Chuyện gì sẽ xảy ra khi AI đỗ kỳ thi này?

Trong khi ngành trí tuệ nhân tạo tiến nhanh như vũ bão, các nhà khoa học tìm cách đặt ra một giới hạn mang tên “Kỳ thi cuối cùng của nhân loại” (Humanity’s Last Exam – HLE), để xem AI có thể tiến xa tới đâu. Không chỉ là bài kiểm tra học thuật thông thường, HLE được thiết kế nhằm buộc các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, Gemini hay DeepSeek chứng minh khả năng hiểu biết thực sự, chứ không trả lời theo kiểu "học vẹt" nhờ lượng dữ liệu khổng lồ.

Kỳ thi này là kết quả hợp tác giữa hai đơn vị đại diện cho hai thái cực: Trung tâm An toàn AI (Center for AI Safety) - tổ chức phi lợi nhuận với sứ mệnh giảm thiểu rủi ro từ AI ở quy mô xã hội, và Scale AI - doanh nghiệp chuyên cung cấp dữ liệu huấn luyện cho các tập đoàn công nghệ hàng đầu. Dù kết quả ban đầu còn khiêm tốn, nghiên cứu đã hé lộ một tương lai không xa: nơi AI có thể trả lời những câu hỏi khó nhất mà giới học thuật từng đặt ra.

Kết quả nghiên cứu đã được gửi lên nền tảng arXiv, và hiện chưa được bình duyệt.

Bài kiểm tra yêu cầu AI phải thành thạo nhiều lĩnh vực - Hình minh họa.

Với hơn 2.700 câu hỏi được gửi về từ các chuyên gia trên khắp thế giới, HLE không đơn thuần là một bài kiểm tra tổng hợp - nó là bản đồ tri thức của nhân loại. Khoảng 41% câu hỏi liên quan đến toán học, phần còn lại trải dài từ y học, vật lý, hóa học cho đến nhân văn, khoa học máy tính và kỹ thuật. Một câu yêu cầu AI dịch một dòng chữ La Mã cổ; câu khác thách thức khả năng hiểu biết về cấu trúc gân cơ của chim ruồi; thậm chí có cả những câu khiến AI phải suy ngẫm về chính bản thân nó.

Điểm đặc biệt của HLE là tính khách quan tuyệt đối. Mỗi câu hỏi đều có đáp án duy nhất, không thể bị đánh lạc hướng bởi mẹo vặt tìm kiếm trên mạng. Quá trình chấm điểm cũng được tự động hóa, sử dụng AI GPT-40 để xác thực và đánh giá các câu trả lời một cách linh hoạt; câu trả lời được chấp nhận chỉ cần đúng về bản chất. 

Đúng như dự đoán, AI đã “trượt” toàn tập, và các nhà nghiên cứu AI hoàn toàn có thể đổ lỗi cho “đề khó”: HLE thực sự đẩy AI đến giới hạn, một số mô hình đã nộp bài (bao gồm Gemini và DeepSeek) chỉ đạt 3-14% độ chính xác. 

Tuy nhiên, theo nhóm nghiên cứu, các hệ thống AI hoàn toàn có thể đạt được tới số điểm 50% câu trả lời đúng vào cuối năm 2025, nếu tốc độ tiến bộ vẫn duy trì như hiện tại.

Giai đoạn tiếp theo của huấn luyện sẽ tập trung vào việc giúp AI nhận biết mức độ không chắc chắn, thay vì cứ tự tin đưa ra câu trả lời sai. AI sẽ được yêu cầu không chỉ trả lời mà còn đưa ra mức độ tin tưởng cho câu trả lời đó, theo thang điểm từ 0 đến 100%.

Chỉ số “độ tự tin” sẽ giúp giảm thiểu nguy cơ sai lầm mang tính hệ thống - điều mà giới chuyên môn coi là rào cản lớn nhất của AI trong các lĩnh vực quan trọng như y học, pháp lý hay tài chính.

Dù vẫn còn thất bại nhiều, AI đang tiến gần hơn bao giờ hết đến ngưỡng cửa của tri thức con người. Và khi chúng chinh phục được “kỳ thi cuối cùng” này, câu hỏi tiếp theo có lẽ không còn là: “AI biết gì?”, mà sẽ là: “AI còn cần chúng ta đến mức nào nữa?”