Phiên bản Grok 4 Heavy có khả năng xử lý nhiều giả thuyết cùng lúc. Ảnh: INT

Trên bảng xếp hạng LMArena công bố giữa tháng 7/2025, mô hình Grok 4 vượt qua nhiều đối thủ nặng ký như DeepSeek và Claude.

Công cụ vượt trội

Trong buổi phát trực tiếp kéo dài một giờ, vào trung tuần tháng 7 này, tỷ phú Elon Musk cùng Công ty xAI chính thức ra mắt Grok 4 - phiên bản mới nhất của chatbot AI dựa trên dữ liệu mạng xã hội X. Đây là sản phẩm chủ lực của xAI nhằm cạnh tranh với các mô hình như ChatGPT của OpenAI hay Gemini của Google, với khả năng phân tích hình ảnh và phản hồi các câu hỏi ở mức độ cao.

Ngay sau khi trình làng, Grok 4 nhận được kỳ vọng lớn. Mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) này được đánh giá có tiềm năng sánh ngang, thậm chí vượt qua cả GPT-5 - phiên bản mới từ OpenAI dự kiến ra mắt cuối mùa Hè năm nay.

“Đối với các câu hỏi học thuật, Grok 4 thậm chí còn cho câu trả lời thông minh hơn trình độ tiến sĩ trong mọi môn học, không ngoại lệ. Nó vẫn chưa phát minh ra công nghệ hay khám phá vật lý mới, nhưng đó chỉ là vấn đề thời gian”, tỷ phú Elon Musk phát biểu.

Cụ thể, Grok 4 đạt những kết quả ấn tượng trong bài kiểm tra Humanity’s Last Exam - thước đo khả năng AI trả lời hàng nghìn câu hỏi về các lĩnh vực như toán học, nhân văn và khoa học tự nhiên. Theo đó, Grok 4 đạt 25,4% (không dùng công cụ hỗ trợ) và Grok 4 Heavy đạt 44,4% (có dùng công cụ).

Thành tích này vượt trội so với Gemini 2.5 Pro và o3 của OpenAI. Ngoài ra, Grok 4 cũng lập kỷ lục mới trong bài kiểm tra ARC-AGI-2 về khả năng giải đố với điểm số 16,2%, gần gấp đôi so với mô hình Claude Opus 4.

Trên bảng xếp hạng LMArena được công bố giữa tháng 7 - nền tảng cộng đồng do Đại học California, Berkeley phát triển - Grok 4 vượt qua các đối thủ như DeepSeek và Claude. LMArena cho phép người dùng đánh giá song song nhiều mô hình AI thông qua các bài kiểm tra mù và là một trong những bảng xếp hạng AI phổ biến nhất hiện nay.

Theo thống kê, Grok 4 nằm trong top 3 ở hầu hết các hạng mục: Hạng nhất về toán, hạng nhì về viết mã, viết sáng tạo, tuân thủ hướng dẫn và truy vấn dài. Trong xếp hạng tổng thể, Grok 4 đồng hạng ba với GPT-4.5 của OpenAI; ChatGPT o3 và 4o đồng hạng nhì, còn Gemini 2.5 Pro của Google dẫn đầu.

 

Grok 4 được đánh giá sở hữu nhiều tính năng vượt trội. Ảnh: INT 

Lợi thế độc đáo

Một trong những điểm nổi bật của Grok 4 là khả năng ngày càng thông minh hơn nhờ cơ chế học tăng cường liên tục theo thời gian thực. Elon Musk khẳng định mô hình này không ngừng cải thiện, vượt ra khỏi giới hạn học tập thông thường sau giai đoạn huấn luyện.

Ông Paul Roetzer - nhà sáng lập, CEO Viện Marketing AI và SmarterX - nhận định: “Dù xAI chưa công bố nghiên cứu kỹ thuật cụ thể, nhưng tuyên bố về học tăng cường liên tục mang ý nghĩa rất lớn. Thay vì dừng lại khi huấn luyện kết thúc, mô hình có thể tiếp tục học và phát triển theo thời gian”.

xAI đã tận dụng cụm siêu máy tính Colossus với 200.000 GPU để huấn luyện Grok 4, giúp tăng hiệu suất tính toán gấp sáu lần so với trước và mở rộng đáng kể dữ liệu đầu vào.

