3950 - Cái giá của ảo tưởng AGI

Michael C. Horowitz and Lauren Kahn

Tại Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới, Thượng Hải, tháng 7 năm 2025 - Go Nakamura / Reuters

Đầu tháng 8, một ngày trước khi ra mắt GPT-5, Giám đốc điều hành OpenAI, Sam Altman, đã đăng tải hình ảnh Ngôi sao Tử thần lên mạng xã hội. Đó chỉ là tuyên bố mới nhất của Altman rằng mô hình AI mới của ông sẽ thay đổi thế giới mãi mãi. "Chúng tôi đã khám phá, phát minh ra, bất kể bạn muốn gọi nó là gì, một điều phi thường sẽ định hình lại tiến trình lịch sử nhân loại", Altman nói trong một cuộc phỏng vấn vào tháng 7. Ông so sánh nghiên cứu của công ty mình với Dự án Manhattan và nói rằng ông cảm thấy "vô dụng" so với phát minh mới nhất của OpenAI. Nói cách khác, Altman cho rằng GPT-5 sẽ đưa xã hội đến gần hơn với cái mà các nhà khoa học máy tính gọi là trí tuệ nhân tạo tổng quát: một hệ thống AI có thể sánh ngang hoặc vượt qua nhận thức của con người, bao gồm khả năng học hỏi những điều mới.

Trong nhiều năm, việc tạo ra AGI đã là mục tiêu của nhiều nhà nghiên cứu AI hàng đầu. Altman và các chuyên gia công nghệ hàng đầu khác, bao gồm cả Giám đốc điều hành Anthropic Dario Amodei và các giáo sư khoa học máy tính Yoshua Bengio và Stuart Russell, đã mơ ước xây dựng các hệ thống siêu thông minh trong nhiều thập kỷ—và cũng lo sợ về chúng. Và gần đây, nhiều tiếng nói trong số này đã tuyên bố rằng ngày phán xét đã gần kề, nói với các quan chức chính phủ rằng bất kỳ quốc gia nào phát minh ra AGI trước sẽ giành được lợi thế địa chính trị to lớn. Ví dụ, vài ngày trước lễ nhậm chức lần thứ hai của Tổng thống Hoa Kỳ Donald Trump, Altman đã nói với Trump rằng AGI sẽ đạt được trong nhiệm kỳ của ông—và Washington cần phải chuẩn bị.

Những tuyên bố này rõ ràng đã có tác động. Trong hai năm qua, các chính trị gia Dân chủ và Cộng hòa đều thảo luận về AGI thường xuyên hơn và tìm kiếm các chính sách có thể khai thác tiềm năng hoặc hạn chế tác hại của nó. Thật dễ hiểu tại sao. AI đã là trọng tâm của một loạt các công nghệ mới nổi, bao gồm robot, công nghệ sinh học và điện toán lượng tử. Nó cũng là một yếu tố trung tâm trong cuộc cạnh tranh giữa Hoa Kỳ và Trung Quốc. Về mặt lý thuyết, AGI có thể mở ra nhiều tiến bộ khoa học hơn (và ấn tượng hơn), bao gồm khả năng ngăn chặn những nước khác đạt được những đột phá tương tự. Theo quan điểm này, nếu Hoa Kỳ là nước đi đầu, tăng trưởng kinh tế của Mỹ có thể tăng vọt và nước này có thể đạt được lợi thế quân sự không thể lay chuyển.

Không còn nghi ngờ gì nữa, AI là một phát minh rất mạnh mẽ. Nhưng khi nói đến AGI, sự cường điệu đã trở nên quá mức. Với những hạn chế của các hệ thống hiện có, siêu trí tuệ nhân tạo khó có thể thực sự xuất hiện, mặc dù các hệ thống AI vẫn tiếp tục được cải thiện. Một số nhà khoa học máy tính nổi tiếng, chẳng hạn như Andrew Ng, đã đặt câu hỏi liệu trí tuệ nhân tạo tổng quát có bao giờ được tạo ra hay không. Hiện tại, và có thể là mãi mãi, những tiến bộ trong AI có nhiều khả năng mang tính lặp lại, giống như các công nghệ đa năng khác.

