Trong sắc lệnh hành pháp mang tên Mở đầu kỷ nguyên Siêu trí tuệ (Inaugurating the Era of Super Intelligence), ban hành ngày 29/9, Tổng thống Mỹ Donald Trump yêu cầu các cơ quan liên bang chuyển sang dùng thuật ngữ "siêu trí tuệ" (SI) thay cho "trí tuệ nhân tạo" (AI) trong các văn bản và thông tin chính thức.
Sắc lệnh cho rằng năng lực của các hệ thống AI tiên phong hiện nay đã vượt xa những gì người ta hình dung khi thuật ngữ trí tuệ nhân tạo ra đời. Theo sắc lệnh, các hệ thống này không còn chỉ mô phỏng hoặc tự động hóa những khía cạnh riêng lẻ của trí tuệ con người, mà ngày càng mở rộng khả năng sáng tạo và năng lực của con người. Từ đó, chính quyền Trump cho rằng thuật ngữ siêu trí tuệ phù hợp hơn để mô tả những công nghệ trí tuệ nhân tạo.
Tổng thống Trump không phải là người duy nhất tìm cách phân biệt năng lực của các hệ thống AI hiện đại với quan niệm ban đầu về AI, hình thành từ những năm 1940-1950.
Cuộc tranh luận về 'siêu trí tuệ' từ hơn một thập niên trước
Năm ngoái, CEO Meta Mark Zuckerberg công bố một thư ngỏ có tiêu đề Siêu trí tuệ cá nhân (Personal Superintelligence), nhận định rằng việc phát triển siêu trí tuệ đã nằm trong tầm tay.
Từ này được phổ biến nhờ cuốn sách Superintelligence năm 2014 của triết gia khoa học Nick Bostrom, định nghĩa siêu trí tuệ là "bất kỳ trí tuệ nào vượt xa năng lực nhận thức của con người trong hầu như mọi lĩnh vực đáng quan tâm".
Trong tuyên bố kêu gọi tạm ngừng phát triển siêu trí tuệ do Viện nghiên cứu Tương lai (Mỹ) đưa ra năm 2025, siêu trí tuệ được mô tả là một hệ thống "có khả năng vượt trội đáng kể so với con người trong hầu như mọi nhiệm vụ nhận thức".
Tuy nhiên, theo Melanie Mitchell, nhà nghiên cứu AI tại Viện Santa Fe (Mỹ), thuật ngữ "siêu trí tuệ" vẫn chưa được định nghĩa hoàn toàn rõ ràng. Chẳng hạn, chúng ta vẫn chưa xác định rõ trí tuệ con người gồm những năng lực nào và đo lường chúng ra sao. Vì thế, cũng chưa có tiêu chí rõ ràng để xác định khi nào một hệ thống AI thực sự vượt trội con người về trí tuệ.
Ảnh minh họa: Pexels
Darrell West, nhà nghiên cứu chính sách AI tại Viện Brookings trả lời tạp chí Nature rằng việc Tổng thống Mỹ đổi tên AI là một nỗ lực nhằm định vị công nghệ này trong bối cảnh dư luận ngày càng có cái nhìn tiêu cực về AI.
Cuộc thăm dò tại Mỹ vào tháng trước cho biết, khoảng 8/10 người được hỏi bày tỏ lo ngại về tốc độ phát triển AI. Gần 9/10 người cho biết họ lo ngại hơn là hào hứng trước viễn cảnh AI có thể vượt trí tuệ con người.
Tuy nhiên, Tổng thống Trump nhiều lần bác bỏ những lo ngại về AI. Trên mạng xã hội, ông gọi những cảnh báo rằng AI có thể chiếm quyền kiểm soát và hủy diệt thế giới là "trò lừa bịp". Ông cũng phản đối lời kêu gọi tăng cường quản lý công nghệ này của một số lãnh đạo ngành AI.
Tại cuộc gặp Chủ tịch Tập Cận Bình trong khuôn khổ Hội nghị Thượng đỉnh Mỹ - Trung (24-26/9), hai vị nguyên thủ cũng bộc lộ những khác biệt trong cách tiếp cận AI. Trong khi Tổng thống Mỹ gạt bỏ lời kêu gọi từ giới lãnh đạo công nghệ về việc ban hành quy định để "kiểm soát tốc độ phát triển" của AI, thì Chủ tịch Trung Quốc lại cho rằng AI cần "nằm dưới sự kiểm soát của con người".
Theo Darrell West, có lẽ Tổng thống Mỹ hy vọng việc đổi tên sẽ cải thiện mức độ chấp nhận công nghệ của công chúng, qua đó giúp "cuộc cách mạng AI tiếp tục tiến lên". Nhưng West cho rằng, đó là một suy nghĩ viển vông. Tái định vị thương hiệu sẽ không làm dịu đi nỗi lo về AI.
"Hầu hết các hệ thống AI hiện nay chưa phải là siêu trí tuệ - chúng chỉ là một dạng trí tuệ khác mà thôi," Pedro Domingos, giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Washington, nói với DW. "AI làm những việc khác với con người, nên gọi nó là siêu trí tuệ dễ gây ngộ nhận."
