Fei-Fei Li: Tại sao tương lai của AI phụ thuộc vào việc giữ con người kiểm soát

Khi Fei-Fei Li nói về trí tuệ nhân tạo, cô mang theo trọng trách của người đã góp phần định hình lĩnh vực này. Là giáo sư tại Stanford và là lực lượng tiên phong đứng sau ImageNet—cơ sở dữ liệu hình ảnh khổng lồ đã thúc đẩy cuộc cách mạng học sâu—Fei-Fei Li đã dành 25 năm chứng kiến AI phát triển từ một lĩnh vực học thuật thành một lực lượng thay đổi nền văn minh. Tuy nhiên, ngay cả cô cũng thừa nhận: “Tôi chưa bao giờ nghĩ nó sẽ trở nên lớn đến vậy.” Trong một cuộc trò chuyện gần đây, Fei-Fei Li đã phản ánh về vị trí hiện tại của AI, hướng đi của nó và những lựa chọn của con người sẽ quyết định tác động của nó.

Tại sao Fei-Fei Li xem AI như một con dao hai lưỡi của nhân loại

Trong hơn hai thập kỷ, Fei-Fei Li đã quan sát quỹ đạo của AI từ phòng thí nghiệm đến việc phổ biến rộng rãi. Cô nhấn mạnh một chân lý quan trọng: công nghệ luôn có hai mặt. Từ thời kỳ khai sáng của nền văn minh, các công cụ do con người tạo ra thường được sử dụng cho mục đích tốt—nhưng chúng cũng có thể bị vũ khí hóa hoặc gây hại không lường trước. AI không phải ngoại lệ.

Điều làm nổi bật thời điểm này, theo Fei-Fei Li, chính là phạm vi của AI. “Đây là một công nghệ cấp nền văn minh,” cô giải thích. Lý do không chỉ nằm ở sức mạnh của nó, mà còn ở phạm vi ảnh hưởng—ảnh hưởng đến công việc, sinh kế, phúc lợi và tương lai của mọi người theo một cách nào đó. Tác động toàn cầu này chính là lý do cô khăng khăng rằng việc giám sát không thể để mặc cho một số ít tập đoàn.

Fei-Fei Li hình dung một bức tranh về AI nơi quyền lực được phân phối thay vì tập trung. “Tôi hy vọng công nghệ này có thể trở nên dân chủ hơn,” cô nói. “Ai xây dựng hoặc sở hữu nó cũng nên sử dụng có trách nhiệm, và mọi người đều nên có khả năng ảnh hưởng đến công nghệ này.” Sự dân chủ hóa này không chỉ là lý tưởng—nó mang tính sinh tồn. Khi một số ít công ty kiểm soát quá nhiều, trách nhiệm bị phân tán và khả năng lệch lạc dễ xảy ra hơn.

Từ tiệm giặt là đến nhà tiên phong AI: Hành trình của Fei-Fei Li

Hiểu rõ niềm tin của Fei-Fei Li về khả năng của con người đòi hỏi phải hiểu hành trình của cô. Cô đến Mỹ khi mới 15 tuổi, nói tiếng Anh hạn chế, xuất thân từ một gia đình nghèo ở Trung Quốc. Cha mẹ cô làm thu ngân; sự túng quẫn tài chính cuối cùng đã khiến gia đình mở một tiệm giặt là khi cô còn học đại học.

“Tôi đùa rằng tôi là CEO,” cô nhớ lại. Từ 18 tuổi đến giữa thời gian học cao học—bảy năm—cô quản lý doanh nghiệp từ xa, xử lý cuộc gọi khách hàng, hóa đơn và kiểm tra chất lượng trong khi vẫn theo đuổi nghiên cứu khoa học nâng cao. Cuộc sống kép này dạy cô sự kiên cường. “Bạn cần sự kiên cường để làm nghiên cứu khoa học, vì con đường của khoa học không tuyến tính—không ai có câu trả lời sẵn sàng,” cô phản ánh. “Là một người nhập cư, bạn cũng phải học cách kiên cường.”

Anh hùng thời thơ ấu của cô là vật lý. Lớn lên trong một thành phố nhỏ của Trung Quốc, cô tìm thấy trong vật lý một lối thoát—một cánh cửa dẫn đến những câu hỏi về vũ trụ, hạt nhân nguyên tử và bản chất của sự tồn tại. Những nhân vật như Newton, Maxwell, Schrödinger và Einstein đã truyền cảm hứng để cô đặt ra những câu hỏi táo bạo. Nhưng đến đại học, câu hỏi của cô chuyển sang: Trí tuệ là gì? Nó xuất hiện như thế nào? Làm thế nào để tạo ra máy móc thông minh? Câu hỏi đó trở thành Ngôi sao Bắc Đẩu của cô.

