Tác giả: Jules Winnfield, CoinTelegraph; Người dịch: Wuzhu, Golden Finance
1. AGI là gì?
Khi ranh giới giữa con người và máy móc mờ đi, chúng ta sẽ thấy trí thông minh nhân tạo tổng quát (AGI). Không giống như trí tuệ nhân tạo (ANI) hẹp, sử dụng AI để giải quyết một vấn đề duy nhất, AGI là AI có khả năng hiểu, học và áp dụng kiến thức theo cách không thể phân biệt được với nhận thức của con người.
AGI vẫn còn là lý thuyết, nhưng triển vọng về khả năng AI có thể thay thế hoàn toàn khả năng phán đoán và đầu vào của con người đã thu hút sự chú ý rộng rãi, với các nhà nghiên cứu, chuyên gia công nghệ và học giả đang nỗ lực biến khái niệm AGI thành hiện thực.
Hiện nay, một nghiên cứu chính thống khác đang cố gắng khám phá tính khả thi và tác động của AGI và ANI trong một thế giới ngày càng chịu ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo.

Trên thực tế, mặc dù ANI đã thay đổi mọi mặt của cuộc sống, nhưng tiềm năng của AGI còn vượt xa hơn thế nữa. Hãy tưởng tượng một thế giới mà máy móc không chỉ hỗ trợ con người hoàn thành nhiệm vụ mà còn chủ động hiểu được động lực đằng sau các nhiệm vụ cụ thể, dự đoán kết quả và tự động tạo ra các giải pháp sáng tạo để đạt được kết quả tốt nhất. Sự thay đổi mô hình này có thể làm cách mạng hóa lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, giáo dục, giao thông vận tải và vô số lĩnh vực khác.
2. Tại sao AGI lại mạnh mẽ đến vậy?
Không giống như ANI, AGI không giới hạn trong việc thực hiện các tác vụ được lập trình sẵn hoặc các phản hồi được xác định trước trong một phạm vi hạn chế. Thay vào đó, nó có tiềm năng tạo ra và áp dụng kiến thức trong nhiều bối cảnh khác nhau.
Hãy tưởng tượng một chiếc xe tự lái được cung cấp năng lượng bởi AGI. Không chỉ có thể đón khách từ các ga tàu, ứng dụng này còn có thể cá nhân hóa hành trình của bạn đến đích thông qua các gợi ý tùy chỉnh, chẳng hạn như dừng lại ở các ga tàu, chọn tuyến tham quan hoặc đi trên những con đường xa lạ. Và vì AGI là một cỗ máy nên nó không biết mệt mỏi và có thể tiếp tục học hỏi và cải thiện với tốc độ cấp số nhân.
Vitalik Buterin đã đưa ra định nghĩa sau về AGI, nhấn mạnh tiềm năng to lớn của nó:

Ví dụ này nêu bật một số đặc tính thú vị của AGI, bao gồm:
Khả năng học hỏi:AGI có thể học hỏi từ kinh nghiệm và liên tục cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần thêm bộ dữ liệu đào tạo của lập trình viên con người. Loại hình học tập này không giới hạn ở những nhiệm vụ cụ thể mà bao gồm nhiều hoạt động khác nhau.
Kỹ năng giải quyết vấn đề: AGI có thể sử dụng tư duy logic giống như con người để giải quyết các vấn đề phức tạp. Điều này bao gồm việc xem xét các biến số phi truyền thống, chẳng hạn như tác động về mặt cảm xúc, có thể tiết lộ nhiều kết quả tiềm năng hơn.
Khả năng thích ứng: AGI có thể thích ứng với các tình huống và môi trường mới mà không cần được lập trình rõ ràng, điều này có nghĩa là nó có thể phát triển mạnh trong các môi trường năng động và khó lường.
Hiểu biết và Diễn giải: AGI có khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, các khái niệm trừu tượng và sắc thái cảm xúc, cho phép tương tác phức tạp giữa con người và máy tính.
III. Cuộc tìm kiếm AGI: AGI sẽ ở đâu vào tháng 4 năm 2025?
AGI hiện là phiên bản khoa học viễn tưởng của AI. Tuy nhiên, mặc dù AGI vẫn còn là lý thuyết, tiềm năng to lớn của nó khiến nó trở thành phiên bản khoa học viễn tưởng của trí tuệ nhân tạo.