Do đó, Hoa Kỳ nên coi cuộc đua AI với Trung Quốc như một cuộc chạy marathon, chứ không phải một cuộc chạy nước rút. Điều này đặc biệt quan trọng khi xét đến vai trò trung tâm của AI trong cuộc cạnh tranh của Washington với Bắc Kinh. Ngày nay, cả các công ty công nghệ mới của đất nước, như DeepSeek, và các công ty lớn hiện có, như Huawei, đang ngày càng bắt kịp các đối thủ Mỹ. Bằng cách nhấn mạnh những tiến bộ ổn định và hội nhập kinh tế, Trung Quốc giờ đây thậm chí có thể vượt mặt Hoa Kỳ về việc áp dụng và sử dụng robot. Để giành chiến thắng trong cuộc đua AI, Washington cần nhấn mạnh các khoản đầu tư thiết thực vào việc phát triển và áp dụng nhanh chóng AI. Họ không thể làm sai lệch chính sách của Hoa Kỳ bằng cách chạy theo một thứ có thể không tồn tại.

GIỚI THIỆU VÔ CÙNG

Tại Washington, AGI là một chủ đề nóng. Trong phiên điều trần tháng 9 năm 2024 về giám sát AI, Thượng nghị sĩ bang Connecticut Richard Blumenthal tuyên bố rằng AGI "đang ở đây và ngay bây giờ - một đến ba năm là dự đoán mới nhất". Vào tháng 7, Thượng nghị sĩ bang South Dakota Mike Rounds đã đệ trình một dự luật yêu cầu Lầu Năm Góc thành lập một ủy ban chỉ đạo AGI. Báo cáo năm 2024 của Ủy ban Đánh giá Kinh tế và An ninh Hoa Kỳ - Trung Quốc lưỡng đảng lập luận rằng AGI đòi hỏi một nỗ lực ở cấp độ Dự án Manhattan để đảm bảo Hoa Kỳ đạt được nó trước. Một số quan chức thậm chí còn tin rằng AGI sắp gây nguy hiểm cho sự tồn tại của loài người. Chẳng hạn, vào tháng 6 năm 2025, Đại biểu Jill Tokuda của Hawaii đã phát biểu rằng "siêu trí tuệ nhân tạo, ASI, là một trong những mối đe dọa hiện hữu lớn nhất mà chúng ta phải đối mặt".

Sự ám ảnh về AGI không chỉ dừng lại ở lời nói suông. Các cựu quan chức chính quyền Biden đã ban hành các sắc lệnh hành pháp điều chỉnh AI một phần dựa trên lo ngại rằng AGI đang ở ngay trước mắt. Kế hoạch Hành động AI của Trump, được công bố vào tháng 7, có thể tránh đề cập trực tiếp đến AGI. Tuy nhiên, nó nhấn mạnh vào AI tiên tiến, việc mở rộng cơ sở hạ tầng và cuộc đua lấy đổi mới làm trọng tâm để giành quyền thống trị công nghệ. Theo lời của tạp chí Time, kế hoạch này sẽ đáp ứng "nhiều mong muốn chính sách lớn nhất của các công ty AI hàng đầu - những công ty giờ đây chắc chắn hơn bao giờ hết rằng AGI đang ở rất gần".

Lập luận cho việc hướng tới AGI rất đơn giản. Theo suy nghĩ của nhiều người, một hệ thống AGI có thể tự cải thiện đồng thời trên nhiều chiều không gian. Khi làm như vậy, nó có thể nhanh chóng vượt qua khả năng của con người và giải quyết những vấn đề đã làm đau đầu xã hội hàng thiên niên kỷ. Công ty và quốc gia nào đạt được điều đó trước tiên sẽ không chỉ đạt được lợi nhuận tài chính khổng lồ, những đột phá khoa học và những tiến bộ quân sự mà còn ngăn chặn các đối thủ cạnh tranh bằng cách độc quyền lợi ích theo những cách hạn chế sự phát triển của những người khác và thiết lập luật chơi. Do đó, cuộc đua AI thực sự là một cuộc đua đến vạch đích AGI đã được định sẵn, trong đó người chiến thắng không chỉ bứt phá ngoạn mục mà còn giành được mọi danh hiệu và trở về nhà, không để lại gì cho cả những người về nhì và về ba.

