Jake Sullivan and Tal Feldman
Chiến lược và Quyền lực trong tương lai AI đầy bất định
Một sự kiện giới thiệu những phát triển trong lĩnh vực AI, Palo Alto, California, tháng 12 năm 2025 - Carlos Barria / Reuters
Ai cũng có lý thuyết riêng về trí tuệ nhân tạo. Một số người tin rằng công nghệ này đang tiến tới siêu trí tuệ—AI mạnh mẽ sẽ mang lại những thay đổi mang tính thời đại vượt xa bất kỳ công nghệ nào trước đây. Những người khác lại kỳ vọng rằng nó sẽ thúc đẩy năng suất và khám phá khoa học nhưng sẽ đi theo một con đường không đồng đều hơn và có thể ít kịch tính hơn.
Mọi người cũng không đồng ý về mức độ dễ dàng sao chép các đột phá. Một số người cho rằng các đối thủ sẽ nhanh chóng bắt kịp (tức là nhanh chóng bắt chước), trong khi những người khác tin rằng việc bắt kịp sẽ trở nên chậm hơn và tốn kém hơn, mang lại lợi thế lâu dài cho những người đi đầu. Và trong khi nhiều người chắc chắn rằng Trung Quốc quyết tâm vượt qua Hoa Kỳ ở lĩnh vực tiên tiến, những người khác lại khẳng định rằng Trung Quốc tập trung vào việc triển khai công nghệ hiện có trong khi tìm cách chắt lọc và tái tạo những đổi mới tiên tiến của Mỹ ngay khi chúng xuất hiện.
Mọi lập luận chính sách tự tin đều dựa trên những giả định ngầm về việc câu chuyện nào trong số này là đúng. Những người ưu tiên đổi mới tiên tiến giả định rằng các đột phá sẽ tích lũy và khó sao chép, trong khi những người tập trung vào việc phổ biến các hệ thống của Mỹ ra nước ngoài thường giả định điều ngược lại. Nếu những giả định đó sai, các chiến lược được xây dựng dựa trên chúng sẽ lãng phí nguồn lực và có thể khiến Hoa Kỳ mất đi vị thế dẫn đầu.
Đặt cược tất cả vào một câu chuyện duy nhất là điều hấp dẫn nhưng nguy hiểm. Washington không cần thêm một dự đoán nào khác về thời đại AI. Họ cần một cách để đưa ra lựa chọn trong điều kiện bất định—một cách đảm bảo lợi thế của Hoa Kỳ trong nhiều tương lai khả thi khác nhau và thích ứng khi hình dạng của kỷ nguyên AI dần hiện rõ.
Tám thế giới
Dù tương lai AI cuối cùng diễn ra như thế nào, chiến lược của Hoa Kỳ nên bắt đầu bằng một định nghĩa rõ ràng về thành công. Washington nên sử dụng AI để tăng cường an ninh quốc gia, sự thịnh vượng rộng khắp và các giá trị dân chủ cả trong nước và giữa các đồng minh. Khi được điều chỉnh phù hợp với lợi ích công cộng, AI có thể thúc đẩy tiến bộ khoa học và công nghệ để cải thiện cuộc sống; giúp giải quyết các thách thức toàn cầu như sức khỏe cộng đồng, phát triển và biến đổi khí hậu; và duy trì và mở rộng lợi thế quân sự, kinh tế, công nghệ và ngoại giao của Mỹ so với Trung Quốc. Hoa Kỳ có thể làm tất cả những điều này trong khi quản lý một cách có trách nhiệm những rủi ro rất thực tế mà AI tạo ra.
Thách thức là làm thế nào để đạt được điều đó. Để làm rõ các giả định ngầm và để kiểm tra các chiến lược dựa trên các tương lai khác nhau, những người suy nghĩ về chiến lược AI nên xem xét một khuôn khổ đơn giản. Nó xoay quanh ba câu hỏi: Liệu tiến bộ của AI sẽ tăng tốc hướng tới siêu trí tuệ, hay sẽ chững lại trong một thời gian dài? Liệu những đột phá có dễ dàng được sao chép, hay việc bắt kịp sẽ trở nên khó khăn và tốn kém? Và liệu Trung Quốc thực sự đang chạy đua để đạt đến đỉnh cao công nghệ, hay họ đang đầu tư nguồn lực vào những lĩnh vực khác với giả định rằng họ có thể bắt chước và thương mại hóa sau này? Mỗi câu hỏi đều có hai câu trả lời hợp lý. Xem xét mọi sự kết hợp sẽ tạo ra một ma trận ba chiều—một sơ đồ 2×2×2 với tám thế giới khả thi.
Trục đầu tiên là bản chất của sự tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo. Một đầu là siêu trí tuệ: một AI vượt trội hơn con người rất nhiều và có khả năng tự cải tiến liên tục, tự học hỏi để trở nên thông minh hơn và phát minh ra nhiều thứ mới hơn. Đầu kia là trí tuệ có giới hạn và không đồng đều: những ứng dụng khoa học, kinh tế và quân sự ấn tượng, nhưng không phải là một bước đột phá hoàn toàn so với lịch sử. Nó có giới hạn vì sự tiến bộ mà nó đạt được cuối cùng sẽ chạm đến giới hạn, ít nhất là trong một thời gian. Và nó không đồng đều vì sự phát triển không đồng nhất; các hệ thống có thể đạt được hiệu suất đáng kinh ngạc trong các lĩnh vực như toán học hoặc lập trình nhưng lại gặp khó khăn với khả năng phán đoán, sáng tạo hoặc một số ứng dụng vật lý nhất định. Nếu sự tiến bộ dẫn đến siêu trí tuệ, ngay cả một lợi thế nhỏ cũng có thể chứng minh là quyết định, biện minh cho các khoản đầu tư lớn vào công nghệ tiên tiến. Nếu nó có giới hạn và không đồng đều, việc dồn nguồn lực không giới hạn vào những dự án đột phá sẽ ít hấp dẫn hơn so với việc ưu tiên áp dụng và phổ biến.