Mặc dù các mô hình hiện có (như ChatGPT) liên tục phát triển và cải tiến, hành trình biến AGI thành hiện thực vẫn đòi hỏi phải vượt qua những thách thức kỹ thuật đáng kể, chẳng hạn như:
Định nghĩa về công nghệ: Bản chất hoàn toàn mang tính giả thuyết của trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) khiến việc xác định bản chất chính xác của công nghệ cần thiết cho việc triển khai thực tế trở nên khó khăn, nếu không muốn nói là không thể.
Mạng nơ-ron: Những tiến bộ trong học sâu đã thúc đẩy lĩnh vực này phát triển, nhưng AGI cũng sẽ yêu cầu các mạng nơ-ron chuyên biệt mô phỏng cấu trúc não người để xử lý thông tin và đưa vào cảm xúc và sắc thái.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Cần có những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực NLP để giúp máy móc hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người tốt hơn, kết hợp sắc thái, cảm xúc và sự phức tạp. Điều này bao gồm phân tích phức tạp hơn về cú pháp ngôn ngữ, ngữ nghĩa và ngữ cảnh, vẫn đang phát triển trong các mô hình học máy truyền thống tận dụng NLP.
Học tăng cường: Sử dụng cơ chế dựa trên phần thưởng để huấn luyện máy móc đưa ra quyết định sẽ cho phép AGI học được các hành vi tối ưu thông qua thử nghiệm và sai sót.
Mặc dù đã có nhiều tiến bộ, việc tạo ra một AGI có thể thực sự suy nghĩ như con người vẫn là một mục tiêu khó nắm bắt.
4. Liệu AGI có thể suy nghĩ như con người không?
Câu hỏi liệu trí tuệ nhân tạo nói chung có thể suy nghĩ như con người hay không nằm sâu trong cốt lõi nhận thức của con người. Trí óc con người được đặc trưng bởi nhận thức, chiều sâu cảm xúc, sự sáng tạo và tính chủ quan. Trong khi AI nói chung có thể mô phỏng một số khía cạnh của tâm trí con người thì việc sao chép toàn bộ phạm vi nhận thức của con người lại là một thách thức khó khăn.
Một số chiều hướng nhận thức của con người đặc biệt khó bắt chước:
Ý thức và Tự nhận thức:Một trong những đặc điểm nổi bật của tâm trí con người là ý thức, hay nhận thức về bản thân và môi trường xung quanh. Cho dù trí thông minh nhân tạo tổng quát (AGI) có tinh vi đến đâu, nó vẫn thiếu khả năng tự vấn vốn có của con người. AGI hoạt động dựa trên một tập hợp các thuật toán cơ bản và mô hình học tập phức tạp, thiếu tính chủ quan hoặc cảm xúc thực sự.
Trí tuệ cảm xúc:Con người trải qua nhiều cung bậc cảm xúc khác nhau ảnh hưởng đến quyết định, hành vi và tương tác của họ. Mặc dù AGI có thể được đào tạo để nhận biết và phản ứng với những cảm xúc này, nhưng việc thiếu trải nghiệm cảm xúc thực tế có nghĩa là nó không thể sao chép chúng hoàn toàn. Trí tuệ cảm xúc của con người bao gồm sự đồng cảm, lòng trắc ẩn và những cân nhắc về đạo đức, những yếu tố khó có thể mã hóa trong máy móc.
Sáng tạo và Đổi mới: Sáng tạo bao gồm việc tạo ra những ý tưởng và giải pháp mới lạ, thường thông qua trực giác nhạy bén và tư duy giàu trí tưởng tượng. AGI có thể mô phỏng sự sáng tạo bằng cách kết hợp kiến thức hiện có theo những cách mới, nhưng nó thiếu động lực nội tại và hiểu biết chủ quan thúc đẩy sự đổi mới của con người. Sự sáng tạo thực sự bắt nguồn từ trải nghiệm cảm xúc, sự phản ánh cá nhân và bối cảnh văn hóa, những thứ mà AGI không thể sao chép một cách chân thực.
V. Ưu điểm chính của AGI
Bài kiểm tra quan trọng nhất của trí tuệ nhân tạo nói chung là liệu nó có thể sao chép hoàn toàn trải nghiệm của con người hay không. Một khi hiện thực hóa được, những lợi ích tiềm tàng sẽ rất lớn và mang lại lợi ích cho mọi tầng lớp xã hội cũng như ảnh hưởng đến mọi khía cạnh của cuộc sống hàng ngày.