Siêu trí tuệ khó có thể thực sự xuất hiện.

Tuy nhiên, có lý do để hoài nghi về cách định nghĩa này. Trước hết, các nhà nghiên cứu AI thậm chí còn không thể thống nhất về cách định nghĩa AGI và khả năng của nó; nói cách khác, không ai đồng ý về việc vạch đích ở đâu. Điều đó khiến bất kỳ chính sách nào dựa trên việc đạt được nó đều mang tính chất mơ hồ. Thay vì là một sáng tạo đơn lẻ, AI giống một phạm trù công nghệ rộng hơn, với nhiều loại hình đổi mới khác nhau. Điều đó có nghĩa là sự tiến bộ có thể sẽ là một làn sóng phức tạp và luôn thay đổi, chứ không phải là một chuyến đi thẳng.

Điều này thể hiện rõ trong những phát triển gần đây nhất của công nghệ. Các mô hình ngày nay đang có những bước tiến về khả năng sử dụng. Tuy nhiên, các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến nhất vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức tương tự như những gì chúng đã gặp phải vào năm 2022, bao gồm suy luận nông cạn, khái quát hóa không chắc chắn, thiếu bộ nhớ dài hạn và thiếu siêu nhận thức thực sự hoặc học tập liên tục—và tất nhiên, cả ảo giác nữa. Ví dụ, kể từ khi ra mắt, GPT-5 trông giống một bước tiến bình thường hơn là một bước đột phá mang tính chuyển đổi. Kết quả là, một số người ủng hộ AGI lớn nhất đã bắt đầu giảm bớt sự nhiệt tình của họ. Vào đầu mùa hè, cựu CEO của Google, Eric Schmidt, đã nói rằng AI chưa được thổi phồng đủ; giờ đây, ông lập luận rằng mọi người đã quá ám ảnh với các hệ thống "siêu thông minh". Tương tự, vào tháng 8, Altman tuyên bố rằng AGI "không phải là một khái niệm hữu ích". Theo một số cách, khi nói đến AGI, thế giới khoa học máy tính có lẽ vẫn đang ở vị trí của năm 2002, khi giám đốc phòng thí nghiệm AI của MIT lúc bấy giờ nói đùa rằng định nghĩa thực sự của AI "gần như đã được triển khai".

Ngay cả khi một số mô hình AI chứng minh được tính chuyển đổi, tác động của chúng sẽ được trung gian bởi các quá trình áp dụng và lan tỏa - điều xảy ra với hầu hết mọi phát minh. Ví dụ, hãy xem xét điện. Nó đã tạo ra giá trị vô kể và hoàn toàn thay đổi nền kinh tế toàn cầu, nhưng nó trở nên hữu ích nhờ hàng ngàn nhà khoa học, kỹ sư, nhà phát minh và công ty đã làm việc với nó trong nhiều thập kỷ. Benjamin Franklin đã chứng minh sét là điện vào năm 1752, Alessandro Volta đã phát minh ra pin đầu tiên vào năm 1799, và Nikola Tesla đã phát triển dòng điện xoay chiều vào cuối những năm 1880. Ngay cả khi đó, phải mất nhiều năm nữa hầu hết các ngôi nhà mới có ổ cắm điện. Tất cả những đổi mới này đều rất quan trọng để đạt được mục tiêu cuối cùng đó, và không một cá nhân nào chiếm lĩnh thị trường điện toàn cầu hoặc ngăn cản những người khác tiếp tục đổi mới.

