot cỡ nhỏ. Đây vừa là thách thức kỹ thuật to lớn, vừa là cơ hội tuyệt vời cho khởi nghiệp và đổi mới.

Ngoài ra, cơ cấu bàn tay máy (cơ cấu tay gắp) cũng là một “bức tường” kỹ thuật lớn khác. Cấu trúc tay người cực kỳ tinh vi: vừa có thể cảm nhận lực, vừa có thể nhận biết nhiệt độ. Muốn tái tạo được cấu trúc cơ khí tương đương với bàn tay con người sẽ rất khó. Chúng ta không chỉ cần phát triển các kẹp cơ khí đơn giản, mà còn phải tạo ra các bàn tay máy mô phỏng có cảm biến đa chiều. Việc này đòi hỏi vô số kỹ sư và nhà nghiên cứu AI liên tục “cày” vào bài toán—đây là thách thức kỹ thuật lớn của tương lai, đồng thời cũng sẽ tạo ra vô số cơ hội việc làm và nghiên cứu khoa học.

Cuối cùng là bài toán năng lượng của robot. Hiện đã có nhiều đột phá liên quan, nhưng so với hiệu suất năng lượng sinh học của con người, khoảng cách vẫn còn rất xa. Con người là một cá thể sinh học: năng lực tính toán siêu cấp của não chỉ cần mức tiêu thụ 25 watt, và toàn thân vận hành thì mức tiêu thụ cao nhất cũng chỉ 300 watt, nhưng vẫn có thể làm việc liên tục, hoạt động trong 12 giờ. Trong khi đó, robot hình người giai đoạn hiện tại không thể đạt được thậm chí một nửa hiệu suất năng lượng của con người; bài toán hiệu suất năng lượng là thách thức kỹ thuật cốt lõi cần phải đột phá.

Khắt khe hơn nữa: để robot hình người hòa nhập vào đời sống con người, chăm sóc và đồng hành với gia đình, và tương tác sâu với con người, nó phải đạt độ tin cậy siêu cao 99,999%. Nhưng hiện tại robot vẫn còn xa mới đạt được chuẩn này.

Đó chính là “quy tắc tinh tiến theo hệ 9 trong ngành”: từ 99% lên 99,9%, rồi tới 99,99% và 99,999%; mỗi lần tăng thêm một chữ số chính xác “9” thì khối lượng nghiên cứu phát triển và độ khó kỹ thuật cần đầu tư, sẽ tương đương với tổng của toàn bộ các giai đoạn trước đó. Càng vào các mốc độ chính xác cao hơn, độ khó tinh tiến càng lớn. Ngay cả nhà máy robot hàng đầu thế giới, tỷ lệ bao phủ các tác vụ tự động hóa cũng chỉ đạt 91%—cho thấy chúng ta còn một chặng đường rất dài phía trước.

Tất nhiên, robot phi hình người đã được triển khai theo quy mô lớn. Ví dụ như robot nông nghiệp chính xác: có thể theo dõi chính xác trạng thái sinh trưởng của từng cây xà lách; nhờ đó can thiệp kiểm soát nước cho từng cây đơn lẻ và bón phân định lượng. Đây là mô hình nông nghiệp chính xác mà người nông dân truyền thống có tâm nhưng không thể làm được. Ngày nay, nhờ robot nông nghiệp, mô hình này đã được hiện thực. Ngoài ra, các robot chuyên dụng như robot vắt sữa thông minh cũng đang được lặp lại tối ưu hóa liên tục dưới sự hỗ trợ của AI.

Xe tự lái ở San Francisco là một sản phẩm mang tính biểu tượng cho công nghệ robot, nhưng ngay cả như vậy, mức độ trưởng thành cũng chỉ đạt 99,9%. 0,001% tình huống cực đoan còn lại vẫn cần con người can thiệp từ xa để xử lý theo “phương án dự phòng”. Để loại bỏ hoàn toàn phần can thiệp của con người ở bước cuối cùng đó đòi hỏi thời gian, tiền bạc và chi phí kỹ thuật—tương đương với toàn bộ những gì ngành tự lái đã tích lũy trong bốn mươi năm qua.

Vì vậy, tôi luôn nhấn mạnh: robot hình người là vật thể công nghệ phức tạp nhất trong lịch sử loài người; ngay cả với dự đoán thận trọng, phải mất khoảng mười năm nữa mới có thể thực sự trưởng thành và triển khai ổn định. Đây không chỉ là phán đoán cá nhân của tôi; các dữ liệu dự báo thị trường cũng xác nhận điều này. Độ khó để nghiên cứu phát triển và hiện thực hóa nó còn vượt xa sức tưởng tượng của tất cả mọi người.

Sau khi nói về robot, chúng ta chuyển sang mảng tiền tuyến thứ hai: trí tuệ cảm xúc. Đây sẽ là bất ngờ lớn nhất trong sự phát triển của AI trong tương lai—trang bị cho AI năng lực cảm xúc, sẽ là bước tiến cốt lõi tiếp theo trong quá trình lặp lại (iteration) của AI.

