Trong gần bốn năm kể từ khi ChatGPT ra mắt, các công ty công nghệ tại Mỹ và Trung Quốc đã đầu tư hàng trăm tỉ USD vào các trung tâm dữ liệu, chíp và nhân tài nhằm vượt lên trong việc xây dựng các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng tinh vi. Mục tiêu được tuyên bố ngày càng không chỉ dừng lại ở AI tốt hơn, mà là một công nghệ mạnh mẽ hơn nhiều, thường được gọi là AGI.

Từng bị coi là một ý tưởng bên lề, AGI (Artificial General Intelligence, trí tuệ nhân tạo tổng quát) đã trở thành khẩu hiệu hành động của các phòng thí nghiệm AI hàng đầu. Nó định hướng lộ trình nghiên cứu, tài liệu tiếp thị và các cuộc thảo luận chính sách, trong bối cảnh một số nhà lập pháp Mỹ và các nhà lãnh đạo AI lo ngại về những ảnh hưởng đến an ninh quốc gia nếu các quốc gia khác (mà ai cũng hiểu là Trung Quốc) chạm tới cột mốc này trước.

Vào đầu tháng 9, OpenAI bắt đầu triển khai một mô hình AI mới mạnh mẽ hơn có tên GPT-6 Astra, công ty cho biết mô hình này một ngày nào đó có thể được nhìn nhận như những giai đoạn sơ khai của trí tuệ nhân tạo tổng quát. “Chào mừng đến với kỷ nguyên AGI,” chủ tịch OpenAI Greg Brockman phát biểu trong một cuộc họp báo giới thiệu mô hình mới.

Nhưng bất chấp mọi sự xôn xao, bản chất của AGI vẫn đầy rẫy sự mơ hồ. Giới hàn lâm và các lãnh đạo ngành công nghệ bất đồng về định nghĩa, bao gồm cả việc nên tập trung bao nhiêu vào giá trị kinh tế và liệu AGI có vượt qua khả năng của con người hay không. Ngoài ra cũng có những bất đồng về việc liệu có thể xây dựng được AGI hay không, ít nhất là với cách thiết kế AI như hiện tại.

Ngay cả Brockman cũng thừa nhận có sự chưa chắc chắn trong việc xác định liệu Astra đã đạt đến cột mốc AGI hay chưa. Vị lãnh đạo này cho biết ông sẽ “để độc giả tự quyết định xem liệu điều này có đáp ứng tiêu chuẩn của họ hay không.”

AGI là gì?

Không có một định nghĩa duy nhất về trí tuệ nhân tạo tổng quát. OpenAI định nghĩa AGI là các hệ thống vượt trội hơn con người ở hầu hết các tác vụ có giá trị kinh tế. Một báo cáo nghiên cứu năm 2023 từ Google DeepMind lại ít tập trung hơn vào giá trị kinh tế. Báo cáo này phác thảo các tiêu chuẩn tập trung vào tính đa năng, chẳng hạn như vượt qua con người trong các công việc hữu ích hoặc học các kỹ năng mới với dữ liệu hạn chế.

Quỹ ARC Prize Foundation, tổ chức phi lợi nhuận đứng sau một tiêu chuẩn đánh giá AGI phổ biến, còn đi xa hơn khi tuyên bố giá trị kinh tế “là một thước đo trí tuệ không chính xác.” Thay vào đó, tổ chức này đưa ra một định nghĩa khác: “AGI là một hệ thống có thể tiếp thu các kỹ năng mới bên ngoài dữ liệu huấn luyện của nó một cách hiệu quả.”

Thuật ngữ cũng liên tục thay đổi. Thay vì dùng “AGI,” giám đốc Điều hành Anthropic Dario Amodei ưu tiên sử dụng thuật ngữ “AI mạnh mẽ” (powerful AI). Người đứng đầu mảng AI của Microsoft, Mustafa Suleyman, đã sáng tạo ra thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo khả năng thực” (artificial capable intelligence). Gần đây hơn, các công ty bao gồm Meta Platforms và OpenAI đã bắt đầu nói về “siêu trí tuệ” (superintelligence), một hệ thống giả định mạnh hơn AGI và vượt qua trí tuệ con người.

