Các mô hình thế giới (World Models) sẽ sớm trở thành xu thế tất yếu. Dưới đây là những thông tin cần biết.

Reece Rogers Thiết bị 05:00 ngày 08/11/2026 Mô hình thế giới sẽ sớm hiện diện khắp mọi nơi: Những điều cần biết Chuyển dịch AI từ văn bản sang không gian 3D, các mô hình thế giới mô phỏng các quy luật vật lý thực tế nhằm huấn luyện robot và xe tự hành khả năng định vị trong thế giới thực. Ảnh minh họa: Jacqui VanLiew; Getty Images CommentLoader Lưu bài viếtLưu bài viết này CommentLoader Lưu bài viếtLưu bài viết này Vào năm 2016, người dùng đi dạo trong khu phố vào lúc hoàng hôn, chăm chú thao tác trên điện thoại thông minh để săn tìm sinh vật Snorlax quý hiếm và mở rộng bộ sưu tập trong trò chơi Pokémon Go. Cùng với hàng trăm triệu người chơi khác, công chúng tham gia vào một trò chơi thực tế hỗn hợp xoay quanh các nhân vật được mến mộ. Tuy nhiên, ít ai nhận ra rằng dữ liệu quét môi trường xung quanh đó sẽ có ngày giúp robot vượt qua chướng ngại vật và tương tác với các vật thể. Niantic, đơn vị phát triển Pokémon Go, đã bán trò chơi này vào năm ngoái và chuyển hướng mạnh mẽ sang một trong những chủ đề AI thu hút nhiều sự quan tâm nhất tại Thung lũng Silicon hiện nay: mô hình thế giới (world models). Ông Brian McClendon, Giám đốc Công nghệ của Niantic Spatial, cho biết: “Trọng tâm của chúng tôi là tái tạo thế giới thực”. Đơn vị này kỳ vọng tận dụng kho dữ liệu không gian thực tế để xây dựng các bản sao kỹ thuật số. Khác với bản chất dựa trên văn bản của các mô hình ngôn ngữ lớn, mô hình thế giới sử dụng dữ liệu đầu vào là hình ảnh và có thể tạo lập các môi trường kỹ thuật số mô phỏng quy luật vật lý. Phần mềm này chuẩn bị thâm nhập sâu rộng vào đời sống thường nhật mà không nhất thiết đòi hỏi người dân phải tương tác trực tiếp với các mô hình thế giới. Năm 2027 có thể là thời điểm then chốt cho sự mở rộng của robot gia dụng và xe tự hành, hai lĩnh vực đều được củng cố nhờ các bước tiến của mô hình thế giới. Đây là lúc cần hiểu rõ hơn về phương thức tư duy của các cỗ máy tự động này. Ông Oliver Cameron, Giám đốc điều hành Odyssey, phòng nghiên cứu AI chuyên về mô hình thế giới, nhận định: “Đối với một mô hình ngôn ngữ, khi tiếp nhận một câu, hệ thống sẽ dự đoán từ tiếp theo trong câu đó. Đối với một mô hình thế giới, khi được cung cấp trạng thái trực quan của thế giới dưới dạng một hình ảnh, hệ thống sẽ dự đoán trạng thái trực quan tiếp theo của thế giới”. Các không gian 3D được tạo ra này có thể sử dụng làm môi trường huấn luyện kỹ thuật số. Ông cho biết thêm: “Đó là các môi trường mô phỏng, nhưng mang lại hình ảnh và cảm nhận chân thực”. Ông McClendon đánh giá các mô hình thế giới này sẽ giúp robot rèn luyện kỹ năng mà không cần chuyển động cơ học hay hiện diện trực tiếp tại môi trường mục tiêu. Theo ông, người vận hành chỉ cần chụp ảnh không gian hoạt động dự kiến của robot, tạo lập mô hình 3D, sau đó để phần mềm thực hiện “hàng triệu lượt mô phỏng” nhằm huấn luyện robot theo các thông số của không gian