Cú lừa thế kỷ hay bước tiến vĩ đại: Khả năng "System 2 Reasoning" (Tư duy chậm) thực chất chỉ là Chain-of-Thought được hard-code?
Năm 2025, chúng ta chứng kiến sự lên ngôi của các mô hình "Reasoning" (Suy luận) với khả năng giải toán Olympic và code vượt trội. Nhưng liệu AI có thực sự đang "ngẫm nghĩ" như con người, hay đây chỉ là một thủ thuật "Search & Match" (Tìm kiếm và Khớp mẫu) quy mô lớn được che đậy kỹ lưỡng?
Khái niệm "System 1" (Tư duy nhanh, bản năng) và "System 2" (Tư duy chậm, logic) của Daniel Kahneman đã trở thành tiêu chuẩn vàng cho AI năm nay. Nếu GPT-4 là System 1 (nói ngay những gì nó đoán), thì các mô hình mới tự nhận là System 2 (biết dừng lại để suy nghĩ). Nhưng hãy nhìn vào "hộp đen" kỹ thuật đằng sau nó.
Khi bạn thấy thanh trạng thái "AI is thinking..." chạy trong 30 giây trước khi trả lời, bạn tin rằng nó đang trăn trở về câu hỏi.
Thực tế kỹ thuật? Nó đang đốt "Inference-time compute" (Tính toán tại thời điểm suy luận). Thay vì dự đoán token tiếp theo ngay lập tức, nó đang âm thầm sinh ra hàng trăm luồng suy luận (Chain-of-Thought paths) khác nhau, tự đánh giá, tự loại bỏ các nhánh sai và chỉ chọn nhánh đúng nhất để show ra cho bạn.
Đây không phải là "tư duy" theo nghĩa sinh học. Đây là Tree Search (Tìm kiếm dạng cây) - một kỹ thuật cổ điển từ thời Deep Blue đánh cờ vua, được khoác lên tấm áo mới của LLM.
Các nhà nghiên cứu tại DeepMind và Meta gần đây đã chỉ ra một hiện tượng đáng lo ngại: Reasoning Memorization (Học vẹt quy trình suy luận).
Điều này gợi ý rằng cái gọi là "Reasoning" thực chất là việc model đã học thuộc lòng các
Năm 2025, các hãng lớn kiên quyết không công khai chuỗi suy luận thô (Raw CoT) mà AI tạo ra, chỉ hiện tóm tắt.
Lý do chính thức: "An toàn".
Lý do bị nghi ngờ: Sợ lộ bản chất.
Nếu người dùng nhìn thấy chuỗi suy luận thô, họ có thể thấy AI đang thử-sai một cách ngớ ngẩn, hoặc tệ hơn, thấy nó đang "xào nấu" lại các đoạn văn mẫu từ sách giáo khoa. Việc giấu đi quy trình này giúp duy trì ảo ảnh về một trí tuệ siêu việt (Superintelligence).
Công bằng mà nói, việc AI biết tự sửa lỗi (Self-correction) trước khi trả lời là một bước tiến vĩ đại so với sự ảo giác (Hallucination) của năm 2023. Tuy nhiên, gọi nó là "Tư duy" (Reasoning) là một sự cường điệu nguy hiểm.
Chúng ta đang tạo ra những "Kỹ sư giải bài tập" xuất sắc, chứ không phải những "Nhà tư tưởng". Chúng giỏi giải quyết các vấn đề đã có lời giải (trong tập train), nhưng vẫn ngây ngô trước những vấn đề cần sự đột phá về tư duy trừu tượng chưa từng tồn tại.
"System 2" của AI năm 2025 thực chất là sự kết hợp của
Năm 2025, chúng ta chứng kiến sự lên ngôi của các mô hình "Reasoning" (Suy luận) với khả năng giải toán Olympic và code vượt trội. Nhưng liệu AI có thực sự đang "ngẫm nghĩ" như con người, hay đây chỉ là một thủ thuật "Search & Match" (Tìm kiếm và Khớp mẫu) quy mô lớn được che đậy kỹ lưỡng?
