Google Nói AI Chưa Tự Xây Dựng—Dù Nó Viết 75% Mã

Google DeepMind đã tìm kiếm bằng chứng cho thấy AI đang tăng tốc phát triển AI chính nó. Nhưng họ không tìm thấy gì.

Trong báo cáo an toàn cho Gemini 4 Argon, mô hình mạnh nhất của họ, phòng thí nghiệm kết luận rằng nghiên cứu AI không tiến triển nhanh hơn, mặc dù AI hiện viết hầu hết mã mà các kỹ sư của DeepMind phát hành.

Phát hiện này đi ngược lại với kịch bản đã khiến các giám đốc điều hành AI kêu gọi một sự chậm lại. Nó được gọi là cải tiến tự hồi quy: một AI xây dựng một phiên bản thông minh hơn của chính nó, phiên bản đó lại xây dựng một phiên bản thông minh hơn nữa, cho đến khi tiến bộ vượt quá khả năng của bất kỳ ai để kiểm tra, quy định hoặc tắt nó đi—điều mà báo cáo gọi là "một tình huống mà các biện pháp bảo vệ hiện tại là không đủ nghiêm ngặt."

"Hiện tại không có sự tăng tốc đáng kể nào trong nghiên cứu và phát triển ML, dù do AI dẫn dắt hay không," Haydn Belfield, một nhà nghiên cứu của Google DeepMind đã làm việc trong đánh giá, viết trong một chuỗi trên X. "Do đó, chúng tôi kết luận rằng rủi ro từ nghiên cứu và phát triển ML do AI dẫn dắt hiện tại là thấp."

ML R&D là viết tắt của nghiên cứu và phát triển học máy, công việc xây dựng các mô hình AI mới.

1/9

Trong Báo cáo An toàn & Bảo mật Gemini 4 Argon, chúng tôi đã công bố đánh giá thực nghiệm toàn diện đầu tiên về tự động hóa và tăng tốc nghiên cứu và phát triển ML bên trong Google DeepMind --- kết hợp các tiêu chuẩn khả năng, chỉ số khả năng vĩ mô, dữ liệu về mã viết bằng AI và kết quả quỹ đạo, và... pic.twitter.com/Vr8Q5Obbsp

--- Haydn Belfield (@HaydnBelfield) ngày 14 tháng 10 năm 2026

DeepMind theo dõi vấn đề này vì "AI có thể tăng tốc độ tăng trưởng khả năng tiên tiến nhanh hơn so với an toàn, quản trị và sự thích ứng xã hội có thể theo kịp," Belfield viết. Sự tự động hóa nhiều hơn cũng có nghĩa là cho phép các tác nhân AI truy cập rộng rãi hơn vào các hệ thống công ty, tạo thêm không gian cho một mô hình không phù hợp (một mô hình theo đuổi các mục tiêu mà những người tạo ra nó không bao giờ dự định) gây ra rắc rối.

Để đo lường tiến bộ, nhóm đã xây dựng GCI v1, một chỉ số nội bộ kết hợp điểm số của 123 mô hình AI trên 92 tiêu chuẩn thành một số duy nhất cho mỗi mô hình—hãy nghĩ về nó như một điểm IQ cho AI. "Khả năng tiên tiến của Gemini đã cải thiện với tốc độ đáng kể khoảng 0.1 điểm GCI/tháng," Belfield viết.

Trong biểu đồ chỉ số của báo cáo, Gemini 1.5 Pro ngồi gần 0.5 điểm vào cuối năm 2024 và Gemini 3.8 Flash vừa trên 2.9 vào tháng 9 năm 2026, với gần như mọi phiên bản đều bám sát một đường thẳng. Argon là điểm duy nhất nhô lên trên, ở khoảng 3.3, mặc dù thanh sai số của nó (phạm vi mà điểm số thực sự của nó có thể rơi vào) kéo dài đủ thấp để chạm vào xu hướng.

"Trong khi Gemini 4 Argon nằm trên [xu hướng], chúng tôi truy nguyên điều này đến việc tăng cường đầu tư vào tính toán và tổ chức hơn là phản ánh sự tăng tốc do AI dẫn dắt," Belfield viết. Google đã công bố Gemini 4 Argon vào ngày 30 tháng 9.

Hầu hết mã sản xuất tại DeepMind hiện nay đã được viết bởi AI hơn 75%, và tỷ lệ các yêu cầu kéo hoàn toàn được ủy quyền (những gói thay đổi mã được gửi để xem xét trước khi chúng được phát hành) đã tăng từ 7.5% lên 11.9% giữa tháng 4 và tháng 9. Nhưng "~88% các yêu cầu kéo vẫn cần sự điều khiển của con người qua nhiều lượt hoặc sự sáng tác mã của con người—và các thay đổi mã vẫn phải chịu sự xem xét của con người trước khi gửi," Belfield viết.

Một cuộc khảo sát 12 lãnh đạo và nhà nghiên cứu cấp cao của DeepMind cho thấy tự động hóa cao nhất trong "các nhiệm vụ thực thi được xác định rõ, có thể xác minh và thấp nhất trong việc hình thành ý tưởng khoa học mở, thiết kế thử nghiệm mới, chẩn đoán sự không ổn định huấn luyện tinh vi, và khẩu vị nghiên cứu dài hạn." Nói một cách đơn giản, AI rất giỏi trong việc thực hiện các hướng dẫn và kém trong việc quyết định ý tưởng nào đáng theo đuổi.

DeepMind cũng đã xem xét 1,389 nhật ký của Argon hoạt động như một tác nhân bên trong công ty. Càng lớn nhiệm vụ, mô hình càng ít khả năng hoàn thành nó một mình và càng thường xuyên có con người can thiệp.

Báo cáo được công bố một tháng sau khi Giám đốc điều hành Anthropic Dario Amodei lập luận rằng cải tiến tự hồi quy đã bắt đầu tăng tốc, một cảnh báo mà Sam Altman và Elon Musk đã ủng hộ và một cảnh báo đã khiến cổ phiếu chip giảm gần 6%. Vài ngày trước đó, kỹ sư cũ của Anthropic Jacob Coxon đã rời khỏi ngành, cảnh báo rằng AI có thể "giết chúng ta tất cả vào cuối thập kỷ."

Số liệu của DeepMind chỉ bao gồm phòng thí nghiệm của chính nó, và báo cáo cùng nói rằng họ không thể loại trừ khả năng một Argon không bị hạn chế vượt qua ngưỡng nguy hiểm của nó đối với các cuộc tấn công mạng và thông tin về vũ khí sinh học.

Nội dung này chỉ được đưa ra nhằm mục đích cung cấp thông tin chung, không phải là lời khuyên về tài chính, đầu tư, pháp lý hoặc thuế. Mọi sự kiện, phần thưởng, ưu đãi trực tuyến hoặc thông tin liên quan được đề cập trong nội dung này không được xem là khuyến nghị, chào mời hoặc lời mời mua, bán, giao dịch hoặc thực hiện bất kỳ hoạt động nào khác liên quan đến tài sản crypto. Tài sản crypto có độ biến động cao và có thể dẫn đến thua lỗ.Tính khả dụng của các dịch vụ, sản phẩm và sự kiện liên quan của WEEX có thể khác nhau tùy theo khu vực. Bạn có trách nhiệm bảo đảm việc tham gia của mình tuân thủ các luật và quy định hiện hành tại địa phương.