Phó Chủ tịch Google DeepMind: Đang dạy máy tính "tư duy phản biện", vinh danh chuyên gia gốc Việt đứng sau "trái tim" AI toàn cầu

Dạy AI "tư duy phản biện" và cách chống lừa đảo bằng công nghệ

Thưa ông, dưới góc độ của những người làm truyền thông, chúng tôi nhận thấy AI đang hỗ trợ rất lớn cho công việc, nhưng đi kèm với đó là mối lo ngại sâu sắc về việc công nghệ bị lợi dụng để thao túng hoặc lừa đảo người dùng, đặc biệt là những đối tượng dễ bị tổn thương và thiếu thông tin như người cao tuổi. Từ vị thế của nhà dẫn dắt công nghệ tại Google, ông nhận định thế nào về giải pháp để giảm thiểu rủi ro này?

Tiến sĩ Ed H. Chi: Đây thực sự là một bài toán rất khó khăn nhưng không hoàn toàn mới. Thách thức này tương tự như những gì từng xảy ra trong giai đoạn đầu của kỷ nguyên công cụ tìm kiếm, khi thế giới phải mất rất nhiều thời gian để tìm cách giảm thiểu các vấn đề gian lận trên Internet.

Hiện nay, một số công nghệ hướng tới Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) thậm chí còn khiến bài toán kiểm soát trở nên phức tạp hơn. Theo tôi, cục diện sắp tới sẽ đòi hỏi hai yếu tố lớn. Đầu tiên, năng lực đánh giá mang tính phản biện của chính con người bắt buộc phải tự nâng cao.

Lịch sử đã chứng minh, mỗi khi có một bước tiến nhảy vọt về công nghệ như máy in, Internet hay công cụ tìm kiếm, nhân loại đều phải nâng cao năng lực tư duy để thích ứng và sàng lọc thông tin.

Như vậy có nghĩa là chúng ta phải tập trung rất lớn vào việc giáo dục và phổ cập cho người dùng, thưa ông? Giống như việc những người trẻ phải hướng dẫn cho cha mẹ mình cách phân biệt các video thật giả từ AI, việc hỗ trợ giáo dục công nghệ cho những nhóm người dễ bị bỏ lại phía sau có phải là vế còn lại của câu trả lời?

Hoàn toàn chính xác. Chúng ta sẽ phải phát triển những giải pháp công nghệ kiểm định song hành, giống như cách chúng ta từng làm trong quá khứ đối với các nền tảng cũ.

Nói cách khác, một nửa câu trả lời nằm ở khả năng tự học hỏi, nâng cao nhận thức của con người, và nửa còn lại nằm ở chính các công cụ máy móc. Chúng ta bắt buộc phải có cả hai yếu tố đó để cân bằng và làm sạch môi trường thông tin.

Vậy về phía Google, những định hướng công nghệ cốt lõi nào sẽ được tập trung phát triển trong giai đoạn tới để hiện thực hóa tầm nhìn này?

Hiện tại, giới nghiên cứu toàn cầu đang tập trung mạnh mẽ vào ba mũi nhọn cốt lõi. Thứ nhất là các mô hình thế giới (world models) đang được triển khai sâu rộng tại Google.

Thứ hai là khả năng tự tối ưu hóa, tức là nghiên cứu cách thức giúp mô hình tự học hỏi, tự cải tiến liên tục dựa trên dữ liệu và chính các tương tác thực tế của nó với thế giới xung quanh.

Định hướng thứ ba, cũng là mảng tôi đang trực tiếp dành nhiều sự quan tâm, là đưa AI vượt qua giới hạn của tư duy diễn dịch thuần túy để tiến tới năng lực tư duy quy nạp.

Ông có thể giải thích rõ hơn về khái niệm tư duy quy nạp này dưới góc nhìn thực tế và ý nghĩa kinh tế của nó không?