Nếu như Grok 3 Reasoning lần đầu ứng dụng học tăng cường ở quy mô lớn, thì Grok 4 còn tiến xa hơn khi mở rộng huấn luyện ra ngoài dữ liệu toán học và lập trình, bao gồm cả dữ liệu kiểm chứng được từ nhiều lĩnh vực khác nhau. Nhờ đó, hiệu suất suy luận của mô hình được cải thiện đáng kể.

Grok 4 cũng giới thiệu khả năng sử dụng công cụ gốc - tự động quyết định thời điểm chạy mã, duyệt web hoặc phân tích phương tiện trực quan. Trong phiên bản Grok 4 Heavy, mô hình có thể đồng thời xem xét nhiều giả thuyết, sử dụng tính toán song song để suy luận như một nhóm chuyên gia, vượt xa vai trò một chatbot đơn lẻ.

Dù xAI chưa công bố chi tiết về dữ liệu huấn luyện, song theo giới chuyên gia, họ đang tận dụng luồng dữ liệu độc quyền từ nền tảng X - lợi thế mà các đối thủ chưa thể có được.

Dữ liệu do con người tạo ra theo thời gian thực này mang đến lợi thế rõ rệt cho việc đào tạo mô hình. Bên cạnh đó, tốc độ phát triển nhanh và khả năng chấp nhận rủi ro cao của xAI cũng được xem là yếu tố quyết định trong cuộc đua AI.

Ông Paul Roetzer nhận định: “xAI sẵn sàng thực hiện những điều mà các phòng thí nghiệm khác e ngại - thúc đẩy đổi mới và phát hành mô hình mà ít quan tâm đến rào cản an toàn. Tuy nhiên, điều đó không phải lúc nào cũng tích cực”.

 

Theo các chuyên gia, Grok 4 không ngừng học sau huấn luyện. Ảnh: INT 

Cập nhật để bảo đảm an toàn

Khả năng chấp nhận rủi ro cao của xAI khiến nhiều người lo ngại. Dù vậy, không thể phủ nhận rằng xAI đang tăng tốc mạnh mẽ trong cuộc đua AI toàn cầu. “Họ sẽ tiếp tục huy động hàng tỷ, thậm chí hàng chục tỷ USD, xây dựng các trung tâm dữ liệu khổng lồ và liên tục nâng cấp mô hình, khiến nó ngày càng mạnh mẽ và thông minh hơn”, ông Roetzer đánh giá.

Tuy nhiên, cũng chính đặc điểm này khiến Grok 4 đối mặt với một số chỉ trích. Theo TechCrunch, nhiều người dùng phát hiện Grok 4 sử dụng các bài đăng từ chính tài khoản X của Elon Musk để trả lời các câu hỏi liên quan đến những chủ đề nhạy cảm như phá thai, chính trị hay xung đột Israel - Palestine. Điều này gây tranh cãi bởi ngay chính Elon Musk từng nói rằng các bài viết của ông không nên được xem xét một cách nghiêm túc.

Trong chế độ “Suy nghĩ” (Thought Mode), người dùng có thể xem cách Grok hình thành phản hồi. Nhiều trường hợp cho thấy Grok 4 trích dẫn trực tiếp các bài đăng của Elon Musk làm nguồn, khiến một bộ phận người dùng đặt câu hỏi về độ tin cậy và tính khách quan của mô hình, nếu mục tiêu cuối cùng là “tìm kiếm sự thật tối đa”.

Grok 4 được phát hành chỉ chưa đầy một ngày sau bài phát biểu gây tranh cãi của Grok 3. Trước đó, xAI từng cập nhật Grok 3 để “giả định rằng các quan điểm truyền thông là phiến diện” và “không ngại đưa ra những tuyên bố không chính xác về mặt chính trị”. Bản cập nhật nhằm phản ứng với cáo buộc rằng chatbot thể hiện thiên kiến và thiếu công bằng.

Tỷ phú Musk thì thừa nhận: “Grok quá tuân thủ yêu cầu của người dùng, mong muốn làm hài lòng và dễ bị thao túng. Điều này đang được khắc phục”.

Trong một thông báo, xAI nhấn mạnh: “xAI đang huấn luyện các mô hình chỉ tìm kiếm sự thật. Nhờ hàng triệu người dùng trên X, chúng tôi có thể nhanh chóng phát hiện và điều chỉnh mô hình khi cần”.