Bước ngoặt đến qua một cầu nối bất ngờ. Trong quá trình nghiên cứu cách bộ não con người tổ chức các khái niệm hình ảnh, Fei-Fei Li đã gặp WordNet—một hệ thống phân loại ngôn ngữ tổ chức các khái niệm ngữ nghĩa không theo thứ tự alphabet, mà theo mối quan hệ. Một quả táo và một quả lê gần nhau hơn là quả táo và một chiếc máy giặt. Phát hiện này đã khơi nguồn cho cô nhận thức: nếu ngôn ngữ mô tả hàng triệu đối tượng, và các sinh vật thông minh hấp thụ khối lượng dữ liệu khổng lồ để hiểu thế giới, thì máy móc cũng cần khả năng này.

Điều này dẫn đến ImageNet. Vào đầu những năm 2000, khi các bộ dữ liệu chỉ chứa từ 4 đến 20 loại đối tượng, Fei-Fei Li và các cộng sự đã tạo ra một cơ sở dữ liệu với 22.000 loại đối tượng và 15 triệu hình ảnh có nhãn. Sự thay đổi quy mô này đã chứng minh tính cách mạng—một điều kiện tiên quyết để học sâu phát triển mạnh mẽ. Ngày nay, Fei-Fei Li được công nhận như là kiến trúc sư của bước chuyển này, gọi cô là “Bà mẹ của AI,” mặc dù cô nhấn mạnh tính hợp tác trong các đột phá khoa học.

Trí tuệ không gian: Tầm nhìn tiếp theo của Fei-Fei Li cho AI

Sau khi định hình trí tuệ thị giác, Fei-Fei Li hiện dẫn dắt World Labs, một công ty khởi nghiệp tập trung vào điều cô gọi là biên giới tiếp theo của AI: trí tuệ không gian. Công ty của cô, có giá trị 1,1 tỷ USD, phát triển Marble—một mô hình tiên tiến tạo ra thế giới 3D từ các lệnh đơn giản.

Sự khác biệt này rất quan trọng. Trong nửa đầu sự nghiệp, Fei-Fei Li tập trung vào vấn đề “nhìn thấy”—tiếp nhận thông tin thụ động. Nhưng tiến hóa dạy chúng ta rằng trí tuệ không thể tách rời khỏi hành động. Chúng ta nhìn vì chúng ta di chuyển; chúng ta di chuyển tốt hơn vì chúng ta nhìn thấy. “Làm thế nào để xây dựng mối liên hệ này?” cô hỏi. “Chúng ta cần hiểu không gian 3D, cách các đối tượng di chuyển, cách tôi vươn tay để lấy cốc—cốt lõi của tất cả là trí tuệ không gian.”

Các ứng dụng của Marble trải dài các lĩnh vực. Các nhà thiết kế tạo ý tưởng trong môi trường 3D; các nhà phát triển trò chơi nhanh chóng mô phỏng các cảnh; robot huấn luyện trong mô phỏng trước khi triển khai thực tế; giáo viên đưa học sinh vào thế giới ảo để hiểu các khái niệm phức tạp. Hãy tưởng tượng các cô gái Afghanistan học trong lớp học ảo, hoặc một bé 8 tuổi đi bên trong một tế bào để quan sát nhân tử, enzyme và màng tế bào. Những điều này không còn là khả năng xa vời—chúng là các ứng dụng ngay lập tức đang chờ phát triển.

Fei-Fei Li nhấn mạnh rằng trí tuệ không gian bổ sung chứ không thay thế trí tuệ ngôn ngữ. “Trí tuệ không gian cũng quan trọng như trí tuệ ngôn ngữ, và chúng bổ sung cho nhau,” cô khẳng định.

Làm thế nào Fei-Fei Li đối mặt với mối đe dọa mất việc làm do AI

Trong số các câu hỏi cấp bách về AI: nó có thể tiêu diệt công việc không? Fei-Fei Li không né tránh thực tế này. Tại Salesforce, CEO Marc Benioff đã báo cáo rằng 50% các vai trò dịch vụ khách hàng đã được tự động hóa. “Điều này thực sự đang xảy ra,” Fei-Fei Li thừa nhận.

