Nếu Mỹ “Chiến Thắng” cuộc đua AI, thế giới sẽ thua cuộc

Himanshu Tyagi là giáo sư tại Viện Khoa học Ấn Độ và là đồng sáng lập của Sentient.

Khám phá tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin từ FinTech Weekly

Được đọc bởi các điều hành tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và hơn thế nữa

Lời hứa của AI đòi hỏi một cách tiếp cận triệt để cởi mở, phi tập trung và hợp tác trên toàn cầu. Bất cứ điều gì ít hơn thế đều có nguy cơ dẫn đến một tương lai mong manh, thiên vị và không ổn định.

Khi các chính phủ và các “ông lớn” công nghệ chạy đua để thống trị AI, chúng ta đang tiến về một tương lai nguy hiểm và thiển cận—một tương lai mà chỉ vài quốc gia và tập đoàn sẽ quyết định sự phát triển của một công nghệ sẽ định hình cả hành tinh. Tôi không thể không cảm thấy nỗi bất an ngày càng tăng về cuộc đua toàn cầu giành vị thế tối cao trong AI.

Nó thường được quảng bá như một cuộc đối đầu có tính sống còn—Mỹ so với Trung Quốc, nơi bên chiến thắng giành “chìa khóa” cho một công nghệ sẽ định hình tương lai của nhân loại. Là người đã dành nhiều năm đắm mình trong AI cả về mặt chuyên môn lẫn học thuật, tôi muốn chỉ ra điều này: câu chuyện đó nguy hiểm vì sai lệch. Ý tưởng một quốc gia định hình lộ trình AI là về mặt cấu trúc vừa rối rắm vừa có thể kém lý tưởng.

Nguồn gốc Toàn cầu của AI

Thực tế là không một quốc gia nào có thể xây dựng AI trong cô lập, kể cả Hoa Kỳ—nơi đã tạo ra 61 mô hình đáng chú ý trong năm 2023, theo Báo cáo AI Index của Stanford. Các trụ cột của AI: nhân tài, phần cứng và dữ liệu, được dệt vào một bức tranh toàn cầu mà không có một quốc gia đơn lẻ nào có thể tự tháo ra rồi dệt lại.

Hãy lấy nhân tài làm ví dụ: trong số tất cả các nhà nghiên cứu AI hàng đầu ở Mỹ, gần 70% trong họ được sinh ra hoặc được đào tạo ở nước ngoài, với Ấn Độ và Trung Quốc là những nguồn then chốt. Hai phần ba các startup AI ở Mỹ có ít nhất một nhà sáng lập là người nhập cư. Cố “quốc gia hóa” AI trong khi xa lánh những bộ óc từ nước ngoài cũng giống như xây một cái não rồi cắt đứt một nửa các nơ-ron của nó.

Phần cứng còn rối ren hơn nhiều. Các công ty ở Mỹ như NVIDIA thiết kế chip AI, nhưng ASML của Hà Lan lại chế tạo những máy in thạch bản (lithography) cực tím (Extreme Ultraviolet - EUV) duy nhất để khắc chúng. TSMC của Đài Loan sản xuất hơn 90% các chip tiên tiến, và Nhật Bản cung cấp các vật liệu quan trọng. Thuế quan và các lệnh kiểm soát xuất khẩu, như trong “cuộc chiến thương mại” Mỹ-Trung, không đảm bảo quyền kiểm soát; chúng làm gián đoạn mạng lưới mong manh này, khiến chi phí tăng lên và làm chậm tiến độ của mọi người.

Dữ liệu—nguồn sống của AI—còn “cứng đầu” mang tính toàn cầu hơn. Bởi vì dữ liệu đa dạng trên toàn cầu là thiết yếu để xây dựng các mô hình AI hiệu quả nhất và có thể áp dụng phổ quát.

Vì Sao Sự Thống Trị Là Nguy Hiểm

Ngay cả khi một quốc gia có thể độc quyền AI, thì cũng không nên. Một hệ sinh thái AI do Mỹ chi phối chỉ tạo ra một “bong bóng vọng âm”, cài cắm các định kiến phương Tây vào những hệ thống được sử dụng trên phạm vi toàn cầu.

Ngày nay, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hàng đầu thường phản ánh một lát cắt hẹp các góc nhìn toàn cầu, làm hạn chế khả năng phục vụ hiệu quả cho các cộng đồng đa dạng. Ví dụ, các mô hình ngôn ngữ được huấn luyện chủ yếu trên một nguồn dữ liệu có thể không nắm bắt được các sắc thái văn hóa hoặc các biến thể từ các lĩnh vực khác. Điều này có thể làm giảm độ chính xác và tính hữu ích của AI.