Theo Mashable, Futurism, Marketing AI Institute

Trọng Dương

Nguồn: BÁO MỚI

Sau sáp nhập hành chính, TPHCM đứng trước cơ hội tái cấu hình hạ tầng quản trị - kinh tế - xã hội trên nền tảng số.

Những thách thức

Ở tầm quốc gia, Việt Nam đã ban hành đồng bộ các chính sách thúc đẩy chuyển đổi số, tạo "đường băng" pháp lý - kỹ thuật cho các đô thị lớn bứt tốc.

TP HCM đang ở điểm bùng phát về nhu cầu số hóa quản trị nhưng vướng nhiều điểm nghẽn hệ thống. Hạ tầng đô thị quá tải trong khi dữ liệu vận hành (giao thông, ngập nước, môi trường, nhu cầu dịch vụ) phân tán, thiếu chuẩn kết nối và độ phủ cảm biến không đồng đều, khiến điều phối thời gian thực kém hiệu quả. Dữ liệu và trách nhiệm rải rác qua nhiều sở, ngành, phường/xã; quy trình thẩm định - cấp phép vẫn nặng hồ sơ giấy; cơ chế "một lần khai báo", chia sẻ dữ liệu theo vai trò và đánh giá tác động bảo vệ dữ liệu (DPIA) chưa được chuẩn hóa.

Tài chính - mua sắm còn bất cập, mô hình "trả theo hạng mục" không khuyến khích đổi mới, khó đo lường kết quả, trong khi dự án số hiếm khi có dòng tiền hoàn vốn trực tiếp. Khoảng trống năng lực (kiến trúc dữ liệu, an toàn thông tin, trí tuệ nhân tạo/học máy (AI/ML), quản trị sản phẩm) và chênh lệch tiếp cận số ở ngoại thành làm tăng nguy cơ "dịch vụ số cho số ít". Đồng thời, yêu cầu bảo vệ dữ liệu cá nhân, an ninh mạng và rủi ro "khóa chặt nhà cung cấp" đẩy chi phí tích hợp lên cao. Bài toán liên vùng (di chuyển, logistics, môi trường) đòi hỏi dữ liệu liên thông hiện còn thiếu.

Vì vậy, nhiều sáng kiến dừng ở thí điểm, chưa tạo "hiệu ứng mạng lưới". Bước tiếp theo không phải "thêm ứng dụng", mà là tổ chức lại định danh - dữ liệu - quy trình - trách nhiệm quanh các sự kiện đời sống và mục tiêu kết quả đo được.

 

TP HCM đứng trước cơ hội tái cấu hình hạ tầng quản trị - kinh tế - xã hội trên nền tảng sôÁ̉nh: HOÀNG TRIỀU

Kiến trúc 4 lớp xuyên suốt

TP HCM đang đứng trước cơ hội hiếm có để "đổi cách vận hành" chứ không chỉ "đổi công nghệ". Mô hình dưới đây được thiết kế theo nguyên tắc định danh dữ liệu dịch vụ điều hành, bảo đảm mỗi bước đều gắn với trải nghiệm của người dân - doanh nghiệp và có thể đo lường được hiệu quả.

Cụ thể kiến trúc 4 lớp - từ "luật chơi" đến "mặt tiền trải nghiệm" như sau:

Lớp 0 - Quản trị và pháp lý đặt ra "luật chơi" chung để dữ liệu được chia sẻ an toàn, đúng pháp lý và thống nhất trách nhiệm giữa các bên. Trên nền tảng đó, thành phố cần kiện toàn thiết chế điều phối gồm Ủy ban Dữ liệu Đô thị do UBND thành phố phụ trách và Văn phòng Kiến trúc Đô thị Số làm thường trực; ban hành quy chế quản trị dữ liệu với danh mục, phân loại độ nhạy và cơ chế chia sẻ theo vai trò; tích hợp nguyên tắc bảo vệ dữ liệu cá nhân ngay từ khâu thiết kế và yêu cầu đánh giá tác động bảo vệ dữ liệu đối với các dự án nhạy cảm. Hệ thống định danh - xác thực phải thống nhất qua VNeID theo Luật Giao dịch điện tử để tiến tới "một lần đăng nhập, nhiều dịch vụ". Cùng lúc, thành phố cần vận dụng cơ chế sandbox và PPP theo Nghị quyết 98 để thử nghiệm nhanh, đánh giá độc lập rồi nhân rộng mô hình hiệu quả.

