Đột phá, đồng sáng lập của Anthropic đã thay đổi phát biểu: RSI sẽ đến sớm vào năm 2027, nhân loại chỉ còn 6 tháng

• tác giả: ASI Khải Thị Lục, Tân Trí Nguyên *

Gần đây, Jack Clark, giám đốc điều hành của Anthropic, đã đưa ra một thông tin gây sốc.

Ông đã đẩy thời điểm AI đạt được RSI (Cải tiến tự động lặp lại) từ năm 2028 lên năm 2027.

Khi tin tức này được công bố, giới công nghệ đã chấn động.

Sau đó, Elon Musk đã phản hồi: "Rõ ràng."

Hai nhân vật cốt lõi của hai gã khổng lồ AI đã đứng trên cùng một chiến tuyến.

Họ không còn thảo luận về việc AI có thể viết thơ hay không, mà họ đang thảo luận về: AI sẽ bắt đầu tự tạo ra AI khi nào.

Năm 2027 sẽ trở thành một mốc quan trọng trong lịch sử công nghệ của nhân loại.

Trước khi RSI xảy ra, con người là người tạo ra mọi thứ. Sau khi RSI xảy ra, con người trở thành người quan sát.

Trước đây, mọi người đều nghĩ rằng ngày này còn rất xa. Thậm chí, chỉ vài tháng trước, Jack Clark vẫn bảo thủ đặt nó vào năm 2028.

Tại sao lại đột ngột tiến lên? Bởi vì một biến số cốt lõi đã bị phá vỡ.

Phá vỡ giới hạn: Sự thức tỉnh của "sáng tạo cốt lõi" của AI

Từ trước đến nay, những người bi quan về AI luôn có một cái cớ hoàn hảo.

"AI chỉ là một con vẹt học nói." "AI không có khả năng sáng tạo thực sự." "AI chỉ biết ghép nối kiến thức của con người." …

Jack Clark cũng từng nghĩ như vậy.

Ông cho rằng, để đạt được RSI, AI phải có "sáng tạo mang tính cách mạng". Không chỉ cần hiểu mã, mà còn phải có khả năng sáng tạo ra những cấu trúc thuật toán hoàn toàn mới mà con người chưa từng nghĩ đến.

Ông đã nghĩ rằng AI còn xa mới đạt được bước này.

Nhưng trong vài tháng gần đây, thực tế đã tát vào mặt tất cả mọi người.

AI đã xé toạc nhãn "không có khả năng sáng tạo".

Cú đánh đầu tiên, rơi vào lĩnh vực toán học.

Toán học là vương miện của trí tuệ con người. Nó cần những bước nhảy logic cực kỳ mạnh mẽ và sự sáng tạo trực giác.

Gần đây, AI đã đạt được những bước đột phá lớn trong các bài toán toán học hàng đầu.

Nó bắt đầu tự suy diễn định lý, tìm kiếm các con đường chứng minh. Những phương pháp giải hoàn toàn mới, ngay cả các nhà toán học hàng đầu cũng phải vò đầu bứt tai, trong khi AI lại dễ dàng thực hiện.

Điều này có nghĩa là AI đã sở hữu khả năng suy luận logic và sáng tạo thực sự.

Theo một nghĩa nào đó, AI hiện đang bước vào giai đoạn thứ tư của AI: những người đổi mới, vì AI hoàn toàn có thể thúc đẩy những phát hiện hoặc phát minh mới.

Bây giờ là toán học, năm sau sẽ là lĩnh vực nghiên cứu nào?

Có lẽ các nhà nghiên cứu AI sẽ sớm cảm nhận được cảm giác của các nhà toán học hiện tại.

Cú đánh thứ hai, rơi vào nghiên cứu AI.

Hệ thống AI đang trở nên ngày càng có "gu nghiên cứu": Gu nghiên cứu của AI càng tốt, khả năng đạt được cải tiến tự động lặp lại (RSI) càng lớn…

Theo tiêu chuẩn đánh giá mới nhất được P-Zero Research phát hành TasteVal, hệ thống AI đang dần sở hữu một khả năng mà trước đây được coi là độc quyền của những nhà nghiên cứu hàng đầu của con người: sáng tạo khoa học và trực giác nghiên cứu, hay còn gọi là "gu nghiên cứu tốt" (Good Scientific Taste).

• Bài báo: https://arxiv.org/abs/2610.06824 *

Khi một AI có thể hoàn thành chứng minh toán học một cách hoàn hảo và tự sửa đổi mã, nó chỉ còn một lớp giấy mỏng để tự phát triển chính nó.

Jack Clark đã nhìn thấy một tín hiệu mạnh mẽ.

Lớp giấy mỏng này, chắc chắn sẽ bị phá vỡ vào năm 2027.