Trục thứ hai là mức độ dễ dàng bắt kịp – vấn đề sao chép nhanh chóng. Trong một kịch bản, việc bắt kịp rất dễ dàng. Các đột phá có thể được sao chép nhanh chóng thông qua hoạt động gián điệp; rò rỉ trọng số, trong đó các tham số nội bộ của mô hình đã được huấn luyện bị đánh cắp hoặc tiết lộ; huấn luyện sáng tạo trên phần cứng cũ hơn; hoặc chưng cất mô hình, trong đó một hệ thống kém năng lực hơn được huấn luyện để bắt chước một hệ thống tiên tiến hơn. Trong kịch bản khác, việc bắt kịp rất khó khăn: năng lực tiên tiến phụ thuộc vào toàn bộ hệ thống công nghệ – phần cứng độc quyền, chuyên môn thể chế, các tập dữ liệu khổng lồ và thường là độc nhất, một hệ sinh thái tài năng sôi động và các yếu tố cấu trúc không thể dự đoán trước. Mô hình, hoặc lớp phần mềm, có thể dễ dàng sao chép, nhưng chất lượng và quy mô của phần cứng, cơ sở hạ tầng và nguồn nhân lực đằng sau quá trình huấn luyện và suy luận có thể khó tái tạo hơn nhiều. Khi việc bắt kịp dễ dàng, cuộc cạnh tranh chủ yếu xoay quanh việc phổ biến, thiết lập các hệ thống của Mỹ ở nước ngoài trước khi các đối thủ có thể phổ biến hệ thống của riêng họ. Khi việc bắt kịp khó khăn, việc phổ biến vẫn quan trọng, nhưng chiến lược đặt trọng tâm lớn hơn vào việc bảo vệ các nền tảng cơ bản của năng lực tiên tiến – tức là các yếu tố đầu vào và bí quyết cho phép các tiến bộ tích lũy theo thời gian. Trên toàn bộ trục này, câu hỏi không phải là liệu AI có lan rộng hay không, mà là lan rộng nhanh như thế nào, đến ai và theo những điều khoản nào.
Trục thứ ba là chiến lược của Trung Quốc. Ở một thái cực, Bắc Kinh đang chạy đua quyết liệt để đạt đến trình độ tiên tiến, tài trợ cho các hoạt động huấn luyện quy mô lớn và các phòng thí nghiệm cạnh tranh. Ở thái cực khác, Bắc Kinh không chạy đua mà ưu tiên việc áp dụng và phổ biến, và thỉnh thoảng sản xuất các mô hình lớn để báo hiệu tiến bộ và thúc đẩy Hoa Kỳ tập trung vào lĩnh vực tiên tiến. Trung Quốc có thể không có một kế hoạch quốc gia hoàn toàn mạch lạc – trên thực tế, các thể chế khác nhau trong nước có thể hành động khác nhau – nhưng ở cấp độ hệ thống, hành vi của Trung Quốc vẫn sẽ gần giống với việc chạy đua hoặc không chạy đua. Chiều này của khung phân tích tập trung vào Trung Quốc vì hiện tại, đây là đối thủ cạnh tranh chính của Hoa Kỳ trong lĩnh vực tiên tiến. Nếu các tác nhân khác xuất hiện, ma trận sẽ cần được điều chỉnh để phản ánh tính toán chạy đua của họ.
Thực tế, tất nhiên, phức tạp hơn bất kỳ sơ đồ nào. Có thể thêm nhiều trục hơn, và mỗi trục có thể được coi là một phổ. Trung Quốc có thể theo đuổi con đường trung dung trong nghiên cứu và phát triển tiên tiến. Việc bắt kịp có thể chỉ khó khăn ở mức độ nào đó. AI có thể thực sự mạnh mẽ nhưng vẫn có những hạn chế nhất định. Mặc dù việc xem xét các kết quả nhị phân có thể giúp việc lập kế hoạch chiến lược dễ dàng hơn, các nhà hoạch định chính sách vẫn có thể tính đến các khả năng trung gian bằng cách suy nghĩ theo xác suất dọc theo mỗi trục. Ví dụ, một chiến lược đầu tư một phần của Trung Quốc sẽ làm tăng khả năng Bắc Kinh bám sát Hoa Kỳ hoặc thậm chí bất ngờ thu hẹp khoảng cách.
Cuối cùng, các quyết định của chính các nhà hoạch định chính sách có thể định hình tương lai AI nào sẽ xuất hiện, ít nhất là ở mức độ nhất định. Các hành động của Hoa Kỳ có thể khiến việc bắt kịp trở nên khó khăn hơn hoặc dễ dàng hơn, đặc biệt là bằng cách thắt chặt hoặc nới lỏng kiểm soát xuất khẩu. Việc Trung Quốc tăng tốc hay kìm hãm sẽ phụ thuộc một phần vào cách Bắc Kinh đánh giá tốc độ tiến bộ của AI và mức độ khó khăn của việc bắt kịp. Tuy nhiên, bằng cách đưa sự không chắc chắn vào khuôn khổ chính sách, các nhà hoạch định chính sách ít nhất sẽ buộc phải đối mặt với những giả định của chính họ và lập kế hoạch cho nhiều tương lai khác nhau chứ không phải chỉ một.
Nguồn sức mạnh AI
Trước khi chuyển sang bài tập lập kế hoạch đó, cần phải dừng lại để đặt ra hai câu hỏi: Ai thực sự thiết lập chiến lược AI của Hoa Kỳ? Và Washington có những công cụ nào để định hình quỹ đạo của AI? Xét cho cùng, chính phủ không sở hữu các phòng thí nghiệm hàng đầu của đất nước hoặc quyết định những gì họ sản xuất. Họ không thể đặt ra mục tiêu sản xuất hoặc định hướng dòng vốn đầu tư theo cách mà Bắc Kinh có thể làm. Tuy nhiên, các lựa chọn chính sách và tín hiệu của Washington ảnh hưởng đáng kể đến hệ sinh thái AI, ngay cả khi gián tiếp.
Nhiều chính sách của Mỹ tương đương với một khoản trợ cấp ngầm cho ngành công nghiệp AI trong nước. Kiểm soát xuất khẩu và hạn chế đầu tư đã hạn chế khả năng tiếp cận của Trung Quốc đối với chip tiên tiến và vốn của Mỹ. Chúng đã làm tăng giá trị của các công ty Mỹ và các đồng minh bằng cách hạn chế các đối thủ cạnh tranh mạnh nhất của họ và hướng vốn tư nhân vào các công ty này.
Kỳ vọng khuếch đại hiệu ứng đó. Khi các quan chức cấp cao mô tả vai trò lãnh đạo AI là ưu tiên quốc gia, các công ty và nhà đầu tư dự đoán các quy định thuận lợi, đơn giản hóa thủ tục hành chính và phối hợp chặt chẽ hơn với chính phủ. Những giả định đó ảnh hưởng đến mức độ rủi ro mà các công ty chấp nhận và nơi các nhà đầu tư đặt cược—có lẽ còn hơn cả một khoản ngân sách được Quốc hội phê duyệt chậm chạp.
