Sau giai đoạn cạnh tranh về năng lực mô hình, chip và hạ tầng tính toán, cuộc đua AI giữa Mỹ và Trung Quốc đang chuyển sang một mục tiêu tham vọng hơn: dùng AI để xây dựng AI tốt hơn.

Các công ty AI hàng đầu tại Mỹ và Trung Quốc đang ngày càng sử dụng những mô hình tiên tiến để viết mã, thiết kế thí nghiệm và phát triển các phương pháp huấn luyện mới. Những công cụ này sau đó được sử dụng để nâng cấp các mô hình AI mạnh hơn.

Mục tiêu cuối cùng là đạt được cái gọi là “tự cải tiến đệ quy” (recursive self-improvement - RSI), trong đó hệ thống AI có khả năng tự thực hiện một phần hoặc toàn bộ quá trình cải thiện năng lực của chính mình.

Khi AI bắt đầu xây dựng thế hệ AI tiếp theo

Khái niệm RSI được xem là một trong những mục tiêu tham vọng nhất của ngành AI. Ý tưởng cơ bản là khi một hệ thống AI đủ thông minh để tự cải thiện, phiên bản mới sẽ trở nên giỏi hơn trong việc phát triển phiên bản tiếp theo.

Quá trình này có thể tạo thành một vòng phản hồi tăng tốc: AI hỗ trợ xây dựng một hệ thống mạnh hơn; hệ thống mới lại có khả năng cải thiện AI tốt hơn nữa, từ đó rút ngắn thời gian phát triển các thế hệ tiếp theo.

Nếu đạt tới mức tự động hóa cao, tốc độ tiến hóa của AI có thể vượt xa chu kỳ phát triển phần mềm truyền thống vốn phụ thuộc đáng kể vào các nhóm nghiên cứu con người.

Đây cũng là lý do RSI từ lâu được xem như một trong những “chén thánh” của AI. Nhà toán học người Anh Jack Good từng mô tả một kịch bản tương tự dưới khái niệm “bùng nổ trí tuệ”, trong đó một cỗ máy thông minh bước vào chu kỳ tự cải tiến liên tục và nhanh chóng vượt xa năng lực trí tuệ của con người.

Mỹ tăng tốc với AI có khả năng nghiên cứu AI

Tại Mỹ, các phòng thí nghiệm AI hàng đầu đang coi tự động hóa nghiên cứu AI là một hướng phát triển chiến lược.

OpenAI mới đây cho biết mục tiêu của hãng là xây dựng một nhà nghiên cứu AI tự động, có khả năng hỗ trợ và thúc đẩy hoạt động nghiên cứu deep learning. Tuy nhiên, OpenAI thừa nhận vẫn chưa chắc chắn về cách thức tiến tới một hệ thống RSI hoàn chỉnh nhưng vẫn bảo đảm an toàn và khả năng kiểm soát.

Động thái này cho thấy trọng tâm cạnh tranh đang dịch chuyển. Nếu trước đây lợi thế chủ yếu nằm ở số lượng GPU, dữ liệu và quy mô mô hình, thì trong giai đoạn tiếp theo, khả năng sử dụng AI để tự động hóa hoạt động nghiên cứu và phát triển AI có thể trở thành yếu tố quyết định.

Anthropic cũng từng cảnh báo về khả năng AI tiến gần tới RSI. Hãng cho rằng khi các hệ thống ngày càng có khả năng tự thực hiện công việc nghiên cứu, ranh giới giữa một công cụ hỗ trợ con người và một hệ thống có khả năng tự phát triển sẽ trở nên khó xác định hơn.

Trung Quốc không đứng ngoài cuộc đua

Các công ty AI Trung Quốc cũng đang nhanh chóng chuyển hướng sang nghiên cứu AI có khả năng tự cải tiến.

Tại Trung Quốc, khái niệm “self-evolution” (tự tiến hóa) ngày càng được nhắc đến trong giới nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ. Tại Diễn đàn Zhongguancun, một trong những sự kiện công nghệ lớn được nhà nước Trung Quốc hỗ trợ, Luo Fuli, nhà phát triển chính của mô hình MiMo AI của Xiaomi, từng nhận định “tự tiến hóa” sẽ là một trong những xu hướng lớn nhất của AI trong giai đoạn tiếp theo.

Mới đây, Tang Jie, nhà sáng lập công ty AI Z.ai có trụ sở tại Bắc Kinh, cho biết mô hình thế hệ tiếp theo GLM-6 đang được phát triển theo hướng “tự tiến hóa”.

Những động thái này cho thấy Trung Quốc đang cố gắng thu hẹp khoảng cách với Mỹ không chỉ bằng cách phát triển các mô hình cạnh tranh về hiệu năng mà còn bằng việc thay đổi cách thức tạo ra các mô hình AI.