Động cơ đốt trong hiện đại là một ví dụ điển hình khác. Nó được phát minh vào năm 1876 bởi kỹ sư người Đức Nicholas Otto, nhưng đã được cải tiến và hoàn thiện trong nhiều thập kỷ trước khi ô tô trở nên phổ biến. Các công ty trên khắp thế giới cuối cùng đã đạt được những lợi nhuận khổng lồ từ ô tô, không chỉ riêng của Đức (mặc dù ngành công nghiệp ô tô Đức tất nhiên rất thành công). Có lẽ nhà lãnh đạo nổi bật nhất thời kỳ đầu, Ford Motor Company, là người Mỹ, và họ lần đầu tiên thống trị thị trường ô tô nhờ những đổi mới trong sản xuất, chứ không phải động cơ.

ĐỔI MỚI VÀ THÍCH NGHI

Nếu cuộc cạnh tranh về AI có khả năng kéo dài cả một thế hệ chứ không chỉ vài năm nữa, các quan chức Mỹ cần suy nghĩ nhiều hơn về cách đất nước có thể nhanh chóng áp dụng những tiến bộ của AI và ít hơn về cách khai thác tiềm năng đầu cơ của AI. Điều này gần giống với những gì Bắc Kinh đang làm. Mặc dù Hoa Kỳ và Trung Quốc rất khác nhau và cách tiếp cận của Trung Quốc có những hạn chế, Trung Quốc đang tiến nhanh hơn trong việc mở rộng quy mô robot trong xã hội và Sáng kiến ​​AI Plus của nước này nhấn mạnh vào việc đạt được việc áp dụng rộng rãi trong ngành vào năm 2027. Chính phủ muốn AI về cơ bản trở thành một phần của cơ sở hạ tầng của đất nước vào năm 2030. Trung Quốc cũng đang đầu tư vào AGI, nhưng trọng tâm của Bắc Kinh rõ ràng là nhanh chóng mở rộng quy mô, tích hợp và áp dụng các năng lực AI hiện tại và trong tương lai gần.

Để tránh tụt hậu trong việc áp dụng AI trong bộ máy hành chính, Hoa Kỳ nên khởi động một sáng kiến ​​phổ cập kiến ​​thức AI trên quy mô lớn trên toàn chính phủ. Các viên chức nhà nước thuộc mọi thành phần cần biết cách sử dụng cả hệ thống AI chung và hệ thống AI được thiết kế riêng cho công việc của họ. Các quan chức Hoa Kỳ nên mở rộng khả năng tiếp cận đào tạo AI cho cả vai trò cụ thể của họ và cho mục đích sử dụng chung, bao gồm đào tạo về các vấn đề như thiên kiến ​​tự động hóa (khi mọi người đánh giá quá cao độ chính xác của hệ thống AI). Để làm được như vậy, Washington có thể tận dụng lợi thế là các công ty lớn của Mỹ, bao gồm OpenAI và Anthropic, sẵn sàng cung cấp cho các viên chức và cơ quan nhà nước nhiều cơ hội tiếp cận và sử dụng công nghệ của họ hơn, cho phép nhà nước, ít nhất là hiện tại, sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn của họ gần như miễn phí.

Hoa Kỳ cũng phải hiện đại hóa cơ sở hạ tầng và thực tiễn dữ liệu, bao gồm cả trong bộ máy an ninh quốc gia. Các mô hình AI tiên tiến đòi hỏi phần cứng tinh vi, sức mạnh tính toán đầy đủ và hệ thống quản lý tri thức hiện đại để hoạt động hiệu quả. Và hiện nay, Washington đang tụt hậu trong cả hai lĩnh vực này. Chính phủ đã bắt đầu đạt được một số tiến bộ trong việc nâng cấp hệ thống, nhưng hàng thập kỷ quy trình thủ tục hành chính rườm rà và quan liêu đã tạo ra những trì trệ cố hữu, cản trở sự đổi mới. Để đạt được việc áp dụng AI trên quy mô lớn, Washington có thể sẽ cần đầu tư hàng tỷ đô la vào mua sắm trong vài năm tới, đặc biệt là cho Lầu Năm Góc.

Chạy theo một huyền thoại không phải là một chính sách đúng đắn.

