Khoảng 1 giờ sáng ngày 8 tháng 8 năm 2025, OpenAI chính thức ra mắt mô hình ngôn ngữ lớn thế hệ tiếp theo GPT-5, ngay lập tức thu hút sự chú ý toàn cầu và trở thành tâm điểm bàn luận sôi nổi trong giới công nghệ, thậm chí là toàn xã hội. Phản ứng mà nó tạo ra giống như một làn sóng dâng trào, ập đến.
Giám đốc điều hành của OpenAI, Sam Altman, đang háo hức mong đợi nâng cấp lần , so sánh nó với một bước nhảy vọt về công nghệ "mà tôi không bao giờ có thể quay lại". Trong bối cảnh AI đang phát triển bùng nổ, kỳ vọng của công chúng đối với GPT-5 là cực kỳ cao, hy vọng nó sẽ mang đến những bất ngờ chưa từng có và mở ra một kỷ nguyên trí tuệ mới.
Tuy nhiên, sau khi ra mắt, sự hoan nghênh dành cho mô hình này đã vấp phải vô số câu hỏi và sự không hài lòng. Một số người dùng phản hồi trải nghiệm kém, phàn nàn về thời gian phản hồi chậm của phiên bản mới, không cải thiện ngay cả sau khi tắt chế độ Tư duy Độ sâu, phản hồi ngắn hơn và thậm chí lỗi ở những câu hỏi cơ bản.
Trên diễn đàn ChatGPT trên Reddit, một số người phàn nàn: "Công ty nào lại xóa quy trình làm việc của tám mô hình chỉ sau một đêm mà không thông báo cho người dùng trả phí?". Một số thậm chí còn hủy đăng ký. Những người khác bày tỏ sự gắn bó sâu sắc với một số mô hình cũ hơn, chẳng hạn như GPT-4o, mà họ mô tả là không chỉ là một công cụ. Nó mang đến sự đồng hành và ấm áp, như một con người thực sự, trong những lúc lo lắng và trầm cảm. Ngược lại, GPT-5 lại thiếu đi sự gần gũi đó.
Một số người dùng cũng chỉ trích bản thân mô hình vì không đủ mạnh và hành vi phớt lờ ý kiến của người dùng mà thay vào đó lại chế giễu chúng của OpenAI là không thể chấp nhận được.
"Cá nhân tôi thấy lời chỉ trích này là có cơ sở, vì tôi đã dùng thử và thấy hiệu suất của nó thật đáng thất vọng – nó chậm một cách lố bịch và phản hồi thì không chính xác. Nó thậm chí còn không hiểu được những câu hỏi cơ bản tôi hỏi, và câu trả lời của nó thường vô nghĩa. Tệ hơn nữa, họ đã phá hỏng phiên bản 40, và nó tệ hơn đáng kể so với trước đây, khiến nó hoàn toàn không thể sử dụng được.
Điều đáng thất vọng nhất là họ hoàn toàn phớt lờ ý kiến đóng góp của người dùng khi đưa ra quyết định, và thậm chí còn chẳng buồn hỏi ý kiến phản hồi. Thay vào đó, họ dường như đang chế giễu tất cả mọi người. Hành vi này thật khó tin, nhất là khi họ có một lượng người dùng khổng lồ, nhưng họ vẫn chọn làm như vậy.
Thậm chí còn vô lý hơn khi họ quyết định giới hạn người dùng miễn phí ở phiên bản 5.0 tệ hại, trong khi người dùng trả phí vẫn tiếp tục được sử dụng các phiên bản cũ hơn. Là người dùng trả phí, tôi mừng vì mình đã có thể chuyển đổi trở lại, nhưng chiến lược này hoàn toàn làm suy yếu chiến lược tiếp thị của họ - ai lại trả tiền sau khi dùng thử một phiên bản tệ hại chứ? Tôi từng không ngần ngại giới thiệu GPT vì phiên bản 4.0 thực sự hữu ích và là một điểm khởi đầu tốt cho người dùng trả phí. Nhưng giờ đây, với trải nghiệm miễn phí kém cỏi, tôi chắc chắn sẽ không giới thiệu nó nữa.
Điều đáng chú ý là những đánh giá này thường đến từ người tiêu dùng cá nhân, trong khi ở thị trường doanh nghiệp tương ứng, GPT-5 lại phổ biến hơn.
Tin tức gần đây cho biết chỉ trong vòng bảy ngày kể từ khi GPT-5 ra mắt, các công ty khởi nghiệp công nghệ có tiếng như Cursor, Vercel và Factory đã nhanh chóng áp dụng GPT-5 làm mô hình mặc định cho các sản phẩm chủ chốt của họ. Các công ty này liên tục báo cáo rằng GPT-5 thể hiện ba lợi thế đáng kể so với các mô hình trước đó: hiệu quả triển khai được cải thiện đáng kể, khả năng xử lý nhiệm vụ phức tạp được nâng cao và tổng chi phí sử dụng giảm đáng kể.
Một số công ty đã bắt đầu thử nghiệm độ sâu GPT-5 và có kế hoạch triển khai nó trong việc kinh doanh quan trọng.
Gã khổng lồ lưu trữ đám mây Box đang tiến hành thử nghiệm độ sâu GPT-5, đánh giá vào hiệu suất xử lý các tài liệu dài, phức tạp về logic. Trong một cuộc phỏng vấn độc quyền với CNBC, CEO Aaron Levie tuyên bố: "Đây là một công nghệ đột phá, đạt được mức độ suy luận mà các hệ thống hiện tại không thể đạt được." Box dự kiến tích hợp GPT-5 vào các giải pháp xử lý tài liệu cấp doanh nghiệp của mình vào cuối năm nay.
Trong bối cảnh này, một cuộc thảo luận độ sâu về GPT-5 và sự phát triển của AI là đặc biệt cần thiết.
