Một nhà khoa học cấp cao tại DeepMind, phòng thí nghiệm AI thuộc Google (GOOGL), Alexander Lerchner, vừa công bố nghiên cứu cho rằng các hệ thống AI như LLM sẽ không bao giờ đạt được ý thức thực sự. Bài báo có tiêu đề "The Abstraction Fallacy: Why AI Can Simulate But Not Instantiate Consciousness" chỉ ra một điểm then chốt: mọi mô hình AI đều phụ thuộc vào con người để "mã hóa" thế giới vật lý thành dữ liệu có ý nghĩa. Giống như việc hàng nghìn nhân công ở châu Phi phải gắn nhãn ảnh thủ công để huấn luyện AI, chính con người mới là người tạo ra "bản đồ" cho máy móc.

Lập luận then chốt: AI chỉ mô phỏng, không thể sống

Theo Lerchner, sai lầm "abstraction fallacy" nằm ở niềm tin rằng vì AI có thể thao tác ngôn ngữ và hình ảnh giống người, thì nó có thể có ý thức. Nhưng không có cơ thể vật lý, AI không có động lực sinh tồn như ăn uống, hít thở. "Một LLM chỉ là tập hợp các khuôn mẫu trên ổ cứng, chạy xong nhiệm vụ là kết thúc, không có ý nghĩa nội tại nào," Johannes Jäger, nhà sinh học hệ thống tiến hóa và triết gia, nhận xét. Nhà khoa học này cho rằng Lerchner "đã phát minh lại bánh xe" vì các lập luận tương tự đã tồn tại từ nhiều thập kỷ, nhưng điểm đáng chú ý là nó đến từ một trong những công ty AI lớn nhất, cho thấy sự mâu thuẫn giữa tuyên bố của các CEO (như Demis Hassabis của DeepMind nói về AGI) và thực tế chuyên môn.

Điều này có ý nghĩa gì với người dùng thông thường? Nếu bạn từng lo lắng chatbot như ChatGPT có thể "thức tỉnh" hay trở nên nguy hiểm, nghiên cứu này trấn an rằng các hệ thống AI hiện tại chỉ là công cụ mạnh mẽ, không có khả năng ý thức hay chủ ý. Nhưng nó cũng cảnh báo các AI đang được thổi phồng quá mức, đặc biệt khi các startup huy động vốn dựa trên lời hứa về "siêu trí tuệ nhân tạo". Các chuyên gia khuyên cần tỉnh táo trước các tuyên bố quảng bá, vì công nghệ dù tiến bộ vẫn xoay quanh công nghệ mô phỏng, không phải ý thức thực sự.