Nếu được thực hiện đúng cách, AI có thể cách mạng hóa hiệu quả hoạt động của chính phủ. Ngay cả khi nó chỉ hỗ trợ trong những lĩnh vực thông thường, chẳng hạn như tối ưu hóa tải năng lượng, an ninh mạng và CNTT, bảo trì dự đoán, hậu cần, quản lý chuỗi cung ứng và thủ tục giấy tờ mua sắm, nó sẽ cho phép các bộ máy hành chính lớn hơn vượt qua hoặc loại bỏ các rào cản pháp lý. Điều này, đến lượt nó, có thể thúc đẩy việc áp dụng AI trong khu vực tư nhân nhiều hơn. Hiện tại, các dự án thí điểm AI tiên tiến của khu vực tư nhân đôi khi không thể chuyển đổi thành công từ nguyên mẫu sang năng lực đầy đủ, thường là do những thách thức trong việc tích hợp hoặc sự không phù hợp giữa giải pháp AI được đề xuất và vấn đề mà nó nhắm đến. Theo một số ước tính, hơn 80% các dự án AI không mang lại kết quả. Các cuộc khảo sát trong ngành báo cáo rằng 88% các dự án thí điểm không bao giờ đi vào sản xuất. Công ty CNTT Gartner dự đoán rằng 40% các triển khai "AI đặc nhiệm" - các hệ thống AI tự động có khả năng lập kế hoạch và thực hiện các tác vụ nhiều bước với sự giám sát tối thiểu hoặc không có sự giám sát của con người - sẽ bị loại bỏ vào năm 2027. Bằng cách coi trọng hơn và chứng minh cách AI có thể được tích hợp vào các bộ máy hành chính lớn và phức tạp, chính phủ có thể giúp tạo ra một lộ trình cho các công ty tư nhân, giảm thiểu rủi ro mà họ nhận thấy. Bằng cách áp dụng AI, Washington cũng có thể tạo ra tín hiệu cầu cho các ứng dụng AI có khả năng mở rộng và trong ngắn hạn.

Nhưng việc bảo vệ vị thế dẫn đầu về AI của Mỹ sẽ đòi hỏi chính phủ phải làm nhiều hơn là chỉ giúp đỡ chính mình và khu vực tư nhân. Hoa Kỳ cũng sẽ cần đầu tư vào các trường đại học và nhà nghiên cứu, những người có thể tạo ra những đột phá kỹ thuật vô giá về an toàn, hiệu quả và hiệu suất của AI, nhưng lại thiếu năng lực của các công ty lớn. Do đó, chính quyền Trump phải tiếp tục thực hiện kế hoạch mở rộng hỗ trợ cho Nguồn lực Nghiên cứu AI Quốc gia, một tập đoàn cơ sở hạ tầng AI mới thành lập do chính phủ cung cấp, sẽ cung cấp cho các nhà nghiên cứu, nhà giáo dục và sinh viên các công cụ chuyên biệt mà họ cần cho công việc AI tiên tiến.

Những bước đi này không có nghĩa là các quan chức Hoa Kỳ nên từ bỏ việc suy nghĩ về AGI. Trên thực tế, một số chính sách tốt nhất nhằm đảm bảo vị thế dẫn đầu của AI hiện nay cũng sẽ thúc đẩy sự ra đời của các hệ thống tiên tiến hơn. Bất kỳ chính sách nào hỗ trợ nghiên cứu và phát triển AI, chẳng hạn như khoản đầu tư khổng lồ vào công nghệ theo quy định của Đạo luật Khoa học và CHIPS năm 2022, sẽ dẫn đến các thuật toán phức tạp hơn. Việc tiếp tục đầu tư vào cơ sở hạ tầng điện của đất nước cũng vậy, giúp ngành công nghiệp AI tiêu tốn nhiều năng lượng phát triển và hoạt động.

Nhưng Washington phải đảm bảo rằng việc theo đuổi AGI không gây tổn hại đến việc áp dụng trong ngắn hạn. Việc chạy đua theo một huyền thoại không phải là một chính sách đúng đắn. Thay vào đó, mục tiêu chính của quốc gia phải là nhanh chóng mở rộng quy mô các ứng dụng AI thực tế - những cải tiến đáp ứng nhu cầu của chính phủ và mang lại hiệu quả thực sự cho hôm nay và mai sau. Nếu không, Hoa Kỳ có thể tiếp tục tạo ra những mô hình tiên tiến nhất thế giới. Họ có thể dẫn đầu trong việc tạo ra thuật toán. Nhưng họ vẫn sẽ tụt hậu so với các quốc gia tận dụng tốt hơn các sáng kiến ​​AI.