Trong một bài đăng trên blog gần đây, Sam Altman đã thảo luận về các tính năng kỹ thuật của GPT-5, những gì có thể được xây dựng với nó và cách cân bằng chi phí và hiệu quả trong khi cải thiện hiệu suất. Ông cũng thảo luận về việc liệu chúng ta có đang tiến đến trạng thái AI đại diện hay không và cách xây dựng một tương lai phát triển với tốc độ chóng mặt.
Tuy nhiên, mối lo ngại của thế giới bên ngoài về hiệu suất của GPT-5 không mạnh như mong đợi và bị thổi phồng quá mức đã không được đề cập trong cuộc trò chuyện lần.
Sau đây là bản dịch của cuộc phỏng vấn, được AI Frontier biên tập mà không thay đổi ý nghĩa ban đầu:
GPT-5 khác biệt như thế nào?
Nikhil Kamath: Tôi đã thử nghiệm và chơi với mô hình mới của anh được một thời gian rồi. Tôi không phải là chuyên gia về nó, nên tôi muốn hỏi anh, Sam, sự khác biệt là gì?
Sam Altman : Chúng ta có thể nói về nó theo nhiều cách, chẳng hạn như nó tốt hơn ở một chỉ báo nhất định hoặc nó có thể thực hiện các bản demo lập trình tuyệt vời mà GPT-4 không thể. Nhưng điều rõ ràng nhất đối với tôi là việc quay lại từ GPT-5 về các mô hình thế hệ trước - cả về quy mô lớn lẫn quy mô nhỏ - trải nghiệm vô cùng khó khăn. Chúng kém hơn GPT-5 về mọi mặt. Tôi đã quen với tính lưu động và trí thông minh thích ứng mà GPT-5 mang lại, điều mà tôi không có ở bất kỳ mô hình nào trước đây.
Đây là một mô hình tích hợp, vì vậy bạn không cần phải lựa chọn giữa các mô hình chuyển đổi của chúng tôi hay phải đau đầu cân nhắc nên sử dụng GPT-4, o3, o4-mini hay bất kỳ tùy chọn phức tạp nào khác. Mọi thứ đều hoạt động trơn tru. Giống như có các chuyên gia trình độ tiến sĩ trong nhiều lĩnh vực khác nhau túc trực 24/7. Bạn có thể hỏi bất kỳ câu hỏi nào và họ sẽ làm bất cứ điều gì cho bạn. Ví dụ, nếu bạn cần phát triển một phần mềm từ đầu, nó có thể làm ngay lập tức; nếu bạn cần một báo cáo nghiên cứu về một chủ đề phức tạp, nó có thể viết; thậm chí nếu bạn cần nó để giúp bạn lên kế hoạch cho một sự kiện, nó cũng có thể làm được.
Nikhil Kamath: Liệu nó có tự chủ hơn về khả năng thực hiện nhiệm vụ liên tục không?
Sam Altman: Đúng vậy, GPT-5 đã cho thấy những cải tiến đáng kể về độ bền và độ tin cậy, rất hữu ích cho các quy trình làm việc tự động. Tôi rất ấn tượng với độ dài và độ phức tạp của nhiệm vụ mà nó có thể thực hiện.
Nikhil Kamath: Bạn muốn nói đến những tính năng nào khác của GPT-5?
Sam Altman : GPT-5 sẽ là một bước tiến lớn nữa của chúng tôi trong cách mọi người sử dụng các hệ thống này. Nó sẽ mang lại những cải tiến đáng kể về sức mạnh, độ bền và độ tin cậy, và sẽ được áp dụng cho mọi loại nhiệm vụ trong cuộc sống—viết phần mềm, trả lời câu hỏi, học tập, cải thiện năng suất. Lần chúng tôi thực hiện một bước nhảy vọt như thế này, chúng tôi lại kinh ngạc trước tiềm năng con người mà nó khai phá.
Riêng Ấn Độ hiện là thị trường lớn thứ hai của chúng tôi trên toàn cầu và có khả năng sẽ trở thành thị trường số một. Chúng tôi đã tích hợp rất nhiều phản hồi từ người dùng Ấn Độ, chẳng hạn như hỗ trợ ngôn ngữ tốt hơn và giá cả phải chăng hơn, vào mô hình và nâng cấp ChatGPT, và chúng tôi sẽ tiếp tục phát triển điều này. Với mỗi bước tiến về năng lực, chúng tôi thấy những người 25 tuổi sử dụng nền tảng này để thành lập công ty, học tập, nhận tư vấn y tế tốt hơn, v.v.
Làm ra thứ gì đó mà mọi người muốn
Nikhil Kamath: Khi chúng ta nói chuyện vài tuần trước, tôi đã hỏi anh rằng tôi nên đầu tư vào những ngành và lĩnh vực nào trong thập kỷ tới. Hôm nay, tôi sẽ không thảo luận về điều đó. Tôi muốn nói về "những nguyên tắc cơ bản" và sự nhấn mạnh của anh về cách công nghệ đang thay đổi thế giới. Hãy tưởng tượng tôi là một người 25 tuổi sống ở Mumbai hoặc Bangalore, Ấn Độ - anh đã nói lần rằng đại học không còn quan trọng như khi anh còn trẻ. Vậy bây giờ tôi nên làm gì? Tôi nên học gì? Nếu tôi muốn khởi nghiệp, tôi nên thành lập loại hình công ty nào? Hoặc thậm chí nếu tôi đang tìm việc, anh thấy ngành nào có tiềm năng tăng trưởng? Tôi không nói về mười năm nữa, mà thậm chí trong vòng ba đến năm năm tới.
Sam Altman : Trước hết, tôi cho rằng đây có lẽ là thời điểm thú vị nhất để bắt đầu sự nghiệp. Một người 25 tuổi ở Ấn Độ ngày nay có thể làm được nhiều việc hơn bất kỳ người nào ở độ tuổi đó trong lịch sử.
Bởi vì ngày nay chúng ta có thể cảm nhận được sức mạnh của công cụ thật sự tuyệt vời. Tôi cũng từng cảm thấy như vậy khi 25 tuổi, nhưng công cụ thời đó kém tiên tiến hơn nhiều so với bây giờ—thời đó chúng ta có cuộc cách mạng máy tính, cho phép chúng ta làm những điều trước đây chưa từng làm. Và giờ đây, sức mạnh đó đã được khuếch đại.