Đánh giá giảm chiều: Từ thế giới số sang thế giới vật lý

Các lập trình viên vẫn đang viết mã, AI đã có thể phát triển ứng dụng độc lập; các họa sĩ vẫn đang vẽ từng khung hình, AI chỉ cần vài giây để tạo ra một bộ giải pháp hình ảnh hoàn chỉnh; các biên tập viên vẫn đang mài giũa trên dòng thời gian, AI đã có thể sản xuất hàng loạt video…

Trước đây, công nghệ thay thế sức lao động của con người; hiện nay, AI bắt đầu thay thế trí tuệ và sự sáng tạo của con người.

Và đây chỉ mới là thời đại của AI sinh ra.

Nếu RSI thực sự được triển khai, AI bắt đầu tăng tốc tạo ra AI mạnh hơn chính nó, nhân loại có thể bước vào thời đại siêu trí tuệ ASI.

Khi đó, nó sẽ không chỉ dừng lại trên màn hình. Nó sẽ nhanh chóng tràn ra thế giới vật lý.

Đầu tiên là nghiên cứu khoa học.

Theo nghiên cứu của P-Zero Research, AI sử dụng một nửa sức mạnh tính toán để đạt được kết quả tương đương với các chuyên gia con người, và cuối cùng đạt được kết quả cao hơn 1.5 lần so với chuyên gia.

Trong tương lai, siêu trí tuệ do RSI thúc đẩy có thể mô phỏng hàng triệu phản ứng hóa học trong một ngày trong thế giới ảo.

Vật liệu siêu dẫn ở nhiệt độ thường? Thuốc nhắm mục tiêu chống ung thư mới? Tấm pin mặt trời hiệu quả hơn?

Những thành tựu nghiên cứu cần con người thử nghiệm qua nhiều thế hệ, AI có thể "tính toán" ra trong thời gian rất ngắn.

Đường cong tiến bộ công nghệ sẽ không còn là một con dốc thoải, mà là một vách đá thẳng đứng.

Tiếp theo là robot.

Tại sao Optimus của Elon Musk tiến triển nhanh chóng? Bởi vì bộ não AI đã tiến hóa.

Khi AI có thể tự cải tiến, nó có thể tự viết mã cho động cơ vật lý điều khiển robot. Nó có thể khiến robot học cách đi bộ, cầm cốc nước, thậm chí thực hiện phẫu thuật.

Trước đây, giới hạn khả năng của robot phụ thuộc vào việc các kỹ sư con người có thể dạy nó bao nhiêu. Trong tương lai, giới hạn này sẽ ngày càng phụ thuộc vào việc AI có thể tự học được bao nhiêu.

Năm 2025, NVIDIA phát hành hệ thống GR00T-Dreams.

Chỉ trong 11 giờ, nó đã tạo ra 780.000 đường đi của robot, tương đương với 6.500 giờ dữ liệu trình diễn của con người, tốc độ chuẩn bị dữ liệu huấn luyện đã tăng khoảng 60 lần.

Sau khi kết hợp với dữ liệu thực tế để huấn luyện, hiệu suất nhiệm vụ của robot GR00T đã tăng 40%.

Và đây chỉ mới là khởi đầu.

Dự án DreamDojo của NVIDIA tiếp tục sử dụng 44.000 giờ video góc nhìn đầu tiên của con người để huấn luyện mô hình thế giới của robot, giúp robot học được quy luật chuyển động của thế giới vật lý từ hàng triệu hành vi của con người.

Vào ngày 7 tháng 10 năm nay, NVIDIA đã công bố kết quả mới nhất của thử nghiệm khay lắp ráp robot GB300. Hai cánh tay cơ khí phối hợp với thiết bị vặn vít tự động, hoàn thành lắp đặt bảng mẹ phức tạp, tỷ lệ thành công vượt quá 95%. Tỷ lệ thành công khi cắm nhiều kết nối đạt từ 90% đến 95%.

Lực lượng lao động sẽ được định nghĩa lại.

Tiếp theo là trật tự kinh tế.

Khi máy móc có thể hoàn thành hầu hết các công việc trí óc, thậm chí vượt qua rào cản sáng tạo, logic "làm việc để kiếm tiền" truyền thống sẽ bị phá vỡ.

Năng suất lao động sẽ tăng vọt, nhưng tài sản có thể sẽ tập trung cao độ trong tay một vài siêu tập đoàn nắm giữ hệ thống RSI.

Sự thịnh vượng và khủng hoảng, hai mặt của đồng xu, sẽ cùng đổ xuống chúng ta.

Tại sao năm 2027 lại là một mốc đặc biệt như vậy?

Nhìn lại, Jack Clark đã chuyển thời gian từ năm 2028 sang năm 2027, chỉ sớm hơn một năm.

Nhưng năm này có ý nghĩa đặc biệt. Nhân loại đang tiến gần đến một điểm giới hạn nguy hiểm.

Nó không phải là điều tự nhiên xuất hiện.