MICHAEL C. HOROWITZ là Nghiên cứu viên Cao cấp về Công nghệ và Đổi mới tại Hội đồng Quan hệ Đối ngoại và là Giáo sư Richard Perry kiêm Giám đốc Perry World House tại Đại học Pennsylvania. Ông là cựu Phó Trợ lý Bộ trưởng Quốc phòng Hoa Kỳ phụ trách Phát triển Lực lượng và Năng lực Mới nổi.

LAUREN A. KAHN là Chuyên gia Phân tích Nghiên cứu Cao cấp tại Trung tâm An ninh và Công nghệ Mới nổi thuộc Đại học Georgetown.

https://www.foreignaffairs.com/united-states/cost-agi-delusion

***

The Cost of the AGI Delusion

By Chasing Superintelligence, America Is Falling Behind in the Real AI Race

At the World Artificial Intelligence Conference, Shanghai, July 2025Go Nakamura / Reuters

In early August, one day before releasing GPT-5, OpenAI CEO Sam Altman posted an image of the Death Star on social media. It was just the latest declaration by Altman that his new AI model would change the world forever. “We have discovered, invented, whatever you want to call it, something extraordinary that is going to reshape the course of human history,” Altman said in a July interview. He compared his company’s research to the Manhattan Project and said that he felt “useless” compared with OpenAI’s newest invention. Altman, in other words, suggested that GPT-5 would bring society closer to what computer scientists call artificial general intelligence: an AI system that can match or exceed human cognition, including the ability to learn new things.

For years, creating AGI has been the holy grail of many leading AI researchers. Altman and other top technologists, including Anthropic CEO Dario Amodei and computer science professors Yoshua Bengio and Stuart Russell, have been dreaming of constructing superintelligent systems for decades—as well as fearing them. And recently, many of these voices have declared that the day of reckoning is near, telling government officials that whichever country invents AGI first will gain enormous geopolitical advantages. Days before U.S. President Donald Trump’s second inauguration, for example, Altman told Trump that AGI would be achieved within his term—and that Washington needed to prepare.

These declarations have clearly had an effect. Over the last two years, Democratic and Republican politicians alike have been discussing AGI more frequently and exploring policies that could unleash its potential or limit its harms. It is easy to see why. AI is already at the heart of a range of emerging technologies, including robotics, biotechnology, and quantum computing. It is also a central element of U.S.-China competition. AGI could theoretically unlock more (and more impressive) scientific advancements, including the ability to stop others from making similar breakthroughs. In this view, if the United States makes it first, American economic growth might skyrocket and the country could attain an unassailable military advantage.

There is no doubt that AI is a very powerful invention. But when it comes to AGI, the hype has grown out of proportion. Given the limitations of existing systems, it is unlikely that superintelligence is actually imminent, even though AI systems continue to improve. Some prominent computer scientists, such as Andrew Ng, have questioned whether artificial general intelligence will ever be created. For now, and possibly forever, advances in AI are more likely to be iterative, like other general-purpose technologies.

The United States should therefore treat the AI race with China like a marathon, not a sprint. This is especially important given the centrality of AI to Washington’s competition with Beijing. Today, both the country’s new tech firms, like DeepSeek, and existing powerhouses, like Huawei, are increasingly keeping pace with their American counterparts. By emphasizing steady advancements and economic integration, China may now even be ahead of the United States in terms of adopting and using robotics. To win the AI race, Washington thus needs to emphasize practical investments in the development and rapid adoption of AI. It cannot distort U.S. policy by dashing for something that might not exist.

