Giữa bối cảnh lo ngại về an toàn AI ngày càng tăng, ba nhà tiên phong lên tiếng bảo vệ mã nguồn mở

Nguồn ảnh: Hội nghị Ai4.

Trong bối cảnh các dự án như Pacing the Frontier đang đặt kỳ vọng vào những phòng thí nghiệm lớn nhằm đảm bảo an toàn cho hoạt động nghiên cứu AI, các mô hình nguồn mở lại trở thành "nỗi nhức nhối" của toàn ngành. Với đặc tính phân phối miễn phí và gần như không thể kiểm soát mục đích sử dụng, các mô hình mở trọng số (open-weight models) rất khó bị quản lý, khiến một số phòng thí nghiệm thực sự coi chúng là một mối đe dọa đáng sợ.

Tuy nhiên, tại hội nghị Ai4 diễn ra ở Las Vegas vào tuần trước, ba trong số những nhà nghiên cứu AI được kính trọng nhất thế giới chủ nhân giải Nobel Geoffrey Hinton, đồng sáng lập kiêm CEO World Labs Fei-Fei Li, và đồng sáng lập Coursera Andrew Ng đã lên tiếng về vấn đề này. Dù có những bất đồng về các chiến lược cụ thể, cả ba vị chuyên gia đều đưa ra những lập luận đanh thép để bảo vệ quan điểm giữ cho AI tiếp tục phát triển theo hướng mở.

Đối với ba diễn giả, mối quan ngại cốt lõi nằm ở việc để một số ít các "ông lớn" AI thao túng tốc độ phát triển. Khi một vài công ty nắm quyền kiểm soát quyền truy cập vào một công nghệ tương tự như cách Apple và Google đang làm với hệ điều hành di động tốc độ đổi mới sáng tạo có thể bị chững lại, và những kẻ nắm giữ nền tảng sẽ có quyền chi phối những gì được xây dựng trên đó.

Ông Andrew Ng bày tỏ sự lo ngại về một kịch bản tương tự sẽ nổ ra trong lĩnh vực AI. "Tôi không muốn tồn tại những 'kẻ gác cổng' (gatekeepers)", ông Ng thẳng thắn chia sẻ. "Điều đó sẽ cản trở cách tất cả chúng ta tiếp cận với AI."

Các tập đoàn luôn có động lực để bảo vệ lợi thế cạnh tranh của mình, bao gồm cả việc can thiệp vào các quy định quản lý ngành. Điều này có thể tạo ra một hệ sinh thái nơi chỉ những gã khổng lồ với nguồn vốn hùng hậu nhất mới có đủ tiềm lực để xây dựng các hệ thống AI tiên tiến nhất.

Giải pháp của ông Ng là duy trì một thị trường với đa dạng nhà cung cấp, nơi các mô hình và công ty cạnh tranh lẫn nhau thay vì để một vài tay chơi thống trị toàn bộ sân chơi. "Nếu phải đưa ra một phương thuốc duy nhất, tôi sẽ chọn việc thúc đẩy sự cởi mở", ông Ng khẳng định, "bởi AI là một công nghệ tuyệt vời và tôi muốn nó nằm trong tay tất cả mọi người."

Dẫu vậy, không phải ai cũng đồng tình rằng các mô hình mở trọng số sẽ giúp duy trì bức tranh cạnh tranh này. Đặc biệt, ông Hinton đã vạch ra ranh giới rõ ràng giữa phần mềm mã nguồn mở (cho phép mọi người kiểm tra và chỉnh sửa mã nguồn cốt lõi) và các mô hình mở trọng số (chỉ công khai các tham số của một mô hình AI đã được huấn luyện).

"Mã nguồn mở là một điều tuyệt vời. Bạn công khai mã nguồn cho mọi người, và rất nhiều người sẽ soi vào từng dòng code để chỉ ra 'Ồ, có lỗi ở đây này'. Nhưng mở trọng số lại có nghĩa là bạn huấn luyện một mô hình khổng lồ rồi giao nộp toàn bộ trọng số đó cho công chúng. Đó là hai khái niệm hoàn toàn khác biệt," ông Hinton giải thích. "Tôi từng phản đối việc mở (trọng số) vì nó tạo điều kiện quá dễ dàng để kẻ xấu thâu tóm các mô hình nền tảng khổng lồ vốn tiêu tốn rất nhiều tiền để huấn luyện, và chỉ với một chi phí cực nhỏ, chúng có thể tinh chỉnh các mô hình đó để thực hiện các hành vi sai trái như tấn công mạng."

Bất chấp những e ngại đó, ông Hinton vẫn thừa nhận rằng các mô hình mở trọng số hiện đã trở thành một thành tố không thể chối bỏ của AI. "Tôi nghĩ rằng cuộc chiến đó đã ngã ngũ. Hiện tại chúng ta đã có các mô hình mở trọng số, vì vậy rào cản lớn nhất ngăn cản công chúng tiếp cận những mô hình khổng lồ này vốn là chi phí huấn luyện đắt đỏ của các mô hình nền tảng nay đã hoàn toàn biến mất. Đã quá muộn rồi."

