Jensen Huang phản bác Geoffrey Hinton: Dự báo về AI có thể gây hại thế nào?

Trong cuộc phỏng vấn trên The Ezra Klein Show ngày 23/9/2026, CEO Nvidia Jensen Huang không chỉ phản đối nội dung cảnh báo của nhà nghiên cứu Geoffrey Hinton. Ông còn phản đối cách một con số chưa được kiểm chứng có thể tác động đến quyết định của người nghe. Khi được hỏi về ước tính AI có khoảng 10–20% khả năng gây thảm họa cho xã hội, Huang gọi những phát biểu như vậy là “vô trách nhiệm” và “gây tổn hại”. 25

Con số gây tranh cãi ở đâu?

Huang nói mức 10% được nêu trong cuộc phỏng vấn không dựa trên khoa học hay nghiên cứu. Theo ông, một nhận định không tự động trở thành kết luận khoa học chỉ vì người đưa ra nó là nhà khoa học. Axios cũng ghi nhận Hinton từng mô tả những ước tính kiểu này là một phỏng đoán rất thiếu chắc chắn. Điều đó không có nghĩa rủi ro bằng không; nó có nghĩa không nên đọc con số ấy như một xác suất đã được đo lường đáng tin cậy. 25

Vì sao Huang nhắc đến bác sĩ chẩn đoán hình ảnh?

Năm 2016, Hinton từng khuyên mọi người ngừng đào tạo bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, với dự báo AI sẽ đọc hình ảnh y khoa giỏi hơn con người trong vòng năm năm. Huang chỉ ra rằng AI đã được đưa vào lĩnh vực này nhưng các bác sĩ chuyên khoa vẫn cần thiết. Với ông, đây là ví dụ về sai lầm khi đi từ nhận định một tác vụ có thể được tự động hóa đến kết luận cả nghề sẽ biến mất. 214

Đó cũng là lý do Huang dùng từ “gây tổn hại”: một người trẻ tin vào lời khuyên năm ấy có thể đã từ bỏ một con đường nghề nghiệp vẫn khả thi. Tuy nhiên, đây là hệ quả có thể xảy ra, không phải bằng chứng rằng một người cụ thể đã đổi nghề vì Hinton. Và một dự báo về nghề nghiệp không thành hiện thực cũng không đủ để bác bỏ cảnh báo riêng về thảm họa AI. 214

Bất đồng lớn hơn: an toàn, luật lệ và việc làm

Huang nhìn an toàn AI chủ yếu như trách nhiệm kỹ thuật: doanh nghiệp không nên đưa ra thị trường sản phẩm mà họ chưa kiểm soát được. Ông phản đối việc bổ sung quy định riêng theo hướng được thảo luận trong cuộc phỏng vấn, nhưng cũng nói các công ty AI không nên được miễn trừ luật chống độc quyền hoặc trách nhiệm pháp lý hiện hành. Hinton, ngược lại, đặt trọng tâm vào khả năng các hệ thống ngày càng mạnh có thể gây hậu quả thảm khốc. 1714

Với người đang cân nhắc nghề nghiệp, bài học từ ví dụ chẩn đoán hình ảnh là nên hỏi AI sẽ thay đổi những tác vụ nào, thay vì mặc nhiên cho rằng cả nghề sẽ biến mất. Nhưng ví dụ của Huang không bảo đảm mọi ngành đều thích nghi theo cùng một cách, cũng không đưa ra xác suất đáng tin cậy cho rủi ro thảm họa AI. 2314