WILDEST DREAMS

In Washington, AGI is a hot topic. In a September 2024 hearing on AI oversight, Connecticut Senator Richard Blumenthal declared that AGI is “here and now—one to three years has been the latest prediction.” In July, South Dakota Senator Mike Rounds introduced a bill requiring the Pentagon to establish an AGI steering committee. The bipartisan U.S.-China Economic and Security Review Commission’s 2024 report argued that AGI demanded a Manhattan Project–level effort to ensure the United States achieved it first. Some officials even believe AGI is about to jeopardize human existence. In June 2025, for instance, Representative Jill Tokuda of Hawaii said that “artificial superintelligence, ASI, is one of the largest existential threats that we face.”

The fixation on AGI goes beyond rhetoric. Former Biden administration officials issued executive orders that regulated AI in part based on concerns that AGI is on the horizon. Trump’s AI Action Plan, released in July, may avoid explicit mentions of AGI. But it emphasizes frontier AI, infrastructure expansions, and an innovation-centric race for technological dominance. It would, in the words of Time magazine, fulfill “many of the greatest policy wishes of the top AI companies—which are all now more certain than ever that AGI is around the corner.”

The argument for dashing toward AGI is simple. An AGI system, the thinking goes, might be able to self-improve simultaneously along multiple dimensions. In doing so, it could quickly surpass what humans are capable of and solve problems that have vexed society for millennia. The company and country that reaches that point first will thus not only achieve enormous financial returns, scientific breakthroughs, and military advancements but also lock out competitors by monopolizing the benefits in ways that restrict the developments of others and that establish the rules of the game. The AI race, then, is really a race to a predetermined, AGI finish line in which the winner not only bursts triumphantly through the ribbon but picks up every trophy and goes home, leaving nothing for even the second- and third-place competitors.

It is unlikely that superintelligence is actually imminent.

Yet there is reason to be skeptical of this framing. For starters, AI researchers can’t even agree on how to define AGI and its capabilities; in other words, no one agrees on where the finish line is. That makes any policy based around achieving it inherently dubious. Instead of a singular creation, AI is more of a broad category of technologies, with many different types of innovations. That means progress is likely to be a complex and ever-changing wave, rather than a straight-line trip.

This is evident in the technology’s most recent developments. Today’s models are making strides in usability. The most advanced large language models, however, still face many of the same challenges they faced in 2022, including shallow reasoning, brittle generalization, a lack of long-term memory, and a lack of genuine metacognition or continual learning—as well, of course, as hallucinations. Since its release, for instance, GPT-5 has looked more like a normal advancement than a transformative breakthrough. As a result, some of AGI’s biggest proponents have started tempering their enthusiasm. At the start of the summer, former Google CEO Eric Schmidt said that AI wasn’t hyped enough; now, he argues that people have become too obsessed with "superintelligent" systems. Similarly, in August, Altman declared that AGI is “not a useful concept.” In some ways, when it comes to AGI, the computer science world may still be where it was in 2002, when the then director of MIT’s AI lab joked that the true definition of AI was “almost implemented.”

Even if some AI models do prove transformative, their effects will be mediated by adoption and diffusion processes—as happens with almost every invention. Consider, for example, electricity. It has generated untold value and utterly transformed the global economy, but it became useful thanks to the thousands of scientists, engineers, inventors, and companies who worked on it over the course of decades. Benjamin Franklin proved lightning was electricity in 1752, Alessandro Volta invented the first battery in 1799, and Nikola Tesla developed alternating current in the late 1880s. Even then, it took many more years before most homes had power outlets. All of these innovations were critical to reaching that eventual endpoint, and no one actor captured the global market for electricity or effectively prevented others from continuing to innovate.

The modern combustion engine provides another case-in-point. It was invented in 1876 by the German engineer Nicholas Otto, but was advanced and improved upon over the course of several decades before automobiles went mainstream. Companies around the world ultimately achieved massive gains from automobiles, not just German ones (although German auto industry is, of course, very successful). Perhaps the most prominent early leader, the Ford Motor Company, was American, and it first dominated the car market thanks to its innovations in production, not engines.