Hãy hình dung một ví dụ đơn giản, nếu tôi nói với bạn rằng có một chú chó sinh năm 2001 và hỏi nó bao nhiêu tuổi. Một cỗ máy áp dụng tư duy diễn dịch cơ học sẽ chỉ làm phép toán logic và trả lời ngay là 25 tuổi. Tuy nhiên, một cỗ máy sở hữu tư duy quy nạp sẽ biết đặt câu hỏi ngược lại dựa trên thực tế khách quan rằng rất hiếm có chú chó nào trên thế giới có thể sống tới 25 tuổi.

Đó chính là năng lực tư duy phản biện của máy tính, khả năng tự kết nối các sự vật và nhận biết khi có điều gì đó bất thường hoặc không hợp lý diễn ra. Đây là chìa khóa then chốt để giải quyết tận gốc hiện tượng ảo tưởng của các mô hình AI, giúp công nghệ đưa ra các quyết định chính xác, an toàn và thực tế như một con người.

Từ thuật toán sơ khởi đến doanh thu chục tỷ USD của Big Tech

Nhìn rộng hơn về dòng chảy lịch sử được vị chuyên gia phác thảo trong bài tham luận chính thức, làn sóng trí tuệ nhân tạo ngày nay là kết quả tịnh tiến của nhiều thập kỷ tối ưu hóa hạ tầng máy tính chứ không phải một sự bùng nổ tình cờ.

Ở giai đoạn sơ khởi của Internet từ năm 1995 đến 2015, khi năng lực tính toán còn hạn chế, giới khoa học máy tính phải giải bài toán tìm kiếm và xử lý dữ liệu bằng các phương pháp toán học thuần túy với hai ý tưởng cốt lõi đặt nền móng là chỉ mục đảo và mô hình không gian vectơ (phương pháp giúp máy tính phân tích và hiểu độ liên quan của các từ khóa) .

Chia sẻ về bài học kinh doanh đắt giá trong quá khứ, ông kể lại câu chuyện năm 1992 khi ông còn là một nghiên cứu sinh và từng từ chối đề xuất của giáo sư hướng dẫn về việc áp dụng mô hình không gian vectơ để xây dựng hệ thống gợi ý vì cho rằng ý tưởng này lỗi thời.

Tuy nhiên, công trình đó sau này đã đoạt giải thưởng hệ thống phần mềm tối cao của ACM vào năm 2010 và trở thành nền tảng cho các ứng dụng cốt lõi được ước tính mang lại nguồn doanh thu khổng lồ, từ nửa nghìn tỷ đến gần một nghìn tỷ USD cho toàn ngành công nghệ hiện nay.

Qua đó, ông nhấn mạnh một quy luật trong kinh doanh công nghệ rằng phần lớn sự đổi mới không đến từ việc phát minh ra cái mới hoàn toàn, mà đến từ việc mang một ý tưởng sẵn có áp dụng vào một không gian mới khi các điều kiện hạ tầng đã chín muồi.

Bước ngoặt thực sự xuất hiện trong giai đoạn 2010 - 2015 khi năng lực phần cứng tăng tốc vượt bậc, cho phép mạng thần kinh nhân tạo được triển khai trên quy mô lớn. Nhờ tích hợp các mạng thần kinh này vào hệ thống tìm kiếm và đề xuất tại Google Brain, đội ngũ của ông đã cải thiện hiệu suất các công cụ này lên hơn 1.000%.

Kết quả thương mại hóa từ phòng thí nghiệm này, theo chia sẻ của ông Ed H. Chi, đã trực tiếp mang về cho Google thêm ước tính khoảng 10 tỷ USD doanh thu mỗi năm, minh chứng cho việc AI hoạt động như một động cơ tạo ra thặng dư kinh tế trực tiếp thay vì chỉ là những lý thuyết xa vời.

