Trong kỷ nguyên số, khi trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng trở nên phổ biến, chúng ta đã quen với những mô hình AI tiêu chuẩn có khả năng nhận diện mẫu và đưa ra phản hồi nhanh chóng, chính xác nhưng đôi khi còn hạn chế. Tuy nhiên, sự xuất hiện của các mô hình AI suy luận (reasoning AI models) đã thay đổi cuộc chơi, cho phép AI “tư duy” từng bước để giải quyết vấn đề. Dù cả hai loại mô hình đều mang lại câu trả lời, nhưng có những điểm khác biệt quan trọng mà người dùng Việt cần hiểu rõ để tận dụng tối đa sức mạnh của AI.
Cách Tiếp Cận Giải Quyết Vấn Đề: Suy Luận Sâu Sắc Hay Phản Hồi Nhanh Chóng?
Khi bạn đưa ra một câu lệnh (prompt), các mô hình AI suy luận như DeepSeek-R1 (một mô hình AI do Trung Quốc phát triển), không đơn thuần là “nhả” ra câu trả lời ngay lập tức. Thay vào đó, chúng tạo ra nhiều “chuỗi suy nghĩ” (chains of thought) khác nhau.
robot AI đang giải quyết bài toán phức tạp trên bảng, minh họa cách tiếp cận suy luận của mô hình AI
Các mô hình suy luận sẽ phân tích nhiều lộ trình logic khác nhau trước khi chọn ra con đường hợp lý nhất. Đây là lý do nhiều người bắt đầu sử dụng DeepSeek bất chấp các vấn đề về quyền riêng tư. Ngoài DeepSeek, một số mô hình AI suy luận khác cũng đang được phát triển và ứng dụng rộng rãi như ChatGPT-o1, Claude 3.7 Sonnet, xAI Grok 3 và Alibaba’s QwQ.
Ban đầu, quá trình này giống như việc xem ai đó giải một bài toán nháp. Trong khi AI truyền thống phản hồi tức thì với bất kỳ mẫu nào nó nhận dạng được, AI suy luận lại cố tình đánh giá nhiều phương pháp tiếp cận. Vì vậy, bạn thường phải chờ vài giây để nhận được câu trả lời mà một mô hình tiêu chuẩn chỉ mất chưa đến một giây để tạo ra.
Ví dụ, khi đặt câu hỏi: “Nếu năm người ngồi quanh một bàn tròn, và mỗi người phải ngồi cạnh ít nhất một người mà họ quen biết, số lượng mối quan hệ quen biết tối thiểu cần có là bao nhiêu?”
Mô hình không suy luận ngay lập tức đưa ra câu trả lời “5 mối quan hệ” kèm giải thích ngắn gọn. Trong khi đó, DeepSeek đã mất 298 giây để “suy nghĩ”, hiển thị rõ ràng quá trình làm việc qua các cách sắp xếp chỗ ngồi và xem xét các trường hợp biên trước khi kết luận là “3 mối quan hệ”.
Mô hình này đúng với các AI suy luận cao cấp như GPT-4o, Claude 3.7 và các công cụ suy luận thử nghiệm khác. Thời gian chờ đợi này không hề lãng phí, bởi các mô hình này thực sự đang “tư duy” về vấn đề từ nhiều góc độ khác nhau.
So Sánh Hiệu Suất Trong Các Tác Vụ Cụ Thể
Sự khác biệt về hiệu suất giữa mô hình AI suy luận và không suy luận trong một số tác vụ là rất đáng kể.
Giải Toán và Gỡ Lỗi Code: Khi Độ Chính Xác Là Vàng
Khi giải các bài toán phức tạp, mô hình suy luận luôn vượt trội hơn các đối tác nhanh hơn của chúng. Bạn có thể yêu cầu cả hai loại giải một bài toán đại số nhiều bước, và đôi khi, chỉ mô hình suy luận mới có thể phát hiện một lỗi dấu nhỏ có thể làm thay đổi hoàn toàn kết quả.
Ưu điểm này cũng mở rộng sang việc gỡ lỗi code. Đôi khi, mô hình tiêu chuẩn đề xuất một giải pháp trông có vẻ đúng (và đúng cú pháp), nhưng lại tạo ra một lỗi mới ở trường hợp biên. Mô hình suy luận sẽ tỉ mỉ theo dõi các đường dẫn thực thi, tìm ra cả vấn đề ban đầu lẫn các vấn đề logic tiềm ẩn mà giải pháp của nó có thể tạo ra.
Phân Tích Dữ Liệu và Câu Hỏi Khoa Học: Cân Nhắc Thời Gian Chờ
Tuy nhiên, đối với các tác vụ phân tích dữ liệu, các mô hình suy luận không phải lúc nào cũng đáng để chờ đợi. Khi yêu cầu cả hai loại AI giải thích một bộ dữ liệu đơn giản về xu hướng nhiệt độ, mô hình không suy luận đã đưa ra những phân tích nhanh chóng, hoàn toàn đáp ứng được nhu cầu.