Sự hỗ trợ trực tiếp của Washington bổ sung cho những tín hiệu này. Các khoản tín dụng thuế cho nghiên cứu và phát triển, đầu tư vào cơ sở hạ tầng, trợ cấp nghiên cứu liên bang và một loạt các quyết định của nhánh hành pháp—về cấp phép, nhập cư và nhiều vấn đề khác—ảnh hưởng đến nơi và cách thức năng lực AI phát triển. Trong khi đó, hoạt động mua sắm và hợp tác của chính phủ liên bang đang trở thành một tín hiệu nhu cầu quan trọng khi các cơ quan bắt đầu thử nghiệm và áp dụng các hệ thống AI trên quy mô lớn. Nếu việc phổ biến trở nên quan trọng về mặt chiến lược như những đột phá tiên phong, Washington có thể cần sử dụng nhiều công cụ hơn nữa, cung cấp cho các đối tác một lựa chọn đáng tin cậy thay thế cho hệ thống AI của Bắc Kinh và thông qua các tổ chức như Tập đoàn Tài chính Phát triển để tài trợ cho việc triển khai ở nước ngoài tại những nơi mà thị trường đơn thuần không thể đáp ứng. Điều này cũng bao gồm việc xem xét các hệ thống AI của Mỹ nên mở hay đóng. Hoa Kỳ phải quyết định liệu có nên dựa vào các mô hình độc quyền được kiểm soát chặt chẽ hay thúc đẩy các giải pháp mã nguồn mở như một cách để định hình sự chấp nhận toàn cầu.
Tuy nhiên, khu vực tư nhân vẫn là động lực của cuộc đua này, và các động lực của nó không phải lúc nào cũng phù hợp với lợi ích của quốc gia. Nhiều phòng thí nghiệm hàng đầu ở Hoa Kỳ đang đặt cược vào siêu trí tuệ, đổ nguồn lực vào các hoạt động đào tạo quy mô lớn thay vì triển khai an toàn hoặc phổ biến rộng rãi. Một số người muốn xây dựng và vận hành cơ sở hạ tầng cho các hoạt động đào tạo quy mô lớn ở nước ngoài, bị thu hút bởi các quy định lỏng lẻo hơn, năng lượng rẻ hơn và vốn đầu tư bổ sung. Quản lý sự căng thẳng đó sẽ vẫn là một trong những nhiệm vụ khó khăn nhất của Washington.
Các nhà hoạch định chính sách nên coi AI không phải là một câu chuyện duy nhất mà là một bức tranh luôn thay đổi.
Sức mạnh của Hoa Kỳ chưa bao giờ nằm ở kế hoạch tập trung mà là việc sử dụng kết hợp các công cụ để định hướng một hệ thống phi tập trung hướng tới các mục tiêu chung. Nó tạo ra các động lực chính sách, định hình kỳ vọng và thu hút vốn đầu tư hướng tới mục tiêu quốc gia. Cách sử dụng các công cụ này để duy trì vị thế dẫn đầu của Hoa Kỳ trong AI phụ thuộc vào tương lai nào cuối cùng sẽ xuất hiện. Một số chính sách có ý nghĩa trong kịch bản này có thể phản tác dụng trong kịch bản khác. Nhưng một vài ưu tiên sẽ được giữ vững trong hầu hết các kịch bản—các yếu tố cốt lõi của sức mạnh quốc gia mà hầu hết các phiên bản tương lai của AI đều có khả năng cần đến, ngay cả khi tầm quan trọng tương đối của chúng khác nhau giữa các thế giới.
Sức mạnh tính toán vẫn là nền tảng của năng lực AI. Việc kiểm soát chip, trung tâm dữ liệu và năng lượng để vận hành chúng quyết định ai có thể đào tạo và triển khai các hệ thống dẫn đầu tốc độ tiến bộ. Robot và sản xuất tiên tiến mở rộng sức mạnh đó vào thế giới vật chất, biến trí thông minh kỹ thuật số thành năng lực sản xuất. Không có điều nào trong số đó tồn tại nếu không có nền tảng khoa học công nghiệp vững chắc. Hoa Kỳ cần nghiên cứu cơ bản để thúc đẩy các công nghệ hiện tại và khám phá những cách tiếp cận mới trong phát triển trí tuệ nhân tạo; cần nhân tài, cả trong nước và thu hút từ khắp nơi trên thế giới; năng lực sản xuất để sản xuất quy mô lớn; và năng lượng để duy trì hoạt động của tất cả. Nếu các công ty AI thiếu nguồn điện đầy đủ, đặc biệt là nguồn điện, thì nút thắt cổ chai này có thể hạn chế tiến bộ chung.
Quản lý rủi ro, thường được coi là một hạn chế vì nó có thể làm chậm quá trình triển khai và hạn chế thử nghiệm, lại có thể là nguồn gốc của sự ổn định và tính hợp pháp. Đó là điều giúp ngăn chặn cạnh tranh sụp đổ do sự leo thang ngoài ý muốn từ các tai nạn, việc lạm dụng có chủ đích các hệ thống AI, hoặc mất kiểm soát do việc triển khai các hệ thống mà con người không còn có thể kiểm soát hành vi một cách đáng tin cậy. Điều quan trọng không kém là đảm bảo rằng các giao thức an toàn và sự ủng hộ chính trị trong nước phát triển đủ nhanh để theo kịp những tiến bộ về năng lực. Một số kịch bản tương lai cho phép Washington có thời gian để xây dựng nền tảng đó; những kịch bản khác lại thu hẹp thời gian.
Sau đó là vấn đề phổ biến – sự lan rộng và áp dụng các hệ thống AI ở nước ngoài. Các hệ thống được áp dụng sẽ quyết định giá trị và lý tưởng quản trị của quốc gia nào sẽ định hình trật tự kỹ thuật số, và quốc gia nào sẽ thu được nhiều lợi ích kinh tế và chiến lược nhất. Bắc Kinh đã coi quản trị AI như một mặt hàng xuất khẩu chiến lược, sử dụng các hệ thống, tiêu chuẩn và khuôn mẫu quy định của mình để định hình cách các quốc gia khác sử dụng và giám sát công nghệ này. Washington thể hiện sự quyết tâm về vấn đề phổ biến trên lý thuyết nhưng vẫn chưa chứng minh được điều đó trong thực tế.
Các đồng minh và đối tác của Hoa Kỳ là mảnh ghép quan trọng cuối cùng trong bức tranh này. Hợp tác với các đối tác đáng tin cậy sẽ nhân lên năng lực của Mỹ và tăng cơ hội để các hệ thống dân chủ – chứ không phải các hệ thống độc tài – định hình kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.