Bất chấp những hạn chế của nó, trí tuệ nhân tạo nói chung ngày càng được coi là một động lực tích cực trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm:
Chăm sóc sức khỏe: AGI có thể giúp chẩn đoán bệnh, phát triển các kế hoạch điều trị cá nhân hóa và dự đoán kết quả sức khỏe cá nhân hóa bằng cách sử dụng một lượng lớn dữ liệu đào tạo cơ bản.
Giáo dục: AGI có thể cung cấp các trải nghiệm học tập tùy chỉnh, cố vấn và hỗ trợ nghiên cứu học thuật. AGI có thể cải thiện kết quả giáo dục bằng cách thích ứng với phong cách và tốc độ học tập của từng cá nhân.
Kinh tế: AGI có thể tối ưu hóa các mô hình tài chính, dự đoán xu hướng thị trường và cải thiện năng suất. Nó có thể phân tích dữ liệu kinh tế, dự đoán xu hướng thị trường và hướng dẫn các quyết định đầu tư.
Khoa học môi trường: AGI có thể phân tích dữ liệu khí hậu, mô hình hóa tác động sinh thái và đề xuất các giải pháp bền vững.

Ngoài ra, tiềm năng của AGI còn mở rộng sang các lĩnh vực như giao thông vận tải, truyền thông và giải trí, mở ra những ranh giới mới cho sự đổi mới.
VI. NHỮNG CÂN NHẮC VỀ ĐẠO ĐỨC VÀ XÃ HỘI
Mặc dù AGI rất mạnh mẽ, nhưng việc sử dụng nó một cách an toàn vẫn cần phải được cân nhắc cẩn thận, điều này đã dẫn đến việc thành lập một số hiệp hội phi lợi nhuận, chẳng hạn như Hiệp hội AGI được hiển thị bên dưới.

Về cơ bản, điều quan trọng là phải giải quyết các vấn đề sau:
An toàn: Đảm bảo rằng trí tuệ nhân tạo nói chung (AGI) hoạt động trong các thông số an toàn và có thể kiểm soát được để ngăn ngừa những hậu quả không mong muốn. Điều này bao gồm việc tiến hành thử nghiệm nghiêm ngặt và đưa ra khuôn khổ pháp lý để giám sát việc triển khai AGI.
Quyền riêng tư: Bảo vệ dữ liệu cá nhân khỏi việc sử dụng sai mục đích bởi các hệ thống AGI. Vì AGI có thể xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ nên việc bảo vệ quyền riêng tư là rất quan trọng.
Thành kiến và Công bằng: Ngăn chặn các hành vi phân biệt đối xử và đảm bảo tiếp cận công bằng với các lợi ích AGI. Các nhà phát triển phải đảm bảo rằng các hệ thống AGI không có sự thiên vị có thể dẫn đến sự đối xử không công bằng.
Việc làm: Giải quyết tác động của AGI đối với tình trạng mất việc làm và động lực của lực lượng lao động. Khi AGI tự động hóa các nhiệm vụ, cần phải cân nhắc tác động đến việc làm và hỗ trợ những người lao động bị ảnh hưởng.
Việc tích hợp AGI vào xã hội đòi hỏi sự quản lý chu đáo để đảm bảo rằng nó phục vụ lợi ích công cộng và tôn trọng các giá trị xã hội.
7. Liệu blockchain có thể cung cấp năng lượng cho AGI không?
Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) có thể tạo ra những chiếc máy tính thông minh như con người, làm thay đổi hoàn toàn các lĩnh vực như giao dịch tiền điện tử hoặc phân tích thị trường. Nhưng AGI đòi hỏi sự tin tưởng và công bằng để mang lại lợi ích cho tất cả mọi người. Blockchain, công nghệ đằng sau Bitcoin và Ethereum, cung cấp một cách an toàn và minh bạch để thực hiện điều này.
Dưới đây là cách blockchain có thể nâng cao hiệu suất AGI với các giải pháp lấy cảm hứng từ tiền điện tử:
Bản ghi đào tạo rõ ràng: Blockchain hoạt động tương tự như nhật ký giao dịch mở của Bitcoin, ghi lại mọi dữ liệu (ví dụ: mô hình giao dịch tiền điện tử) được sử dụng để đào tạo trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Điều này giúp đảm bảo hệ thống công bằng và bình đẳng, không có bất kỳ sự thiên vị tiềm ẩn nào.
