Trong thế giới AI hiện đại, có một sự thật không mấy lãng mạn: để dạy mô hình biết suy luận, chúng ta phải “thưởng” cho nó mỗi khi nó làm đúng.

Bạn giải đúng một bài toán? ✅ Điểm thưởng.

Bạn sửa được đoạn mã lỗi? ✅ Thêm điểm thưởng nữa.

Sai? ❌ Không có gì cả.

Đó là cách huấn luyện AI phổ biến nhất hiện nay – gọi là Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Nó hiệu quả, nhưng đắt đỏ. Mỗi phần thưởng phải được lập trình, gắn nhãn, hoặc xác minh bởi con người. Và nếu bạn muốn dạy AI thứ gì đó… chưa có câu trả lời đúng, bạn bế tắc.

Nhưng một nhóm nghiên cứu từ Berkeley vừa tung ra một phương pháp đi ngược hoàn toàn. Họ đặt ra một câu hỏi đầy khiêu khích:

“Nếu AI tự đánh giá câu trả lời của chính mình thì sao? Nếu nó có thể học chỉ từ việc cảm thấy tự tin?”

Nghe như một đứa trẻ không cần thầy cô, không cần kiểm tra, chỉ học dựa trên trực giác. Và điều đáng nói nhất là: cách này hoạt động.

---

Chào mừng đến với RLIF: Học từ phản hồi nội tại

Phương pháp này có tên: Reinforcement Learning from Internal Feedback (RLIF). Và mô hình sử dụng nó được đặt tên rất “trực giác”: Intuititor.

Không còn cần đáp án đúng-sai từ bên ngoài. Không cần “thưởng” kiểu truyền thống. Chỉ cần một thứ duy nhất: cảm giác chắc chắn mà mô hình tự sinh ra.

RLIF vận hành như thế này:

• Mô hình được đưa một bài toán hoặc thử thách.
• Nó tự tạo ra nhiều lời giải khác nhau.
• Nếu các lời giải giống nhau và nhất quán, độ “tự tin nội tại” sẽ cao.
• Hệ thống sẽ coi đó là dấu hiệu “đúng hướng” và điều chỉnh để tăng khả năng đó.

Về mặt kỹ thuật, độ tự tin này được đo bằng KL Divergence – một chỉ số đo sự khác biệt giữa các phân phối xác suất. Ít khác biệt = cao tự tin.

---

Hiệu quả thực tế: Không chỉ là ý tưởng lãng mạn

Khi áp dụng RLIF vào mô hình Quinn 2.5B, kết quả khiến nhiều người kinh ngạc:

• Độ chính xác trong giải toán tăng tới 76%.
• Mô hình tự học tốt hơn ở các lĩnh vực không có dữ liệu huấn luyện, như lập trình, làm theo hướng dẫn,…
• Quan trọng hơn cả: khả năng khái quát (generalization) tăng rõ rệt – tức là mô hình hiểu sâu hơn chứ không chỉ “học vẹt”.

Và tất cả những điều này xảy ra mà không cần một dòng phản hồi từ con người.

---

Vì sao chuyện này quan trọng?

Thông thường, huấn luyện AI cần rất nhiều dữ liệu đã được gắn nhãn – điều chỉ những công ty lớn, nhiều tiền mới làm được.

RLIF mở ra một hướng mới:

• Tự động hóa quá trình học – không còn phụ thuộc vào việc “đi xin bài mẫu”.
• Áp dụng được ở những lĩnh vực không rõ tiêu chí đúng-sai – ví dụ như thẩm mỹ, sáng tạo, cảm xúc.
• Giảm mạnh chi phí huấn luyện – cả về tiền bạc và thời gian.

Nói cách khác: AI có thể học như con người học – bằng cách tự thử, tự kiểm tra, và tin vào trực giác.

---

Không còn là “thuật toán học vẹt” nữa

Từ trước tới nay, LLMs (mô hình ngôn ngữ lớn) thường bị chỉ trích là “biết mà không hiểu”, “sao chép mà không suy luận”. Nhưng nghiên cứu này gợi ý rằng:

Nếu bạn cho chúng cơ hội suy nghĩ, do dự, và làm lại, chúng sẽ dần học được cách hiểu.

Và nếu điều đó đúng, thì chúng ta đang tiến một bước rất gần đến loại trí tuệ nhân tạo thật sự biết suy nghĩ.

---

Kết: Khi AI học cách tin vào bản thân – mà không cần bạn nói ‘đúng rồi’

Hãy tưởng tượng một ngày bạn đưa một câu hỏi hóc búa cho AI. Nó không cần tra Google, không cần bạn gợi ý. Nó chỉ… nghĩ.

Và sau một lúc, nó nói:

“Tôi không hoàn toàn chắc chắn, nhưng tôi tin khoảng 87% rằng đây là cách đúng nhất.”

Không cần ai huấn luyện. Không cần phần thưởng.

Chỉ là một mô hình – học từ niềm tin nội tại.

Một giấc mơ kỳ lạ?

Có thể. Nhưng nếu bạn hỏi nhóm nghiên cứu ở Berkeley, họ sẽ nói:

Tương lai ấy, đã bắt đầu rồi.