Các mô hình Trí tuệ Nhân tạo (AI) tiêu chuẩn thường cung cấp phản hồi dựa trên việc nhận dạng mẫu, mang lại câu trả lời chính xác nhưng giới hạn. Tuy nhiên, sự xuất hiện của các mô hình AI suy luận đã thay đổi điều đó, chúng có khả năng “tư duy” từng bước để giải quyết các câu hỏi và vấn đề của bạn. Dù bạn vẫn nhận được câu trả lời, nhưng có những khác biệt quan trọng giữa mô hình AI có khả năng suy luận và mô hình không có khả năng này.
Cách Tiếp Cận Giải Quyết Vấn Đề Của AI
Robot AI đang giải toán phức tạp trên bảng xanh, minh họa khả năng suy luận của trí tuệ nhân tạo
Khi bạn đưa ra một câu lệnh, các mô hình AI suy luận như DeepSeek-R1 – một mô hình AI được phát triển bởi Trung Quốc – không chỉ đưa ra câu trả lời ngay lập tức. Thay vào đó, chúng tạo ra nhiều “chuỗi tư duy” khác nhau.
Các mô hình suy luận phân tích nhiều con đường logic trước khi đưa ra kết luận 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, các mô hình AI suy luận khác như ChatGPT-o1, Claude 3.7 Sonnet, xAI Grok 3 và Alibaba’s QwQ cũng đã có mặt trên thị trường.
Ban đầu, quá trình này giống như việc xem ai đó giải một bài toán trên giấy nháp. Trong khi AI truyền thống phản hồi tức thì với bất kỳ mẫu nào nó nhận diện được, AI suy luận lại cố tình đánh giá nhiều cách tiếp cận. Do đó, bạn thường phải đợi vài giây cho một câu trả lời mà mô hình tiêu chuẩn chỉ mất chưa đến một giây để tạo ra.
Tôi đã thử nghiệm cả hai loại mô hình AI với một câu hỏi:
“Nếu năm người ngồi quanh một bàn tròn, và mỗi người phải ngồi cạnh ít nhất một người mà họ quen biết, hỏi cần tối thiểu bao nhiêu mối quan hệ quen biết?”
Mô hình AI không có khả năng suy luận ngay lập tức đưa ra “5 mối quan hệ” với một lời giải thích ngắn gọn. Trong khi đó, DeepSeek đã “suy nghĩ” trong 298 giây, hiển thị rõ ràng quá trình xử lý các cách sắp xếp chỗ ngồi khác nhau và xem xét các trường hợp biên, trước khi kết luận là “3 mối quan hệ”.
Mô hình này cũng đúng với các AI suy luận khác như GPT-4o, Claude 3.7 và các công cụ thử nghiệm tương tự. Thời gian chờ đợi không hề lãng phí, bởi vì những mô hình này thực sự tư duy về vấn đề từ nhiều góc độ khác nhau.
So Sánh Hiệu Suất Theo Tác Vụ
Sự khác biệt về hiệu suất giữa các mô hình AI suy luận và không suy luận trong một số tác vụ là rất rõ rệt. Khi giải các bài toán phức tạp, mô hình suy luận luôn vượt trội so với 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 ra một lỗi dấu nhỏ có thể làm thay đổi hoàn toàn kết quả.
Ưu điểm này cũng mở rộng sang việc gỡ lỗi mã (code debugging). Đôi khi, mô hình tiêu chuẩn đề xuất một giải pháp trông có vẻ đúng (và đúng về mặt cú pháp), nhưng lại tạo ra một lỗi trường hợp biên mới. Mô hình suy luận thì theo dõi đường dẫn thực thi một cách có phương pháp và tìm ra cả vấn đề gốc lẫn các vấn đề logic tiềm ẩn mới mà giải pháp của nó có thể tạo ra.
Tuy nhiên, tôi nhận thấy rằng các mô hình suy luận không phải lúc nào cũng đáng để chờ đợi đối với các tác vụ phân tích dữ liệu. Khi tôi yêu cầu cả hai mô hình diễn giải một tập dữ liệu đơn giản về xu hướng nhiệt độ, mô hình không suy luận đã cung cấp những thông tin chi tiết nhanh chóng và hoàn toàn đầy đủ cho nhu cầu của tôi.
Việc phân tích bổ sung của mô hình suy luận không biện minh cho thêm chín giây tôi phải chờ đợi. Dù chín giây không phải là quá dài, nhưng thời gian chờ 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 cũng 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 mô hình. Nhưng đôi khi, mô hình tiêu chuẩn tự tin khẳng định những điều mà các chuyên gia vật lý sẽ phản bác, trong khi mô hình suy luận lại cẩn thận đưa ra các điều kiện và thừa nhận các cuộc tranh luận lý thuyết.
Các mô hình AI không suy luận vẫn chiếm ưu thế trong các lĩnh vực yêu cầu sự sáng tạo và hội thoại nhiều hơn là độ chính xác. Khi bạn cần một bài thơ hoặc dàn ý câu chuyện nhanh chóng, hoặc sử dụng AI để viết email, bạn sẽ thích có phản hồi tức thì hơn là chờ mô hình suy luận “nghĩ quá nhiều” về những lựa chọn sáng tạo mà không có câu trả lời “đúng” khách quan.
Các phản hồi tức thì mang lại cảm giác tự nhiên hơn cho việc truy xuất thông tin đơn giản và 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 – một điều trớ trêu khi những mô hình này được cho là tiên tiến hơn.
Yêu Cầu Về Tài Nguyên Xử Lý
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 tài nguyên tính toán gấp 2-5 lần so với các đối tác không suy luận, điều này trực tiếp dẫn đến chi phí cao hơn.
Điều này không có gì ngạc nhiên khi bạn xem xét cách các mô hình suy luận được đào tạo. Trong khi các mô hình truyền thống chủ yếu học cách nhận dạng mẫu từ các tập dữ liệu văn bản khổng lồ, các mô hình suy luận trải qua các giai đoạn đào tạo bổ sung tập trung vào việc giải quyết vấn đề một cách có chủ đích. Về cơ bản, chúng được dạy để tạo ra nhiều con đường giải pháp và đánh giá chúng, đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể hơn.
Đây là lý do tại sao khả năng suy luận thường chỉ có trong các dịch vụ AI cao cấp thay vì các gói miễn phí. Trong thử nghiệm của tôi, 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 ngốn năng lượng này có lượng khí thải carbon lớn hơn, điều này rất quan trọng ở quy mô lớn. Chúng ta nên bắt đầu lựa chọn kỹ hơn về thời điểm sử dụng khả năng suy luận, chỉ 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 Đúng Đắn
Việc lựa chọn giữa mô hình AI suy luận và không suy luận phụ 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, tôi luôn chọn mô hình suy luận bất chấp thời gian chờ đợi. Rủi ro quá cao để dựa vào những phỏng đoán chỉ dựa trên việc nhận dạng 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 của tôi. Phản hồi tức thì giúp duy trì quy trình làm việc trôi chảy, và những sai sót nhỏ thường không gây ra hậu quả nghiêm trọng. Điều này tương tự như cách chúng ta 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 thuộc về các hệ thống lai có thể chuyển đổi thông minh giữa các cách tiếp cận dựa trên độ phức tạp của tác vụ. Hiểu được những câu lệnh nào hoạt động tốt nhất với các mô hình suy luận sẽ cải thiện kết quả, giúp bạn quyết định điều gì quan trọng hơn vào thời điểm đó – tốc độ hay phân tích chuyên sâu.
