## Từ Tiệm Giặt Ủi đến Tiên Phong AI: Tầm Nhìn của Fei-Fei Li cho Chân Trời Mới

Giáo sư Stanford Fei-Fei Li, được công nhận rộng rãi là kiến trúc sư đằng sau sự bùng nổ của AI hiện đại, gần đây đã chia sẻ những suy nghĩ chân thành về trí tuệ nhân tạo, con đường không ngờ tới của bà đến vị trí lãnh đạo công nghệ, và nơi ngành công nghiệp thực sự hướng tới. Những góc nhìn của bà vẽ nên một bức tranh hoàn toàn khác biệt so với các câu chuyện tích cực về công nghệ hoặc ngày tận thế đang chi phối diễn đàn công cộng.

### Tác Nhân Ngẫu Nhiên

Ít người nhận ra rằng người phụ nữ đã định hình lại sự phát triển của AI này chưa từng nghĩ công việc của mình sẽ đạt được ảnh hưởng cấp độ văn minh như vậy. Trong suốt 25 năm sự nghiệp trong lĩnh vực này, Li chứng kiến sự tiến hóa dần dần của học máy, nhưng không gì chuẩn bị cho bà trước những gì xảy ra sau khi ChatGPT ra mắt công chúng ba năm trước. "Độ sâu và phạm vi ảnh hưởng hiện tại của nó vẫn làm tôi kinh ngạc," bà phản ánh, thừa nhận rằng dù đã góp phần quan trọng trong việc đưa công nghệ này vào cuộc sống, quy mô của nó vẫn khiến bà bất ngờ.

Điều này không chỉ đơn thuần về sự tăng tốc công nghệ hay sự chú ý mới mẻ của truyền thông. Thay vào đó, nó bắt nguồn từ phạm vi chưa từng có của AI: việc làm, phúc lợi và các quỹ đạo tương lai của mọi người sẽ đều có sự giao thoa với các hệ thống này theo một hình thức nào đó.

### Triết Lý Hai Lưỡi

Giống như tất cả các công nghệ biến đổi trong lịch sử—từ máy hơi nước đến điện—AI đại diện cho cả cơ hội to lớn và rủi ro thực sự. Nơi Li khác biệt với các nhà dự báo tiêu cực như Geoffrey Hinton (người ước tính nguy cơ tuyệt chủng 10-20%) là về khả năng tự chủ. "Nếu nhân loại đối mặt với khủng hoảng," bà lập luận, "đó sẽ là do chính chúng ta sai lầm, chứ không phải do máy móc." Quan điểm thực dụng của bà: thay vì sợ trí tuệ siêu việt, hãy tập trung vào việc thiết lập các khung quản trị quốc tế, thực hành triển khai có trách nhiệm và các cơ chế giám sát tập thể.

Vấn đề thực sự không phải là công nghệ—mà là sự lựa chọn của con người về cách quản lý nó.

### Tại Sao Việc Dân Chủ Hóa Quan Trọng

Hiện tại, một số ít tập đoàn công nghệ Mỹ kiểm soát hướng đi của AI và tác động xã hội của nó. Li công khai ủng hộ sự thay đổi hệ thống: bất cứ ai xây dựng hoặc sở hữu công nghệ này đều phải sử dụng nó một cách có trách nhiệm, và quan trọng hơn, mọi người đều nên có ảnh hưởng có ý nghĩa đối với sự phát triển của nó.

Niềm tin này phần nào xuất phát từ trải nghiệm sống của bà về bất bình đẳng. Di cư sang Mỹ khi mới 15 tuổi với khả năng tiếng Anh hạn chế, gia đình bà gặp khó khăn về tài chính. Trong khoảng thời gian từ 18 tuổi đến giữa thời gian học cao học, Li đã quản lý hoạt động giặt ủi của gia đình trong bảy năm trong khi theo đuổi nghiên cứu tiến sĩ, xử lý cuộc gọi khách hàng, kiểm tra chất lượng và logistics từ xa. Nhu cầu doanh nhân đó dạy bà sự kiên cường—một phẩm chất bà cho rằng cần thiết cho đột phá khoa học và thích nghi xã hội.

### Trí Tuệ Không Gian: Chân Trời Tiếp Theo Giải Thích

Thông qua startup World Labs (được định giá 1,1 tỷ USD sau hơn một năm hoạt động), Li đang tiên phong cho sự tiến hóa quan trọng tiếp theo của AI: **trí tuệ không gian**. Đây là khả năng của AI để hiểu, cảm nhận, lý luận về, và tương tác vật lý với môi trường ba chiều—vượt ra ngoài nhận diện hình ảnh thụ động để hướng tới hiểu biết chủ động, thể thể.

Sự khác biệt cơ bản nằm ở chỗ này. Giai đoạn đầu trong sự nghiệp của bà giải quyết "nhìn thấy"—tiếp nhận thông tin thụ động. Nhưng tiến hóa cho thấy trí tuệ không thể tách rời khỏi hành động: sinh vật di chuyển vì chúng nhìn thấy, và nhìn rõ hơn vì chúng di chuyển. **Định nghĩa góc nhìn không gian bao gồm chính xác sự tích hợp này: hiểu cách các vật thể di chuyển qua không gian, dự đoán quỹ đạo, hiểu nguyên nhân vật lý, và cho phép máy móc nắm bắt lý do tại sao và như thế nào các mối quan hệ không gian lại quan trọng.**

Marble, mô hình đột phá của công ty bà, tạo ra các thế giới 3D chân thực từ các lệnh đơn giản—"cho tôi một căn bếp hiện đại"—mang lại ứng dụng trong phát triển trò chơi, mô phỏng huấn luyện robot, giáo dục AR/VR, và trực quan kiến trúc. Hãy tưởng tượng các cô gái Afghanistan đi học trong môi trường ảo sống động, hoặc học sinh đi qua thế giới tế bào để hiểu sinh học một cách trực quan. Công nghệ này biến những khái niệm trừu tượng thành hữu hình.