Bước ngoặt của "Cỗ máy tư duy" và kỷ nguyên AI tự hành

Đánh giá về giai đoạn mười năm kế tiếp từ 2015 đến 2025, Tiến sĩ Ed H. Chi cho rằng việc thế giới gọi các hệ thống hiện tại là mô hình ngôn ngữ lớn là một sự đáng tiếc. Thay vào đó, thuật ngữ chính xác phải là những cỗ máy tư duy lớn, bởi bản chất cốt lõi của trí tuệ nhân tạo nằm ở khả năng lập luận, suy luận logic chứ không chỉ dừng lại ở việc xử lý câu chữ.

Bản chất của Generative AI dựa trên nguyên lý biến đổi chuỗi dữ liệu tuần tự, tức là máy tính học cách sinh ra từng mã token liên tiếp để mô phỏng lại cách con người tiếp nhận và xử lý tín hiệu.

Đáng chú ý, vị phó chủ tịch Google đã trân trọng vinh danh nhà khoa học gốc Việt Lê Viết Quốc như một niềm tự hào của giới công nghệ Việt Nam ngay trước khán phòng tại TP.HCM khi nhắc lại công trình nghiên cứu mang tính nền mống năm 2014 của ông về học chuỗi.

Đây chính là trái tim vận hành của các mô hình trí tuệ nhân tạo tạo sinh ngày nay, khẳng định dấu ấn không thể phai mờ của trí tuệ Việt trong lòng công nghệ toàn cầu. Sự tiến hóa của các cỗ máy tư duy này được thúc đẩy mạnh mẽ khi các nhà nghiên cứu tìm ra phương pháp chuỗi tư duy vào khoảng năm 2019, cho phép AI tự chèn các bước giải thích logic vào giữa quá trình xử lý câu hỏi.

Đến năm 2025, thông qua các quá trình hậu huấn luyện chuyên sâu, các cỗ máy tư duy này đã đạt đến năng lực lập luận tương đương với những thí sinh xuất sắc nhất tại kỳ thi Olympic Toán quốc tế.

Khi một cỗ máy đã sở hữu năng lực lập luận logic phức tạp, xu hướng tất yếu tiếp theo là nó sẽ bước ra khỏi khung chat thụ động để trực tiếp hành động thay con người, mở ra kỷ nguyên của các trợ lý tự hành.

Để minh chứng, ông Ed H. Chi đã trình diễn một dự án đang được ráo riết phát triển tại Google mang tên Project Astra, hoạt động chủ yếu bằng thị giác máy tính và giọng nói thời gian thực.

Trong bản demo, khi người dùng quay video một chiếc xe đạp bị lỗi phanh, hệ thống tự động nhận diện dòng xe, truy cập Internet để đọc cuốn sách hướng dẫn kỹ thuật và tìm đúng phân đoạn sửa chữa.

Không dừng lại ở đó, thông qua việc kết hợp các hệ thống, trợ lý AI này có thể quét qua lịch sử email cá nhân của chủ xe để xác nhận kích cỡ linh kiện ốc vít cần thay thế, đồng thời mô phỏng một cuộc gọi thoại trực tiếp đến cửa hàng sửa xe gần nhất để kiểm tra tình trạng tồn kho của linh kiện.

Vị sếp lớn của Google nhấn mạnh, đây là một nguyên mẫu thử nghiệm khả thi (prototype) phác họa rõ nét tầm nhìn công nghệ đang được hãng ráo riết hiện thực hóa. Đối với các nhà điều hành doanh nghiệp và giới đầu tư, thông điệp này định hình lại bản đồ dòng vốn trong giai đoạn tới.

Các khoản đầu tư chiến lược sẽ không còn tập trung vào các chatbot đơn giản, mà chuyển dịch toàn bộ sang các nền tảng hỗ trợ tư duy đa bước phức tạp, khả năng tự kết nối công cụ, năng lực tự tối ưu hóa và cá nhân hóa sâu sắc dựa trên bộ nhớ dài hạn nhằm thay đổi hoàn toàn biên lợi nhuận và hiệu suất vận hành của nền kinh tế số.