Giám đốc điều hành Google DeepMind: Chi tiêu vốn hàng chục tỷ đô la cho AI là vụ đặt cược khoa học lớn nhất trong lịch sử loài người, trọng tâm đặt cược vào "cải tiến bản thân đệ quy"

Tác giả | Bào Dực Long

      Biên tập | 硬 AI

Khi các ông lớn công nghệ “đốt tiền” với quy mô chưa từng có tiền lệ để xây dựng hạ tầng AI, logic cơ bản cho cuộc đánh cược lớn này đang được làm rõ - chính là đặt cược vào AI đạt tới “cải tiến tự thân đệ quy”.

Ngày 3/8, Giám đốc Chiến lược DeepMind Google Jasjeet Sekhon cuối tuần trước đã công khai tại Hội nghị Agentic AI tổ chức ở Đại học California, Berkeley rằng,Cải tiến tự thân đệ quy (Recursive Self-Improvement, viết tắt RSI) là “logic đầu tư cốt lõi” đằng sau chi tiêu vốn của cả ngành.

Cải tiến tự thân đệ quy đề cập đến việc AI có thể tự động tạo ra các phiên bản tốt hơn của chính mình, được xem là cột mốc quan trọng tiếp theo sau Artificial General Intelligence (AGI) trong ngành công nghiệp.

Sekhon đồng thời thừa nhận,Doanh thu của AI hiện tại “vẫn chưa đủ để đáp ứng” quy mô chi tiêu vốn hiện nay, ngành công nghệ này đối mặt với rủi ro rơi vào khoảng trống thị trường.

Google năm nay sẽ chi khoảng 200 tỷ USD cho trung tâm dữ liệu AI và thiết bị liên quan, và dự kiến năm tới sẽ tăng thêm nữa.

Đồng thời, nhà nghiên cứu DeepMind Oriol Vinyals và đồng sáng lập OpenAI Wojiech Zaremba tham dự cùng sự kiện đều nhận định,Cải tiến tự thân đệ quy có thể sẽ được hiện thực hóa vào năm 2027 tới 2028.

Logic đặt cược khổng lồ: Cải tiến đệ quy thay thế AGI

Trong hệ quy chiếu kể chuyện ngành AI, cải tiến tự thân đệ quy đang nhanh chóng thay thế AGI, trở thành khái niệm “nóng” nhất hiện nay.

AGI là viết tắt của Artificial General Intelligence, thường dịch là “trí tuệ nhân tạo tổng quát”. Đây là một trong các mục tiêu tối thượng của nghiên cứu AI, đề cập đến một hệ AI có thể đạt hoặc vượt trình độ con người ở hầu hết các nhiệm vụ có giá trị kinh tế.

Sekhon cho rằng chi tiêu vốn hiện tại của ngành AI là “canh bạc khoa học lớn nhất trong lịch sử văn minh nhân loại”, quy mô vượt qua cả chương trình Apollo của chính phủ Mỹ, Dự án Manhattan và đầu tư vào sự phát triển internet.

Cải tiến tự thân đệ quy đúng nghĩa có nghĩa là mô hình AI có thể tự thiết kế lại toàn bộ kiến trúc của mình, thậm chí phát triển mô hình hoàn toàn mới, hình thành một chu trình tự cải tiến liên tục.

Sekhon thừa nhận công nghệ hiện tại “còn xa mới đến giai đoạn này”, nhưng ông chỉ ra,Các công ty AI giờ đã có khả năng dùng mô hình AI hỗ trợ thiết kế một số thành phần cho các mô hình khác - đây có thể xem là “dấu hiệu ban đầu” cho cải tiến tự thân đệ quy.Ông ví điều này như việc sử dụng máy hơi nước để chế tạo máy hơi nước thế hệ tiếp theo trong lịch sử.

Dẫu vậy, Sekhon nói:

Đặt cược vào khả năng cải tiến tự thân đệ quy không thể thành sự thật dường như là một quyết định không khôn ngoan.

