Chúng ta đã nghe rất nhiều về những gì nó có thể mang lại cho các doanh nghiệp và cá nhân, nhưng còn đối với xã hội thì sao?
Cho đến nay, các cuộc thảo luận về chính sách liên quan đến AI chủ yếu tập trung vào việc ngăn chặn những tác hại đối với công chúng. Sẽ ra sao nếu AI dẫn đến tình trạng mất việc làm hàng loạt? Sẽ ra sao nếu nó bị lạm dụng cho mục đích giám sát? Hay để chế tạo vũ khí sinh học? Sẽ ra sao nếu nó tập trung của cải và quyền lực vào tay một nhóm thiểu số, trong khi lại trở thành tác nhân gây ra sự thoái hóa về nhận thức và xã hội đối với đại đa số công chúng? Sẽ ra sao nếu các hệ thống trong tương lai vượt ra ngoài tầm kiểm soát hoặc nằm ngoài khả năng thấu hiểu của chúng ta?
Những mối nguy này là có thật, hoặc ít nhất là hoàn toàn có khả năng xảy ra. Do đó, việc xây dựng các chính sách nhằm ngăn chặn hoặc ứng phó với chúng là điều vô cùng thiết yếu. Tuy nhiên, lại có một khía cạnh thảo luận về chính sách đang vắng bóng một cách kỳ lạ: AI mang lại lợi ích gì cho công chúng?
Tôi thừa nhận rằng, chủ đề về các lợi ích công cộng mà AI mang lại hiện không phải là vấn đề thu hút sự ủng hộ chính trị mạnh mẽ nhất. Mức độ tín nhiệm của công chúng đối với AI hiện đang ở mức thấp thảm hại, bất chấp thực tế là mức độ ứng dụng của công nghệ này đang bùng nổ mạnh mẽ. Các trung tâm dữ liệu — hạ tầng cốt lõi của AI — lại bị công chúng ghẻ lạnh một cách gay gắt, thậm chí còn bị cấm đoán tại một số khu vực pháp lý nhất định. Giáo hoàng Leo XIV từng dành trọn bức thông điệp đầu tiên của mình để cảnh báo về những mối nguy hiểm do công nghệ này gây ra. Nhiều người thậm chí còn coi việc sử dụng AI là hành động phi đạo đức — bởi lẽ nó làm gia tăng nhu cầu đối với một công nghệ vốn đã bị thổi phồng quá mức và đầy rẫy rủi ro, một công nghệ mà lẽ ra cần phải được kìm hãm tốc độ phát triển, hoặc thậm chí là bị khai tử hoàn toàn.
Tuy nhiên, tôi lại tiếp cận vấn đề này từ một góc nhìn hoàn toàn khác. AI đã hiện diện trong cuộc sống của chúng ta. Nó chắc chắn sẽ được đưa vào ứng dụng. Song, cách thức sử dụng, mục đích sử dụng, và chủ thể sử dụng công nghệ này mới chính là những câu hỏi thực sự mang nhiều ý nghĩa. Những lợi ích mà AI mang lại sẽ không tự nhiên xuất hiện hay hiển hiện một cách tất yếu. Để hiện thực hóa những lợi ích đó, chúng ta sẽ cần phải nỗ lực xác định những vấn đề mà AI có thể giúp công chúng giải quyết; sau đó, chúng ta cần tạo dựng nguồn dữ liệu, huy động vốn đầu tư, và cung cấp “năng lực tính toán” — tức sức mạnh xử lý thô mà các hệ thống AI cần đến mỗi khi thực hiện tác vụ, được cung cấp bởi các trung tâm dữ liệu chứa đầy những con chip chuyên dụng — để thực sự giải quyết dứt điểm các vấn đề đã đề ra.
Khi AI được định hướng đúng đắn nhằm giải quyết đúng vấn đề, và được triển khai theo đúng phương thức, những kết quả thu được có thể trở nên vô cùng ấn tượng. Một mô hình AI do OpenAI phát triển vừa chứng minh sự sai lầm của một giả thuyết toán học vốn đã làm đau đầu giới toán học suốt 80 năm qua. Một loại thuốc điều trị bệnh xơ phổi vừa trở thành liệu pháp điều trị đầu tiên trên thế giới được tạo ra hoàn toàn bằng công nghệ AI, với hiệu quả và độ an toàn đã được kiểm chứng trên cơ thể người. Một nhóm nghiên cứu tại Mayo Clinic đã phát triển thành công một hệ thống AI có khả năng phát hiện các khối u ung thư tuyến tụy thông qua hình ảnh chụp CT, sớm hơn tới ba năm so với thời điểm mà các bác sĩ lâm sàng có thể nhận diện được chúng. Mô hình Graphcast của DeepMind dường như cũng đang tạo ra các bản dự báo thời tiết với tốc độ nhanh hơn và độ chính xác cao hơn hẳn so với các hệ thống siêu máy tính đang được sử dụng phổ biến hiện nay. Giải Nobel Hóa học năm 2024 đã được trao một phần cho các nhà thiết kế mô hình AlphaFold, nhằm vinh danh bước nhảy vọt mang tính cách mạng mà mô hình này đã tạo ra trong việc dự đoán cấu trúc protein.
