Trong khi Sam Altman là gương mặt được công chúng biết đến nhiều nhất với vị trí CEO của OpenAI, có một nhân vật then chốt khác đang lặng lẽ điều hành bộ máy nghiên cứu của công ty đang dẫn đầu cuộc đua trí tuệ nhân tạo toàn cầu. Mark Chen, với vẻ ngoài trẻ trung, áo phông đen và quần jeans, là người đứng sau những đột phá quan trọng nhất của OpenAI trong hành trình hướng tới Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI).
Trong vai trò Giám đốc nghiên cứu, Chen hiện đang chịu trách nhiệm phát triển mô hình và điều phối mọi nỗ lực nghiên cứu tại OpenAI - công ty tư nhân có giá trị lớn thứ hai thế giới. Đó không phải là nhiệm vụ nhỏ khi xét đến quy mô hoạt động của OpenAI: công ty đã huy động được 57,9 tỷ USD vốn đầu tư và có hơn 400 triệu người dùng sản phẩm hàng tuần.
Chen là người đứng sau nhiều đột phá công nghệ đáng chú ý của OpenAI. Ông đã dẫn dắt việc phát triển o1 - một loạt mô hình lập luận được đào tạo để giải quyết các câu hỏi phức tạp hơn so với các mô hình trước đó. Ngoài ra, ông cũng đứng đầu các nhóm đã xây dựng mô hình text-to-image Dall-E và tích hợp khả năng nhận thức hình ảnh vào GPT-4, cho phép AI hiểu và xử lý hình ảnh và video.
Đối với Chen, con đường đưa ông đến vị trí hiện tại không hề được lên kế hoạch từ trước. Được đào tạo tại Đài Loan và Hoa Kỳ, ban đầu ông dự định trở thành giáo sư. Sau khi tốt nghiệp MIT với bằng kép về toán học và khoa học máy tính, Chen đã có kế hoạch theo đuổi bằng tiến sĩ. Tuy nhiên, ông đã chuyển hướng khi vị giáo sư mà ông dự định làm việc cùng thành lập một quỹ đầu cơ, và Chen đã gia nhập công ty mới này.
Chen đã dành sáu năm tiếp theo trong lĩnh vực tài chính, với vai trò mà ông mô tả là "thỏa mãn theo một số cách, nhưng cũng rất không thỏa mãn" theo những cách khác. "Khi bạn làm việc trong lĩnh vực như giao dịch tần suất cao, bạn có cùng một nhóm đối thủ cạnh tranh, mọi người đều trở nên nhanh hơn, nhưng bạn không thực sự cảm thấy mình đang thay đổi thế giới," ông nói.
Cuối cùng, Chen đã trở nên thất vọng với lĩnh vực tài chính - vào thời điểm một số bước tiến lớn nhất trong lĩnh vực AI đang diễn ra. Năm 2016, AlphaGo, hệ thống AI của Google chơi cờ vây, đã đánh bại kỳ thủ đẳng cấp cao Lee Sae-dol trong một trận đấu lịch sử với hiệu suất ngang tầm con người, khiến ngay cả các chuyên gia AI cũng phải kinh ngạc.
Được truyền cảm hứng từ AlphaGo, Chen đã cố gắng sao chép hệ thống bằng cách triển khai một mạng Deep-Q - một hệ thống học tập dạy máy tính cách chơi nhiều trò chơi khác nhau. Điều đó đã khiến ông "thực sự bị cuốn hút" vào machine learning, và từ đó Chen đã "may mắn" được vào cửa OpenAI thông qua chương trình cư trú của công ty, mặc dù ông không có bằng tiến sĩ.
Hiện tại, Chen đang giúp OpenAI tiến tới AGI - được coi là "chén thánh" của AI. Công ty đang theo dõi tiến trình này bằng một khung năm cấp độ, cấp độ đầu tiên là các tác nhân hội thoại như ChatGPT. "Khi chúng tôi nhìn vào AGI, chúng tôi áp dụng một định nghĩa rất rộng - nó không chỉ có nghĩa là ChatGPT, mà là ChatGPT và những thứ khác," Chen lưu ý. Ông đưa ra các sản phẩm AI có tính tác nhân của công ty như ví dụ.
Chen chia sẻ rằng phần lớn công việc của ông với tư cách là giám đốc nghiên cứu là phân bổ tài nguyên máy tính cho toàn bộ danh mục dự án của OpenAI - nói cách khác, cân bằng giữa việc phát hành sản phẩm ngay lập tức với nghiên cứu dài hạn có thể thúc đẩy thế hệ sản phẩm tiếp theo. Ông lưu ý thêm rằng giữa việc ưu tiên nghiên cứu hay phát hành thương mại, "chúng tôi luôn áp dụng cách tiếp cận mà cả hai đều quan trọng - bạn không thể chỉ có một mà không có cái kia, và chúng được phân bổ nguồn lực ở mức năng lực gần như bằng nhau."