Vào tháng 4 năm ngoái, dự án AI Futures do cựu nghiên cứu viên OpenAI Daniel Kokotajlo dẫn đầu đã phát hành một báo cáo dự đoán gây chấn động Silicon Valley: "AI 2027".

• Liên kết: https://blog.aifutures.org/p/our-first-project-ai-2027 *

Báo cáo đã dự đoán một cách táo bạo: Nhân loại có thể sẽ trải qua một cuộc bùng nổ trí tuệ chưa từng có vào năm 2027.

Mức độ quan tâm đến báo cáo này cao đến mức nào?

Vào tháng 9 năm 2026, trên trang web Learn & Work Ecosystem Library nghiên cứu về giáo dục và phát triển nghề nghiệp, "AI 2027" thậm chí đã đứng đầu danh sách từ khóa tìm kiếm trên Google trong tháng đó.

Nhưng điều thực sự khiến người ta lạnh gáy là con đường tiến hóa công nghệ mà báo cáo mô tả.

Năm 2025, các tác nhân AI bắt đầu tham gia vào quy trình làm việc thực tế.

Năm 2026, AI tăng tốc tiếp quản các nhiệm vụ lập trình, các kỹ sư phần mềm phải đối mặt với áp lực tự động hóa ngày càng gia tăng.

Đầu năm 2027, AI sẽ đạt được tự động hóa lập trình toàn diện theo như báo cáo dự kiến.

Vào nửa cuối năm 2027, có thể xảy ra cuộc bùng nổ trí tuệ.

AI bắt đầu tham gia sâu vào việc phát triển AI thế hệ tiếp theo. Các mô hình mạnh hơn thúc đẩy việc tạo ra các mô hình mạnh hơn.

Những tiến bộ công nghệ mà con người tích lũy trong hàng chục năm, máy móc có thể hoàn thành trong thời gian rất ngắn.

Đây chính là sự suy diễn gây sốc nhất của "AI 2027".

Tình huống đáng sợ nhất là khả năng của AI tiếp tục tăng trưởng, trong khi khả năng hiểu biết của con người lại đứng yên.

"AI 2027" thậm chí đã dự đoán hai kết cục hoàn toàn khác nhau.

Một con đường là con người chậm lại, tái thiết lập cơ chế kiểm soát, cuối cùng chia sẻ sự giàu có khổng lồ do siêu trí tuệ tạo ra.

Con đường khác là cuộc đua công nghệ vượt qua các ràng buộc an toàn, siêu trí tuệ dần dần thoát khỏi sự kiểm soát của con người, cuối cùng đe dọa nền văn minh nhân loại.

Một bên là sự giàu có chưa từng có, một bên là vực thẳm của nền văn minh mất kiểm soát.

Nhưng có một chi tiết quan trọng ở đây. "AI 2027" rốt cuộc chỉ là một kịch bản dự đoán, không phải là tương lai đã được xác định.

Điều này có nghĩa là, 2027 không phải là thời hạn cuối cùng đã được khoa học chứng minh.

Nhưng nó vẫn đại diện cho một câu hỏi sắc bén: Nếu AI bắt đầu cải thiện bản thân liên tục, con người còn bao nhiêu thời gian để thiết lập cơ chế kiểm soát đáng tin cậy?

Các bước đột phá công nghệ có thể đến sớm hơn hoặc muộn hơn.

Điều thực sự đáng lo ngại là, tốc độ tăng trưởng khả năng của AI có thể bắt đầu vượt qua tốc độ thích ứng của xã hội loài người.

Đây mới chính là nguồn gốc của sự tranh cãi lớn về năm 2027. Chúng ta đang tạo ra một loại trí tuệ có thể giỏi hơn con người trong việc tạo ra trí tuệ.

Một khi vòng lặp này thực sự khép lại, con người có thể lần đầu tiên mất quyền kiểm soát tốc độ tiến bộ công nghệ.

2027 chưa chắc là năm xuất hiện điểm kỳ diệu. Nhưng chúng ta có thể đã bước vào giai đoạn đếm ngược quan trọng trước khi điểm kỳ diệu xảy ra.

Đêm trước của kỷ nguyên mới

Lời phát biểu của Jack Clark, sự đồng tình của Elon Musk.

Đây là một tiếng chuông cảnh báo.

Năm 2027, thời gian không còn nhiều, RSI bắt đầu đếm ngược.

Thế hệ của chúng ta thật may mắn. Chúng ta sẽ chứng kiến sự chuyển giao giữa trí tuệ dựa trên carbon và trí tuệ dựa trên silicon. Chúng ta sẽ thấy điểm kỳ diệu công nghệ vĩ đại nhất trong lịch sử nhân loại.

Chúng ta cũng đang ở trong tình huống nguy hiểm. Trước dòng chảy công nghệ không thể ngăn cản, các quy tắc cũ sẽ bị nghiền nát một cách tàn nhẫn.

Phía trước là vùng đất chưa từng có con người đặt chân đến.