Đồng sáng lập Google, Sergey Brin, cho biết quá trình phát triển AI của công ty đã đạt đến điểm mà các mô hình của họ đang tích cực giúp xây dựng những người kế nhiệm của riêng họ - một động lực được gọi là tự cải thiện đệ quy, hay RSI. Phát biểu trong một cuộc thảo luận bàn tròn về việc tạo ra mô hình Gemini 4 mới của Google, Argon, Brin cho biết quá trình phát triển AI đang tăng tốc trong nội bộ và công ty đang "bắt đầu bước vào guồng quay RSI đó".
Brin cho biết trong hội nghị bàn tròn mà Google đã chia sẻ hôm thứ Tư: “Và bây giờ các nhà nghiên cứu của chúng tôi và mô hình đang hợp tác chặt chẽ để tạo ra phiên bản tiếp theo của mô hình”. Bình luận của ông lần đầu tiên được báo cáo bởi Business Insider. Nhận xét này đã đặt người đồng sáng lập Google - người ngày càng đảm nhận vai trò thực tế trong chương trình Gemini - vào cuộc tranh luận có hậu quả lớn nhất trong ngành: liệu các hệ thống AI có sớm cải thiện bản thân nhanh hơn các kỹ sư con người có thể làm hay không. Để tiếp tục đưa tin về cuộc tranh luận đó, hãy theo dõi tin tức nghiên cứu AI của chúng tôi.
Điều Brin chỉ ra làm bằng chứng
Brin chỉ ra nhịp độ phát hành mô hình Flash của Google dẫn đến Gemini 4 là bằng chứng cho thấy vòng phản hồi đã thay đổi. Ý nghĩa là mỗi thế hệ mô hình đang rút ngắn thời gian cần thiết để tạo ra mô hình tiếp theo, dưới dạng tổ hợp công cụ nghiên cứu, đánh giá và mã hóa tự động.
Tài liệu an toàn riêng của Google dành cho Argon dường như hỗ trợ các phần của bức tranh đó. Theo báo cáo an toàn của mô hình, "Các tác nhân AI hiện hoạt động như những trợ lý có đòn bẩy cao, là tác giả của phần lớn mã sản xuất và sửa lỗi, mặc dù các thay đổi về mã vẫn phải được con người xem xét trước khi gửi." Nói cách khác, công ty đang mô tả một quy trình làm việc trong đó các mô hình tạo ra phần lớn mã - trong khi con người giữ quyền quyết định cuối cùng về những gì sẽ được vận chuyển.
Cuộc tranh luận về RSI rộng hơn
Anthropic và OpenAI cũng đã nói rằng AI có thể sắp đạt đến chỉ số RSI, và một báo cáo từ công ty Gladstone AI được công bố trong tuần này đã đưa ra những cách mà các công ty AI đang hướng tới nó. Theo báo cáo của Business Insider, hầu hết các nhà nghiên cứu được phỏng vấn – làm việc tại các công ty bao gồm Anthropic, OpenAI và Google DeepMind – tin rằng RSI sẽ bắt đầu trong vòng 3 đến 12 tháng tới và có thể đến sớm hơn nếu không có sự can thiệp của chính phủ.
Tại sao Dòng thời gian lại quan trọng
Tự cải thiện đệ quy không chỉ là một cột mốc năng lực khác. Nếu các mô hình trở thành lực lượng lao động chính cho nghiên cứu AI thì tốc độ tiến bộ sẽ trở nên khó dự đoán và khó quản lý hơn. Đó là lý do tại sao RSI nằm trong tâm điểm cảnh báo của các nhà nghiên cứu AI nổi tiếng vào tháng trước rằng con người có thể mất quyền kiểm soát công nghệ nếu không có đủ rào chắn bảo vệ.