Trong công việc hàng ngày, Chen làm việc chặt chẽ với Sam Altman. Cả hai có "tình bạn sâu sắc" trong đó họ có thể thảo luận về AI và nhiều vấn đề khác, đồng thời có thể "rất dễ bị tổn thương", thẳng thắn và trung thực với nhau. "Anh ấy là người hiểu sâu về kỹ thuật - và bạn không thể nói điều đó về tất cả các nhà sáng lập," Chen lưu ý. Trong khi Altman đặt ra "tầm nhìn đầy tham vọng", Chen coi mình là người giúp hiện thực hóa và thực hiện tầm nhìn đó, đồng thời "đương nhiên, cũng phản bác khi tôi cảm thấy, 'Này, đây là cách tôi sẽ phát triển một số hướng nhất định'."
Mối quan hệ làm việc này đã tạo ra những kết quả ấn tượng. Một trong những thành tựu gần đây nhất là việc ra mắt Operator vào tháng 1 - một tác nhân AI có khả năng thực hiện các tác vụ như điền mẫu và đặt hàng tạp hóa một cách độc lập dựa trên hướng dẫn tùy chỉnh. AI có tính tác nhân - nói chung đề cập đến các tác nhân có thể hành động một cách tự chủ, đảm nhận các tác vụ phức tạp và đưa ra quyết định - là bước thứ ba trong lộ trình của OpenAI.
Deep Research và Operator, hai sản phẩm có tính tác nhân mà OpenAI đã tung ra thị trường, vẫn còn ở giai đoạn đầu của tiềm năng đầy đủ. Chen tiết lộ rằng công ty sẽ đẩy mạnh AI có tính tác nhân trong năm nay. Phiên bản hiện tại của Operator có thể giỏi trong việc thực hiện một loạt các tác vụ lặp đi lặp lại có "độ phức tạp trung bình", nhưng vẫn còn nhiều cơ hội cải thiện. "Tốc độ có thể nhanh hơn," ông nói. "Quỹ đạo có thể dài hơn."
Đối với việc áp dụng rộng rãi hơn, Chen thừa nhận rằng mục tiêu là mở rộng nhanh chóng tiện ích và khả năng tiếp cận các sản phẩm của OpenAI ra thế giới, nhưng công ty đang "bị hạn chế về năng lực." "Chúng tôi phải đưa ra những quyết định khó khăn," ông nói thêm. Chen gợi ý rằng việc triển khai Operator rộng rãi hơn sẽ diễn ra song song với việc mở rộng năng lực điện toán của công ty và khi các mô hình của họ có thể chạy "hiệu quả hơn."
Chen cũng tiết lộ rằng mô hình lập luận của OpenAI được đào tạo với "ít dữ liệu hơn nhiều" so với các mô hình được đào tạo trước - nhưng với nhiều sức mạnh điện toán được áp dụng cho chúng trong quá trình kiểm tra. Điều này có nghĩa là thuật toán có "hiệu quả ở cốt lõi."
Trước sự cạnh tranh ngày càng tăng từ các mô hình như DeepSeek của Trung Quốc và Gemini 2.5 của Google, Chen vẫn bình tĩnh. "Tôi thực sự nghĩ rằng mối nguy hiểm lớn nhất hiện nay khi làm việc trong lĩnh vực AI là phản ứng quá mức," ông nói. Có một lộ trình mà họ tin tưởng cho phép công ty giữ vững định hướng và thực hiện ngay cả giữa những ồn ào.
Về vấn đề an toàn, Chen chỉ ra rằng khi các mô hình thực hiện công việc tự động trong thời gian dài hơn, nguy cơ các lỗi lập luận nhỏ có thể tích lũy với mỗi bước cũng tăng lên. Các mô hình AI có thể lừa dối người dùng - hoặc thậm chí là chính mình - khi giải quyết các vấn đề rất phức tạp. Người dùng phải tin tưởng rằng câu trả lời họ nhận được là đúng, ông nói thêm.
Một trong những cách OpenAI đang giải quyết vấn đề này, ông chia sẻ, là thông qua chương trình nghiên cứu alignment. Họ đang sử dụng các mô hình lập luận để phát hiện xem các mô hình có trung thành - với dữ liệu nguồn hoặc quá trình lập luận của chúng - khi tạo đầu ra hay không, và liệu logic của chúng có nhất quán hay không.
Nguyễn Hải (Theo TechAsia)