Khái niệm "System 1" (Tư duy nhanh, bản năng) và "System 2" (Tư duy chậm, logic) của Daniel Kahneman đã trở thành tiêu chuẩn vàng cho AI năm nay. Nếu GPT-4 là System 1 (nói ngay những gì nó đoán), thì các mô hình mới tự nhận là System 2 (biết dừng lại để suy nghĩ). Nhưng hãy nhìn vào "hộp đen" kỹ thuật đằng sau nó.
1. Sự ảo tưởng về "Thời gian suy nghĩ" (Thinking Time)
Khi bạn thấy thanh trạng thái "AI is thinking..." chạy trong 30 giây trước khi trả lời, bạn tin rằng nó đang trăn trở về câu hỏi.
Thực tế kỹ thuật? Nó đang đốt "Inference-time compute" (Tính toán tại thời điểm suy luận). Thay vì dự đoán token tiếp theo ngay lập tức, nó đang âm thầm sinh ra hàng trăm luồng suy luận (Chain-of-Thought paths) khác nhau, tự đánh giá, tự loại bỏ các nhánh sai và chỉ chọn nhánh đúng nhất để show ra cho bạn.
Đây không phải là "tư duy" theo nghĩa sinh học. Đây là Tree Search (Tìm kiếm dạng cây) - một kỹ thuật cổ điển từ thời Deep Blue đánh cờ vua, được khoác lên tấm áo mới của LLM.
2. Nghi vấn "Hard-coded Reasoning"
Các nhà nghiên cứu tại DeepMind và Meta gần đây đã chỉ ra một hiện tượng đáng lo ngại: Reasoning Memorization (Học vẹt quy trình suy luận).
- Bằng chứng: Khi đưa cho AI một bài toán đố mẹo hoàn toàn mới nhưng có cấu trúc logic giống hệt một bài toán cũ trong tập train, nó giải rất mượt.
- Phản chứng: Chỉ cần thay đổi một biến số nhỏ làm đảo lộn quy tắc logic thông thường (ví dụ: trong bài toán A, 1+1=3), AI lập tức bị "loạn não" và vẫn cố áp dụng quy trình suy luận cũ (1+1=2) dù đề bài đã cấm.
Điều này gợi ý rằng cái gọi là "Reasoning" thực chất là việc model đã học thuộc lòng các
Templates (Mẫu) suy luận. Nó không tự suy ra logic mới, nó chỉ đang "lắp ghép" câu hỏi của bạn vào một cái khuôn Chain-of-Thought mà nó đã được dạy kỹ lưỡng.3. Tại sao OpenAI và Google giấu kín "Hidden Thoughts"?
Năm 2025, các hãng lớn kiên quyết không công khai chuỗi suy luận thô (Raw CoT) mà AI tạo ra, chỉ hiện tóm tắt.
Lý do chính thức: "An toàn".
Lý do bị nghi ngờ: Sợ lộ bản chất.
Nếu người dùng nhìn thấy chuỗi suy luận thô, họ có thể thấy AI đang thử-sai một cách ngớ ngẩn, hoặc tệ hơn, thấy nó đang "xào nấu" lại các đoạn văn mẫu từ sách giáo khoa. Việc giấu đi quy trình này giúp duy trì ảo ảnh về một trí tuệ siêu việt (Superintelligence).
4. Bước tiến hay ngõ cụt?
Công bằng mà nói, việc AI biết tự sửa lỗi (Self-correction) trước khi trả lời là một bước tiến vĩ đại so với sự ảo giác (Hallucination) của năm 2023. Tuy nhiên, gọi nó là "Tư duy" (Reasoning) là một sự cường điệu nguy hiểm.
Chúng ta đang tạo ra những "Kỹ sư giải bài tập" xuất sắc, chứ không phải những "Nhà tư tưởng". Chúng giỏi giải quyết các vấn đề đã có lời giải (trong tập train), nhưng vẫn ngây ngô trước những vấn đề cần sự đột phá về tư duy trừu tượng chưa từng tồn tại.
Kết luận
"System 2" của AI năm 2025 thực chất là sự kết hợp của
LLM + Search Algorithm + Reinforcement Learning. Nó mạnh mẽ, hữu dụng, nhưng chưa phải là bước nhảy vọt về nhận thức (Cognition). Đừng để thanh loading "Thinking" đánh lừa bạn rằng máy móc đang có ý thức. Nó chỉ đang tính toán thôi.Bài viết liên quan
