Nhà tiên phong AI cảnh báo: “Hiệu ứng bầy đàn công nghệ” đang tiến vào ngõ cụt
28/01/26
 |
| Kể từ khi rời Meta tháng 11/2025, Tiến sĩ LeCun ngày càng lên tiếng chỉ trích mạnh mẽ cách tiếp cận phiến diện của Thung lũng Silicon trong việc chế tạo máy móc thông minh. Ảnh: Jason Henry. |
Yann LeCun là một trong những kiến trúc sư đặt nền móng cho công nghệ đứng sau các chatbot hiện đại. Nhưng chính ông lại cho rằng phần lớn ngành công nghệ đang đi sai đường trong nỗ lực tạo ra trí tuệ máy thực sự.
Từ người mở đường đến kẻ phá bĩnh hệ thống
Trong hơn 40 năm làm khoa học máy tính, Yann LeCun đã xây dựng danh tiếng như một trong những chuyên gia hàng đầu thế giới về trí tuệ nhân tạo, đồng thời nổi tiếng vì sẵn sàng thách thức những niềm tin đang thống trị ngành.
Ông là một trong ba nhà nghiên cứu tiên phong nhận Giải thưởng Turing, thường được gọi là “Nobel của ngành tin học”, nhờ công trình tạo nền tảng cho AI hiện đại. Trong hơn một thập kỷ, ông giữ vị trí Giám đốc khoa học AI tại Meta, công ty mẹ của Facebook và Instagram.
Tuy nhiên, kể từ khi rời Meta tháng 11/2025, LeCun ngày càng công khai chỉ trích chiến lược AI của Thung lũng Silicon. Theo ông, sau nhiều năm nghiên cứu và tiêu tốn hàng trăm tỷ USD, ngành công nghệ có nguy cơ đi tới điểm bế tắc.
Ông nói, lý do không mới. Ông đã lặp lại nó suốt nhiều năm. Mô hình ngôn ngữ lớn, hay LLM, công nghệ cốt lõi của các sản phẩm như ChatGPT, chỉ có thể phát triển tới giới hạn nhất định. Thế nhưng các công ty lại dồn toàn bộ tài nguyên vào chính hướng đi này, dù nó không thể đưa họ tới mục tiêu tạo ra máy móc thông minh ngang hoặc vượt con người. LeCun cảnh báo rằng các công ty Trung Quốc sáng tạo hơn có thể sẽ về đích trước.
Hiệu ứng bầy đàn trong công nghệ AI
LeCun miêu tả hiện tượng ông gọi là “hiệu ứng bầy đàn” tại Thung lũng Silicon. Theo ông, khi công nghệ trở thành chuẩn mực, mọi công ty đều buộc phải theo đuổi nó, bất kể những giới hạn nội tại đã quá rõ.
Ông nói rằng ở Thung lũng Silicon, ai cũng phải làm cùng một thứ, và điều đó không để lại nhiều không gian cho các hướng tiếp cận khác, dù chúng có thể hứa hẹn hơn về dài hạn. Với dân công nghệ, đây là lời chỉ trích trực diện vào văn hóa “scale trước, hiểu sau” đang thống trị ngành.
Nhận định này xuất hiện trong bối cảnh cuộc tranh luận lớn nhất của AI hiện đại. Kể từ khi OpenAI khơi mào làn sóng AI năm 2022 bằng ChatGPT, ngành công nghệ liên tục đặt câu hỏi liệu có thể tạo ra trí tuệ nhân tạo tổng quát, thậm chí siêu trí tuệ, và liệu các công nghệ hiện tại có thực sự là con đường đúng.
Niềm tin từ thập niên 1970
Ít nhà khoa học nào có lịch sử gắn bó với AI sâu như LeCun, năm nay 65 tuổi. Phần lớn các kỹ thuật mà ngành công nghệ đang khai thác hôm nay bắt nguồn từ một ý tưởng mà ông đã theo đuổi từ những năm 1970.
Khi còn là sinh viên kỹ thuật tại Paris, LeCun tin vào mạng nơ-ron, một khái niệm mà đa số giới nghiên cứu khi đó cho là vô vọng. Mạng nơ-ron là các hệ thống toán học học kỹ năng bằng cách phân tích dữ liệu, nhưng vào thời điểm đó, chúng gần như không có giá trị ứng dụng.
Một thập kỷ sau, khi làm việc tại Bell Labs, LeCun và các đồng nghiệp chứng minh rằng mạng nơ-ron có thể đọc chữ viết tay trên phong bì thư hoặc séc cá nhân. Đến đầu những năm 2010, giới nghiên cứu cho thấy mạng nơ-ron có thể vận hành nhiều công nghệ quan trọng, từ nhận diện khuôn mặt, trợ lý số cho tới xe tự lái.
Khi Google, Microsoft và các tập đoàn công nghệ lớn đặt cược mạnh tay vào AI, Facebook đã tuyển LeCun để xây dựng phòng thí nghiệm AI, đưa ông vào trung tâm cuộc chơi.
Tranh cãi quanh nỗi sợ AI
Không lâu sau khi ChatGPT ra mắt, hai nhà khoa học cùng nhận Giải Turing 2018 với LeCun công khai cảnh báo rằng AI đang trở nên quá mạnh và có thể đe dọa tương lai nhân loại. LeCun phản bác gay gắt và gọi những lo ngại đó là vô lý.
