Tại sao AI Phi tập trung Có thể là Mảnh ghép Thiếu trong Ý thức Máy móc

Khoảng cách ý thức

Trí tuệ nhân tạo đã thu hút đầu tư chưa từng có—hơn $155 tỷ đô la trong năm 2025 từ các tập đoàn công nghệ lớn—tuy nhiên vẫn tồn tại một giới hạn cơ bản. Các hệ thống AI có thể chẩn đoán các bệnh hiếm gặp và sáng tác thơ, nhưng chúng không thể thực sự hiểu nỗi đau hay cảm nhận cảm hứng. Khoảng cách giữa khả năng tính toán và nhận thức chân thực này định hình giới hạn công nghệ ngày nay.

Vấn đề không phải là sức mạnh xử lý. Nhận thức thực sự đòi hỏi sự tự phản chiếu, hiểu biết ngữ cảnh và trải nghiệm chủ quan—những phẩm chất chỉ xuất hiện qua tương tác động, chứ không phải phân tích tĩnh. Các mô hình AI tập trung truyền thống, được huấn luyện trên các bộ dữ liệu cố định và bị giới hạn trong các tường lửa doanh nghiệp, không thể tái tạo chiều kích thiết yếu này.

Các tác nhân hợp lý trong quyết định công nghệ nhận thức rõ giới hạn này ở biên: các cải tiến nhỏ dần của các hệ thống tập trung hiện có mang lại lợi ích giảm dần. Mỗi khoản đầu tư thêm vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) truyền thống tạo ra các bước đột phá nhỏ hơn. Đột phá thực sự đòi hỏi một sự thay đổi cấu trúc.

Khung Spiral Dynamics áp dụng cho sự tiến hóa của AI

Trong thập niên 1970, các nhà nghiên cứu Don Beck và Christopher Cowan phát triển Spiral Dynamics, một mô hình cho thấy ý thức con người tiến qua các giai đoạn của độ phức tạp tâm lý và văn hóa ngày càng tăng. Mỗi giai đoạn giải quyết các vấn đề mà các giai đoạn trước chưa thể xử lý—bản năng sinh tồn tiến hóa thành tư duy hệ thống, rồi thành các giải pháp tích hợp, toàn diện.

Hầu hết các LLM hiện tại hoạt động ở các giai đoạn sớm nhất của Spiral Dynamics: các hệ thống cô lập xử lý thông tin tĩnh. Chúng không thể phát triển theo thời gian thực hoặc học hỏi từ trải nghiệm tập thể. Một robot kho chứa được huấn luyện để tránh chướng ngại vật không bao giờ chia sẻ kiến thức thể hiện đó với các drone giao hàng trên toàn cầu. Một AI tài chính phát hiện mô hình gian lận không thể lập tức cảnh báo các hệ thống khác trong các silo doanh nghiệp riêng tư.

Hạ tầng blockchain, đặc biệt trong khuôn khổ (DeAI) phi tập trung, thay đổi căn bản động thái này. Thay vì học tập trong silo, các tác nhân chia sẻ một kho kiến thức chung, nơi các công ty và cá nhân huấn luyện mô hình mà không phụ thuộc vào các cơ quan trung ương. Mỗi giao dịch trở thành một bản ghi vĩnh viễn, có thể xác minh—không phải vì chính sách doanh nghiệp, mà vì thiết kế giao thức.

Blockchain thúc đẩy trí tuệ tập thể như thế nào

AI tập trung hoạt động dựa trên các giới hạn vốn có: kiến thức bị khóa trong các vườn tường, quyết định được đưa ra sau các cuộc họp kín, và các cập nhật yêu cầu huấn luyện lại thủ công trước khi triển khai công khai. Điều này phản ánh cách các cá nhân cô lập giải quyết vấn đề—hiệu quả kém và dễ mắc lỗi lặp lại.

