Turing Richard Sutton tại WAIC 2026: AI hiện tại vẫn còn yếu và thiếu tin cậy

Sáng ngày 17 tháng 7, tại diễn đàn chính của WAIC 2026, quan điểm của hai diễn giả đã tạo nên một sự đối lập đầy tinh tế.

Một người là Richard Sutton, chủ nhân giải thưởng Turing năm 2024 và là người đặt nền móng chính trong lĩnh vực học tăng cường (reinforcement learning). Bài phát biểu của ông không dài, nhưng mỗi câu chữ đều như đang "phá bĩnh" ngành công nghiệp AI hiện nay.

Ngay khi bắt đầu, ông đã nói: "Một số người sợ hãi AI, họ có những lý do và căn cứ để phóng đại tầm quan trọng của nó, đặc biệt là về tốc độ tiến bộ của nó nhanh đến mức nào."

Ông cho rằng ngành công nghiệp đang nhầm lẫn giữa hai khái niệm — trí tuệ và tính toán. "Phần lớn ở đây là năng lực tính toán, chúng ta phải phân biệt rõ định nghĩa của hai khái niệm này." Ông thẳng thắn nói rằng các hệ thống AI hiện nay "chủ yếu đang sử dụng sức mạnh tri thức của con người và chuyển giao lại cho chúng ta, chứ bản thân chúng không có khả năng tự khám phá tri thức." "Ở nhiều khía cạnh, chúng khá yếu, vẫn tồn tại một số vấn đề trong toàn bộ quá trình tư duy, chúng không hề mạnh mẽ như vậy."

Ông đặc biệt đính chính một khái niệm bị ngành công nghiệp sử dụng lặp đi lặp lại — Turing Test (Phép thử Turing). "Turing chưa bao giờ dùng cách gọi 'Turing Test', ông ấy nói về trò chơi bắt chước (imitation game)." Ông cho biết, mọi người thường có một hiểu lầm rằng Turing cho rằng "hành vi giống con người" không phải là bài kiểm tra cho trí tuệ nhân tạo.

Nhận định cốt lõi nhất của Sutton là: Chúng ta hiện vẫn đang ở trong "kỷ nguyên dữ liệu con người". Phần lớn học máy (machine learning) là thực hiện chuyển giao tri thức — từ con người sang máy móc. Nhưng "phương pháp này hiện đã đạt đến giới hạn, nhiều nguồn dữ liệu chất lượng cao đã bị dùng cạn, và việc tạo ra tri thức mới là điều mà mô hình này không thể làm được."

Ông chủ trương bước vào "kỷ nguyên kinh nghiệm" — AI cần các nguồn dữ liệu mới, đến từ kinh nghiệm của chính các tác nhân (agent) và sự tương tác của chúng với thế giới. "Nó là góc nhìn thứ nhất." Ông lấy ví dụ về AlphaGo và AlphaProof, đồng thời chiếu một đoạn video về em bé chơi đồ chơi để minh họa thế nào là "quyết định đầu vào thông qua hành vi" — em bé không có tập dữ liệu tĩnh, hành vi của em bé quyết định dữ liệu mà em bé thu thập được.

Kết luận của ông rất trực diện: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện nay "không có tín hiệu phần thưởng, nó không có cách nào biết được hành vi này là tốt hay xấu", "về cơ bản không có cách nào phân biệt được thật và giả". Cuối cùng ông tổng kết: "Trí tuệ AI hiện nay vẫn chưa đủ mạnh, cá nhân tôi cho rằng nó khá yếu và không đáng tin cậy, vì nó sẽ tạo ra rất nhiều ảo giác."

Nhưng sau khi nói xong những điều này, ông bổ sung thêm một câu — "Nhưng đồng thời, nó lại cực kỳ hữu ích."

Ngay sau đó là bài phát biểu của Ấn Kỳ (Yin Qi), Chủ tịch của StepFun và Chủ tịch của Megvii.

Ấn Kỳ nhìn lại 15 năm kinh nghiệm khởi nghiệp AI của mình và cho biết khởi nghiệp AI đã từ một thị trường ngách trở thành sự đồng thuận quan trọng trên toàn cầu. Ông nhận định rằng năng lực mô hình năm 2026 đang vượt qua ngưỡng quan trọng: "AI đã tiến hóa từ việc chỉ có thể thực hiện các tác vụ kéo dài vài giây sang khả năng làm việc độc lập trong hàng chục giờ, ngành công nghiệp đang đứng dưới chân đỉnh núi AGI."

Ông đề xuất "ba cuộc cách mạng cấu trúc" — hệ thống mới, vật mang mới, mạng lưới mới.

