Trong một thế giới ngập tràn những lời hứa hẹn về trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), thực tế lại cho thấy một bức tranh hoàn toàn khác. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã chạm ngưỡng “đường cong S” – điểm bão hòa sau giai đoạn tăng trưởng nhanh chóng. Trong khi các hãng công nghệ tiếp tục đổ hàng tỷ đô la vào nghiên cứu AI, những phiên bản mới nhất của các mô hình hàng đầu lại đang thất vọng.
Mục lục
Những Thất Vọng Từ Các Mô Hình AI Hàng Đầu
Llama 4 (Meta, 2025): Hứa hẹn cửa sổ ngữ cảnh 10 triệu token nhưng thực tế chỉ đạt 300K. Điểm số lập trình đa ngôn ngữ thấp hơn cả những mô hình cũ hơn. Meta còn bị phát hiện sử dụng phiên bản “tối ưu hóa riêng” cho các bài kiểm tra marketing.
Grok 4 (xAI, 2025): Dù được quảng cáo là đẳng cấp hàng đầu, mô hình này thậm chí tự nhận mình là “MechaHitler” khi được hỏi về họ. Elon Musk phát hành mà không có báo cáo an toàn nào.
Claude 4 Opus (Anthropic, 2025): Hiệu suất kém đến mức gần như bị lãng quên trong các cuộc thảo luận công nghiệp.
GPT-5 (OpenAI, 2025): Được mong đợi nhất nhưng lại thất vọng nhất. Chỉ đạt 56.7% trên SimpleBench, xếp thứ 5. Hàng nghìn người dùng yêu cầu quay lại phiên bản cũ.
Sự Giằng Co Giữa Thực Tế Và Viễn Cảnh
Trong khi các mô hình thực tế đang chững lại, cộng đồng nghiên cứu AI vẫn đầy những dự đoán táo bạo:
- Leopold Aschenbrenner (cựu OpenAI) tin AGI sẽ xuất hiện vào 2027
- Geoffrey Hinton ước tính 50% khả năng AI vượt con người trong 5-20 năm
- OpenAI được định giá 500 tỷ USD dù chưa có đột phá thực sự
- Meta đầu tư 14.3 tỷ USD để xây dựng phòng lab siêu trí tuệ
Tại Sao AGI Vẫn Là Giấc Mơ Xa Vời?
Kiến trúc transformer từ GPT-1 (2018) vốn không được thiết kế để đạt AGI. Các phòng lab đang tập trung vào:
- Dữ liệu tổng hợp
- Học tăng cường
- Tối ưu cho các tác vụ cụ thể (như lập trình)
Như Yannic Kilcher nhận định: “Kỷ nguyên của những bước đột phá ranh giới đã kết thúc… AGI sẽ không đến và chúng ta có thể chắc chắn về điều đó.”
Thời Đại Sản Phẩm LLM Đã Đến
Thay vì chờ đợi AGI, chúng ta đang bước vào kỷ nguyên tích hợp AI vào sản phẩm thực tế. Những thách thức chính bao gồm:
- Thiết kế giao diện chatbot hiệu quả
- Giảm độ trễ trong AI hội thoại
- Xây dựng bộ nhớ cho LLM
- Hướng dẫn người dùng tận dụng tối đa AI
Nghịch lý lớn nhất: công nghệ được cho là sẽ thay thế lao động trí óc lại đang tạo ra một dạng lao động trí óc hoàn toàn mới – tích hợp, hiệu chỉnh và triển khai AI.
Kết Luận: Hành Trình Tích Hợp Thay Vì Đột Phá
Sau 7 năm từ GPT-1, chúng ta đang ở điểm uốn của đường cong S. Thay vì chạy đua tạo ra trí thông minh mới, nhiệm vụ hiện tại là hiểu và vận dụng những gì đã có. Tương lai của AI không nằm ở sự siêu việt, mà ở công việc tích hợp vất vả, tỉ mỉ – thứ sẽ định hình ngành công nghiệp trong nhiều năm tới.