Stuart Russell, nhà nghiên cứu AI tại Đại học California, thậm chí còn cảnh báo rằng việc dùng thuật ngữ "siêu trí tuệ" thay cho "trí tuệ nhân tạo" có thể làm sai lệch ý nghĩa của từ này, "bởi các hệ thống AI hiện nay chưa vượt trội hơn con người trong mọi lĩnh vực liên quan."
Theo ông, việc cố gắng đổi tên AI thành SI cũng giống như đổi tên ngành sinh học thành "công nghệ sự sống vĩnh cửu" hay ngành vật lý thành "công nghệ du hành nhanh hơn ánh sáng" - những công nghệ có thể sẽ xuất hiện nhưng ở tương lai hết sức xa vời.
Hàng loạt các khái niệm về trí tuệ nhân tạo
Jacob Aron, biên tập viên mảng công nghệ của tờ New Scientist nói rằng từ "siêu trí tuệ" đã có lịch sử lâu đời, và để hiểu nó, ta phải đào sâu vào việc phát triển các hệ thống AI hiện nay.
Rất lâu trước các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT ra đời, các nhà nghiên cứu AI đã phân biệt giữa AI yếu (weak AI) và AI mạnh (strong AI). Hai thuật ngữ này lần đầu được triết gia John Searle định nghĩa trong bài báo Minds, Brains, and Programs (Tâm trí, Não bộ và Chương trình) xuất bản năm 1980.
Nói khái quát, Searle phân biệt AI yếu và AI mạnh dựa trên sự khác biệt giữa mô phỏng tư duy và thực sự có tư duy. Theo quan niệm AI yếu, máy tính có thể mô phỏng các quá trình nhận thức, nhưng điều đó không có nghĩa máy thực sự hiểu những gì nó xử lý. Ngược lại, AI mạnh cho rằng một chương trình máy tính có thể thực sự có năng lực nhận thức. Searle bác bỏ quan điểm này bằng một phép so sánh: không ai cho rằng mô phỏng máy tính về cơn mưa có thể làm chúng ta ướt. Vậy tại sao việc mô phỏng sự thấu hiểu bằng máy tính lại đủ để chứng minh rằng máy thực sự hiểu?
Sau bài báo có ảnh hưởng lớn của Searle, cách thảo luận về AI dần chuyển dịch. Thay vì chỉ tập trung vào câu hỏi liệu máy tính có thực sự tư duy hay có ý thức không, giới nghiên cứu ngày càng chú ý đến những năng lực cụ thể mà AI có thể thực hiện và cách đánh giá chúng bằng thực nghiệm.
AI yếu thường được liên hệ với thuật ngữ AI chuyên biệt (narrow AI), chỉ một hệ thống có khả năng thực hiện một hoặc một nhóm nhiệm vụ cụ thể, nhưng không có năng lực linh hoạt trên nhiều lĩnh vực như trí tuệ tổng quát mà con người sở hữu. Từ bộ lọc thư rác, camera giao thông có khả năng nhận diện tình huống, chương trình chơi cờ vây đến các hệ thống hỗ trợ xe tự lái, AI chuyên biệt đã hiện diện trong đời sống suốt nhiều thập niên. Khi những công nghệ này trở nên quen thuộc, người dùng thường chỉ gọi chúng là phần mềm, mà ít để ý đến các kỹ thuật AI đứng phía sau.
Song song với cách phân loại AI yếu và AI mạnh, giới nghiên cứu còn phân biệt khái niệm AI chuyên biệt và trí tuệ nhân tạo tổng quát (Artificial General Intelligence, AGI) để phân biệt phạm vi năng lực của các hệ thống AI. AGI là mục tiêu phát triển những hệ thống có khả năng thực hiện nhiều loại nhiệm vụ trí tuệ, đồng thời vận dụng kiến thức và kỹ năng từ lĩnh vực này sang lĩnh vực khác với mức độ linh hoạt rộng như con người. Thay vì phải xây dựng một hệ thống riêng cho từng nhiệm vụ, AI tổng quát được kỳ vọng có thể thích nghi với nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Cụm từ Artificial General Intelligence đã xuất hiện từ trước năm 2000, nhưng được phổ biến rộng hơn trong giới nghiên cứu từ đầu những năm 2000, trong đó có đóng góp của Shane Legg - người về sau trở thành đồng sáng lập công ty DeepMind. (Lưu ý, trong tiếng Việt, AGI thường được dịch là "trí tuệ nhân tạo tổng quát" hoặc gọi ngắn gọn là "AI tổng quát". Hai cách gọi này chỉ cùng một khái niệm).
Từng là một mục tiêu xa vời trong nghiên cứu AI, AGI ngày nay trở thành tham vọng chiến lược của nhiều doanh nghiệp công nghệ, trong đó có OpenAI và Google DeepMind. Điều này góp phần thúc đẩy làn sóng đầu tư khổng lồ nhằm đưa công nghệ AI tiến tới AGI trong tương lai.