Cho dù bạn muốn khởi nghiệp, trở thành lập trình viên, tham gia vào các ngành khác, tạo ra phương tiện truyền thông mới... với những công cụ này, thời gian, nhân lực và kinh nghiệm cần thiết để đưa một ý tưởng hay vào thực tế sẽ giảm đi đáng kể.
Xét về các ngành cụ thể, tôi đặc biệt hào hứng với những gì AI có thể làm trong khoa học—tốc độ và quy mô của những khám phá khoa học mà một người có thể tạo ra sẽ là chưa từng có. Nó cũng sẽ cách mạng hóa lập trình, cho phép mọi người tạo ra những loại phần mềm hoàn toàn mới. Đối với các công ty khởi nghiệp, điều này rất tuyệt vời bởi vì nếu bạn có một ý tưởng kinh doanh mới, một đội ngũ rất nhỏ có thể hoàn thành được lượng lớn. Giờ đây, với một không gian mở hoàn toàn, giới hạn duy nhất của bạn là chất lượng và tính sáng tạo của ý tưởng, và những công cụ này sẽ giúp bạn đạt được điều đó.
Nikhil Kamath: Nếu tôi là một người Ấn Độ 25 tuổi, tôi có thể xây dựng những gì dựa trên GPT-5? Theo anh, những lĩnh vực nào là dễ đạt được mà tôi chắc chắn nên tập trung vào?
Sam Altman : Tôi nghĩ bạn có thể khởi nghiệp hiệu quả hơn bao giờ hết. Tất nhiên, có lẽ tôi hơi thiên vị vì đây là lĩnh vực tôi rất quan tâm. Nhưng thực tế là, với tư cách là một người 25 tuổi ở Ấn Độ, hay bất kỳ nơi nào khác, dù là với một vài người bạn hay một mình, bạn có thể sử dụng GPT-5 để viết phần mềm sản phẩm, xử lý hỗ trợ khách hàng, phát triển kế hoạch tiếp thị và truyền thông, cũng như xem xét các tài liệu pháp lý một cách hiệu quả hơn — tất cả đều đòi hỏi nhiều người và chuyên môn. Thật đáng kinh ngạc.
Nikhil Kamath: Tôi muốn bạn nói cụ thể hơn. Tôi hiểu về lĩnh vực khoa học, nhưng tôi nên học ngành gì? Giả sử tôi đang học kỹ thuật, kinh doanh, khoa học xã hội, v.v. Để đạt được tiến bộ trong lĩnh vực khoa học bằng trí tuệ nhân tạo, có điều gì cụ thể tôi nên học không?
Sam Altman : Tôi cho rằng điều cụ thể nhất cần học là thành thạo các công cụ AI mới. Bản thân việc học đã có giá trị, nhưng việc thành thạo siêu kỹ năng học tập này sẽ có lợi cho bạn trong suốt cuộc đời. Cho dù bạn đang học kỹ thuật (như kỹ thuật máy tính), sinh học hay bất kỳ lĩnh vực nào khác, nếu bạn giỏi học, bạn có thể nhanh chóng thành thạo những điều mới. Nhưng việc thành thạo những công cụ này thực sự quan trọng. Khi tôi còn học đại học hoặc trung học, việc học lập trình có vẻ hiển nhiên. Tôi không biết mình sẽ làm gì với nó, nhưng đó là một lĩnh vực mới với phần thưởng cao mà dường như rất đáng để thành thạo. Bây giờ, học cách sử dụng các công cụ AI có lẽ là kỹ năng khó quan trọng và cụ thể nhất. Khoảng cách giữa những người thực sự thành thạo trong việc sử dụng các công cụ này và những người thực sự có tư duy AI (suy nghĩ thông qua lăng kính của các công cụ này) và những người không có là rất lớn.
Cũng có một số kỹ năng phổ quát quan trọng. Ví dụ, tôi cho rằng học cách thích nghi và kiên cường là điều có thể học được, và trong một thế giới đang thay đổi quá nhanh chóng, điều đó vô cùng quý giá. Học cách tìm ra điều mọi người muốn cũng vô cùng quan trọng. Trước đây, tôi là một nhà đầu tư khởi nghiệp, và mọi người thường hỏi tôi điều quan trọng nhất mà các nhà sáng lập khởi nghiệp cần tìm ra là gì. Paul Graham đã có một câu trả lời mà tôi luôn ghi nhớ và thường chia sẻ với các nhà sáng lập. Câu trả lời này sau đó đã trở thành phương châm của Y Combinator: "Xây dựng thứ mà mọi người mong muốn". Nghe có vẻ là một chỉ thị đơn giản, nhưng tôi đã thấy nhiều người vật lộn để tìm ra điều này và thất bại, và tôi cũng đã thấy nhiều người nỗ lực trong suốt sự nghiệp của họ để học cách thực hiện và cuối cùng trở nên xuất sắc. Vì vậy, đó cũng là điều cần tập trung. Còn việc bạn nên học sinh học hay vật lý, tôi không nghĩ điều đó quan trọng vào lúc này.
Nikhil Kamath: Nếu dựa trên điều này, anh nói rằng cần phải học cách thích nghi, thay đổi và học các công cụ AI nhanh hơn, liệu có hướng đi nào cho việc đó không? Tôi chỉ đang cố gắng tìm ra một hướng đi mà mọi người có thể bắt đầu hướng tới. Làm thế nào để sử dụng tốt hơn các công cụ AI hiện có?
Sam Altman : Có một điều thực sự tuyệt vời mà bạn có thể làm. GPT-5 cực kỳ hiệu quả trong việc tạo ra các phần mềm nhỏ một cách nhanh chóng, tốt hơn bất kỳ mô hình nào tôi từng sử dụng . Trong vài tuần qua, tôi đã rất ngạc nhiên khi thấy mình sử dụng nó nhiều đến thế nào để tạo ra phần mềm giải quyết những vấn đề nhỏ trong cuộc sống.
