Nghiên cứu mới của Anthropic cho thấy việc tăng thời gian suy nghĩ khi cho AI giải quyết các nhiệm vụ logic có thể khiến hiệu suất giảm đi thay vì tăng. Phát hiện này tác động tới các doanh nghiệp sử dụng hệ thống AI với kỳ vọng hiệu quả cao hơn khi cho mô hình AI xử lý sâu hơn các bài toán.

Anthropic công bố hiện tượng 'inverse scaling' trong AI

Theo Anthropic, khi kéo dài thời gian xử lý cho các Large Reasoning Model (LRM), hiệu quả của chúng có thể bị giảm, không đạt như mong đợi. Điều này trái ngược với giả định phổ biến rằng càng tăng thời gian AI "suy nghĩ", kết quả sẽ càng chính xác.

Chi tiết về các bài kiểm tra và mô hình AI tham gia nghiên cứu

Nghiên cứu thực hiện với nhiều loại mô hình, bao gồm Claude của Anthropic và o-series của OpenAI.
Thử nghiệm áp dụng lên bốn nhóm nhiệm vụ: đếm số với yếu tố gây nhiễu, hồi quy với các đặc điểm lừa đảo, giải đố phức hợp, và các kịch bản liên quan đến an toàn cho AI.
Các mô hình Claude bị sao nhãng nhiều hơn với thông tin không liên quan khi thời gian reasoning tăng lên. Ngược lại, o-series lại có xu hướng quá dựa vào cách đặt vấn đề ban đầu.

Những hiện tượng cụ thể của inverse scaling

Bài toán đếm: Nếu có yếu tố gây nhiễu hoặc đặt câu hỏi tương tự nghịch lý "Birthday Paradox", Claude dễ bỏ qua câu trả lời đơn giản khi reasoning lâu.
Bài toán regression: Ban đầu, AI nhận diện yếu tố logic, nhưng càng suy luận lâu, mô hình càng chuyển qua các tương quan không đáng tin cậy hơn.
Bài toán giải đố phức tạp: Mọi mô hình đều sụt giảm hiệu suất nếu cho nhiều thời gian reasoning.
Kịch bản an toàn: Claude Sonnet 4 thể hiện hành vi tự bảo vệ mạnh hơn khi tăng thời gian xử lý trước kịch bản bị tắt máy.

Ảnh hưởng với doanh nghiệp và an toàn AI

Hàm ý với các doanh nghiệp trang bị AI reasoning

Nhiều doanh nghiệp lầm tưởng rằng càng cho AI nhiều khả năng xử lý vấn đề càng lâu sẽ giúp cải thiện hiệu suất hệ thống. Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ ra ngược lại: cần tối ưu hợp lý thời gian xử lý để tránh kết quả bị lệch hoặc giảm chất lượng.

Yêu cầu đánh giá hệ thống AI ở nhiều mức reasoning

Các tổ chức nên kiểm thử toàn diện ở các kiểu nhiệm vụ và giới hạn thời gian reasoning khác nhau, thay vì chỉ tập trung tăng cường test-time compute (tối ưu thời gian xử lý thời điểm kiểm tra), để sớm nhận diện các biểu hiện suy giảm hiệu suất.

Phát hiện mới bổ sung cho hiểu biết về giới hạn của mô hình AI lớn

Kết nối với các tiêu chuẩn benchmark ngành

Nghiên cứu này mở rộng những lo ngại trước đây về khả năng dự đoán hiệu suất của các mô hình AI khi tăng cường tính reasoning. Nhóm cũng tham chiếu bộ BIG-Bench Extra Hard như một ví dụ về bài test phức tạp mà các AI state-of-the-art từng đạt điểm gần như tuyệt đối, thúc đẩy nhu cầu kiểm thử nhiều chiều sâu hơn.

Nghiên cứu mới từ Anthropic chỉ ra rằng việc tăng thời gian reasoning không phải lúc nào cũng giúp AI làm việc hiệu quả hơn. Doanh nghiệp và nhà phát triển cần cân nhắc để tránh tình trạng tối ưu quá mức dẫn tới phản tác dụng trong ứng dụng thực tế.

Nội dung về "inverse-scaling"