Từ sau ChatGPT, kỳ vọng về AGI ngày càng lớn, và cụm từ siêu trí tuệ giờ đây cũng không còn nghe như khoa học viễn tưởng nữa. Nhưng khái niệm trí tuệ vẫn còn khá mơ hồ, và cũng khó hình dung nó có thể được nâng cao đến mức nào.
Vì vậy tôi đã thử đặt ra một giả thuyết như thế này. Trí tuệ không phải là một đặc tính có thể tăng lên vô hạn. Không có hệ thống nào có thể vượt qua trí tuệ của con người — đó là giả thuyết này.
https://blog.naver.com/conanoc/224107260779
Tôi rất muốn biết mọi người nghĩ gì về điều này.
21 bình luận
Tốc độ phát triển của công nghệ tỷ lệ thuận với quy mô dân số.
Khi sản lượng lương thực tăng lên, dân số tăng thêm đã kéo tổng trí tuệ đi lên.
Tuy nhiên, từ một thời điểm nào đó, sản lượng lương thực không còn dẫn tới dân số, rồi tới trí tuệ, rồi tới công nghệ nữa.
Trí tuệ nhân tạo thì khác.
Tổng lượng trí tuệ tăng tuyến tính theo lượng phần cứng được sản xuất và điện năng được đưa vào.
Kết luận: hiệu năng của trí tuệ nhân tạo có thể có giới hạn, nhưng mở rộng thì không có giới hạn.
Lấy một ví dụ cực đoan, vô hạn con đười ươi còn thông minh hơn một con người. Xét về thử và sai cùng tổng trí tuệ thì là như vậy. Và nhìn vào dạo gần đây, chỉ là AI chưa giỏi ở mỗi việc phán đoán thôi, còn trong không gian Internet thì nó đang cho thấy năng lực gần như toàn tri. Nó đã thông minh hơn con người trung bình rồi.
Mình nghĩ khó có thể nói vô số con đười ươi thông minh hơn một con người. Dù có nhiều đười ươi đến đâu, chúng cũng không giải quyết được những vấn đề mà chúng ta quan tâm, nên nếu lấy tiền đề rằng "trí thông minh chính là năng lực giải quyết vấn đề" thì chúng vẫn không đạt tới mức trí tuệ của con người. Tất nhiên, xét ở khía cạnh chính chúng ta là bên định nghĩa cái gọi là "vấn đề", thì đười ươi cũng có phần oan thật.
Mình phần nào đồng ý rằng ChatGPT đã thông minh hơn con người. Trước hết, nó biết nhiều hơn mình rất nhiều. Đúng kiểu học rộng biết nhiều.
Nhưng xét ở khía cạnh năng lực giải quyết vấn đề thì AI vẫn còn thiếu sót khá nhiều. Có lẽ vì vậy mà người ta nói nó vẫn chưa đạt đến mức AGI.
Hai người A và B cùng làm bài kiểm tra, lần lượt được 80 điểm và 60 điểm. Có thể nói A thông minh hơn, nhưng để khẳng định trí tuệ cao hơn thì hơi mơ hồ.
Nếu ở kỳ thi sau, B chăm học hơn nên lần này A và B lần lượt được 70 điểm và 90 điểm, thì lúc đó lại phải nói rằng B thông minh hơn và có trí tuệ cao hơn.
Con người có thể mở rộng tri thức thông qua học tập, và cũng như AI, việc mở rộng tri thức về cơ bản là không có giới hạn.
Con người từ lâu đã dùng giấy và thiết bị số để lưu trữ tri thức vượt qua giới hạn dung lượng não bộ và trí nhớ, và khi cần thì có thể học thêm nữa.
Điều mấu chốt không phải là tri thức, mà là khả năng vận dụng tri thức đó để giải quyết vấn đề.
Để giải quyết vấn đề, ta phải tìm ra hoặc tự tạo ra những tri thức chưa nằm trong phần tri thức hiện có và cũng không thể lấy được từ đâu đó.
Để xác nhận đó có phải là tri thức đúng và có thể dùng nó để giải quyết vấn đề hay không, nhất thiết phải dùng đến công cụ bên ngoài. Ở đây nảy sinh vấn đề về khả năng mở rộng.
