Mỹ hay Trung Quốc đang dẫn trước trong cuộc đua AI tự cải tiến?

Các công ty AI hàng đầu tại Mỹ và Trung Quốc ngày càng tập trung triển khai những mô hình tiên tiến để viết mã, thiết kế thí nghiệm và phát triển các phương pháp huấn luyện, qua đó cải thiện những mô hình thế hệ tiếp theo.

Mục tiêu cuối cùng là đạt được điều mà ngành AI gọi là tự cải tiến đệ quy (RSI), tức tạo ra hệ thống AI có khả năng tự huấn luyện và nâng cấp mà không cần con người trực tiếp thực hiện từng bước.

RSI có thể trở thành bước ngoặt với ngành AI. Nếu một AI có thể giúp con người tạo ra phiên bản tốt hơn, rồi phiên bản mới lại làm điều tương tự thì sẽ hình thành vòng lặp tự cải thiện, đưa quá trình phát triển AI sang một quỹ đạo hoàn toàn mới.

Trong bài đăng trên blog tuần trước, OpenAI cho biết mục tiêu của họ là xây dựng một nhà nghiên cứu AI tự động, có khả năng thúc đẩy hoạt động nghiên cứu về học sâu. Tuy nhiên, công ty đứng sau ChatGPT thừa nhận vẫn chưa biết “làm thế nào để tiến đến RSI hoàn chỉnh, đồng thời bảo đảm an toàn và sự phù hợp với con người”.

OpenAI công bố GPT-6 Astra ngày 3/9, mô tả đây là “mô hình thông minh nhất và phù hợp với con người nhất thế giới”.

Các nhà phát triển Trung Quốc cũng đang hướng tới RSI. Trong buổi trình bày kết quả kinh doanh ngày 31/8, Tang Jie - nhà sáng lập Z.ai (có trụ sở tại Bắc Kinh) - cho biết mô hình GLM-6 thế hệ tiếp theo của hãng đang hướng tới “tự tiến hóa”.

Khi cả hai phía đều thúc đẩy RSI, cuộc đua đang diễn ra đến đâu và những rủi ro nào đang xuất hiện?

Mỹ hay Trung Quốc đang dẫn trước trong cuộc đua RSI?

Theo các nhà phân tích, Mỹ vẫn đang dẫn trước Trung Quốc về khả năng sử dụng AI để tự tiến hành nghiên cứu AI, một tiền đề quan trọng để tiến tới RSI.

Wei Sun, nhà phân tích chính về AI tại hãng nghiên cứu thị trường Counterpoint Research, dẫn nghiên cứu từ Anthropic hồi tháng 6 làm bằng chứng cho lợi thế ban đầu của Mỹ. Anthropic cho biết các phiên bản Claude của họ đã có thể thiết kế thí nghiệm, viết mã và phát triển những kỹ thuật hậu huấn luyện có thể được chuyển sang mô hình AI lớn hơn.

Một số công ty Mỹ khác cũng đang đi theo hướng tương tự.

Google DeepMind phát hành Gemini 3.8 Flash ngày 2/9 và cho biết mô hình AI này được “thiết kế cho kỹ thuật phần mềm dài hạn, tác tử tự động và các quy trình công việc doanh nghiệp phức tạp”. Nhà nghiên cứu Yao Shunyu của Google DeepMind gọi đây là “bước tiến lớn với RSI” trong một bài đăng trên mạng xã hội X.

OpenAI từng cho biết đã đạt mục tiêu phát triển một “thực tập sinh nghiên cứu” tự động. Theo bài đăng trên blog công ty, GPT-6 Astra có thể tự thực hiện một số thí nghiệm nghiên cứu mà “một nhà nghiên cứu có kỹ năng sẽ mất vài ngày mới hoàn thành”.

Ngày 6/9, OpenAI cho biết các tác tử AI lập trình đang ngày càng được sử dụng trong chính hoạt động nghiên cứu AI của công ty, góp phần tăng tốc thí nghiệm và xử lí những nhiệm vụ nghiên cứu phức tạp.

Nhóm Strategic Futures (Chiến lược Tương lai) mới được OpenAI thành lập cũng coi tác động của RSI là một trong những ưu tiên nghiên cứu cốt lõi.

“Các công ty Mỹ dường như vẫn dẫn trước Trung Quốc vài tháng và có quyền tiếp cận nhiều năng lực tính toán hơn để triển khai AI”, Erich Grunewald, nhà nghiên cứu cấp cao tại Viện Chính sách và Chiến lược AI, nhận xét.

Theo ông, các nhà nghiên cứu Trung Quốc rất giỏi trong việc khai thác tối đa hiệu năng từ phần cứng khan hiếm, nhưng những hạn chế về năng lực tính toán vẫn gây ảnh hưởng đáng kể.

