Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần khẳng định vị trí trong nhiều lĩnh vực như công nghiệp, giáo dục, y tế, và công nghệ. Tuy nhiên, bất chấp tiềm năng to lớn, AI vẫn còn tồn tại nhiều hạn chế. Bài viết này sẽ tập trung phân tích những gì AI chưa thể làm được ở thời điểm hiện tại, đặc biệt trong bối cảnh Việt Nam.
Trong những năm gần đây, AI đã trở thành chủ đề thu hút sự chú ý trên toàn cầu, và Việt Nam không phải là ngoại lệ. Tuy nhiên, giữa làn sóng phát triển mạnh mẽ, vẫn có những rào cản khiến AI chưa thể thay thế hoàn toàn con người hay đáp ứng mọi nhu cầu phức tạp.
Giới hạn chung của AI
1. Khả năng suy luận và sáng tạo
AI hiện nay chủ yếu hoạt động dựa trên dữ liệu và các thuật toán máy học. Tuy nhiên, khả năng suy luận trừu tượng và sáng tạo, những đặc điểm cốt lõi của con người, vẫn là thách thức lớn. Cụ thể, trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra tác phẩm dựa trên mẫu đã học, nhưng không thể có “cảm xúc” hay “tầm nhìn” độc lập như nghệ sĩ, và đồng thời, AI cũng còn hạn chế khi gặp các tình huống không có dữ liệu lịch sử hoặc quá phức tạp để phân tích.
Ví dụ: AI như MidJourney hay DALL·E có thể tạo ra các bức tranh tuyệt đẹp mô phỏng phong cách của các danh họa như Van Gogh hay Monet. Tuy nhiên, một bức tranh như “Starry Night” của Van Gogh không chỉ đẹp về mặt hình thức mà còn thể hiện cảm xúc mãnh liệt, nỗi cô đơn và khát vọng tự do của người nghệ sĩ. AI không thể tạo ra các tác phẩm với chiều sâu cảm xúc này vì nó thiếu trải nghiệm và tâm hồn con người.
Hay như phong trào chủ nghĩa Dada vào đầu thế kỷ 20, với tác phẩm nổi tiếng như “Fountain” của Marcel Duchamp (một chiếc bồn tiểu được xem như tác phẩm nghệ thuật), đã thách thức các định nghĩa truyền thống về nghệ thuật. AI chỉ có thể sao chép hoặc học theo dữ liệu có sẵn, chứ không thể tự đưa ra ý tưởng phá vỡ giới hạn như con người.
2. Thấu hiểu văn hóa địa phương
Việc nắm bắt những sắc thái văn hóa, ngôn ngữ và các giá trị truyền thống đặc thù của từng quốc gia vẫn đem lại cho AI nhiều khó khăn. Đơn cử có thể kể đến là tiếng Việt, mặc dù AI đã có tiến bộ đáng kể trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tiếng Việt với các thanh điệu và ngữ nghĩa đa dạng vẫn chưa thể đáp ứng được một cách tự nhiên. Ngay cả chatGPT đôi khi được đặt vấn đề bằng tiếng Anh và tiếng Việt cũng sẽ đưa ra những đáp án không tương đồng. Điều này dẫn đến các trợ lý ảo hoặc chatbot AI đôi khi đưa ra câu trả lời không phù hợp với bối cảnh văn hóa Việt Nam.
3. Khả năng tự học và hiểu
AI cần khối lượng dữ liệu khổng lồ để học tập và huấn luyện. Tuy nhiên, khi gặp phải tình huống chưa từng xuất hiện hoặc không có sẵn dữ liệu, AI không thể tự đưa ra giải pháp sáng tạo như con người. Trong giáo dục, AI có thể hỗ trợ học sinh giải bài tập, nhưng không thể thay thế vai trò của giáo viên trong việc truyền cảm hứng và giáo dục nhân cách. Hay như trong y tế, AI hỗ trợ chẩn đoán bệnh dựa trên dữ liệu, nhưng không thể thay thế sự tinh tế và kinh nghiệm của bác sĩ trong các trường hợp đặc biệt.