Để có một phát hiện vật lý học mới, chỉ thí nghiệm tư duy thôi là chưa đủ. Có thể phải tạo ra công cụ vật lý mới, hoặc cũng có thể phải dùng các công cụ hiện có để tiến hành nhiều thí nghiệm khác nhau.
Ngay cả việc phát triển một mô hình AI mới lúc này cũng không chỉ cần coding mà còn phải dùng đến thiết bị vật lý là hạ tầng huấn luyện, và nếu cần thì còn phải mua thêm GPU để mở rộng hạ tầng hiện có.
Những công việc mang tính vật lý như vậy không chỉ sẽ còn cần con người hỗ trợ trong một thời gian dài, mà chúng ta còn buộc phải đối diện với câu hỏi này: "Ngoài những công việc vật lý mà chúng ta đang hỗ trợ, liệu có những công việc khác mà AI thực sự có thể làm tốt hơn không?"
Trước hết, giả định này là bất khả thi (với tiền đề là một người quan sát/bộ tính toán ở bên trong hệ vật lý của chúng ta) do nguyên lý bất định (xem con quỷ Laplace). Và vì trong hành vi xử lý thông tin, các quá trình bất khả nghịch như xóa/khởi tạo lại đi kèm với sự gia tăng entropy (nguyên lý Landauer), nên rốt cuộc các hoạt động xử lý thông tin như học tập/tính toán cũng bị đặt ra giới hạn trên bởi các điều kiện năng lượng, thời gian và nhiệt trong hệ vật lý.
Và nếu nhất định phải so sánh LLM với bộ não, thì tôi nghĩ nó giống như một dạng mà 1. toàn bộ trạng thái của não người bị đóng băng, khiến việc học/cải thiện thêm là không thể, 2. sau đó loại bỏ mọi cơ quan cảm giác, rồi 3. chỉ cho nó tiếp nhận và xuất ra các chuỗi chữ nổi Braille. Cuối cùng, nhìn từ bên ngoài thì bộ não này chẳng phải sẽ không thể phân biệt với LLM sao? Vậy thì bộ não này là không thông minh à?
Điều được lập luận trong bài viết nêu ra dường như chỉ là một ý tưởng đơn thuần, và có vẻ trong bài không đưa ra được bằng chứng nào đặc biệt đủ để hậu thuẫn cho điều đó.
Liệu có cơ sở nào để nói rằng ngay cả các mô hình AI trong tương lai cũng sẽ chỉ không thể vượt ra khỏi những giới hạn hiện tại hay không?
Nick Bostrom trong cuốn sách Superintelligence của mình từng đưa ra ba dạng siêu trí tuệ.
Trong số này, bài viết mà bạn đưa ra dường như chỉ giới hạn ở siêu trí tuệ về chất; nhưng ngay cả nếu siêu trí tuệ về chất là bất khả thi đi nữa, thì cũng không có cơ sở để cho rằng siêu trí tuệ về tốc độ và siêu trí tuệ tập thể là bất khả thi.
Đã có khá nhiều mô hình AI thể hiện khả năng tạo đầu ra với tốc độ con người hoàn toàn không thể so sánh được, và về mặt nội bộ chúng được cấu thành theo kiến trúc Mixture-of-Experts.
Vì vậy, nếu công nghệ AI tiếp tục phát triển, thì ngay cả khi độ sâu tư duy của từng đơn vị riêng lẻ chỉ ở mức con người, năng lực tổng thể mà chúng thể hiện vẫn có thể được dự đoán là sẽ vượt con người trên nhiều phương diện.
Ngoài ra, cơ sở để cho rằng siêu trí tuệ về chất là bất khả thi cũng có vẻ khá yếu.
Ngay từ hơn 10 năm trước, chúng ta đã chứng kiến thời đại AI vượt qua con người trong lĩnh vực cụ thể là cờ vây. Theo cách đó, ít nhất trong những lĩnh vực có đáp án xác định, dường như đã khá rõ ràng rằng máy móc có thể vượt qua năng lực của con người.
Tôi không cho rằng khi siêu trí tuệ xuất hiện thì các vấn đề không có đáp án cố định sẽ bỗng nhiên sinh ra một “đáp án đúng”.
Ví dụ như các tình huống tiến thoái lưỡng nan về đạo đức, vốn chỉ là chuyện coi trọng giá trị nào hơn, nên không thể có một đáp án đúng được định sẵn.