Lý do chúng ta muốn AI có cảm xúc cốt lõi là để khớp với thói quen tương tác của con người. Con người vốn dĩ có thể cảm nhận và hiểu cảm xúc một cách tự nhiên, không cần phải học thích ứng. Hiện nay, khi AI được gắn camera thị giác, nó đã có thể nhận diện chính xác các cảm xúc như niềm vui, sự ngạc nhiên, nỗi sợ hãi của con người và đưa ra phản hồi tương ứng.

Mọi người có thể tưởng tượng: đồ chơi thông minh (AI) cho trẻ em có thể cảm nhận khi trẻ đang buồn bã, chủ động đồng hành, lắng nghe; còn vật nuôi như mèo và chó của con người trong tương lai có thể thật sự lên tiếng và giao tiếp với chủ. Những kịch bản này, đến nay đã có đủ điều kiện để triển khai hiện thực.

Tôi vững tin rằng AI và robot có cảm xúc sẽ tạo dựng được mối liên kết cảm xúc thật sự và sâu sắc với con người. Dù chúng là sản phẩm của trí tuệ nhân tạo, thì sợi dây ràng buộc và mối quan hệ cảm xúc giữa chúng ta với chúng cũng sẽ vô cùng chân thực.

Mảng tiền tuyến cốt lõi cuối cùng là hệ sinh thái tác nhân thông minh—đây cũng là hướng đi đang được ngành hết sức bàn luận sôi nổi hiện nay.

Trong tương lai, mỗi người sẽ có một tác nhân thông minh cá nhân riêng. Đồng thời, ở phía sau sẽ có vô số tác nhân thông minh “ẩn” cấp dưới phối hợp với nhau. Và điểm nổi bật nhất của tác nhân thông minh cốt lõi mà chúng ta dùng sát bên mình, đó là luôn trực tuyến và sẵn sàng đáp ứng—nó có thể được tích hợp vào các thiết bị như kính thông minh, thiết bị cầm tay, phục vụ người dùng suốt 24/7.

Dưới sự đồng hành dài lâu, các tác nhân thông minh này sẽ liên tục học thói quen của bạn, hiểu nhu cầu của bạn, và cuối cùng sẽ hiểu bạn hơn chính bạn. Tôi gọi đó là “cái tôi bên ngoài (tác nhân cái tôi bên ngoài)”: nó không phải là một người khác độc lập, cũng không hoàn toàn là bạn—mà là một thực thể thông minh riêng được “khớp” với bạn, “thích ứng” với bạn và mở rộng thêm bạn.

Tương lai sẽ hình thành một hệ sinh thái kinh tế hoàn chỉnh của các tác nhân thông minh AI: vô số tác nhân thông minh sẽ tự động kết nối, phân công nhiệm vụ, phối hợp công việc và hoàn thành mọi loại giao dịch. Quan trọng hơn, hệ sinh thái này sẽ sinh ra một hệ thống giao dịch riêng: giữa các tác nhân thông minh sẽ tự động thực hiện quyết toán, cấp tín dụng và giao dịch.

Điều này cũng giúp tiền mã hóa và stablecoin cuối cùng có được các kịch bản sử dụng hiện thực: không còn chỉ là công cụ đầu cơ—chúng có thể trở thành đồng tiền lưu thông riêng dành cho hệ sinh thái tác nhân thông minh AI. Hiện đã có một số dự án như Strike đang tiến hành thử nghiệm triển khai mô hình này.

Nhưng sau khi tác nhân thông minh phổ cập, hàng loạt vấn đề hoàn toàn mới cũng sẽ xuất hiện: quyền sở hữu của tác nhân thông minh rốt cuộc thuộc về ai? Nó cuối cùng phục vụ cho ai? Là doanh nghiệp nghiên cứu phát triển, là người dùng sử dụng, hay là một chủ thể bên thứ ba?

Trong đó, mệnh đề cốt lõi và giàu cơ hội nhất là việc xây dựng một hệ thống niềm tin thông minh: làm thế nào để các tác nhân thông minh xa lạ, chưa từng qua kiểm định an toàn, có thể thực hiện tương tác phối hợp một cách an toàn và đáng tin cậy với nhau? Nhu cầu này sẽ kéo theo sự ra đời của cả một hệ thống công nghệ niềm tin mới, và cũng chính là nền tảng cốt lõi để hệ sinh thái tác nhân thông minh trong tương lai được triển khai hiện thực.

Tóm lại, bất định của ngành AI trong tương lai và các cơ hội cốt lõi, tất cả đều tập trung vào ba lĩnh vực: đột phá kỹ thuật của robot hình người, việc triển khai trí tuệ cảm xúc của AI, và xây dựng hệ sinh thái tác nhân thông minh toàn diện.

Cuối cùng, tôi muốn nhấn mạnh điều này: nếu nhìn từ góc nhìn mười năm sau để nhìn lại hiện tại, chúng ta sẽ nhận ra rằng không ai có thể thật sự được gọi là chuyên gia AI. Điều đó cũng có nghĩa là, tham gia vào cuộc chơi hiện nay thì không bao giờ là quá muộn. Tôi vô cùng kỳ vọng rằng tất cả mọi người ở đây, trong mảnh sân chơi hoàn toàn mới này, sẽ tạo ra những thành tựu có thể lật đổ thời đại.