OpenAI trước đây từng đưa ra lộ trình hướng tới AGI bằng cách chi tiết hóa năm giai đoạn mà họ kỳ vọng đối với AI. Danh sách bắt đầu với các chatbot đã kích hoạt đợt bùng nổ AI, rồi tiến tới các hệ thống tư duy và các tác tử (agents) hành động thay mặt cho con người, tương tự như các sản phẩm mà OpenAI và các đối thủ đã phát hành trong những tháng gần đây. Hai giai đoạn cuối, theo OpenAI, là các hệ thống AI “hỗ trợ phát minh” và các mô hình có thể “đảm nhận công việc của một tổ chức.”

AGI, dù được định nghĩa theo cách nào, cũng không giống như một thực thể có tri giác hay ý thức sở hữu “cảm xúc” và hành động dựa trên cảm xúc đó. Vào lúc này, không có gì chắc chắn rằng AI sẽ tiến tới cấp độ đó, mặc dù khả năng mô phỏng ngôn ngữ con người của nó đôi khi khiến người dùng cảm thấy ngược lại.

Những định nghĩa và thuật ngữ gây bối rối dẫn đến những đánh giá khác biệt xa nhau về thực trạng của công nghệ này. Một số chuyên gia AI cho rằng AGI vẫn còn cách xa nhiều năm, nếu không muốn nói là nhiều thập kỷ. Những nhà nghiên cứu AI khác lại nghĩ các mô hình hiện có như Llama của Meta, GPT của OpenAI và Claude của Anthropic đã đạt chuẩn.

Ai tạo ra thuật ngữ AGI?

Giới nghiên cứu đã theo đuổi ý tưởng về một AI tổng quát hơn trong nhiều thập kỷ qua, với một nỗ lực xây dựng “bộ giải quyết vấn đề tổng quát” từ những năm 1950. Trước khi ChatGPT ra mắt, phần lớn sự tập trung của lĩnh vực này đã chuyển sang các hệ thống “hẹp” (narrow AI) được xây dựng để xuất sắc ở các tác vụ cụ thể theo các quy tắc cố định, chẳng hạn như gán thẻ ảnh hay tóm tắt văn bản.

Ý tưởng về AGI bắt đầu có động lực vào giữa những năm 2000, được phổ biến bởi nhà khoa học máy tính Ben Goertzel và cuốn sách Artificial General Intelligence xuất bản năm 2007 của ông. DeepMind đã nghiên cứu về nó kể từ khi công ty đưa mục tiêu xây dựng “trí tuệ nhân tạo tổng quát” lên trang nhất của kế hoạch kinh doanh vào năm 2010, theo Shane Legg, đồng sáng lập kiêm giám đốc khoa học về AGI của công ty.

Vào năm 2021, Legg cho biết ông từ lâu đã tin rằng có 50% khả năng đạt được AGI vào năm 2028 và 90% khả năng vào năm 2040. Legg cho biết ông giữ quan điểm đó từ năm 1999.

Sức ảnh hưởng lớn đến mức nào?

Một số chuyên gia cho biết AGI có thể kích hoạt một “sự bùng nổ trí tuệ,” một làn sóng đột phá làm thay đổi diện mạo các ngành công nghiệp và toàn xã hội.

Trong một kịch bản giả định, hệ thống AGI có thể tự cải thiện một cách nhanh chóng, đạt đến cấp độ tinh vi cho phép nó chữa khỏi bệnh tật, tự động hóa nhiều công việc hơn và đẩy nhanh tiến trình phát triển của nhân loại. “Trong một thập kỷ nữa, có lẽ mọi người trên Trái đất sẽ có khả năng hoàn thành nhiều việc hơn so với người có ảnh hưởng nhất hiện nay,” giám đốc Điều hành OpenAI Sam Altman đã viết trong một bài đăng trên blog vào tháng 2 năm 2025.