Tuy vậy, tôi nghĩ nó vẫn có thể giúp ích cho các cuộc thảo luận liên quan đến những vấn đề đó. Chẳng hạn như chỉ ra những điểm mà con người chưa kịp nghĩ tới. Theo tôi, điều này ngay cả hiện tại cũng đã phần nào làm được.
Cảm ơn bạn vì ý kiến rất hay.
Việc tôi suy đoán rằng "có lẽ sẽ không có trí tuệ nào vượt qua con người" thực ra dựa trên "bản chất của trí tuệ".
Nếu chia trí tuệ thành hai loại: làm tốt những gì đã biết (loại A) và lần mò tìm kiếm vì chưa biết (loại B), thì có lẽ giới hạn nằm ở đâu sẽ hiện ra rõ hơn.
Loại A là lĩnh vực mà AI hiện tại làm tốt, đồng thời cũng là lĩnh vực mà chúng ta dễ xem là trí tuệ theo nghĩa hẹp. Đây là thứ tương đối dễ hơn nên giới hạn của nó cũng có vẻ khá rõ ràng, dù trong thời gian dài AI vẫn khó làm tốt được. Giống như trong một bài toán đơn giản, 100 điểm là giới hạn vậy.
Loại B có thể trông không giống trí tuệ, nhưng trên thực tế, chính nhờ năng lực này mà chúng ta giải quyết được những vấn đề khó. Dù không biết phải làm thế nào để tạo ra AI ở cấp độ AGI, chúng ta vẫn đang từng bước tạo ra nó. Điều đó không hoàn toàn là ngẫu nhiên thuần túy như việc Fleming phát hiện ra penicillin, mà là quá trình lần theo câu trả lời bằng cách chọn hướng có xác suất cao hơn giữa vô số khả năng. Ở đây, giới hạn có vẻ mang tính định lượng hơn là định tính, và có thể hình dung theo kiểu siêu trí tuệ về tốc độ/tập thể mà bạn đã nhắc phía trên. Vì các vấn đề trong thế giới thực không thể tìm ra lời giải chỉ bằng thí nghiệm tư duy, nên tốc độ cũng có giới hạn. Giống như trên đại lộ Gangnam, dù xe có nhanh đến đâu cũng khó vượt quá 100 km/h vậy.
Tôi cũng cho rằng trường hợp AlphaGo có thể là một tham chiếu thú vị. Theo tôi, trong trường hợp này, đó là khác biệt về lượng hơn là về chất. Vì kết quả đó đạt được bằng cách nắm bắt các mẫu hình ở mức con người và rồi tìm kiếm số lượng trường hợp nhiều hơn con người rất nhiều với tốc độ nhanh hơn.
Điểm còn thú vị hơn là AlphaGo được huấn luyện bằng các ván cờ của con người, nhưng sau đó AlphaZero lại loại bỏ các ván cờ của con người và được huấn luyện để tự tìm ra nước đi tốt, và dù ghi thành tích cao hơn AlphaGo, các mẫu hình chơi cờ vây của AlphaZero vẫn gần như tương tự với mẫu hình của con người. Tức là các thế cờ chuẩn hầu như không thay đổi nhiều. Điều này có nghĩa là con người đã gần như tìm ra những nước đi tối ưu. Đó chính là giới hạn trong loại A.
Tiêu chuẩn so sánh có thể khác nhau tùy người, nhưng với tôi, tôi muốn đánh giá rằng trong cờ vây, AI và con người đã đạt đến cùng một mức độ. Người mới học cờ vây và kỳ thủ chuyên nghiệp có năng lực khác nhau về chất, nhưng AI thì chỉ nhanh hơn kỳ thủ chuyên nghiệp một chút mà thôi.
Ủa? Dù tôi không rành cờ vây lắm, nhưng tôi chơi cờ vua khá lâu rồi, và đoạn này lại hoàn toàn khác với những gì tôi từng nghe từ những người chơi cờ vây.
Không biết có căn cứ nào cho phần này không?
Tôi được biết rằng AlphaGo đã xem xét những nước đi mà con người cho là không tốt nên không chơi, rồi biến chúng thành những thế cờ chuẩn mới.
https://namu.wiki/w/3%EC%9D%98%203
Trước hết, với trường hợp cờ vây, có vẻ như bản thân việc “đánh giá AI và con người đã đạt đến cùng một trình độ” là một cách hiểu sai. AI đã chứng minh năng lực vượt qua con người trong lĩnh vực cờ vây từ lâu.