Tệ hơn nữa, việc một quốc gia duy nhất nắm giữ “tay lái” AI sẽ thúc đẩy một cuộc chạy đua vũ trang mang tính trò chơi tổng bằng không, kéo theo những hệ lụy rất xa. Những câu chuyện về cuộc đua giành vị thế tối cao trong AI giữa Mỹ và Trung Quốc—thường được đóng khung như một cuộc cạnh tranh giữa OpenAI hoặc Anthropic và Deepseek hoặc Manus—đã leo thang với sự tham gia tích cực của chính phủ. Cả hai quốc gia đều đầu tư mạnh vào AI, coi đó như một nguồn lực chiến lược tương tự năng lực hạt nhân trong thế kỷ 20. Nếu các công ty được một chính phủ ưu ái nắm được AI tiên tiến nhất, họ có thể kiểm soát một tài sản toàn cầu mang tính chuyển đổi, đem lại đòn bẩy kinh tế và chính trị chưa từng có.

Động lực này có nguy cơ dẫn đến kiểm duyệt cực đoan và kiểm soát lối vào (gatekeeping), nơi các “siêu cường” quyết định ai được tiếp cận các công cụ AI và dữ liệu. Khi đó, các quốc gia nhỏ hơn có thể bị buộc phải đứng về một trong hai phía—Mỹ hoặc Trung Quốc—mô phỏng những liên kết trong thời Chiến tranh Lạnh trong cuộc đua hạt nhân. Chẳng hạn, các quốc gia ở châu Phi và Đông Nam Á có thể trở nên phụ thuộc vào các siêu cường và từ bỏ quyền tự chủ về tương lai AI của mình. Một quốc gia thống trị có thể rút hoàn toàn các công cụ AI, cô lập các đối thủ, hoặc tràn ngập thị trường toàn cầu bằng những hệ thống ưu tiên câu chuyện và lợi ích của chính họ.

Đó không phải là an ninh; đó là một công thức dẫn tới bất ổn. Vũ khí tự động dựa trên AI có thể châm ngòi cho “các cuộc chiến tranh chớp nhoáng” (flash wars), nơi các hệ thống leo thang xung đột nhanh hơn con người kịp can thiệp. Một thế lực thống trị có thể sử dụng AI cho giám sát toàn cầu hoặc ép buộc kinh tế, tạo ra sự oán giận và sự phụ thuộc.

Vì Sao Sự Cởi Mở Là Con Đường Duy Nhất

Xây dựng AI công bằng cần sự đóng góp từ mọi ngóc ngách trên thế giới, nhưng các hệ thống tập trung lại nắm giữ đòn bẩy không cân xứng.

Ví dụ, quyết định của Anthropic cắt đứt đột ngột quyền truy cập của Windsurf vào các mô hình Claude 3.x của họ, mà không có hợp tác hay minh bạch trước đó, cho thấy các nhà cung cấp AI đóng có thể tự quyền “gác cổng” các nguồn lực quan trọng. Những hành động như vậy không chỉ ưu tiên quyền kiểm soát của doanh nghiệp đối với tiến bộ chung, mà còn hạn chế khả năng của các người chơi mới nổi trong việc xây dựng trên hạ tầng dùng chung. Các luật về nội địa hóa dữ liệu ngày càng tăng cũng làm việc tiếp cận trở nên khó khăn hơn, khiến hợp tác quốc tế trở thành con đường duy nhất để tạo ra các bộ dữ liệu thực sự mang tính đại diện.

AI giúp chúng ta nâng cao khả năng tư duy sáng tạo, làm việc hiệu quả hơn, và giúp giải quyết vấn đề nhanh hơn. Nhưng để đảm bảo những lợi ích về năng suất này đến với mọi người, thì cần một cách tiếp cận toàn cầu, cởi mở và hợp tác.

Nếu việc phát triển vẫn tập trung trong một vài quốc gia (hoặc tập đoàn), chúng ta có nguy cơ kìm hãm đổi mới, làm gia tăng bất bình đẳng, và tập trung các quyết định then chốt về tương lai của sự tăng trưởng này vào tay quá ít người.

Các mô hình mã nguồn mở phá vỡ độc quyền và “vườn tường thành”. Khi các nhà phát triển từ Bangalore đến Bogotá có thể xây dựng trên cùng một nền tảng, chúng ta sẽ có một “cơn mưa” sáng tạo mà không một thực thể đơn lẻ nào có thể sánh được. Lịch sử đã cho thấy các dự án mã nguồn mở, dù là trong phần mềm hay trong khoa học, phát triển mạnh vì chúng khai thác một “vũng” nhân tài và ý tưởng toàn cầu. AI cũng không khác.

