Thời gian để hiện thực hóa trí tuệ nhân tạo tổng quát ( AGI ) đang đến rất gần, và theo Giám đốc điều hành của Anthropic, Dario Amodei, cơ hội để các nhà hoạch định chính sách chuẩn bị đang khép lại nhanh hơn nhiều người tưởng.
Phát biểu tại một hội thảo ở Diễn đàn Kinh tế Thế giới tại Davos cùng với Giám đốc điều hành Google DeepMind, Demis Hassabis, Amodei cảnh báo rằng sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo có nguy cơ vượt xa khả năng phục hồi của thị trường lao động và các thể chế xã hội.
Amodei tái khẳng định dự báo đầy tham vọng của mình rằng trí tuệ nhân tạo đạt đến trình độ con người có thể chỉ còn vài năm chứ không phải vài thập kỷ nữa là đạt được.
“Tôi không nghĩ điều đó sẽ còn xa vời đến thế,” Amodei nói, vẫn giữ vững dự đoán của mình rằng khả năng siêu phàm có thể xuất hiện vào năm 2026 hoặc 2027. “Tôi rất khó hình dung làm thế nào mà nó lại có thể mất nhiều thời gian hơn thế.”
Động lực thúc đẩy sự tăng tốc này là một vòng phản hồi đang phát triển mạnh mẽ, nơi các mô hình AI đã bắt đầu tự động hóa quá trình tạo ra chính chúng. Amodei lưu ý rằng tại Anthropic, vai trò truyền thống của kỹ sư phần mềm đang được định nghĩa lại bởi AI.
“Tôi có những kỹ sư tại Anthropic nói rằng, 'Tôi không còn viết mã nữa. Tôi chỉ để mô hình tự viết mã, tôi chỉ chỉnh sửa thôi'”, ông nói. “Có lẽ chúng ta sẽ còn khoảng sáu đến mười hai tháng nữa là mô hình sẽ thực hiện hầu hết, thậm chí là tất cả, những công việc mà các kỹ sư phần mềm thường làm từ đầu đến cuối.”
Trong khi Amodei nhận thấy sự tiến bộ đang diễn ra nhanh chóng—chỉ bị giới hạn bởi nguồn cung chip và chu kỳ đào tạo—Hassabis lại đưa ra một cái nhìn thận trọng hơn.
“Tôi nghĩ đã có những tiến bộ đáng kể, nhưng một số lĩnh vực kỹ thuật, lập trình hoặc toán học dễ hình dung hơn về cách tự động hóa, một phần vì chúng có thể kiểm chứng được – kết quả đầu ra là gì,” ông nói. “Một số lĩnh vực khoa học tự nhiên khó hơn nhiều. Bạn không nhất thiết phải biết liệu hợp chất hóa học mà bạn đã tạo ra, hoặc một dự đoán về vật lý, có đúng hay không. Bạn có thể phải thử nghiệm thực nghiệm, và điều đó sẽ mất nhiều thời gian hơn.”
Hassabis cho biết các hệ thống AI hiện nay vẫn thiếu khả năng tạo ra các câu hỏi, lý thuyết hoặc giả thuyết độc đáo, ngay cả khi chúng ngày càng giỏi hơn trong việc giải quyết các vấn đề đã được xác định rõ ràng.
“Việc đặt ra câu hỏi ngay từ đầu, hoặc nghĩ ra lý thuyết hay giả thuyết, đó là điều khó khăn hơn nhiều,” Hassabis nói. “Đó là cấp độ sáng tạo khoa học cao nhất, và không rõ liệu chúng ta có thể có được những hệ thống đó hay không.”
Giám đốc DeepMind duy trì " 50% cơ hội " đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) vào năm 2030, viện dẫn khoảng cách giữa khả năng tính toán tốc độ cao và sự đổi mới thực sự.
Mặc dù có những mốc thời gian khác nhau, hai nhà lãnh đạo đã đạt được Consensus đáng lo ngại về hậu quả kinh tế, nhất trí rằng các công việc văn phòng đang bị ảnh hưởng nặng nề.
Trước đây, Amodei từng ước tính rằng có tới một nửa số vị trí chuyên nghiệp cấp thấp có thể biến mất trong vòng 5 năm, một quan điểm mà ông đã nhấn mạnh lại tại Davos.
Mối quan ngại chính của cả hai vị lãnh đạo không chỉ là bản thân công nghệ, mà còn là khả năng các chính phủ trên thế giới theo kịp. Ông Hassabis cảnh báo rằng ngay cả những nhà kinh tế bi quan nhất cũng có thể đang đánh giá thấp tốc độ chuyển đổi, lưu ý rằng “năm đến mười năm nữa không phải là nhiều thời gian”.
Đối với Amodei, tình hình đã leo thang từ một thách thức kỹ thuật thành một "khủng hoảng" quản trị mang tính sống còn.
“Mọi chuyện đang diễn ra quá nhanh và đây là một cuộc khủng hoảng nghiêm trọng, chúng ta nên dồn gần như toàn bộ nỗ lực để suy nghĩ về cách vượt qua nó,” ông nói. Mặc dù vẫn lạc quan rằng các rủi ro—từ xung đột địa chính trị đến việc lạm dụng cá nhân—đều có thể kiểm soát được, ông cảnh báo rằng thời gian cho một sai sót là rất nhỏ.
“Đây là một rủi ro mà nếu chúng ta cùng nhau hợp tác, chúng ta có thể giải quyết được,” Amodei nói. “Nhưng nếu chúng ta tiến hành quá nhanh mà không có biện pháp kiểm soát nào, thì tôi nghĩ sẽ có nguy cơ xảy ra điều gì đó không ổn.”
Một số nhà phân tích lao động cho rằng sự gián đoạn này có thể thể hiện rõ hơn dưới dạng tái cấu trúc công việc chuyên nghiệp chứ không phải là thay thế việc làm trực tiếp.
Bob Hutchins, CEO của Human Voice Media , cho biết vấn đề cốt lõi không phải là liệu trí tuệ nhân tạo có thay thế người lao động hay không, mà là nó thay đổi bản chất công việc của họ như thế nào.
“Chúng ta phải ngừng hỏi liệu trí tuệ nhân tạo có thay thế công việc của chúng ta hay không và bắt đầu hỏi nó làm suy giảm giá trị công việc như thế nào?” Hutchins nói. “Không có mối đe dọa trực tiếp nào cho thấy máy móc sẽ hoàn toàn thay thế một người làm công việc viết lách hay lập trình. Mối đe dọa nằm ở chỗ công việc đang bị chia nhỏ thành các nhiệm vụ nhỏ hơn và được quản lý bởi một thuật toán.”
Theo Hutchins, sự thay đổi này biến đổi vai trò của con người từ "Người sáng tạo" thành "Người kiểm chứng".
“Nó tước đi khả năng tự đưa ra quyết định của các chuyên gia và chia nhỏ những công việc chuyên nghiệp có ý nghĩa thành những công việc không đòi hỏi kỹ năng, lương thấp, chỉ tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ riêng lẻ,” ông nói.
“Lực lượng lao động không biến mất, mà chỉ trở nên ít nổi bật hơn, kém ổn định hơn và việc thành lập công đoàn trở nên khó khăn hơn nhiều”, ông nói thêm.