Hiện nay, kỳ thủ có rating cao nhất trong làng cờ vây là Shin Jin-seo 9 đẳng, với số điểm 3866. (tham khảo https://www.goratings.org/ko/)
Tuy nhiên, với AlphaGo Zero (2017) mà bạn nhắc đến, Elo rating được công bố lên tới tận 5185 điểm.
Để tham khảo, nếu chênh lệch Elo rating là 200 điểm thì tương ứng với mức chênh lệch thực lực kiểu như đấu 4 ván có thể thắng 3 ván; còn nếu chênh 1200 điểm thì tỷ lệ thắng dự kiến được cho là đạt 99,9%.
Phiên bản AlphaGo từng đấu với Lee Sedol, thắng 4 trong 5 ván và thua 1 ván, có Elo rating là 3739; và khi cho phiên bản đó đấu với AlphaGo Zero thì AlphaGo Zero đã thắng 100:0.
Vì vậy, khi khoảng cách điểm số đã vượt quá 1300 mà vẫn cho rằng không có khác biệt về chất thì e rằng đó chỉ là phớt lờ thực tế.
Ngoài ra, nhận định rằng sau khi AI xuất hiện thì các định thức cờ vây cũng không thay đổi nhiều, chỉ cần tìm kiếm Google một lần là cũng có thể thấy không đúng sự thật.
Thêm nữa, ngay cả khi kết quả xử lý của AI cho ra thứ gì đó tương tự con người, điều đó cũng không đảm bảo rằng cách làm của con người luôn là tối ưu nhất trong mọi trường hợp có thể.
Nói rằng trí tuệ con người đang ở đỉnh cao và không còn chỗ để đi lên nữa, về bản chất không khác gì nói rằng cách học tập và giải quyết vấn đề của con người là tốt nhất trong phạm vi có thể.
Nhưng liệu có thật vậy không? Trí tuệ con người được gọt giũa bởi áp lực tiến hóa để giải quyết những vấn đề như sinh tồn trong từng giai đoạn của quá trình tiến hóa, nên nó chứa đầy các heuristic và thiên kiến.
Hiện tại đúng là trí tuệ nhân tạo vẫn chưa thể theo kịp hoàn toàn ngay cả điều đó, nhưng điều ấy không thể trở thành căn cứ để kết luận rằng AI trong tương lai cũng sẽ không thể vượt qua con người.
Cuối cùng, tôi cho rằng chính việc “lang thang tìm kiếm vì không biết” lại là phần mà máy móc có thể làm tốt hơn con người rất nhiều. Vì máy có thể huy động nhiều instance để tìm kiếm song song. Thậm chí điều này cũng đã được trình diễn ở mức AlphaGo Zero mà bạn nhắc tới.
Ở đây, tôi cũng đồng ý rằng trong các thí nghiệm khoa học như vật lý hay hóa học, sẽ xuất hiện nút thắt cổ chai trong việc thu nhận tri thức; nhưng ở những lĩnh vực không có hoặc có ít nút thắt như vậy, sự phát triển còn có thể diễn ra nhanh hơn nữa. Ví dụ như toán học hay lập trình.
Và ngay cả ở những điểm có nút thắt, vẫn có những lĩnh vực có thể phát triển nhanh hơn hiện nay rất nhiều. (như AlphaFold đã cho thấy) Người ta sẽ dự đoán trước điều gì đó bằng mô phỏng để giảm số lần cần thí nghiệm thực tế, rồi huy động robot để tự động hóa các thí nghiệm lặp đi lặp lại.
Nếu vậy thì chẳng phải hợp lý hơn khi dự đoán rằng dạng siêu trí tuệ tập thể/tốc độ mà bạn gọi là “type B” sẽ trong chính những lĩnh vực đó vượt qua con người sao? Giới hạn của con người và giới hạn lý thuyết/vật lý rõ ràng là hai câu chuyện khác nhau. Nếu ai đó vẫn khăng khăng rằng “chỉ nhanh hơn thì không phải là cải thiện về chất”, thì theo tôi đó chỉ đơn thuần là đổi khung tiêu chí và lạc đề. Vì kết quả đầu ra thực tế rõ ràng sẽ vượt qua những gì con người làm được, nên đến thời điểm đó sẽ rất khó để tiếp tục nói rằng nó chỉ “nhanh hơn mà thôi”.
