Giám đốc điều hành Google DeepMind, Demis Hassabis, cho biết trí tuệ nhân tạo tổng quát có thể xuất hiện vào khoảng năm 2030. Ông cho rằng AI đã không còn là mục tiêu nghiên cứu xa vời và thời gian còn lại cho xã hội để chuẩn bị đang dần cạn kiệt.
Năm 2026 được coi là điểm chuyển mình
Hassabis gần đây đã nói tại một sự kiện của Trường Kinh doanh Stanford rằng AGI có thể xuất hiện trước cuối thế kỷ này, vào khoảng năm 2030, lệch đi một năm. Ông mô tả giai đoạn này là sự khởi đầu của một thời kỳ mới.
Anh ấy cũng nhấn mạnh rằng năm 2026 là một điểm chuyển biến rõ rệt. Khi các tác nhân và công cụ AI bắt đầu thực sự thâm nhập vào các bối cảnh làm việc, các nhà phát triển sẽ có nhận thức rõ ràng hơn về những phần còn thiếu để đạt được AGI.
Lịch trình ngành vẫn chưa được chuẩn hóa
Hiện tại, ngành AI chưa có đánh giá thống nhất về thời điểm AGI sẽ được thực hiện. Trước đó, Giám đốc điều hành OpenAI, Sam Altman, cho biết công ty đã biết cách xây dựng AGI theo nghĩa truyền thống và dự kiến các thực thể AI sẽ dần gia nhập thị trường lao động.
CEO của Anthropic, Dario Amodei, và Musk cũng đã đưa ra những lịch trình khá tham vọng. Vào tháng 12 năm ngoái, Musk cho biết AGI có thể xuất hiện vào năm 2026 và cho rằng đến năm 2030, trí thông minh tổng thể của AI có thể vượt trội hơn toàn bộ nhân loại.
Định nghĩa và kiểm tra vẫn còn khác biệt
Tuy nhiên, cũng có người cho rằng mô hình hiện tại vẫn còn khoảng cách rõ rệt so với trí tuệ tổng quát thực sự. Một phần của tranh cãi xuất phát từ chính định nghĩa: hệ thống như thế nào mới được coi là AGI, ngành công nghiệp chưa có tiêu chuẩn thống nhất.
Tháng 3 năm nay, ARC Prize Foundation đã công bố bài kiểm tra chuẩn ARC-AGI-3 nhằm đánh giá khả năng học hỏi và thích nghi của các hệ thống AI trong môi trường mới lạ. Các mô hình hàng đầu của Google, OpenAI, Anthropic và xAI đều đạt điểm dưới 1%, trong khi các thí sinh con người đạt điểm tối đa.
Điều này khiến cuộc thảo luận về AGI vẫn tập trung vào hai hướng: một mặt, các công ty hàng đầu liên tục nhấn mạnh rằng tiến bộ công nghệ đang được tăng tốc; mặt khác, các kết quả kiểm tra hiện tại cho thấy các hệ thống hiện tại vẫn còn khoảng cách đáng kể so với khả năng suy luận phổ quát ở mức con người.