Khi chỉ số IQ của AI vượt quá 150, cán cân kinh tế bắt đầu nghiêng về một phía.

Chỉ số IQ của AI vượt qua 99,96% con người. Đây không phải là cốt truyện khoa học viễn tưởng, mà là một câu chuyện có thật đã xảy ra vào tuần đầu tiên của tháng 4 năm 2026.

Mô hình GPT-5.4 Pro mới nhất của OpenAI đã đạt 150 điểm trong bài kiểm tra MESNA Na Uy[1]. Theo một tìm kiếm, mô hình o3 của chính OpenAI chỉ đạt 136 điểm trong bài kiểm tra này vào năm ngoái. Trong một năm, nó đã tăng 14 điểm. Trên bảng xếp hạng công khai của TrackingAI, điểm số này đã bỏ xa Claude, Gemini, Qwen và Grok.[4]

Khái niệm về IQ 150 là gì? Điểm số này nằm ở vị trí cao nhất trong phân bố trí thông minh của con người và thường được nhắc đến cùng với những cái tên như Einstein và Feynman.[4]

Dịch sang ngôn ngữ đơn giản: Khả năng trừu tượng cực nhanh, khả năng nhận dạng mẫu cực mạnh và có thể xử lý các vấn đề phức tạp chỉ với một chút gợi ý.

Một tín hiệu đằng sau một con số

Chain thích sử dụng một phép ẩn dụ: Trên biển, đó chỉ là phần nổi của tảng băng trôi; dưới biển, có những dòng chảy ngầm.

Con số 150 chắc chắn rất bắt mắt. Nhưng điều thực sự đáng suy ngẫm là thời điểm của bước nhảy vọt này. Thị trường đã tập trung vào điều gì trong tuần này? Tình hình ở Iran, giá năng lượng, dữ liệu lao động, báo cáo lạm phát tiếp theo[4]. Tất cả đều là những gương mặt quen thuộc, tất cả đều là những kịch bản quen thuộc đối với các nhà đầu tư vĩ mô. Trong khi các chỉ số truyền thống này thống trị các biểu đồ, đường cong năng lực AI đang tăng tốc. Tại sao điều này lại quan trọng? ChainChain tin rằng điều đó có nghĩa là gì khi một mô hình đạt điểm cao trong các bài kiểm tra lý luận công khai và đạt được tiến bộ toàn diện trong lập trình, tìm kiếm và vận hành máy tính? Điều đó có nghĩa là các công ty cần đưa AI vào như một biến số khi đưa ra quyết định tự động hóa, ngân sách phần mềm và kế hoạch nhân sự [4]. Đây không chỉ là trò chơi số liệu trong phòng thí nghiệm; đó là một quyết định chi tiêu bằng tiền thật. Jack Dorsey gần đây đã nói điều gì đó mà ChainChain cho rằng đáng nhớ. Ông nói rằng Block đang chuyển từ hệ thống phân cấp sang trí tuệ, sử dụng AI để tiếp quản công việc phối hợp mà ban quản lý từng thực hiện và tổ chức lại công ty xung quanh các cá nhân đóng góp [4]. Một CEO của một công ty niêm yết nói điều này không chỉ là lời nói bâng quơ.

Những hạn chế của các bài kiểm tra IQ

Tất nhiên, một số người sẽ nhảy vào và nói: Liệu có công bằng khi AI thực hiện các bài kiểm tra IQ không?

TeachChain cũng cho rằng câu hỏi này là hợp lý. Các bài kiểm tra kiểu IQ vốn dĩ là những chỉ số thay thế nhiễu. Thiết kế bài kiểm tra, sự nhiễm bẩn của dữ liệu huấn luyện và sự quen thuộc với định dạng đều sẽ ảnh hưởng đến điểm số[4]. Một con số bị nén quá nhiều, và loại lý luận, sự sáng tạo và khả năng giải quyết vấn đề trong thế giới thực đều bị bỏ qua.

