Lilian Weng tái gia nhập OpenAI, dẫn dắt đội ngũ phát triển AI tự cải tiến

Cảm ơn bạn đọc của IT đã gửi tin!

Thật sự quá kịch tính! Chỉ hai ngày trước, đồng sáng lập Thinking Machines đã từ chức vì lý do sức khỏe, vậy mà quay đầu lại gia nhập OpenAI với tốc độ ánh sáng. Theo Information, cựu sinh viên Đại học Bắc Kinh Lilian Weng sẽ trở lại mái nhà xưa, dẫn dắt đội ngũ phát triển mô hình mới mang tên "Tự cải thiện đệ quy" (RSI).

Nước đi "cực hạn" này khiến cộng đồng mạng không khỏi cảm thán: "Đúng là kịch bản phim cũng không dám viết như vậy..."

Từ chức chỉ 48 giờ, gia nhập OpenAI với tốc độ ánh sáng

Mọi chuyện phải bắt đầu từ hai ngày trước. Vào ngày 28, Lilian Weng đã đăng một thông báo từ chức vô cùng thẳng thắn — trong 7 tháng qua, cô đã phải chịu đựng quãng thời gian đau đớn nhất trong cuộc đời vì bệnh tật.

"Khi cả công ty đang chạy nước rút cho đợt ra mắt Inkling, tôi đã cố gắng nghỉ phép để chữa bệnh, nhưng vừa nghỉ ngơi vừa đấu tranh với cảm giác tội lỗi, cảm giác đó thực sự không dễ chịu chút nào".

Lilian Weng khi đó cho biết, trạm dừng chân tiếp theo sẽ là một vị trí "có trách nhiệm rõ ràng" và không làm đồng sáng lập nữa. Điều bất ngờ là chỉ hai ngày sau, "bến đỗ mới" này đã chính thức lộ diện.

Lilian Weng trực tiếp cầm trịch, đặt cược vào "Tự cải thiện đệ quy"

Tuy nhiên, điều thực sự thu hút sự chú ý của giới công nghệ chính là trọng trách mà Lilian Weng gánh vác khi trở lại OpenAI lần này.

Người phát ngôn của OpenAI đã xác nhận với BI rằng, Lilian Weng sẽ trực tiếp cầm trịch, lãnh đạo một nhóm tập trung vào "Tự cải thiện đệ quy" (RSI).

Nói một cách dễ hiểu, đó là dùng AI để nghiên cứu AI, tức là để AI tăng tốc toàn bộ quy trình thiết kế, huấn luyện và đánh giá các thế hệ mô hình tiếp theo của OpenAI.

Nhìn từ chiến lược của OpenAI, ván cờ lớn này đã được sắp đặt từ lâu.

Tháng 3, nhà khoa học trưởng của OpenAI, Jakub Pachocki, từng xác định rõ ràng rằng việc tạo ra một "nhà nghiên cứu AI" hoàn toàn tự động chính là "sao Bắc Đẩu" của OpenAI trong vài năm tới.

Dù là mô hình suy luận, Agent hay khả năng giải thích, tất cả các hướng nghiên cứu chính đều đang hội tụ về cùng một mục tiêu.

Phối hợp với chiến lược cuối cùng này, lộ trình nội bộ cũng đã được công khai, chia làm hai giai đoạn:

Giai đoạn 1 (tháng 9 năm 2026): Một "thực tập sinh nghiên cứu AI tự chủ", có thể độc lập giải quyết một số lượng nhỏ các vấn đề nghiên cứu cụ thể;

Giai đoạn 2 (tháng 3 năm 2028): Hệ thống nghiên cứu đa Agent hoàn toàn tự động, có thể tự đưa ra giả thuyết, thiết kế thí nghiệm và rút ra kết luận.

Về lộ trình kỹ thuật, OpenAI tập trung đặt cược vào hai đầu: một là sự lặp lại liên tục của các thuật toán nền tảng; hai là tăng cường mạnh mẽ "tính toán trong thời gian thử nghiệm" (test-time compute).

Nhìn vào đây, vị trí của Lilian Weng đã trở nên rõ ràng.

Thứ cô ấy cần làm không phải là một GPT tiếp theo, mà là tự tay xây dựng dây chuyền siêu cấp có khả năng "tự tiến hóa và sản xuất hàng loạt GPT".

Một bài blog, chủ đề chính là RSI

Tại sao OpenAI lại trao quyền chỉ huy cho Lilian Weng? Câu trả lời thực ra đã được hé lộ từ ba tuần trước.

Đầu tháng, Lilian Weng đã đăng một bài viết dài trên blog cá nhân với tiêu đề "Harness Engineering for Self-Improvement".

Bài viết cô đọng tinh hoa của hàng chục bài báo khoa học, và chủ đề chính xác là RSI.

Trong bài viết, Lilian Weng đã giải thích rất rõ nguồn gốc của khái niệm này:

Năm 1965, I. J. Good đề xuất "máy siêu thông minh", chỉ một hệ thống có thể vượt qua con người trong mọi hoạt động trí tuệ và có khả năng thiết kế những cỗ máy tốt hơn để tự cải thiện chính mình;

Năm 2008, Yudkowsky đã đặt tên cho vòng lặp phản hồi này, nơi AI sử dụng trí thông minh hiện tại để cải thiện cơ chế tạo ra chính trí thông minh đó.

Nhưng nhận định của cô không nằm ở khái niệm, mà nằm ở kỹ thuật — việc AI tự cải thiện hiện nay không nhất thiết phải bắt đầu từ việc mô hình tự viết lại trọng số của chính nó.

Lối vào thực tế hơn chính là Harness (giàn giáo), lớp khung bên ngoài mô hình, bao gồm lập kế hoạch, quy trình làm việc, quản lý ngữ cảnh và lưu trữ bền vững.

Cô lấy hệ điều hành làm ví dụ: "Các ứng dụng Agent ngày nay đáng tin cậy là nhờ vào Harness được kỹ thuật hóa một cách tinh vi, chứ không chỉ dựa vào việc bản thân mô hình mạnh đến mức nào".

Ba tuần sau, hướng đi này đã trở thành công việc của cô.

Tốt nghiệp Đại học Bắc Kinh, từ "chơi Rubik" đến Phó Tổng giám đốc OpenAI

Điểm khởi đầu của Lilian Weng không phải là mô hình lớn.

Năm 2004, cô giành giải nhất cuộc thi Toán học trung học phổ thông toàn quốc tại tỉnh Thiểm Tây, năm sau đó thi đỗ vào chuyên ngành Quản lý thông tin tại Đại học Bắc Kinh.