Ở cấp độ hệ thống mới, ông đưa ra khái niệm "Agentic OS", cho rằng năng lực của tác nhân được quyết định bởi năng lực mô hình và năng lực hệ điều hành tác nhân, "quyết định tác nhân có thể đi xa đến đâu". Ở cấp độ vật mang mới, tư duy thiết kế thiết bị đầu cuối sẽ từ "lấy con người làm trung tâm" tiến xa hơn tới "cộng sinh người-máy", máy tính, điện thoại, ô tô và robot sẽ trở thành những "cơ thể" khác nhau của cùng một tác nhân trong các kịch bản khác nhau. Ở cấp độ mạng lưới mới, ông đề xuất "mạng lưới A2A" sẽ kết nối con người với tác nhân, tác nhân sẽ có danh tính, năng lực và uy tín của riêng mình, "tự tìm kiếm đối tác, tổ chức hợp tác và hoàn thành giao dịch".

Ấn Kỳ cho biết, tác nhân sẽ tiến hóa từ công cụ trò chuyện thành "đơn vị nhỏ nhất của năng suất". Trong tương lai, các kỹ sư, nhà thiết kế, nhà nghiên cứu đều có thể sở hữu tác nhân độc quyền, "giúp một người có năng lực của cả một đội ngũ".

Ông cũng đề cập đến rủi ro. Ông nói rằng việc tác nhân bước vào thế giới thực mang đến "không chỉ là sự nhảy vọt về năng lực, mà còn là sự tái cấu trúc trật tự". Ngành công nghiệp cần trả lời câu hỏi tác nhân đại diện cho ai hành động, ai chịu trách nhiệm cho hậu quả của hành động, làm thế nào để đảm bảo danh tính đáng tin cậy, quyền hạn có thể kiểm soát và hành vi có thể truy xuất. Ông nói: "Tương lai không phải là thế giới máy móc thay thế con người, mà là thế giới con người và trí tuệ cùng tiến hóa. Khi tác nhân bước vào thế giới vật lý, tiềm năng của mỗi người sẽ được khuếch đại gấp mười lần."

Đặt bài phát biểu của hai người cạnh nhau, điểm thú vị nằm ở chỗ — họ thực sự đang nói về cùng một hướng đi, nhưng thái độ không hoàn toàn giống nhau.

Sutton đang phủ định hiện tại. Cái ông phủ định không phải là hướng đi "tác nhân", mà là con đường mà toàn bộ ngành công nghiệp hiện nay đang sử dụng dữ liệu tĩnh của con người để chồng chất sức mạnh tính toán. Ông nói con đường này đã đi đến hồi kết, AI cần học hỏi từ kinh nghiệm của chính mình, và các mô hình hiện nay "khá yếu và không đáng tin cậy".

Ấn Kỳ đang đặt cược vào tương lai. Cái ông đặt cược chính là hướng đi mà Sutton đã nói — tác nhân bước ra khỏi màn hình kỹ thuật số để tiến vào thế giới vật lý. Nhưng ông lạc quan hơn Sutton rất nhiều. Ông cho rằng ngưỡng tới hạn đã đến, sự thay đổi đang ở ngay trước mắt, và "tiềm năng của mỗi người sẽ được khuếch đại gấp mười lần".

Hai người không có bất đồng về đích đến, đều cho rằng tác nhân dựa trên kinh nghiệm chính là tương lai. Nhưng về nhịp độ, một người cảm thấy chưa đến lúc, một người cảm thấy chính là ngay bây giờ.

Nếu những chỉ trích của Sutton là đúng, tất cả các công ty đang dựa vào việc chồng chất tham số và nạp dữ liệu để làm mô hình lớn hiện nay đều đang đối mặt với thách thức ở cấp độ mô hình (paradigm). Nếu nhận định của Ấn Kỳ là đúng, trong 3 đến 5 năm tới, toàn bộ ngành công nghiệp phần cứng và hệ sinh thái hệ điều hành sẽ phải viết lại.

Diễn đàn chính của WAIC 2026 đã đặt hai luồng âm thanh này lên cùng một sân khấu. Một người đến từ nhà lý thuyết đặt nền móng hàng đầu trong giới học thuật, một người đến từ doanh nhân cấp tiến nhất trong ngành công nghiệp.

Ai đúng, có lẽ cần ba đến năm năm mới có thể kiểm chứng. Nhưng ít nhất là ở hiện tại, bản thân cuộc đối thoại này chính là một chú thích cho hiện trạng của ngành — AI đi đến năm 2026, sự đồng thuận ngày càng ít, sự bất đồng ngày càng nhiều.

Chuyên đề Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới 2026

Tuyên bố quảng cáo: Các liên kết chuyển hướng bên ngoài (bao gồm nhưng không giới hạn ở siêu liên kết, mã QR, mật khẩu, v.v.) có trong bài viết được sử dụng để truyền tải thêm thông tin, tiết kiệm thời gian sàng lọc, kết quả chỉ mang tính chất tham khảo, tất cả các bài viết của IT đều bao gồm tuyên bố này.