Bill Gates, người đồng sáng lập và là cựu Chủ tịch Microsoft phát biểu với nhật báo kinh doanh Đức Handelsblatt trong một cuộc phỏng vấn được công bố vào thứ Sáu ngày 10/2/2026:
"Trước giờ, trí tuệ nhân tạo mới chỉ có thể đọc và viết mà chưa thể hiểu nội dung. Thế nhưng từ nay những chương trình mới như ChatGPT sẽ giúp nhiều công việc văn phòng hiệu quả hơn bằng cách giúp viết hóa đơn hoặc thư từ. Điều này sẽ thay đổi thế giới của chúng ta."
ChatGPT đã trở thành một hiện tượng công nghệ được đón nhận với sự háo hức của công chúng trong hai tháng gần đây. Với 100 triệu người dùng đăng ký thử nghiệm và 13 triệu người dùng hàng ngày, công cụ AI (trí tuệ nhân tạo - Artificial Intelligence) dần trở thành một phần không thiếu của một bộ phận không nhỏ người lao động. ChatGPT giúp người dùng viết email trả lời thư từ quan trọng, tóm tắt nội dung bài báo, sách, nội dung các đoạn clip trên Youtube, hỗ trợ lập trình viên viết code, sáng tạo nội dung cho các nhà marketing, viết blog và nhiều thứ khác mà giới hạn của nó chỉ còn là trí tưởng tượng của người dùng.
ChatGPT dựa trên công nghệ mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model) do hãng Open AI phát triển. Công nghệ này không mới vì nền tảng là mô hình Transformer được hình thành từ bài báo nổi tiếng “Attention is all you need” vào năm 2017.
Yan Le Cun, giám đốc nghiên cứu AI (chief AI scientist) của Meta nhận định rằng: "Xét về các kỹ thuật cơ bản, ChatGPT không đặc biệt sáng tạo".
GPT-3 được Open AI phát hành vào tháng 6/2020. Những bước phát triển của mô hình chỉ được biết đến trong giới nghiên cứu và học thuật. Các nhà nghiên cứu và phát triển AI bị cái gọi là “lời nguyền tri thức” (“knowledge curse”), khi cho rằng mọi người hiểu rõ vấn đề công nghệ và tiềm năng của nó và tin rằng sẽ có người triển khai các nghiên cứu của mình. Kết quả, không ai làm.
Cho đến khi ChatGPT ra đời vào tháng 11/2022, gây nên làn sóng ứng dụng AI trong cuộc sống, công việc, nghiên cứu, kinh doanh và tác động khá lớn trên toàn cầu, Sam Altman, CEO Open AI, cũng ngạc nhiên khi không ai xây dựng sản phẩm tương tự như ChatGPT khi mà nền tảng của công cụ, là Open AI API, đã được phát hành trước đó gần 2 năm.
Ngoài Google và Meta, còn có nửa tá công ty khởi nghiệp về AI có công nghệ rất giống với Open AI. Chương trình ChatGPT không phải là một đột phá khoa học nhưng là một dự án thành công về mặt xây dựng giao diện (UI, UX), cung cấp trải nghiệm khách hàng tốt hơn những sản phẩm AI trước đó, vốn chỉ vận hành trong phòng thí nghiệm và khó sử dụng. Các ứng dụng AI kiểu Siri (Apple), Google Assistant, Alexa đều khá hạn chế về năng lực xử lý các tác vụ ngôn ngữ và đây là điểm mạnh của ChatGPT.
Với số lượng người dùng lớn trong một thời gian ngắn, ChatGPT khởi động một cuộc đua của các hãng công nghệ lớn như Google và Microsoft trong việc cung cấp các sản phẩm tìm kiếm có tích hợp AI hội thoại (conversational AI). Thế giới hậu ChatGPT cũng sẽ rất khác với thế giới trước đó. Sớm muộn ChatGPT cũng sẽ lại là một “bình thường mới” với tư cách là công cụ hữu hiệu của con người.
Theo tôi, chatGPT đã làm được một việc lớn. Đó là “dân chủ hóa” trong việc tiếp cận AI mà trước đây chỉ khu trú trong phòng thí nghiệm và trong giới học thuật. Tất nhiên, ChatGPT nói riêng và LLM nói chung vẫn có những hạn chế không thể vượt qua trong chính mô hình của mình. Sự hoang tưởng (halluciation) hay bịa đặt (confabulation) là một hạn chế lớn khi nhiệm vụ chính của LLM là việc tiên đoán (predict) những từ nào, câu nào tiếp theo với một đầu vào văn bản ngôn ngữ cho trước. Cơ chế “Học tăng cường với sự phản hồi của con người" (Reinforcement Learning from Human Feedback- RLHF) sẽ khắc phục phần nào những hạn chế này nhưng nó vẫn tồn tại ở đó chừng nào mô hình mới cho LLM chưa được xây dựng.
Tôi tán thành các nhận định của Bill Gates, Elon Musk và các nhà lãnh đạo công nghệ thế giới về việc ChatGPT sẽ thay đổi thế giới chúng ta. Vấn đề lớn là chúng ta chuẩn bị gì cho một “thế giới mới” (Brave New World) hậu ChatGPT?
Giáo dục là lĩnh vực ChatGPT tác động lớn nhất và đầu tiên. Với khả năng viết luận văn, chuẩn bị và trả lời câu hỏi, ChatGPT vượt qua kỳ thi MBA của đại học Wharton, thành công trong việc trả lời tốt nghiệp tại Đại học Minnesota. Như vậy, ChatGPT có thể giúp một sinh viên không cần học hành gì cũng có thể vượt qua kỳ thi!
