Câu hỏi mới của năm 2026: nên để AI suy nghĩ bao lâu là vừa?

2 giờ trướcBài gốc

Thời gian cần thiết để trí tuệ nhân tạo (AI) suy nghĩ có thể trở thành mối quan tâm lớn đối với các công ty sử dụng AI vào năm 2026. Mặc dù ngày càng có nhiều kỳ vọng rằng thời gian suy nghĩ càng lâu thì kết quả mà AI tạo ra càng tốt, nhưng cũng ngày càng rõ ràng rằng việc khiến AI suy nghĩ trong thời gian dài là rất khó.

Khi nghĩ về trí tuệ nhân tạo tạo sinh như ChatGPT, chúng ta thường hình dung một hệ thống mà người dùng nhập một câu hỏi và nhận được phản hồi ngay lập tức. Tuy nhiên, trong các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh mới nhất, thời gian giữa việc nhập câu hỏi và nhận được kết quả cuối cùng có xu hướng ngày càng dài hơn.

Thời gian cần thiết để trí tuệ nhân tạo (AI) suy nghĩ có thể trở thành mối quan tâm lớn đối với các công ty sử dụng AI vào năm 2026

Điều nghe có vẻ nghịch lý là: ai cũng kỳ vọng AI suy nghĩ lâu hơn thì kết quả tốt hơn, nhưng thực tế lại cho thấy việc kéo dài thời gian “nghĩ” của AI không hề dễ. Lý do nằm ở chính cách các tác vụ mới được thiết kế. AI không chỉ trả lời, mà còn phải đi tìm, đọc, tổng hợp, lập kế hoạch, kiểm tra và đôi khi tự sửa sai trước khi đưa ra một bản báo cáo hoặc một thay đổi lớn trong mã nguồn. Mỗi bước thêm vào kéo theo thời gian, nhưng không đảm bảo tỉ lệ thành công tăng tương xứng.

Chậm hơn để “ra việc”

Một ví dụ điển hình là tính năng “Nghiên cứu chuyên sâu” được OpenAI và Google triển khai vào năm 2025. Khi bật chế độ này trong ChatGPT hoặc Gemini và yêu cầu điều tra một vấn đề cụ thể, tác nhân AI có thể duyệt hàng chục trang web để thu thập thông tin, rồi tạo ra báo cáo chi tiết. Quá trình ấy không còn là vài giây, mà có thể kéo dài từ vài phút đến vài chục phút tính từ lúc người dùng đưa yêu cầu đến khi báo cáo được tạo ra.

Sự thay đổi này phản ánh một xu hướng quan trọng: AI đang được dùng như một “người thực hiện” hơn là một “công cụ trả lời”. Ở góc nhìn của người dùng, trải nghiệm cũng khác hẳn. Bạn không chỉ chờ một câu trả lời, mà chờ một chuỗi hành động: tìm nguồn, lọc dữ liệu, cấu trúc luận điểm, rồi viết ra kết quả. Càng muốn đầu ra giống một bản “bài làm” hoàn chỉnh, hệ thống càng phải gánh nhiều bước trung gian. Và đó là lúc thời gian trở thành chi phí.

Trong phát triển phần mềm, xu hướng “đợi lâu hơn” thậm chí rõ hơn. Ban đầu, mô hình sử dụng phổ biến là “hoàn thành mã”, tức AI điền một đoạn còn thiếu trong file. Nhưng gần đây, cách dùng chuyển dần sang việc tải toàn bộ mã nguồn của một dự án vào một tác nhân lập trình, yêu cầu nó tái cấu trúc hoặc sửa đổi ở quy mô lớn. Với các dự án có hàng triệu dòng mã, chỉ riêng việc đọc hiểu ngữ cảnh, lần theo phụ thuộc, và quyết định thay đổi ở đâu đã là một hành trình dài.