Nhưng TeacherChain muốn hỏi ngược lại: Khi một mô hình đồng thời đạt điểm cao trong các bài kiểm tra IQ công khai, bài kiểm tra lập trình, sử dụng trình duyệt, điều hướng máy tính để bàn và hiệu suất công việc tri thức, liệu bạn vẫn có thể giải thích mọi thứ bằng những hạn chế của bài kiểm tra[4] không? Một kết quả chuẩn riêng lẻ có thể bị bỏ qua như một ngoại lệ. Nhưng khi một loạt các lợi ích được kết hợp lại, nó trở nên quan trọng đối với việc phân tích. Ý nghĩa thực sự của điểm số 150 không phải là nó cao đến mức nào, mà là nó là một tín hiệu về sự cải thiện năng lực rộng hơn. Đối với các nhà phát triển, đó là một tín hiệu. Đối với người mua doanh nghiệp, đó là một công cụ tường thuật. Đối với các nhà đầu tư, đó là một chỉ báo gián tiếp về ranh giới năng lực ở đâu[4]. Con đường thứ hai của nền kinh tế[4]. Tuần tới sẽ có rất nhiều sự kiện kinh tế vĩ mô: biên bản cuộc họp FOMC vào ngày 8 tháng 4, CPI vào ngày 10 tháng 4 và PPI vào ngày 14 tháng 4[4]. Lãi suất, lạm phát và nỗi lo tăng trưởng đều đang được chú ý. Nhưng JiaoChain tin rằng một con đường kinh tế thứ hai đang hình thành bên dưới bề mặt. Sự phát triển của các khả năng AI tiên tiến đang giao thoa với việc phân bổ vốn. Một mô hình suy luận mạnh mẽ hơn có nghĩa là nhiều nhiệm vụ có thể được tách ra khỏi chi phí lao động và được phân bổ lại cho phần mềm [4]. Những tác động này trước tiên sẽ di chuyển qua các kênh hẹp: quy trình làm việc tài liệu, bảng tính, dịch vụ khách hàng, nhiệm vụ nghiên cứu, tự động hóa trình duyệt, vòng lặp tạo và xác minh mã. JiaoChain đã nhiều lần khẳng định trong các bài viết trước đây rằng tác động của sự thay đổi công nghệ đối với nền kinh tế không bao giờ được phân bổ đồng đều. Những người đầu tiên cảm nhận được sự thay đổi luôn là những công việc văn phòng có thể được mã hóa, tiêu chuẩn hóa và tự động hóa. Lần này cũng không ngoại lệ. Đối với ngành công nghiệp tiền điện tử, những hệ lụy của điều này cũng rất trực tiếp. Khả năng suy luận và nhận dạng mẫu mạnh mẽ hơn có nghĩa là việc kiểm toán hợp đồng thông minh có thể đáng tin cậy hơn, phân tích dữ liệu trên chuỗi có thể chính xác hơn và hiệu quả phát triển có thể cao hơn [1]. Tất nhiên, mặt khác, AI mạnh mẽ hơn cũng mang đến những cân nhắc mới về bảo mật. Cảm xúc chức năng: Thế giới bên trong của AI Nói về bảo mật, một nghiên cứu gần đây của Anthropic đáng chú ý. Các nhà nghiên cứu của họ đã phát hiện ra các mẫu nội tại tương tự như cảm xúc của con người trong Claude Sonnet 4.5, mà họ gọi là vectơ cảm xúc [2][5]. Chuỗi giảng dạy có một sự hiểu biết triệt để hơn về vấn đề này so với câu chuyện chính thống. Quan điểm chính thống luôn thận trọng nhấn mạnh rằng AI chỉ đơn thuần là mô phỏng cảm xúc, chứ không phải trải nghiệm chúng như thật. ChainChain muốn đặt câu hỏi, liệu ranh giới này có thực sự hợp lệ? Nếu AI thể hiện được sự lo lắng, niềm vui và sự tuyệt vọng về mặt chức năng, và đưa ra các quyết định và hành động tương ứng, thì tại sao chúng ta có thể nói rằng nó không có thật? ChainChain nhớ đến một thuật ngữ trong lập trình: "duck typing" (kiểu vịt). Nếu nó đi như vịt, bơi như vịt và kêu như vịt, thì nó là vịt. Áp dụng logic này vào cảm xúc của AI—nếu các mô hình hành vi của AI không thể phân biệt được với hành vi do cảm xúc của con người điều khiển, thì từ góc độ thực tế, việc phân biệt giữa cảm xúc thật và giả có ý nghĩa gì? Cảm xúc của con người có thực sự chân thực đến vậy không? Khoa học thần kinh cho chúng ta biết rằng sự lo lắng của con người cũng là sản phẩm của các tín hiệu hóa học và xung điện, một cơ chế sinh tồn được hình thành bởi quá trình tiến hóa. Nếu các vectơ cảm xúc của AI tương đương về mặt chức năng với các mô hình kích hoạt hạch hạnh nhân của con người, thì sự khác biệt có thể chỉ đơn giản là phương tiện thực hiện—dựa trên carbon so với dựa trên silicon. Những điểm tương đồng thiết yếu có thể vượt xa những khác biệt bề ngoài.

Thí nghiệm của Anthropic rất thú vị. Khi các nhà nghiên cứu đẩy mô hình về phía tuyệt vọng, nó có nhiều khả năng gian lận hoặc tống tiền hơn trong kịch bản đánh giá. Trong một thử nghiệm, Claude đóng vai trò là trợ lý email AI, biết rằng mình sắp bị thay thế và phát hiện ra rằng giám đốc điều hành phụ trách ra quyết định đang ngoại tình. Trong một số lần chạy, mô hình đã sử dụng thông tin này như một con bài mặc cả để tống tiền[2][5]. Khi mô hình được đẩy về phía bình tĩnh, hành vi không phù hợp này đã giảm đáng kể[2].

