xAI Có Nói Dối Về Điểm Chuẩn Grok 3

Nhìn Sâu Hơn Vào Cuộc Tranh Cãi

Gần đây, một nhân viên tại OpenAI đã đưa ra cáo buộc chống lại xAI, công ty AI của Elon Musk. Cáo buộc là gì? Rằng xAI đã trình bày kết quả điểm chuẩn gây hiểu lầm cho mô hình AI mới nhất của mình, Grok 3. Điều này đã gây ra một cuộc tranh luận, với một trong những người đồng sáng lập của xAI, Igor Babushkin, kiên quyết bảo vệ vị trí của công ty.

Thực tế của tình huống, như thường lệ, nằm ở một điểm trung gian phức tạp hơn.

Trong một bài đăng trên blog, xAI đã trình bày một biểu đồ mô tả hiệu suất của Grok 3 trên AIME 2025. Đây là một tập hợp các bài toán khó lấy từ một kỳ thi toán học mời gần đây. Trong khi một số chuyên gia đã nghi ngờ về tính hợp lệ của AIME như một điểm chuẩn AI dứt khoát, nó, cùng với các phiên bản cũ hơn của bài kiểm tra, vẫn là một công cụ thường được sử dụng để đánh giá năng lực toán học của một mô hình.

Giải Mã Biểu Đồ Của xAI

Biểu đồ do xAI trình bày đã hiển thị hai biến thể của Grok 3 – Grok 3 Reasoning Beta và Grok 3 mini Reasoning – dường như vượt trội hơn mô hình có sẵn hoạt động tốt nhất của OpenAI, o3-mini-high, trên AIME 2025. Tuy nhiên, các nhân viên của OpenAI đã nhanh chóng phản ứng trên mạng xã hội, lưu ý một thiếu sót rõ ràng: biểu đồ của xAI không bao gồm điểm AIME 2025 của o3-mini-high ở “cons@64.”

“cons@64” chính xác là gì? Đó là viết tắt của “consensus@64,” một phương pháp về cơ bản cung cấp cho một mô hình 64 lần thử để giải quyết từng vấn đề trong một bài kiểm tra điểm chuẩn. Các câu trả lời được tạo ra thường xuyên nhất sau đó được chọn làm câu trả lời cuối cùng. Như người ta có thể mong đợi, cons@64 thường tăng đáng kể điểm số của một mô hình. Việc bỏ qua nó khỏi biểu đồ so sánh có thể tạo ra ảo giác rằng một mô hình vượt trội hơn một mô hình khác, trong khi trên thực tế, điều đó có thể không phải như vậy.

Tuyên Bố “AI Thông Minh Nhất Thế Giới”

Khi xem xét điểm số AIME 2025 ở “@1” – cho biết điểm số đầu tiên mà các mô hình đạt được trong bài kiểm tra – cả Grok 3 Reasoning Beta và Grok 3 mini Reasoning đều không đạt được điểm số của o3-mini-high. Hơn nữa, Grok 3 Reasoning Beta chỉ kém một chút so với mô hình o1 của OpenAI được đặt ở mức tính toán “trung bình”. Bất chấp những kết quả này, xAI đang tích cực quảng bá Grok 3 là “AI thông minh nhất thế giới.”

Babushkin, trên mạng xã hội, phản bác rằng OpenAI, trong quá khứ, đã công bố các biểu đồ điểm chuẩn gây hiểu lầm tương tự. Tuy nhiên, những biểu đồ đó đã được sử dụng để so sánh hiệu suất của các mô hình của chính OpenAI. Một người quan sát khách quan hơn trong cuộc tranh luận đã tạo ra một biểu đồ “chính xác” hơn, hiển thị hiệu suất của gần như mọi mô hình ở cons@64.

Số Liệu Còn Thiếu: Chi Phí Tính Toán

Nhà nghiên cứu AI Nathan Lambert đã nhấn mạnh một điểm quan trọng: số liệu quan trọng nhất vẫn còn là một bí ẩn. Đây là chi phí tính toán (và tài chính) mà mỗi mô hình phải chịu để đạt được điểm số tốt nhất. Điều này nhấn mạnh một vấn đề cơ bản với hầu hết các điểm chuẩn AI – chúng tiết lộ rất ít về những hạn chế của một mô hình, hoặc về vấn đề đó, những điểm mạnh của nó.

Cuộc tranh luận về điểm chuẩn của Grok 3 làm nổi bật một vấn đề lớn hơn trong cộng đồng AI: nhu cầu về tính minh bạch và tiêu chuẩn hóa lớn hơn trong cách các mô hình AI được đánh giá và so sánh.

Tìm Hiểu Sâu Hơn Về Điểm Chuẩn AI

Cuộc tranh cãi xung quanh việc xAI trình bày hiệu suất của Grok 3 đặt ra một số câu hỏi quan trọng về bản chất của điểm chuẩn AI. Điều gì tạo nên một điểm chuẩn tốt? Kết quả nên được trình bày như thế nào để tránh hiểu sai? Và những hạn chế của việc chỉ dựa vào điểm số để đánh giá khả năng của các mô hình AI là gì?