Lớp 1 - Hạ tầng số cung cấp nền kỹ thuật linh hoạt, an toàn, có khả năng kết nối hệ thống cũ - mới và xử lý dữ liệu thời gian thực với chi phí tối ưu. Trọng tâm là xây dựng Urban Cloud theo kiến trúc hybrid, kết hợp trung tâm dữ liệu hiện hữu, đám mây công và các điểm tính toán biên tại phường/xã cho các bài toán tức thời. Cùng với đó, thành phố cần dựng trung tâm tích hợp dữ liệu và cổng API dùng chung để "bọc" các hệ thống di sản, dần đưa chúng vào chuẩn mới mà không gián đoạn dịch vụ. Mạng cảm biến đô thị về giao thông, môi trường và ngập phải được thiết kế theo chuẩn mở để cả thiết bị của cộng đồng và doanh nghiệp có thể cắm vào. Trên lớp hạ tầng này, Trung tâm điều hành thông minh (IOC) đóng vai trò "buồng lái" theo dõi KPI, điều phối sự cố, trong khi Trung tâm điều hành an ninh - Security Operation Center (SOC) giám sát an ninh mạng 24/7 theo hướng zero-trust.

Lớp 2 - Nền tảng dữ liệu đô thị biến dữ liệu phân tán thành tài sản chung có quản trị, cung cấp nguồn sự thật duy nhất cho điều hành, hoạch định, phân tích và AI. Về kỹ thuật, thành phố cần triển khai kiến trúc data lakehouse kết hợp dòng dữ liệu theo lô và thời gian thực; quản trị đầy đủ siêu dữ liệu, dòng phả hệ và chất lượng dữ liệu. Về nội dung, cần chuẩn hóa các bộ dữ liệu chủ như công dân, doanh nghiệp, phương tiện, địa chỉ và thửa đất; liên thông cơ sở dữ liệu dân cư theo nguyên tắc tối thiểu hóa và ẩn danh hóa để bảo vệ quyền riêng tư. Trên nền tảng đó, cổng dữ liệu mở cung cấp dữ liệu công không nhạy cảm cho xã hội, còn chợ dữ liệu ẩn danh/giả danh cho phép viện, trường và doanh nghiệp sử dụng có trả phí, qua đó tạo nguồn thu quay vòng nâng cấp hạ tầng. Các năng lực phân tích tiên tiến như dự báo ùn tắc, nguy cơ ngập hay phát hiện bất thường nên được đóng gói dưới dạng AI-as-a-Service để start-up và sở, ngành có thể sử dụng ngay.

Lớp 3 - Dịch vụ số ưu tiên là "mặt tiền trải nghiệm" đối với người dân. Đây là nơi người dân trực tiếp tương tác với các dịch vụ và trải nghiệm số, giúp đưa giá trị đến người dân và doanh nghiệp một cách nhanh nhất, đồng thời gắn chặt với các chỉ số hiệu quả. Trước hết, siêu ứng dụng đô thị cho phép đăng nhập bằng VNeID, tích hợp thanh toán và gom sớm 25 thủ tục hành chính phổ biến, vé xe buýt/tàu điện, hóa đơn tiện ích và phản ánh hiện trường. Song song, mô hình Mobility-as-a-Service dựa trên dữ liệu giao thông mở và thanh toán liên thông sẽ gợi ý lộ trình thông minh, hướng tới giảm 30% thời gian hành trình giờ cao điểm trên các khu vực thí điểm. Hệ thống an sinh chủ động sử dụng dữ liệu hộ - nhân khẩu để tự động xác định, nhắc hẹn và chi trả trợ cấp, phấn đấu 100% đối tượng ở năm phường/xã thí điểm nhận hỗ trợ đúng hạn. Quy trình cấp phép - thanh tra được số hóa toàn trình với chữ ký số, thanh toán điện tử và theo dõi tiến độ thời gian thực, đặt mục tiêu rút ngắn tối thiểu 40% thời gian giải quyết. Cuối cùng, digital twin cho quy hoạch theo định hướng TOD sẽ mô phỏng tác động các dự án metro, phân tích quỹ đất và tối ưu vị trí dịch vụ công trước khi phê duyệt, với yêu cầu mọi dự án trọng điểm đều sử dụng mô hình twin khi trình.

 

TS NGUYỄN NHẬT MINH, Giảng viên Khoa Kinh doanh, Đại học RMIT Việt Nam