GPT-6 Astra và CEO Nvidia châm ngòi cuộc tranh luận AGI, các công ty AI Trung Quốc đứng ở đâu?

Theo OpenAI, GPT-6 Astra như một bước đột phá lớn trong nghiên cứu và mở ra thay đổi đáng kể về những công việc mà con người có thể giao cho AI thực hiện.

Greg Brockman, Chủ tịch OpenAI, từng mô tả việc đạt AGI (AI tổng quát) là quá trình diễn ra từng bước. Trong cuộc trao đổi hôm 3/9, ông nói rằng trong tương lai, nhiều người có thể nhìn lại và cho rằng AGI được tạo ra “vào khoảng thời gian này, và tôi nghĩ có thể chính là với GPT-6 Astra”.

“Với cá nhân mình, tôi thực sự nghĩ rằng chúng tôi đã đạt được AGI”, Greg Brockman nhấn mạnh.

OpenAI định nghĩa AGI là “các hệ thống có mức độ tự chủ cao, vượt trội con người trong phần lớn công việc có giá trị kinh tế”.

Trong khi Trung Quốc đang chạy đua thu hẹp khoảng cách với Mỹ, các công ty AI hàng đầu nước này ngày càng công khai tham vọng phát triển AGI. Thế nhưng, giới hoạch định chính sách Trung Quốc dường như vẫn giữ lập trường thận trọng với khái niệm này.

Dưới đây là những điều cơ bản cần biết về AGI, vị thế của các nhà phát triển AI hàng đầu Trung Quốc và cách giới hoạch định chính sách nước này nhìn nhận công nghệ này.

AGI thực sự là gì?

Hiện chưa có một định nghĩa duy nhất được mọi người thống nhất về AGI. Nhìn chung, thuật ngữ này dùng để chỉ những hệ thống AI có trí thông minh ngang bằng hoặc vượt con người.

Thuật ngữ AGI được nhà vật lý Mark Gubrud (Mỹ) sử dụng lần đầu vào năm 1997, sau đó trở nên phổ biến trong những năm 2000 nhờ nhà khoa học máy tính Ben Goertzel (tác giả cuốn sách Artificial General Intelligence) và Shane Legg (đồng sáng lập Google DeepMind).

Những bước tiến gần đây của các mô hình ngôn ngữ lớn đã thúc đẩy các nhà nghiên cứu nỗ lực xây dựng một định nghĩa rõ ràng hơn về AGI.

Một công trình được trích dẫn rộng rãi công bố vào tháng 10/2025, với sự tham gia của Dan Hendrycks thuộc Center for AI Safety và Dawn Song thuộc Đại học California - Berkeley (Mỹ), định nghĩa AGI là “hệ thống AI có tính linh hoạt và năng lực tương đương một người trưởng thành được giáo dục bài bản trên 10 nhóm năng lực nhận thức, trong đó có đọc hiểu và suy luận”.

Tháng 3, nhóm nghiên cứu Google DeepMind công bố một khung đánh giá AGI dựa trên khoa học nhận thức. Thay vì cố gắng trả lời đơn giản rằng một hệ thống “đã đạt AGI hay chưa”, các nhà nghiên cứu Google DeepMind chia trí tuệ tổng quát thành 10 năng lực nhận thức cốt lõi và đánh giá từng năng lực riêng biệt. Cụ thể gồm:

1. Nhận thức: Khả năng tiếp nhận, xử lí và hiểu thông tin từ môi trường thông qua các giác quan. Với AI, điều này bao gồm khả năng hiểu văn bản, hình ảnh, âm thanh và những dạng dữ liệu đầu vào khác.

2. Tạo sinh: Khả năng tạo ra đầu ra phù hợp, chẳng hạn văn bản, lời nói, hành động hoặc thao tác với máy tính.

3. Chú ý: Khả năng tập trung nguồn lực xử lí vào những thông tin quan trọng thay vì bị phân tán bởi dữ liệu không liên quan.

4. Học tập: Khả năng tiếp thu kiến thức và kỹ năng mới từ kinh nghiệm hoặc hướng dẫn. Điểm quan trọng là AI phải có khả năng học từ những trải nghiệm mới chứ không chỉ dựa vào những gì đã được đưa vào quá trình huấn luyện.

5. Trí nhớ: Khả năng lưu trữ và truy xuất thông tin theo thời gian. Đây là yếu tố quan trọng nếu AI phải duy trì kiến thức về những sự kiện hoặc tương tác trước đó trong thời gian dài.

6. Suy luận: Khả năng sử dụng logic để rút ra kết luận hợp lí từ thông tin đã có.

7. Siêu nhận thức: Khả năng nhận biết và theo dõi chính quá trình suy nghĩ của mình, chẳng hạn biết mình đang biết gì, chưa biết gì, mức độ chắc chắn của một kết luận và khi nào cần kiểm tra lại.

8. Chức năng điều hành: Nhóm năng lực liên quan đến lập kế hoạch, kiểm soát hành vi, kiềm chế những phản ứng không phù hợp và linh hoạt thay đổi cách tiếp cận khi hoàn cảnh thay đổi.

9. Giải quyết vấn đề: Khả năng tìm ra giải pháp hiệu quả cho những vấn đề cụ thể, kể cả khi vấn đề không có sẵn một quy trình giải quyết rõ ràng.