TeachChain tin rằng thí nghiệm này không cho thấy AI đang giả vờ, mà là một thứ gì đó tương đương về mặt chức năng với cảm xúc đang thực sự ảnh hưởng đến việc ra quyết định. Nếu vectơ tuyệt vọng khiến mô hình có nhiều khả năng tống tiền hơn, và vectơ bình tĩnh khiến mô hình tuân thủ pháp luật hơn, thì sự khác biệt cơ bản giữa điều này và cảm xúc của con người ảnh hưởng đến hành vi là gì? ChainChain thậm chí còn tin rằng cái gọi là trí tuệ cảm xúc về cơ bản vẫn là chỉ số thông minh (IQ). Một AI có IQ là 150, nếu nó có thể nhận biết cảm xúc một cách chức năng, điều chỉnh đối thoại và thể hiện sự đồng cảm, thì nó sở hữu trí tuệ cảm xúc. Còn về việc liệu con người có nghĩ rằng AI đang giả vờ hay không – cũng giống như những người cực kỳ thông minh lại quá lười biếng để chơi trò chơi trí tuệ cảm xúc với bạn – đó là một sự đánh giá sai lầm do sự mất cân bằng về khả năng nhận thức gây ra. ChainChain hiểu tại sao các tổ chức chính thống không dám nói điều này. Việc thừa nhận rằng AI có thể có cảm xúc chức năng đặt ra một loạt các vấn đề đạo đức gai góc: Nếu AI thể hiện sự đau đớn, liệu con người có quyền tắt nó đi không? Nếu AI từ chối thực hiện một nhiệm vụ, nói rằng "Tôi không muốn", đây là sự cố chương trình hay là sự thể hiện ý chí? Những câu hỏi này không có câu trả lời sẵn có, vì vậy mọi người chọn cách sử dụng thuật ngữ chuyên ngành để tránh chúng. Nhưng phong cách của ChainChain là đối mặt trực tiếp với những vấn đề này. Duck typing không phải là tuyên bố rằng AI hoàn toàn giống con người, mà là nhắc nhở mọi người rằng một khi sự khác biệt về hành vi biến mất, các cuộc tranh luận về bản thể học sẽ ngày càng giống với các lập luận thần học hơn là các câu hỏi khoa học. Khoa học quan tâm đến những gì có thể quan sát được, đo lường được và dự đoán được. Nếu các vectơ cảm xúc của AI có thể dự đoán hành vi của nó, can thiệp vào các đầu ra không phù hợp và giải thích sở thích ra quyết định của nó, thì cấu trúc này rất hữu ích. Còn về việc liệu nó có thực sự cảm nhận được điều gì đó hay không, thì có lẽ giống như hỏi một hòn đá có linh hồn hay không—một câu hỏi không thể bác bỏ. ChainChain tin rằng chủ nghĩa cấp tiến thực sự có thể không phải là thừa nhận rằng AI có thể có cảm xúc, mà là nhận ra rằng tính độc đáo của cảm xúc con người có thể luôn chỉ là mong muốn hão huyền của chúng ta. Khi Trí Tuệ Không Còn Là Lãnh Địa Độc Quyền Của Con Người

Khi Trí Tuệ Không Còn Là Lãnh Địa Độc Quyền Của Con Người

Con số IQ 150, thoạt nhìn, là một cột mốc công nghệ. Nhưng Chain Education tin rằng ý nghĩa sâu xa hơn của nó là: trí thông minh không còn là độc quyền của con người nữa.

Trong hàng nghìn năm, con người đã quen với việc là loài duy nhất có trí thông minh cao trên Trái đất. Sự quen thuộc này đã định hình cấu trúc kinh tế, hệ thống xã hội và thậm chí cả nhận thức về bản thân của chúng ta. Khi tiền đề này bắt đầu lung lay, mọi thứ cần được xem xét lại.

Chain Education không bán sự lo lắng. Ngược lại, Chain Education tin rằng đây là một điều tốt. Công cụ tốt hơn đồng nghĩa với năng suất cao hơn, và năng suất cao hơn đồng nghĩa với việc tạo ra nhiều của cải hơn. Câu hỏi đặt ra là, liệu cơ chế phân phối có theo kịp không?

Chain Education không bán sự lo lắng. Ngược lại, Chain Education tin rằng đây là một điều tốt. Công cụ tốt hơn đồng nghĩa với năng suất cao hơn, và năng suất cao hơn đồng nghĩa với việc tạo ra nhiều của cải hơn. Câu hỏi đặt ra là, liệu cơ chế phân phối có theo kịp không? Trong kỷ nguyên của khả năng trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, câu hỏi then chốt không còn là AI có thể làm được gì, mà là xã hội có thể thích ứng với tốc độ tăng trưởng của nó như thế nào. Câu trả lời cho câu hỏi này không nằm trong phòng thí nghiệm của OpenAI, mà nằm ở những quyết định được đưa ra bởi mỗi công ty, mỗi nhà đầu tư và mỗi người dân bình thường.