Quyết định chung:Tương tự như các hợp đồng thông minh của Ethereum, blockchain sẽ cho phép các nhà phát triển, nhà giao dịch và người dùng bỏ phiếu cho các quy tắc của AGI, đảm bảo rằng không có công ty nào có thể kiểm soát nó.
Chia sẻ dữ liệu an toàn:Giống như ví tiền điện tử bảo vệ tiền, blockchain có thể bảo vệ dữ liệu nhạy cảm khỏi các sàn giao dịch tiền điện tử, cho phép chia sẻ an toàn quá trình đào tạo AGI và tránh rò rỉ dữ liệu.
Phần thưởng công bằng: Các nhà phát triển xây dựng AGI khách quan (ví dụ: công cụ dự đoán giao dịch chính xác) có thể nhận được mã thông báo kỹ thuật số, tương tự như phần thưởng khai thác tiền điện tử, do đó khuyến khích công việc có đạo đức.
Tuy nhiên, những thách thức đang diễn ra như tốc độ blockchain chậm, độ trễ giao dịch tiền điện tử và dung lượng lưu trữ hạn chế có thể khiến trí tuệ nhân tạo nói chung (AGI) khó xử lý dữ liệu nhanh chóng hoặc xử lý các tập dữ liệu lớn.
Để chuẩn bị blockchain cho trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), các nhà nghiên cứu hiện đang khám phá:
Lưu trữ ngoài chuỗi: Các hệ thống phi tập trung như Hệ thống tệp liên hành tinh (IPFS) được sử dụng để lưu trữ các tệp lớn ngoài chuỗi, trong khi blockchain chỉ lưu các hàm băm có thể xác minh, giúp giảm tắc nghẽn.
Phân mảnh và danksharding:Tương tự như bản nâng cấp khả năng mở rộng của Ethereum, phân mảnh chia dữ liệu thành nhiều nút, cho phép trí tuệ nhân tạo chung (AGI) xử lý nhiều thông tin hơn mà không làm chậm mạng. Ngoài ra, danksharding, một hình thức phân mảnh tiên tiến đang được phát triển cho Ethereum, kết hợp tính năng cuộn dữ liệu và lấy mẫu dữ liệu khả dụng để mở rộng quy mô truy cập dữ liệu một cách hiệu quả, khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo chung (AGI) theo thời gian thực.
Cắt tỉa dữ liệu:Các mô hình blockchain tiên tiến như Mạng điện toán AI phi tập trung (DAIBCN) dựa trên blockchain sẽ cắt tỉa dữ liệu cũ hoặc không liên quan, giúp hệ thống tinh gọn và được tối ưu hóa cho các tác vụ có nhu cầu cao như trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). DAIBCN cũng hỗ trợ tính toán trí tuệ nhân tạo (AI) phân tán an toàn, tích hợp hoàn hảo độ tin cậy của blockchain và hiệu suất trí tuệ nhân tạo (AI).
8. Tương lai của AGI
Mặc dù trí thông minh nhân tạo tổng quát (AGI) có thể mô phỏng một số khía cạnh trong suy nghĩ của con người, nhưng việc đạt được nhận thức thực sự giống con người vẫn là một mục tiêu xa vời. Ý thức, chiều sâu cảm xúc và khả năng sáng tạo là những thuộc tính vốn có của trải nghiệm con người và đặt ra những thách thức đáng kể đối với trí tuệ nhân tạo nói chung.
Tuy nhiên, việc theo đuổi trí tuệ nhân tạo nói chung vẫn tiếp tục thúc đẩy sự đổi mới và định hình lại sự hiểu biết của chúng ta về trí thông minh. Khi chúng ta tiến tới ranh giới này, những cân nhắc về đạo đức và tác động xã hội phải được cân bằng để khai thác có trách nhiệm tiềm năng của trí tuệ nhân tạo nói chung.
Tiếp tục nghiên cứu, xác định các cơ hội thực tế và yêu cầu kỹ thuật, cũng như đối thoại trong toàn xã hội là những bước quan trọng để giải quyết những thách thức và cơ hội do trí tuệ nhân tạo nói chung mang lại.
Tương lai của trí tuệ nhân tạo nói chung rất hứa hẹn, nhưng cần có cách tiếp cận cân bằng để đảm bảo rằng việc tích hợp cuối cùng vào xã hội sẽ nâng cao phúc lợi của con người và tôn trọng các tiêu chuẩn đạo đức.