Bài nói về tri thức

—

Bài nói này được Aravind Srinivas trình bày vào ngày 3 tháng 10 năm 2026 tại Cambridge Union Society. Cambridge Union Society là hội sinh viên lớn nhất của Đại học Cambridge và là hội tranh biện hoạt động liên tục lâu đời nhất thế giới.

—

Xin chào và xin cảm ơn. Thật vinh dự khi được có mặt ở đây.

Một trong những điều tôi không ngờ tới khi sáng lập công ty là tôi được dành nhiều thời gian đến vậy ở các trường đại học. Tôi rất thích điều đó. Với một CEO, các trường đại học thường là nơi duy nhất có những khán giả dám tranh luận lại. Vì vậy, chúng ta sẽ dành nhiều thời gian cho phần thảo luận hơn là thời gian tôi định nói.

Chúng ta bắt đầu nhé.

Thông thường, khi được mời đến nói chuyện ở đâu đó, người ta đề nghị tôi trình bày một bài nói mang tính dự đoán với tiêu đề chung chung kiểu như “tương lai của AI.” Tôi sẽ không nói về tương lai của AI. Thay vào đó, tôi sẽ nói về tương lai của các bạn. Tương lai của các bạn thú vị hơn đối với tôi, và có lẽ cũng thú vị hơn đối với chính các bạn.

Trước hết, đôi điều về quá khứ. Cambridge là nơi lý tưởng để nói về quá khứ đồng thời với tương lai của các bạn, bởi nơi đây có cả hai.

Tương truyền rằng hệ thống mà ngày nay chúng ta gọi là bình duyệt đồng cấp được phát minh ngay tại Cambridge. Sự thật chính xác là đó chỉ là một giáo sư của Cambridge, và ông đã đề xuất nó tại Hội Hoàng gia London, chứ không phải tại trường đại học này. Đó là năm 1831. Ngày nay, mỗi năm có hơn 3,5 triệu bài báo khoa học được xuất bản theo hệ thống bình duyệt đồng cấp.

Khoảng 160 năm sau, hai nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Stanford đang nghiên cứu về cấu trúc mạng và khai phá dữ liệu. Đó là thời điểm cơn bùng nổ Internet của thập niên 1990 vừa mới bắt đầu. World Wide Web là chủ đề mà ai ai cũng bàn tán. Cũng giống như “AI” ngày nay.

Cũng giống như ngày nay, phần lớn những người bàn về cơn bùng nổ khi đó là các nhà đầu tư và giới truyền thông. “Cộng đồng công nghệ” lúc bấy giờ là ngành viễn thông. Không có nhiều người làm học thuật tham gia vào cuộc thảo luận. (Có một số, nhưng không nhiều.) Và hai nghiên cứu sinh tiến sĩ này cũng không hẳn là người trong cuộc của cơn bùng nổ Internet.

Nhưng họ biết một điều mà những người bên ngoài hệ thống đại học không thực sự quan tâm.

Giống như hầu hết những người làm học thuật, họ hiểu mục đích của trường đại học. Mục đích của trường đại học là thúc đẩy tri thức.

Đó là lý do chúng ta dùng bình duyệt đồng cấp. Đó cũng là lý do các bài viết học thuật có rất nhiều trích dẫn. Và hai sinh viên này biết rằng lượng tri thức trên thế giới (được đo gián tiếp bằng số lượng bài báo đạt chất lượng bình duyệt đồng cấp) chỉ có tăng lên. Vì vậy, họ dễ dàng nhận ra rằng web cũng sẽ chỉ lớn dần lên cùng tri thức của nhân loại.

Họ cũng đã có kinh nghiệm với một vấn đề cũ nhưng lại “mới” đối với web: làm thế nào để tìm được tri thức đúng đắn, hay tri thức tốt nhất, khi nó không ngừng mở rộng. Theo mô hình cũ, giới học thuật đánh giá một công trình nghiên cứu có hữu ích hay đáng tin cậy hay không dựa trên số lần nó được trích dẫn.

