Đừng gọi mô hình ngôn ngữ lớn là “AI” nữa — hãy nhìn đúng bản chất của chúng.

Các mô hình ngôn ngữ (LLMs) không phải trí tuệ nhân tạo — chúng chỉ là máy dự đoán token tiếp theo mà thôi.

Hãy nhìn rộng hơn một chút:
LLMs rất giỏi ở phần “Hiểu” – chúng đọc, tóm tắt, mô phỏng văn bản.
Chúng có thể “Dự đoán” một phần – đoán điều gì có khả năng xảy ra tiếp theo.
Nhưng lại kém ở “Quyết định” và “Hành động” – nơi mà trí tuệ thực sự bắt đầu: chọn vì sao, làm gì, và hành động thế nào.

Vấn đề là chúng ta đang bị “ảo tưởng ngôn từ”:

Điều đang bị che mờ trong cơn sốt LLM:
Lý luận biểu tượng, cấu trúc tri thức.
Nhân – quả: tại sao điều gì đó xảy ra.
Quyết định trong điều kiện ràng buộc.
Nhận thức gắn liền với hành động.
Đạo đức, khả năng giải thích, và minh bạch.

Một cách hiểu đơn giản:

Trí tuệ = Cảm nhận → Dự đoán → Quyết định → Hành động.
LLMs mới chỉ làm tốt hai phần đầu, phần còn lại cần công cụ khác.

Vì thế, thay vì coi LLM là “nhạc trưởng”, hãy coi nó là “nhạc cụ” trong dàn giao hưởng AI:
LLMs: hiểu và sinh ngôn ngữ.
Hệ truy xuất: cung cấp dữ kiện thật.
Knowledge Graph: tạo cấu trúc logic.
Mô-đun tối ưu và kiểm định: đảm bảo đúng, nhanh, và an toàn.

5 nguyên tắc để không “lạc trong ảo giác AI”:
Bắt đầu từ ràng buộc thật: chính xác, an toàn, chi phí, độ trễ.
Dữ kiện phải nằm trong data, không chỉ trong prompt.
Kết hợp nhiều công cụ — LLM + Retrieval + Logic luôn tốt hơn LLM đơn lẻ.
Ưu tiên mô hình nhỏ + luật rõ ràng khi có thể.
Đánh giá riêng “độ trôi chảy” và “hiệu quả thực tế”.

Kết luận:
LLMs đã thay đổi cách ta giao tiếp với máy tính, nhưng trình duyệt không phải là Internet.
Nếu cứ gọi LLM là “AI”, ta sẽ xây nên hệ thống biết nói về trí tuệ — nhưng lại chẳng có trí tuệ thật.

Hãy phóng to góc nhìn, nối lại “ngôn ngữ với lý trí”, “nguyên nhân với kết quả”, “suy nghĩ với hành động”.

Nguồn: Sưu tập