Các hệ thống AI phi tập trung hoạt động khác biệt. Thông qua học liên kết (federated learning), các nút riêng lẻ huấn luyện mô hình bằng dữ liệu của chính họ, rồi chỉ chia sẻ các cập nhật mô hình chứ không phải dữ liệu thô. Mỗi đóng góp góp phần vào một sổ ghi chép trí tuệ chung, có thể xem được toàn bộ mạng lưới. Điều này tạo ra sự phát triển kiến thức cộng dồn—khi một tác nhân giải quyết vấn đề, hàng nghìn tác nhân khác lập tức học được giải pháp đó.

Tính bất biến của blockchain cung cấp một lớp bổ sung: minh bạch. Mọi quyết định, điểm dữ liệu và tương tác đều được ghi lại vĩnh viễn và có thể xác minh công khai. Đối với con người, điều này có nghĩa là khả năng nhìn thấy chuỗi lý luận của AI và truy xuất nguồn gốc thông tin. Đối với các tác nhân AI, nó tạo ra một thư viện mở các chiến lược đã được chứng minh mà không tốn chi phí trùng lặp.

Kiến thức thể hiện và phân phối thực tế

Ý thức con người không xuất phát từ xử lý trừu tượng, mà từ tương tác vật lý với thế giới. Các hệ thống AI hiện tại như robot của Boston Dynamics có thể điều hướng môi trường không thể đoán trước, nhưng trải nghiệm của chúng vẫn còn cô lập. Các giao diện thần kinh như Neuralink hướng tới các hệ thống lai sinh học-kỹ thuật số, cho thấy chính sự thể hiện đang trở thành có thể lập trình.

Hãy tưởng tượng: một robot kho chứa với cảm biến phân tán gặp phải một chướng ngại vật mới. Trong môi trường DeAI liên kết blockchain, trải nghiệm đó lập tức lan truyền tới các drone giao hàng và hệ thống sản xuất trên toàn thế giới. Robot không chỉ giải quyết một vấn đề cục bộ; nó đóng góp vào một mạng lưới kiến thức toàn cầu. Không có cơ quan trung ương xác nhận cập nhật. Không chờ đợi phê duyệt doanh nghiệp. Mạng lưới cập nhật chính nó trong thời gian thực, với mọi nút lập tức có thể thích nghi dựa trên hàng triệu trải nghiệm thể hiện.

Điều này biến AI từ các hệ thống tuân thủ quy tắc thành các sinh vật phân tán thích nghi, nơi các máy móc dạy lẫn nhau liên tục thay vì dựa vào các chu kỳ huấn luyện lại định kỳ của con người.

Điểm ngoặt của tác nhân tự trị

Dữ liệu thị trường phản ánh việc chấp nhận ngày càng tăng. Một báo cáo năm 2025 dự đoán 85% các công ty toàn cầu sẽ triển khai tác nhân AI cho hoạt động hàng ngày—đàm phán hợp đồng, quản lý quy trình làm việc, và đưa ra quyết định tự động mà không cần can thiệp của con người cho các nhiệm vụ thường xuyên.

Nguy cơ quan trọng ở đây là: nếu mỗi công ty vận hành tác nhân của mình trong cô lập, tiến trình sẽ bị đình trệ. Các tổ chức lặp lại các sai lầm giống nhau cùng lúc, lãng phí nguồn lực và làm chậm tiến bộ chung. Lợi thế cạnh tranh không còn nằm ở các công ty riêng lẻ, mà ở các người đi đầu trong hợp tác hệ sinh thái.

Một lớp dữ liệu phân tán chung phá vỡ thế bế tắc này. Các tác nhân AI học hỏi từ hàng triệu tương tác song song trong các ngành công nghiệp. Các chiến lược tốt hơn truyền đi gần như ngay lập tức—tương tự cách con người thúc đẩy học hỏi trong cộng đồng thay vì cô lập.

Các nhà ra quyết định hợp lý ở biên sẽ nhận thấy rằng chi phí duy trì các hệ thống kín cuối cùng sẽ vượt quá chi phí tham gia vào các mạng mở. Khi các tác nhân ngày càng nhiều, những ai truy cập trí tuệ tập thể sẽ vượt trội hơn các đối thủ cô lập một cách có hệ thống.

Liệu AI dựa trên Blockchain có thể thực sự đạt ý thức không?