Nếu thay vào đó là lập luận rằng trí tuệ con người hiện đã đụng tới giới hạn sinh học nên khó có thể tăng mạnh hơn nữa, thì nghe còn có lý hơn.
Tuy nhiên, nếu muốn khẳng định táo bạo rằng trí tuệ máy—vốn bị ràng buộc bởi giới hạn vật lý chứ không phải giới hạn sinh học—cũng sẽ có những giới hạn về chất tương tự con người, thì tôi nghĩ cần có những bằng chứng và lập luận thuyết phục hơn tương xứng với mức độ khẳng định đó.
Để trả lời ý kiến của hai bạn bên dưới, có lẽ vấn đề nằm ở chỗ sẽ đánh giá như thế nào. Vì tôi chưa đưa ra tiêu chí đánh giá nên ngay từ đầu đây có thể là một lập luận hơi mơ hồ.
Theo tiêu chuẩn của tôi, tôi không muốn xem sự khác biệt giữa điểm toán 80 và 90, hay khác biệt giữa việc giải một bài mất 1 giờ với 30 phút, là khác biệt về trí tuệ. Nếu chỉ ở mức chênh lệch đó thì có lẽ nên xem là cùng một mức trí tuệ. Giữa con người với nhau cũng có độ lệch rất lớn, nhưng chúng ta vẫn gộp chung là "trí tuệ của con người". Các kỳ thủ chuyên nghiệp cũng đều có thực lực khác nhau và xếp hạng elo khác nhau, nhưng ta không nói rằng cờ vây của họ là những cấp độ hoàn toàn khác nhau; chỉ là có thể nói họ chơi ở một trình độ hoàn toàn khác so với một kỳ thủ nghiệp dư cỡ 10 kyu. Ở khía cạnh này, dù AlphaZero luôn thắng Lee Sedol thì đó cũng không phải là một cấp độ cờ vây khác hẳn. (Nếu nói như vậy thì trong cờ vây phải nói rằng thần, con người và AI ở cùng một cấp độ. Trừ khi thần có thể chơi một thứ cờ vây ở cấp độ hoàn toàn khác. Ví dụ, thần chấp 9 quân vẫn thắng con người.)
Với lập luận của tôi rằng "định thức trong cờ vây không thay đổi quá nhiều", phản biện rằng không phải là không có gì thay đổi, cũng đã xuất hiện những định thức mới, có phần hơi giống "phản biện vì muốn phản biện", nhưng đó cũng là cái thú của tranh luận. Nếu không có phản biện thì tranh luận sẽ quá nhạt nhẽo.
Thêm nữa, chỉ riêng việc phân biệt giữa khác biệt về chất và tốc độ thôi cũng có thể giúp chúng ta dự đoán triển vọng của AI tốt hơn. Như đã nói ở trên, cũng giống như khó tăng tốc trên đại lộ Gangnam, những bài toán mà chúng ta thực sự phải giải quyết là trong môi trường khó tăng tốc. Tốc độ có giới hạn, và nếu trí tuệ ở mức tương đồng về chất thì sẽ khó tạo ra khác biệt trong kết quả. Tất nhiên vẫn có thể có một số lĩnh vực không bị nút thắt về tốc độ, nhưng có lẽ không phải là toán học và lập trình; ở những lĩnh vực này, trước hết có vẻ cần cải thiện về trình độ chất lượng. (Tuy vậy, ý của tôi không phải là AI sẽ không thể theo kịp con người.)
Khi con người và AI đối đầu mà một bên áp đảo với tỷ lệ thắng trên 99%, thì làm sao có thể xem đó là cùng một trình độ được? Nói như vậy chẳng khác nào bảo đừng phân biệt chúng nữa.
Việc nói rằng "trong cờ vây, thần, con người và AI ở cùng một trình độ" nghe giống như lập luận rằng vì thần, con người và AI cùng chia sẻ một bộ luật khi chơi cờ vây nên thực lực của cả ba về bản chất là tương đương. Nhưng việc cùng chia sẻ một bộ luật và việc có cùng thực lực là hai chuyện hoàn toàn khác nhau.