Vì vậy, họ nảy ra ý tưởng xây dựng một thuật toán đánh giá mọi trang web trên Internet dựa trên số lượng trang web khác trích dẫn hoặc liên kết đến nó, trong mối tương quan với nội dung của các trang đó.

Họ gọi hệ thống này là “Page Rank”, vì họ xếp hạng mọi trang trên web và vì một trong hai nghiên cứu sinh tiến sĩ ấy tên là Larry Page.

Larry và cộng sự của mình (Sergey Brin) đã lấy một nguyên tắc học thuật nhỏ bé này và đưa nó đến với đại chúng. Google trở thành một trong những công cụ hữu ích nhất trong lịch sử, và là một trong những doanh nghiệp thành công nhất, bởi Larry Page chỉ đơn giản là áp dụng điều mà các trường đại học đã làm suốt một trăm năm qua.

Như tôi đã nói, mục đích của trường đại học là thúc đẩy tri thức. Trong bài nói này, tôi sẽ chia sẻ với các bạn ba điều về tri thức. Tôi hy vọng rằng bằng cách suy ngẫm về một phần tri thức của chính chúng ta, chúng ta sẽ có được hiểu biết thực tiễn tốt hơn về trí tuệ nhân tạo.

1.

Thứ nhất, tri thức có sự sống. Nó được sinh ra, suy tàn và chết đi.

Nó có một vòng đời. Và vì có vòng đời, tri thức trải qua quá trình tiến hóa.

Khi những gì chúng ta biết tiến hóa, tất cả chúng ta đều trở nên thông minh hơn. Đó gọi là Hiệu ứng Flynn. Hiệu ứng Flynn là quan sát cho thấy nhân loại ngày càng thông minh hơn, với mức tăng khoảng 3 điểm IQ mỗi thập kỷ.

Các bài kiểm tra IQ liên tục được chuẩn hóa lại để giá trị trung bình luôn ở mức 100, vì vậy một cách dễ dàng để hình dung Hiệu ứng Flynn là theo bách phân vị. Năm 1950, một người ở bách phân vị thứ 92 về trí thông minh thì ngày nay sẽ chỉ ở bách phân vị thứ 50. Tất cả chúng ta đều đã trở nên thông minh hơn.

Năm 1950 cũng là năm Phép thử Turing ra đời. Đó là phép thử đầu tiên nhằm xác định liệu, hoặc khi nào, một cỗ máy thông minh hơn con người. Điều đó có nghĩa là vào năm 1950, một cỗ máy vượt qua Phép thử Turing dễ dàng hơn nhiều. Bởi vì ngưỡng của trí thông minh “con người” khi đó thấp hơn.

Và đó là sức mạnh của sự tiến hóa. Tri thức luôn dẫn đến nhiều tri thức hơn.

Mặt trái là thế giới có thể trở nên thông minh hơn, nhưng cá nhân bạn lại có thể trở nên kém thông minh đi. Tri thức suy giảm. Hãy hình dung nó như chu kỳ bán rã. Chu kỳ bán rã của một nguyên tố phóng xạ là khoảng thời gian cần thiết để một nửa lượng nguyên tố đó phân rã. Chu kỳ bán rã của tri thức là khoảng thời gian cần thiết để một nửa lượng tri thức đó trở nên lỗi thời.

Dưới đây là một vài ví dụ, ngay tại Cambridge này.

Năm 1978, Ngài Roy Calne đã góp phần đưa cyclosporine vào lĩnh vực cấy ghép. Điều này rất quan trọng để ngăn ngừa thải ghép nội tạng. Những thử nghiệm lâm sàng đầu tiên được tiến hành tại Cambridge. Đến năm 2001, một loại thuốc khác là tacrolimus đã trở thành phương pháp điều trị chủ đạo trong nhóm thuốc này đối với ghép thận ở Mỹ. Vì vậy, có thể nói tri thức y khoa về điều trị bằng cyclosporine có chu kỳ bán rã là 23 năm.