đó. Không chỉ robot hình người mới cần đến hoạt động thực hành mô phỏng; xe tự hành cũng được cải thiện hiệu quả nhờ các mô hình thế giới. Khi không có con người trực tiếp cầm lái, phản ứng trong từng phần nghìn giây của phần mềm giữ vai trò quyết định. Ông Jamie Shotton, Giám đốc khoa học tại Wayve, doanh nghiệp chuyên xây dựng các mô hình thế giới phục vụ ô-tô, nhấn mạnh: “Điều quan trọng là mô hình thế giới phải có khả năng phản ứng trước các hành động diễn ra trong thực tế; do đó hệ thống phải nắm bắt được các quy luật vật lý, quan hệ nhân quả cũng như cách thức các vật thể và con người thay đổi hành vi để ứng phó với hành động của chính chúng ta”. Mô hình thế giới tạo sinh của Wayve được vận hành một phần nhờ các thước phim ghi từ camera hành trình. Doanh nghiệp khởi nghiệp này sử dụng nguồn dữ liệu trên để tái hiện các cung đường hiểm trở cùng những điều kiện thiếu an toàn khác vốn không thể thử nghiệm trong thực tế. Bên cạnh các ứng dụng vật lý, giới phát triển cũng đang phân tích tác động của các mô hình thế giới đối với trò chơi điện tử. Do cơ chế vật lý và kết xuất đồ họa 3D là yếu tố cốt lõi của trò chơi điện tử, các tập đoàn lớn như Tencent đang đầu tư phát triển các mô hình thế giới của riêng mình. Dự kiến, các tập đoàn AI lớn như Google sẽ tiếp tục công bố những bước tiến mới nhất về mô hình thế giới. Giới đầu tư cũng đang đẩy mạnh rót vốn vào các tên tuổi nổi bật trong lĩnh vực khoa học máy tính khi họ chuyển hướng sang công nghệ này. Ông Yann LeCun, cựu Giám đốc khoa học AI của Meta, gần đây đã huy động hơn 1 tỷ USD cho công ty khởi nghiệp Advanced Machines Intelligence. Ngoài ra, bà Fei-Fei Li, nhà khoa học máy tính danh tiếng thuộc Đại học Stanford, đã thành lập công ty khởi nghiệp World Labs vào năm 2024, doanh nghiệp vừa được AMD mua lại trong năm nay với giá hơn 8 tỷ USD. Ngay cả khi người tiêu dùng không sử dụng xe tự hành hay rô-bốt gia dụng, các mô hình thế giới vẫn đang âm thầm làm biến đổi thị trường lao động. Nhằm mô phỏng thế giới vật lý, các phòng nghiên cứu AI cần người thật ghi hình thực tế. Đầu năm nay, một thử nghiệm thực tế cho thấy người tham gia gắn điện thoại iPhone lên trán để ghi hình nhiều giờ trong căn hộ. Dữ liệu ghi lại các thao tác tay như gấp quần áo, rửa bát và rót nước giải khát Diet Coke được bán qua ứng dụng với mức thù lao khiêm tốn. Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp nỗ lực hoàn thiện các mô hình thế giới, thị trường việc làm tự do có thể sẽ gia tăng nhu cầu đối với loại hình thu thập dữ liệu này. Từ trào lưu săn bắt sinh vật ảo năm 2016 đến việc bán video ghi lại công việc nội trợ vào năm 2026, các hệ thống công nghệ đang ngày càng thu nhận sâu hơn dữ liệu đời sống thực của con người. Thực tế này mở ra viễn cảnh về các mô hình rô-bốt hình người vận hành trong không gian mô phỏng phòng ngủ, liên tục thực hiện thao tác gấp trang phục bằng cánh tay cơ khí và dần chuẩn hóa qua từng lượt xử lý, ngay cả khi không gian gốc chưa được thu dọn ngăn nắp.