Các chuyên gia AI cho rằng chúng ta đang đi sai hướng trong việc đạt được AI giống con người
Các chuyên gia AI nghi ngờ cách tiếp cận hiện tại để đạt AGI.
Theo một báo cáo chi tiết về tương lai của nghiên cứu AI, có sự nghi ngờ về những phương pháp hiện tại để đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Các nhà nghiên cứu của Hiệp hội Tiến bộ Trí tuệ Nhân tạo (AAAI) trong hội thảo năm 2025 đã bày tỏ lo ngại về độ chính xác của các kỳ vọng công chúng đối với AI. Báo cáo do 24 nhà nghiên cứu thực hiện khẳng định rằng 79% người tham gia khảo sát cho rằng nhận thức công chúng về khả năng của AI không phù hợp với thực tế. Điều này đi kèm với con số 90% cho rằng sự không phù hợp này đang cản trở nghiên cứu AI, trong đó 74% trong số họ cho rằng "các hướng đi của nghiên cứu AI đang bị ảnh hưởng bởi sự thổi phồng".
Rodney Brooks, nhà khoa học máy tính tại MIT, chủ trì phần "Nhận thức AI so với Thực tế". Ông nhấn mạnh rằng vòng đời cường điệu của Gartner đã qua đỉnh cao vào tháng 11 năm 2024. Brooks cảnh báo rằng công chúng đang quá chấp nhận các mức độ thổi phồng hiện tại như là sự thật. Ông cảnh báo việc chấp nhận mù quáng các hứa hẹn về những gì AI có thể mang lại bất cứ lúc nào đều nên được đối xử một cách cẩn trọng.
Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) được nhắc đến trong bối cảnh là một sự thông minh lý tưởng của máy móc, có khả năng chịu đựng và học hỏi thông tin như con người. 76% trong số 475 người tham gia báo cáo cho rằng việc đơn thuần mở rộng các phương pháp AI hiện tại không đủ để đạt được AGI. Báo cáo nhấn mạnh vào tầm quan trọng của an toàn, quản trị đạo đức, chia sẻ lợi ích và đổi mới dần dần, thay vì đua đến với AGI.
Mặc dù sự thổi phồng đang làm méo dạng trạng thái nghiên cứu và các phương pháp hiện tại chưa đưa các nhà nghiên cứu tới con đường tốt nhất để đạt AGI, công nghệ AI đã có những bước nhảy vọt. Henry Kautz, nhà khoa học máy tính tại Đại học Virginia, giải thích rằng trong năm năm qua, AI đã chuyển từ các ứng dụng chịu lỗi cao, như gợi ý sản phẩm, sang các lĩnh vực như chatbot và ChatGPT, gây chú ý công chúng.
Nhận thức về tính xác thực còn xa mới được giải quyết. Báo cáo viết, các phương pháp huấn luyện mới và cách tổ chức AI mới có thể cải thiện hiệu suất của chúng. Kautz tin tưởng rằng bước tiếp theo sẽ thay thế các tác nhân AI đơn lẻ bằng nhóm tác nhân phối hợp, cùng nhau kiểm tra thực tế. Sự khai thác hiệu quả khả năng của các hệ thống AI hàng đầu thể hiện rằng nhận thức của công chúng cũng như cộng đồng khoa học còn lạc hậu so với công nghệ hiện nay.
Nguồn: Gizmodo, AAAI, MIT, Gartner