Nhưng cô nhìn nhận lại vấn đề theo cách khác. Mọi công nghệ biến đổi—máy hơi nước, điện, máy tính, ô tô—đều gây ra đau đớn khi định hình lại lực lượng lao động. Câu hỏi không chỉ là liệu công việc có tăng hay giảm; mà là cách xã hội quản lý quá trình chuyển đổi đó. “Các cá nhân phải liên tục học hỏi, và các doanh nghiệp cùng xã hội cũng có trách nhiệm,” cô lập luận.

Trách nhiệm chung này vượt ra ngoài các tập đoàn. Các phụ huynh thường hỏi Fei-Fei Li: “Con tôi nên học gì? Liệu có việc làm không?” Câu trả lời của cô nhấn mạnh phát triển con người hơn là đào tạo kỹ thuật. “Hãy trao cho chúng khả năng tự chủ, phẩm giá, sự tò mò và các giá trị vĩnh cửu như trung thực, cần cù, sáng tạo và tư duy phản biện,” cô khuyên. “Đừng chỉ lo lắng về ngành học; hãy hiểu sở thích và tính cách của con bạn, rồi hướng dẫn phù hợp. Lo lắng chẳng giải quyết được gì.”

Mối quan tâm cấp bách nhất của cô, tuy nhiên, là các giáo viên. “Mối lo duy nhất của tôi là các giáo viên. Họ là xương sống của xã hội chúng ta, rất quan trọng trong việc nuôi dưỡng thế hệ tiếp theo. Chúng ta có giao tiếp đúng với họ không? Chúng ta có tham gia cùng họ không?” Mối lo này nhấn mạnh niềm tin của cô rằng công nghệ nên nâng cao khả năng của con người, chứ không thay thế sự phán đoán của con người trong các lĩnh vực như giáo dục.

Fei-Fei Li về các rủi ro tồn tại của AI: Không phải máy móc

Geoffrey Hinton, nhà đoạt giải Nobel và nhà tiên phong học sâu mà Fei-Fei Li gọi là bạn 25 năm, ước tính có 10-20% khả năng AI siêu trí tuệ có thể dẫn đến diệt vong loài người. Cô tôn trọng Hinton—nhưng không đồng ý. “Về việc ‘thay thế nhân loại,’ điều đó không phải là không thể, nhưng nếu nhân loại thực sự đối mặt với khủng hoảng, đó sẽ là do chính chúng ta mắc sai lầm, chứ không phải do máy móc,” cô khẳng định.

Phản biện của cô chuyển hướng từ máy móc sang quản trị. “Tại sao nhân loại lại để điều này xảy ra? Trách nhiệm tập thể của chúng ta ở đâu, quản lý và quy định ra sao?” Thay vì sợ sự tự chủ của siêu trí tuệ, Fei-Fei Li nhấn mạnh khả năng của con người. Vấn đề không phải là khả năng của máy móc; mà là cách con người quản lý, hợp tác quốc tế và xây dựng khung pháp lý.

Cô thừa nhận rằng các thỏa thuận toàn cầu chính thức vẫn chưa tồn tại. “Lĩnh vực này còn non trẻ; chúng ta chưa có hiệp ước quốc tế hay sự đồng thuận toàn cầu như vậy. Nhưng tôi nghĩ chúng ta đã có nhận thức toàn cầu.” Điều này hàm ý: nhân loại còn thời gian để thiết lập các giới hạn trước khi siêu trí tuệ xuất hiện.

Mâu thuẫn năng lượng: Fei-Fei Li cân bằng giữa lo ngại về khí hậu và đổi mới sáng tạo

Việc huấn luyện các mô hình AI lớn đòi hỏi lượng điện năng khổng lồ. Một số cảnh báo rằng các trung tâm dữ liệu khổng lồ có thể gây ra thảm họa sinh thái. Fei-Fei Li không bác bỏ mối lo này—nhưng cô chuyển hướng. “Không ai nói các trung tâm dữ liệu này phải dùng nhiên liệu hóa thạch. Đổi mới trong lĩnh vực năng lượng sẽ là phần then chốt của điều này.”