ChatGPT đã bị cấm tại các trung tâm giáo dục trên toàn cầu như ở các trường công lập ở New York, các trường Đại học ở Úc. Nhưng rồi, sớm muộn cũng không thể cấm việc sử dụng công cụ AI trong việc học như việc cấm dùng máy tính cầm tay khi thi môn Toán trước đây. Tôi tán thành phát biểu của thần đồng Đào Triết Hiên (Terence Tao), nhà toán học tài năng người Mỹ gốc Trung Quốc, giành Huy chương Fields năm 2016:
"Về lâu dài, chống lại điều này dường như là vô ích; có lẽ những gì chúng ta cần làm với tư cách là giảng viên là chuyển sang chế độ kiểm tra “sách mở, AI mở” (Open book, Open AI)".
Một số tác động tiêu cực
ChatGPT và các công cụ “AI tạo sinh” (Generative AI) như DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion cũng gây ra một số tác động tiêu cực đến xã hội và đạo đức bao gồm (chưa đầy đủ):
- Xu hướng và Phân biệt đối xử: Các mô hình AI có thể phản ánh và khuếch đại những thành kiến hiện có trong xã hội, dẫn đến kết quả phân biệt đối xử trong các lĩnh vực như tuyển dụng, cho vay tài chính và tư pháp hình sự nếu công cụ này được các nhà tuyển dụng, tài chính hay công lực dùng để đánh giá đối tượng.
- Thông tin sai lệch: Generative AI có thể tạo ra nội dung thuyết phục nhưng bịa đặt hoặc gây hiểu lầm, dẫn đến việc lan truyền thông tin sai lệch và thao túng dư luận.
- Mất việc làm: Tự động hóa được hỗ trợ bởi các mô hình AI có thể dẫn đến mất việc làm, đặc biệt là trong các ngành dựa vào lao động thủ công và các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Điều này có thể dẫn đến tình trạng thất nghiệp và nghèo đói gia tăng.
- Mối quan tâm về quyền riêng tư: Việc sử dụng LLM và các mô hình Generative AI cũng có thể gây lo ngại về quyền riêng tư, vì các mô hình này thường được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu cá nhân. Điều này có thể dẫn đến vi phạm quyền riêng tư của cá nhân và lạm dụng dữ liệu cá nhân.
- Ý nghĩa đạo đức của việc ra quyết định AI: các mô hình Generative AI có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định có tác động đáng kể đến cuộc sống của mọi người, chẳng hạn như phê duyệt khoản vay hoặc các quyết định về pháp lý. Sự thiếu minh bạch trong các mô hình này và quy trình ra quyết định của AI có thể dẫn đến những lo ngại về đạo đức và trách nhiệm giải trình.
Một số biện pháp đề xuất:
- Hạn chế thiên kiến (bias): Để giải quyết vấn đề thiên kiến trong các mô hình AI, cần phát triển và triển khai các chiến lược để giảm thiểu sai lệch trong dữ liệu huấn luyện được sử dụng để xây dựng các mô hình này. Điều này có thể bao gồm việc thu thập dữ liệu huấn luyện đa dạng hơn, sử dụng các kỹ thuật thuật toán công bằng và thường xuyên kiểm tra các mô hình để phát hiện sai lệch. Open AI không công bố các tập dữ liệu (data sets) để huấn luyện ChatGPT, điều này cũng gây khó khăn trong việc đánh giá các thiên kiến AI
- Ban hành các quy định pháp luật về AI: Các nhà chính sách cần ban hành các quy định về việc sử dụng các mô hình AI và các hướng dẫn về việc sử dụng các công nghệ này một cách có đạo đức. Điều này bao gồm việc thiết lập các tiêu chuẩn về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, cũng như đảm bảo trách nhiệm giải trình và tính minh bạch trong quá trình ra quyết định của AI.
- Đầu tư vào giáo dục và đào tạo lại việc làm: Chính phủ và các tổ chức, doanh nghiệp cần đầu tư vào các chương trình giáo dục và đào tạo lại việc làm để giúp các cá nhân chuyển sang vai trò mới khi các mô hình AI tự động hóa một số công việc nhất định. Điều này có thể giúp giảm thiểu tác động tiêu cực của tự động hóa đối với việc làm và giữ mức thu nhập cho người lao động.
- Thúc đẩy tính minh bạch: Cần thúc đẩy tính minh bạch trong việc sử dụng các mô hình AI, bằng cách cung cấp thông tin về cách đưa ra quyết định và lý do tạo ra một số kết quả nhất định. Điều này có thể giúp xây dựng niềm tin vào các công nghệ này và tăng trách nhiệm giải trình.
- Xây dựng các nguyên tắc đạo đức: Các tổ chức, doanh nghiệp có thể phát triển và triển khai các nguyên tắc đạo đức cho việc sử dụng các mô hình AI, bao gồm các vấn đề như quyền riêng tư dữ liệu, sự thiên vị và trách nhiệm giải trình. Điều này có thể giúp đảm bảo rằng các mô hình AI được sử dụng một cách có trách nhiệm trong doanh nghiệp.
Tóm lại, việc giảm thiểu các tác động tiêu cực của LLM và AI tổng quát sẽ yêu cầu một cách tiếp cận nhiều mặt, liên quan đến sự hợp tác giữa chính phủ, tổ chức, doanh nghiệp và cá nhân. Bằng cách giải quyết những vấn đề này một cách chủ động, chúng ta có thể phát huy lợi ích của những công nghệ này đồng thời giảm thiểu tác động tiêu cực của công cụ AI đối với xã hội.
