OpenAI mới đây đã công bố vòng gọi vốn mới nhất, huy động được 6,6 tỷ USD và đẩy định giá công ty lên 157 tỷ USD. Theo báo cáo từ tờ New York Times, OpenAI muốn đạt doanh số 11 tỷ USD vào năm tới, một mục tiêu mà ông Gil Luria, nhà phân tích phần mềm cao cấp tại công ty tư vấn D.A. Davidson, tin là "có thể thực hiện được".

Theo ông Luria, các khoản đầu tư lớn vào AI của các Big Tech được thúc đẩy bởi thực tế là "không ai muốn đứng thứ hai" trong việc đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI).

Ông lưu ý rằng trong cuộc đua này, các Big Tech sẽ giải quyết các thách thức về AI như giải quyết các bài toán phức tạp với nhiều ứng dụng cho doanh nghiệp và người tiêu dùng được xây dựng xung quanh công nghệ này. Mặc dù ông Luria công nhận vị trí dẫn đầu của OpenAI trong các công cụ tạo nội dung, công cụ phát triển mã và công cụ tạo hình ảnh, ông nhấn mạnh rằng "cuộc đua thực sự vẫn là cuộc đua đến AGI".

"AGI gần như đang ở một cấp độ tiếp cận khác. Đây là cấp độ trí tuệ nhân tạo có thể giải quyết những vấn đề chưa từng được đưa ra trước đây", ông Luria nói với Yahoo Finance.

Trí tuệ nhân tạo tổng quát là gì?

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) là một lĩnh vực nghiên cứu AI lý thuyết nhằm cố gắng tạo ra phần mềm có trí thông minh giống con người và có khả năng tự học. Mục đích là để phần mềm có thể thực hiện các nhiệm vụ mà nó không nhất thiết phải được đào tạo hoặc phát triển.

Các hệ thống này có thể có một mức độ tự hiểu và tự kiểm soát bao gồm khả năng chỉnh sửa mã của riêng chúng và có thể học cách giải quyết các vấn đề như con người, mà không cần được đào tạo để làm như vậy.

Thuật ngữ này lần đầu tiên được đưa ra trong " Trí tuệ nhân tạo tổng quát " (Springer, 2007), một tập hợp các bài luận do nhà khoa học máy tính Ben Goertzel và nhà nghiên cứu AI Cassio Pennachin biên tập. Nhưng khái niệm này đã tồn tại trong nhiều thập kỷ trong suốt lịch sử của AI và xuất hiện trong rất nhiều sách và phim khoa học viễn tưởng nổi tiếng.

Các dịch vụ AI đang được sử dụng hiện nay bao gồm các thuật toán học máy cơ bản được sử dụng trên Facebook và thậm chí các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT được coi là "hẹp". Điều này có nghĩa là chúng có thể thực hiện ít nhất một nhiệm vụ, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh, tốt hơn con người, nhưng bị giới hạn ở loại nhiệm vụ cụ thể đó hoặc tập hợp các hành động dựa trên dữ liệu mà chúng đã được đào tạo.

Mặt khác, AGI sẽ vượt qua giới hạn của dữ liệu đào tạo và chứng minh khả năng ở cấp độ con người trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống và kiến ​​thức, với cùng mức độ lý luận và ngữ cảnh hóa như một con người.

Nhưng vì AGI chưa bao giờ được xây dựng, nên không có sự đồng thuận giữa các nhà khoa học về ý nghĩa của nó đối với nhân loại, rủi ro nào có khả năng xảy ra cao hơn những rủi ro khác hoặc những tác động xã hội có thể là gì.

Một số người đã suy đoán trước đó rằng điều đó sẽ không bao giờ xảy ra, nhưng nhiều nhà khoa học và công nghệ đang tập trung quanh ý tưởng đạt được AGI trong vài năm tới, bao gồm nhà khoa học máy tính Ray Kurzweil và các giám đốc điều hành của các Big Tech như Mark Zuckerberg, Sam Altman và Elon Musk .

Triển vọng cuộc đua AGI

AI đã chứng minh được một loạt lợi ích trong nhiều lĩnh vực, từ hỗ trợ nghiên cứu khoa học đến tiết kiệm thời gian cho con người. Các hệ thống mới hơn như công cụ tạo nội dung tạo ra tác phẩm nghệ thuật cho các chiến dịch tiếp thị hoặc soạn thảo email dựa trên các mẫu hội thoại của người dùng...

Nhưng các công cụ này chỉ có thể thực hiện các tác vụ cụ thể mà chúng được đào tạo để thực hiện dựa trên dữ liệu mà các nhà phát triển đưa vào chúng. Trong khi đó, AGI có thể mở khóa một loạt lợi ích khác cho nhân loại, đặc biệt là trong các lĩnh vực đòi hỏi phải giải quyết vấn đề.

Viết trong một bài đăng trên blog vào tháng 2/2023 (3 tháng sau khi ChatGPT xuất hiện trên internet), CEO của OpenAI Sam Altman cho hay: "Về mặt lý thuyết, AGI có thể giúp tăng sự phong phú của các nguồn tài nguyên, thúc đẩy nền kinh tế toàn cầu và hỗ trợ khám phá kiến ​​thức khoa học mới làm thay đổi giới hạn của những điều có thể".

Có nhiều quan điểm trái chiều về việc liệu con người có thực sự có thể xây dựng một hệ thống đủ mạnh để trở thành AGI hay không, chưa nói đến thời điểm có thể xây dựng được hệ thống như vậy.

Một số cuộc khảo sát lớn giữa các nhà khoa học AI cho thấy sự đồng thuận chung là điều đó có thể xảy ra trước khi kết thúc thế kỷ này nhưng quan điểm cũng đã thay đổi theo thời gian.

Vào những năm 2010, quan điểm đồng thuận là AGI còn cách chúng ta khoảng 50 năm nữa. Nhưng gần đây, ước tính này đã bị cắt giảm xuống còn khoảng từ 5 đến 20 năm.