Đây là một quá trình sáng tạo thú vị: Tôi viết bản thảo đầu tiên, sau đó bắt đầu sử dụng, rồi tôi tự nhủ: "Sẽ thật tuyệt nếu tính năng này, hay tính năng kia, tôi có thể làm mọi thứ theo cách khác" hoặc "Tôi bắt đầu sử dụng và nhận ra rằng tôi thực sự cần nó cho quy trình làm việc của mình". Tôi thấy đây là một cách rất thú vị để học cách sử dụng nó bằng cách kết hợp ngày càng nhiều thứ tôi phải làm vào quy trình làm việc này.
Nikhil Kamath: Anh có nhắc đến Paul Graham. Tôi đã đọc một lá thư hoặc báo cáo ông ấy viết năm 2009 (tôi không nhớ rõ là bài nào), nhưng tôi nhớ ông ấy đã nhắc đến năm nhà sáng lập đáng chú ý. Tôi nhớ lúc đó anh 19 tuổi, và ông ấy đã so sánh anh với những người như Steve Jobs, Larry và Sergey. Tại sao lại như vậy? Vào thời điểm đó, anh chưa đạt được cùng mức độ thành công như họ. Anh cho rằng Paul nhìn thấy điều gì ở anh? Anh cảm thấy những kỹ năng bẩm sinh nào khiến anh khác biệt?
Sam Altman : Ông ấy nói thật hay. Tôi vẫn còn nhớ. Dĩ nhiên, lúc đó tôi cảm thấy mình hoàn toàn không xứng đáng, nhưng tôi rất biết ơn những lời đó. Thực ra có rất nhiều người đang xây dựng những công ty vĩ đại. Chúng tôi may mắn về nhiều mặt, và chắc chắn đã trả giá vô cùng chăm chỉ. Có lẽ một điều tôi cho rằng chúng tôi làm tốt ở đây là có tầm nhìn dài hạn và tư duy độc lập.
Khi chúng tôi bắt đầu, phải mất bốn năm rưỡi mới có sản phẩm đầu tiên, và tình hình lúc đó rất bấp bênh. Chúng tôi chỉ đang nghiên cứu, cố gắng tìm ra cách vận hành AI, và ý tưởng của chúng tôi rất khác so với suy nghĩ của mọi người trên thế giới. Nhưng tôi cho rằng khả năng kiên định với niềm tin của mình mà không phụ thuộc quá nhiều vào phản hồi từ bên ngoài trong một thời gian dài là rất hữu ích.
Nikhil Kamath: Bạn nói "chúng ta" hay "tôi"? Vì tôi đang nói về bạn khi bạn 19 tuổi.
Sam Altman : Ồ, xin lỗi, tôi tưởng anh đang hỏi về OpenAI… Tôi không nhớ nhiều chuyện hồi 19 tuổi. Tôi chỉ là một chàng trai 19 tuổi ngây thơ, chẳng biết mình đang làm gì. Và đây không phải là sự khiêm tốn giả tạo. Tôi nghĩ mình đã làm được một số điều ấn tượng, nhưng hồi 19 tuổi, tôi rất bất an và chẳng có phẩm chất gì đặc biệt.
Nikhil Kamath: Nếu thế giới tương lai, theo một cách nào đó, là một vương quốc AI, thì chắc chắn anh là một dạng "hoàng tử". Tôi không biết anh có quen thuộc với Machiavelli không, nhưng ông ấy đã nói một điều rất thú vị: một hoàng tử phải luôn thể hiện - và chỉ thể hiện - lòng mộ đạo, lòng nhân từ, sự đáng tin cậy, lòng nhân đạo và sự trung thực. Gần đây tôi đã xem rất nhiều bài phỏng vấn của anh, và tôi nghe anh liên tục nói rằng mình không có quyền lực đến vậy, bằng những từ ngữ như thế này. Hình ảnh khiêm nhường này có phù hợp với thế giới chúng ta đang sống, hay thế giới anh sắp bước vào?
Sam Altman : Tôi không chắc điều này có đúng với bất kỳ trong đó không, nhưng... quay lại quan điểm của anh về việc tôi 19 tuổi, tôi nghĩ rằng những công ty công nghệ lớn này được điều hành bởi những người đã lên kế hoạch cho mọi thứ. Luôn có những người trưởng thành nắm quyền kiểm soát, có những người có kế hoạch, có những người biết cách làm việc, rất khác tôi, và họ có khả năng điều hành công ty rất tốt, không có bất kỳ biến động nào, và được điều hành bởi những người trưởng thành.
Giờ đến lượt tôi trở thành "người kiểm soát chín chắn", và tôi có thể nói với bạn rằng, tôi không nghĩ ai có kế hoạch cả, không ai thực sự hiểu rõ mọi thứ. Mọi người, ít nhất là tôi, đều đang học hỏi trong quá trình thực hiện . Bạn biết đấy, bạn có thứ gì đó muốn xây dựng, và mọi thứ lại diễn ra không như ý. Bạn có thể chọn sai người, hoặc đúng người. Bạn có thể có một bước đột phá về công nghệ ở đây, hoặc không ở đó. Bạn chỉ cần thực hiện từng bước một, giữ bình tĩnh, và một số chiến lược cuối cùng sẽ thành công, trong khi những chiến lược khác thì không. Bạn thử nghiệm, thị trường phản ứng, đối thủ cạnh tranh phản ứng, và sau đó bạn thực hiện các điều chỉnh khác. Quan điểm của tôi bây giờ là mọi người đều đang học hỏi trong quá trình thực hiện , và ai cũng đang học hỏi trong công việc. Tôi không cho rằng đây là sự khiêm tốn giả tạo; tôi nghĩ đó chỉ là cách thế giới vận hành. Nhìn nhận vấn đề từ góc độ đó thì hơi lạ, nhưng sự thật là vậy.
Tương lai của hôn nhân và trẻ em trong thời đại AIG sẽ ra sao?
