Khi các công ty Big Tech tiếp tục đổ hàng tỷ đô la nghiên cứu và sự chú ý vào việc phát triển và mở rộng quy mô LLMs, một câu hỏi cơ bản đang nổi lên trong giới công nghệ: Liệu LLMs có thực sự dẫn chúng ta rời xa AGI thực sự?

Tại một hội thảo #Consensus2025 thảo luận về việc liệu Web3 có đang thua trong cuộc đua AI hay không, CEO của chúng tôi, Tiến sĩ @bengoertzel, đã thách thức quan điểm thông thường thúc đẩy các chiến lược đầu tư tại nhiều công ty AI hàng đầu và các quỹ tài sản quốc gia, bao gồm cả các khoản đầu tư hàng tỷ đô la gần đây từ Ả Rập Saudi và UAE vào cơ sở hạ tầng AI của Hoa Kỳ.

Tiến sĩ Goertzel nói với những người tham dự: "Tôi muốn trích dẫn Yan LeCun, một người tiên phong trong lĩnh vực deep learning và là người đứng đầu bộ phận AI tại Facebook, người đã nói rằng trên con đường cao tốc dẫn đến AGI, LLMs là một lối ra", bác bỏ tiền đề rằng các phương pháp tiếp cận Web3 đang tụt hậu so với sự phát triển AI tập trung: "Nếu bạn đã ra khỏi lối ra, thì không quan trọng nếu bạn đang đi với tốc độ 1.000 dặm một giờ và người kia chỉ đi 300 dặm một giờ nếu họ đang đi trên đúng đường cao tốc đến đích."

Hội thảo, với sự tham gia của Ben Fielding (Người sáng lập, Gensyn), Jesus Rodriguez (CEO, IntoTheBlock), Clara Tsao (Cán bộ sáng lập, Filecoin Foundation) và Jeff Wilser (Người sáng lập và Người dẫn chương trình, The People's AI Podcast), đã tiết lộ một sự chia rẽ rõ rệt trong cách các chuyên gia trong ngành nhìn nhận về tương lai của AI phi tập trung. Trong khi các thành viên hội thảo khác chỉ ra những bất lợi hiện tại của Web3 về nhân tài, bộ dữ liệu và cơ sở hạ tầng, Tiến sĩ Goertzel đã đề cập đến một vấn đề sâu sắc hơn: việc cải thiện dần LLMs không phải là một cách tiếp cận khả thi để đạt được AGI ở cấp độ con người.

Tuy nhiên, Tiến sĩ Goertzel thừa nhận: "Nếu việc mở rộng quy mô transformer neural nets là mấu chốt để bạn đạt được AGI, thì thật khó để thấy làm thế nào chính phủ Hoa Kỳ và Trung Quốc cũng như các công ty Big Tech trong quỹ đạo của họ không giành chiến thắng trong cuộc đua", đồng thời lưu ý đến nguồn vốn khổng lồ mà các tổ chức này đang triển khai.

Những nỗ lực R&D AGI của chúng tôi tại SingularityNET cho thấy một con đường phía trước khác. Tiến sĩ Goertzel giải thích: "Trực giác nghiên cứu của riêng tôi là LLMs không phù hợp để trở thành trung tâm của một AGI cấp độ con người, chứ đừng nói đến một Siêu trí tuệ, mặc dù chúng có thể là một thành phần mạnh mẽ trong một kiến trúc lai cho AGI".

Tiến sĩ Goertzel mô tả, nhóm của chúng tôi đang phát triển OpenCog Hyperon, một "phương pháp tiếp cận AGI kết hợp, deep neural net, suy luận tượng trưng, học tập tiến hóa, trong các kiến trúc nhận thức phức tạp hơn so với LLMs". Cách tiếp cận cấp độ nhận thức này thể hiện một hướng đi hoàn toàn khác so với hầu hết các phát triển AI chủ đạo.

Tiến sĩ Goertzel kết thúc bằng một dự đoán mà chỉ vài năm trước đây có vẻ kỳ lạ nhưng giờ đây phản ánh sự tự tin ngày càng tăng của chúng tôi vào các phương pháp phi tập trung, thông qua đó AGI sẽ nằm trong tay nhân loại nói chung và không có một chủ sở hữu hoặc người kiểm soát duy nhất: "Trong @ASI_Alliance, chúng tôi sẽ ra mắt AGI đầu tiên trong vòng một đến ba năm kể từ bây giờ trên một cơ sở hạ tầng phi tập trung và Big Tech sẽ phải đuổi kịp."