Dù vậy, Sekhon dự đoán cải tiến tự thân đệ quy sẽ “rất có khả năng xuất hiện trong vài năm tới”.

Oriol Vinyals của DeepMind và Wojiech Zaremba (đồng sáng lập OpenAI) tại phiên thảo luận cùng hội nghị đã đưa ra mốc thời gian cụ thể là: năm 2027 hoặc 2028.

Khoảng trống doanh thu hiện thực, nỗi lo của cổ đông Google

Dù lối kể chiến lược rất lớn, Sekhon đã mô tả thực tế tài chính hiện tại một cách vô cùng thẳng thắn.

Ông nhấn mạnh rằng doanh thu từ AI hiện tại “vẫn không thể bù đắp chi tiêu vốn mà chúng tôi đang thực hiện”, điều này đồng nghĩa,ngành công nghiệp đang tồn tại rủi ro rơi vào “túi khí AI” - tức là chi tiêu vốn tăng mạnh nhưng doanh thu tương ứng thì chậm trễ xuất hiện.

Quan điểm này cũng rất trùng khớp với thắc mắc hiện tại của các cổ đông Google. Dù các đầu tàu đầu tư AI như Google đạt tốc độ tăng trưởng doanh số phần mềm hoặc dịch vụ đám mây nhanh hơn trước, các cổ đông đã tỏ ra lo ngại với mức tiêu tiền mặt liên tục tăng của công ty.

Lấy ví dụ, AWS của Amazon quý này ghi nhận tăng trưởng doanh thu 37%, doanh thu quý đạt 42,2 tỷ USD, biên lợi nhuận hoạt động tăng từ 37% quý trước lên 39%, cho thấy nhu cầu AI đám mây đang được hiện thực hóa mạnh mẽ.

Điều này phần nào củng cố logic thương mại cho đầu tư khổng lồ của ngành, nhưng cũng càng làm nổi bật chênh lệch cấu trúc giữa doanh thu và chi tiêu mà phía Google thừa nhận.

Bản đồ rủi ro: từ tấn công mạng đến mối đe dọa sinh học

Tại hội nghị, Sekhon và giáo sư khoa học máy tính Đại học California, Berkeley - Dawn Song (người mới gia nhập bộ phận "siêu trí tuệ" của Meta), đã dành nhiều thời gian thảo luận về các rủi ro an ninh do AI mang lại, nhất là nguy cơ trở thành công cụ cho tấn công mạng và sinh học.

Song chỉ ra rằng, AI trong thời gian tới sẽ “có lợi cho kẻ tấn công nhiều hơn”, nguyên nhân là do tồn tại sự bất đối xứng giữa tấn công và phòng thủ:

Kẻ tấn công chỉ cần thành công một lần, còn người phòng thủ phải ngăn chặn được mọi mối tấn công.

Sekhon đồng tình và cảnh báo, khi hacker nhiễm độc các kho mã nguồn mở, tận dụng mã chất lượng thấp viết bởi con người, “thời gian tới sẽ là giai đoạn rất khó khăn”, riêng các hệ thống yếu như lưới điện Mỹ, bệnh viện sẽ là mục tiêu cực kỳ mong manh.

Tuy nhiên,Sekhon cho rằng mối đe dọa nghiêm trọng hơn nằm ở lĩnh vực an ninh sinh học.Ông nói:

Chúng ta đã rất gần tới thời điểm ai đó chỉ cần trò chuyện với mô hình bằng ngôn ngữ tự nhiên là có thể thiết kế virus hoặc protein rồi. Đây là một thế giới vô cùng nguy hiểm, về lâu dài vẫn sẽ bất lợi cho bên phòng thủ.

Ông cho rằng để đối phó rủi ro sinh học cần phải kiểm soát, giám sát, truy vết nghiêm ngặt hơn với các “vật liệu sinh học”, đồng thời tiết lộ Google đang mở rộng công nghệ watermark nội dung AI SynthID sang lĩnh vực sinh học, nhằm hỗ trợ các công ty tổng hợp DNA lọc các trình tự sinh học do AI tạo ra tiềm ẩn rủi ro.