Mark Chen, Giám đốc Nghiên cứu của OpenAI, nói công ty đang tiến gần tới các mô hình AI có thể tự tiến hành nghiên cứu, đưa trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) ngày càng nằm trong tầm với.
Các ý chính:
- Chen lập luận các luật mở rộng vẫn còn hiệu lực, với tiền huấn luyện và các chuỗi suy luận dài hơn tiếp tục thúc đẩy tiến bộ hướng tới AGI.
- Ông cho biết các mô hình có khả năng tự duy trì nghiên cứu đang ở rất gần, một sự chuyển dịch sẽ định hình lại công việc của các nhà nghiên cứu con người.
- Chen nêu cuộc khủng hoảng đánh giá ngày càng sâu sắc và bài toán học liên tục chưa được giải là những trở ngại lớn nhất của lĩnh vực.
Chen vạch lộ trình tới AGI
Chen trình bày cách nghĩ của mình trong một buổi phỏng vấn podcast gần đây, nơi ông nấu ăn trên sóng trong khi giải thích chiến lược nghiên cứu của OpenAI.
Ông phản bác quan điểm cho rằng quá trình mở rộng đã chững lại. Theo ông, lập luận này lại xuất hiện mỗi khi lĩnh vực chạm phải một nút thắt mới.
Ông nói công ty đang ở trên một đường cong hàm mũ đã giữ vững qua gần 10 bậc độ lớn, và hầu như không có dấu hiệu nào cho thấy nó sẽ đổ vỡ, ông đã khẳng định.
Chen cũng chỉ ra canh bạc của OpenAI với suy luận. Ông cho biết những người hoài nghi ban đầu trong công ty đã đặt dấu hỏi với dự án o1 trước khi Jakub Pachocki, Ilya Sutskever và một vài người khác thúc đẩy nó tiến lên.
Giờ đây ông kỳ vọng các mô hình sẽ đảm nhận các nhiệm vụ nghiên cứu kéo dài hàng tuần, đưa ra những ý tưởng vượt qua các điểm mù của chuyên gia con người.
Ông cho biết lộ trình của OpenAI kéo dài ba năm, kết thúc với các mô hình có thể xử lý nghiên cứu từ đầu đến cuối, từ ý tưởng đầu tiên đến kết quả hoàn thiện.
Đọc thêm: BitMine đi ngược đà bán tháo với khoản cược Ethereum 43 triệu USD, chiến lược chớp nhoáng
Vì sao ý tưởng “nhà nghiên cứu vibe” lại quan trọng
Chen đưa ra một thuật ngữ gây chú ý: nhà nghiên cứu vibe.
Trong tương lai đó, ông nói với người nghe, các nhà nghiên cứu giỏi nhất sẽ không còn tự viết mọi dòng mã, mà thay vào đó điều khiển các mô hình đảm nhiệm việc thực thi và lên lịch. Công việc của con người thu hẹp lại còn hai nhiệm vụ: đặt câu hỏi sắc bén và đánh giá xem một câu trả lời có thực sự “có gu” hay không.
Tầm nhìn đó dựa trên nền tảng còn lung lay, và Chen không hề che giấu điều này.
Ông đã cảnh báo về một cuộc khủng hoảng đánh giá, mô tả các nhóm đuổi theo điểm số trên các bộ chuẩn mà không có tiến bộ thực, một thói quen ông gọi là “benchmaxxing”. Các bài kiểm tra cũ giờ đã bão hòa, và những bài mới thì mất giá trị gần như ngay khi được công bố.
Học liên tục vẫn là khoảng trống khó hơn. Chen gọi đây là một năng lực cơ bản mà lĩnh vực vẫn phải khai mở, dù ông nói đã có nhiều nỗ lực nhắm tới vấn đề này.
Nếu quỹ đạo đó giữ vững, Chen gợi ý, nguồn lực khan hiếm nhất của con người sẽ chuyển từ trí thông minh thô sang năng lực phán đoán và trải nghiệm sống.
Chen từng đưa ra các phiên bản của lập luận này trước đây. Quanh thời điểm ra mắt GPT-4.5, ông đã tranh luận rằng mô hình mở rộng có thể tiếp tục, và từ lâu ông vẫn khẳng định không có bằng chứng cho thấy các luật mở rộng đã chết.
Đọc tiếp: CZ nói Binance chỉ còn cách vài ngày nữa là được phê duyệt MiCA trước khi yếu tố chính trị can thiệp