4. Tính đạo đức và quyết định chủ quan
Một trong những hạn chế lớn nhất của AI chính là thiếu hoặc không có hiểu biết về mặt đạo đức để đưa ra quyết định dựa trên các giá trị con người. Những tình huống đòi hỏi sự cân nhắc về mặt cảm xúc, đạo đức vẫn nằm ngoài khả năng của AI. Điều này xảy ra là vì AI chỉ dựa vào dữ liệu nên không thể xác định kết luận đó là “đúng” hoặc “sai”, bởi dữ liệu đôi khi chứa định kiến hoặc sai lệch.
Thiếu sót của AI trong phát triển công nghệ
Dù đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy nhiều tiến bộ công nghệ, AI hiện tại vẫn có những giới hạn cụ thể khi đối mặt với các vấn đề đòi hỏi sự đổi mới và sáng tạo sâu sắc.
1. Không thể phát minh và tạo ra công nghệ mới
Như đã nói, AI chủ yếu dựa trên dữ liệu và các thuật toán đã được lập trình để học hỏi, nhưng nó không có khả năng tự phát minh hoặc sáng tạo ra các công nghệ hoàn toàn mới, bởi trí tuệ nhân tạo không có “trực giác” khoa học: Quá trình phát minh công nghệ đòi hỏi sự thử nghiệm, dự đoán và cả những “linh cảm” mang tính đột phá mà AI không thể có. Ví dụ, các nhà khoa học như Thomas Edison hay Albert Einstein không chỉ dựa trên dữ liệu sẵn có, mà còn dựa vào tư duy độc lập và khả năng nhìn nhận vấn đề theo một góc độ hoàn toàn mới. Ngoài ra, khả năng linh hoạt của AI cũng rất thấp: Khi đối mặt với các thách thức mới, AI không thể tự thích nghi mà phải được con người lập trình hoặc điều chỉnh dữ liệu đầu vào. Đặt câu hỏi mới cũng là một trong những lý do khiến AI không thể phát minh được gì, bởi các bước tiến của khoa học đều nhờ vào khả năng đặt ra những vấn đề quan trọng và đưa ra giả thuyết mới. Ví dụ, câu hỏi của Isaac Newton về “tại sao quả táo rơi” đã dẫn đến phát minh ra định luật vạn vật hấp dẫn. AI không có khả năng đặt câu hỏi mà chỉ hoạt động trên những gì đã có sẵn.
2. Phụ thuộc vào dữ liệu và gặp khó khi không được nạp đầy đủ thông tin
Để đảm bảo một AI hoạt đông tốt, người dùng phải đảm bảo cung cấp một lượng cực lớn dữ liệu chất lượng cao. Vì vậy, trong các lĩnh vực công nghệ mới chưa có nhiều thông tin, AI trở nên kém hiệu quả:
Nghiên cứu vật liệu mới: Trong lĩnh vực khoa học vật liệu hoặc năng lượng tái tạo, việc phát triển các vật liệu có tính chất đột phá đòi hỏi nhiều giả thuyết và thử nghiệm phức tạp, điều mà AI không thể tự làm.
Công nghệ tiên tiến chưa có dữ liệu: AI gặp khó khăn khi xử lý hoặc mô phỏng các hiện tượng mới mà con người chưa từng quan sát được. Chẳng hạn, trong việc phát triển các công nghệ tiên tiến như máy tính lượng tử hoặc công nghệ sinh học, AI chỉ đóng vai trò hỗ trợ, chứ không thể tự dẫn dắt quá trình nghiên cứu và phát minh.
3. Không có trực giác và trải nghiệm khoa học
Trong nghiên cứu, các nhà khoa học dựa vào trực giác để đưa ra phỏng đoán hoặc tìm hướng đi mới. AI chỉ có thể phân tích dữ liệu đã học và không thể phát triển trực giác để tìm kiếm các câu trả lời ẩn sâu trong tự nhiên.
Ngoài ra, AI cũng không có được cái gọi là kinh nghiệm thử nghiệm. Những nhà khoa học thường trải qua quá trình thử – sai và học hỏi từ những thất bại để tiến tới đột phá. AI thiếu khả năng này vì nó không có ý thức và sự kiên nhẫn trong quá trình thử nghiệm như con người.