Phân tích bổ sung của mô hình suy luận không xứng đáng với chín giây chờ đợi thêm. Mặc dù chín giây không phải là quá lâu, nhưng sự chờ đợi này áp dụng cho các tác vụ khác không nhất thiết đòi hỏi quá trình xử lý bổ sung.
Tương tự, các câu hỏi khoa học phụ thuộc vào độ phức tạp. Các truy vấn khoa học cơ bản nhận được phản hồi chính xác như nhau từ cả hai loại. Nhưng đôi khi, mô hình tiêu chuẩn tự tin khẳng định những điều mà các chuyên gia vật lý sẽ tranh cãi, trong khi mô hình suy luận cẩn thận đưa ra các điều kiện cho phát biểu của mình và thừa nhận các cuộc tranh luận lý thuyết.
Sáng Tạo và Đàm Thoại: Nơi Tốc Độ Lên Ngôi
Các mô hình không suy luận vẫn chiếm ưu thế trong các lĩnh vực yêu cầu sự sáng tạo và hội thoại hơn là độ chính xác. Khi bạn cần một bài thơ hoặc một dàn ý câu chuyện nhanh chóng, hoặc sử dụng AI để viết email, bạn sẽ muốn có phản hồi tức thì thay vì chờ đợi mô hình suy luận “nghĩ quá nhiều” về các lựa chọn sáng tạo mà không có câu trả lời “đúng” khách quan.
Các phản hồi tức thì tạo cảm giác tự nhiên hơn cho việc truy xuất thông tin đơn giản và cuộc trò chuyện thông thường. Thời gian “tư duy” kéo dài của mô hình suy luận tạo ra những khoảng dừng khó xử, khiến tương tác kém tự nhiên hơn – điều này khá trớ trêu khi các mô hình này được cho là tiên tiến hơn.
Yêu Cầu Về Sức Mạnh Xử Lý và Chi Phí Vận Hành
Nhu cầu tính toán của các mô hình AI suy luận giải thích sự khác biệt về hiệu suất. Các mô hình này không chỉ đòi hỏi nhiều hơn một chút – chúng có thể yêu cầu gấp 2-5 lần tài nguyên tính toán so với các đối tác không suy luận, điều này trực tiếp dẫn đến chi phí cao hơn.
Điều này không có gì đáng ngạc nhiên khi xem xét cách các mô hình suy luận được huấn luyện. Trong khi các mô hình truyền thống chủ yếu học cách nhận diện mẫu từ các bộ dữ liệu văn bản khổng lồ, các mô hình suy luận trải qua các giai đoạn huấn luyện bổ sung tập trung vào việc giải quyết vấn đề một cách có chủ đích. Chúng được dạy để tạo ra nhiều đường dẫn giải pháp và đánh giá chúng, đòi hỏi lượng tài nguyên tính toán lớn hơn đáng kể.
Đây là lý do tại sao các khả năng suy luận thường được tìm thấy trong các dịch vụ AI cao cấp thay vì các gói miễn phí. Trong thử nghiệm, việc chạy các truy vấn suy luận phức tạp thông qua mô hình suy luận của Claude 3.7 Sonnet tốn kém hơn đáng kể so với mô hình không suy luận của Claude.
Tác động môi trường cũng không nên bị bỏ qua. Những mô hình tiêu thụ nhiều năng lượng này có dấu chân carbon lớn hơn, điều này quan trọng ở quy mô lớn. Chúng ta nên bắt đầu chọn lọc hơn về thời điểm sử dụng khả năng suy luận, dành chúng cho các tác vụ mà độ chính xác thực sự quan trọng thay vì các truy vấn hàng ngày mà mô hình tiêu chuẩn có thể xử lý đầy đủ.
Đưa Ra Lựa Chọn Phù Hợp: Khi Nào Nên Dùng Loại AI Nào?
Việc lựa chọn giữa mô hình AI suy luận và không suy luận tùy thuộc vào việc cân nhắc giữa tốc độ và độ tin cậy. Đối với các công việc như phân tích tài chính hoặc nghiên cứu, chúng tôi sẽ luôn ưu tiên các mô hình suy luận bất chấp thời gian chờ đợi. Rủi ro quá cao để chấp nhận những phỏng đoán dựa trên nhận diện mẫu.
Đối với các buổi động não sáng tạo hoặc tra cứu thông tin nhanh, các mô hình tiêu chuẩn vẫn là lựa chọn hàng đầu. Phản hồi tức thì giúp quy trình làm việc trôi chảy, và những lỗi nhỏ thường không gây ra hậu quả nghiêm trọng. Điều này tương tự như cách chúng ta có thể sử dụng máy tính bỏ túi cho các phép toán nhanh nhưng lại sử dụng các công thức bảng tính cho việc lập ngân sách quan trọng.
Tương lai có thể sẽ thuộc về các hệ thống lai có khả năng chuyển đổi thông minh giữa các phương pháp tiếp cận dựa trên độ phức tạp của tác vụ. Hiểu rõ những câu lệnh nào hoạt động tốt nhất với mô hình suy luận sẽ cải thiện kết quả, cho phép bạn quyết định điều gì quan trọng hơn vào thời điểm hiện tại – tốc độ hay phân tích sâu.
