CEO của Anthropic dự đoán AGI sẽ xuất hiện trong vài năm tới—và sẽ kéo theo cả mất việc làm

Khung thời gian cho trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) đang được rút ngắn, và theo CEO Anthropic Dario Amodei, khoảng thời gian để các nhà hoạch định chính sách chuẩn bị đang đóng lại nhanh hơn nhiều người nghĩ.

Phát biểu tại một hội thảo tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới ở Davos cùng với CEO Google DeepMind Demis Hassabis, Amodei cảnh báo rằng sự phát triển nhanh chóng của AI đang vượt quá khả năng thích nghi của thị trường lao động và các tổ chức xã hội.

Amodei nhấn mạnh lại dự báo mạnh mẽ của mình rằng AI đạt tới trình độ con người có thể chỉ còn cách chúng ta vài năm, không phải hàng thập kỷ.

“Tôi không nghĩ điều đó sẽ còn quá xa,” Amodei nói, giữ vững dự đoán rằng năng lực vượt trội con người có thể xuất hiện vào năm 2026 hoặc 2027. “Rất khó để tôi nhìn thấy nó sẽ kéo dài lâu hơn thế.”

Động lực phía sau sự tăng tốc này là một vòng lặp phản hồi ngày càng mạnh mẽ, nơi các mô hình AI đã bắt đầu tự động hóa việc tạo ra chính chúng. Amodei lưu ý rằng tại Anthropic, vai trò truyền thống của kỹ sư phần mềm đã được AI tái định nghĩa.

“Tôi có những kỹ sư trong Anthropic từng nói, ‘Tôi không còn viết mã nữa. Tôi chỉ để mô hình viết mã, tôi chỉnh sửa lại,’” ông chia sẻ. “Chúng ta có thể chỉ cách thời điểm mô hình thực hiện hầu hết, thậm chí tất cả những việc mà [kỹ sư phần mềm] làm từ đầu đến cuối, khoảng sáu đến mười hai tháng.”

Trong khi Amodei nhận thấy tiến bộ đang tăng tốc nhanh chóng—chỉ bị giới hạn bởi nguồn cung chip và chu kỳ huấn luyện—Hassabis lại đưa ra cái nhìn thận trọng hơn.

“Tôi nghĩ đã có những tiến bộ đáng kể, nhưng một số lĩnh vực kỹ thuật, lập trình hoặc toán học thì dễ nhìn nhận sẽ được tự động hóa hơn, một phần vì chúng có thể kiểm chứng được—kết quả đầu ra thế nào,” ông nói. “Một số lĩnh vực khoa học tự nhiên thì khó hơn nhiều. Bạn sẽ không nhất thiết biết hợp chất hóa học bạn tạo ra, hoặc một dự đoán về vật lý, có đúng không. Bạn có thể phải kiểm tra nó bằng thực nghiệm, và điều đó sẽ mất nhiều thời gian hơn.”

Hassabis cho biết các hệ thống AI hiện tại vẫn chưa thể tạo ra những câu hỏi, lý thuyết, hay giả thuyết nguyên bản, dù chúng ngày càng giỏi giải quyết các vấn đề được xác định rõ ràng.

“Việc nghĩ ra câu hỏi ban đầu, hay nghĩ ra lý thuyết hoặc giả thuyết, đó là điều khó hơn rất nhiều,” Hassabis nói. “Đó là đỉnh cao của sự sáng tạo khoa học, và chưa rõ liệu chúng ta có thể có những hệ thống như vậy hay không.”

Lãnh đạo DeepMind giữ quan điểm “có 50% khả năng” đạt được AGI vào năm 2030, cho rằng còn khoảng cách giữa tính toán tốc độ cao và sự đổi mới thực sự.

Dù có sự khác biệt về mốc thời gian, hai lãnh đạo đều đồng thuận một cách nghiêm túc về tác động kinh tế, cho rằng các công việc văn phòng sẽ bị ảnh hưởng nặng nề.

Amodei từng ước tính rằng tới một nửa số vị trí chuyên môn cấp thấp có thể biến mất trong vòng năm năm tới, và ông tiếp tục nhấn mạnh điều này tại Davos.

Thử thách về sự sẵn sàng của các tổ chức

Mối lo ngại chính của cả hai lãnh đạo không chỉ là công nghệ, mà là khả năng bắt kịp của các chính phủ trên thế giới. Hassabis cảnh báo rằng ngay cả những nhà kinh tế bi quan nhất cũng có thể đang đánh giá thấp tốc độ chuyển đổi, lưu ý rằng “năm đến mười năm nữa, đó không phải là nhiều thời gian.”

Với Amodei, tình hình đã leo thang từ một thách thức kỹ thuật thành một “cuộc khủng hoảng” về quản trị.

“Điều này đang diễn ra quá nhanh và là một cuộc khủng hoảng đến mức, chúng ta nên dành gần như toàn bộ nỗ lực để nghĩ về cách vượt qua nó,” ông nói. Dù vẫn lạc quan rằng các rủi ro—từ xung đột địa chính trị đến việc lạm dụng cá nhân—có thể kiểm soát, ông cảnh báo rằng khoảng thời gian để mắc sai lầm là rất ngắn.

“Đây là rủi ro mà nếu chúng ta hợp tác, chúng ta có thể giải quyết,” Amodei nói. “Nhưng nếu chúng ta đi quá nhanh mà không có rào chắn, tôi nghĩ rất có khả năng điều gì đó sẽ đi chệch hướng.”

Một số nhà phân tích lao động cho rằng sự xáo trộn có thể sẽ không xuất hiện dưới hình thức mất việc hoàn toàn mà là một sự tái cấu trúc bản chất công việc chuyên môn.

Bob Hutchins, CEO Human Voice Media, cho biết vấn đề cốt lõi không phải là AI có thay thế con người hay không, mà là nó sẽ thay đổi bản chất công việc như thế nào.

“Chúng ta phải ngừng hỏi liệu AI có thay thế công việc của chúng ta không và bắt đầu hỏi nó sẽ làm mai một chúng như thế nào?” Hutchins nói. “Không có mối đe dọa trực tiếp rằng máy móc sẽ hoàn toàn thay thế một người làm công việc viết lách hay lập trình. Mối đe dọa là công việc bị chia nhỏ thành các nhiệm vụ nhỏ hơn và được quản lý bằng thuật toán.”

Theo Hutchins, sự chuyển dịch này thay đổi vai trò của con người từ ‘Người sáng tạo’ thành ‘Người kiểm tra’.

“Nó tước đi khả năng ra quyết định của các chuyên gia và biến những công việc có ý nghĩa thành các công việc giản đơn, lương thấp, tập trung vào hoàn thành các nhiệm vụ riêng lẻ,” ông nói.

“Lao động không biến mất, mà chỉ trở nên kém rõ ràng hơn, kém an toàn hơn và khó đoàn kết hơn,” ông bổ sung.