Ví dụ: James Watson và Francis Crick đã dựa vào các thí nghiệm của Rosalind Franklin nhưng kết hợp với trực giác khoa học để suy luận và mô hình hóa cấu trúc xoắn kép DNA. AI không thể thay thế con người trong việc ghép nối các manh mối khoa học phức tạp để đưa ra đột phá. Đây là điều AI không thể tự thực hiện mà không có sự hỗ trợ từ con người. Hay như Albert Einstein phát triển thuyết tương đối không chỉ từ các dữ liệu khoa học mà còn từ trí tưởng tượng và trực giác của ông. Ông tưởng tượng một người đang rơi tự do và từ đó suy luận ra nguyên lý cơ bản về lực hấp dẫn. AI không thể có “trực giác” để tưởng tượng và suy luận vượt ra ngoài dữ liệu đã học.
4. Không thay thế được tư duy hệ thống cũng như giải quyết các vấn đề phức tạp
Các vấn đề công nghệ thường yêu cầu tư duy hệ thống và sự cân nhắc giữa nhiều yếu tố như kinh tế, kỹ thuật, xã hội và môi trường:
Giải quyết các bài toán đa chiều: Trong phát triển đô thị thông minh, cần xem xét sự hài hòa giữa cơ sở hạ tầng, công nghệ, và đời sống xã hội. AI có thể phân tích một khía cạnh cụ thể nhưng không thể nhìn nhận bức tranh tổng thể hoặc đưa ra các giải pháp tối ưu phù hợp với mọi yếu tố.
Khả năng ra quyết định trong tình huống mơ hồ: AI chỉ xử lý được các bài toán có đầu vào rõ ràng, nhưng với những thách thức công nghệ chưa xác định (ví dụ: tác động của trí tuệ nhân tạo lên môi trường và xã hội trong tương lai), AI không thể tự đưa ra câu trả lời.
5. Hạn chế trong đổi mới công nghệ mang tính đạo đức
AI không thể tự đặt ra hoặc tuân thủ các nguyên tắc đạo đức trong quá trình phát triển công nghệ. Điều này hoàn toàn dễ hiểu bởi như đã nói trí tuệ nhân tạo khởi nguồn từ máy học và dữ liệu đầu vào, hoàn toàn không có dấu ấn của sự sáng tạo nào.
Phát triển công nghệ quân sự: AI có thể được sử dụng để tạo ra các vũ khí tự động, nhưng nó không có khả năng đánh giá tính đạo đức và hậu quả của những phát minh này.
Quản lý các công nghệ nguy cơ cao: Trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo cấp cao, công nghệ sinh học hay chỉnh sửa gen, việc cân bằng giữa đổi mới và trách nhiệm đạo đức là điều mà AI không thể đảm bảo.
Đánh giá hậu quả nghiên cứu: Khoa học hiện đại liên quan đến nhiều vấn đề đạo đức, như nghiên cứu về công nghệ sinh học, trí tuệ nhân tạo cấp cao hay chỉnh sửa gen. AI không thể tự đánh giá điều gì là đúng đắn hay cân nhắc tác động của nghiên cứu đến xã hội.
Ví dụ: Trong nghiên cứu chỉnh sửa gen người, câu hỏi đặt ra là liệu có nên can thiệp vào sự tiến hóa của loài người hay không. Đây là một quyết định mang tính đạo đức và xã hội, hoàn toàn vượt ngoài khả năng của AI.
Có thể kể đến ví dụ rõ ràng nhất là nghiên cứu chỉnh sửa gen CRISPR đặt ra câu hỏi đạo đức như việc can thiệp vào phôi thai để tạo ra “con người hoàn hảo” (designer babies). Con người cần đánh giá tác động lâu dài về mặt xã hội và đạo đức, trong khi AI chỉ có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mà không cân nhắc khía cạnh nhân văn hay đạo đức. Trong phát triển công nghệ vũ khí tự động, AI có thể điều khiển các hệ thống vũ khí nhưng không thể tự đưa ra quyết định về tính nhân đạo và trách nhiệm sử dụng những công nghệ này trong chiến tranh.
Vì vậy, cho dù AI là công cụ mạnh mẽ hỗ trợ con người trong việc tối ưu hóa và đẩy nhanh quá trình phát triển công nghệ, vẫn tồn tại nhiều hạn chế khi đòi hỏi sự đổi mới sáng tạo, tư duy linh hoạt và khả năng cân nhắc các vấn đề đạo đức. Con người vẫn là nhân tố không thể thay thế trong việc dẫn dắt và phát minh ra các công nghệ mang tính cách mạng.
