Đường cong hình chữ S sẽ không cứu được bạn: Tại sao dự báo đỉnh của AI thường sai lầm?

“Mọi đường cong cấp số nhân cuối cùng đều sẽ trở thành hình chữ S” là một trong những lập luận gây khó chịu nhất trong các cuộc thảo luận về Trí tuệ Nhân tạo (AI) hiện nay.

Khi ai đó đưa ra một biểu đồ cho thấy năng lực của AI đang tăng vọt và có thể sớm đạt đến mức độ được đánh dấu là “Cao”, thì phản ứng thường thấy của những người hoài nghi là chỉ ra rằng xu hướng này thực tế có thể sẽ đi theo một hình chữ S: tăng trưởng nhanh rồi đột ngột phẳng lại. Nếu điều đó xảy ra, AI sẽ không bao giờ chạm đến mức độ nguy hiểm mà mọi người lo sợ.

Về mặt kỹ thuật, lập luận này là đúng. Không có quy trình nào có thể tăng trưởng mãi mãi; rốt cuộc nó sẽ chạm đến giới hạn vật lý hoặc thực tế. Tuy nhiên, vấn đề không nằm ở việc nó có dừng lại hay không, mà là việc nó dừng lại khi nào. Việc giả định rằng đà tăng trưởng sẽ kết thúc ngay tại thời điểm chúng ta đang phân tích là một sai lầm nghiêm trọng.

So sánh đà tăng trưởng cấp số nhân và đường cong hình chữ S

Sảnh danh vọng của những sự nhận diện sai lầm

Trước khi đi sâu vào trường hợp của AI, hãy nhìn vào những ví dụ điển hình trong quá khứ nơi các chuyên gia đã sai lầm khi dự đoán sự chững lại của xu hướng.

Ở vị trí thứ ba là các dự báo tỷ lệ sinh của Liên Hợp Quốc tại các quốc gia có tỷ lệ sinh giảm. Tỷ lệ sinh ở các nước này liên tục giảm với tốc độ ổn định, nhưng Liên Hợp Quốc liên tục dự đoán rằng nó sẽ phẳng lại và giảm chậm lại. Trên thực tế, sự giảm giá tiếp diễn lâu hơn nhiều so với dự báo.

Dữ liệu dự báo tỷ lệ sinh so với thực tế

Vị trí thứ hai thuộc về các dự báo về việc triển khai năng lượng mặt trời. Tổ chức Năng lượng Thế giới (WEO) hàng năm đều nghĩ rằng: “Năm ngoái lắp đặt rất nhiều năng lượng mặt trời, chắc chắn năm nay sẽ chững lại hoặc người ta sẽ giảm bớt”. Nhưng thực tế, lượng năng lượng mặt trời được triển khai vẫn tiếp tục tăng với tốc độ như cũ.

Và vị trí đầu tiên thuộc về một bài nghiên cứu về biểu đồ năng lực AI của METR. Vào đầu năm 2026, khi dữ liệu cơ bản trông giống như một đường cong cấp số nhân, một nhóm từ Wharton đã cố gắng mô hình hóa các đường cong khác nhau và dự đoán rằng quỹ đạo tương lai khả dĩ sẽ là một đường hình chữ S. Tuy nhiên, mô hình AI tiếp theo được phát hành ngay sau phân tích của họ đã hoàn toàn phá vỡ dự báo đó, tiếp tục đà tăng trưởng mạnh mẽ.

Dự báo mô hình AI so với thực tế

Bài học rút ra là: mặc dù mọi đường cong cấp số nhân cuối cùng đều trở thành hình chữ S, nhưng điều đó không nhất thiết xảy ra đúng vào thời điểm bạn đang thực hiện phân tích. Đôi khi, chúng duy trì đà cấp số nhân lâu hơn nhiều so với suy nghĩ của con người.

Khi chúng ta không hiểu rõ quy trình

Cách tốt nhất để dự đoán khi nào xu hướng sẽ thay đổi là hiểu rõ quy trình tạo ra nó. Ví dụ, với dịch bệnh, bạn có thể dự báo dựa trên tốc độ lây nhiễm và quy mô dân số. Với kỷ lục tốc độ máy bay, các kỹ sư có thể tính toán giới hạn của động cơ phản lực.

Tuy nhiên, với AI, ngay cả các chuyên gia cũng chưa hiểu đầy đủ. Chúng ta biết cách các trung tâm dữ liệu hoạt động, nhưng không chắc chắn về việc các nhà nghiên cứu sẽ tiếp tục tìm ra các mô hình mới trong bao lâu. Chúng ta không biết “trí thông minh” thực sự là gì hay tại sao các định luật mở rộng quy mô (scaling laws) lại hoạt động.

Trong điều kiện thiếu thông tin này, giả định mặc định nên là Quy luật Lindy: trung bình, một quy trình sẽ tiếp diễn trong khoảng thời gian tương đương với thời gian nó đã tồn tại.

Hãy tưởng tượng bạn đi ngang qua một mạch nước phun (geyser) và thấy biển báo ghi “Mạch nước này phun lần cuối cách đây 100.000 năm”. Khả năng nó phun trong giờ tới là rất thấp, vì nếu nó phun ngay bây giờ, bạn đã đến đúng lúc 99,99999% chu kỳ của nó – một khả năng rất thấp đối với một mẫu ngẫu nhiên. Ngược lại, nếu biển báo ghi “cách đây 10 phút”, khả năng nó phun lại trong giờ tới là rất cao.

Áp dụng vào AI: Nếu coi toàn bộ lĩnh vực này là một bí ẩn hoàn toàn và “kỷ nguyên mở rộng quy mô” bắt đầu từ năm 2019, chúng ta có thể mong đợi xu hướng này sẽ tiếp diễn thêm khoảng 7 năm nữa.

Kết luận

Việc chế giễu những người ngoại suy xu hướng quá xa là điều dễ dàng. Nhưng nếu ai đó tuyên bố rằng xu hướng tăng trưởng năng lực AI sẽ không bao giờ đạt đến mức đáng sợ nào đó, gánh nặng chứng minh thuộc về họ.

Họ cần giải thích rõ ràng:

• Nếu họ không coi AI là một “hộp đen”, mô hình cụ thể của họ là gì? Họ đã tính toán đến tăng trưởng trung tâm dữ liệu và tiến bộ thuật toán chưa?
• Nếu họ coi AI là một “hộp đen”, tại sao kỳ vọng mặc định của họ không dựa trên Quy luật Lindy?

Chỉ đơn giản nói rằng “nó sẽ phẳng lại vì mọi thứ đều phẳng lại” là một lập luận không đủ thuyết phục trước tốc độ phát triển chóng mặt của công nghệ hiện nay.