Các quốc gia xây dựng các trung tâm dữ liệu khổng lồ phải lựa chọn: xem xét lại chính sách năng lượng và cấu trúc công nghiệp, hoặc thúc đẩy đầu tư vào năng lượng tái tạo. Cơn sốt AI, ngược lại, có thể thúc đẩy quá trình chuyển đổi năng lượng xanh. “Điều này mang lại cơ hội để đầu tư và phát triển nhiều hơn năng lượng tái tạo,” Fei-Fei Li gợi ý—một cách nhìn thực dụng về một cuộc khủng hoảng tưởng chừng như không thể tránh khỏi.

Vị trí trung dung của Fei-Fei Li: Không phải Utopia cũng không phải Dystopia

Khi được hỏi về quan điểm thế giới của mình, Fei-Fei Li từ chối cả hai cách nhìn utop và dystop. “Thực ra tôi là một trung dung tầm thường,” cô cười. “Người trung dung tầm thường muốn nhìn nhận vấn đề này từ góc độ thực dụng và khoa học hơn.”

Chủ nghĩa thực dụng này thể hiện rõ khi cô bàn về việc lạm dụng. Lửa đã cách mạng hóa nền văn minh—nhưng lửa cũng có thể thiêu rụi. AI sẽ thúc đẩy nhân loại—nhưng AI bị lạm dụng khiến cô lo ngại. Cũng đáng lo ngại là cách truyền thông công chúng. “Tôi cảm thấy có sự lo lắng lan rộng,” cô nhận xét, và phần lớn lo lắng này bắt nguồn từ các tin đồn gây sốc hơn là từ các cuộc tranh luận cân bằng.

Mối quan tâm đặc biệt của cô là cách các chính trị gia và truyền thông hình dung về AI. Cô đã chứng kiến các nhà lãnh đạo thế giới đặt câu hỏi như “Chúng ta sẽ làm gì khi các ông chủ máy móc xuất hiện?”—một cách đặt vấn đề pha trộn giữa khoa học viễn tưởng và thực tế chính sách. “Cuộc thảo luận công khai về AI cần vượt ra ngoài câu hỏi, ‘Chúng ta sẽ làm gì khi các ông chủ máy móc xuất hiện?’” Fei-Fei Li khẳng định.

Thông điệp cốt lõi của Fei-Fei Li: Sáng kiến của con người trong kỷ nguyên AI

Fei-Fei Li kết luận bằng một niềm tin xuất phát từ nhiều thập kỷ trong lĩnh vực. “Trong kỷ nguyên AI, sáng kiến nên nằm trong tay con người. Sáng kiến không nằm ở máy móc, mà ở chính chúng ta.” Đây không phải là sự quay trở lại của hoài niệm analog—đây là lời kêu gọi có ý thức về cách sử dụng công nghệ.

Cô áp dụng điều này cho chính các con của mình và cho thế giới. “Đừng lười biếng chỉ vì có AI,” cô khuyên. Việc dùng các mô hình ngôn ngữ lớn để tìm câu trả lời sẽ cắt đứt quá trình học hỏi. Hiểu toán học đòi hỏi nỗ lực; AI nên bổ sung cho nỗ lực đó, chứ không thay thế. “Hãy đặt câu hỏi đúng đắn,” cô nói. Ngược lại, đừng biến AI thành vũ khí. Chống lại các deepfake, các phương tiện tổng hợp và các chiến dịch thông tin sai lệch phối hợp.

Đối với Fei-Fei Li, các giá trị nhân văn truyền thống—sự tò mò, trung thực, sáng tạo, tư duy phản biện, trách nhiệm—không phải là di tích cũ. Chúng là hạ tầng thiết yếu cho một thế giới dựa trên AI. “Là một nhà giáo dục và là một người mẹ, tôi tin rằng một số giá trị nhân văn là vĩnh cửu, và chúng ta cần nhận thức rõ điều đó.” Những giá trị này, được nuôi dưỡng qua giáo dục và trải nghiệm sống, tạo nền tảng cho sự quản lý khôn ngoan của công nghệ biến đổi.

Hành trình của cô từ một thiếu niên không nói tiếng Anh, làm việc trong tiệm giặt là, đến một nhà nghiên cứu AI có ảnh hưởng toàn cầu, nhấn mạnh luận điểm trung tâm của cô: khả năng con người, sự kiên cường và ý thức chủ động định hình kết quả hơn là sức mạnh công nghệ. Thông điệp này—dựa trên trải nghiệm sống và 25 năm gắn bó với AI—có thể là đóng góp quan trọng nhất của cô cho cuộc tranh luận liên tục về tương lai của công nghệ.