Dự kiến AGI trong vài năm tới, theo CEO của Anthropic—và cả mất việc làm nữa

###Tóm tắt ngắn gọn

• Giám đốc điều hành Anthropic Dario Amodei cho biết AI có thể vượt qua con người trong hầu hết các nhiệm vụ trong vòng một đến năm năm tới
• Cả Amodei và Giám đốc Google DeepMind Demis Hassabis cảnh báo rằng các công việc văn phòng cấp thấp đang đối mặt với sự gián đoạn sớm
• Các lãnh đạo này cho biết chính phủ đang đánh giá thấp tốc độ và quy mô của các rủi ro kinh tế và địa chính trị

Thời gian cho trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) đang thu hẹp, và theo Giám đốc điều hành Anthropic Dario Amodei, cửa sổ để các nhà hoạch định chính sách chuẩn bị đang khép lại nhanh hơn nhiều người nhận thức được. Phát biểu tại một hội thảo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới tại Davos cùng với Giám đốc Google DeepMind Demis Hassabis, Amodei cảnh báo rằng sự tiến bộ nhanh chóng của AI có thể vượt qua khả năng chống chịu của thị trường lao động và các tổ chức xã hội. Amodei xác nhận dự báo mạnh mẽ của mình rằng AI đạt trình độ con người có thể chỉ còn vài năm nữa, chứ không phải hàng thập kỷ. “Tôi không nghĩ rằng điều đó sẽ xa đến vậy,” Amodei nói, đứng về phía dự đoán rằng khả năng siêu nhân có thể xuất hiện vào năm 2026 hoặc 2027. “Rất khó để tôi thấy làm thế nào nó có thể mất lâu hơn thế.”

 Động lực thúc đẩy sự gia tăng này là một vòng phản hồi ngày càng phát triển, nơi các mô hình AI bắt đầu tự động hóa quá trình tạo ra chính chúng. Amodei lưu ý rằng tại Anthropic, vai trò truyền thống của kỹ sư phần mềm đã bắt đầu được định nghĩa lại bởi AI. “Tôi có các kỹ sư trong Anthropic nói rằng, ‘Tôi không còn viết mã nữa. Tôi để mô hình viết mã, rồi chỉnh sửa,’” ông nói. “Chúng tôi có thể chỉ còn sáu đến mười hai tháng nữa khi mô hình thực hiện phần lớn, có thể tất cả, các công việc của [kỹ sư phần mềm] từ đầu đến cuối.” Trong khi Amodei thấy tiến bộ tích tụ nhanh chóng—chỉ bị giới hạn bởi nguồn cung chip và chu kỳ đào tạo—Hassabis đưa ra một dự báo thận trọng hơn.

“Tôi nghĩ đã có tiến bộ đáng kể, nhưng một số lĩnh vực kỹ thuật, mã hóa hoặc toán học dễ thấy hơn trong việc tự động hóa, phần nào vì chúng có thể xác minh được—kết quả là gì,” ông nói. “Một số lĩnh vực khoa học tự nhiên còn khó hơn nhiều. Bạn sẽ không nhất thiết biết được hợp chất hóa học bạn đã tạo ra, hoặc dự đoán về vật lý, có chính xác hay không. Bạn có thể phải thử nghiệm thực nghiệm, và điều đó sẽ mất nhiều thời gian hơn.” Hassabis cho biết các hệ thống AI hiện tại vẫn thiếu khả năng tạo ra các câu hỏi, lý thuyết hoặc giả thuyết gốc, ngay cả khi chúng ngày càng giỏi trong việc giải quyết các vấn đề rõ ràng. “Việc đặt ra câu hỏi ban đầu, hoặc phát triển lý thuyết hoặc giả thuyết, đó là điều khó hơn nhiều,” Hassabis nói. “Đó là cấp độ cao nhất của sự sáng tạo khoa học, và chưa rõ chúng ta sẽ có những hệ thống đó hay không.” Giám đốc DeepMind duy trì khả năng “50%” đạt được AGI vào năm 2030, trích dẫn khoảng cách giữa tính toán tốc độ cao và đổi mới thực sự. Dù thời gian dự kiến khác nhau, hai nhà lãnh đạo đã đi đến một thống nhất u ám về hậu quả kinh tế, đồng ý rằng các công việc văn phòng cấp thấp đang nằm trong tầm ngắm. Amodei trước đó ước tính rằng có thể một nửa số vai trò chuyên nghiệp cấp cơ bản sẽ biến mất trong vòng năm năm, và ông đã nhấn mạnh lại điều này tại Davos. Một thử nghiệm về khả năng sẵn sàng của tổ chức Mối quan tâm chính của cả hai giám đốc điều hành không chỉ là công nghệ mà còn là khả năng của các chính phủ trên thế giới để theo kịp. Hassabis cảnh báo rằng ngay cả các nhà kinh tế bi quan nhất cũng có thể đang đánh giá thấp tốc độ của quá trình chuyển đổi, lưu ý rằng “năm đến mười năm nữa, đó không phải là nhiều thời gian.” Đối với Amodei, tình hình đã leo thang từ một thách thức kỹ thuật thành một “khủng hoảng” về quản trị tồn tại.

“Điều này diễn ra quá nhanh và là một cuộc khủng hoảng, chúng ta nên dành gần như toàn bộ nỗ lực để nghĩ cách vượt qua điều này,” ông nói. Trong khi ông vẫn lạc quan rằng các rủi ro—từ xung đột địa chính trị đến việc sử dụng sai mục đích cá nhân—có thể kiểm soát được, ông cảnh báo rằng cửa sổ để mắc lỗi là rất hẹp. “Đây là một rủi ro mà nếu chúng ta hợp tác, chúng ta có thể giải quyết,” Amodei nói. “Nhưng nếu chúng ta tiến quá nhanh đến mức không còn giới hạn, thì tôi nghĩ có nguy cơ xảy ra chuyện gì đó không đúng.” Một số nhà phân tích lao động cho rằng sự gián đoạn có thể ít thể hiện rõ ràng như việc thay thế hoàn toàn công việc, mà nhiều hơn là sự tái cấu trúc công việc chuyên nghiệp bản thân. Bob Hutchins, CEO của Human Voice Media, cho biết vấn đề cốt lõi không phải là AI thay thế công nhân, mà là cách nó thay đổi bản chất công việc của họ. “Chúng ta phải thôi hỏi liệu AI có thay thế công việc của chúng ta hay không và bắt đầu hỏi làm thế nào nó làm giảm giá trị của chúng,” Hutchins nói. “Không có mối đe dọa trực tiếp rằng một chiếc máy sẽ hoàn toàn thay thế một người làm công việc viết lách hoặc lập trình. Mối đe dọa là công việc bị phân nhỏ thành các nhiệm vụ nhỏ hơn và được quản lý bởi một thuật toán.” Theo Hutchins, sự chuyển đổi này thay đổi vai trò của con người từ ‘Người sáng tạo’ thành ‘Người xác nhận.’ “Nó lấy đi khả năng của các chuyên gia để tự đưa ra quyết định và phân nhỏ các công việc chuyên môn có ý nghĩa thành các công việc không đòi hỏi kỹ năng, lương thấp, tập trung vào hoàn thành các nhiệm vụ cá nhân,” ông nói. “Lao động không biến mất, nó trở nên ít rõ ràng hơn, ít an toàn hơn, và khó tổ chức công đoàn hơn,” ông bổ sung.