Cha đẻ AI Yann LeCun chỉ trích: Mô hình lớn ngày nay ngu hơn cả mèo, chỉ biết dự đoán văn bản mà không hề suy luận!

Yann LeCun: Một Sự Hoài Nghi trong Làn Sóng Trí Tuệ Nhân Tạo

Nhiều chuyên gia công nghệ tiên phong đang cho chúng ta biết rằng chúng ta sắp có những máy tính thông minh hơn con người, thậm chí có thể thay thế trí tuệ của chúng ta. Tuy nhiên, Yann LeCun, giáo sư tại Đại học New York và là nhà nghiên cứu cấp cao tại Meta, lại là một trong những người hoài nghi nhất trong làn sóng này.

LeCun tin rằng trí tuệ nhân tạo (AI) thực sự chưa đạt đến ranh giới của trí tuệ. Các mô hình ngôn ngữ lớn chỉ chứng minh rằng chúng có thể thao tác ngôn ngữ mà không cần thông minh, và chúng sẽ không bao giờ mang lại trí tuệ nhân tạo chung (AGI) thực sự. Mặc dù vậy, anh ấy không phải là một nhà hoài nghi hoàn toàn về AGI, và anh ấy nhấn mạnh rằng cần có những phương pháp mới, như dự án của nhóm nghiên cứu cơ bản về AI của Meta tập trung vào việc phân tích video thực tế.

Trong cuộc trò chuyện gần đây với tờ Wall Street Journal, LeCun đã nêu rõ quan điểm này và khi được hỏi về mối đe dọa mà AI có thể gây ra cho loài người, anh ấy hài hước trả lời: “Bạn hãy tha thứ cho tiếng Pháp của tôi, nhưng điều đó hoàn toàn là điều vô nghĩa.”

Với kinh nghiệm làm việc và vị trí quan trọng của mình tại một trong những phòng thí nghiệm nghiên cứu AI hàng đầu thế giới, lời phê bình của LeCun càng thêm sức nặng.

Năm 2019, LeCun cùng Geoffrey Hinton và Yoshua Bengio đã nhận giải thưởng Turing danh giá, vinh danh công trình của họ về mạng nơron, nền tảng của nhiều hệ thống AI mạnh mẽ nhất hiện nay. Ngày nay, LeCun tiếp tục làm việc với các sinh viên tiến sĩ của mình tại Đại học New York và giữ chức vụ Giám đốc Khoa học AI tại Meta, nơi dẫn dắt một trong những tổ chức nghiên cứu AI được tài trợ nhiều nhất trên thế giới.

Năm nay, anh ấy đã có cuộc tranh luận gay gắt với Elon Musk trên mạng xã hội về bản chất của nghiên cứu khoa học, sau khi tỷ phú này đăng bài quảng cáo công ty AI của mình. LeCun cũng công khai phản đối cảnh báo của Hinton và Bengio về mối đe dọa AI đối với loài người. Yoshua Bengio nói rằng anh ta đồng ý với nhiều quan điểm của LeCun, nhưng họ bất đồng về việc liệu các công ty có thể đảm bảo AI siêu cấp trong tương lai không bị sử dụng hoặc tạo ra mục đích xấu.

“Tôi hy vọng anh ấy đúng, nhưng tôi nghĩ chúng ta không nên chỉ dựa vào cạnh tranh và động lực lợi nhuận của các công ty để bảo vệ công chúng và dân chủ,” Bengio nói. “Đó là lý do tại sao tôi nghĩ chúng ta cần sự tham gia của chính phủ.”

LeCun coi AI là một công cụ mạnh mẽ và đưa ra nhiều ví dụ về cách AI đã trở nên cực kỳ quan trọng tại Meta, thúc đẩy quy mô và doanh thu của công ty lên khoảng 1,5 nghìn tỷ đô la. “Ảnh hưởng của AI đối với Meta thực sự rất lớn,” anh ấy nói. Đồng thời, anh ấy tin rằng AI hiện tại không thông minh theo bất kỳ cách nào, và nhiều người trong lĩnh vực này, đặc biệt là các công ty khởi nghiệp AI, đã sẵn sàng suy diễn về những phát triển mới nhất của họ theo cách mà anh ấy cho là ngớ ngẩn.

Nếu LeCun đúng, thì điều này có nghĩa là rắc rối cho nhiều công ty khởi nghiệp nóng bỏng nhất hiện nay, chưa kể đến những công ty công nghệ đã đầu tư hàng tỷ đô la vào AI. Nhiều người trong số họ đều đặt niềm tin vào việc AI dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT của OpenAI sẽ tạo ra AGI trong tương lai gần, với mức độ thông minh vượt xa con người.

