AI không chững lại, chỉ là chúng ta cần thay đổi góc nhìn
Những mô hình LLM mới vẫn ra mắt với sự đầu tư khổng lồ, nhưng dường như không còn mang lại cảm giác ma thuật như trước. Có lẽ nào sự chững lại không nằm ở công nghệ, mà nằm ở cách chúng ta định nghĩa 'sự tiến bộ'?
Hôm nay đọc mấy bài về AI, bỗng nhiên có một suy nghĩ thú vị muốn chia sẻ. Những mô hình LLM mới, ChatGPT-5, Grok-4, vẫn ra mắt với sự đầu tư khổng lồ, những kỳ vọng cực cao, nhưng dường như không còn mang lại cảm giác ma thuật như trước đây nữa. Nhiều biểu đồ tăng trưởng bắt đầu đi ngang. Người ta bắt đầu bàn về hai chữ: "chững lại".
Mình tự hỏi: có lẽ nào sự chững lại không nằm ở bản thân công nghệ, mà nằm ở chính cách chúng ta định nghĩa "sự tiến bộ"?
Ẩn dụ cây xanh
Chúng ta đang giống như những người thợ làm vườn chỉ bị ám ảnh bởi một chỉ số duy nhất: chiều cao của cái cây. Chúng ta dồn hết công sức để nó vươn cao hơn, nhanh hơn, chạm đến bầu trời. Nhưng một cái cây thực sự khỏe mạnh không chỉ cần chiều cao. Nó cần một bộ rễ đủ sâu để bám vào lòng đất và một tán lá đủ rộng để giao hòa với ánh nắng, để che mát cho cả khu vườn.
Vươn cao — Khả năng lý luận
"Vươn cao" là bước nhảy của khả năng lý luận (reasoning). Khi mô hình mở rộng tới hàng chục tỷ tham số, chuỗi suy nghĩ của chúng cũng dày hơn: nó giúp ta từ việc vặt hằng ngày đến những bài toán từng là đặc quyền của con người.
Nhưng lý luận chỉ là một nửa bức tranh. Độ dày của suy nghĩ không thể thay cho sự thấu hiểu về thế giới—ngữ cảnh, nhân-quả, các quan hệ đan cài. Cây có thể vươn cao, nhưng chính bộ rễ sâu mới giúp nó đứng vững trước mọi thăng trầm.
Bộ rễ — Năng lực thấu hiểu
Bộ rễ là năng lực thấu hiểu thế giới một cách bền vững. Những mô hình AI ngày nay, dù có khả năng làm thơ, viết code, hay giải quyết các bài toán phức tạp, nhưng chúng "hiểu" đến mức nào thế giới mà chúng xử lý?
Chúng học từ lượng dữ liệu số hóa khổng lồ, nhưng làm sao chạm đến mạch tri thức lắng sâu—triết học, nghệ thuật, trải nghiệm sống tích tụ qua nghìn năm? Dữ liệu của nhân loại rơi đều như mưa: một phần thấm ở tầng đất mặt, một phần bay hơi hay trôi đi; chỉ một phần kịp lắng thành mạch ngầm.
Muốn chạm được mạch ngầm ấy, rễ phải đủ sâu.
Tán lá — Khả năng phủ rộng
Còn tán lá chính là khả năng bao phủ và ứng dụng rộng rãi của AI. Một cái cây có tán lá rộng có thể che bóng mát cho cả khu vườn, thay vì chỉ tập trung vào một ngọn cây cao vút mà chỉ một số ít người đủ kỹ năng mới có thể leo lên.
Khi phát triển AI, thay vì chỉ xây dựng những mô hình khổng lồ cho một lĩnh vực duy nhất như coding hay toán học, có lẽ chúng ta cần những mô hình nhỏ hơn, chuyên biệt hơn, có thể phủ rộng ra nhiều lĩnh vực khác nhau như y tế, logistics, nông nghiệp — và mang lại lợi ích cho nhiều người hơn.
Khoảnh khắc chững lại
Trong bất kỳ hệ thống phát triển nào – dù là công nghệ hay tự nhiên – sự tăng trưởng bền vững không bao giờ là một đường thẳng đi lên. Nó luôn bao gồm những giai đoạn "chững lại", những khoảng lặng cần thiết để củng cố nền tảng và mở rộng tầm ảnh hưởng.
Có lẽ ngành AI cũng đang cần một khoảnh khắc "chững lại" như vậy. Một khoảnh khắc để ngừng ám ảnh về việc xây thêm những tầng cao mới, và thay vào đó, tự hỏi: làm thế nào để đào sâu hơn? Làm thế nào để lan tỏa rộng hơn?
AI không hề chững lại. Chỉ là nó đang chờ chúng ta — những người tạo ra nó — ngừng nhìn lên trời và bắt đầu nhìn vào bên trong. Và đó là lúc AI thực sự trở thành một phần trong khu vườn sự sống của nhân loại.