AI và cuộc tranh luận về những giới hạn phát triển

Một số lãnh đạo tập đoàn công nghệ lớn (Big Tech) đang cảnh báo về hệ quả nghiêm trọng của việc phát triển AI quá nhanh và có thể vượt ra khỏi tầm kiểm soát của con người, đồng thời kêu gọi tăng cường quản lý.

Tuy nhiên, những đề xuất này cũng đặt ra câu hỏi về sự cân bằng giữa mục tiêu bảo đảm an toàn, trách nhiệm xã hội và lợi ích của các doanh nghiệp đang dẫn đầu thị trường.

Tranh luận về an toàn AI và bài toán cạnh tranh thị trường

Những cảnh báo về nguy cơ AI gây ra các hệ quả nghiêm trọng không phải là vấn đề mới trong ngành công nghệ. CEO Dario Amodei của Anthropic nhiều lần bày tỏ lo ngại về tốc độ phát triển của các hệ thống AI và những rủi ro có thể xuất hiện khi năng lực của chúng gia tăng nhanh chóng. Quan điểm này nhận được sự đồng tình từ một số lãnh đạo doanh nghiệp công nghệ, trong đó có các đại diện của OpenAI và Google DeepMind. Elon Musk, người thường có những quan điểm riêng trong các cuộc tranh luận về AI, cũng từng đưa ra những cảnh báo tương tự.

Sự đồng thuận tương đối giữa các lãnh đạo công nghệ cho thấy, vấn đề an toàn AI đã trở thành một nội dung quan trọng trong thảo luận chính sách. Tuy nhiên, cần phân biệt giữa cảnh báo về rủi ro và đề xuất cụ thể về phương thức quản lý. Việc thừa nhận AI có thể tạo ra những nguy cơ nghiêm trọng không đồng nghĩa với việc mọi biện pháp hạn chế đều phù hợp, cũng như cần minh bạch rằng động cơ của các doanh nghiệp không chỉ nhằm bảo vệ lợi ích riêng.

Theo các chuyên gia, một trong những hệ quả có thể xảy ra từ chiến dịch kêu gọi “làm chậm” AI là thúc đẩy các quốc gia, đặc biệt là Mỹ, áp dụng những yêu cầu quản lý nghiêm ngặt hơn. Các biện pháp được đề cập gồm cấp phép đối với một số trung tâm dữ liệu, kiểm toán an toàn trước khi phát hành mô hình và xác lập trách nhiệm pháp lý đối với những thiệt hại phát sinh từ hoạt động của hệ thống AI.

Nếu được áp dụng trên diện rộng, những yêu cầu này sẽ làm thay đổi đáng kể chi phí phát triển và đưa sản phẩm ra thị trường. Các doanh nghiệp lớn có nguồn vốn dồi dào, đội ngũ pháp lý và năng lực kiểm toán nội bộ có thể có điều kiện thích ứng tốt hơn. Trong khi đó, doanh nghiệp khởi nghiệp, phòng thí nghiệm nghiên cứu độc lập và các dự án mã nguồn mở có thể phải đối mặt với chi phí tuân thủ cao, thời gian phát triển kéo dài và nguy cơ thu hẹp hoạt động.

Từ góc độ kinh tế, đây là vấn đề cần được xem xét thận trọng. Quy định an toàn có thể góp phần hạn chế những rủi ro đối với người sử dụng, bảo vệ dữ liệu và nâng cao trách nhiệm của nhà phát triển. Nhưng nếu thiết kế thiếu cân đối, quy định cũng có thể tạo ra rào cản gia nhập thị trường, làm giảm cạnh tranh và củng cố vị thế của các doanh nghiệp đang nắm giữ nguồn lực tính toán, dữ liệu và công nghệ tiên tiến.

