Siêu trí tuệ nhân tạo AGI & con người: Khi tương lai Cyborg không còn xa?

Hầu hết hệ thống AI hiện tại được thiết kế để giải quyết một nhiệm vụ cụ thể như nhận diện khuôn mặt hoặc dự báo thời tiết. Điều này đặt ra câu hỏi: Liệu có thể tạo ra một loại AI phổ quát với khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào mang tính trí tuệ của con người? Đó chính là mục tiêu của siêu trí tuệ nhân tạo AGI.

AGI là gì?

AGI (Artificial General Intelligence) hay Siêu trí tuệ nhân tạo/Trí tuệ nhân tạo tổng quát là khái niệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, mô tả một hệ thống AI có khả năng hiểu, học và thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào của con người.

Lịch sử phát triển của AGI

Hành trình phát triển của AGI bắt đầu từ những năm 1950, khi Alan Turing - cha đẻ của ngành khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo - đề xuất bài kiểm tra Turing. Bài kiểm tra này dùng để xác định liệu máy móc có khả năng “suy nghĩ” không.

Ý tưởng này cũng đã khơi nguồn cảm hứng cho các nhà khoa học như John McCarthy, người sáng lập thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo”. Tuy nhiên, những hạn chế về công nghệ khiến AGI lúc đó chỉ dừng lại ở mức lý thuyết.

Đến thập niên 1980, mạng nơ-ron nhân tạo được giới thiệu, đặt nền móng cho học sâu (deep learning). Từ đó đến nay, ngành nghiên cứu AGI đã trải qua nhiều bước tiến lớn. Các công ty hàng đầu như OpenAI và DeepMind đã đầu tư hàng tỷ USD để phát triển công nghệ này.

Cụ thể, Microsoft đã rót hơn 13 tỷ USD vào OpenAI, trong khi OpenAI huy động được 6.6 tỷ USD từ các nhà đầu tư lớn như NVIDIA và SoftBank. Anthropic - một công ty tập trung vào phát triển AGI - đã huy động hơn 580 triệu USD vòng Series B (4/2022) với sự tham gia của Sam Bankman-Fried và Alameda Research.

Những khoản đầu tư này phản ánh kỳ vọng rằng AGI có thể thay đổi cách chúng ta sống và làm việc trong tương lai, đồng thời cho thấy mối quan tâm mạnh mẽ từ các nhà đầu tư lớn vào công nghệ đổi mới này.

AGI khác gì so với AI hiện tại?

Hiện nay, phần lớn các hệ thống AI mà chúng ta sử dụng thuộc loại AI hẹp (ANI - Artificial Narrow Intelligence). Đây là các hệ thống được lập trình để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như ChatGPT xử lý ngôn ngữ tự nhiên hay Deep Blue chuyên chơi cờ vua.

Tuy nhiên, các hệ thống này chưa thể chuyển đổi kỹ năng hoặc áp dụng kiến thức từ lĩnh vực này sang lĩnh vực khác. Nói cách khác, ANI chỉ hoạt động trong giới hạn mà nó được thiết kế, chưa đạt đến khả năng suy luận và giải quyết vấn đề toàn diện như con người.

Ngược lại, AGI được định nghĩa là một trí tuệ nhân tạo đa năng, với khả năng tự học và áp dụng kiến thức từ nhiều lĩnh vực khác nhau. Khả năng sáng tạo, thích nghi và suy nghĩ như con người giúp AGI trở thành công cụ có thể giải quyết các vấn đề phức tạp, từ nghiên cứu khoa học đến các thách thức mang tính toàn cầu như biến đổi khí hậu hay dịch bệnh.

AGI đang thay đổi cách chúng ta làm việc và sống như thế nào?

Sự khác biệt của AGI không chỉ nằm ở khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà còn ở việc học hỏi từ nhiều lĩnh vực và chuyển giao kiến thức để đưa ra các giải pháp mới.

Ví dụ, AGI có thể học chơi cờ vua để hiểu chiến thuật, sau đó áp dụng tư duy này vào việc xây dựng các chiến lược kinh doanh, giúp giải quyết các bài toán mà con người thường phải mất nhiều thời gian để xử lý.

Nhưng tác động của AGI không chỉ dừng lại ở đó, nó còn có khả năng thúc đẩy những bước đột phá trong các lĩnh vực khác.

• Sinh học

AGI có khả năng vượt qua giới hạn của AI hiện tại, đặc biệt trong các tác vụ đòi hỏi tư duy trừu tượng. Một ví dụ tiêu biểu là dự án AlphaFold của Google DeepMind, được xem như cột mốc lịch sử trong lĩnh vực sinh học.