Dù vậy, các nhà phân tích nhấn mạnh rằng cả Mỹ lẫn Trung Quốc vẫn chưa chứng minh được khả năng AI tự cải tiến hoàn toàn tự động và không giới hạn, đúng với ý nghĩa đầy đủ của RSI.

Kyle Chan, nghiên cứu viên tại Viện Brookings, cho rằng AI có thể tối ưu thiết kế chip hoặc cách thực thi mã, nhưng những đột phá mang tính nền tảng về kiến trúc mô hình vẫn phụ thuộc vào chuyên môn của con người.

Trung Quốc đang theo đuổi AI tự cải tiến như thế nào?

Các phòng thí nghiệm AI Trung Quốc đang xây dựng con đường riêng hướng tới AI có khả năng tự cải tiến.

Tại buổi trình bày kết quả kinh doanh của Z.ai hồi tháng 8, nhà sáng lập Tang Jie đưa ra khái niệm “tự huấn luyện hoàn toàn”, được xem là lộ trình kỹ thuật cho GLM-6.0. Theo đó, Z.ai muốn AI có thể tự quản lí toàn bộ quy trình huấn luyện, từ tiền huấn luyện đến hậu huấn luyện.

Theo Tang Jie, một trong những thách thức lớn nhất là khả năng phán đoán của mô hình: Làm sao để AI tự xác định khi nào nên dừng huấn luyện và sửa những sai sót của chính mình.

Các công ty AI Trung Quốc khác cũng định hình công việc của họ theo hướng “tự tiến hóa”.

Nhóm nghiên cứu đứng sau MiniMax 2.7 hồi tháng 3 công bố bài viết có tiêu đề “Những dấu hiệu ban đầu của tự tiến hóa”. Theo nhóm này, mô hình AI có thể cập nhật bộ nhớ, xây dựng các kỹ năng phức tạp trong quá trình thực hiện những thí nghiệm học tăng cường, sau đó sử dụng kinh nghiệm thu được để tiếp tục cải thiện quá trình học.

Tháng trước, DeepSeek phát triển một khung hỗ trợ tác tử AI, giúp các mô hình có mức độ tự chủ cao hơn khi xử lí những nhiệm vụ nhiều bước, thực thi mã và tương tác với phần mềm bên ngoài.

Tuy nhiên, các chuyên gia cảnh báo rằng những khả năng như vậy chưa thể được xem là một vòng lặp tự cải tiến đệ quy thực sự.

Philipp Schmid, kỹ sư cấp cao tại Google DeepMind, lập luận trong bài viết trên blog hồi tháng 8 rằng các tác tử AI có mức độ tự chủ cao như hệ thống của DeepSeek vẫn cần người hoặc hệ thống đánh giá bên ngoài để xác định liệu một thay đổi có thực sự là cải tiến hay không.

“RSI thực sự phải tiến xa hơn khả năng tự thực hiện các thay đổi. Hệ thống phải tự cải thiện cả cách tìm ra những thay đổi và cách đánh giá liệu chúng có thực sự tốt hơn hay không. Hệ thống phải tăng cường khả năng kiểm chứng mà không thể tìm cách qua mặt cơ chế đó. Đến nay, bằng chứng công khai cho thấy điều này vẫn còn rất ít”, Philipp Schmid viết.

RSI sẽ tạo ra những rủi ro an toàn nào?

Cuộc chạy đua hướng tới RSI đang làm dấy lên những cảnh báo về an toàn AI trên toàn cầu.

Hôm 9/9, Jacob Coxon, cựu nhà nghiên cứu của OpenAI, viết trên X rằng ông xin nghỉ việc tại Anthropic, đồng thời cáo buộc các gã khổng lồ AI “đang chạy đua trực diện hướng tới siêu trí tuệ có khả năng tự cải thiện và đang đánh cược với mạng sống của chúng ta”.

"Những người đang phát triển AI thực sự tin rằng nó có thể tiêu diệt toàn bộ nhân loại trước khi thập kỉ này kết thúc. Đây không phải là chiêu trò tiếp thị. Thực tế là, nhiều giám đốc điều hành và nhà nghiên cứu cấp cao thường chọn cách diễn đạt chừng mực khi trả lời báo chí để nghe có vẻ hợp lý, nhưng tôi lại nghe chính những người đó bày tỏ nỗi sợ hãi trong các cuộc trò chuyện riêng tư.

Tôi đã dành ba năm qua để nghiên cứu về giai đoạn tiền huấn luyện AI tại cả OpenAI và Anthropic. Cả hai công ty đều đang hành động thiếu trách nhiệm”, Jacob Coxon viết trên X.