Tác động này không chỉ giới hạn trong phạm vi nước Mỹ. Những doanh nghiệp ở các quốc gia khác, trong đó có Trung Quốc, cũng có thể chịu ảnh hưởng nếu các tiêu chuẩn quản lý của Mỹ được mở rộng thông qua quan hệ thương mại, chuỗi cung ứng và các cơ chế hợp tác quốc tế. Đối với những công ty đang phát triển các mô hình mã nguồn mở với chi phí thấp, yêu cầu kiểm toán, cấp phép hoặc trách nhiệm pháp lý có thể làm thay đổi lợi thế cạnh tranh hiện có.

Tuy nhiên, cũng không thể đồng nhất mọi quy định với mục tiêu bảo hộ thị trường. Việc kiểm soát hoạt động của các hệ thống AI có năng lực cao có thể xuất phát từ những yêu cầu thực tế về an toàn, bảo mật và trách nhiệm. Vấn đề đặt ra là xác định phạm vi điều chỉnh, mức độ cần thiết và cách thức bảo đảm các quy định không trở thành công cụ hạn chế cạnh tranh. Một cơ chế quản lý hiệu quả cần phân biệt giữa các mức độ rủi ro, quy mô doanh nghiệp và mục đích sử dụng công nghệ, thay vì áp dụng một cách tiếp cận cứng nhắc cho toàn bộ lĩnh vực.

Một số ý kiến chuyên gia cho rằng, những cảnh báo về nguy cơ AI trong tương lai làm phân tán sự chú ý khỏi các vấn đề pháp lý đang tồn tại. Các doanh nghiệp công nghệ lớn hiện phải đối mặt với nhiều tranh luận liên quan đến dữ liệu huấn luyện, quyền tác giả, thông tin cá nhân và mức độ tập trung của thị trường điện toán.

Trong lĩnh vực bản quyền, việc sử dụng các tác phẩm văn học, báo chí và những nguồn dữ liệu khác để huấn luyện mô hình AI đã dẫn đến các vụ kiện và tranh chấp pháp lý tại Mỹ. Cùng với đó là câu hỏi về việc thu thập, xử lý dữ liệu cá nhân và trách nhiệm của doanh nghiệp khi hệ thống tạo ra nội dung sai lệch hoặc gây thiệt hại. Những vấn đề này có tính chất trực tiếp, liên quan đến quyền lợi của cá nhân, tổ chức và nghĩa vụ pháp lý của nhà phát triển.

Khoảng cách giữa tuyên bố và chiến lược kinh doanh

Sự khác biệt giữa phát biểu công khai và hoạt động đầu tư thực tế là một trong những điểm đáng chú ý. Các doanh nghiệp AI có thể kêu gọi tăng cường quản lý rủi ro, nhưng đồng thời vẫn tiếp tục đầu tư vào chip, trung tâm dữ liệu và thế hệ mô hình mới. Điều này phản ánh đặc điểm của ngành công nghệ có mức độ cạnh tranh cao, trong đó năng lực tính toán, quy mô dữ liệu và tốc độ phát triển sản phẩm có ý nghĩa quan trọng đối với vị thế thị trường.

OpenAI, với sự hỗ trợ từ các đối tác đầu tư lớn, tiếp tục theo đuổi kế hoạch mở rộng năng lực tính toán và huy động nguồn vốn quốc tế. Anthropic cũng nhận được sự hậu thuẫn từ những tập đoàn công nghệ lớn.

Trong bối cảnh đó, lời kêu gọi “làm chậm” được xem là doanh nghiệp muốn hạn chế tốc độ phát triển của toàn ngành, kiểm soát một số loại rủi ro, hay thiết lập những tiêu chuẩn quản lý mới đối với các hệ thống có năng lực cao?

Đây là những mục tiêu không hoàn toàn giống nhau. Một doanh nghiệp có thể ủng hộ kiểm toán an toàn nhưng phản đối trách nhiệm pháp lý không giới hạn. Doanh nghiệp khác có thể đồng tình với việc quản lý trung tâm dữ liệu nhưng không ủng hộ cấp phép cho mọi mô hình AI. Vì vậy, đánh giá lập trường của các tập đoàn cần dựa trên từng đề xuất cụ thể, thay vì chỉ căn cứ vào những tuyên bố chung về an toàn.