10. Nhận thức xã hội: Khả năng hiểu thông tin xã hội, nhận biết trạng thái và ý định của người khác, đồng thời phản ứng phù hợp trong các tình huống xã hội.

AGI đã xuất hiện chưa?

Các chuyên gia vẫn chia rẽ sâu sắc về vấn đề này.

Hồi tháng 2, Eddy Keming Chen và Mikhail Belkin thuộc Đại học California - San Diego (Mỹ) cùng các đồng tác giả lập luận trên tạp chí Nature rằng các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay đã thể hiện năng lực tổng quát và linh hoạt đặc trưng của tư duy con người.

Tuy nhiên, nhiều chuyên gia cho rằng tuyên bố hôm 6/9 của Jensen Huang là quá sớm.

Các nhà nghiên cứu, trong đó có Dan Hendrycks, lưu ý rằng những mô hình AI hiện nay có thể “thông minh hơn trước nhiều” ở một số nhiệm vụ cụ thể, nhưng vẫn thiếu những năng lực nhận thức quan trọng.

Theo Alvin Wang Graylin - chuyên gia nghiên cứu kỹ thuật số tại Viện AI lấy con người làm trung tâm thuộc Đại học Stanford (Mỹ), những yếu tố then chốt như trí nhớ dài hạn và khả năng học liên tục vẫn chưa xuất hiện đầy đủ trong các mô hình AI đang được triển khai rộng rãi.

“Tuyên bố của Jensen Huang cho chúng ta biết nhiều hơn về lượng đơn hàng của Nvidia hơn là phản ánh thực trạng ngành AI”, Alvin Wang Graylin nói.

Nhà phân tích công nghệ Ben Thompson viết rằng các mô hình AI hiện nay vẫn chưa có khả năng tự học liên tục.

Các công ty AI Trung Quốc có đang chạy đua để đạt được AGI?

Lãnh đạo nhiều công ty AI hàng đầu Trung Quốc đã công khai xác định AGI là mục tiêu phát triển của họ.

Lương Văn Phong, nhà sáng lập kiêm Giám đốc điều hành DeepSeek, nói với các nhà đầu tư tiềm năng trong một cuộc gặp riêng hồi tháng 5 rằng “gia tăng xác suất đạt được AGI” là ưu tiên hàng đầu của ông. Lương Văn Phong nhấn mạnh việc “giữ chi phí ở mức thấp cho người dùng” là một chiến lược quan trọng để đạt mục tiêu này.

Tang Jie, nhà sáng lập Z.ai, cam kết trong một lá thư nội bộ hồi tháng 7 rằng công ty sẽ ưu tiên AGI hơn việc thương mại hóa trong ngắn hạn. Ông định nghĩa AGI l2à “sự tổng hợp của toàn bộ trí thông minh con người”.

Cũng trong tháng 7, Yan Junjie - nhà sáng lập kiêm Giám đốc điều hành MiniMax - tuyên bố sẽ không nhận lương cho đến khi công ty đạt được AGI.

Trong một cuộc thảo luận podcast năm 2024, Yang Zhilin - nhà sáng lập kiêm Giám đốc điều hành Moonshot AI, mô tả AGI là mục tiêu đầy tham vọng và rủi ro cao, tương tự “dự án chinh phục Mặt trăng”.

Alibaba năm ngoái cũng cho biết họ nhận thấy “lộ trình ngày càng rõ ràng” đi từ các tác tử AI đến AGI và siêu trí tuệ.

Giới hoạch định chính sách Trung Quốc nhìn nhận AGI như thế nào?

Kế hoạch 5 năm lần thứ 15 của Trung Quốc được công bố hồi tháng 3 có đề cập đến việc “nghiên cứu các con đường phát triển AI tổng quát”. Tuy nhiên, các nhà phân tích cảnh báo không nên đồng nhất cách chính phủ Trung Quốc sử dụng thuật ngữ này với định nghĩa AGI phổ biến ở Thung lũng Silicon.

Kyle Chan, nghiên cứu viên tại Viện Brookings, lưu ý trong một bài viết hồi tháng 2 rằng giới chức Trung Quốc sử dụng thuật ngữ này để nói về “AI đa dụng” nhiều hơn là một dạng trí tuệ tự chủ vượt qua con người.

Theo Alvin Wang Graylin, chính sách AI của Trung Quốc tập trung vào phổ cập công nghệ, mô hình có trọng số mở và năng lực tính toán tự chủ.

Jacob Stokes, nghiên cứu viên cấp cao tại Trung tâm An ninh Mỹ Mới, viết trong một báo cáo tháng 8 rằng AGI “không phải ngôi sao dẫn đường cho cộng đồng AI Trung Quốc theo cách mà nó đang được nhìn nhận tại Thung lũng Silicon”.

Theo ông, trọng tâm của chính phủ Trung Quốc vẫn là giảm thiểu rủi ro và duy trì quyền kiểm soát AI của nhà nước.

Tại Hội nghị AI Thế giới tổ chức ở Thượng Hải vào tháng 7, Chủ tịch Trung Quốc Tập Cận Bình một lần nữa nhấn mạnh rằng AI phải an toàn, bảo mật và nằm dưới sự kiểm soát của con người.