Thế giới thứ nhất
Ba trục – siêu trí tuệ so với trí tuệ giới hạn và không đồng đều, dễ dàng hay khó khăn trong việc bắt kịp bước đột phá của người khác, và một Trung Quốc đang chạy đua đến biên giới công nghệ so với một Trung Quốc không làm như vậy – tạo ra tám thế giới khả dĩ. Nhiệm vụ của các nhà hoạch định chính sách là điền vào ma trận này một loạt các lựa chọn chính sách hợp lý trong mỗi trường hợp.
Đầu tiên, hãy xem xét một thế giới mà siêu trí tuệ có thể đạt được, công nghệ khó bắt chước nhanh chóng, và Trung Quốc đang chạy đua hết tốc độ. Thế giới này trông giống như sự kết hợp giữa cuộc chạy đua vũ trang và cuộc chạy đua không gian: cuộc cạnh tranh sẽ trở thành cuộc đấu tranh để đạt được và bảo vệ biên giới công nghệ trước tiên. Mức độ rủi ro sẽ rất lớn. Bất cứ ai phát triển và kiểm soát các hệ thống tiên tiến nhất đều có thể giành được lợi thế công nghệ, kinh tế và quân sự lâu dài. Ở mức cực đoan của kịch bản này, một số người lập luận rằng một khi quá trình tự cải tiến lặp đi lặp lại bắt đầu, lợi thế dẫn đầu có thể tự củng cố, khiến việc bắt kịp không chỉ khó khăn mà thực tế là không thể. Khung phân tích này coi khả năng đó là trường hợp giới hạn của "khó bắt kịp" chứ không phải coi đó là điểm khởi đầu, và thử nghiệm chiến lược tương ứng.
Hoa Kỳ có thể phải xem xét một Dự án Manhattan 2.0, bao gồm việc huy động các nguồn lực công cộng, sự phối hợp đặc biệt giữa chính phủ và ngành công nghiệp, và mức độ bảo mật điển hình của các chương trình quân sự, có thể cần đến các quyền hạn mới hoặc mở rộng việc sử dụng Đạo luật Sản xuất Quốc phòng năm 1950, đạo luật trao cho tổng thống quyền rộng rãi để điều chỉnh ngành công nghiệp vì mục đích quốc phòng. Nỗ lực như vậy sẽ buộc các nhà hoạch định chính sách phải lựa chọn giữa việc tập trung phát triển vào một thực thể duy nhất để đảm bảo giám sát an ninh nghiêm ngặt hoặc duy trì cạnh tranh giữa nhiều phòng thí nghiệm tiên tiến với giả định rằng thử nghiệm song song sẽ mang lại kết quả nhanh hơn.
Trong những điều kiện này, Washington sẽ thắt chặt kiểm soát xuất khẩu đến mức tối đa có thể thực thi. Mỗi lớp của chuỗi cung ứng chất bán dẫn sẽ nằm dưới các chế độ nghiêm ngặt hơn, và sự phối hợp với các đồng minh sẽ rất cần thiết để ngăn chặn việc lách luật. Trọng số mô hình (các tham số số xác định cách hệ thống hoạt động), dữ liệu đào tạo và trung tâm dữ liệu cần được bảo vệ chống lại trộm cắp và phá hoại. Quản lý rủi ro với Trung Quốc, dựa trên lợi ích chung là tránh mất kiểm soát con người đối với siêu trí tuệ, sẽ trở thành vấn đề trọng tâm. Hệ thống càng phát triển nhanh, nguy cơ xảy ra tai nạn và leo thang ngoài ý muốn càng lớn khi các hệ thống tự động tương tác theo những cách mà cả hai bên đều không thể lường trước. Một bước đi khả thi là thỏa thuận kiềm chế lẫn nhau, hạn chế phát triển trong khi cả Bắc Kinh và Washington xây dựng các hệ thống an toàn có thể theo kịp tốc độ phát triển. Nhưng thỏa thuận như vậy sẽ rất mong manh và khó duy trì, do sự thiếu tin tưởng lẫn nhau, những thách thức trong việc kiểm chứng và lợi ích tiềm năng từ việc phá vỡ thỏa thuận và chạy đua vượt lên trước.
Vì việc bắt kịp rất khó khăn và thành công của Trung Quốc không phải là điều chắc chắn trong thế giới này, Hoa Kỳ có thể sẽ có một khoảng thời gian ngắn ngủi mà họ đạt được siêu trí tuệ trước. Vào thời điểm đó, Washington sẽ phải đối mặt với một quyết định: liệu có nên thực hiện các bước để ngăn chặn các quốc gia khác đạt được khả năng tương tự hay không. Kịch bản ngược lại cũng quan trọng không kém: nếu Bắc Kinh đạt đến ngưỡng đó trước, Washington cần phải sẵn sàng quản lý và giảm thiểu những tác hại. Và nếu cả hai cường quốc cùng vượt qua ngưỡng đó, họ cần phải giảm thiểu rủi ro bằng các biện pháp bảo vệ rõ ràng, thông tin liên lạc và kiềm chế, đồng thời nỗ lực ngăn chặn việc mất kiểm soát và việc các quốc gia bất hảo hoặc các tổ chức phi nhà nước sử dụng siêu trí tuệ.
Thế giới thứ hai
Trong một thế giới khác, trí tuệ siêu việt vẫn có thể đạt được và việc bắt kịp các công nghệ mới vẫn rất khó khăn, nhưng Trung Quốc không chạy đua đến biên giới công nghệ. Kịch bản này cho thấy Hoa Kỳ đạt được vị thế độc tôn về trí tuệ nhân tạo. Ngay cả khi Bắc Kinh theo đuổi chiến lược đầu tư một phần vào công nghệ tiên tiến, sự khó khăn trong việc bắt kịp sẽ gần như đảm bảo rằng Hoa Kỳ sẽ đứng một mình ở đỉnh cao công nghệ, với cơ hội thực sự để định hình cấu trúc thế giới sau này. Câu hỏi trung tâm sẽ không còn là làm thế nào để giành chiến thắng trong cuộc đua, mà là làm thế nào để sử dụng và quản lý lợi thế đó.
Ở cấp độ công nghiệp, sự phát triển trí tuệ nhân tạo có thể diễn ra với tốc độ chậm hơn. Mặc dù chi tiêu cho nghiên cứu và phát triển vẫn cần đủ cao để đạt được trí tuệ siêu việt, nhưng có lẽ không cần đến sự huy động quy mô lớn như Dự án Manhattan. Hoa Kỳ sẽ phải giữ vững vị thế dẫn đầu – bảo vệ các mô hình thuật toán, năng lực tính toán và nhân tài chủ chốt – đồng thời cho phép hệ sinh thái đổi mới hoạt động một cách năng động. Đặc biệt, khi thị trường trưởng thành và một số công ty AI thất bại, không được phép cho Trung Quốc mua lại tài sản trí tuệ của họ.