Đó là một thước đo chưa hoàn hảo, nhưng là một mô hình hữu ích để đánh giá các kỹ sư trong những lĩnh vực phát triển nhanh. Chúng tôi làm điều này trong ngành công nghệ. Hàm ý ở đây là: “đến thời điểm nào trong sự nghiệp của kỹ sư này thì một nửa những gì họ biết sẽ hoàn toàn lỗi thời?”

Đến thời điểm nào trong sự nghiệp, điều đó sẽ xảy ra với các bạn? Câu trả lời phụ thuộc vào lượng thời gian các bạn dành để học những điều mới.

Đáng buồn thay, trong một số ít trường hợp, tri thức cũng chết đi. Có những ngôn ngữ không còn người nói. Có những minh triết ra đi cùng một bậc cao niên.

Đó là lý do vì sao suốt hơn 4.000 năm qua, con người đã xây dựng các thư viện. Và khi web ra đời, chúng ta đã đưa lên đó nhiều hơn gấp bội những gì mình biết. Vậy là tri thức có chết đi, nhưng không nhất thiết phải như thế. Có lẽ như một phần bẩm sinh trong bản chất con người, chúng ta luôn cảm thấy thôi thúc phải gìn giữ tri thức. Chúng ta không ngừng lưu giữ nó và làm tăng tổng lượng tri thức của thế giới. Đó là một điều tốt.

Tôi cần lưu ý: tri thức giống như một sinh vật sống, nhưng nó không có sự sống. Chỉ có các bạn là đang sống. Tôi chỉ nghĩ rằng các bạn sống động hơn khi đang học một điều gì đó mới.

Nhân tiện, đây chính là lý do Perplexity tồn tại. Nhưng tôi không ở đây để nói về Perplexity. Tôi ở đây để nói về các bạn, và về nền kinh tế của tri thức. Điều này đưa tôi đến điểm thứ hai.

2.

Thứ hai, tri thức không phải là tiền. Nhưng nó vận hành giống như tiền.

Tiền có giá trị theo thời gian. Lãi suất khiến nó tăng lên, còn lạm phát khiến nó co lại. Theo thời gian đủ dài, cả lãi suất lẫn lạm phát đều tích lũy kép.

Khi một trăm nghìn bảng Anh chỉ còn sức mua bằng bốn mươi nghìn (có lẽ trong khoảng 23 năm nữa), các bạn sẽ cần 250.000 bảng Anh để hòa vốn. Thêm 23 năm nữa sau đó, các bạn sẽ cần 625.000 bảng Anh.

Khi mọi thứ tích lũy kép, mức lãi hoặc lỗ sẽ tăng theo cấp số nhân theo thời gian.

Đó là lý do vì sao nguyên tắc tài chính cơ bản nhất là bạn phải luôn tích lũy lãi kép với tỷ lệ cao hơn lạm phát. Bởi vì nếu không tăng lên, bạn đang co lại. Tri thức cũng như vậy.

Cũng như giá trị của đồng bảng Anh, giá trị của những gì bạn biết hôm nay sẽ mất dần theo thời gian. Và cũng như sự mất giá thông thường, mỗi ngày nó chỉ giảm đi một chút. Ít đến mức bạn hầu như không nhận ra. Cho đến một ngày bạn thức dậy và chẳng còn gì cả. Tri thức của bạn sẽ không còn giữ được giá trị thị trường như trước. Đây là điều không thể tránh khỏi. Hãy nhớ rằng, Định lý Pythagoras từng là thứ mà chỉ giới tinh hoa mới được phép biết. Nhưng mọi người ở đây đều đã học nó từ lớp bảy.

Tất cả chúng ta đều trở nên thông minh hơn, mãi mãi. Như tôi đã đề cập, đây là toàn bộ mục đích của trường đại học. Nếu may mắn, một ngày nào đó trong tương lai xa, những gì các bạn học ở Cambridge có thể sẽ trở thành chương trình học của học sinh lớp bảy.

Đó là điều tốt nếu nó xảy ra. Nó có nghĩa là tiến bộ. Nhưng nó cũng có nghĩa là các mục tiêu kinh tế của các bạn đòi hỏi các bạn không bao giờ được ngừng học hỏi. Các bạn phải học với một mức lãi suất cao hơn tỷ lệ lạm phát của tri thức.

