Báo cáo AI Index 2025

• Tác động xã hội của AI hiện đang rõ nét hơn bao giờ hết, với sức lan tỏa có thể nói là mang tính lịch sử
• Stanford HAI cho rằng AI sẽ trở thành công nghệ mang tính biến đổi lớn nhất của thế kỷ 21
• Tuy nhiên, báo cáo cũng nhấn mạnh rằng để lợi ích từ sự phát triển của AI được phân bổ đồng đều cho mọi người, cần có định hướng phát triển đúng đắn
• AI Index phân tích khách quan tiến bộ kỹ thuật, tác động kinh tế và ảnh hưởng xã hội của AI, từ đó cung cấp những góc nhìn quan trọng cho các nhà hoạch định chính sách và lãnh đạo doanh nghiệp

1. Hiệu năng AI tiếp tục được cải thiện trên các benchmark độ khó cao

• Năm 2023, các nhà nghiên cứu đã giới thiệu những benchmark mới để kiểm tra giới hạn của các hệ thống AI tiên tiến nhất:
  • MMMU, GPQA, SWE-bench
• Chỉ trong 1 năm, hiệu năng đã tăng mạnh:
  • MMMU: +18.8%p
  • GPQA: +48.9%p
  • SWE-bench: +67.3%p
• Ngoài benchmark, AI cũng cho thấy bước tiến đáng kể trong công nghệ tạo video chất lượng cao
• Trong một số môi trường, agent dựa trên mô hình ngôn ngữ thậm chí đạt kết quả lập trình tốt hơn con người trong thời gian giới hạn

2. AI đang nhanh chóng lan rộng vào đời sống hằng ngày

• Từ y tế đến giao thông, AI đang vượt ra khỏi phòng thí nghiệm để được tích hợp thực sự vào đời sống thường nhật
• Năm 2023, FDA của Mỹ đã phê duyệt 223 thiết bị y tế dựa trên AI (trong khi năm 2015 chỉ có 6 thiết bị)
• Xe tự lái không còn là thử nghiệm mà đã bước vào giai đoạn thương mại hóa
  • Waymo: cung cấp hơn 150.000 chuyến đi tự hành mỗi tuần
  • Baidu: vận hành dịch vụ thương mại tại nhiều thành phố ở Trung Quốc thông qua robotaxi Apollo Go

3. Doanh nghiệp đang đầu tư và ứng dụng AI với quy mô lớn

• Năm 2024, mức đầu tư tư nhân vào AI tại Mỹ đạt 109,1 tỷ USD, cao nhất thế giới
  • Gấp khoảng 12 lần Trung Quốc (9,3 tỷ USD) và 24 lần Vương quốc Anh (4,5 tỷ USD)
• Riêng lĩnh vực AI tạo sinh đã thu hút 33,9 tỷ USD đầu tư → tăng 18,7% so với năm 2023
• Tỷ lệ doanh nghiệp sử dụng AI cũng tăng nhanh:
  • 55% vào năm 2023 → 78% báo cáo đã triển khai AI vào năm 2024
• Theo các kết quả nghiên cứu, AI nhìn chung đi cùng với cải thiện năng suất, đồng thời
  • đóng góp tích cực vào việc thu hẹp khoảng cách kỹ năng giữa các vị trí công việc

4. Mỹ vẫn dẫn đầu về sản xuất các mô hình AI chủ chốt, nhưng Trung Quốc đang nhanh chóng thu hẹp khoảng cách hiệu năng

• Tính đến năm 2024, Mỹ công bố 40 mô hình AI chủ chốt, vượt xa Trung Quốc (15 mô hình) và châu Âu (3 mô hình)
• Mỹ dẫn trước về số lượng, nhưng khoảng cách chất lượng với các mô hình Trung Quốc đang thu hẹp rất nhanh
  • Trên các benchmark tiêu biểu (MMLU, HumanEval), khoảng cách hai chữ số trong năm 2023 → gần như ngang bằng trong năm 2024
• Trung Quốc vẫn đứng số 1 thế giới về số lượng bài báo và bằng sáng chế AI
• Việc phát triển mô hình AI đang ngày càng đa dạng hóa sang Trung Đông, Mỹ Latinh, Đông Nam Á và các khu vực khác

5. Hệ sinh thái AI có trách nhiệm (RAI) đang tiến hóa nhưng vẫn mất cân đối

• Các sự cố và vấn đề liên quan đến AI tăng vọt, nhưng các nhà phát triển mô hình công nghiệp lớn vẫn hiếm khi áp dụng đánh giá tiêu chuẩn RAI
• Xuất hiện các benchmark đánh giá an toàn mới:
  • HELM Safety, AIR-Bench, FACTS → những công cụ đầy hứa hẹn để đánh giá độ chính xác và độ an toàn
• Doanh nghiệp nhận thức rủi ro RAI ở mức cao nhưng còn thiếu hành động thực chất
• Trong khi đó, chính phủ đang tăng tốc phản ứng đối với quản trị AI
  • OECD, EU, UN, Liên minh châu Phi và các tổ chức khác đã công bố các khung chính sách nhấn mạnh tính minh bạch và độ tin cậy