Một nghiên cứu của RAND, dẫn lời các cuộc phỏng vấn và công trình từ các chuyên gia cũng như lãnh đạo AI, chỉ ra những tác động tiềm tàng đối với an ninh quốc gia và trật tự kinh tế toàn cầu. Báo cáo cảnh báo rằng AGI có thể dẫn đến những đột phá trong giám sát, chiến tranh mạng hoặc vũ khí tự hành, đồng thời đưa ra tám kịch bản, từ một liên minh AGI do Mỹ dẫn đầu cho đến một “lợi thế độc tài” (Authoritarian Advantage), trong đó Trung Quốc siết chặt kiểm soát công nghệ này. Báo cáo cho biết sự tập trung là then chốt: Nếu một quốc gia đạt đến AGI trước, quốc gia đó có thể tái định hình cán cân quân sự và kinh tế toàn cầu. Trong khi đó, việc tiếp cận rộng rãi hơn có thể trao cho các nhóm bất hảo một lợi thế nguy hiểm.

Giới phê bình nói gì?

Dù ngành công nghiệp rất nhấn mạnh vào AGI, vẫn có sự hoài nghi đáng kể về thời điểm và khả năng đạt được nó. Một cuộc thăm dò vào tháng 3 năm 2025 đối với hàng trăm nhà nghiên cứu, do hội đồng chủ tịch AAAI về Tương lai nghiên cứu AI công bố, cho thấy sự đồng thuận rộng rãi rằng việc mở rộng quy mô các hệ thống ngày nay sẽ không đủ để đạt đến AGI.

Cựu giám đốc khoa học AI của Meta, Yann LeCun, từng nhận định phần mềm vận hành các chatbot AI ngày nay, được gọi là các mô hình ngôn ngữ lớn, còn thiếu sót vì “chúng không thể suy nghĩ trước khi hành động, không thể thực hiện các hành động trong thế giới thực hoặc học hỏi thông qua trải nghiệm thực tế, đồng thời thiếu trí nhớ dài hạn và khả năng lập kế hoạch theo phân cấp.”

Một số nhà phân tích AI cũng cảnh báo rằng các mô hình ngày nay chỉ là “những con vẹt xác suất,” xáo trộn lại các mô hình văn bản mà không có sự hiểu biết thực sự, cách nói ngắn gọn cho những nghi ngờ về việc liệu sự mô phỏng thống kê có thể bao giờ trở thành trí tuệ thực sự hay không. Giới nghiên cứu hiện vẫn chưa hiểu đầy đủ về cách thức trí tuệ con người hoạt động, chưa nói đến việc tái tạo hay vượt qua nó.

Một báo cáo nghiên cứu vào tháng 7 năm 2025 do nhà nghiên cứu AI Margaret Mitchell dẫn dắt đã lập luận rằng sự mơ hồ xung quanh AGI đang thổi bùng sự thổi phồng và các tiêu chuẩn đánh giá không chắc chắn, với nguồn vốn thường bị lái theo các chu kỳ thổi phồng hoặc lợi ích của nhà đầu tư thay vì các ưu tiên nghiên cứu. Các tác giả cho rằng những tuyên bố rộng lớn về AGI nên được nhìn nhận một cách hoài nghi trừ khi chúng gắn liền với các mục tiêu rõ ràng, kiểm thử nghiêm ngặt và các lợi ích đã được chứng minh.

Những công ty nào đang theo đuổi AGI?

OpenAI đã đặt AI cấp độ con người làm mục tiêu kể từ năm 2015 và tuyên bố sứ mệnh của mình là đảm bảo AGI “mang lại lợi ích cho toàn nhân loại.” Về phần mình, Google DeepMind từ lâu đã tuyên bố đang nỗ lực hướng tới AGI, công bố các lộ trình và kế hoạch an toàn cho con đường đó.

Sau thành công rực rỡ của ChatGPT, các đối thủ cạnh tranh bắt đầu áp dụng cách nói tương tự. Amazon đã thành lập một phòng thí nghiệm AGI tại San Francisco, do một cựu lãnh đạo OpenAI dẫn dắt. Meta tuyên bố mục tiêu của mình là tạo ra AGI, sau đó chuyển sang “siêu trí tuệ cá nhân,” với việc Mark Zuckerberg coi AI là công cụ trao quyền cho các cá nhân.