Nói cách khác, các bạn phải nhân đôi những gì mình biết với tốc độ nhanh hơn chu kỳ bán rã tri thức của chính mình. Việc này cần thời gian. Nhưng khi nhìn thế giới qua lăng kính của lãi kép, các bạn phải nhìn nó với một tương lai dài phía trước.

Đó là lý do vì sao bí quyết tốt nhất để gia tăng tài sản theo cấp số nhân là bắt đầu từ khi còn trẻ, và cách tốt thứ hai là sống thật lâu. Warren Buffet bắt đầu đầu tư từ năm 11 tuổi, nhưng 99% tài sản của ông được tích lũy sau tuổi 65.

Điều này gợi ý điểm tương đồng cuối cùng giữa tri thức và tiền bạc. Bạn phải tiêu nó.

Khi có vốn, bạn đem nó ra để tạo ra giá trị. Khi có tri thức, đặc biệt là tri thức xuất chúng, bạn nên đưa nó vào hành động. Hãy làm gì đó với nó. Đó chính là sự khác biệt giữa phát minh và đổi mới. Phát minh hỏi: “bạn đã tạo ra thứ gì chưa?” Đổi mới hỏi: “Nó có tạo ra khác biệt không?”

Và nếu các bạn muốn tạo ra khác biệt, các bạn phải hành động dựa trên tri thức. Chỉ có hành động mới khơi dậy những câu hỏi mới, sự tìm tòi và tri thức mới. Các bạn phải luôn học hỏi và luôn hành động.

Đây là lúc trí tuệ nhân tạo xuất hiện, và nó dẫn tôi đến điểm thứ ba, cũng là điểm cuối cùng.

3.

Mục đích của AI là thúc đẩy tri thức và sự thịnh vượng của nhân loại.

Hãy xem xét hai điều đầu tiên tôi đã nói tối nay. Tôi nói rằng tri thức có đặc tính giống sự sống, và chúng ta nên nuôi dưỡng và thúc đẩy nó, bởi nhìn chung con người được hưởng lợi. Rồi tôi nói rằng tri thức có đặc tính kinh tế. Rằng chúng ta nên vun đắp nó, bởi nói rộng ra, tất cả mọi người đều được hưởng lợi.

Nếu các bạn tin vào hai điều này, thì các bạn cũng phải nghĩ về AI theo một cách hơi khác.

Thay vì bị ám ảnh bởi việc đạt được AGI hay làm cho công nghệ trở nên thông minh chỉ vì bản thân công nghệ, các bạn sẽ đi đến kết luận rằng lý do để xây dựng AI tốt hơn, chính xác hơn là để phục vụ con người.

Các bạn sẽ đi đến kết luận rằng mục đích cao nhất và quan trọng nhất của AI là giúp con người thông minh hơn và thịnh vượng hơn.

Nếu điều này nghe rất giống mục đích của trường đại học, thì đúng vậy, chúng ta đang ở đây.

Hãy nghĩ lại về bình duyệt đồng cấp. Nó được phát minh vào năm 1831. Năm nay, Perplexity đã ra mắt một sản phẩm rất đơn giản có tên Model Council, dựa trên ý tưởng do một trong những nhà nghiên cứu sáng lập của OpenAI đưa ra. Bạn đặt cùng một câu hỏi cho ba mô hình AI. Mỗi mô hình tự nghiên cứu và trả lời, sau đó một mô hình “chủ tọa” đánh giá những điểm chúng khác biệt và đồng thuận, rồi lập luận để đưa ra câu trả lời cuối cùng.

Model Council không thay thế bình duyệt đồng cấp. Thay vào đó, mục đích của nó là mang tinh thần tìm tòi học thuật đến với nhiều người hơn. Chúng ta có thể lan tỏa tinh thần của trường đại học ra khỏi những bức tường này, và đến khắp nơi trên thế giới.

