Google: AI Tự Cải Thiện Vẫn Còn Rất Xa

Belfield cho biết Google DeepMind chưa thấy nghiên cứu AI tăng tốc có thể đo được nhờ chính AI. Ông nói điều đó không có nghĩa là tự động hóa chưa diễn ra, vì AI hiện viết hơn 75% code sản xuất.

Khoảng 88% thay đổi code vẫn cần người xem lại hoặc giám sát, và mỗi thay đổi đều được một người xem trước khi nộp. Tỉ lệ thay đổi được giao hoàn toàn cho AI tăng từ 7.5 lên 11.9%.

Với 1.389 lần chạy agent nội bộ Argon, tỉ lệ thành công khi không có đầu vào của người giảm mạnh khi nhiệm vụ phức tạp hơn. Belfield nói con người vẫn rất cần cho nghiên cứu sáng tạo, thiết kế thí nghiệm mới, chẩn đoán bất ổn huấn luyện tinh vi và lập kế hoạch dài hạn.

Khảo sát 12 nhà nghiên cứu cấp cao của DeepMind xác nhận mẫu này. Trên RE-Bench với 74 nhiệm vụ máy học thực tế, Argon giải được khoảng một nửa, cao hơn Gemini 3.7 Flash ở mức 27%.

Để theo dõi tiến triển, nhóm xây dựng chỉ số GCI bao phủ 123 model và 92 bài đo. Năng lực của model Gemini đang tăng đều khoảng 0.1 điểm GCI mỗi tháng, không có thay đổi đáng kể về tốc độ.

Nhóm cho rằng việc Gemini 4 Argon nằm nhỉnh hơn đường xu hướng là do thêm năng lực tính toán và đầu tư tổ chức, không phải do AI tự thúc đẩy tăng tốc nghiên cứu. Hiện nhóm đánh giá rủi ro từ tự động hóa nghiên cứu do AI dẫn dắt là thấp, nhưng vẫn xây hạ tầng đo lường để theo dõi dấu hiệu tăng tốc trong thời gian tới.

Hơn 20 nhà nghiên cứu AI, gồm Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio và Jakub Pachocki của OpenAI, gần đây cảnh báo về khả năng bùng nổ trí tuệ trong một tài liệu nghiên cứu. Họ nói các model AI có thể tự động hóa toàn bộ nghiên cứu và phát triển AI trong vài năm, nén tiến trình vốn cần nhiều năm thành vài tháng.