Meta đổ tiền đi tìm chén thánh là AGI

Kỳ vọng của Meta

Đơn vị này sẽ do Alexandr Wang – cựu CEO của công ty khởi nghiệp Scale AI chuyên dán nhãn dữ liệu – đứng đầu. Ông sẽ đảm nhiệm vai trò Giám đốc AI (Chief AI Officer) trong sáng kiến mới tại gã khổng lồ mạng xã hội này.

Ngoài Wang và một số nhân sự từ Scale AI, đơn vị mới còn được cho là sẽ gồm cả CEO kiêm đồng sáng lập của startup Safe Superintelligence (SSI) là Daniel Gross. Bên cạnh đó, cựu CEO GitHub, Nat Friedman, sẽ đồng lãnh đạo Meta Superintelligence Labs cùng Wang và phụ trách phát triển sản phẩm AI cũng như nghiên cứu ứng dụng.

Zuckerberg cũng đã chiêu mộ thêm 11 nhân sự mới trong lĩnh vực AI, gồm các nhà nghiên cứu đến từ OpenAI, Anthropic và Google.

Các nhân sự đáng chú ý có thể kể đến là Jack Rae và Pei Sun – nhà nghiên cứu trước đây của DeepMind; một số cựu thành viên OpenAI như Jiahui Yu, Shuchao Bi, Shengjia Zhao và Hongyu Ren; cùng với Joel Pobar từ Anthropic – người từng có hơn 10 năm làm việc tại Meta.

Zuckerberg kỳ vọng phòng thí nghiệm mới sẽ đẩy nhanh việc phát triển Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI), đồng thời mở ra các dòng doanh thu mới từ ứng dụng Meta AI, công cụ quảng cáo chuyển đổi ảnh thành video, và kính thông minh.

Động thái quyết liệt này diễn ra trong bối cảnh nhiều nhân sự cấp cao rời đi và mô hình mã nguồn mở Llama 4 của Meta nhận được phản hồi không mấy tích cực. Những bất lợi liên tiếp đã tạo điều kiện để các đối thủ như Google, OpenAI và DeepSeek của Trung Quốc giành thế thượng phong trong cuộc đua AI.

Cuộc săn lùng nhân tài quyết liệt

Trong tháng qua, chính Zuckerberg đã trực tiếp dẫn đầu một chiến dịch săn đầu người quyết liệt, đưa ra các lời mời chào đến các các đối thủ lẫn các nhà sáng lập startup triển vọng. Ông thậm chí còn liên hệ trực tiếp với các ứng viên tiềm năng qua WhatsApp, kèm theo các gói đãi ngộ lên tới hàng triệu USD.

Đầu tháng này, công ty mẹ của Facebook và Instagram đã đầu tư 14,3 tỉ USD vào Scale AI. Đầu tháng này, CEO của OpenAI – Sam Altman – tiết lộ rằng Meta đã đưa ra các khoản thưởng lên tới 100 triệu USD để lôi kéo nhân viên của ông.

Tổng chi tiêu của các công ty công nghệ lớn cho AI trong năm nay được dự báo lên đến 320 tỉ USD. Năm 2024, Microsoft đã chi 650 triệu USD để thâu tóm phần lớn nhân sự của Inflection AI, bao gồm cả đồng sáng lập Mustafa Suleyman. Amazon thì chiêu mộ các nhân sự chủ chốt từ Adept.

Tuy nhiên, một số nhà phân tích lo ngại rằng khoản đầu tư lớn vào AGI của Meta có thể lại trở thành một “canh bạc viễn tưởng” với ít hiệu quả trong ngắn hạn.

Một ví dụ là Reality Labs – đơn vị chịu trách nhiệm về metaverse – đã tiêu tốn hơn 60 tỉ USD kể từ năm 2020 nhưng thành quả chủ yếu chỉ là kính Ray-Ban thông minh và dòng kính VR Quest.

Giám đốc khoa học AI của Meta – Yann LeCun – cho rằng các phương pháp hiện tại sẽ không đủ để đạt đến “chén thánh” của công nghệ này, trong khi CEO của SoftBank – Masayoshi Son – thì dự đoán đột phá sẽ đến trong vòng một thập niên tới.

AGI có phải chén thánh

Sự khác biệt cơ bản giữa AGI (Artificial General Intelligence - Trí tuệ nhân tạo tổng quát) và AI (Artificial Intelligence - Trí tuệ nhân tạo) là ở phạm vi và khả năng nhận thức.

AI (Trí tuệ nhân tạo) - AI hẹp (Narrow AI)

AI là một lĩnh vực rộng lớn bao gồm các công nghệ cho phép máy móc thực hiện các tác vụ bắt chước trí thông minh của con người. Hầu hết các hệ thống AI hiện nay đều là AI hẹp (Narrow AI), nghĩa là chúng được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, trong các lĩnh vực xác định.

Chúng vượt trội trong các nhiệm vụ chuyên biệt như nhận dạng hình ảnh, dịch ngôn ngữ, chơi cờ vua, đề xuất sản phẩm, hay chatbot. Chúng hoạt động dựa trên các quy tắc được xác định trước và các mẫu dữ liệu đã học được.

Tuy nhiên, AI hẹp không thể tổng quát hóa kiến thức hoặc chuyển giao kỹ năng giữa các lĩnh vực khác nhau. Nếu bạn đào tạo một AI để chơi cờ vua, nó không thể tự động áp dụng kiến thức đó để chơi cờ vây hoặc giải một bài toán đại số mà không cần được đào tạo lại cụ thể cho nhiệm vụ đó. Chúng thiếu khả năng hiểu ngữ cảnh rộng lớn và thường cần đầu vào rõ ràng, có cấu trúc.

AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát)

AGI là một dạng AI giả thuyết (chưa đạt được trong thực tế) có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm được, với mức độ tư duy phản biện và chức năng nhận thức tương đương con người. AGI còn được gọi là AI mạnh (Strong AI).

Nó không bị giới hạn bởi một nhiệm vụ hay lĩnh vực cụ thể nào. AGI có thể học hỏi, hiểu và áp dụng kiến thức trên nhiều lĩnh vực khác nhau một cách linh hoạt. Nó có khả năng xử lý nhiều nhiệm vụ trên các lĩnh vực khác nhau mà không cần đào tạo riêng cho từng nhiệm vụ. Nó có thể chuyển đổi liền mạch giữa các nhiệm vụ đa dạng giống như con người.

AGI có thể tổng quát hóa kiến thức từ một lĩnh vực và áp dụng nó sang lĩnh vực khác, thích nghi với những thách thức mới theo cách mà AI hiện tại không thể. Ví dụ, một hệ thống AGI có thể học chơi cờ vua, sau đó áp dụng các kỹ năng giải quyết vấn đề tương tự để học một trò chơi mới như Sudoku.

AGI được kỳ vọng sẽ sở hữu một hình thức nhận thức hoặc tự nhận thức nào đó, cho phép nó suy nghĩ, suy luận logic và thích nghi với các tình huống mới, chưa từng thấy.

Đặc biệt, AGI được kỳ vọng có khả năng xử lý các khái niệm trừu tượng, tham gia vào phân tích logic phức tạp và thậm chí khám phá những cách tư duy mới mà con người chưa xem xét.