Chúng ta có thể giúp nhiều người hơn thực sự đúng, chứ không chỉ cảm thấy mình đúng hay nghe có vẻ đúng. Để tìm kiếm chân lý và tri thức một cách khoa học. Quỹ đạo của vũ trụ hướng tới việc mọi người đều được tiếp cận nhiều tri thức hơn. Việc con người có tri thức là điều tốt. Và chính con người là những người được hưởng lợi.

Tôi sẽ kết thúc bằng một câu chuyện ngắn về công ty của tôi.

Khi mới bắt đầu, chúng tôi chỉ là ba nhà nghiên cứu AI, với nhiều câu hỏi hơn là tầm nhìn. Rồi khi có người thứ tư, chúng tôi quyết định đã đến lúc phải mua bảo hiểm y tế. Bảo hiểm y tế ở Mỹ phức tạp ngay cả với người Mỹ. Tôi không phải người Mỹ, nên nó còn khó hiểu hơn nữa với tôi.

Kết quả tìm kiếm trên Google chẳng giúp được gì. Và điều bình thường mà một nhà sáng lập làm trong trường hợp này là gọi cho ai đó đã từng làm việc đó. Như một nhà đầu tư, hoặc một nhà sáng lập khác. Nhưng lúc đó đã khuya. Tôi muốn giải quyết cho xong, nên tôi phải tự mình tìm ra tri thức cần thiết.

Vấn đề là tự mình nghiên cứu đồng nghĩa với việc bạn phải tra Google qua hàng loạt trang bảo hiểm được tối ưu SEO, toàn là những lời khuyên tồi đang cạnh tranh nhau để trông đáng tin nhất.

Đó là lúc tôi xây dựng phiên bản đầu tiên của Perplexity.

Nó đã nghiên cứu thay cho tôi. Và tôi yêu cầu nó trích dẫn nguồn cho các câu trả lời. Nhờ đó tôi có thể kiểm chứng và tiếp tục đặt thêm câu hỏi. Rồi tôi thiết lập xong bảo hiểm y tế cho công ty. Vấn đề đã được giải quyết. Chuyển sang vấn đề tiếp theo. Rồi vấn đề tiếp theo, và vấn đề tiếp theo nữa. Và thế là chúng ta có ngày hôm nay.

Bài học của câu chuyện đó là bạn không cần phải “quen biết ai đó” nữa. Bạn chỉ cần học hỏi rồi bắt tay vào làm. Tôi đã nói với các bạn rằng lời hứa của AI là bạn có thể tiếp cận bất kỳ tri thức nào. Bài học của câu chuyện này là bất kỳ ai cũng có thể tiếp cận bất kỳ tri thức nào.

Đây là lời hứa tối thượng của AI. Giờ đây, bất kỳ ai cũng có thể tò mò. Bất kỳ ai cũng có thể xây dựng bất cứ thứ gì. Giờ đây, bất kỳ ai cũng có thể bước vào ngôi đền tri thức. Điều đó mang lại lợi ích cho tất cả mọi người.

Và đó là tin tốt cho các bạn. Điều đó có nghĩa là việc quan trọng nhất các bạn có thể làm, trong suốt phần đời còn lại, là giữ sự tò mò. Người thành công nhất trong số các bạn sẽ là người có nhiều câu hỏi nhất. Và những câu hỏi hay nhất.

Vì vậy, lời khuyên của tôi dành cho các bạn là hãy tò mò nhiều nhất có thể. Đừng bằng lòng với việc lướt mạng xã hội trên điện thoại. Đừng bằng lòng với một tác nhân AI chỉ biết đặt bàn ăn tối – hãy làm những việc thực sự với nó. Và đừng bao giờ tin một chatbot nói rằng bạn vốn đã đúng rồi.

Hãy tin vào tinh thần tìm tòi. Hãy tin vào những gì các bạn có thể học được cùng AI. Hãy tin vào những gì các bạn sẽ tạo ra khi làm điều đó. Và vì tất cả chúng ta, hãy tạo ra những điều tốt đẹp.

Xin cảm ơn.