Tuy nhiên, đích đến của cuộc đua vẫn chưa được xác định thống nhất: AGI thực sự là gì, và dựa vào đâu để biết một hệ thống đã đạt tới AGI? Điều lệ của OpenAI mô tả AGI là "các hệ thống có mức độ tự chủ cao, vượt trội so với con người trong phần lớn công việc có giá trị kinh tế". Trong khi đó, một thỏa thuận giữa OpenAI và Microsoft bị rò rỉ vào năm 2024 lại gắn AGI với một ngưỡng tài chính: hệ thống có khả năng tạo ra 100 tỷ USD lợi nhuận.
Kết quả bài kiểm tra ARC-AGI-3 của một số mô hình AI phổ biến hiện nay. Ảnh: Alberto Romero/The Algorithmic Bridge
Dù hiểu theo cách nào, AGI cũng không đồng nghĩa với siêu trí tuệ, vốn được Nick Bostrom mô tả là "bất kỳ trí tuệ nào vượt xa năng lực nhận thức của con người trong hầu như mọi lĩnh vực đáng quan tâm". Mấu chốt nằm ở phạm vi vượt trội ấy. Một hệ thống AGI có thể thực hiện nhiều loại nhiệm vụ trí tuệ ở mức tương đương con người, nhưng siêu trí tuệ phải vượt xa con người trên gần như toàn bộ các lĩnh vực. Nó không chỉ cần giỏi hơn những nhà khoa học xuất chúng như Albert Einstein hay Marie Curie, mà còn phải vượt trội so với những tài năng trong các lĩnh vực khác: từ văn chương của William Shakespeare và Jane Austen, nghệ thuật của Leonardo da Vinci đến khả năng sáng tạo và đổi mới của Steve Jobs. Một siêu trí tuệ thực sự có lẽ sẽ làm biến đổi thế giới theo những cách mà chúng ta không thể hình dung nổi.
Nhưng tất cả những định nghĩa nêu trên đều vấp phải một câu hỏi căn bản, nằm ngay ở chữ "trí tuệ": trí tuệ thực chất là gì, và dựa vào đâu để đo lường, so sánh mức độ trí tuệ của các hệ thống khác nhau?
Một số nhà khoa học máy tính đã tìm cách xây dựng các bài kiểm tra trí thông minh dành riêng cho AI, thay vì dùng công cụ phổ biến để đánh giá trí tuệ của con người là chỉ số thông minh, hay IQ (Intelligence Quotient).
Một trong số đó là bài kiểm tra ARC-AGI, không chỉ đánh giá năng lực của mô hình mà còn tính đến chi phí vận hành, nhờ vậy các mô hình tiêu tốn ít tài nguyên tính toán hơn có thể đạt điểm cao hơn.
Bài kiểm tra ARC-AGI hiện đã bước sang phiên bản thứ ba. Một trong những mô hình mới nhất của OpenAI, GPT-6.1 Sol, đạt 94,2% điểm.
Liệu kết quả đó có đủ để xem GPT-6.1 Sol là AGI? Chưa ai rõ. Jacob Aron viết rằng ARC-AGI sẽ sớm có phiên bản thứ tư, với những nhiệm vụ mới để tiếp tục thử thách khả năng suy luận và thích nghi của các mô hình AI.
Dù các công ty AI tin chắc rằng AGI sẽ xuất hiện, chưa thể khẳng định được gì ở thời điểm hiện tại. Điều tưởng chừng là phép màu vào năm 2022 - một chiếc máy tính có thể trả lời mọi câu hỏi của chúng ta - giờ đây lại trở thành điều phiền toái, khi tính năng AI Overviews của Google thường xuyên đưa ra thông tin sai nhưng lại được trình bày đầy tự tin ngay đầu trang kết quả tìm kiếm.
Khi những khái niệm như AGI hay siêu trí tuệ vẫn chưa có định nghĩa thống nhất, còn các phương pháp đánh giá liên tục thay đổi, không dễ để xác định thời điểm một hệ thống AI đạt đến ngưỡng năng lực tương ứng.
Còn Russell nhận định với tạp chí Nature rằng không có lý do gì để nghĩ rằng không thể đạt được siêu trí tuệ. Nhưng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện nay có thể không phải là con đường tốt nhất để làm được điều đó. Theo thiết kế, LLM bắt chước hành vi của con người, điều này khiến chúng "vốn dĩ không an toàn". Chúng là những hệ thống có mục tiêu giống con người, nhưng "chúng ta không hiểu các nguyên tắc hoạt động bên trong của chúng", Russell nói.
Phong Du tổng hợp
Tài liệu tham khảo:
Jenna Ahart (10/2026), "The science of superintelligence and why AI is still a useful word", Nature, https://doi.org/10.1038/d41586-026-03198-6
Jacob Aron, (10/2026), "AI or ‘super intelligence’? Trump isn’t the only one who is confused", New scientist, https://www.newscientist.com/article/2592404-ai-or-super-intelligence-trump-isnt-the-only-one-who-is-confused/
Danh sách những người đã ký "Tuyên bố về Siêu trí tuệ", tính đến ngày 12/10/2026 là 144.658 người. https://superintelligence-statement.org/