Đây là hướng đi đặc biệt quan trọng trong bối cảnh Trung Quốc vẫn chịu những hạn chế về khả năng tiếp cận một số loại chip AI tiên tiến. Khi nguồn lực tính toán bị hạn chế, việc tăng hiệu quả thuật toán và dùng AI để tự động hóa quá trình nghiên cứu có thể giúp giảm một phần bất lợi về hạ tầng.

Cuộc đua không chỉ nằm ở sức mạnh tính toán

Sự xuất hiện của RSI có thể làm thay đổi cách đánh giá lợi thế trong cuộc đua AI.

Một quốc gia có thể không sở hữu nhiều nhất các trung tâm dữ liệu hay chip AI mạnh nhất, nhưng nếu các mô hình của quốc gia đó có khả năng tự tối ưu hóa thuật toán, tự viết mã và tự thiết kế các thí nghiệm hiệu quả hơn, khoảng cách về năng lực có thể được thu hẹp nhanh chóng.

Đây cũng là một trong những nguyên nhân khiến khoảng cách AI giữa Mỹ và Trung Quốc đang được đánh giá lại. Một số phân tích trước đó cho rằng lợi thế của Mỹ từng được tính bằng năm, nhưng tốc độ cải thiện của các mô hình Trung Quốc đã khiến khoảng cách này thu hẹp xuống chỉ còn vài tháng hoặc thậm chí vài tuần trong một số tiêu chí.

Điều này khiến cuộc cạnh tranh AI ngày càng ít phụ thuộc vào việc ai có mô hình mạnh nhất ở thời điểm hiện tại, mà chuyển sang câu hỏi ai có thể tạo ra các mô hình mạnh hơn với tốc độ nhanh nhất.

Rủi ro lớn nhất: AI có thể vượt khỏi khả năng kiểm soát

Tuy nhiên, chính khả năng tự cải tiến cũng là yếu tố khiến RSI trở thành một trong những chủ đề gây tranh luận gay gắt nhất trong ngành AI.

Nếu một hệ thống có thể tự thiết kế các phương pháp cải thiện năng lực, tốc độ phát triển có thể tăng nhanh hơn khả năng đánh giá và kiểm soát của con người.

Một số nhà nghiên cứu lo ngại rằng khi AI có khả năng tự cải tiến ở quy mô lớn, việc dự đoán hành vi của các phiên bản sau sẽ trở nên khó khăn hơn. Rủi ro không chỉ nằm ở việc AI thông minh hơn mà còn ở tốc độ mà nó có thể trở nên thông minh hơn.

Những cảnh báo này ngày càng được đưa ra trong bối cảnh các phòng thí nghiệm AI đang chịu áp lực phải phát triển nhanh hơn đối thủ. Gần đây, nhiều nhà nghiên cứu AI cũng lên tiếng yêu cầu các công ty dành thêm thời gian để xây dựng cơ chế an toàn trước khi triển khai những hệ thống ngày càng tự chủ.

Ai sẽ chiếm lợi thế?

Cuộc đua RSI hiện chưa có người chiến thắng rõ ràng. Mỹ vẫn có lợi thế lớn về các mô hình nền tảng, vốn đầu tư, hạ tầng tính toán và hệ sinh thái doanh nghiệp AI. Trong khi đó, Trung Quốc đang cho thấy khả năng đổi mới nhanh, triển khai AI trên quy mô lớn và thu hẹp khoảng cách về mô hình.

Nếu RSI thực sự trở thành hiện thực ở mức độ cao, lợi thế có thể thuộc về bên xây dựng được hệ sinh thái AI có khả năng tự cải tiến nhanh nhất, thay vì đơn thuần là bên sở hữu nhiều GPU nhất.

Điều đó cũng khiến cuộc cạnh tranh Mỹ - Trung trong AI trở nên có ý nghĩa chiến lược lớn hơn. AI không còn chỉ là một ngành công nghệ mới mà đang trở thành nền tảng cho nghiên cứu khoa học, sản xuất, quốc phòng, an ninh mạng và năng lực cạnh tranh kinh tế.

Vấn đề vì thế không chỉ là Mỹ hay Trung Quốc sẽ tạo ra AI mạnh hơn, mà còn là ai sẽ kiểm soát được quá trình AI tự tạo ra thế hệ AI tiếp theo.

Nếu một vòng lặp tự cải tiến thực sự được hình thành, cuộc đua AI có thể bước sang một giai đoạn hoàn toàn khác – nơi tốc độ tiến bộ của công nghệ không còn được quyết định chủ yếu bởi tốc độ làm việc của con người.