6. Mức độ lạc quan toàn cầu về AI đang tăng, nhưng chênh lệch giữa các khu vực vẫn lớn

• Tỷ lệ cho rằng AI mang lại lợi ích:
  • Trung Quốc (83%), Indonesia (80%), Thái Lan (77%) ghi nhận đa số đánh giá tích cực
  • Canada (40%), Mỹ (39%), Hà Lan (36%) có mức thấp hơn
• Tuy nhiên, xu hướng lạc quan đang gia tăng:
  • Mức độ lạc quan tăng so với năm 2022: Đức (+10%), Pháp (+10%), Canada (+8%), Vương quốc Anh (+8%), Mỹ (+4%)

7. AI đang phát triển theo hướng hiệu quả hơn, rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn

• Nhờ hiệu năng ngày càng cao của các mô hình nhỏ, chi phí suy luận cho mô hình cấp độ GPT-3.5 đã giảm 280 lần từ tháng 11/2022 đến tháng 10/2024
• Về mặt phần cứng:
  • chi phí hằng năm giảm 30%
  • hiệu quả năng lượng tăng 40%
• Các mô hình open-weight cũng đang cải thiện hiệu năng rất nhanh
  • Ở một số benchmark, khoảng cách hiệu năng với mô hình đóng đã thu hẹp từ 8% xuống 1,7%
• Tất cả những yếu tố này đang nhanh chóng hạ thấp rào cản tiếp cận công nghệ AI tiên tiến

8. Chính phủ các nước đang chính thức đẩy mạnh cả quản lý lẫn đầu tư vào AI

• Năm 2024, các cơ quan liên bang Mỹ đã ban hành 59 quy định liên quan đến AI
  • Tăng hơn gấp đôi so với năm 2023, và số lượng cơ quan liên quan cũng tăng gấp đôi
• Số lần AI được nhắc đến trong hoạt động lập pháp tại 75 quốc gia tăng 21,3%
  • Tăng gấp 9 lần so với năm 2016
• Một số ví dụ đầu tư lớn của chính phủ:
  • Canada: 2,4 tỷ USD, Trung Quốc: quỹ bán dẫn 47,5 tỷ USD
  • Pháp: 109 tỷ euro, Ấn Độ: 1,25 tỷ USD
  • Saudi Arabia: đầu tư 100 tỷ USD thông qua Project Transcendence

9. Giáo dục AI và khoa học máy tính đang mở rộng, nhưng vẫn tồn tại vấn đề về khả năng tiếp cận và mức độ sẵn sàng

• 2/3 số quốc gia trên thế giới đã triển khai hoặc có kế hoạch triển khai giáo dục khoa học máy tính K–12
  • Tăng gấp đôi so với năm 2019
  • Châu Phi và Mỹ Latinh là hai khu vực tiến triển nhanh nhất
• Số người nhận bằng cử nhân liên quan đến máy tính tại Mỹ tăng 22% trong 10 năm
• Tuy nhiên, do thiếu hạ tầng cơ bản (như điện), một số khu vực ở châu Phi vẫn khó tiếp cận
• Trong số giáo viên khoa học máy tính K–12 tại Mỹ, 81% cho rằng AI là một thành tố giáo dục thiết yếu, nhưng
  • chưa đến một nửa cho biết họ thực sự sẵn sàng để giảng dạy AI

10. Ngành công nghiệp đang dẫn dắt phát triển AI, nhưng cạnh tranh ngày càng khốc liệt

• Năm 2024, khoảng 90% các mô hình AI chủ chốt được phát triển bởi khu vực công nghiệp (năm 2023 là 60%)
• Trong khi đó, các nghiên cứu AI được trích dẫn nhiều nhất vẫn chủ yếu đến từ giới học thuật
• Quy mô mô hình tiếp tục mở rộng:
  • lượng tính toán huấn luyện tăng gấp đôi mỗi 5 tháng
  • dataset tăng gấp đôi mỗi 8 tháng
  • mức tiêu thụ điện tăng gấp đôi mỗi năm
• Tuy nhiên, khoảng cách hiệu năng đang có xu hướng thu hẹp:
  • Chênh lệch điểm số giữa mô hình hạng 1 và hạng 10: 11,9% → 5,4%
  • Chênh lệch giữa mô hình hạng 1 và hạng 2: chỉ 0,7%
• Điều này cho thấy môi trường phát triển AI ngày càng cạnh tranh và phức tạp hơn

11. AI đang được công nhận ở cấp độ uy tín cao nhất trong khoa học

• AI gần đây đã được công nhận là công nghệ cốt lõi trong các nghiên cứu đoạt giải Nobel
  • Được vinh danh lần lượt nhờ công nghệ deep learning (lĩnh vực vật lý) và ứng dụng dự đoán cấu trúc protein (lĩnh vực hóa học)
• Ngoài ra, giải Turing cũng được trao cho những đóng góp đột phá trong lĩnh vực học tăng cường
• Điều này cho thấy ảnh hưởng khoa học của AI đang bắt đầu được công nhận chính thức trong các lĩnh vực học thuật trọng yếu