Tranh luận xung quanh dự luật SB 1047 của bang California năm 2024 là một ví dụ để minh họa cho sự khác biệt này. Dự luật hướng tới việc tăng cường trách nhiệm của các nhà phát triển AI đối với những thiệt hại nghiêm trọng có thể phát sinh từ hệ thống của họ. OpenAI đã phản đối dự luật và vận động nhằm ngăn chặn việc thông qua.

Sự việc cho thấy khoảng cách giữa hai loại trách nhiệm: trách nhiệm được tuyên bố trong các cuộc thảo luận về an toàn và trách nhiệm pháp lý cụ thể khi doanh nghiệp phải đối mặt với các nghĩa vụ có khả năng tạo ra chi phí lớn. Tuy nhiên, việc một công ty phản đối một dự luật không tự động chứng minh rằng công ty đó không quan tâm đến an toàn. Doanh nghiệp có thể phản đối vì cho rằng quy định chưa phù hợp, khó thực thi hoặc tạo ra những hệ quả ngoài dự kiến. Để đánh giá chính xác, cần xem xét nội dung dự luật, lý do phản đối và những đề xuất thay thế mà doanh nghiệp đưa ra.

Một vấn đề khác là mối quan hệ giữa cơ chế cấp phép và trách nhiệm của nhà nước. Nếu cơ quan quản lý tham gia thẩm định, cấp phép hoặc chứng nhận một hệ thống AI, câu hỏi đặt ra là trách nhiệm được phân chia như thế nào giữa nhà phát triển, đơn vị triển khai và cơ quan quản lý. Cơ chế chứng nhận có thể góp phần nâng cao tính minh bạch, nhưng không nên được hiểu là sự chuyển giao toàn bộ trách nhiệm từ doanh nghiệp sang nhà nước.

Trong trường hợp một hệ thống được cấp phép nhưng sau đó bị sử dụng để thực hiện hành vi phạm pháp, trách nhiệm cần được xác định dựa trên hành vi cụ thể, mức độ kiểm soát, nghĩa vụ phòng ngừa và quy định pháp luật hiện hành. Việc có giấy phép không đương nhiên miễn trừ trách nhiệm cho nhà phát triển, cũng như không thể mặc nhiên quy trách nhiệm cho cơ quan quản lý nếu thiệt hại phát sinh từ hành vi sử dụng trái phép của bên thứ ba.

Ở tầm rộng hơn, tranh luận về quản lý AI diễn ra trong bối cảnh cạnh tranh công nghệ Mỹ - Trung Quốc gia tăng. Các doanh nghiệp Trung Quốc như Baidu, Alibaba và Tencent đang phát triển những mô hình AI, trong đó có các giải pháp mã nguồn mở với chi phí cạnh tranh, tạo thêm sức ép đối với doanh nghiệp Mỹ. Điều này đặt ra câu hỏi về tác động của các quy định trong nước đối với năng lực cạnh tranh công nghệ.

Đặc điểm đầu tư lớn của ngành AI khiến việc tạm dừng phát triển trên diện rộng khó thực hiện. Các doanh nghiệp đã rót nguồn vốn đáng kể vào chip, trung tâm dữ liệu và hạ tầng tính toán, nên phải duy trì hoạt động để bảo đảm hiệu quả đầu tư và đáp ứng kỳ vọng của nhà đầu tư.

Tuy nhiên, tạm dừng một số hoạt động có rủi ro cao để kiểm tra an toàn khác với ngừng toàn bộ nghiên cứu và phát triển AI. Vì vậy, việc tiếp tục đầu tư không loại trừ khả năng áp dụng những giới hạn phù hợp đối với từng mô hình và ứng dụng.