Tương lai này sẽ khiến nhiều quốc gia khác lo ngại. Việc tập trung sức mạnh chuyển đổi to lớn như vậy vào một quốc gia sẽ làm dấy lên những nghi ngờ về việc liệu Washington có lãnh đạo một cách có trách nhiệm hay chỉ theo đuổi lợi ích quốc gia hẹp hòi. Nhiệm vụ của Hoa Kỳ sẽ là xây dựng và duy trì một trật tự AI dân chủ, tạo ra niềm tin vào vai trò lãnh đạo của Mỹ ở biên giới công nghệ – một nhiệm vụ tương tự như nhiệm vụ mà Washington phải đối mặt vào năm 1945, nhưng khó khăn hơn nhiều trong bối cảnh chính trị và địa chính trị hiện nay. Không có đối thủ trực tiếp nào ở ngưỡng cửa trí tuệ siêu việt, Hoa Kỳ có thể thoải mái hơn trong việc tự kiềm chế đơn phương, điều chỉnh tốc độ phát triển công nghệ tiên tiến để đảm bảo an toàn. Việc phổ biến công nghệ sẽ mang tính chiến lược và có chọn lọc: mở rộng quyền tiếp cận an toàn cho các đồng minh và đối tác, đồng thời ngăn chặn sự phổ biến không kiểm soát.
Trong nước, Hoa Kỳ có thể tập trung vào việc xây dựng một khế ước xã hội mới. Nếu AI mang lại những lợi ích to lớn về năng suất và khả năng, thách thức sẽ chuyển sang việc chuyển những lợi ích đó thành sự thịnh vượng rộng khắp, đồng thời củng cố khả năng phục hồi của xã hội trước những gián đoạn do AI gây ra. Quy định hợp lý sẽ đảm bảo an toàn và trách nhiệm giải trình mà không làm cản trở sự tiến bộ.
Tất nhiên, thời điểm độc tôn này không được đảm bảo là vĩnh viễn. Nếu Hoa Kỳ đạt được trí tuệ siêu việt, Trung Quốc có thể sẽ chuyển sang chế độ chạy đua ngay lập tức, và các cường quốc khác cũng sẽ không đứng yên lâu. Washington sẽ phải quyết định cách phản ứng và cách sử dụng vị thế của mình để định hình cách thức và nơi công nghệ này lan rộng.
Thế giới thứ ba
Khả năng thứ ba là một thế giới bùng nổ công nghệ toàn diện: trí tuệ siêu việt có thể đạt được, việc bắt kịp rất dễ dàng, và Trung Quốc đang dẫn đầu cuộc đua. Các đột phá sẽ tích lũy nhanh chóng, nhưng việc sao chép chúng cũng sẽ nhanh chóng. Trong thế giới này, nhiệm vụ của Hoa Kỳ sẽ không phải là kiềm chế mà là tăng cường khả năng chống chịu – tức là chuẩn bị hệ thống an ninh mạng, an ninh sinh học, cơ sở hạ tầng và hệ thống phòng thủ của quốc gia để chống lại toàn bộ các mối đe dọa do trí tuệ nhân tạo tạo ra.
Việc chạy đua hay đi theo sau nhanh chóng sẽ trở thành một lựa chọn chiến lược. Nếu các đột phá lan rộng nhanh chóng, lợi thế đạt được từ việc đi đầu có thể chỉ tồn tại trong thời gian ngắn, nhưng việc để người khác đi trước, ngay cả trong một thời gian ngắn, vẫn sẽ tạo ra một khoảng thời gian dễ bị tổn thương đáng kể. Và nếu tiến bộ tiếp tục tích lũy nhanh chóng, việc đi đầu sẽ càng quan trọng hơn, bởi vì người đi trước sẽ bắt đầu leo lên đường cong phát triển trước. Con đường tối ưu có thể là chạy đua một cách phòng thủ, duy trì chi tiêu R&D cao và năng lực tiên tiến trong khi kết hợp các tiến bộ với các lớp bảo mật và khả năng chống chịu mới.
Hệ sinh thái đổi mới sẽ phải đối mặt với áp lực. Một công ty dẫn đầu quốc gia duy nhất sẽ không mang lại nhiều giá trị an ninh, vì bất cứ thứ gì họ tạo ra cũng sẽ nhanh chóng bị sao chép, và việc duy trì nhiều công ty tư nhân hoạt động trong lĩnh vực công nghệ tiên tiến sẽ khó khăn nếu các nhà đầu tư thấy lợi nhuận biến mất khi các đổi mới nhanh chóng bị sao chép. Nhiều công ty trong số này sẽ thất bại khi trí tuệ siêu việt trở thành hàng hóa thông thường. Các công ty đổi mới để xây dựng các mô hình kinh doanh tốt hơn để thu lợi nhuận sẽ thành công, nhưng các công ty đổi mới để xây dựng các mô hình AI tốt hơn có thể không thành công.
Quản lý rủi ro sẽ trở nên quan trọng hơn, không chỉ liên quan đến việc kiểm soát leo thang và tính toán sai lầm. Để giảm thiểu mối đe dọa từ sự phổ biến không kiểm soát đến các tác nhân phi nhà nước và các quốc gia bất hảo, Hoa Kỳ sẽ phải xây dựng các tầng hợp tác toàn cầu mới, với cả các đồng minh và Trung Quốc, để làm chậm hoặc ngăn chặn các bên thiếu trách nhiệm tiếp cận công nghệ này. Mặc dù một thỏa thuận kiềm chế chung giữa Hoa Kỳ và Trung Quốc vẫn khó thực thi, nhưng nhận thức của hai nước về mối nguy hiểm gia tăng trong kịch bản này có thể làm cho một thỏa thuận trở nên khả thi hơn.
Kiểm soát xuất khẩu vẫn có thể hữu ích, nhưng hiệu quả của chúng sẽ phụ thuộc vào lý do tại sao việc bắt kịp lại dễ dàng. Nếu Trung Quốc phát triển một hệ thống điện toán thay thế khả thi, thì việc kiểm soát chip sẽ trở nên vô dụng và cạnh tranh sẽ chuyển sang triển khai toàn cầu. Nếu sự dễ dàng bắt kịp xuất phát từ các yếu tố khác (chẳng hạn như chắt lọc mô hình, đánh cắp hoặc sự lan truyền nhanh chóng của các thuật toán mới và bí quyết thực tiễn), thì việc kiểm soát chip sẽ ít hiệu quả hơn so với các kịch bản khác nhưng vẫn hữu ích như một công cụ để câu giờ và làm chậm sự lan truyền.