Tuy nhiên, chấp nhận thực tại không đồng nghĩa với việc nhắm mắt làm ngơ trước những rủi ro. Lập trường của ông Hinton rất rõ ràng: AI sẽ tiếp tục tiến bộ, và ông tin rằng nhìn chung đó là một tín hiệu đáng mừng. Ông cho rằng AI sẽ thúc đẩy năng suất cũng như cải thiện chất lượng giáo dục và y tế. "Lo lắng về những tác động tiêu cực tiềm tàng của AI và những điều mà các thực thể trí tuệ nhân tạo có thể làm khi chúng trở nên thông minh hơn con người... Tôi không nghĩ những lo ngại đó là vô lý. Việc dán mác 'kẻ gieo rắc nỗi sợ hãi' cho bất kỳ ai có suy nghĩ như vậy mới là điều bất công," ông Hinton nói thêm.

Ngược lại, ông Ng lại mang đến một góc nhìn khác. Ông lập luận rằng vấn đề không nằm ở việc liệu các mô hình mở có rủi ro hay không, mà là ai sẽ nắm quyền kiểm soát và ai sẽ thống trị thị trường. Bất cứ ai chế tạo được mô hình rẻ hơn sẽ nắm trong tay lợi thế. Ông cảnh báo rằng, nếu các mô hình mở trọng số của Trung Quốc được áp dụng rộng rãi khắp châu Á, châu Phi và/hoặc các nước đang phát triển, chúng có thể chi phối cách hàng tỷ người tiếp nhận các khái niệm về dân chủ, tự do và nhân quyền.

"Một điều tôi hy vọng chúng ta có thể làm là thúc đẩy năng lực cạnh tranh của nước Mỹ và phát triển AI nguồn mở. Hóa ra, AI lại là một thứ quyền lực mềm vô cùng to lớn. Lấy ví dụ, bạn có thể thấy cách mô hình của Trung Quốc đã gặt hái được những thành tựu rực rỡ tại châu Phi như thế nào," ông Ng chia sẻ. "Nhưng tôi lo ngại rằng chính vì các hoạt động vận động hành lang và việc gieo rắc nỗi sợ hãi tại Mỹ, quá trình xây dựng AI nguồn mở ở nước ta đang phải chật vật để cạnh tranh với các mô hình mở trọng số đến từ Trung Quốc. Và tôi e rằng nếu Trung Quốc tìm ra một phương thức tối ưu chi phí hơn để xây dựng AI, thì những giải pháp tiết kiệm hơn đó chắc chắn sẽ chiếm ưu thế vượt trội trong việc ứng dụng vào kinh doanh."

Bà Fei-Fei Li lại phản bác góc nhìn này. "Sẽ rất nguy hiểm nếu chúng ta biến đây thành một cuộc đối đầu rạch ròi giữa sự cởi mở hoàn toàn và sự đóng kín hoàn toàn," bà nhấn mạnh. "Trong các hệ thống phần mềm phức tạp cũng như các hệ thống khoa học, mọi thứ luôn tinh vi và có nhiều sắc thái hơn thế."

Bà Li lấy vật lý hạt nhân làm ví dụ: Các bài báo khoa học được công bố rộng rãi, nhưng uranium lại bị quản lý nghiêm ngặt, trong khi công việc trong phòng thí nghiệm lại nằm ở khoảng lưng chừng giữa hai thái cực đó. Bài học rút ra, theo như bà giải thích, là sự cởi mở không nhất thiết phải là một sự lựa chọn "được ăn cả, ngã về không". Các tầng khác nhau của hệ sinh thái hoàn toàn có thể vận hành ở những mức độ cởi mở khác nhau.

Bà cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của sự hợp tác giữa các tổ chức công và tư, điển hình như Dự án Bản đồ Gen Người (Human Genome Project). Bà cho biết kho tàng kiến thức thu được từ dự án này đã trở thành một nền tảng để những người khác tiếp tục phát triển, tạo điều kiện cho các công ty dược phẩm thu lợi nhuận, giúp các nhà khoa học thúc đẩy công trình nghiên cứu và mang lại lợi ích to lớn cho toàn xã hội.

"Vì vậy, tôi nghĩ chúng ta phải coi (AI) như một loại cơ sở hạ tầng tương tự," bà Li khẳng định. "Chúng ta cần những mức độ cởi mở nhất định, cả trong khám phá khoa học, giáo dục, quan hệ đối tác toàn cầu, cũng như trong các mô hình kinh doanh béo bở dành cho các doanh nhân. Nhưng đồng thời, chúng ta cũng sẽ chấp nhận các hệ thống mã nguồn đóng. Cuộc tranh luận này, đặc biệt là khi bị đẩy lên mức độ cực đoan rằng 'chúng ta chỉ có thể chọn một trong hai', là một cuộc tranh luận hoàn toàn sai lầm. Chúng ta cần phải đạt đến một tầm nhìn tinh tế và sâu sắc hơn."

Dẫu vậy, tất cả đều nhất trí rằng một mức độ quản lý nhất định sẽ là điều kiện tiên quyết để giữ cho AI phát triển đúng hướng. "Điều chúng ta muốn làm là phát triển AI theo hướng mang lại lợi ích cho con người, và các quy định quản lý sẽ giúp chúng ta đạt được mục tiêu đó," ông Hinton nhận định. "Bạn không thể phó mặc cho những nhân vật như Elon Musk và Mark Zuckerberg tự định đoạt xem AI nên được phát triển như thế nào."