Hệ thống AI này đã mô phỏng và dự đoán cấu trúc protein với độ chính xác cao, một nhiệm vụ từng được coi là “bất khả thi” kéo dài hàng thập kỷ. Thành tựu này không chỉ hỗ trợ đột phá trong nghiên cứu phát triển thuốc mà còn mở ra tiềm năng to lớn cho nền y học và sinh học hiện đại.

Database AlphaFold Protein Structure, chứa hơn 200 triệu cấu trúc protein – bao phủ gần như toàn bộ protein được biết đến trong khoa học.

• Lĩnh vực Y tế, chăm sóc sức khỏe

Y tế là một trong những lĩnh vực mà AGI có tiềm năng tạo ra những bước đột phá lớn. Không chỉ hỗ trợ chẩn đoán bệnh từ sớm, AGI còn có khả năng đưa ra các phác đồ điều trị tối ưu dựa trên từng trường hợp cụ thể.

Hơn nữa, với năng lực xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, AGI có thể rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu và phát triển thuốc mới, thậm chí đề xuất các liệu pháp điều trị chuyên sâu - điều mà trước đây chỉ có trong các bộ phim khoa học viễn tưởng.

Khả năng này không chỉ thay đổi ngành y tế toàn cầu mà còn được minh chứng qua những dự báo tăng trưởng ấn tượng của thị trường AI và AGI trong y tế. Theo báo cáo từ Mspoweruser, thị trường AI trong chăm sóc sức khỏe sẽ đạt gần 188 tỷ USD vào năm 2030, với tốc độ tăng trưởng hàng năm 37%.

Ở quy mô lớn hơn, AGI đang nhanh chóng mở rộng vai trò của mình. Theo báo cáo từ SNS Insider, thị trường AGI được định giá ở mức 3.01 tỷ USD vào năm 2023 và dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR (tỷ lệ tăng trưởng hàng năm kép) 37.5%, đạt 52 tỷ USD vào năm 2032.

Những con số này không chỉ phản ánh kỳ vọng lớn đối với AGI mà còn chứng minh rằng tương lai với sự hỗ trợ của siêu trí tuệ nhân tạo là không giới hạn.

Ngoài y tế và sinh học, AGI còn cho thấy tiềm năng cách mạng hóa các lĩnh vực khác, đặc biệt là blockchain.

AGI x Blockchain: Bước đột phá trong kỷ nguyên phi tập trung

Sự giao thoa giữa hai công nghệ đột phá - AGI và Blockchain - không chỉ định nghĩa lại cách chúng ta quản lý dữ liệu mà còn mở ra một tương lai nơi AI và con người hợp tác trên nền tảng minh bạch, phi tập trung.

Một trong những thách thức đối với AGI là việc đảm bảo tính minh bạch và phi tập trung trong cách triển khai và quản trị. Blockchain, với khả năng lưu trữ dữ liệu an toàn và phi tập trung, đã trở thành câu trả lời lý tưởng cho bài toán này. Công nghệ blockchain không chỉ hỗ trợ lưu trữ thông tin mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc triển khai các dApps và DAO dựa trên AI.

SingularityNET, một tổ chức tại Thụy Sĩ, là ví dụ tiêu biểu cho nỗ lực phát triển AGI phi tập trung. Hệ thống này cho phép cộng đồng kiểm soát và truy cập các công nghệ AGI thay vì bị chi phối bởi các tập đoàn lớn. Điều này không chỉ bảo vệ quyền lợi của người dùng mà còn giảm thiểu nguy cơ độc quyền công nghệ - một trong những vấn đề đáng lo ngại trong lĩnh vực AI hiện nay.

Trong lĩnh vực tài sản kỹ thuật số, Alethea AI đã tạo ra đột phá khi kết hợp AGI và blockchain để phát triển các NFT thông minh (iNFT). Những tài sản số này không chỉ có giá trị sưu tầm mà còn tương tác và phản hồi như con người.

Điển hình, vào năm 2021, một iNFT đã được bán đấu giá tại Sotheby’s với mức giá gần nửa triệu USD. Thành công này cho thấy tiềm năng của AGI trong việc mở rộng giới hạn sáng tạo, đặc biệt trong việc xây dựng các metaverse thông minh, nơi người dùng có thể giao tiếp trực tiếp với các nhân vật AI trong thời gian thực.

Ngoài ra, hội nghị Open AGI Summit diễn ra tại Bangkok ngày 13/11/2024 vừa qua đã tạo ra một diễn đàn quan trọng để khám phá sự giao thoa giữa AGI và blockchain. Được hỗ trợ bởi các ông lớn như Google Cloud, Polygon Labs và Sentient, sự kiện này quy tụ các chuyên gia hàng đầu gồm Pramod Viswanath (đồng sáng lập Sentient), Sandeep Nailwal (sáng lập Polygon) và Illia Polosukhin (đồng sáng lập Near).

