Andrej Karpathy cảnh báo: Đại chúng mới chỉ thấy "bản xem trước" của AI đỉnh cao

Khoảng cách giữa nhận thức của công chúng về trí tuệ nhân tạo và thực tế của các hệ thống frontier AI nội bộ đang ngày càng nới rộng, theo nhận định của Andrej Karpathy — cựu đồng sáng lập OpenAI và hiện là nhà nghiên cứu tại Anthropic. Karpathy cảnh báo rằng trong khi hầu hết mọi người chỉ coi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như một công cụ tìm kiếm hay trợ lý viết lách thông thường, các hệ thống AI đỉnh cao nội bộ hiện đã có khả năng thực hiện những dự án phức tạp vốn từng đòi hỏi nhiều năm lao động của các chuyên gia.

Theo Karpathy, "thế giới bên ngoài mới chỉ nhìn thấy bản xem trước (preview)" của những gì AI hiện đại thực sự có thể làm được.

Bốn tầng phân hóa trong mức độ tiếp cận AI

Để minh họa cho sự chênh lệch này, Karpathy đã chia dân số toàn cầu thành bốn cấp độ tương tác với LLM:

1. Đại đa số chưa tiếp cận (The Unreached Majority): Khoảng 6 tỷ người, tương đương 75% dân số toàn cầu, gần như chưa từng tương tác với LLM.

1. Người dùng phổ thông (Casual Consumers): Có từ 1 đến 2 tỷ người sử dụng các công cụ miễn phí dạng ChatGPT. Nhóm người dùng này chủ yếu xem AI "giống như một công cụ tìm kiếm Google tốt hơn một chút, một trợ lý viết lách, v.v." Karpathy lưu ý rằng nhiều chuyên gia ngoài lĩnh vực lập trình và toán học, bao gồm cả các lãnh đạo doanh nghiệp, cũng thuộc nhóm này. Do công việc hàng ngày của họ xoay quanh giao tiếp giữa người với người, hiểu biết của họ về những bước chuyển dịch kỹ thuật của AI phần lớn vẫn mang tính trừu tượng và gián tiếp.

1. Người dùng chuyên nghiệp tiếp cận Frontier AI (Professional Frontier Users): Ước tính có khoảng 20 triệu người (tương đương 0,2% dân số thế giới) thường xuyên ứng dụng các mô hình frontier trong toán học và lập trình. Với nhóm này, các tác tử tự trị (autonomous agents) hiện đã có thể hoàn thành những dự án phần mềm quy mô lớn, phức tạp — như xây dựng, nhân bản, chuyển ngữ hoặc dịch ngược (decompile) ứng dụng từ các tệp nhị phân — chỉ thông qua câu lệnh (prompt), thay vì mất hàng tuần hay hàng tháng làm việc thủ công.

1. Nhóm tinh hoa nắm giữ Frontier AI (The Frontier Elite): Chỉ có khoảng 5.000 người trên toàn cầu — tương đương 0,00006% dân số — có quyền tiếp cận các hệ thống frontier nội bộ, tối tân nhất hiện nay.

Đàn tác tử tự trị và bước nhảy vọt thần tốc

Đối với nhóm nhỏ có quyền truy cập nội bộ này, Karpathy mô tả một thực tế công nghệ hoàn toàn khác biệt. Họ được chứng kiến những đàn (swarms) gồm hàng nghìn tác tử phối hợp làm việc suốt nhiều tuần liền trong các dự án phần mềm khổng lồ: khám phá các nguyên lý khoa học mới, thúc đẩy toán học đỉnh cao, phát hiện các lỗ hổng zero-day, cũng như tiến hành các cuộc tấn công và phòng thủ mạng ở tốc độ xử lý của máy móc.

Bước nhảy vọt công nghệ này diễn ra với tốc độ đáng kinh ngạc. Mới chỉ vào tháng 10 năm 2024, Karpathy từng công khai nhận định các AI agent phần lớn chỉ là chiêu trò thổi phồng (hype) và hầu như chưa hoạt động hiệu quả. Thế nhưng chỉ vài tháng sau, ông đã ngừng hoàn toàn việc viết mã thủ công, chuyển từ gõ từng ký tự vào trình soạn thảo sang để các tác tử tự trị đảm nhận toàn bộ quy trình làm việc. Sau đó, Karpathy đã gia nhập Anthropic.

Những quan sát tương tự cũng được đưa ra bởi các nhà lãnh đạo công nghệ khác. Vào đầu tháng 9 tại Hội nghị Bộ trưởng Đổi mới G20, CEO Sam Altman của OpenAI cho biết một công cụ lập trình AI hiện đại có thể hoàn thành trong "17 phút" những gì mà cả một công ty khởi nghiệp từng phải mất ba tháng để xây dựng, đồng thời cảnh báo rằng "thế giới vẫn chưa bắt kịp những hệ quả mà điều này sẽ mang lại."

Giới hạn tiếp thu của con người và biên giới tiếp theo của AI

Karpathy nhấn mạnh rằng khả năng đánh giá của con người hiện đang phải chật vật để theo kịp khối lượng đầu ra của các mô hình. Ông dẫn chứng việc con người vẫn đang phải tiếp tục phân tích các sự cố xảy ra từ nhiều tháng trước, đồng thời chỉ ra rằng các nhà toán học "có thể sẽ phải nghiền ngẫm 722 bản thảo về toán học đỉnh cao trong một thời gian dài nữa."

Ông gọi sự phân kỳ này là "sự kỳ lạ của thời điểm hiện tại", nơi công chúng nhìn thấy một "chatbot ngô nghê", hầu hết giới chuyên môn nhận thấy năng suất tăng nhẹ, trong khi một lát cắt cực nhỏ các chuyên gia kỹ thuật lại trải qua "cảm giác choáng váng khi chứng kiến đường cong phát triển bẻ thẳng đứng."

Theo Karpathy, các năng lực AI hiện đang tiến bộ nhanh nhất trong những lĩnh vực "kỹ thuật số, có thể kiểm chứng và mang lại giá trị kinh tế". Do những bước đột phá của mô hình ngày nay đến từ phương pháp học tăng cường (reinforcement learning) kết hợp với các phần thưởng có thể kiểm chứng, các phòng thí nghiệm AI lớn hiển nhiên sẽ tập trung tài nguyên tính toán và huấn luyện vào các bộ môn mang lại lợi nhuận tài chính rõ ràng nhất — chủ yếu là lập trình và toán học.