PHẦN 2: TƯ DUY ĐỌC HIỂU

Dựa vào thông tin được cung cấp để trả lời cho các câu 41 đến câu 50.

THUNG LŨNG VỠ MỘNG AI

[1] Hãy thử tưởng tượng tất cả chúng ta đều có một đội ngũ chuyên gia cao cấp tư vấn ngay lập tức về mọi vấn đề, từ nghỉ ngơi giải trí, khám chữa bệnh đến nghiên cứu, học tập, đầu tư và sản xuất kinh doanh... Một xã hội như thế chắc sẽ vô cùng thịnh vượng vì hầu như tất cả mọi người đều sống và làm việc theo cách tối ưu. Tất nhiên cũng không loại trừ khả năng có những kẻ sẽ sử dụng các giải đáp tối ưu đó để gây ra các thảm họa cho xã hội, thậm chí tội ác, chiến tranh...

[2] Câu chuyện tưởng như hoang đường đó đang là động lực phát triển cho một hướng chính trong cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo (AI): nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo tổng quát (artificial general intelligence - AGI).

Hồi tháng 8 năm ngoái, trong lễ ra mắt GPT-5 của OpenAI, CEO của công ty, Sam Altman cho rằng mô hình này có thể tương đương với AGI. 

Các đối thủ chính của OpenAI như Anthropic, hay các ông lớn Google, Microsoft, Meta ... từ lâu đã theo đuổi mục tiêu này. Các ông lớn công nghệ đều dự đoán sẽ có AGI vào 2025 – 2026, một số người thậm chí còn cho rằng, một khi AGI được tạo ra, một thực thể mạnh mẽ hơn nữa gọi là "siêu trí tuệ" sẽ ra đời sau đó.

[3] Altman hồ hởi thông báo "Đây rõ ràng là một mô hình có thuộc tính của AGI", hay tự tin rằng "chúng ta biết cách xây dựng AGI và trong năm 2025 các công cụ hỗ trợ AI (hay còn gọi là AI Agent) sẽ làm thay đổi đáng kể hiệu quả hoạt động của các công ty sử dụng AI".

Tuy nhiên, thực tế không như kỳ vọng. Chỉ vài giờ sau khi ra mắt, các nhà chuyên môn đã phát hiện ra đủ loại lỗi khó hiểu: Nó không giải được một số bài toán đơn giản, không thể đếm chính xác và đôi khi đưa ra những câu trả lời vô lý cho những câu hỏi cũ. Không ai tin rằng đó là AGI.

[4] Không chỉ có GPT-5 bị chê. Một báo cáo gần đây của Viện Công Nghệ Massachusetts (MIT) cho thấy 95% các ứng dụng AI tạo sinh (generatic AI) trong môi trường kinh doanh đều tạo ra "lợi nhuận bằng không".

Gần đây nhiều chuyên gia có cái nhìn thực tế đã bác bỏ các tuyên bố cho rằng máy móc sẽ sớm sánh ngang với trí tuệ con người. AGI bùng nổ mạnh mẽ do truyền thông thổi bong bóng, và giờ đây đang trượt xuống ‘thung lũng vỡ mộng’.

[5] Theo Nick Frosst, người sáng lập công ty khởi nghiệp AI Cohere, "công nghệ mà chúng ta đang xây dựng ngày nay không đủ để đạt được AGI. Chúng ta đang xây dựng các hệ thống dựa vào đầu vào là các từ ngữ để rồi dự đoán từ nào có khả năng xảy ra tiếp theo nhất, hoặc nhận đầu vào là các điểm ảnh của các tấm hình và dự đoán điểm nào có khả năng xảy ra tiếp theo nhất. Điều đó rất khác với cách một người có trí tuệ như bạn và tôi suy nghĩ và làm việc".

[6] GPT-5 là một bước tiến, nhưng vẫn còn rất xa so với cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo mà nhiều người kỳ vọng.

Theo nhiều chuyên gia, chiến lược phát triển AI ở Mỹ chỉ hướng tới xây dựng các mô hình có quy mô ngày càng lớn hơn là sai lầm nghiêm trọng, đã đặt quá nhiều niềm tin vào một giả thuyết mang tính suy đoán và chưa được chứng minh. Chiến lược này gọi ngắn gọn là "Scaling Rule (Qui luật về Quy mô)" dựa trên ý tưởng cho rằng việc huấn luyện các mô hình AI với qui mô dữ liệu ngày càng lớn và sử dụng ngày càng nhiều phần cứng cuối cùng sẽ dẫn đến trí tuệ nhân tạo tổng quát hoặc thậm chí là siêu trí tuệ vượt trội hơn con người.

[7] Nhưng vận may bắt đầu kết thúc. Các mô hình ngôn ngữ lớn, vốn là nền tảng của các hệ thống như GPT-5, chẳng qua chỉ là những cỗ máy tái tạo dữ liệu có tính thống kê, vì vậy chúng sẽ tiếp tục gặp phải các vấn đề liên quan đến sự thật, ảo giác và khả năng suy luận. Việc mở rộng quy mô lớn hơn nữa sẽ không đưa chúng ta đến được mục tiêu tối thượng AGI.

Chẳng hạn, hệ thống trí tuệ nhân tạo Grok 4, được phát hành vào tháng 7/2025, có lượng dữ liệu huấn luyện gấp 100 lần so với Grok 2, nhưng chỉ tiến bộ hơn một chút. Mô hình Llama 4 khổng lồ của Meta, lớn hơn nhiều lần so với phiên bản trước đó, cũng bị coi là một thất bại, và GPT-5 cũng cho thấy rõ ràng rằng việc mở rộng quy mô đã không còn hiệu quả nữa.

[8] Theo nhiều chuyên gia nếu muốn khai thác triệt để sức mạnh của AI, ngành công nghệ nên ngừng tập trung quá nhiều vào những công cụ AI tổng quát phù hợp với mọi đối tượng, mà thay vào đó tập trung vào các công cụ AI chuyên dụng, "nhỏ nhưng tinh" được thiết kế để giải quyết những vấn đề cụ thể. Đó mới thực sự là sức mạnh của AI.

Hãy lấy cờ vua làm ví dụ. Nếu bạn yêu cầu một mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT hoặc tương tự chơi một ván cờ vua, nó sẽ chơi một cách khó khăn và thường xuyên đi sai luật.

Hay như chương trình AlphaFold do nhóm DeepMind của Google xây dựng, dùng máy học để phân tích dữ liệu và dự đoán cách protein gấp lại - bước cực kỳ quan trọng trong nghiên cứu y sinh.

[9] Điều quan trọng là hệ thống này cũng như các hệ thống AI chuyên dụng khác (không phải là AGI) được xây dựng để chỉ giải quyết một vấn đề cụ thể, và nó giải quyết cực kỳ hiệu quả.

Đó có lẽ là điểm thay đổi mấu chốt cần phải được thực hiện thay vì vẫn đổ hàng núi tiền cho phát triển AGI như hiện nay.

(Nguyễn Trung Dân, Tạp chí Tia Sáng, tiasang.com.vn, ngày 27/02/2026)

Trả lời cho các câu từ 41 đến 50 dưới đây:

Điểm mấu chốt khiến giới chuyên môn nhanh chóng bác bỏ nhận định coi GPT-5 là AGI nằm ở đâu?