Trung Quốc phát triển AI có thể ‘nghĩ như con người’, bùng nổ tranh cãi gay gắt

Cuộc tranh luận về khả năng thực sự của trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc tư duy và hiểu biết đang trở nên sôi động, khi hai nghiên cứu mới đây từ Trung Quốc và Apple đưa ra những kết luận trái ngược, làm bùng nổ một cuộc đối thoại khoa học đáng chú ý.

Một nhóm các nhà nghiên cứu Trung Quốc tuyên bố đã phát hiện bằng chứng cho thấy AI có thể hình thành khả năng hiểu biết tự phát, tương tự như cách con người tiếp nhận và xử lý thông tin. Thông qua các thí nghiệm "tìm đối tượng khác biệt" trên các mô hình AI tiên tiến, họ đã yêu cầu AI phân biệt các hình ảnh hoặc văn bản không giống nhau trong một tập dữ liệu khổng lồ.

AI có thể hình thành khả năng hiểu biết tự phát, tương tự như cách con người tiếp nhận và xử lý thông tin

Cụ thể, nhóm nghiên cứu đã sử dụng văn bản cho ChatGPT 3.5 và hình ảnh cho Gemini Pro Vision để yêu cầu AI nhận diện và phân loại 1.854 đối tượng tự nhiên như chó, ghế, táo hay ô tô. Họ thu được 4,7 triệu phản hồi từ các mô hình AI này.

Kết quả cho thấy AI đã tự động tạo ra 66 chiều khái niệm khác nhau để phân loại và tổ chức thông tin, một cách thức xử lý tương đồng với não người. Các chiều khái niệm này không chỉ giới hạn ở các danh mục cơ bản như "thức ăn", mà còn mở rộng đến các thuộc tính phức tạp hơn như kết cấu, liên kết cảm xúc hoặc mức độ phù hợp với trẻ em.

Đáng chú ý, các mô hình đa phương thức, kết hợp xử lý văn bản và hình ảnh, có vẻ "suy nghĩ" giống người hơn khi đồng thời khai thác các đặc tính trực quan và ngữ nghĩa. Dữ liệu quét não cho thấy sự trùng khớp trong cách não người và AI phản ứng với các đối tượng, được xem là dấu hiệu cho thấy AI không chỉ đơn thuần bắt chước mẫu dữ liệu đã học mà có thể phát triển nhận thức về thế giới xung quanh.

Tuy nhiên, nghiên cứu này đã vấp phải phản biện mạnh mẽ từ một nghiên cứu mới của Apple có tựa đề "Illusion of Reasoning" (Ảo tưởng về tư duy). Apple áp dụng một phương pháp khác, tập trung kiểm tra khả năng giải quyết các bài toán tuần tự phức tạp, từ những trò chơi đơn giản đến các dạng bài logic như Tower of Hanoi, Checker Jumping, River Crossing và Blocks World.

Theo kết quả của Apple, các mô hình AI hàng đầu hiện nay đều "thất bại toàn diện" khi mức độ phức tạp của bài toán vượt qua một ngưỡng nhất định. Thậm chí, ngay cả khi được cung cấp thuật toán giải hoàn chỉnh, AI vẫn không cải thiện hiệu suất và còn có biểu hiện "phản trực giác", giảm nỗ lực khi bài toán trở nên khó hơn, trái ngược với cách con người thường nỗ lực nhiều hơn khi đối mặt thử thách.

Từ đó, nhóm nghiên cứu của Apple kết luận rằng các mô hình AI hiện tại thực chất chỉ là những "tấm gương tinh vi", phản chiếu các mẫu ngôn ngữ đã học được, chứ không có khả năng suy luận thực sự.

Hai kết quả trái ngược này phản ánh một vấn đề sâu sắc trong cách đánh giá khả năng nhận thức của AI. Nghiên cứu Trung Quốc tập trung vào năng lực phân loại và tổ chức thông tin, trong khi nghiên cứu của Apple kiểm tra khả năng suy luận tuần tự và giải quyết vấn đề.

Những tranh cãi này không chỉ mang ý nghĩa học thuật mà còn có tác động lớn đến tương lai của AI. Nếu các mô hình AI thực sự có thể phát triển nhận thức như nghiên cứu Trung Quốc chỉ ra, đây có thể là bước ngoặt lịch sử cho ngành trí tuệ nhân tạo. Ngược lại, nếu Apple đúng, giới khoa học và công nghệ sẽ cần thận trọng hơn trong cách nhìn nhận và ứng dụng AI.

Các chuyên gia đồng thuận rằng cần có thêm nhiều nghiên cứu độc lập với phương pháp luận đa dạng để xác định rõ bản chất thực sự của cái gọi là "tư duy" trong AI hiện đại. Câu trả lời cho vấn đề này sẽ định hình tương lai phát triển của AI trong nhiều thập kỷ tới.

>> 5 điều cấm kỵ khi trò chuyện với AI