Nikhil Kamath: Tôi sụp đổ quá quan tâm đến việc sự khiêm tốn này có chân thành hay không, mà quan trọng hơn là nhìn nhận nó từ góc nhìn của một người mới bắt đầu xây dựng tương lai – liệu đây có phải là một hình ảnh đáng để thể hiện không? Sự khiêm tốn có thực sự còn phù hợp với thời đại ngày nay không?
Sam Altman: Tôi có cái nhìn rất tiêu cực về những người tỏ ra rất chắc chắn và tự tin khi họ không biết điều gì sẽ xảy ra. Điều này không chỉ gây khó chịu, mà tôi nghĩ rằng lối suy nghĩ đó còn khiến việc nuôi dưỡng văn hóa tìm hiểu cởi mở, lắng nghe quan điểm khác nhau và đưa ra quyết định đúng đắn trở nên rất khó khăn. Tôi luôn nói với mọi người: "Không ai biết điều gì sẽ xảy ra tiếp theo". Bạn càng quên điều đó, bạn càng nghĩ rằng: "Tôi thông minh hơn người khác, tôi có một kế hoạch lớn, và tôi không quan tâm người dùng nói gì, công nghệ sẽ đi về đâu, hay thế giới phản ứng thế nào. Tôi biết rõ hơn, và thế giới cũng chẳng biết rõ hơn tôi", thì quyết định của bạn sẽ càng tệ hại.
Vậy nên, tôi cho rằng điều thực sự quan trọng là phải luôn cởi mở, ham học hỏi và sẵn sàng điều chỉnh tư duy dựa trên thông tin mới. Đã có nhiều lần chúng ta nghĩ mình đã biết câu trả lời, nhưng rồi lại bị thực tế phũ phàng đánh bật. Một trong những điểm mạnh của chúng tôi là khi điều đó xảy ra, chúng tôi điều chỉnh cách tiếp cận. Tôi nghĩ điều đó thực sự tuyệt vời và là một phần quan trọng trong thành công của chúng tôi. Vì vậy, có thể có những cách khác để thành công, và việc thể hiện sự táo bạo với thế giới có lẽ cũng hiệu quả. Nhưng trong suốt sự nghiệp của mình, những nhà sáng lập xuất sắc nhất mà tôi từng quan sát thường là những người học hỏi và thích nghi nhanh chóng.
Nikhil Kamath: Có lẽ anh hiểu điều này rõ hơn hầu hết mọi người vì vị trí của anh tại Y Combinator.
Sam Altman : Ít nhất thì tôi cũng có nhiều dữ liệu liên quan để chứng minh điều đó.
Nikhil Kamath: À, Sam này, tôi thường tự hỏi tại sao người ta lại sinh con. Và cả những câu hỏi như hôn nhân sẽ ra sao trong tương lai? Tôi có thể hỏi anh tại sao anh lại sinh con không?
Sam Altman : Gia đình luôn vô cùng quan trọng với tôi. Cảm giác như... tôi thậm chí không biết mình đã đánh giá thấp tầm quan trọng của nó đến mức nào. Nhưng nó giống như điều quan trọng, ý nghĩa và trọn vẹn nhất mà tôi có thể nghĩ đến. Cho đến nay, mặc dù chúng tôi chỉ mới bắt đầu, nhưng nó đã vượt xa mọi kỳ vọng của tôi.
Nikhil Kamath: Bạn có nhận xét gì về tương lai của hôn nhân và trẻ em không?
Sam Altman : Tôi hy vọng rằng trong kỷ nguyên hậu AGI, việc xây dựng gia đình, tạo dựng cộng đồng - dù bạn muốn gọi chúng là gì - sẽ trở nên quan trọng hơn nữa. Tôi cho rằng những điều đó đang suy giảm, và đó là một vấn đề thực sự đối với xã hội. Tôi nghĩ đó chắc chắn là một điều tồi tệ. Tôi không chắc tại sao điều đó lại xảy ra, nhưng tôi hy vọng chúng ta thực sự có thể đảo ngược nó. Trong một thế giới mà con người có nhiều sự sung túc hơn, nhiều thời gian hơn, nhiều nguồn lực hơn, nhiều tiềm năng hơn và nhiều năng lực hơn, tôi cho rằng rõ ràng gia đình và cộng đồng là hai điều khiến chúng ta hạnh phúc nhất . Tôi hy vọng chúng ta có thể quay lại với điều đó.
Nikhil Kamath: Khi xã hội ngày càng giàu có, nếu ai đó bị ràng buộc bởi mong muốn noi gương người khác, tất cả chúng ta đều có xu hướng muốn những gì người khác muốn, chứ không nhất thiết là những gì người khác đã có. Nếu tất cả chúng ta đều có nhiều hơn, bạn có cho rằng chúng ta sẽ muốn nhiều hơn không?
Sam Altman : Tôi nghĩ rằng nhu cầu, mong muốn, năng lực, vân vân của con người dường như là vô hạn. Tôi không cho rằng điều đó nhất thiết là xấu, hay thậm chí hoàn toàn xấu. Nhưng tôi cho rằng chúng ta sẽ tìm thấy những điều mới mẻ để khao khát và những lĩnh vực cạnh tranh mới.
Nikhil Kamath: Ông có cho rằng thế giới phần lớn sẽ vẫn giữ nguyên như hiện tại với các mô hình tư bản và dân chủ không? Để tôi đưa ra một kịch bản. Điều gì sẽ xảy ra nếu một công ty nào đó, chẳng hạn như OpenAI, sở hữu 50% GDP thế giới? Liệu xã hội có cho phép điều đó xảy ra không?