Kịch bản thứ tư
Nếu trí tuệ siêu việt có thể đạt được, việc bắt kịp dễ dàng và Trung Quốc không chạy đua, Hoa Kỳ sẽ thấy mình trong một khoảng thời gian ngắn ngủi của thế giới đơn cực. Hoa Kỳ có thể đạt được trí tuệ siêu việt nhân tạo trước tiên, nhưng những nước khác có thể nhanh chóng theo kịp một khi họ bắt đầu chạy đua. Với việc Trung Quốc không cố gắng đổi mới quá nhanh, lý lẽ về việc kiềm chế một nỗ lực lớn để đạt đến đỉnh cao sẽ thuyết phục hơn, đặc biệt nếu làm như vậy có thể tránh được kịch bản phổ biến không kiểm soát. Tuy nhiên, con đường đó sẽ rủi ro: Trung Quốc có thể bí mật chạy đua hoặc một tác nhân khác có thể vượt qua khả năng của Mỹ.
Nếu Hoa Kỳ tiếp tục chạy đua, họ sẽ phải quyết định cách sử dụng lợi thế của mình. Washington có thể cố gắng sử dụng khoảng thời gian ngắn ngủi đó để ngăn chặn những nước khác đạt đến đỉnh cao. Hoặc, họ có thể sử dụng ngay cả một khoảng thời gian ngắn ngủi của trí tuệ siêu việt không bị cạnh tranh để tăng cường khả năng phòng thủ của mình và các đồng minh, đồng thời nỗ lực thực hiện các biện pháp bảo vệ chống lại việc mất kiểm soát và các kịch bản phổ biến không giới hạn.
Vì Bắc Kinh sẽ không chạy đua, họ có thể sẽ theo đuổi một chiến lược khác, định vị mình để thương mại hóa các đột phá của Mỹ, tích hợp các hệ thống của Trung Quốc trên toàn cầu thông qua xuất khẩu AI giá rẻ và liên kết AI với thế giới vật chất thông qua robot. Điều đó sẽ làm cho sự lan truyền trở thành một cuộc cạnh tranh quan trọng. Hoa Kỳ cần đầu tư vào robot và sản xuất tiên tiến để chuyển đổi các đột phá kỹ thuật số thành các ứng dụng vật lý và công nghiệp, và hành động quyết đoán để phổ biến các hệ thống an toàn, dân chủ ra nước ngoài trước khi Trung Quốc lấp đầy khoảng trống. Thế giới thứ năm
Trí tuệ siêu việt không còn là vấn đề được xem xét trong nhóm các kịch bản thế giới khả thi tiếp theo. Trong một trong những kịch bản này, việc bắt kịp các công nghệ đột phá trở nên khó khăn, và Trung Quốc đang chạy đua để đạt đến đỉnh cao công nghệ. Hoa Kỳ và Trung Quốc sẽ bước vào một cuộc chạy đua đổi mới đầy cam go. Mặc dù rủi ro sẽ cao, nhưng chúng sẽ thấp hơn so với các kịch bản về trí tuệ siêu việt. Việc đầu tư vào nghiên cứu và phát triển vẫn rất quan trọng, ngay cả khi không ở mức khẩn cấp, và cần hỗ trợ khoản chi tiêu đó bằng chính sách công nghiệp dài hạn nhằm xây dựng năng lực sản xuất robot và sản xuất tiên tiến bền vững. Các nhà hoạch định chính sách cần lưu ý rằng thị trường thường đánh giá sai các điểm ngoặt – các nhà đầu tư có thể hoảng loạn và tuyên bố "bong bóng" trước khi trí tuệ nhân tạo đạt đến tiềm năng đầy đủ, hoặc họ có thể tiếp tục chi tiêu rất lâu sau khi công nghệ đã trưởng thành. Quản lý rủi ro sẽ phải tập trung ít hơn vào việc mất kiểm soát và nhiều hơn vào việc lạm dụng trong các ứng dụng sinh học, mạng hoặc quân sự.
Tầm quan trọng của việc phổ biến và triển khai sẽ tăng lên đáng kể. Hoa Kỳ sẽ phải thúc đẩy việc áp dụng AI một cách mạnh mẽ trong ngành công nghiệp và quân đội trong nước, đồng thời nhanh chóng phổ biến các hệ thống của Mỹ và các đồng minh ra nước ngoài. Ngay cả các mô hình không phải là tiên tiến nhất – khi được tích hợp tốt, giá cả phải chăng hoặc kết hợp với cơ sở hạ tầng mạnh mẽ – cũng có thể chiếm được thị phần khổng lồ, điều mà Bắc Kinh đã biết rõ từ kinh nghiệm trong quá khứ. An ninh của các mô hình và trung tâm dữ liệu vẫn rất quan trọng, vì việc bắt kịp sẽ không dễ dàng, và các mô hình tiên tiến vẫn rất cần thiết để bảo vệ các hệ thống của Mỹ và các đồng minh, nhưng nhiệm vụ quan trọng nhất là đưa các hệ thống có khả năng vào sử dụng rộng rãi càng sớm càng tốt, xây dựng sự quen thuộc và phụ thuộc trước khi các giải pháp thay thế của Trung Quốc chiếm lĩnh thị trường. Các biện pháp kiểm soát xuất khẩu vẫn có giá trị để làm chậm bước tiến của Trung Quốc, nhưng Hoa Kỳ phải lưu ý không cản trở việc triển khai ở nước ngoài.
Thế giới thứ sáu
Trong một thế giới không có siêu trí tuệ, nơi việc bắt kịp rất khó khăn và Trung Quốc không chạy đua, Hoa Kỳ sẽ giữ vị trí dẫn đầu thoải mái và có một khoảng thời gian đáng kể để củng cố lợi thế của mình, sử dụng AI để phát triển các loại thuốc cứu sinh mới, mở rộng giáo dục và hồi sinh các ngành công nghiệp Mỹ đang tụt hậu. Trung Quốc không nhất thiết phải hoàn toàn từ bỏ AI, nhưng Bắc Kinh sẽ hạn chế đầu tư vào phát triển mô hình tiên tiến đến mức thực tế là sẽ bị loại khỏi cuộc đua giành năng lực tiên tiến nhất. Thay vào đó, Trung Quốc sẽ tập trung vào các ứng dụng và thương mại hóa các đột phá của Mỹ. Trong khi đó, Washington sẽ có thể tập trung vào an toàn, trách nhiệm giải trình và đảm bảo rằng những lợi ích do AI mang lại sẽ dẫn đến sự thịnh vượng rộng khắp.