### Câu Hỏi Về Việc Làm

Không ai thảo luận về AI một cách chân thành mà không đề cập đến sự gián đoạn. CEO của Salesforce công khai thừa nhận 50% các vị trí dịch vụ khách hàng đã chuyển sang hệ thống AI. Mô hình này lặp lại trong các lĩnh vực khác. Tuy nhiên, tiền lệ lịch sử quan trọng: mỗi bước nhảy công nghệ—ô tô, máy tính, điện—đều tàn phá các ngành nghề cũ trong khi tạo ra các ngành mới. Giải pháp không phải là than vãn về mất việc mà là nhận thức rõ trách nhiệm ba chiều: **cá nhân phải liên tục học hỏi, doanh nghiệp phải đào tạo lại lực lượng lao động, và xã hội phải xây dựng các chính sách công bằng.**

### Thực Tế Năng Lượng

Các trung tâm dữ liệu vận hành các mô hình AI lớn tiêu thụ lượng điện khổng lồ—một thực tế gây lo ngại về môi trường. Tuy nhiên, Li bác bỏ các giới hạn sai lầm: đổi mới năng lượng tái tạo và chính sách năng lượng sửa đổi cung cấp các con đường tiến tới. Thách thức không phải là không thể vượt qua; nó đòi hỏi tái cấu trúc công nghiệp có chủ đích và đầu tư vào hạ tầng năng lượng sạch. Xem đây như một ưu tiên chính sách cấp bách, không phải là điều tất yếu, sẽ thay đổi toàn bộ tính toán.

### Giáo Dục Là Trọng Tâm Chính

Thật ngạc nhiên, giữa tất cả các cuộc thảo luận về công nghệ và quản trị, nỗi lo sâu sắc nhất của Li tập trung vào các giáo viên. Họ là xương sống của xã hội, nuôi dưỡng thế hệ tiếp theo. Các nhà giáo có được thông tin đầy đủ về AI không? Họ có được trang bị để sử dụng các công cụ này hiệu quả không? Tiếng nói chuyên môn của họ có được đưa vào cuộc trò chuyện không? Nỗi lo này phản ánh các ưu tiên thực sự của bà: tiềm năng con người và trách nhiệm của các tổ chức quan trọng hơn bất kỳ công nghệ nào.

### Nuôi Dạy Trong Thời Đại AI

Là một nhà lãnh đạo ngành và cũng là mẹ, Li ủng hộ quay trở lại các nguyên tắc đã được kiểm chứng theo thời gian: nuôi dưỡng sự tò mò, tư duy phản biện, trung thực, cần cù, sáng tạo và ý thức trách nhiệm của trẻ. Bà bác bỏ cái bẫy lo lắng. Thay vì ám ảnh về việc khoa học máy tính còn khả thi hay không, hãy hiểu sở thích và tài năng cá nhân của từng đứa trẻ, rồi hướng dẫn phù hợp.

Quan trọng nhất: "Đừng lười biếng chỉ vì bạn có AI." Các công cụ tồn tại để nâng cao khả năng con người, không phải để thay thế nỗ lực của con người. Một học sinh yêu cầu LLM giải một bài toán toán học bỏ lỡ quá trình học tập; mục tiêu là đặt câu hỏi tốt hơn, chứ không phải có câu trả lời nhanh hơn.

### Giao Điện Thoại Thực Dụng Trung Đạo

Li mô tả bản thân không phải là người mơ mộng hay bi quan mà là một "người trung dung tầm thường"—một người cam kết xem xét AI qua các lăng kính khoa học, thực dụng thay vì ý thức hệ. Lập trường này thừa nhận các mối lo chính đáng trong khi từ chối chủ nghĩa bi quan gây tê liệt.

Bất kỳ công cụ nào cũng có thể gây nguy hiểm trong tay kẻ xấu. Tính xác thực của thông tin—hình ảnh giả mạo, giọng nói tổng hợp, nội dung bị thao túng—đại diện cho những thách thức xã hội thực sự được nhân rộng bởi các mạng xã hội. Nhưng đây không phải là vấn đề riêng của AI; chúng là vấn đề quản trị của con người.

### Sứ Mệnh Vẫn Thuộc Về Chúng Ta

Thông điệp kết luận của bà thể hiện rõ quan điểm thế giới của bà: trong kỷ nguyên AI, sáng kiến của con người phải luôn là ưu tiên hàng đầu. "Sáng kiến không nằm ở máy móc, mà ở chính chúng ta." Việc đó, sáng kiến đó, có làm cho nhân loại mạnh hơn hay yếu đi phụ thuộc hoàn toàn vào các lựa chọn tập thể về phát triển, triển khai, quy định và giá trị—chứ không phải công nghệ.

Hành trình của bà từ thiếu niên nhập cư đến nhà tiên phong AI rồi lãnh đạo ngành công nghiệp có trách nhiệm mang lại một cái nhìn cuối cùng: ảnh hưởng phi thường không chỉ đến từ năng lực công nghệ mà còn từ việc kết hợp nghiêm ngặt khoa học với các giá trị nhân văn, kết hợp tham vọng với trách nhiệm, và kết hợp đổi mới với đạo đức kiểm soát.