Công ty AI Trung Quốc DeepSeek vừa phát triển một phương pháp mới trong hệ thống phản hồi AI, có thể thay đổi cách trí tuệ nhân tạo học hỏi từ sở thích của con người.
Hợp tác cùng các nhà nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa, đổi mới của DeepSeek nhằm giải quyết một trong những thách thức lớn nhất trong phát triển AI: dạy cho máy móc hiểu được con người thực sự mong muốn gì từ chúng.
Dạy AI hiểu sở thích của con người
Trọng tâm trong sáng kiến của DeepSeek là cách tiếp cận mới đối với cái mà các chuyên gia gọi là “mô hình thưởng” – về cơ bản là cơ chế phản hồi giúp định hướng cho quá trình học của hệ thống AI. Hãy tưởng tượng mô hình thưởng như những “giáo viên số”. Khi AI đưa ra phản hồi, mô hình sẽ đánh giá phản hồi đó tốt đến đâu, từ đó giúp AI cải thiện theo thời gian. Vấn đề từ trước đến nay là làm sao để tạo ra mô hình thưởng phản ánh chính xác sở thích của con người trong nhiều loại câu hỏi khác nhau. Giải pháp của DeepSeek kết hợp hai kỹ thuật:
1. Mô hình thưởng sinh ngữ (Generative Reward Modeling – GRM): Sử dụng ngôn ngữ để thể hiện phần thưởng, cung cấp phản hồi phong phú hơn so với các phương pháp cũ vốn chỉ dựa trên điểm số đơn giản.
2. Điều chỉnh phản biện dựa trên nguyên tắc nội tại (Self-Principled Critique Tuning – SPCT): Cho phép AI tự động tạo ra các nguyên tắc hướng dẫn và phản biện thông qua học tăng cường trực tuyến.
Zijun Liu, một nhà nghiên cứu đến từ Đại học Thanh Hoa và DeepSeek-AI, đồng tác giả bài báo, giải thích rằng sự kết hợp này cho phép “các nguyên tắc được tạo ra dựa trên truy vấn đầu vào và phản hồi, giúp quá trình sinh phần thưởng điều chỉnh linh hoạt theo ngữ cảnh.”
Làm được nhiều hơn với ít tài nguyên hơn
Điều khiến phương pháp của DeepSeek trở nên đặc biệt giá trị là kỹ thuật “phóng đại tại thời điểm suy luận” (inference-time scaling). Thay vì yêu cầu thêm sức mạnh tính toán trong giai đoạn huấn luyện, phương pháp này cho phép cải thiện hiệu năng ngay trong lúc AI được sử dụng – tức là tại thời điểm suy luận.
Các nhà nghiên cứu chứng minh rằng phương pháp của họ đạt kết quả tốt hơn khi tăng số lượng mẫu trong quá trình suy luận, từ đó mở ra khả năng để các mô hình nhỏ hơn đạt được hiệu suất tương đương với những mô hình lớn hơn rất nhiều. Bước đột phá về hiệu suất này xuất hiện đúng lúc ngành AI đang đối mặt với những lo ngại ngày càng gia tăng về tính bền vững, chuỗi cung ứng phần cứng, và khả năng tiếp cận công nghệ.
Ý nghĩa đối với tương lai AI
Đổi mới của DeepSeek trong hệ thống phản hồi AI có thể mang lại những tác động sâu rộng:
Phản hồi chính xác hơn: Mô hình thưởng tốt hơn đồng nghĩa với việc AI nhận được phản hồi chính xác hơn, giúp cải thiện chất lượng đầu ra theo thời gian.
Hiệu năng thích ứng: Khả năng tăng cường hiệu suất tại thời điểm suy luận cho phép AI điều chỉnh phù hợp với các điều kiện tính toán khác nhau.
Năng lực đa nhiệm tốt hơn: Việc cải thiện mô hình thưởng trong các lĩnh vực tổng quát giúp AI hoạt động tốt hơn trên nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Dân chủ hóa nghiên cứu AI: Nếu các mô hình nhỏ có thể đạt hiệu quả tương đương mô hình lớn nhờ phương pháp suy luận thông minh hơn, việc nghiên cứu AI sẽ trở nên dễ tiếp cận hơn với các tổ chức hoặc nhóm có nguồn lực hạn chế.
Ảnh hưởng ngày càng tăng của DeepSeek
Bước tiến mới này càng củng cố danh tiếng đang lên của DeepSeek trong lĩnh vực AI. Dù chỉ mới thành lập vào năm 2023 bởi doanh nhân Liang Wenfeng, công ty có trụ sở tại Hàng Châu đã gây tiếng vang với mô hình nền tảng V3 và mô hình suy luận R1. Gần đây, họ cũng vừa nâng cấp mô hình V3 (DeepSeek-V3-0324) với các cải tiến về năng lực suy luận, tối ưu hóa phát triển giao diện web và nâng cao khả năng viết tiếng Trung.
DeepSeek cũng cam kết theo hướng mã nguồn mở, khi đã công khai năm kho mã trên GitHub vào tháng 2, cho phép các nhà phát triển xem xét và đóng góp vào quá trình phát triển phần mềm.
Theo bài nghiên cứu, DeepSeek dự định mở mã mô hình GRM, dù chưa đưa ra thời gian cụ thể. Quyết định này có thể thúc đẩy sự tiến bộ của ngành bằng cách mở rộng phạm vi thử nghiệm với các hệ thống phản hồi AI tiên tiến.
