# AI dần mô phỏng toàn bộ chu trình trí tuệ nhân tạo

Đăng ngày: 2026-08-25

Trong vài năm trở lại đây, tôi nhận thấy có một xu hướng rõ ràng: từng thành phần trong quy trình tạo ra trí tuệ máy móc đã chuyển từ do con người thực hiện sang do mô hình AI tự làm. Đây không phải là một quá trình từ từ mà là những cú "lật kèo" đầy bất ngờ, khi phiên bản tổng hợp lần đầu tiên chứng minh được giá trị cốt lõi tại các phòng thí nghiệm tiên tiến. Nếu nhìn kỹ, những gì chúng ta từng gọi là "dữ liệu tổng hợp", "tiêu chí tổng hợp", hay "môi trường học tăng cường đầu cuối" thực chất đang trở thành các dạng mô phỏng con người ngày càng tham vọng hơn – tuy ban đầu có thể kém hơn 10%, nhưng lại rẻ hơn 100 lần và nhanh hơn 10.000 lần. Quá trình này đã diễn ra theo từng giai đoạn rõ rệt. Năm 2022, tín hiệu khen thưởng là thứ đầu tiên được tổng hợp. InstructGPT đã đặt nền móng bằng cách thu thập ưu tiên của con người một lần, rồi huấn luyện một mô hình khen thưởng để các chính sách tối ưu hóa dựa trên đó thay vì con người trực tiếp. Constitutional AI còn đẩy xa hơn khi để AI tự phê bình dựa trên các nguyên tắc, và nghiên cứu của Lee cùng cộng sự sau này chỉ ra phản hồi của AI có thể sánh ngang với con người nhưng với chi phí thấp hơn nhiều. Đến khi LLM làm giám khảo trở thành phương pháp đánh giá mặc định (như MT-Bench, AlpacaEval), toàn bộ bộ máy phê duyệt đã chạy trên các mô hình tự đánh giá lẫn nhau. Năm 2023 chứng kiến sự chuyển dịch sang dữ liệu huấn luyện. Loạt Phi của Microsoft với thông điệp "Textbooks Are All You Need" đã chứng minh rằng một mô hình nhỏ huấn luyện trên dữ liệu tổng hợp, chất lượng sách giáo khoa do LLM tạo ra có thể vượt xa số lượng tham số của nó. Apple cũng có bước đi tương tự với WRAP, tổng hợp lại toàn bộ web bằng LLM để quá trình pre-training hiệu quả hơn gấp 3 lần. NVIDIA Nemotron-4 340B sau đó đã ra mắt với tính năng chính là pipeline tạo dữ liệu tổng hợp có giấy phép mở. Cùng năm đó, ngay cả "người thầy" cũng được AI thay thế. Stanford’s Alpaca chỉ với 600 USD tinh chỉnh trên các hướng dẫn do GPT tạo ra đã có thể sao chép phần lớn hành vi của một mô hình tiên phong. Vicuna và Orca cũng làm điều tương tự, và đến khi DeepSeek-R1 ra mắt một loạt các mô hình được chắt lọc (distilled models) cùng với mô hình chủ lực, việc "người thầy là một mô hình AI" đã trở thành giả định mặc định cho mọi bản phát hành mô hình nhỏ sau này. Đến năm 2024, ngay cả giáo trình học cũng nằm trong tầm kiểm soát của AI. Các mô hình bắt đầu tự quyết định sẽ học gì tiếp theo. Các mảnh ghép đã xuất hiện sớm từ 2022 với Self-Instruct (mô hình tự viết tập lệnh hướng dẫn) và STaR (mô hình tự khởi động chuỗi suy luận). Nhưng bước ngoặt lớn đến khi Meta Self-Rewarding Language Models và SPIN cho thấy một mô hình có thể tự tạo nhiệm vụ, tự đánh giá đầu ra và cải thiện vượt qua giới hạn dữ liệu ưu tiên của con người. Thiết kế chương trình giảng dạy – một phần thủ công nhất của ML, đòi hỏi sự nhạy bén trong việc chọn cái gì để huấn luyện tiếp – đã trở thành thứ mà các mô hình tự làm. Năm 2026, vai trò của nhà nghiên cứu và môi trường cũng được AI tiếp quản. AlphaEvolve của DeepMind đã phát triển các thuật toán mới thực sự, và Karpathy’s autoresearch đã thực hiện 700 thử nghiệm, giữ lại 20 cải tiến để giảm thời gian huấn luyện GPT-2 từ 2.02 xuống 1.80 giờ chỉ trong một đêm. Z.ai và GLM-5.3 đã xây dựng pipeline tổng hợp môi trường học tăng cường một cách hoàn chỉnh. Thậm chí, Ornith-1.5 còn tuyên bố tự cải thiện đầu cuối, tức là mô hình tự đề xuất nhiệm vụ và tự tạo ra các lượt chạy học tăng cường. Mới đây nhất, tháng 8 năm 2026, ngay cả yếu tố con người cũng đang được mô phỏng. Simile dẫn đầu xu hướng này, với mục tiêu thay thế vai trò "chủ thể" của con người trong vòng lặp AI – nguồn gốc của sở thích, hành vi và nhu cầu. [category:AI & Innovation]

Canonical: https://www.tungpham.vn/blog/ai-dan-mo-phong-toan-bo-chu-trinh-tri-tue-nhan-tao