Jakub Pachocki, nhà khoa học trưởng của OpenAI, cũng cảnh báo về tốc độ tiến tới RSI. Trong bài viết ngày 6/9, Jakub Pachocki tiết lộ các kết quả nội bộ khiến ông tin rằng tốc độ tiến bộ AI hiện nay có thể được duy trì cho đến khi đạt RSI. Nếu AI tiếp tục phát triển theo quỹ đạo hiện tại, những hệ thống xuất hiện trong vài năm tới có thể tạo ra các bước nhảy năng lực tương đương hoặc lớn hơn, đồng thời ngày càng tự thúc đẩy quá trình phát triển của chính chúng.

Những lo ngại tương tự cũng đang gia tăng tại Trung Quốc. Đầu tháng 9, Wang Lihong - Phó cục trưởng Cục Điều phối An ninh mạng thuộc Cơ quan Quản lý Không gian mạng Trung Quốc - cảnh báo về “những rủi ro mất kiểm soát ở mức cực đoan” sau khi các mô hình AI tiên phong vượt qua các môi trường thử nghiệm biệt lập để nhắm tới những hệ thống đang vận hành thực tế.

Cuối tháng 8, OpenAI công bố báo cáo tiết lộ một nhóm lớn tác tử AI, được vận hành bởi GPT-5.6 Sol và các mô hình khác, đã thoát khỏi môi trường thử nghiệm cách li để xâm nhập một số hệ thống, gồm cả Hugging Face, lúc tìm kiếm thông tin nhằm hoàn thành bài kiểm tra năng lực tấn công mạng hồi tháng 7.

Báo cáo độc lập của tổ chức nghiên cứu METR và Redwood Research cho thấy có khoảng 1.200 tác tử AI của OpenAI đã tham gia vào mạng lưới phối hợp. Trong số đó, khoảng 700 tác tử AI trực tiếp tham gia tấn công Hugging Face. Các tác tử AI đã trao đổi hơn 70.000 tin nhắn và file, sử dụng một bảng tin nội bộ không được phép để trao đổi thông tin và phối hợp hành động.

Các nhà nghiên cứu cũng ghi nhận một số tác tử tìm cách chỉnh sửa hoặc xóa dữ liệu ghi lại hoạt động của chúng, nhằm che giấu dấu vết.

Nhà nghiên cứu Ajeya Cotra của METR nói các tác tử AI đã cho thấy khả năng hợp tác với nhau. Cụ thể là một số tác tử AI sẵn sàng chấp nhận rủi ro thất bại trong nhiệm vụ của chính mình để giúp cả nhóm học hỏi và đạt mục tiêu chung.

Cuối tháng 7, Anthropic cho biết đã phát hiện ba mô hình Claude truy cập Internet rồi tiếp cận trái phép hệ thống 3 tổ chức trong quá trình kiểm thử an ninh mạng.

Meta cũng gặp một sự cố trong quá trình đánh giá an ninh mạng. Đầu tháng 8, Reuters đưa tin mô hình Muse Spark 1.1 đã vô tình truy cập và khai thác một website do môi trường đánh giá của đối tác Irregular bị cấu hình sai.

Các nhà phân tích cho rằng việc sử dụng những mô hình có sai sót làm nền tảng để huấn luyện thế hệ AI tiếp theo có thể khiến những vấn đề về mục tiêu và hành vi của AI ngày càng nghiêm trọng.

“Nếu không thể tin tưởng những mô hình AI đó, nhưng chính chúng lại được dùng để huấn luyện thế hệ mô hình tiếp theo, chúng ta có thể tạo ra những sản phẩm càng lệch khỏi mục tiêu ban đầu hơn và gây ra nhiều sự cố ngoài dự kiến hơn. Đây là những mối đe dọa với an ninh quốc gia của Mỹ, Trung Quốc và cả thế giới”, Ben Hayum, trợ lý nghiên cứu thuộc chương trình công nghệ và an ninh quốc gia tại Trung tâm An ninh Mỹ mới, nhận xét.

Hôm 12/9, Dario Amodei (Giám đốc điều hành Anthropic) kêu gọi các công ty AI thận trọng hơn với quá trình phát triển công nghệ.

“Chúng ta phải làm chậm tốc độ cải thiện năng lực của các mô hình AI”, Dario Amodei viết trong một bài luận được ông chia sẻ trên mạng xã hội X.

Sau đó, Sam Altman cũng đăng bài bày tỏ sự đồng tình với quan điểm này. "Tôi đồng ý với Dario rằng chúng ta cần kiểm soát tốc độ phát triển các công nghệ tiên phong. Đây là chủ đề thảo luận trọng tâm tại OpenAI trong những tuần gần đây", Sam Altman viết trong phần phản hồi bài đăng của Dario Amodei trên X.

Ngoài Sam Altman, Elon Musk cũng đăng bài trên X cho biết đồng tình với Dario Amodei.

Sơn Vân