12. Suy luận phức tạp vẫn là thách thức lớn đối với AI

• AI cho thấy thành tích nổi bật trong việc giải các bài toán ở cấp độ Olympic Toán học Quốc tế
• Tuy nhiên, với các benchmark suy luận phức tạp như PlanBench, AI vẫn gặp nhiều khó khăn
• Ngay cả khi tồn tại đáp án đúng rõ ràng, AI vẫn thường không thể giải quyết nhất quán các bài toán logic
• Vì vậy, AI vẫn có giới hạn về tính hiệu quả thực tế trong các lĩnh vực rủi ro cao, nơi độ chính xác là yếu tố then chốt

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Dữ liệu của báo cáo này được cung cấp dưới dạng các tệp CSV trên Google Drive, có thể chuyển đổi thành cơ sở dữ liệu SQLite để khám phá bằng Datasette Lite
  • Bảng thú vị nhất cho thấy các ví dụ về thiên lệch ở nhiều mô hình khác nhau
• Đã đăng một bài phản biện về mục số 11 (AlphaFold3 so với Vina, Gnina, v.v.) trên Substack
  • Gnina là kết quả của việc chấm điểm lại đầu ra của Vina bằng mạng nơ-ron, nên cùng một mối lo ngại vẫn áp dụng
  • Tôi lạc quan về AI, nhưng phép so sánh lần này là sai
  • Cần những phương pháp có thể khái quát hóa sang các ứng viên thuốc mới, nhưng lại được đánh giá trên các bộ dữ liệu lặp đi lặp lại
• Thường xuyên thấy các báo cáo nói AI vượt trội hơn con người, nhưng tôi vẫn chưa nhận được trợ giúp cho việc giải quyết các vấn đề thường ngày
  • Tôi đã đưa cho Claude hàng trăm dòng mã và vị trí của vấn đề, nhưng nó vẫn không giải quyết được
  • LLM có xu hướng bị ám ảnh với một đầu ra cụ thể
  • Tương tự như tìm kiếm Google, dù cố gắng tìm kiếm thật cụ thể thì vẫn trả về cùng một kết quả
• Tôi ngạc nhiên vì không có chương nào nói về tác động môi trường
  • Ở châu Âu, đặc biệt là Pháp, đây là một luận điểm chính để chỉ trích việc sử dụng AI
  • Bao gồm việc đánh cắp nghệ thuật, phá hủy việc làm, sự dễ dàng trong việc tạo thông tin sai lệch, và điều kiện làm việc của những người huấn luyện AI ở các quốc gia thu nhập thấp
  • Cá nhân tôi không phản đối AI, chỉ đang liệt kê những luận điểm thường thấy trên feed của mình
• Mỗi chương được cung cấp dưới dạng một PDF riêng, và toàn bộ báo cáo dài 456 trang
• "Hiệu năng trên các benchmark khó của AI đang tiếp tục được cải thiện"
  • Có cảm giác ngày càng nhiều mô hình AI đang được tinh chỉnh để phù hợp với những benchmark có thẩm quyền này
• Có câu hỏi về lý do trang web khiến việc mở ảnh trong tab mới trở nên khó khăn
  • Nếu sao chép URL thì nó dẫn đến một hình ảnh nhiễu, nhưng có thể tải ảnh gốc từ AWS S3
  • Không rõ có phải để dọa những người dùng không rành kỹ thuật hay không
• Các báo cáo AI trước đây của Stanford từng rất đồ sộ và có tính phê phán
  • Báo cáo hiện tại trông như nhiều thông cáo báo chí nhỏ được gom lại thành một
  • AI đã chuyển từ trường đại học sang doanh nghiệp, và từ bài báo nghiên cứu sang thông cáo báo chí
  • Các thông cáo báo chí liên quan đến GPT của OpenAI chỉ liệt kê số liệu thống kê mà không có thông tin hữu ích
• Tôi tin chắc mức sống sẽ được cải thiện
  • Có thể làm việc hiệu quả hơn trong cùng một khoảng thời gian, nên năng suất sẽ tăng và chi phí sẽ rẻ hơn
  • Tôi không chắc hiệu ứng này sẽ thể hiện ra sao trên thị trường chứng khoán
• Mỹ vẫn tạo ra các mô hình AI hàng đầu, nhưng Trung Quốc đang thu hẹp khoảng cách về hiệu năng
  • Phần lớn các nhà nghiên cứu tập trung vào việc cùng những người thông minh tạo ra những thứ tuyệt vời, chứ không phải vào quốc gia
  • Tôi không muốn chiến tranh với cường quốc sản xuất duy nhất của thế giới
  • Tôi muốn Mỹ nghiêm túc với R&D trong cuộc cạnh tranh AI với Trung Quốc, nhưng không mong điều đó