Hội nghị tập trung vào các chủ đề như nghiên cứu về AI, quản trị phi tập trung và phát triển AI có đạo đức nhằm giải quyết mối lo ngại về việc kiểm soát AGI. Hội nghị cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng các mô hình quản trị minh bạch và phi tập trung, đảm bảo sự phát triển của AGI mang lại các lợi ích xã hội.

Không chỉ dừng lại ở lý thuyết, Open AGI Summit còn thúc đẩy nghiên cứu thực tế thông qua cuộc thi AGI-Thon, nơi các đội nhóm thử nghiệm và đánh giá hệ thống AGI qua trò chơi “Ma Sói”. Đây không chỉ là cơ hội để kiểm tra năng lực của AGI mà còn khuyến khích các nhà nghiên cứu đẩy mạnh sự đổi mới trong lĩnh vực này.

Có thể thấy, sự kết hợp giữa AGI và blockchain không chỉ tạo nên một bước ngoặt công nghệ mà còn mở ra cơ hội cho con người và máy móc hợp tác chặt chẽ hơn. Từ cải thiện y tế đến quản lý tài sản số và phát triển ứng dụng blockchain, AGI đang định hình cách chúng ta sống và làm việc trong tương lai.

Tuy nhiên, để hiện thực hóa tiềm năng này, cần có đầu tư chiến lược và quy định quản lý phù hợp, nhằm đảm bảo công nghệ này thực sự mang lại lợi ích cho toàn xã hội.

Đạo đức và tương lai của AGI

Mặc dù AGI được kỳ vọng sẽ mở ra kỷ nguyên công nghệ mới, mang lại lợi ích to lớn cho nhiều lĩnh vực nhưng sự phát triển của nó cũng đặt ra nhiều câu hỏi gây tranh cãi về đạo đức và quyền kiểm soát.

Một trong những vấn đề lớn nhất là liệu AGI có nên được trao quyền tự quyết? Nếu máy móc đạt đến trình độ trí tuệ tương tự con người, chúng ta sẽ đối mặt với câu hỏi về ý thức và quyền hạn của AI.

Được mệnh danh là “cha đẻ của AI”, Geoffrey Hinton đã bày tỏ lo ngại về sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo và những rủi ro tiềm ẩn trong bài phỏng vấn với BBC. Ông cho rằng AI có thể sớm vượt qua khả năng của con người và trở nên khó kiểm soát.

Ngoài ra, vấn đề kiểm soát và quyền sở hữu AGI cũng gây ra nhiều tranh luận. Ai sẽ là người kiểm soát các hệ thống AGI? Nếu chỉ một số ít tổ chức hoặc quốc gia nắm giữ AGI, nguy cơ lạm dụng công nghệ để củng cố quyền lực và gây ra bất công xã hội là điều hoàn toàn có thể xảy ra.

Nhà đồng sáng lập DeepMind, Shane Legg, cũng nhấn mạnh rằng: “Chúng ta cần phải suy nghĩ cẩn trọng về hậu quả tiềm tàng của việc tạo ra một thực thể có trí tuệ tương đương hoặc vượt trội hơn con người”.

Cuối cùng, các chuyên gia còn lo ngại về sự an toàn và tính minh bạch trong việc phát triển AGI. Một hệ thống AI quá mạnh mẽ nhưng thiếu đi cơ chế giám sát có thể đưa ra những quyết định sai lầm hoặc bị sử dụng vào mục đích xấu.

Như Elon Musk từng chia sẻ tại hội nghị “Atreju” ở Rome: “Trí tuệ nhân tạo cần được quan tâm đặc biệt. Nó giống như con dao hai lưỡi, có khả năng thực hiện hầu hết mọi việc, nhưng lại thiếu đi ý thức".

Những tranh cãi xung quanh AGI nhấn mạnh rằng, để công nghệ này thực sự mang lại lợi ích cho xã hội, các nhà phát triển, chính phủ và cộng đồng quốc tế cần phải hợp tác để xây dựng những quy định về đạo đức và cơ chế kiểm soát phù hợp, hạn chế tối đa các rủi ro tiềm ẩn.

Liệu AGI và blockchain có đủ khả năng định hình một tương lai công bằng và minh bạch hơn? Câu trả lời phụ thuộc vào cách chúng ta triển khai và sử dụng những công nghệ này trong kỷ nguyên mới.

Đọc thêm: Reinforcement Learning - Trụ cột quan trọng trong lĩnh vực AI và Crypto.