Tháng 6 năm 2022, kỹ sư Google Blake Lemoine tuyên bố rằng chatbot LaMDA của công ty đã đạt được level AI tự nhận thức. Phần mềm này có khả năng trò chuyện giống như một đứa trẻ 7 tuổi, và chúng ta có thể giả định rằng nó có hiểu biết nhất định với thế giới xung quanh.
LaMDA, sau đó được công bố cho công chúng với tên là Bard, được trang bị bởi một “mô hình ngôn ngữ lớn” (LLM) giống như công nghệ AI của bot ChatGPT của OpenAI. Các công ty công nghệ lớn khác đang nhanh chóng triển khai công nghệ AI tương tự như vậy.
Hàng trăm triệu người đã có cơ hội trải nghiệm với công nghệ AI LLM, nhưng có vẻ rất ít người tin rằng chúng là những AI tự nhận thức. Thay vào đó, nhà khoa học dữ liệu Emily Bender khẳng định rằng chúng là những “con vẹt ngẫu nhiên”, vui đùa một cách thuyết phục mà không thực sự hiểu về những điều đang nói. Nhưng câu hỏi đặt ra là AI tự nhận thức liệu có xuất hiện trong những thế hệ AI tiếp theo với các mô hình công nghệ AI tiên tiến hơn?
Một nhóm các nhà khoa học, bao gồm các nhà triết học, nhà nơ-ron học và nhà khoa học máy tính, đã nghiên cứu các lý thuyết khoa học hiện tại về cách ý thức của con người hoạt động để lập ra một danh sách các đặc tính tính toán cơ bản mà bất kỳ hệ thống ảo nào có thể cần phải có để đạt được khả năng ý thức hay cấp độ AI tự nhận thức.
Theo các tiêu chuẩn đã đề ra thì không có hệ thống công nghệ AI nào hiện tại đạt đến mức độ cần thiết để trở thành một hệ thống AI tự nhận thức – nhưng đồng thời, không có những cản trở rõ ràng nào để các hệ thống trong tương lai trở thành các hệ thống tự nhận thức.
Đặc tính chỉ số
Từ khi nhà mật mã học Alan Turing đề xuất “Trò chơi Bắt chước” của mình vào năm 1950, khả năng bắt chước một con người thành công trong cuộc trò chuyện thường được coi là một chỉ số đáng tin cậy của ý thức. Điều này thường xảy ra vì nhiệm vụ này dường như rất khó khăn và có lẽ yêu cầu đối tượng tham gia thí nghiệm phải có ý thức.
Tuy nhiên, với chiến thắng của máy tính cờ vua Deep Blue năm 1997 trước đại kiện tướng Gary Kasparov, sự thành công trong việc trò chuyện của LLMs có thể chỉ đơn giản là một cột mốc. Liệu có cách nào tiếp cận câu hỏi về AI tự nhận thức mà không phụ thuộc vào trực giác của chúng ta về những gì khó khăn hoặc đặc biệt về nhận thức con người?
Nhóm các nhà khoa học đã so sánh các lý thuyết khoa học hiện tại về nguyên tắc tạo nên ý thức ở con người để tạo ra một danh sách “đặc điểm chỉ số” có thể áp dụng cho các hệ thống AI tự nhận thức.
Chúng ta không nên áp đặt rằng các hệ thống có các chỉ số đó chắc chắn sẽ có ý thức, nhưng với càng nhiều chỉ số, chúng ta nên nghiêm túc đối mặt với những tuyên bố về nhận thức của AI.
Các quá trình tính toán đằng sau công nghệ AI tự nhận thức
Chúng ta nên tập trung tìm kiếm vào những chỉ số nào để chắc chắn hệ thống AI đang đánh giá là một hệ thống AI tự nhận thức? Thực nghiệm cho thấy nên tránh xa các tiêu chí hành vi rõ ràng, ví dụ như khả năng duy trì cuộc trò chuyện với con người của hệ thống AI đang đánh giá. Vì những tiêu chí này có thể bị giả mạo một cách dễ dàng.
Thay vào đó, chúng ta có thể xem xét các lý thuyết về các quá trình tính toán hỗ trợ ý thức trong não người. Điều này có thể giúp chúng ta hiểu về loại xử lý thông tin cần thiết để hỗ trợ trải nghiệm chủ quan.
Các nhà khoa học giả định rằng ý thức phát sinh từ sự có mặt của một khu vực hạn hẹp, có giới hạn có khả năng tổng hợp thông tin từ tất cả các phần của não và chọn lọc thông tin để làm cho nó trở nên sẵn có.Bên cạnh đó “Lý thuyết xử lý lặp lại” nhấn mạnh vai trò của phản hồi từ các quá trình sau đến các quá trình trước đó.
Mỗi lý thuyết lại đề xuất các chỉ số cụ thể hơn. Danh sách cuối cùng chứa đến 14 chỉ số, mỗi chỉ số tập trung vào một khía cạnh về cách hệ thống hoạt động chứ không phải là hành vi của chúng.