Vượt ra ngoài tư duy “càng lớn càng tốt”
Trong bối cảnh AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt, công trình của DeepSeek cho thấy rằng đổi mới trong cách các mô hình học tập có thể quan trọng không kém việc mở rộng quy mô mô hình. Bằng cách tập trung vào chất lượng và khả năng mở rộng của phản hồi, DeepSeek đang giải quyết một trong những thách thức cốt lõi để tạo ra AI hiểu và đáp ứng tốt hơn với con người.
Bước đột phá tiềm năng trong hệ thống phản hồi AI này cho thấy: tương lai của trí tuệ nhân tạo có thể không chỉ phụ thuộc vào sức mạnh tính toán thuần túy, mà còn ở những phương pháp thông minh và hiệu quả hơn để nắm bắt sự tinh tế trong sở thích và kỳ vọng của con người.
Đặc biệt, DeepSeek tuyên bố mô hình của họ được đào tạo để xử lý tốt các tác vụ toán học, lập trình và lý luận logic – những mảng mà nhiều AI hiện nay còn khá “vụng về”. Không chỉ dừng lại ở đó, họ mã nguồn mở toàn bộ mô hình theo giấy phép MIT, cho phép cộng đồng sử dụng miễn phí cho cả mục đích thương mại – một nước đi đầy chiến lược để tăng tốc lan tỏa.
AI phát triển – Doanh nghiệp không thể đứng ngoài chuyển đổi số
Sự phát triển bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) trong thời gian gần đây không chỉ là một bước tiến công nghệ, mà còn là một cú hích buộc các doanh nghiệp phải thay đổi. AI không còn là khái niệm xa vời dành riêng cho các tập đoàn công nghệ – nó đang len lỏi vào mọi khía cạnh hoạt động: từ chăm sóc khách hàng, phân tích dữ liệu, quản lý nội bộ đến tối ưu chuỗi cung ứng và ra quyết định chiến lược.
Trong bối cảnh đó, chuyển đổi số không còn là lựa chọn, mà là điều kiện sống còn. Doanh nghiệp nếu không nhanh chóng số hóa quy trình, tích hợp công nghệ và xây dựng nền tảng dữ liệu đủ mạnh sẽ đứng trước nguy cơ:
- Tụt hậu về năng suất và hiệu quả
- Mất lợi thế cạnh tranh
- Và quan trọng nhất: không theo kịp tốc độ phát triển của thị trường số hóa
AI càng phát triển mạnh, yêu cầu về dữ liệu, tính linh hoạt và năng lực tự động hóa trong doanh nghiệp càng cao. Điều này đặt ra áp lực, nhưng cũng mở ra cơ hội để tái cấu trúc, tối ưu vận hành và định hình lại mô hình kinh doanh dựa trên công nghệ.
Liên hệ với Việt Nam: Cơ hội và bài toán cần giải
Sự trỗi dậy của các công ty AI như DeepSeek là lời cảnh tỉnh rõ ràng cho hệ sinh thái công nghệ tại Việt Nam. Trong khi các quốc gia lân cận đang đầu tư mạnh vào phát triển AI nội địa, Việt Nam vẫn còn thiếu những mô hình AI có năng lực thực chiến mạnh, đặc biệt là các mô hình hiểu và xử lý tốt tiếng Việt.
Cơ hội:
AI Việt cần bứt phá về ngôn ngữ và văn hóa bản địa. Các ứng dụng hiện nay phần lớn dùng API từ nước ngoài như GPT, Claude hay Gemini, vốn tối ưu cho tiếng Anh. Điều này dẫn đến rào cản chi phí và độ phù hợp ngữ cảnh khi triển khai vào doanh nghiệp nội địa.
Thị trường đang khát những mô hình AI Việt hóa có thể tích hợp sâu vào CRM, HRM, dịch vụ công,… Các doanh nghiệp trong nước rất cần trợ lý ảo, chatbot, hệ thống phân tích dữ liệu thông minh phục vụ khách hàng Việt, không chỉ dịch từ Anh sang Việt.
Thách thức:
Hạ tầng kỹ thuật và nhân lực AI còn mỏng. Các công ty công nghệ Việt Nam – nhất là các công ty vừa và nhỏ – thiếu tài nguyên để huấn luyện các mô hình lớn.
Thiếu chính sách và hỗ trợ rõ ràng cho doanh nghiệp phát triển AI. Hiện vẫn chưa có một hệ sinh thái AI mang tính “quốc gia” như cách Trung Quốc hỗ trợ các công ty như DeepSeek.
Việt Nam cần làm gì?
1. Đầu tư xây dựng mô hình AI tiếng Việt có chiều sâu: Đây là yếu tố then chốt nếu muốn Việt Nam tự chủ công nghệ AI thay vì phụ thuộc vào các nền tảng quốc tế.
2. Hợp tác công – tư để chia sẻ hạ tầng huấn luyện AI: Nhà nước có thể tài trợ máy chủ, GPU hoặc data lake dùng chung cho cộng đồng startup AI.
3. Đẩy mạnh nghiên cứu và thử nghiệm ứng dụng trong lĩnh vực công – doanh nghiệp: Thay vì chỉ chạy theo hình thức, nên có các chương trình thí điểm AI thực chiến tại bệnh viện, trường học, cơ quan công quyền.
Kết luận
Sự xuất hiện của DeepSeek-R1 là minh chứng rằng châu Á hoàn toàn có thể tạo ra những mô hình AI đẳng cấp thế giới. Với Việt Nam, đây là thời điểm để chúng ta chuyển từ vị thế “người dùng AI” sang “người kiến tạo AI”. Nếu biết tận dụng cơ hội, đầu tư đúng hướng và xây dựng chiến lược dài hơi, Việt Nam hoàn toàn có thể sở hữu những “DeepSeek phiên bản Việt” trong tương lai gần.