AI đang ngày càng được sử dụng rộng rãi trong ngành y tế, từ chẩn đoán bệnh, hỗ trợ điều trị đến quản lý dữ liệu bệnh nhân. Tuy nhiên, công nghệ này vẫn còn nhiều hạn chế và không thể thay thế hoàn toàn con người trong ngành y tế. Dưới đây là những lĩnh vực cụ thể mà AI đang gặp khó khăn.
Trên tất cả, chúng ta lạc quan với tương lai phía trước. Bộ Chính trị đã có Nghị quyết về chuyển đổi số để xây dựng phương thức sản xuất số ở nước ta và xem đó như nhiệm vụ cao nhất của cả bộ máy chính trị trong giai đoạn mới. Tất cả các giải pháp công nghệ, các điều kiện cần và đủ để xây dựng phương thức sản xuất số đã hội đủ. Vì thế, nhiệm vụ xây dựng phương thức sản xuất số ở nước ta nhất định thành công.
Trí tuệ nhân tạo (Artificiel Intelligence – AI) được nghiên cứu từ lâu nhưng những kết quả mang tính bước ngoặt, chấm dứt ‘thời kỳ ngủ đông” của AI chỉ xuất hiện trong khoảng 10 năm trở lại đây.
Sự nở rộ của các ứng dụng AI tạo ra mối lo ngại chính đáng về việc máy móc sẽ thay thế con người trong nhiều lĩnh vực. Nhưng có lẽ trong kiến trúc, AI không phải là đối thủ mà sẽ là trợ lý đắc lực cho kiến trúc sư. Con người và AI có phải là một sự kết hợp không thể thiếu trong kiến trúc? Một ngành đòi hỏi sự chuẩn xác của tính toán khoa học và cả mỹ cảm của con người.
Thật bất ngờ (hoặc không bất ngờ lắm), khi sắp hết năm rồi mà phim Việt vẫn chưa có một “bom tấn” nào đúng nghĩa, tức là đạt đánh giá cao về chuyên môn mà lại đáp ứng được nhu cầu của thị trường.
Đã hai năm trôi qua từ ngày ChatGPT bùng nổ khắp toàn cầu và khởi đầu cho cuộc cách mạng AI, cuộc cách mạng công nghệ này đang dần thay đổi sâu sắc cách thức làm việc của con người, thay đổi lực lượng lao động, và thậm chí biến đổi cấu trúc kinh tế của nhân loại.
Trong khuôn khổ chuyến công tác tham dự Hội nghị Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) ngày 22/1 tại Davos, Thụy Sĩ, đoàn đại biểu cấp cao Việt Nam đã tham dự Tọa đàm với các tập đoàn dược phẩm toàn cầu với chủ đề: “Dược phẩm Việt Nam trong kỷ nguyên số – Tương lai từ đổi mới sáng tạo và công nghệ”. Sự kiện do Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Bộ Ngoại giao và Tập đoàn FPT phối hợp tổ chức.
Samsung đã chính thức ra mắt Galaxy S25 Ultra, Galaxy S25+ và Galaxy S25, các smartphone AI mang đến khả năng nhận diện văn bản, giọng nói, hình ảnh và video cho trải nghiệm tương tác tự nhiên hơn.
AI có thể đã bị xem như phần máy móc sao chép con người, ở đó chỉ có sự duy lý của các thuật toán. Vậy mà bằng một định hướng khác, MoMo đã biến AI trở nên có cảm xúc, thấu hiểu, sẵn sàng bảo vệ và là trợ thủ đắc lực của con người.
Chúng ta thường nghe thầy cô giáo hoặc phụ huynh nói rằng sẽ cố gắng dạy cho học sinh hoặc đứa trẻ nên người. Vậy thì khi chưa “nên người”, học sinh hoặc đứa trẻ ấy chưa phải là “người” hay sao? Rõ ràng “người” ở đây là một khái niệm phức hợp, nó bao gồm cả danh từ, tính từ, trạng từ và cả hình dung từ nữa. Những gì người ta đang làm với trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence: AI) hiện nay cũng vậy, nó là một khái niệm khá phức hợp.