Nhân viên Google nghỉ việc vì lo AI phát triển quá nhanh

Một cựu nhân viên Google DeepMind đã quyết định rời công ty vì cho rằng việc tiếp tục thúc đẩy năng lực AI trong thời điểm hiện tại có thể tạo ra những rủi ro mà xã hội chưa sẵn sàng kiểm soát.

Rời Google vì không muốn tiếp tục thúc đẩy AI nhanh hơn

Robert O'Callahan, người từng làm việc tại Google DeepMind, cho biết nhóm của ông tập trung phát triển các loại chip giúp hệ thống AI hoạt động nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn.

Đây vốn là mục tiêu phù hợp với xu hướng phát triển của ngành AI: tăng năng lực tính toán, giảm độ trễ và hạ chi phí để các mô hình có thể được triển khai ở quy mô lớn hơn.

Tuy nhiên, O'Callahan cho rằng chính việc khiến AI trở nên rẻ và nhanh hơn có thể không phải lựa chọn phù hợp ở thời điểm hiện tại. Trong thư từ chức gửi đồng nghiệp và sau đó đăng trên blog cá nhân, ông cho biết ngày càng khó bỏ qua những tác động tiềm tàng từ công việc mình đang thực hiện.

Theo lập luận của ông, vấn đề không nằm ở việc AI có mang lại lợi ích hay không, mà ở tốc độ năng lực của công nghệ này đang được mở rộng trong khi những rủi ro đi kèm vẫn còn nhiều bất định.

Google không đưa ra bình luận khi được liên hệ về việc này.

Ông không khẳng định AI chắc chắn gây thảm họa

Điểm đáng chú ý trong quan điểm của O'Callahan là ông không cho rằng kịch bản AI gây thảm họa chắc chắn sẽ xảy ra.

Thay vào đó, ông nhìn nhận đây là một rủi ro có thật nhưng chưa thể xác định chính xác xác suất. Chính sự không chắc chắn này, theo ông, lại là lý do để xã hội phải thận trọng hơn khi phát triển các hệ thống ngày càng mạnh.

Từ góc nhìn đó, ông cho rằng con người có trách nhiệm giảm thiểu những rủi ro có thể dự đoán trước. Nếu một công nghệ có khả năng tạo ra hậu quả rất lớn nhưng chưa có cơ chế kiểm soát tương xứng, việc tiếp tục đẩy năng lực của nó lên mức cao hơn cần được cân nhắc kỹ.

O'Callahan cũng cho rằng những nhân sự trong ngành lên tiếng cảnh báo về an toàn AI có thể xuất phát từ những mối quan ngại thực sự, thay vì đơn thuần nhằm tác động đến giá cổ phiếu hoặc tạo lợi thế cho một doanh nghiệp thông qua chính sách quản lý.

Không phải trường hợp duy nhất trong ngành AI

Quyết định của O'Callahan diễn ra trong bối cảnh một số nhân sự tại các phòng nghiên cứu AI cũng công khai bày tỏ lo ngại về hướng phát triển của công nghệ.

Đầu tháng 9/2026, Jacob Coxon rời Anthropic với lý do liên quan đến lo ngại con người có thể gặp khó khăn trong việc kiểm soát những hệ thống AI ngày càng tiên tiến.

Trước đó, nhà nghiên cứu Bilal Chughtai của Google DeepMind cũng cho biết ông đã rời công ty trong mùa hè. Ông bày tỏ lo ngại rằng thời gian để con người ngăn chặn những kịch bản AI gây tổn hại có thể không còn nhiều.

Những trường hợp này góp phần làm nóng cuộc tranh luận trong ngành: liệu tốc độ phát triển năng lực AI hiện nay có đang đi trước khả năng xây dựng các cơ chế an toàn và kiểm soát hay không.

Tuy nhiên, các trường hợp trên có những lý do cá nhân và quan điểm khác nhau. Vì vậy, việc nhiều nhân sự rời các phòng nghiên cứu AI không đồng nghĩa họ cùng đưa ra một nhận định giống nhau về tương lai của công nghệ.

Nghỉ việc nhưng không rời lĩnh vực AI

Đáng chú ý, O'Callahan không có ý định từ bỏ nghiên cứu AI.

Sau khi rời Google, ông dự định tiếp tục tìm hiểu công nghệ này theo những hướng khác, trong đó có việc nghiên cứu cách sử dụng các tác nhân AI để hỗ trợ gỡ lỗi mã nguồn.

Điều này cho thấy sự phản đối của ông chủ yếu tập trung vào hướng phát triển và tốc độ mở rộng năng lực AI, thay vì phủ nhận toàn bộ công nghệ.

Ông cũng cho biết quyết định nghỉ việc đã được lên kế hoạch từ trước và không phải là phản ứng trực tiếp trước làn sóng nhân sự rời các phòng nghiên cứu AI vì vấn đề an toàn. Theo chia sẻ của ông, một phần kế hoạch cá nhân sau khi nghỉ việc là chuyến đi kéo dài 10 ngày tại New Zealand cùng bạn bè.

Bài toán lớn hơn của ngành AI: phát triển nhanh đến đâu?

Câu chuyện của O'Callahan phản ánh một mâu thuẫn ngày càng rõ trong ngành AI.

Một mặt, các công ty công nghệ có động lực lớn để phát triển chip, mô hình và hạ tầng AI nhanh hơn, rẻ hơn. Năng lực tính toán cao hơn có thể mở rộng các ứng dụng từ lập trình, nghiên cứu khoa học đến tự động hóa doanh nghiệp.

Mặt khác, khi năng lực AI tăng nhanh, những câu hỏi về an toàn, kiểm soát và trách nhiệm cũng trở nên phức tạp hơn.

Vấn đề vì thế không chỉ nằm ở câu hỏi AI có nguy hiểm hay không. Một câu hỏi khó hơn là xã hội có thể xây dựng các cơ chế đánh giá, giám sát và giảm thiểu rủi ro với tốc độ tương ứng với tốc độ phát triển của công nghệ hay không.

Đối với những người như O'Callahan, sự tồn tại của một rủi ro nghiêm trọng dù chưa chắc chắn cũng đủ để đặt ra yêu cầu thận trọng. Trong khi đó, ngành công nghệ vẫn đang tiếp tục đầu tư mạnh vào năng lực tính toán và các mô hình AI thế hệ mới.

Khoảng cách giữa tốc độ đổi mới và khả năng kiểm soát rủi ro vì thế có thể sẽ tiếp tục là một trong những tranh luận lớn nhất của ngành AI trong những năm tới.