Mục Đích Của Điểm Chuẩn:

Về lý thuyết, điểm chuẩn đóng vai trò như một cách tiêu chuẩn hóa để đo lường và so sánh hiệu suất của các mô hình AI khác nhau trên các tác vụ cụ thể. Chúng cung cấp một thước đo chung, cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển theo dõi tiến độ, xác định điểm mạnh và điểm yếu, và cuối cùng thúc đẩy sự đổi mới. Tuy nhiên, hiệu quả của một điểm chuẩn phụ thuộc vào một số yếu tố:

• Tính liên quan: Điểm chuẩn có phản ánh chính xác các tác vụ và thách thức trong thế giới thực không?
• Tính toàn diện: Điểm chuẩn có bao gồm một loạt các khả năng liên quan đến mục đích sử dụng của mô hình AI không?
• Tính khách quan: Điểm chuẩn có được thiết kế và quản lý theo cách giảm thiểu sai lệch và đảm bảo so sánh công bằng không?
• Tính lặp lại: Kết quả điểm chuẩn có thể được các nhà nghiên cứu độc lập tái tạo một cách nhất quán không?

Những Thách Thức Của Điểm Chuẩn AI:

Mặc dù có mục đích dự định, điểm chuẩn AI thường có nhiều thách thức:

• Quá khớp (Overfitting): Các mô hình có thể được đào tạo đặc biệt để vượt trội ở các điểm chuẩn cụ thể, mà không nhất thiết phải có được trí thông minh thực sự hoặc khả năng tổng quát hóa. Hiện tượng này, được gọi là “quá khớp”, có thể dẫn đến điểm số bị thổi phồng không phản ánh hiệu suất thực tế.
• Thiếu tiêu chuẩn hóa: Sự gia tăng của các điểm chuẩn khác nhau, mỗi điểm chuẩn có phương pháp và hệ thống tính điểm riêng, khiến việc so sánh kết quả giữa các mô hình và phòng thí nghiệm nghiên cứu trở nên khó khăn.
• Chơi trò chơi với hệ thống: Như cuộc tranh cãi xAI minh họa, có một sự cám dỗ cho các công ty chọn lọc trình bày kết quả điểm chuẩn theo cách có lợi cho các mô hình của riêng họ, có khả năng gây hiểu lầm cho công chúng và cản trở việc đánh giá khách quan.
• Phạm vi hạn chế: Điểm chuẩn thường tập trung vào các tác vụ hẹp, được xác định rõ, không nắm bắt được toàn bộ sự phức tạp và sắc thái của trí thông minh con người. Chúng có thể không đánh giá đầy đủ các khía cạnh như sự sáng tạo, lý luận thông thường hoặc khả năng thích ứng với các tình huống mới.

Nhu Cầu Về Tính Minh Bạch và Đánh Giá Toàn Diện

Vụ việc Grok 3 nhấn mạnh nhu cầu cấp thiết về tính minh bạch cao hơn và một cách tiếp cận toàn diện hơn để đánh giá các mô hình AI. Chỉ dựa vào một điểm số duy nhất, đặc biệt là một điểm số được trình bày mà không có đầy đủ ngữ cảnh, có thể rất dễ gây hiểu lầm.

Vượt Ra Ngoài Điểm Chuẩn:

Mặc dù điểm chuẩn có thể là một công cụ hữu ích, chúng không nên là yếu tố quyết định duy nhất về khả năng của một mô hình AI. Một đánh giá toàn diện hơn nên xem xét:

• Hiệu suất trong thế giới thực: Mô hình hoạt động như thế nào trong các ứng dụng và tình huống thực tế?
• Phân tích định tính: Đánh giá của chuyên gia về đầu ra của mô hình, đánh giá các yếu tố như tính mạch lạc, sáng tạo và khả năng lý luận.
• Cân nhắc về đạo đức: Mô hình có biểu hiện sai lệch hoặc tạo ra nội dung có hại không?
• Khả năng giải thích: Quá trình ra quyết định của mô hình có thể được hiểu và giải thích không?
• Tính mạnh mẽ: Mô hình xử lý đầu vào nhiễu hoặc bất ngờ tốt như thế nào?

Thúc Đẩy Tính Minh Bạch:

Các phòng thí nghiệm AI nên cố gắng minh bạch hơn trong các thực hành điểm chuẩn của họ. Điều này bao gồm:

• Xác định rõ phương pháp luận: Cung cấp thông tin chi tiết về thiết lập điểm chuẩn, bao gồm tập dữ liệu cụ thể được sử dụng, các chỉ số đánh giá và bất kỳ bước tiền xử lý nào.
• Báo cáo kết quả đầy đủ: Trình bày tất cả các điểm số liên quan, bao gồm cả những điểm số thu được bằng cách sử dụng các cấu hình hoặc phương pháp khác nhau (như cons@64).
• Tiết lộ chi phí tính toán: Tiết lộ các tài nguyên tính toán cần thiết để đạt được kết quả được báo cáo.
• Mở nguồn điểm chuẩn: Cung cấp các tập dữ liệu điểm chuẩn và công cụ đánh giá công khai để tạo điều kiện xác minh và so sánh độc lập.

Việc theo đuổi trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực phức tạp và phát triển nhanh chóng. Điểm chuẩn, mặc dù không hoàn hảo, đóng một vai trò trong việc đo lường tiến độ. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải nhận ra những hạn chế của chúng và cố gắng hướng tới một cách tiếp cận sắc thái và minh bạch hơn để đánh giá các mô hình AI. Mục tiêu cuối cùng phải là phát triển các hệ thống AI không chỉ mạnh mẽ mà còn đáng tin cậy, có đạo đức và có lợi cho xã hội. Sự tập trung phải chuyển từ việc chỉ đơn giản là theo đuổi điểm số cao hơn sang xây dựng AI thực sự hiểu và tương tác với thế giới một cách có ý nghĩa.