Phi tập trung còn quan trọng không kém. Các hệ thống tập trung rất mong manh, dễ tổn thương trước các điểm lỗi đơn lẻ, và dễ bị lạm dụng. Cách tiếp cận phi tập trung sẽ phân tán rủi ro và trách nhiệm. Bạn chỉ cần nhìn vào sự cố mất dịch vụ toàn cầu gần đây của ChatGPT để thấy điều gì xảy ra khi các máy chủ tập trung gặp sự cố. Với một số người thì đó chỉ là phiền toái, còn với những người khác thì là nghiêm trọng.

Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta phụ thuộc nhiều hơn nữa vào AI trong y tế, hạ tầng, giáo dục, hoặc phản ứng khẩn cấp? Hãy tưởng tượng hạ tầng AI không sụp đổ nếu một quốc gia kéo một cái cần gạt hoặc một công ty bật một công tắc. Đó là tương lai mà chúng ta cần—một tương lai mà không có người chơi đơn lẻ nào nắm giữ tất cả các chìa khóa.

Kêu gọi Chủ nghĩa Quốc tế Kỹ thuật số

Vì vậy, khi tôi được hỏi: “AI nên do ai dẫn dắt: Mỹ hay Trung Quốc?”, câu trả lời của tôi là có sự tinh tế. Chúng ta cần chủ nghĩa quốc tế kỹ thuật số: công cụ dùng chung, tiêu chuẩn dùng chung, trách nhiệm dùng chung. AI không giống dầu mỏ hay thép. AI không phải là một nguồn lực để tích trữ, cũng không phải là một vũ khí để sử dụng. Đó là một công nghệ sẽ định nghĩa lại cách chúng ta sống, làm việc và giải quyết những vấn đề khó khăn nhất của thế giới. Vì vậy, việc coi AI như một “tài sản quốc gia” hay một “chiến lợi phẩm” của doanh nghiệp là hiểu sai bản chất của nó và đe dọa tương lai của nó.

Đạo luật AI dựa trên quyền của EU, mô hình do nhà nước dẫn dắt của Trung Quốc, và cách tiếp cận do thị trường dẫn dắt của Mỹ—mỗi bên đều có cả điểm mạnh lẫn điểm yếu, nhưng không bên nào là câu trả lời trọn vẹn. Chúng ta cần đối thoại, không phải sự thống trị. Phần còn lại của thế giới—Ấn Độ, Brazil, Nigeria và hơn nữa—cũng có lợi ích ngang nhau trong công nghệ này. Chúng ta không thể tin một quốc gia nào, cho dù họ có thiện ý đến đâu, để nắm quyền quyết định. Và chúng ta cũng không thể chịu được một cuộc chạy đua vũ trang trong đó AI trở thành công cụ của sự thống trị thay vì tiến bộ.

Và quản trị toàn cầu không có nghĩa là nhường quyền kiểm soát. Nó có nghĩa là thiết lập một mức chuẩn về quyền tiếp cận và trách nhiệm giải trình, mang lại lợi ích cho tất cả mọi người. Các khung mã nguồn mở, phát triển minh bạch và giám sát hợp tác có thể đảm bảo AI phục vụ nhân loại, không chỉ một nhóm ít người được ưu đãi. Mỹ vẫn có thể dẫn đầu, nhưng không phải bằng cách tích trữ quyền lực. Mỹ có thể dẫn đầu bằng cách làm gương, xây dựng các hệ thống hoạt động cho và cùng với thế giới—những hệ thống mời gọi sự tham gia, chứ không loại trừ.

Về Tác giả:

Himanshu Tyagi là giáo sư tại Viện Khoa học Ấn Độ và là đồng sáng lập của Sentient. Anh đã thực hiện nghiên cứu nền tảng về lý thuyết thông tin, AI và mật mã, đồng thời đã sáng lập nhiều công ty trải dài trên crypto, AI và truyền thông. Himanshu tận tâm tạo ra công nghệ và sản phẩm cho tương lai kết nối—nơi các mạng lưới thông tin được tăng tốc bởi AI và crypto sẽ thúc đẩy mọi khát vọng của con người.

Anh là người nhận Giải thưởng Nhà khoa học trẻ của Học viện Khoa học Quốc gia Ấn Độ, là người nhận Giải thưởng Cựu sinh viên Xuất sắc về Giai đoạn Sớm của Đại học Maryland, đã từng đảm nhiệm vai trò Biên tập viên phụ trách (Associate Editor) cho Transactions on Information Theory, và có nhiều giải thưởng bài báo xuất sắc tại các hội nghị hàng đầu. Anh đã xuất bản một cuốn sách có tiêu đề “Information-theoretic Cryptography” với Cambridge University Press.