Giám đốc Nghiên cứu của OpenAI, Mark Chen, nói rằng công ty đang tiến gần đến các mô hình AI có thể tự tiến hành nghiên cứu, đưa trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) đến gần trong tầm tay.
Các điểm chính:
- Chen cho rằng các định luật mở rộng (scaling laws) 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 nói các mô hình có khả năng tự duy trì quá trình nghiên cứu đang đến rất gần, một bước ngoặt sẽ định hình lại công việc của các nhà nghiên cứu con người.
- Chen nêu ra cuộc khủng hoảng đánh giá ngày càng trầm trọng và bài toán học liên tục chưa được giải là những trở ngại lớn nhất của lĩnh vực này.
Chen phác họa lộ trình tới AGI
Chen trình bày suy nghĩ của mình trong một buổi phỏng vấn podcast gần đây, nơi ông nấu ăn trước ống kính 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 trỗi dậy mỗi khi lĩnh vực gặp một nút thắt mới.
Ông nói, công ty đang ở trên một đường cong hàm mũ duy trì suốt gần 10 bậc độ lớn, và rất ít dấu hiệu cho thấy nó sẽ gãy, ông đã khẳng định.
Chen cũng chỉ ra canh bạc của OpenAI đặt vào khả năng suy luận. Ông cho biết, những người hoài nghi trong nội bộ từng đặt câu hỏi về dự án o1 trước khi Jakub Pachocki, Ilya Sutskever và một vài người khác thúc đẩy nó tiến lên.
Hiện tại, ông kỳ vọng các mô hình sẽ đảm nhận những nhiệm vụ nghiên cứu kéo dài hàng tuần, tạo 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 xử lý nghiên cứu trọn vẹn, từ ý tưởng đầu tiên đến kết quả hoàn chỉnh.
Đọc thêm: BitMine thách thức làn sóng bán tháo với cú cược Ethereum 43 triệu đô, chiến lược chớp nhoáng
Vì sao ý tưởng "nhà nghiên cứu vibe" lại quan trọng
Chen đưa ra một thuật ngữ thu hút sự 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 lập lịch. Công việc của con người thu hẹp vào hai nhiệm vụ: đặt những câu hỏi sắc bén và đánh giá xem một câu trả lời có “gu” thực sự hay không.
Tầm nhìn này đặt trên nền tảng còn chông chênh, và Chen không hề phủ nhận điều đó.
Ông đã cảnh báo về một cuộc khủng hoảng đánh giá, mô tả các nhóm liên tục săn đuổi điểm số trên benchmark mà không có tiến bộ thực chất, một thói quen mà ông gọi là benchmaxxing. Các bài kiểm tra cũ đã bị bão hòa, còn 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 trực tiếp vào vấn đề này.
Nếu quỹ đạo đó giữ vững, Chen gợi ý, tài nguyên khan hiếm nhất nơi con người sẽ chuyển từ trí thông minh thuần túy sang năng lực phán đoán và kinh nghiệm sống.
Chen từng đưa ra các phiên bản của lập luận này trước đây. Vào khoảng thời điểm ra mắt GPT-4.5, ông đã lập luận rằng mô hình mở rộng có thể tiếp tục tiến xa, và từ lâu ông vẫn khẳng định rằng không có bằng chứng nào cho thấy các định 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