Theo tiêu chuẩn này, dù có một khoảng cách thực chứng rõ ràng tồn tại, thì theo tiêu chuẩn của người này vẫn có thể nói là cùng một trình độ, nên tôi thấy cuộc thảo luận trở nên hoàn toàn vô nghĩa.
Khi xem bài viết khác mà người này đăng trên blog của mình, có vẻ như ngay từ những tiền đề để chấp nhận căn cứ đã khác rất nhiều so với tiêu chuẩn của tôi.
Trong tình trạng có sự khác biệt như vậy, có lẽ sẽ khó để tiếp tục một cuộc thảo luận bình thường, nên tôi xin dừng ở đây.
À hahahaha, thấy bảo là phản biện vì phản biện mà lại không đưa thêm bất kỳ căn cứ nào cho lời bác bỏ, tôi đã tự hỏi là rốt cuộc muốn làm gì vậy nhỉ...
Thật sự cảm ơn vì đã đính kèm link blog. Chắc tôi cũng chỉ nên dừng ở đây thôi.
Bảo sao khả năng ăn nói lại không hề tầm thường, hóa ra là người đã thắng bằng thuyết âm mưu trong một vụ cá cược về thuyết âm mưu đổ bộ Mặt Trăng.
Đến cả việc cổ xúy thuyết âm mưu đổ bộ Mặt Trăng mà còn thành công, tôi cũng thấy tò mò không biết có chủ đề cá cược nào là bất khả thi với người này không
Đây thật sự là một ý khá bất ngờ, nên dù bạn nói chỉ nói đến đây thôi, liệu có thể nói thêm một chút được không?
Có thể là vì bạn không rành về cờ vây, nhưng việc có một vài thay đổi nhỏ trong các định thức sẵn có có khác với việc "định thức của cờ vây không thay đổi nhiều" không?
Chắc bạn cũng biết "nhiều" và "hoàn toàn không" là hai ý khác nhau, nên tôi tò mò không hiểu ở điểm nào mà bạn lại nghĩ "rốt cuộc muốn nói gì vậy?"
Tôi đã hiểu rõ sự khác biệt về quan điểm trong tiêu chí đánh giá. Như bạn nói, nếu dùng tiêu chí rằng chỉ cần đạt điểm tốt hơn dù chỉ 1 điểm thì được xem là có trí tuệ cao hơn, thì tôi cũng cho rằng "giả thuyết phổ liên tục của trí tuệ" là sai.
Cảm ơn ý kiến của bạn.
Cách duy nhất để khám phá giới hạn của những gì có thể làm được là thử bước hơi xa một chút vào vùng bất khả thi.
Đây là một ý kiến thú vị. Giả thuyết thì vẫn chỉ là giả thuyết, và mỗi người có thể có quan điểm khác nhau. Việc phản ứng theo kiểu quá đặt nặng sở thích cá nhân vào giả thuyết như "không thích giả thuyết này, giả thuyết này gây khó chịu" thì trông khá kỳ lạ. Ngược lại, nếu chỉ đơn giản cho rằng giả thuyết đó sai, hoặc phản ứng ở mức làm sao có thể biết được điều đó, thì đó là ý kiến cá nhân nên cũng không có gì lạ.
Vì bạn đã đặt câu hỏi nên tôi xin trả lời rằng, để bàn về giả thuyết này thì nhất định phải suy nghĩ về việc "trí thông minh" là gì. Bản chất của trí thông minh khá mơ hồ. Hiện tại chúng ta vẫn chưa có một định nghĩa rõ ràng và được đồng thuận về điều này. Với người bình thường hay các nhà phát triển trong lĩnh vực AI thì bản chất đó có thể mơ hồ, nhưng trong lĩnh vực tâm lý học nhận thức cũng đã có rất nhiều nghiên cứu được thực hiện.
Câu hỏi là một phương tiện rất hiệu quả để tìm ra câu trả lời, và giả thuyết cũng là một dạng câu hỏi.
Tôi đã viết nội dung đó trên blog, nhưng nếu ai đó nói rằng "không hiểu đang nói gì. Tôi cũng không thích giả thuyết này" thì có lẽ tôi cũng không thể trả lời thêm được nữa. Có lẽ là do khả năng viết lách của tôi còn thiếu sót.