Các đối thủ tại Trung Quốc cũng đang làm theo. Alibaba đã đưa AGI thành “mục tiêu hàng đầu.” DeepSeek cho biết mục tiêu của họ là “giải mã bí ẩn của AGI bằng sự tò mò.” Công ty đang theo đuổi các phương pháp huấn luyện hiệu quả hơn để xây dựng công nghệ AI mạnh mẽ hơn và cạnh tranh với các công ty Mỹ.

Các công ty tuyên bố họ đã đạt thành tựu gì?

Vào tháng 9 năm 2024, Altman cho biết “các hệ thống bắt đầu hướng tới AGI đang xuất hiện” và thậm chí gợi ý rằng “có khả năng chúng ta sẽ có siêu trí tuệ trong vài ngàn ngày nữa,” dù thừa nhận quá trình này có thể mất nhiều thời gian hơn.

Tuy nhiên, một năm sau đó, OpenAI dường như vẫn đang loay hoay tìm đường đến cột mốc đó. Khi OpenAI cuối cùng phát hành mô hình AI GPT-5 được chờ đợi từ lâu vào tháng 8, nó đã mang lại những cải tiến trong lập trình, viết lách và mô phỏng quy trình tư duy của con người. Nhưng đối với nhiều người dùng, nó giống như một bước tiến tiệm tiến hơn là một bước nhảy vọt.

Trong các phát biểu xung quanh đợt ra mắt, Altman thừa nhận rằng “chúng ta vẫn còn thiếu một điều gì đó khá quan trọng” để đạt đến AGI, mà không giải thích rõ mảnh ghép còn thiếu đó có thể là gì.

Nhưng đến tháng 9, Brockman của OpenAI đã tuyên bố rằng mô hình mới nhất của công ty đánh dấu “một sự chuyển dịch thực sự về loại hình công việc mà con người có thể giao phó cho AI cũng như cách nó trao quyền cho họ,” đưa công ty tiến gần hơn đến AGI. “Tôi cho rằng vẫn còn nhiều cải tiến cần thực hiện, nhưng ở đây có một bước tiến vượt bậc mang tính chất lượng.”

CEO Amodei của Anthropic cho biết “AI mạnh mẽ” có khả năng xuất hiện trong năm nay. Gần đây hơn, trong khi bác bỏ nhãn AGI là một “thuật ngữ tiếp thị,” ông dự báo giai đoạn tiếp theo sẽ trông giống như “một quốc gia của những thiên tài trong một trung tâm dữ liệu,” một điều mà ông tin là “có khả năng” xảy ra trong vòng hai đến ba năm tới.

Ngược lại, nhà đồng sáng lập DeepMind Demis Hassabis ước tính AGI vẫn còn cách xa 5 đến 10 năm nữa, gọi các dự báo ngắn hơn là không thực tế. “Theo quan điểm của tôi, còn một chặng đường khá dài trước khi chúng ta đạt đến AGI,” ông nói vào năm ngoái, nói thêm rằng các mốc thời gian chỉ có vẻ như đang thu hẹp lại vì “định nghĩa về AGI đang bị pha loãng.”

Dù các chatbot AI và các tác tử đã có những tiến bộ trong ba năm qua, các mô hình tốt nhất hiện nay vẫn tự tin bịa ra các dữ kiện và vấp ngã trước các tác vụ “đơn giản về mặt khái niệm” mà con người trả lời dễ dàng, bao gồm cả những câu hỏi mà một học sinh tiểu học có thể xử lý, ngay cả khi chúng giải quyết được các vấn đề tinh vi hơn.

Các tiêu chuẩn đánh giá cũng có thể gây hiểu nhầm. Một hệ thống đạt điểm tối đa trong các bài kiểm tra chuẩn hóa có thể vấp ngã khi các câu hỏi tương tự được diễn đạt lại hoặc khi đối mặt với dữ liệu thực tế hỗn loạn. DeepMind nhấn mạnh rằng AGI sẽ cần phải đáng tin cậy trên nhiều điều kiện đa dạng khác nhau.