Việc đóng khung của Brin đặc biệt là thực tế. Thay vì coi máy chạy bộ RSI như một giả thuyết xa vời, ông mô tả nó như một điều kiện vận hành của chương trình phát triển mô hình của Google - các nhà nghiên cứu và mô hình làm việc “tay trong tay” trên mỗi phiên bản kế tiếp.
Những điểm đối lập
Không phải tất cả mọi người trong Google đều đồng ý về tốc độ quay của bánh đà. Báo cáo trong cùng một chu kỳ tin tức lưu ý rằng Google DeepMind không nhận thấy sự tăng tốc đáng kể nào trong nghiên cứu và phát triển máy học trong các đánh giá của riêng mình, một kết luận khác với những lời hoa mỹ đáng báo động hơn đến từ một số đối thủ. Khoảng cách giữa hai bài đọc đó - người đồng sáng lập Google mô tả một máy chạy bộ đã bắt đầu di chuyển và các nhà nghiên cứu an toàn của Google đo lường không có sự tăng tốc đáng kể - bản thân nó là một bức ảnh chụp nhanh về mức độ không chắc chắn của trường về quỹ đạo của chính nó.
Ngoài ra còn có những cảnh báo về cấu trúc. Các tác nhân tạo ra phần lớn mã sản xuất vẫn hoạt động dưới sự xem xét của con người và phần lớn những gì được coi là "nghiên cứu AI tự động hóa AI" ngày nay liên quan đến việc thu hẹp không gian tìm kiếm, tạo ra giải pháp ứng viên và thực hiện đánh giá - hỗ trợ đòn bẩy cao thay vì khám phá tự động.
Xem gì
Ba điều sẽ cho người quan sát biết liệu ẩn dụ về chiếc máy chạy bộ của Brin có hiệu quả hay không. Đầu tiên, nhịp độ phát hành các mô hình của chính Google, trong đó khoảng thời gian ngắn hơn giữa các thế hệ sẽ là tín hiệu rõ ràng nhất. Thứ hai, liệu các phòng thí nghiệm biên giới khác có bắt đầu định lượng bao nhiêu quy trình nghiên cứu và kỹ thuật của họ được thực hiện theo mô hình hay không, như báo cáo an toàn Argon của Google đã thực hiện. Thứ ba, liệu các chính phủ có hành động dựa trên các báo cáo như của Gladstone AI hay không, nơi các nhà nghiên cứu được phỏng vấn đã đưa ra điều kiện rõ ràng về mốc thời gian của họ về việc không có sự can thiệp.
Tính kinh tế đằng sau máy chạy bộ
Nhận xét của Brin cũng có logic thương mại rõ ràng. Nếu các mô hình rút ngắn chu kỳ nghiên cứu một cách có ý nghĩa, thì chi phí cận biên của mỗi thế hệ mô hình mới sẽ giảm và công ty nào kết thúc vòng lặp trước tiên sẽ giành được lợi thế gộp cả về năng lực và giá cả. Google đã báo hiệu sự sẵn sàng cạnh tranh mạnh mẽ trên trục thứ hai, giảm giá API của đối thủ với Argon trong khi phát hành các mô hình cấp Flash cho khối lượng công việc lớn. Một bánh đà RSI chính hãng sẽ thúc đẩy chiến lược đó - điều này giúp giải thích lý do tại sao Google có mọi động lực để mô tả nó như đã được tiến hành.
Hiện tại, tầm quan trọng của hội nghị bàn tròn là định vị: một trong những người sáng lập Google đang công khai mô tả quá trình tự cải thiện đệ quy không phải là một kịch bản rủi ro mà là thực tế hoạt động của công ty. Sự điều chỉnh lại đó - từ thử nghiệm suy nghĩ đến lộ trình - có thể được chứng minh là điều đáng tin cậy nhất về chu kỳ ra mắt Gemini 4, bất kể điểm chuẩn đạt đến đâu.
---
Đi trước AINhận tin tức, phân tích và đột phá mới nhất về AI — tất cả ở cùng một nơi.
Đọc thêm tin tức về AI →