Các tập đoàn đang chi tiền để giành quyền tiếp cận công nghệ AI cho riêng mình không hề ảo tưởng. Tuy nhiên, họ đang dần nhận ra rằng không thể giải quyết các vấn đề chỉ bằng cách đơn thuần “ném” AI vào đó. Cần phải bỏ công sức để cấu trúc hóa vấn đề theo cách giúp AI phát huy hiệu quả — cũng giống như ở các thế hệ trước, người ta đã phải nỗ lực để tích hợp công nghệ thông tin vào doanh nghiệp hay thiết kế lại nhà máy để tận dụng nguồn điện năng.
Bước tiến đột phá của AlphaFold chỉ có thể trở thành hiện thực nhờ vào Ngân hàng Dữ liệu Protein (Protein Data Bank) — một cơ sở dữ liệu về cấu trúc protein được xây dựng một cách vô cùng công phu, vốn đã được Quỹ Khoa học Quốc gia bắt đầu tài trợ từ những năm 1970. Không có Ngân hàng Dữ liệu Protein, sẽ không có AlphaFold.
Do đó, một chương trình nghị sự công về AI cần phải bao hàm nhiều điều hơn là chỉ một ý định mơ hồ về việc “ném” AI vào giải quyết các vấn đề xã hội. Chương trình này khởi đầu bằng việc đảm bảo quyền tiếp cận, nhưng không dừng lại ở đó.
Dẫu vậy, hãy cứ bắt đầu từ việc đảm bảo quyền tiếp cận. Điểm khởi đầu có thể là việc thiết lập một “tùy chọn công” thực sự dành cho AI: Có lẽ nên có ít nhất một mô hình AI ở trình độ tiên tiến nhất (frontier-level) nằm dưới sự kiểm soát trực tiếp của khu vực công. Ít nhất thì bước khởi đầu này cũng phải dựa trên sự thừa nhận rằng nhu cầu về năng lực tính toán (compute) hiện nay đã vượt xa nguồn cung sẵn có. Điều này có nghĩa là cần phải mua sắm năng lực tính toán phục vụ cho các mục đích công, đồng thời đảm bảo mức chi phí đó nằm trong khả năng chi trả của các trường đại học, các cơ quan công quyền và các tổ chức khác.
Khoảng cách số mà tôi đã đề cập ở trên hiện đang dần mở rộng thành một “khoảng cách công-tư” — nơi mà những tập đoàn như Goldman Sachs có đủ tiềm lực tài chính để sở hữu khối lượng năng lực tính toán khổng lồ, trong khi các trường đại học công lập lại không thể làm được điều đó. Tôi mong muốn khu vực công sẽ được tiếp cận với nguồn năng lực tính toán dồi dào, đủ để họ có thể vận dụng sức mạnh của AI vào việc giải quyết những vấn đề hóc búa nhất của xã hội.
Tuy nhiên, phần lớn năng lực AI vẫn sẽ nằm trong tay khu vực tư nhân. Vì thế, một chương trình nghị sự công về AI cũng cần tạo ra những động lực thiết thực để khu vực tư nhân tham gia giải quyết các vấn đề xã hội. Tương tự như mô hình “Chiến dịch Warp Speed” (Operation Warp Speed), chính phủ có thể xác định rõ những kết quả đầu ra mà mình mong muốn — chẳng hạn như một loại thuốc chữa bệnh hay một giải pháp cụ thể — và cam kết đảm bảo một thị trường tiêu thụ vững chắc, miễn là những thành quả đó được tìm ra và phân phối một cách công bằng.
Trí tuệ nhân tạo (A.I.) có thể giải quyết những loại vấn đề công nào? Hãy xem xét kỹ bước đột phá toán học mà OpenAI vừa công bố, và điều bạn sẽ nhận thấy là hệ thống A.I. này đã kết hợp hai thế mạnh vốn có của A.I. để đạt được kết quả đó: Một là kho tàng kiến thức khổng lồ về toán học hiện hành, cho phép nó vận dụng một nhánh khác của bộ môn này để giải quyết vấn đề. Hai là khả năng thử nghiệm những phương án mà đối với các nhà toán học con người, việc thực hiện sẽ trở nên quá tốn công sức.
Có rất nhiều vấn đề có thể hưởng lợi từ sự quan tâm bền bỉ của những nhà nghiên cứu không biết mệt mỏi, những người sở hữu vốn kiến thức sâu rộng về mọi lĩnh vực liên quan. Chẳng hạn như các căn bệnh hiếm gặp—nơi nỗi đau khổ là vô cùng to lớn, nhưng thị trường cho các phương pháp chữa trị lại thường không đủ lớn để thu hút nhiều sự quan tâm từ khu vực tư nhân. Hoặc việc tìm kiếm những công dụng mới cho các loại thuốc hiện có. Hay công cuộc tìm tòi các vật liệu mới nhằm kéo dài thời lượng lưu trữ năng lượng của pin.