INNOVATION AND ADAPTATION

If AI competition is more likely to span a generation than just a few more years, American officials need to think more about how the country can quickly adopt AI advances and less about how to summon AI’s speculative potential. This is closer to what Beijing does. Although the United States and China are very different and the latter’s approach has its limits, China is moving faster at scaling robots in society, and its AI Plus Initiative emphasizes achieving widespread industry-specific adoption by 2027. The government wants AI to essentially become a part of the country’s infrastructure by 2030. China is also investing in AGI, but Beijing’s emphasis is clearly on quickly scaling, integrating, and applying current and near-term AI capabilities.

To avoid falling behind in AI adoption within the bureaucracy, the United States should launch a large-scale AI literacy initiative across the government. Public employees of all kinds need to know how to use both general AI systems and ones tailored to their jobs. American officials should offer expanded access to AI training both for their particular roles and for general use, including training on issues like automation bias (in which people overestimate the accuracy of AI systems). To do so, Washington can take advantage of the fact that major American companies, including OpenAI and Anthropic, are willing to give public employees and agencies more exposure and access to their technologies, allowing the state, at least for now, to use their large language models virtually for free.

The United States must also modernize its infrastructure and data practices, including within the national security apparatus. Advanced AI models require sophisticated hardware, adequate computing power, and state-of-the-art knowledge management systems to operate effectively. And today, Washington is behind on each. The government has started to make some progress on upgrading its systems, but decades of siloing and bureaucratic processes have created entrenched lags that are hindering innovation. To achieve AI adoption at scale, Washington will likely need to invest billions of dollars in procurement over the next few years, especially for the Pentagon.

Racing toward a myth is not sound policy.

Done right, AI could revolutionize the government’s efficiency. Even if it helps only in mundane areas, such as energy load optimization, cybersecurity and IT, predictive maintenance, logistics, supply chain management, and acquisition paperwork, it will allow larger bureaucracies to overcome or eliminate regulatory hurdles. That could, in turn, fuel more private-sector adoption. Right now, private sector pilot projects with frontier AI sometimes fail to successfully transition from prototype to full capability, often because of integration challenges or misalignment between a proposed AI solution and the problem it targets. By some estimates, more than 80 percent of AI projects fail to deliver results. Industry surveys report that 88 percent of pilots never reach production. The IT company Gartner projects that 40 percent of “agentic AI” deployments—autonomous AI systems capable of planning and executing multi-step tasks with minimal or no human oversight—will be scrapped by 2027. By placing greater value on and demonstrating how AI can be integrated into large, complex bureaucracies, the government can help forge a pathway for private companies, lowering their perceived risks. By adopting AI, Washington can also create demand signal for scalable, near-term AI applications.

But protecting American AI leadership will require the government to do more than just help itself and the private sector. The United States will also need to invest in universities and researchers who can make invaluable technical breakthroughs in AI safety, efficiency, and effectiveness, but lack the capacities of big firms. The Trump administration must therefore follow through on its plan to expand support for the National AI Research Resource, a nascent, government-provided consortium of AI infrastructure that would provide researchers, educators, and students with the specialized tools they need for advanced AI work.

None of these steps means U.S. officials should abandon thinking about AGI. In fact, some of the best policies for ensuring AI leadership today will also hasten the arrival of more advanced systems. Any policy that supports AI research and development, such as the immense investment in technology mandated by the 2022 CHIPS and Science Act, will lead to more sophisticated algorithms. So will continued investment in the country’s power infrastructure, which helps the energy-intensive AI industry grow and function.

But Washington must ensure that the pursuit of AGI does not come at the expense of near-term adoption. Racing toward a myth is not sound policy. Instead, the country’s primary goal must be rapidly scaling practical AI applications—improvements that meet government needs and deliver real efficiencies today and tomorrow. Otherwise, the United States could keep producing the world’s fanciest models. It could lead in algorithm creation. But it will still fall behind countries that make better use of AI innovations.

MICHAEL C. HOROWITZ is Senior Fellow for Technology and Innovation at the Council on Foreign Relations and Richard Perry Professor and Director of the Perry World House at the University of Pennsylvania. He is the former U.S. Deputy Assistant Secretary of Defense for Force Development and Emerging Capabilities.

LAUREN A. KAHN is Senior Research Analyst at the Center for Security and Emerging Technology at Georgetown University.