Nghịch lý AGI: Giá trị lớn nhất của siêu trí tuệ có thể nằm ở những công việc nhàm chán

Nghịch lý của siêu trí tuệ: Khi máy móc xuất chúng phải làm việc tầm thường

Trong bài luận mang tên "The eternal complement" (Yếu tố bổ trợ vĩnh cửu) thuộc chuỗi nghiên cứu về nền kinh tế tiếp theo do Hemanth Asirvatham và Elliott Mokski công bố trên nền tảng của OpenAI, các tác giả đã đưa ra một góc nhìn trái ngược với hình dung thông thường về trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Thay vì chỉ đóng vai trò là những bộ óc kiệt xuất tạo ra đột phá như Albert Einstein, giá trị lớn nhất của máy móc siêu thông minh có thể lại nằm ở khả năng đảm đương chuỗi công việc nhàm chán, lặp đi lặp lại và mang tính điều phối hành chính quy mô khổng lồ.

Bài luận mở đầu bằng sự tương phản lịch sử: Galileo Galilei từng mở rộng tầm mắt của nhân loại vào vũ trụ chỉ với hai thấu kính gắn trong một ống trụ nhỏ cùng vài chục người hỗ trợ. Nhưng để nhìn xa hơn vào không gian hôm nay, kính viễn vọng James Webb trị giá 10 tỷ USD cần tới sự chung tay của 300 tổ chức tại 14 quốc gia, đòi hỏi độ chính xác cơ khí tới 50 nanomet và một bộ máy tổ chức toàn cầu phía sau. Tiến bộ khoa học không chỉ cần những bộ óc sáng chói, mà cần cả một hệ thống phụ trợ khổng lồ để biến suy nghĩ thành hiện thực.

Nút thắt thực thi và hai viễn cảnh văn minh

Dẫn nghiên cứu của nhà kinh tế học Nick Bloom và các cộng sự, bài viết chỉ ra rằng chi phí để tạo ra tri thức mới đang ngày càng đắt đỏ. Để duy trì Định luật Moore hiện nay, ngành công nghiệp bán dẫn cần lượng nhà nghiên cứu gấp 18 lần so với đầu thập niên 1970. Nỗ lực nghiên cứu trên toàn nền kinh tế Mỹ đã tăng gấp 23 lần kể từ những năm 1930, nhưng năng suất nghiên cứu thực tế đo lường được lại giảm đi 41 lần. Đội ngũ kỹ thuật viên đang tăng trưởng nhanh gấp đôi giới khoa học, và một nhà máy sản xuất chip tiên tiến hiện tốn kém gấp 5 lần so với 30 năm trước.

Trong kinh tế học, ý tưởng và năng lực thực thi là hai yếu tố bổ trợ lẫn nhau (complements). Khi AI giúp việc tạo ra ý tưởng và giải pháp mới bùng nổ theo cấp số nhân, nút thắt nghiêm trọng nhất của nền kinh tế sẽ dịch chuyển sang khâu triển khai vật lý và quản trị tổ chức. Đứng trước thực tế này, các tác giả vạch ra hai con đường phát triển cho nền văn minh:

• Nền văn minh chiều sâu (Civilization of Depth): Siêu trí tuệ dựa vào tư duy thuần túy, mô phỏng máy tính siêu thực và phân tích kho dữ liệu sẵn có để giải quyết vấn đề mà không cần tiêu tốn thêm quá nhiều tài nguyên vật chất. AI sẽ biết chính xác thí nghiệm nào thực sự cần làm ngoài đời thực thay vì thử nghiệm tràn lan, giúp dấu ấn vật lý của nhân loại không cần mở rộng quá mức nhưng mức độ thấu hiểu vũ trụ vẫn tăng vọt.

• Nền văn minh chiều rộng (Civilization of Width): Độ phức tạp của tự nhiên vượt quá khả năng suy diễn trên lý thuyết. Điển hình như ngành sinh học và y tế: dù mô phỏng số phát triển đến đâu, thuốc mới vẫn bắt buộc phải thử nghiệm lâm sàng trên cơ thể người thật. Nếu viễn cảnh này chiếm ưu thế, hàng loạt giả thuyết do AI nghĩ ra trong một buổi chiều có thể mất cả thế kỷ để tự nhiên và máy móc kiểm chứng. Khi ấy, nhu cầu xây dựng nhà máy, cơ sở hạ tầng, mạng lưới logistics và khai thác năng lượng sẽ bùng nổ. Siêu trí tuệ lúc này sẽ phát huy năng lực lớn nhất bằng việc trở thành "bộ máy hành chính hoàn hảo", điều phối hàng tỷ tác vụ vận hành thực tế.

Vị trí của con người khi AI làm chủ cả tư duy lẫn điều phối

Ngay cả khi máy móc vượt qua con người ở cả hai năng lực – tìm ra tri thức mới và tổ chức vận hành, bài viết khẳng định trí tò mò của con người vẫn giữ giá trị không thể thay thế.

Thứ nhất, nhân loại luôn có động lực tự thân để giải mã thế giới, bất kể vũ trụ có tồn tại những thực thể thông minh hơn hay không. Thứ hai, trong phân công lao động, con người có xu hướng ưa thích sáng tạo hơn là làm những công việc rập khuôn, trong khi máy móc hoàn toàn không có cảm xúc hay sự thiên vị đối với tính chất công việc. Cuối cùng, sự đa dạng trong cách nhìn nhận vấn đề của con người sẽ mang lại giá trị độc bản, định hướng cho các nguồn lực tính toán khổng lồ của AI phục vụ những mục tiêu nhân văn.