Hiện tại, chúng ta đang chứng kiến những dự án thử nghiệm đầy hứa hẹn. Microsoft và Phòng thí nghiệm Quốc gia Pacific Northwest thuộc Bộ Năng lượng Hoa Kỳ đã hợp tác trong một dự án sử dụng A.I. để phân tích hơn 32 triệu loại vật liệu, nhằm khám phá ra một chất điện giải có tiềm năng cải thiện hiệu suất của pin lithium-ion. Tuy nhiên, những dự án như thế này hiện chỉ đóng vai trò “phụ” (sideshow), trong khi các gã khổng lồ A.I. lại đang mải chạy theo nguồn doanh thu chắc chắn đến từ các khách hàng doanh nghiệp. Chỉ có nguồn tài trợ công mới có khả năng định hướng ngành công nghiệp này quay sang giải quyết các vấn đề vì lợi ích cộng đồng.
Bên cạnh đó, còn có khía cạnh về cách A.I. có thể thay đổi mối quan hệ giữa công dân và chính phủ—một bộ máy mà việc tương tác thường gây nản lòng vì sự rắc rối, phức tạp. Tổng thống Trump từng khai tử chương trình “Direct File” (Nộp hồ sơ trực tiếp) của Sở Thuế vụ (IRS), nhưng giờ đây, công nghệ đã phát triển đến mức có thể làm được nhiều điều vượt xa chương trình đó: Chúng ta hoàn toàn có thể sở hữu một hệ thống A.I. giúp bạn xử lý các vấn đề thuế—một hệ thống được xây dựng dựa trên cả dữ liệu thu nhập của bạn từ IRS lẫn những thông tin cập nhật nhất về bộ luật thuế. Mỗi cá nhân đều có thể sở hữu một “kế toán viên riêng” cho riêng mình. Với tầm nhìn xa hơn, bạn thậm chí có thể hình dung rằng chính mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đó sẽ trở thành điểm tiếp cận các dịch vụ công của chính phủ—một dạng “trợ lý kỹ thuật số” (digital concierge) giúp bạn kết nối với mọi dịch vụ hay nguồn lực hữu ích mà chính phủ cung cấp.
Khi chúng ta mong muốn A.I. giải quyết những vấn đề thực tế cho những con người thực, điều kiện tiên quyết là chúng ta phải đảm bảo rằng nguồn dữ liệu cần thiết thực sự tồn tại. Điều này đồng nghĩa với việc dọn dẹp, sắp xếp lại các bộ dữ liệu chính phủ vốn đang trong tình trạng vô cùng lộn xộn (một dự án mà chính quyền tỉnh Alberta đã nhận thấy rằng AI có thể giúp thực hiện nhanh chóng và dễ dàng hơn nhiều). Nó cũng có thể bao hàm việc tài trợ cho việc xây dựng những bộ dữ liệu hoàn toàn mới mẻ—những bộ dữ liệu mà về lâu dài có thể giúp các hệ thống AI tìm ra lời giải cho những vấn đề khoa học hiện đang nằm ngoài tầm giải quyết của con người. Những bộ dữ liệu như vậy—chẳng hạn như Ngân hàng Dữ liệu Protein (Protein Data Bank)—sẽ được coi là tài sản công, và do đó cần phải được tài trợ bằng nguồn ngân sách công.
Những gì tôi vừa trình bày ở đây mới chỉ là một phác thảo sơ lược nhất về một chương trình hành động. Tuy nhiên, có lẽ chừng đó cũng đã đủ để làm nổi bật một luận điểm rộng lớn hơn: Nếu chúng ta mong muốn một nền AI thực sự phục vụ cho lợi ích cộng đồng, thì trước hết, chúng ta cần phải xác định rõ những lợi ích công cộng cụ thể nào mà AI có thể phục vụ, đồng thời kiến tạo những điều kiện thuận lợi để AI có thể phát huy tối đa công dụng của mình.
Điều này đồng nghĩa với việc chúng ta cần phải tìm lời giải cho một câu hỏi vốn đã bị bỏ ngỏ trong suốt thời gian qua. Chúng ta đã biết rõ những điều mà mình lo sợ AI sẽ gây ra cho chúng ta. Thế nhưng, điều mà chúng ta thực sự kỳ vọng AI sẽ mang lại cho chúng ta là gì?
Ezra Klein bắt đầu cộng tác với chuyên mục Ý kiến (Opinion) từ năm 2021. Ông là người dẫn chương trình podcast mang tên “The Ezra Klein Show”, đồng thời là tác giả của cuốn sách “Why We’re Polarized” và cuốn “Abundance” (viết chung với Derek Thompson). Trước đó, ông từng đảm nhiệm các vai trò sáng lập viên, tổng biên tập, và sau đó là biên tập viên cấp cao tại tờ Vox. Trước khi đến với Vox, ông từng là cây bút chuyên mục kiêm biên tập viên tại tờ The Washington Post—nơi ông đã sáng lập và trực tiếp điều hành chuyên trang Wonkblog. Hiện ông đang hoạt động trên nền tảng Threads.
Nguồn : The New York Time