Sam Altman của OpenAI nói rằng chúng ta có thể có AGI trong “nghìn ngày”. Elon Musk nói rằng điều này có thể xảy ra trước năm 2026. LeCun cho rằng cuộc thảo luận này còn quá sớm. “Theo tôi, trước khi chúng ta phải gấp rút tìm hiểu cách kiểm soát hệ thống AI thông minh hơn chúng ta, chúng ta cần có một hệ thống thông minh hơn mèo,” anh ấy nói trên mạng xã hội.

LeCun cho rằng mèo có một mô hình tâm lý thế giới vật lý, ký ức bền vững và khả năng suy luận và lập kế hoạch nhất định. Hiện tại, các hệ thống AI hàng đầu, bao gồm cả AI do Meta sản xuất, đều không có những đặc điểm này.

Léon Bottou, người đã biết LeCun từ năm 1986, nói rằng LeCun “quyết đoán”, tức là anh ấy sẵn lòng lắng nghe ý kiến của người khác, nhưng quyết tâm theo đuổi cách mà anh ấy tin là đúng để xây dựng AI. Alexander Rives, cựu sinh viên tiến sĩ của LeCun và người sáng lập một công ty khởi nghiệp AI, nói rằng “Anh ấy thường có thể nhìn thấy những thiếu sót trong cách ngành công nghiệp này suy nghĩ và chỉ ra vấn đề.”

LeCun tin rằng AGI thực sự là một mục tiêu đáng theo đuổi, và Meta cũng đang nỗ lực vì điều này. “Trong tương lai, khi mọi người nói chuyện với hệ thống AI của họ, kính thông minh hoặc bất cứ thứ gì khác, chúng ta cần những hệ thống AI này có những đặc điểm giống như con người, thực sự có trí tuệ thông thường và hoạt động như trợ lý con người,” anh ấy nói.

Anh ấy tin rằng việc tạo ra AI mạnh mẽ như vậy có thể mất hàng thập kỷ, và các phương pháp phổ biến hiện nay không thể đạt được mục tiêu này.

Các mô hình ngôn ngữ lớn và hệ thống tương tự đã thúc đẩy sự phát triển của AI sinh sản, thông qua việc đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ để mô phỏng cách diễn đạt của con người. Với mỗi thế hệ mô hình trở nên mạnh mẽ hơn, một số chuyên gia kết luận rằng chỉ cần đầu tư thêm chip và dữ liệu để phát triển AI trong tương lai sẽ khiến chúng trở nên mạnh mẽ hơn, cuối cùng đạt hoặc vượt qua mức độ thông minh của con người. Đây cũng là lý do đằng sau việc xây dựng các hồ chứa chip chuyên dụng để đào tạo AI.

LeCun cho rằng vấn đề nằm ở cách thiết kế hệ thống AI hiện tại, chứ không phải ở quy mô của chúng. Dù các công ty công nghệ có nhét bao nhiêu GPU vào các trung tâm dữ liệu của họ trên khắp thế giới, AI hiện tại vẫn không mang lại AGI. Anh ấy dám cá rằng việc nghiên cứu AI hoạt động theo cách hoàn toàn khác sẽ đưa chúng ta đi đúng hướng để đạt được trí tuệ con người. Những hệ thống AI giả định này có thể có nhiều dạng, và dự án của FAIR đang nghiên cứu về việc phân tích video thực tế là một trong những dự án hiện tại làm LeCun cảm thấy hứng thú. Ý tưởng là tạo ra các mô hình học hỏi giống như cách động vật non học hỏi thông qua thông tin thị giác mà chúng hấp thụ.

“Các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT có thể chỉ đóng vai trò nhỏ trong các hệ thống thông minh và có khả năng của con người được xây dựng bằng các công nghệ và thuật toán khác,” LeCun nói. “Các mô hình hiện tại thực sự chỉ dự đoán từ khóa tiếp theo trong văn bản. Chúng làm điều này rất tốt, đến nỗi chúng đánh lừa chúng ta. Do có dung lượng bộ nhớ lớn, chúng có vẻ như đang suy luận, nhưng thực tế chỉ là lặp lại thông tin đã được đào tạo.”

“Chúng ta đã quen với việc coi những người hay thực thể có thể diễn đạt hay thao tác ngôn ngữ là thông minh, nhưng điều này không đúng. Bạn có thể thao tác ngôn ngữ mà không cần thông minh, và điều này cơ bản là những gì các mô hình ngôn ngữ lớn thể hiện,” LeCun nói.