Theo mô tả trong dữ liệu, một số trường hợp tái cấu trúc dự án lớn bằng tác nhân lập trình có thể mất vài giờ. Khi OpenAI công bố AI lập trình GPT-5 Codex vào tháng 9.2025, họ cho biết trong quá trình thử nghiệm, hệ thống có thể làm việc độc lập trên các nhiệm vụ hơn bảy giờ. Con số này gợi ra một thực tế: “thời gian suy nghĩ” không còn là thanh trượt vài giây, mà có thể là một ca làm việc thu nhỏ. Và nếu vậy, câu hỏi của năm 2026 không chỉ là “AI có làm được không”, mà là “đợi bao lâu thì đáng”.

METR đo thời lượng nhiệm vụ

Để hình dung sự dịch chuyển này, nghiên cứu của tổ chức phi lợi nhuận Model Evaluation & Threat Research (METR) đưa ra một thước đo đáng chú ý: thời gian mà AI có thể hoàn thành một nhiệm vụ với xác suất 50%, quy đổi thành thời gian một chuyên gia con người cần để làm nhiệm vụ tương đương.

Với nhiệm vụ phát triển phần mềm, dữ liệu cho thấy mức thời lượng tăng rất nhanh theo từng thế hệ mô hình: GPT-3.5 (2022) là 36 giây, GPT-4 (2023) là 5 phút, OpenAI o4-mini (tháng 4 năm 2025) là 1 giờ 19 phút, GPT-5 (tháng 8 năm 2025) là 2 giờ 18 phút, và Claude Opus 4.5 của Anthropic (tháng 11 năm 2025) là 4 giờ 49 phút.

Nếu chỉ nhìn các mốc này, nhiều người sẽ kết luận đơn giản: AI ngày càng “chịu” được việc dài hơi, vậy cứ cho nó thêm thời gian là xong. Nhưng METR cũng nhấn mạnh một điểm dễ bị bỏ qua: con số trên là mức thời lượng mà AI có 50% cơ hội hoàn thành. Nói cách khác, ngay cả mô hình đang có hiệu suất cao nhất trong tập đo này cũng có thể thất bại một nửa số lần khi được giao một nhiệm vụ phần mềm tương đương gần 5 giờ làm việc của chuyên gia. Với doanh nghiệp, xác suất “hên xui” kiểu đó rất khó đem vào quy trình.

Chính vì vậy, METR còn khảo sát một thước đo khác: “thời gian hoàn thành nhiệm vụ mà AI có thể thực hiện với xác suất 80%”. Ở mức an toàn hơn này, thời lượng lại ngắn đáng kể: GPT-3.5 là 10 giây, GPT-4 là 1 phút, o4-mini là 16 phút, còn GPT-5 và Claude Opus 4.5 đều là 27 phút.

Khoảng cách giữa mốc 50% và 80% cho thấy một điều quan trọng của bài toán “để AI nghĩ bao lâu”: thời gian dài không tự động chuyển thành độ chắc chắn.

Bước sang năm 2026, các công ty dùng AI sẽ phải trả lời ba câu hỏi thực dụng. Một là, tác vụ nào đáng để “đợi lâu”, vì đầu ra có giá trị cao như báo cáo chuyên sâu hay tái cấu trúc hệ thống. Hai là, mức độ tin cậy cần đạt là bao nhiêu: 50% có thể chấp nhận cho thử nghiệm, nhưng 80% hay cao hơn mới phù hợp vận hành. Ba là, thiết kế trải nghiệm: người dùng có chấp nhận chờ phút, chờ chục phút, hay chờ hàng giờ nếu đổi lại là một kết quả “ra việc” thực sự?

Rốt cuộc, “thời gian suy nghĩ” của AI sẽ không chỉ là thông số kỹ thuật. Nó là quyết định sản phẩm, là bài toán chi phí và là cam kết về độ tin cậy. Và đó là lý do vì sao câu hỏi tưởng nhỏ: “Nên để AI nghĩ trong bao lâu?” lại có thể trở thành câu hỏi lớn của năm 2026.

Thủy Long

Nguồn Một Thế Giới : https://1thegioi.vn/cau-hoi-moi-cua-nam-2026-nen-de-ai-suy-nghi-bao-lau-la-vua-246576.html