Sam Altman: Tôi cá là xã hội sẽ không cho phép điều đó xảy ra, và tôi không cho rằng vậy. Tôi nghĩ nó sẽ là một bối cảnh phi tập trung hơn nhiều. Nhưng nếu vì lý do nào đó nó thực sự xảy ra, tôi cho rằng xã hội sẽ nói, "Chúng ta không chấp nhận điều này, và chúng ta cần phải tìm ra cách giải quyết." Phép so sánh yêu thích của tôi về AI là bóng bán dẫn. Đó là một khám phá khoa học thực sự quan trọng, trong một thời gian, tưởng chừng như nó sẽ mang lại lượng lớn giá trị, nhưng rồi hóa ra nó lại được sử dụng trong vô số sản phẩm và dịch vụ. Bạn không phải lúc nào cũng nghĩ về bóng bán dẫn; nó hiện diện trong mọi thứ, và tất cả các công ty đều đang tạo ra những sản phẩm và lợi nhuận đáng kinh ngạc với nó theo cách phi tập trung này. Vì vậy, tôi nghi ngờ điều tương tự cũng sẽ xảy ra với AI, khi không một công ty nào có thể chiếm được một nửa GDP toàn cầu . Tôi từng lo lắng về điều đó, nhưng giờ tôi nghĩ đó là suy nghĩ ngây thơ.
Sam: Các công ty người mẫu sẽ không đánh cắp hoạt động kinh doanh của khách hàng
Nikhil Kamath: Về thu thập cơ bản phổ quát, tôi cho rằng Worldcoin là một thử nghiệm rất thú vị. Ông có thể chia sẻ đôi chút về những gì đang diễn ra ở đó không?
Sam Altman: Chúng tôi thực sự muốn đối xử với con người như những sinh vật đặc biệt. Liệu chúng ta có thể tìm ra một cách bảo vệ quyền riêng tư để nhận diện những cá nhân độc đáo, rồi xây dựng một mạng lưới mới và một loại tiền tệ mới dựa trên đó không? Vậy nên, đây là một thử nghiệm rất thú vị, vẫn đang trong giai đoạn đầu, nhưng đang tiến triển khá nhanh.
Nikhil Kamath: Nếu trí tuệ nhân tạo nói chung loại bỏ tình trạng khan hiếm, hoặc loại bỏ tình trạng khan hiếm ở một mức độ nào đó, bằng cách tăng năng suất, liệu chúng ta có thể cho rằng bản chất của nó là giảm phát, rằng vốn hoặc tiền tệ sẽ mất đi tỷ lệ lợi nhuận, và rằng vốn không còn là hệ thống bảo vệ trong thế giới tương lai nữa không?
Sam Altman: Tôi thấy khó hiểu về điều này. Tôi cho rằng, dựa trên các nguyên tắc kinh tế cơ bản, nó sẽ gây ra giảm phát rất lớn. Tuy nhiên, nếu thế giới cho rằng việc xây dựng sức mạnh tính toán AI ngày nay là tối quan trọng cho tương lai, thì nền kinh tế có thể sẽ có những diễn biến rất kỳ lạ, và có lẽ vốn sẽ trở nên rất quan trọng bởi vì mỗi đơn vị tính toán đều cực kỳ giá trị. Tôi đã hỏi một người trong bữa tối hôm nọ rằng anh ấy cho rằng lãi suất nên là -2% hay 25%, và anh ấy cười và nói, "Câu hỏi đó thật ngớ ngẩn. Nó phải là..." Rồi anh ấy ngừng lại và nói, "Thực ra, tôi không chắc." Vì vậy, tôi nghĩ, đúng là cuối cùng sẽ có giảm phát, nhưng nó có thể rất kỳ lạ trong ngắn hạn.
Nikhil Kamath: Quả là một điểm thú vị. Ông có cho rằng lãi suất cuối cùng sẽ là -2% không?
Sam Altman : Cuối cùng thì cũng có thể. Nhưng tôi không chắc. Có thể chúng ta đang ở trong kỷ nguyên mở rộng quy mô lớn, khi bạn muốn xây dựng các quả cầu Dyson trong hệ mặt trời và vay tiền với lãi suất cắt cổ để thực hiện. Và rồi sự mở rộng có thể ngày càng lớn hơn, và tôi không biết nữa... Vào thời điểm này, tôi khó có thể dự đoán được vài năm tới sẽ như thế nào.
Nikhil Kamath: Khi chúng ta nói chuyện vài tuần trước, tôi đã nghiên cứu thêm về các lĩnh vực mà anh đã đề cập. Tôi nghĩ cả hai chúng ta đều đồng ý quan điểm dân số thế giới đang già đi và đang phải đối mặt với các vấn đề sức khỏe ngày càng gia tăng. Anh cũng cho rằng các thương hiệu xa xỉ bình dân có thể sẽ hoạt động tốt khi chi tiêu tùy ý tăng lên. Vậy, những thương hiệu này sẽ ra sao trong một thế giới giảm phát, khi giá trị của những khoản mua sắm này sẽ giảm?
Sam Altman: Có lẽ là không. Ý tôi là, trong một thế giới giảm phát, một số thứ sẽ chịu áp lực giảm phát rất lớn, và những thứ khác sẽ là nơi tập trung tất cả vốn bổ sung. Vì vậy, tôi thực sự không chắc chúng sẽ mất giá trong một thế giới giảm phát. Thực tế, tôi cá là chúng sẽ tăng giá.
Nikhil Kamath: Nếu tôi xây dựng một doanh nghiệp dựa trên mô hình của anh, hãy lấy ví dụ về Amazon. Nếu tôi bán một loại áo phông nào đó, và nó bán rất chạy, và Amazon có tất cả dữ liệu, cuối cùng họ có thể tung ra một nhãn hiệu riêng rất giống và về cơ bản sẽ chiếm hết việc kinh doanh của tôi. Liệu mọi người có nên lo ngại điều này có thể xảy ra với OpenAI không? Bởi vì OpenAI không còn chỉ là một mô hình; giờ đây nó tham gia vào nhiều lĩnh vực việc kinh doanh khác nhau.
Sam Altman : Tôi muốn quay lại ví dụ về bóng bán dẫn. Chúng ta đang xây dựng một công nghệ đa năng mà bạn có thể tích hợp vào những thứ khác theo nhiều cách. Nhưng chúng ta đang đi theo một con đường giống như Định luật Moore, trong đó khả năng chung của mô hình tiếp tục được cải thiện. Nếu bạn xây dựng việc kinh doanh ngày càng tốt hơn khi mô hình được cải thiện, thì miễn là chúng ta tiếp tục tiến bộ, việc kinh doanh của bạn sẽ tiếp tục cải thiện. Nhưng nếu bạn xây dựng việc kinh doanh ngày càng kém đi khi mô hình được cải thiện - vì "lớp đóng gói" quá yếu hoặc vì những lý do khác - thì đó có lẽ là một tình huống tồi tệ, giống như những vấn đề đã phát sinh trong các cuộc cách mạng công nghệ khác.