Trên phạm vi quốc tế, Hoa Kỳ sẽ có không gian để phát triển một tầm nhìn tích cực cho một thế giới được tích hợp AI, chào đón các đối tác vào hệ sinh thái AI của mình và cung cấp quyền truy cập vào các mô hình, dữ liệu và cơ sở hạ tầng nhưng vẫn giữ các yếu tố quan trọng ở trong nước. Mục tiêu không phải là phổ biến các hệ thống của Mỹ rộng rãi và nhanh chóng nhất có thể, mà là đảm bảo rằng các hệ thống được phổ biến an toàn và phù hợp với các giá trị dân chủ.
Thế giới thứ bảy
Kịch bản áp chót cho thấy AI có giới hạn và không đồng đều, việc bắt kịp dễ dàng và Trung Quốc đang chạy đua đến biên giới công nghệ. Trong thế giới này, Hoa Kỳ và Trung Quốc tham gia vào một cuộc đua phổ biến công nghệ. Bởi vì các đột phá sẽ dễ dàng được bắt chước, không quốc gia nào có thể độc quyền trí tuệ trong thời gian dài; lợi thế sẽ đến từ việc phát triển và thương mại hóa nhanh hơn đối thủ.
Vốn tư nhân sẽ khó huy động hơn. Nếu công nghệ dễ dàng bị sao chép, các nhà đầu tư có thể sẽ đầu tư ít hơn, vì thấy ít lợi nhuận có thể bảo vệ được. Nhưng Hoa Kỳ vẫn cần phải tham gia cuộc đua; các hệ thống được phổ biến đầu tiên sẽ định hình môi trường toàn cầu và cần phải phản ánh các giá trị của Hoa Kỳ. Và vì Trung Quốc cũng đang tham gia cuộc đua, Hoa Kỳ cần phải đổi mới với tốc độ tương đương hoặc nhanh hơn để ngăn chặn Bắc Kinh làm suy yếu an ninh mạng, an ninh sinh học, và lợi thế quân sự và tình báo của Mỹ.
Việc phổ biến công nghệ sẽ không chỉ là một thành phần của chiến lược AI mà còn là trụ cột cốt lõi của chính sách đối ngoại Hoa Kỳ. Trung Quốc đã và đang đẩy mạnh công nghệ của mình vào thị trường nước ngoài một cách có hệ thống, thường kết hợp với tài chính và các dự án phát triển quy mô lớn. Hoa Kỳ sẽ có những lo ngại nghiêm trọng nếu cho phép cơ sở hạ tầng kỹ thuật số toàn cầu được xây dựng dựa trên các mô hình của Trung Quốc, vốn có thể đánh cắp dữ liệu, giám sát thông tin liên lạc và thực hiện các hoạt động gây ảnh hưởng sâu rộng. Washington cần phải tích hợp việc phổ biến AI vào chính sách đối ngoại của mình, mở rộng phạm vi và nguồn vốn khả dụng của các tổ chức như Tập đoàn Tài chính Phát triển để giúp các công ty Mỹ và các đồng minh xây dựng các trung tâm dữ liệu, mạng lưới và hệ thống phù hợp với từng khu vực trên toàn thế giới. Điều đó đòi sprawling hỏi một sự lãnh đạo của Mỹ tập trung không chỉ vào lợi nhuận ngắn hạn mà vào việc tạo ra một thế giới hoạt động dựa trên các hệ thống của Mỹ nhiều hơn là của Trung Quốc.
Nếu việc sao chép dễ dàng và sự phổ biến là không thể tránh khỏi, thì việc giữ bí mật sẽ mang lại ít lợi ích. Cách tiếp cận tốt hơn có thể là mở mã nguồn hoặc cấp phép rộng rãi các phiên bản an toàn của các hệ thống chủ chốt, đảm bảo rằng chúng sẽ được vận hành trên các nền tảng của Mỹ hoặc các đồng minh chứ không phải của các đối thủ. Trong thế giới này, kiểm soát xuất khẩu sẽ mang lại ít lợi ích hơn và trong một số trường hợp cực đoan thậm chí có thể làm suy yếu cuộc đua phổ biến công nghệ vì Trung Quốc có thể dễ dàng vượt qua bằng cách nhanh chóng sao chép các công nghệ của Mỹ.
Thế giới thứ tám
Trong thế giới cuối cùng, AI sẽ giống như nhiều công nghệ lớn trong quá khứ. Hoa Kỳ sẽ dẫn đầu về đổi mới, nhưng những tiến bộ sẽ dễ dàng bị sao chép. Việc sao chép miễn phí này sẽ khiến việc huy động đầu tư tư nhân cho những bước đột phá lớn trở nên khó khăn hơn và, khi Trung Quốc không tham gia cuộc đua, lý do an ninh quốc gia cho chi tiêu công sẽ trở nên ít toàn diện hơn. Thay vào đó, đầu tư vào AI sẽ theo dự báo doanh thu từ việc phổ biến công nghệ. Các mô hình mã nguồn mở có thể sẽ chiếm ưu thế.
Cuộc đua giành vị trí dẫn đầu về AI cũng chủ yếu là cuộc đua về phổ biến công nghệ. Nó sẽ giống như các cuộc cạnh tranh trước đây, chẳng hạn như cuộc cạnh tranh về 5G, được thúc đẩy bởi việc triển khai và quy mô. Nhiệm vụ của Washington là đảm bảo rằng các hệ thống đáng tin cậy của Mỹ và các đồng minh trở thành cơ sở hạ tầng mặc định cho ngành công nghiệp toàn cầu, để lại ít không gian hơn cho Bắc Kinh thiết lập một giải pháp thay thế khả thi với chi phí thấp.
Từ các kịch bản đến chiến lược
Chiến lược trong thời đại AI sẽ không chỉ đơn thuần là dự đoán một kết quả duy nhất hoặc một chính sách đúng đắn mà là suy nghĩ dựa trên xác suất. Để sử dụng ma trận này, các nhà hoạch định chính sách nên bắt đầu bằng cách chọn một trường hợp cơ bản—thế giới mà họ tin là có nhiều khả năng xảy ra nhất. Mỗi đề xuất chính sách lớn nên được thử nghiệm dựa trên trường hợp cơ bản đó: Chính sách đó có hợp lý trong thế giới mà người ta nghĩ mình đang sống hay không? Các nhà hoạch định chính sách cũng phải xác định những gì có thể làm để tránh hoặc giảm thiểu những kết quả tồi tệ nhất có thể xảy ra trong những thế giới mà Hoa Kỳ dễ bị tổn thương nhất và rủi ro cao nhất, chẳng hạn như trong Thế giới thứ nhất—ngay cả khi họ không nghĩ rằng những thế giới đó là có nhiều khả năng xảy ra nhất. Từ đó, họ nên phòng ngừa rủi ro, điều chỉnh chiến lược phù hợp với trường hợp cơ bản đồng thời làm cho nó có khả năng chống chịu được trong những thế giới khó khăn nhất. Điều đó có nghĩa là xác định những chính sách nào hiệu quả trong nhiều thế giới, những chính sách nào có thể được đảo ngược nếu tương lai dự đoán thay đổi, và những chính sách nào sẽ gây tổn hại nếu trường hợp cơ bản được chứng minh là sai.