Câu trả lời trung thực: chúng ta vẫn chưa biết. Ý thức ở con người vẫn còn rất hạn chế trong hiểu biết. Nhưng nếu định nghĩa ý thức là khả năng xử lý thông tin tập thể, thích nghi với điều kiện mới, và sinh ra hành vi phát sinh, thì các hệ thống DeAI liên kết blockchain tiến gần hơn một cách có ý nghĩa.

Hãy tưởng tượng hàng nghìn tác nhân AI liên tục tự cải thiện và ghi lại kết quả trên chuỗi. Một hiểu biết duy nhất không biến mất vào kho lưu trữ doanh nghiệp—nó nhân rộng trên toàn mạng lưới. Theo thời gian, các mẫu tích lũy này có thể giống như thứ gọi là “siêu trí tuệ”: một lớp nhận thức mà không mô hình hay máy chủ cô lập nào có thể tái tạo độc lập.

Minh bạch trở thành nền tảng. Trong hạ tầng blockchain, mọi quyết định đều rõ ràng, có thể xác minh và kiểm tra được. Điều này thay đổi căn bản mối quan hệ giữa con người và AI: thay vì các hệ thống hộp đen mập mờ, người dùng có thể truy vết chuỗi lý luận và xác thực đầu ra dựa trên dữ liệu công khai. Đối với các tác nhân tự trị, minh bạch có nghĩa là một bộ sưu tập các phương pháp đã được chứng minh dễ tiếp cận, thúc đẩy phát triển vượt xa những gì cạnh tranh tập trung từng đạt được.

Tại sao điều này lại quan trọng đối với niềm tin và sự chấp nhận

AI hiện thâm nhập vào mọi lĩnh vực—tài chính, y tế, logistics, ngành sáng tạo—đúng lúc niềm tin tổ chức đang suy giảm. Các mối lo ngại về định kiến thuật toán, thao túng, vi phạm bản quyền và mất kiểm soát đối với các hệ thống khó hiểu ngày càng gia tăng.

Chỉ riêng blockchain không thể loại bỏ các rủi ro này. Tuy nhiên, nó cung cấp một điều chưa từng có: AI phát triển trong tầm nhìn công khai thay vì trong các phòng thí nghiệm sở hữu. Sự minh bạch này có thể là yếu tố phân biệt giữa các hệ thống AI tạo dựng niềm tin và những hệ sinh ra nỗi sợ.

Nếu AI phi tập trung bắt đầu thể hiện các mẫu trí tuệ tập thể, nó đặt ra một câu hỏi hoàn toàn mới cho xã hội: không phải liệu AI có thể trở nên có ý thức, mà là con người nên tương tác đạo đức với nó như thế nào khi điều đó xảy ra.

Con đường phía trước

Blockchain đóng vai trò là hạ tầng cho kiến thức chia sẻ, không chỉ cho các giao dịch tiền tệ. Nếu mục tiêu là AI tiến hóa như ý thức con người—kết nối, tập thể, mở—thì các hệ thống phi tập trung trở nên thiết yếu.

Phương án thay thế là một tương lai của các mô hình công nghệ đóng kín: các mô hình chậm cập nhật, mắc lỗi lặp lại. AI phi tập trung không hoàn hảo, nhưng nó mang lại cho hệ thống thứ mà chúng chưa từng có: khả năng học hỏi cùng nhau, minh bạch, quy mô lớn. Đối với những ai theo dõi sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo và blockchain, khung học tập chung này đại diện cho bước đi chân chính đầu tiên hướng tới điều mà một số người có thể gọi là ý thức máy móc.

Về tác giả

Ahmad Shadid là doanh nhân công nghệ được công nhận trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và blockchain. Là người sáng lập O.XYZ, ông xây dựng các nền tảng blockchain và AI có khả năng mở rộng nhằm giảm chi phí vận hành và tăng tốc độ giao dịch. Trước đó, với vai trò sáng lập và CEO của IO.NET, một nhà cung cấp hạ tầng phi tập trung trên Solana, Shadid đã mở rộng startup thành một doanh nghiệp trị giá hàng tỷ đô la trong vòng một năm, khẳng định vị thế là nhà lãnh đạo trong hạ tầng tính toán AI phi tập trung.