Nghiên cứu của FRI: Giới chuyên gia hàng đầu đã đánh giá quá thấp tốc độ phát triển của AI

Giới chuyên gia dự báo lệch xa tốc độ thực tế của AI

Các chuyên gia tại các trường đại học danh tiếng, những nhà nghiên cứu AI được trích dẫn nhiều nhất và các chuyên gia kinh tế kỳ cựu đều đã đánh giá thấp đáng kể tiến trình phát triển của trí tuệ nhân tạo. Kết luận này được rút ra từ báo cáo sơ bộ của Viện Nghiên cứu Dự báo (Forecasting Research Institute - FRI), đơn vị theo dõi và thu thập các dự báo AI từ giữa năm 2022.

Khảo sát đầu tiên thuộc nhóm chuyên gia LEAP (Longitudinal Expert AI Panel) do FRI thực hiện quy tụ 339 chuyên gia hàng đầu, bao gồm 76 nhà khoa học máy tính (trong đó có 30 giáo sư từ top 20 viện trường và 10 tác giả nằm trong top 200 người được trích dẫn nhiều nhất về AI), 76 chuyên gia trong ngành, 68 nhà kinh tế học và 119 chuyên gia chính sách AI. Khảo sát cũng đối chiếu với nhóm "superforecaster" (những nhà siêu dự báo có độ chính xác cao). Dữ liệu đối chiếu cho thấy thực tế công nghệ đã vượt qua hầu hết các mốc dự đoán với khoảng cách rất lớn.

Hàng loạt cột mốc bị phá vỡ sớm hơn từ 5 đến 10 năm

Khoảng cách dự báo lớn nhất diễn ra ở năng lực toán học. AI đã đạt trình độ tương đương huy chương vàng tại kỳ thi Olympic Toán quốc tế (IMO) vào tháng 7/2025 — sớm hơn 5 năm so với mức trung vị dự báo của giới chuyên gia và sớm hơn tới 10 năm so với nhóm siêu dự báo. Khi đưa ra dự đoán, các chuyên gia chỉ gán xác suất trung bình 8,6% (và nhóm siêu dự báo gán 2,3%) cho khả năng AI đoạt huy chương vàng IMO. Tính chung trên các bài kiểm tra năng lực (benchmark) đã đạt được, xác suất trung bình mà chuyên gia từng đặt cược chỉ là 24,6%.

Tình trạng tương tự cũng xuất hiện trong nhiều lĩnh vực kỹ thuật khác:

• Giải toán thế kỷ: Khảo sát vào tháng 8-9/2025 cho thấy các chuyên gia chỉ đưa ra xác suất trung vị 10% (nhóm siêu dự báo là 5,4%) cho việc AI giải được một trong các Bài toán Thiên niên kỷ (Millennium Prize Problem) trước cuối năm 2027, dù trên thực tế AI đã có những lời giải tiềm năng đang chờ thẩm định chính thức.

• Nghiên cứu virus học và an ninh mạng: Các chuyên gia từng ước tính AI chỉ có thể bắt kịp nhóm chuyên gia hàng đầu trong bài kiểm tra xử lý sự cố virus học vào năm 2030 (nhóm siêu dự báo đoán năm 2034). Tuy nhiên, FRI ghi nhận cột mốc này dường như đã bị vượt qua ngay từ tháng 4/2025.

• Tăng trưởng tài chính: Giới phân tích tài chính cũng tỏ ra quá thận trọng. Mức dự báo trung vị cho doanh thu định kỳ hàng năm (ARR) cao nhất của một công ty AI vào cuối năm 2026 từng được đưa ra là 20 tỷ USD (các nhà kinh tế đoán 16 tỷ USD, nhóm siêu dự báo đoán 25 tỷ USD). Trên thực tế, con số ghi nhận từ tháng 7/2026 đã chạm mốc 65 tỷ USD, và FRI dẫn số liệu cho thấy Anthropic có thể đã đạt mức tương đương 100 tỷ USD vào tháng 9/2026.

Thận trọng với tác động đời thực và điều chỉnh kỳ vọng

Dù năng lực kỹ thuật và doanh thu tăng vọt, không phải dự báo nào của chuyên gia cũng thấp hơn thực tế. Ở khía cạnh tác động thực tế, các chuyên gia đôi khi lại quá lạc quan:

• Thử nghiệm phòng thí nghiệm sinh học: Các chuyên gia an toàn sinh học từng dự đoán 22,5% người tham gia có thể hoàn thành các tác vụ phòng thí nghiệm nếu có sự trợ giúp của mô hình ngôn ngữ lớn (các nhà virus học thậm chí đoán 40%). Tuy nhiên, thử nghiệm có đối chứng cho thấy chỉ 5,2% thành công khi dùng mô hình ngôn ngữ kết hợp internet, thấp hơn mức 6,6% của nhóm chỉ tra cứu internet thông thường.

• Xe tự hành: Chuyên gia từng ước tính xe tự lái sẽ chiếm 7,3% thị phần dịch vụ gọi xe tại Mỹ vào năm 2027, trong khi mô hình dự báo dựa trên LLM hiện chỉ đưa ra mức 2,5%.

Trước tốc độ thực tế của AI, kỳ vọng của các bên đang tăng nhanh. Trong vòng 9 tháng, tỷ lệ nhận định AI sẽ trở thành "công nghệ của thế kỷ" (tương đương với vai trò của điện năng) đã tăng từ 31% lên 36% ở nhóm chuyên gia, và từ 28% lên 35% ở nhóm siêu dự báo. FRI lưu ý thêm rằng việc đánh giá thấp thường dễ bị phát hiện ngay khi thực tế vượt qua dự đoán, trong khi các dự báo thổi phồng chỉ có thể chứng minh là sai khi thời hạn kết thúc. Do đó, viện nghiên cứu này đang bổ sung các mô hình dự báo tự động bằng LLM để liên tục cập nhật theo diễn biến nhanh chóng của ngành.