Rõ ràng, có những công ty đang xây dựng trên các mô hình AI và tạo ra giá trị to lớn cùng mối quan hệ độ sâu với khách hàng. Cursor là một ví dụ gần đây; mức độ phổ biến của nó đang tăng trưởng và đã xây dựng được mối quan hệ rất bền chặt với khách hàng. Tất nhiên, cũng có nhiều công ty chưa đạt được những thành tựu nhất định, và điều này vốn dĩ đã là điều bình thường.
Tuy nhiên, tôi nghĩ rằng so với các cuộc cách mạng công nghệ trước đây, ngày nay có nhiều công ty được thành lập hơn, dường như có khả năng trụ vững thực sự. Một ví dụ tương tự là những ngày đầu của iPhone và App Store—các ứng dụng đầu tiên rất nhẹ, trong đó nhiều tính năng của chúng sau này được tích hợp trực tiếp vào iOS. Ví dụ, bạn có thể bán một ứng dụng "đèn pin giá một đô la" chỉ đơn giản là bật đèn pin của điện thoại, nhưng nó sẽ không tồn tại lâu dài vì sau này Apple đã thêm chức năng đó trực tiếp vào hệ thống.
Nhưng nếu bạn đang bắt đầu với một việc kinh doanh phức tạp, và iPhone chỉ là một công cụ hỗ trợ, như Uber chẳng hạn, thì đó là một đề xuất rất có giá trị về lâu dài . Trong những ngày đầu của GPT-3, chúng ta đã thấy rất nhiều "ứng dụng đồ chơi" kiểu này, điều này cũng tốt thôi, nhưng nhiều ứng dụng trong số đó không nhất thiết phải là các công ty hay sản phẩm độc lập. Giờ đây, khi thị trường đã trưởng thành, bạn sẽ thấy nhiều việc kinh doanh có khả năng tồn tại lâu dài hơn xuất hiện.
Nikhil Kamath: Vậy, nếu anh nhấn mạnh việc "sở hữu khách hàng", nghĩa là kiểm soát giao diện với khách hàng, anh có cho rằng việc bán dịch vụ dựa trên mô hình của anh có thể làm sâu sắc thêm mối quan hệ đó hơn là bán sản phẩm không? Bởi vì các công ty sản phẩm là một cuộc trao đổi một lần, trong khi các công ty dịch vụ là một cuộc trao đổi định kỳ, và quá trình định kỳ đó cho tôi cơ hội thêm dấu ấn cá nhân vào giao dịch. Đó có phải là mục đích không?
Sam Altman : Nhìn chung, tôi đồng ý với quan điểm đó.
Nikhil Kamath: Một phần công việc của tôi liên quan đến việc sáng tạo nội dung, có lẽ mỗi tháng một lần. Nếu một mô hình có thể phần lớn tính đến trình độ, kinh nghiệm và lộ trình phát triển của tôi, đồng thời có thể dự đoán kết quả đầu ra khá hiệu quả, thì nếu tôi tiếp tục với cùng một hành vi có thể dự đoán được vào ngày mai, nó có thể kém giá trị hơn so với việc tôi áp dụng một cách tiếp cận ngược đời - không phải chống lại thế giới, mà là chống lại hành vi trong quá khứ của chính tôi. Bạn có nghĩ rằng thế giới tương lai sẽ ủng hộ loại hành vi ngược đời này không?
Sam Altman : Câu hỏi hay đấy. Tôi nghĩ vậy. Vấn đề quan trọng là mô hình có thể học được khả năng này tốt đến mức nào trong tương lai. Bạn muốn "đúng và sai". Phần lớn thời gian, mọi người đều "sai và ngược lại", điều này không mấy hữu ích.
Nhưng khả năng đưa ra những ý tưởng "đúng đắn nhờ kỹ thuật đảo ngược" - điều mà các mô hình hiện nay gần như hoàn toàn không thể làm được, mặc dù chúng có thể tốt hơn trong tương lai - sẽ ngày càng có giá trị theo thời gian. Việc giỏi những điều mà mô hình không thể làm được rõ ràng sẽ ngày càng có giá trị hơn.
Nikhil Kamath: Ngoài kỹ thuật đảo ngược, còn điều gì mà mô hình mất nhiều thời gian hơn để học?
Sam Altman : Các mô hình sẽ thông minh hơn chúng ta rất nhiều, nhưng nhiều thứ con người quan tâm lại chẳng liên quan gì đến trí thông minh. Có thể một người dẫn chương trình podcast AI sẽ xuất hiện, đặt ra những câu hỏi thú vị và tương tác với mọi người tốt hơn bạn, nhưng cá nhân tôi không cho rằng điều đó sẽ phổ biến hơn. Con người rất quan tâm đến "người khác", và nhu cầu đó là rất sâu sắc.
Mọi người muốn biết câu chuyện của bạn, quá trình bạn đạt được vị trí như ngày hôm nay, và họ muốn chia sẻ với người khác về việc "chia sẻ sự hiểu biết chung về bạn với tư cách là một con người". Giá trị văn hóa và xã hội này tồn tại. Chúng ta tò mò về người khác.
Nikhil Kamath: Tại sao vậy, Sam? Anh nghĩ lý do là gì?
Sam Altman : Tôi cho rằng điều này cũng ăn sâu vào bản chất sinh học của chúng ta. Và như tôi đã nói, bạn không thể chống lại một thứ đã ăn sâu vào bản chất sinh học của mình. Xét về mặt tiến hóa, điều này hoàn toàn hợp lý - vì lý do nào đó, chúng ta vốn dĩ là như vậy. Vì vậy, chúng ta sẽ tiếp tục quan tâm đến con người thật. Ngay cả khi một người dẫn chương trình podcast AI thông minh hơn bạn rất nhiều, thì họ cũng khó có thể nổi tiếng hơn bạn.