Không có lý do nào để nghĩ rằng các hệ thống công nghệ AI hiện tại có là hệ thống AI tự nhận thức
Công nghệ AI hiện đại thế nào? Phân tích của các nhà khoa học cho thấy không có lý do nào để nghĩ rằng các hệ thống AI hiện tại có ý thức.
Một số hệ thống đáp ứng một số chỉ số. Các hệ thống sử dụng kiến trúc transformer, một loại mô hình học máy đằng sau công nghệ AI ChatGPT và các công cụ tương tự, đáp ứng ba chỉ số của “Global Workspace”, nhưng thiếu một số khả năng quan trọng. Chúng cũng không đáp ứng đa số các chỉ số khác.
Do đó, mặc dù ChatGPT có khả năng trò chuyện thật ấn tượng, nhưng có lẽ không “có ai” thực sự ở bên trong đó. Các kiến trúc khác cũng chỉ đáp ứng tốt nhất một số tiêu chí.
Đa số các kiến trúc hiện tại của các công nghệ AI chỉ đáp ứng một số chỉ số. Tuy nhiên, đối với đa số các chỉ số, ít nhất có một công nghệ AI hiện tại đáp ứng được.
Điều này gợi ý rằng không có sự rõ ràng, trong nguyên tắc, là có rào cản kỹ thuật để xây dựng các hệ thống AI đáp ứng đa số hoặc tất cả các chỉ số.
Có lẽ sẽ là vấn đề về thời gian thay vì câu hỏi liệu có hệ thống nào đó như vậy được xây dựng hay không. Tất nhiên, nhiều câu hỏi sẽ vẫn tồn tại khi điều đó xảy ra.
Vượt ra khỏi ý thức con người
Các nhà khoa học đã sử dụng một danh sách các chỉ số thay vì tiêu chí cứng nhắc để nhận thức sự không chắc chắn này. Điều này có thể là một phương pháp tốt nhất trước sự không chắc chắn của khoa học.
Đã có rất nhiều những nghiên cứu về ý thức liệu có tồn tại ở những loài động vật khác ngoài con người hay không. Hầu hết các nghiên cứu đều chỉ ra rằng ít nhất một số động vật không phải là con người có ý thức, mặc dù chúng không thể trò chuyện với chúng ta về những gì chúng đang cảm nhận.
Báo cáo năm 2021 từ Trường Kinh tế London về việc những cá thể như bạch tuộc có khả năng cảm thụ đau là cơ sở quan trọng trong việc thay đổi chính sách đạo đức động vật ở Anh. Một sự tập trung vào các đặc điểm cấu trúc có kết quả đáng kể khiến ngay cả một số động vật đơn giản như côn trùng có thể sở hữu một dạng tối thiểu của ý thức.
Các nghiên cứu hiện tại cũng không đưa ra đề xuất về việc nên làm gì với những hệ thống AI tự nhận thức. Câu hỏi này sẽ dần trở nên quan trọng hơn khi các công nghệ AI ngày càng trở nên tinh vi, phức tạp và được triển khai rộng khắp trong nhiều lĩnh vực
Tạm Kết
Trong hành trình tìm hiểu về khả năng tự nhận thức của trí tuệ nhân tạo, chúng ta đã chứng kiến sự phát triển ấn tượng của các mô hình ngôn ngữ lớn như LaMDA và ChatGPT. Tuy nhiên, sau sự hoàn hảo trong khả năng trò chuyện của chúng, câu hỏi về ý thức vẫn là một thách thức lớn.
Bài viết của chúng tôi đã nhấn mạnh rằng dù có những tiến triển ngoạn mục, công nghệ AI hiện tại chưa đạt đến mức độ cần thiết để coi AI như một thực thể có ý thức. Qua việc so sánh các chỉ số của ý thức con người với tình trạng hiện tại của các hệ thống AI, chúng tôi không tìm thấy bất kỳ hệ thống nào đáp ứng đủ các chỉ số để có thể coi là một hệ thống AI tự nhận thức.
Dù vậy, điều này không nên làm chúng ta nghi ngờ về khả năng tương lai của trí tuệ nhân tạo. Các công nghệ AI hiện tại có thể chỉ đáp ứng một số chỉ số, nhưng không có rào cản nào khiến chúng không thể đạt đến tất cả. Điều này mở ra triển vọng rằng, trong tương lai, chúng ta có thể chứng kiến sự xuất hiện của hệ thống AI thực sự tự nhận thức.
Dù chúng tôi không đưa ra khuyến nghị cụ thể về việc xử lý AI có ý thức, chúng tôi nhận thức rằng những thắc mắc này sẽ trở nên ngày càng quan trọng khi AI trở nên mạnh mẽ và phổ biến hơn trong xã hội. Bài viết của chúng tôi không phải là câu trả lời cuối cùng, nhưng hy vọng nó sẽ là bước đầu tiên trong việc khám phá và đối mặt với những thách thức khoa học và đạo đức của việc giải quyết câu hỏi phức tạp về ý thức của trí tuệ nhân tạo.
