Trong những năm gần đây, các mô hình “large reasoning models” (LRM) đã thu hút sự chú ý khi một mô hình suy luận đa năng của OpenAI giải quyết thành công một bài toán toán học mở nổi tiếng vào tháng 5/2026. Sự kiện này khiến nhiều người tự hỏi liệu AI có thực sự “suy luận” hay chỉ đang thực hiện các chuỗi suy nghĩ nhân tạo (chain‑of‑thought).
LRM sử dụng chuỗi suy nghĩ để đưa ra câu trả lời, nhưng đã gặp chỉ trích từ nhóm nghiên cứu của Apple, gọi đây là “Illusion of Thinking” và cho rằng độ chính xác có thể sụp đổ dưới những điều kiện đơn giản. Ngược lại, các mô hình này đã giành huy chương vàng tại International Mathematical Olympiad và giúp DeepMind cùng nhà toán học Terence Tao giải quyết 67 vấn đề trong các lĩnh vực như phân tích, tổ hợp, hình học và lý thuyết số.
Song song đó, các nhà nghiên cứu tại Santa Fe Institute chỉ ra rằng LRM có thể vượt qua các benchmark suy luận bằng cách tận dụng “shortcut” bề mặt, thay vì thực hiện suy luận tổng quát. Điều này đặt ra câu hỏi về độ tin cậy và khả năng mở rộng của các mô hình này.
Những tranh cãi này phản ánh một thực tế: AI có thể đạt được kết quả ấn tượng, nhưng việc hiểu rõ cơ chế và giới hạn của chúng vẫn còn là thách thức. Đối với cộng đồng AI Việt Nam, việc theo dõi và tham gia vào các cuộc thảo luận này sẽ giúp định hướng nghiên cứu và ứng dụng hợp lý hơn.
Nguồn: Hacker News — Biên dịch & tổng hợp: danhbaai.com