Nikhil Kamath: Vậy theo một nghĩa nào đó, ngu ngốc thì thú vị hơn là thông minh phải không?
Sam Altman : Tôi không chắc sự mới mẻ đến từ "sự ngu ngốc" hay "sự thông minh", nhưng tôi cho rằng trong một thế giới tràn ngập nội dung AI không giới hạn, giá trị của "con người thật" sẽ tăng lên.
Nikhil Kamath: Ý anh là những người thực sự mắc lỗi chứ không phải là người mẫu phải không?
Sam Altman : Dĩ nhiên, người thật thì cũng mắc sai lầm. Có lẽ đó là một phần lý do tại sao chúng ta liên tưởng nó với "thật", nhưng tôi nghĩ việc biết liệu đó có phải là người thật hay không mới là điều chúng ta thực sự quan tâm.
Sự khác biệt giữa AGI và trí thông minh của con người
Nikhil Kamath: Với GPT-5, bạn có một hệ thống cực kỳ thông minh trong nhiều lĩnh vực, có thể hoàn thành một số nhiệm vụ chỉ trong vài giây đến vài phút—siêu phàm về kiến thức, khả năng nhận dạng mẫu và trí nhớ ngắn hạn. Nhưng bạn vẫn còn kém xa so với con người trong việc quyết định nên hỏi câu hỏi nào hoặc kiên trì với một vấn đề trong bất kỳ khoảng thời gian nào, đúng không?
Sam Altman: Đúng vậy. Một ví dụ thú vị là những tiến bộ gần đây của chúng ta trong toán học. Vài năm trước, chúng ta chỉ có thể giải được những bài toán mà một chuyên gia phải mất vài phút mới giải được.
Gần đây chúng tôi đã đạt huy chương vàng tại kỳ thi Olympic Toán học quốc tế, trong đó mỗi bài toán mất khoảng một tiếng rưỡi để giải.
Kết quả là, "khoảng thời gian suy nghĩ" của chúng ta đã tăng từ vài phút lên một tiếng rưỡi. Tuy nhiên, việc chứng minh một định lý toán học mới, quan trọng có thể mất cả nghìn giờ. Chúng ta có thể dự đoán khi nào sẽ đạt đến điểm đó, nhưng chắc chắn điều đó vẫn chưa xảy ra. Đây là một khía cạnh khác mà AI vẫn còn thiếu.
Nikhil Kamath: Trong vài tháng qua, tôi đã đi lại giữa San Francisco và New York, gặp gỡ nhiều doanh nhân AI. Cho rằng, Hoa Kỳ đang đi trước hầu hết các quốc gia khác vài năm về AI, nhưng về robot, Trung Quốc dường như đang dẫn đầu. Anh nghĩ gì về robot, đặc biệt là robot hình người và các dạng robot khác?
Sam Altman: Tôi cho rằng robot sẽ cực kỳ quan trọng trong vài năm tới. Một trong những khoảnh khắc "giống AGI" nhất có lẽ là khi bạn nhìn lên, thực hiện nhiệm vụ thường ngày, giống như con người vậy.
Nikhil Kamath: Chúng có nhất thiết phải giống người không?
Sam Altman: Không hẳn vậy, nhưng thế giới này được xây dựng cho con người—tay nắm cửa, vô lăng, thiết bị nhà máy, v.v. đều được thiết kế dựa trên cơ thể con người. Tất nhiên, sẽ có những robot có hình dạng chuyên biệt khác, nhưng nhìn chung, robot có hình dạng giống con người là một ý tưởng hay.
Nikhil Kamath: Nếu tôi là một doanh nhân trẻ muốn khởi nghiệp một công ty robot, nhưng những công ty khác đã có quy mô sản xuất, làm sao tôi có thể thu hẹp khoảng cách?
Sam Altman: Trong ngắn hạn, bạn cần tìm những đối tác giỏi, am hiểu sâu sắc về sản xuất. Về lâu dài, khi bạn chế tạo đủ robot, họ thậm chí có thể tự tạo ra nhiều bản sao hơn. Chúng tôi cũng đang tự nghiên cứu robot; đây là một kỹ năng mới mà chúng tôi cần học hỏi.
Nikhil Kamath: Tôi đã sử dụng điện thoại di động từ lâu. Có thể anh không nói về sự hợp tác với Jony Ive, nhưng anh nghĩ gì về sự phát triển của các yếu tố hình thức phần cứng?
Sam Altman: AI rất khác so với cách sử dụng máy tính trước đây - bạn muốn AI có tính ngữ cảnh và chủ động nhất có thể để giúp bạn làm mọi việc.
Máy tính hoặc điện thoại lúc bật lúc tắt, lúc để trong túi hoặc lúc cầm trên tay. Nhưng bạn có thể muốn AI luôn bên mình 24/7, cung cấp lời nhắc, hỗ trợ kịp thời, và thậm chí nhắc nhở bạn khi bạn quên điều gì đó. Các kiểu dáng máy tính hiện tại không phù hợp với viễn cảnh mong đợi"người bạn đồng hành AI" này. Các hình thức tương lai có thể bao gồm kính, thiết bị đeo, hoặc các thiết bị nhỏ đặt trên bàn làm việc. Thế giới sẽ tiếp tục thử nghiệm, nhưng "phần cứng nhận biết hoàn cảnh" có thể sẽ đóng vai trò then chốt.
Chúng tôi sẽ thử nghiệm nhiều sản phẩm khác nhau để tạo ra các dạng phần cứng mà AI có thể hoạt động được, đây sẽ là một trong những hướng đi quan trọng.
Liên kết tham khảo: https://www.youtube.com/watch?v=SfOaZIGJ_gs
Bài viết này được trích từ tài khoản công khai WeChat "AI Front" (ID: ai-front) , tác giả: Dongmei và được 36Kr cấp phép xuất bản.