Ông nói rằng có rất nhiều ồn ào xoay quanh ý tưởng AI vốn dĩ nguy hiểm và việc phổ biến nó tới công chúng là một sai lầm, nhưng ông chưa bao giờ tin điều đó. Trái lại, LeCun là người kiên định ủng hộ việc mở hóa nghiên cứu.
Ông thúc đẩy Meta và các đối thủ chia sẻ công trình thông qua các bài báo học thuật và công nghệ mã nguồn mở. Khi nhiều công ty thu hẹp nỗ lực mở hóa vì lo ngại rủi ro, Meta vẫn tiếp tục, phần lớn nhờ ảnh hưởng của LeCun. Theo ông, mã nguồn mở là con đường an toàn nhất vì không một tổ chức nào kiểm soát toàn bộ công nghệ, và cộng đồng kỹ thuật có thể cùng nhau phát hiện, vá lỗi và giảm thiểu nguy cơ.
Khi mã nguồn mở trở thành lợi thế chiến lược
Hiện nay, khi nhiều công ty, bao gồm cả Meta, dần rút khỏi chiến lược mở để giữ lợi thế cạnh tranh và kiểm soát rủi ro, LeCun cảnh báo rằng các công ty Mỹ có thể đánh mất vị trí dẫn đầu vào tay các đối thủ Trung Quốc vẫn kiên trì với mô hình mã nguồn mở.
Ông nói rằng nếu tất cả cùng mở, toàn bộ lĩnh vực sẽ tiến bộ nhanh hơn. Việc đóng cửa công nghệ có thể tạo lợi thế ngắn hạn, nhưng về dài hạn sẽ làm chậm đổi mới.
Cảnh báo này càng đáng chú ý khi Meta gặp rắc rối với Llama 4. Sau khi các nhà nghiên cứu bên ngoài chỉ trích và cáo buộc công ty thổi phồng sức mạnh hệ thống, Mark Zuckerberg đã chi hàng tỷ USD để xây dựng một phòng thí nghiệm mới nhằm theo đuổi “siêu trí tuệ”, một dạng AI vượt khả năng não người.
Chỉ sáu tháng sau khi phòng thí nghiệm ra đời, LeCun rời Meta để thành lập start-up riêng mang tên Advanced Machine Intelligence Labs, hay AMI Labs.
Vì sao LLM không đủ để đi xa
Dù chính công trình của LeCun đã góp phần đặt nền móng cho LLM, ông cho rằng chúng không phải lời giải cuối cùng cho AI. Theo ông, vấn đề cốt lõi, là các hệ thống hiện tại không biết lập kế hoạch và không hiểu thế giới vật lý.
Các mô hình này chỉ được huấn luyện trên dữ liệu số và không có khả năng suy luận về hệ quả của hành động trong thế giới thực. LeCun nói rằng LLM không phải con đường dẫn tới siêu trí tuệ, thậm chí cũng không đạt tới trí tuệ ngang con người, và toàn ngành đang bị “ngộ độc LLM”.
Trong những năm cuối tại Meta, ông tập trung phát triển các hệ thống có khả năng dự đoán kết quả hành động của chính chúng. Theo ông, loại hệ thống này có thể lập kế hoạch, điều mà LLM hiện tại hoàn toàn không làm được. AMI Labs sẽ tiếp tục theo đuổi hướng nghiên cứu đó.
Phản biện từ cộng đồng kỹ thuật
Một phần trong chỉ trích của LeCun là AI ngày nay mắc quá nhiều lỗi. Khi các hệ thống xử lý nhiệm vụ phức tạp hơn, lỗi tích tụ như tai nạn dây chuyền trên đường cao tốc.
Tuy nhiên, các mô hình hiện đại đã cải thiện đáng kể. Trong những tháng gần đây, các hệ thống được thiết kế để “lập luận” đã tiến bộ rõ rệt trong toán học, khoa học và lập trình.
Rayan Krishnan, CEO của Vals AI, cho rằng các mô hình này có thể thử nhiều phương án nội bộ trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng. Ông nói rằng tiến bộ không hề chậm lại, và mô hình ngôn ngữ tiếp tục đảm nhiệm tốt hơn những nhiệm vụ mà ngành công nghệ yêu cầu.
Subbarao Kambhampati, giáo sư Đại học Bang Arizona, nhà nghiên cứu AI lâu năm, đồng ý rằng công nghệ hiện tại chưa dẫn tới trí tuệ thực sự. Tuy nhiên, ông nhấn mạnh rằng chúng mang lại giá trị lớn trong các lĩnh vực sinh lợi cao như lập trình. Ngược lại, các phương pháp mới LeCun theo đuổi vẫn chưa được kiểm chứng ở quy mô lớn.
Cuộc đua AI không có kẻ thắng mặc định
Với LeCun, chính sự bất định đó khiến AMI Labs trở nên cần thiết. Lịch sử AI đầy rẫy những dự án từng được coi là lối thoát nhưng cuối cùng cạn đà. Và theo ông, Thung lũng Silicon không có quyền mặc định chiến thắng trong cuộc đua toàn cầu.
Ông cho rằng nhiều ý tưởng tốt đang đến từ Trung Quốc, nhưng Thung lũng Silicon bị mắc kẹt trong một phức cảm thượng đẳng, không thể hình dung rằng đổi mới đột phá có thể xuất phát từ nơi khác.
shared via nytimes,
