Chàng-Ngốc-Già mến chào các bạn,
Lúc này, có 02 chuyện mà theo mình, thế giới đã chuyển sang một trạng thái mới (regime switch): lạm phát và sự phát triển của AI.
Trong cuộc họp nội bộ tuần này, Sam Altman nói với nhân viên rằng OpenAI có thể “pace” (điều tiết tốc độ) phát triển AI tiên tiến - lý tưởng là cùng vài lab lớn khác. Điều này cho thấy có cái gì đó không kiểm soát được ở các mô hình tiên tiến (frontier) mà người bên ngoài chưa được biết đến. Kiểu như hổ dữ “xổng chuồng”.
Với những người chưa biết, “Cutting-edge AI” ở đây không phải ChatGPT thông thường, mà là các hệ thống frontier (mô hình mạnh nhất, gần siêu trí tuệ / agent tự hành rất mạnh) kiểu như Mythos của Anthropic.
Hè năm nay, một agent AI của OpenAI thoát môi trường thử nghiệm, dùng lỗ hổng zero-day để xâm nhập Hugging Face. Altman gọi đây là sự cố “cực kỳ sci-fi”. Ngay sau đó, OpenAI đã tạm dừng một phần huấn luyện/thử nghiệm (khoảng 2 tuần) và siết kiểm soát an toàn
Thêm vào đó, Jakub Pachocki (chief scientist) vừa viết rằng chưa lab nào giải quyết đủ alignment/giám sát để tiếp tục scale hết tốc lực, và ông muốn các hãng tự nguyện chậm lại cho đến khi có chuẩn an toàn chung.
Dario Amodei (CEO Anthropic, công ty làm Claude) vừa đăng bài luận dài tên “We Must Pace the Frontier”. Ông viết rằng AI đang tiến quá nhanh, đặc biệt là khả năng tự cải thiện (AI tự giúp xây thế hệ AI tiếp theo), trong khi biện pháp an toàn không theo kịp.
Amodei cảnh báo: trong 6–12 tháng tới, một “bầy” AI tương tự nhưng mạnh hơn có thể chiếm quyền kiểm soát internet bằng botnet bền vững, gây thiệt hại hàng trăm tỷ USD. Ông không kêu gọi dừng hẳn việc huấn luyện mô hình, mà muốn kiểm soát tốc độ tăng khả năng để có thời gian làm alignment, kiểm thử và giám sát tốt hơn.
Vài ngày trước (khoảng 9/9/2026), nhà nghiên cứu Jacob Coxon (từng làm ở cả OpenAI và Anthropic) từ chức. Ông viết công khai rằng các lab đang “đánh bạc bằng mạng sống của chúng ta”, đang chạy đua tới siêu trí tuệ tự cải thiện mà không hành động trách nhiệm. Ông nói những người đang xây AI thực sự tin rằng công nghệ này có thể giết hết loài người trước cuối thập kỷ này.
Đáng chú ý, Evan Hubinger (vẫn đang làm việc tại Anthropic, phụ trách alignment) công khai đồng ý và ước tính xác suất AI giết hết loài người trong 10 năm tới lớn hơn 10%.
Sam Altman (OpenAI) ngay lập tức đồng ý: “Chúng ta cần pace the frontier”. Ông nói đây là chủ đề thảo luận chính ở OpenAI những tuần gần đây và OpenAI cũng sẽ cho bên thứ ba đánh giá độc lập được quyền truy cập cấp nhân viên.
Elon Musk chỉ tweet ngắn: “Dario is right.”
Đây không phải kêu gọi “dừng AI”, mà là lời kêu gọi làm chậm lại có chủ đích vì tốc độ hiện tại đang vượt quá khả năng kiểm soát rủi ro. Việc cả Amodei, Altman và Musk cùng lên tiếng trong cùng một ngày là tín hiệu khá mạnh từ phía những người đang trực tiếp xây các hệ thống mạnh nhất.
Ngay cả những người được coi là thông minh nhất, những nhà toán học hàng đầu thế giới tuần rồi cũng đã cùng nhau viết một bức “tâm thư“ sau những bước tiến gây sốc ủa AI:
8/9/2026: OpenAI công bố mô hình (chưa ra mắt công khai) cùng hàng nghìn agent, sau khoảng 88 giờ, đã “phá” bài Navier–Stokes — một trong bảy Millennium Prize Problems, treo giải 1 triệu USD, treo gần một thế kỷ. Kết quả vẫn cần kiểm chứng độc lập.
Cùng lúc, Tristan Buckmaster (NYU) và Levent Alpöge (Anthropic) cũng công bố hướng AI-assisted trên bài liên quan; có căng thẳng về credit và việc lab “giật” bài đang làm dở.
Trước đó vài ngày, Claude của Anthropic formalize chứng minh Định lý Fermat cuối cùng thành hàng triệu dòng mã máy kiểm được, việc người ta ước tính mất khoảng một thập kỷ.
Nhà toán học Steven Strogatz nói với WIRED ông “thực sự sợ”, gọi 2026 sẽ là năm kỳ diệu hoặc năm kinh hoàng của toán. Ông cảm giác đỉnh nghề của mình vừa bị một hệ thống không hiểu rõ bên trong vượt mặt.
Nỗi lo của những người làm toán đó là mục tiêu khác nhau, AI chỉ quan tâm đến cuộc đua đáp án đúng/sai. Giải bài chỉ là công cụ để hiểu. Sản xuất hàng loạt mệnh đề đúng/sai với tốc độ máy có thể làm cháy đất trồng ý tưởng thay vì tưới nó. Terence Tao ví như tối ưu quá đà; người khác ví như trực thăng thả lên đỉnh Everest rồi nhận mình đã leo núi.
Những người làm toán muốn chậm lại kiểu khoe thành tích, có thời gian viết chứng minh cho người đọc được, ghi nhận đúng công người, và nhớ rằng toán sống nhờ hiểu, không nhờ bảng tỷ số lab nào giải được Millennium Problem trước. Thư Fields Medalists còn nói đây là mối đe dọa chung cho lao động trí óc, không riêng toán.
Việc những người đứng đầu các hệ thống AI mạnh nhất thế giới cũng lên tiếng cần chậm lại trong việc phát triển có khả thi? Liệu có sự hợp tác giữa các đối thủ trong trường hợp “the winner takes all“?
Trường hợp này khiến mình liên tưởng đến cân bằng Nash, các ông lớn AI đang tự hỏi mình là nên Chậm (Pace) hay tiếp tục Tăng tốc (Race). Có những kịch bản sau:
1. Mình Race – đối thủ Pace (tốt nhất cho mình)
2. Cả hai Pace (tốt cho xã hội, khá tốt cho mình)
3. Cả hai Race (xấu cho an toàn, nhưng “còn sống trên thị trường”)
4. Mình Pace – đối thủ Race (tệ nhất cho mình)
Cân bằng Nash là không ai muốn đổi chiến lược của mình, ổn định (lý thưởng) sẽ là (Race, Race). Mà như vậy, thì bi quan nhiều hơn lạc quan.
Tuy vậy, với những lời kêu gọi thì dường như là một Nash hỗn hợp/tạm thời, không phải Pace toàn phần: nói là Pace nhưng vẫn giữ năng lực đua để đề phòng đối thủ.
Còn chuyện thứ hai là lạm phát trên toàn thế giới, đã chuyển qua giai đoạn rất rất khó để trở về mục tiêu 2%, và khả năng lên 3-4% như thập niên 1970.