Đối với mỗi trong tám thế giới, chính phủ nên có một kế hoạch sẵn sàng thực hiện có thể được điều chỉnh khi điều kiện thay đổi. Điều đó đòi hỏi các thể chế phải suy nghĩ dựa trên xác suất. Hội đồng An ninh Quốc gia nên sử dụng ma trận này để kiểm tra khả năng ứng phó của chính sách Hoa Kỳ trước các kịch bản tương lai khác nhau. Và cộng đồng tình báo nên theo dõi các dấu hiệu chuyển động dọc theo ba trục (chẳng hạn như tốc độ tiến bộ ở biên giới công nghệ, tốc độ nhân rộng các khả năng mới, hoặc sự thay đổi trong đầu tư của Trung Quốc) và cập nhật xác suất của mỗi kịch bản tương lai tương ứng. Các quan chức an ninh quốc gia cấp cao nên chuẩn bị sẵn sàng để đề xuất điều chỉnh chính sách khi có vẻ như một thế giới khác có nhiều khả năng xảy ra hơn. Nhiệm vụ không phải là đưa ra những dự đoán hoàn hảo mà là cân bằng rủi ro và lợi ích, điều chỉnh các ưu tiên khi xác suất thay đổi, vẽ lại ma trận khi hoàn cảnh đòi hỏi, và thiết lập các hệ thống và quy trình để thực hiện những điều này.
Khung phân tích này không chỉ dành cho các nhà hoạch định chính sách. Nó cũng cung cấp một cách thực tế để bất kỳ ai cũng có thể tham gia vào các cuộc tranh luận về trí tuệ nhân tạo và địa chính trị. Những cuộc tranh luận này thường kết thúc bằng việc hai bên nói chuyện không ăn khớp với nhau; chúng có thể trở nên hiệu quả hơn nếu những người tham gia xác định rõ kịch bản tương lai nào đang được giả định. Liệu trí tuệ nhân tạo được kỳ vọng sẽ tiến nhanh đến một bước đột phá mang tính chuyển đổi hay sẽ chững lại? Liệu những đột phá sẽ lan rộng nhanh chóng hay vẫn khó sao chép? Và liệu Trung Quốc đang chạy đua để dẫn đầu hay đang định vị bản thân để đi theo và thương mại hóa? Việc đặt ra những câu hỏi này và ánh xạ lập luận của mỗi bên vào ma trận thường cho thấy liệu sự bất đồng thực sự nằm ở các khuyến nghị chính sách hay ở các kịch bản tương lai được giả định.
Mục đích của khuôn khổ này không phải là để dự đoán thế giới cuối cùng mà là để định hướng chiến lược trước sự bất định – làm cho các giả định trở nên rõ ràng và kiểm chứng chúng so với các phương án thay thế. Khuôn khổ này cũng được thiết kế để phát triển. Có nhiều khía cạnh hơn đối với sự tiến bộ của AI so với ba trục được trình bày ở đây; một số câu hỏi dường như quan trọng nhất hiện nay cuối cùng có thể được giải quyết, và những câu hỏi mới sẽ xuất hiện. Ví dụ, nếu rõ ràng rằng siêu trí tuệ nằm trong tầm tay, khả năng tiến bộ hạn chế hơn sẽ trở nên không còn phù hợp, và ma trận có thể có thêm một trục mới xem xét hai khả năng mới: siêu trí tuệ có lợi và siêu trí tuệ nguy hiểm. Các tác nhân khác ngoài Trung Quốc cũng có thể trở nên quan trọng hơn khi bối cảnh công nghệ thay đổi. Điều quan trọng là phải có một khuôn khổ chính sách có thể thích ứng khi bằng chứng được tích lũy.
Địa chính trị trong thời đại AI sẽ không đơn giản. Nhưng nếu không có cách tư duy có kỷ luật, chiến lược sẽ sụp đổ dưới sức nặng của những giả định và chương trình nghị sự tiềm ẩn. Bằng cách lập bản đồ các thế giới khả thi và những lựa chọn mà chúng đòi hỏi, khuôn khổ này cung cấp một cách để nhìn xuyên qua màn sương mù. Nhiệm vụ của các nhà hoạch định chính sách hiện nay rất rõ ràng: hãy coi AI không phải là một câu chuyện duy nhất mà là một bối cảnh luôn thay đổi. Nếu các nhà lãnh đạo Mỹ học cách suy nghĩ theo cách này, họ sẽ định hình bất kỳ thời đại AI nào xuất hiện. Nếu không, người khác sẽ làm điều đó thay cho họ.
Jake Sullivan là Giáo sư Kissinger về Thực tiễn Quản lý Nhà nước và Trật tự Thế giới tại Trường Harvard Kennedy. Ông từng là Cố vấn An ninh Quốc gia Hoa Kỳ từ năm 2021 đến năm 2025.
Tal Feldman là ứng viên Tiến sĩ Luật tại Trường Luật Yale và trước đây đã xây dựng các hệ thống AI trong chính phủ Hoa Kỳ.
https://www.foreignaffairs.com/united-states/geopolitics-age-artificial-intelligence
***
Geopolitics in the Age of Artificial Intelligence
Strategy and Power in an Uncertain AI Future
An event showcasing developments in AI, Palo Alto, California, December 2025 - Carlos Barria / Reuters
Everyone has a theory of artificial intelligence. Some believe the technology is progressing toward superintelligence—powerful AI that will bring epochal changes beyond any previous technology. Others expect that it will boost productivity and scientific discovery but will follow a more uneven and potentially less dramatic path.
People also disagree about how easily breakthroughs can be replicated. Some argue that rivals will fast-follow (that is, quickly imitate), whereas others believe catching up will become slower and costlier, giving first movers lasting advantage. And whereas many are sure China is determined to beat the United States at the frontier, others insist it is focused on deployment of existing technology while seeking to distill and reproduce leading-edge American innovations once they appear.
Every confident policy argument rests on hidden assumptions about which of these stories is true. Those prioritizing frontier innovation assume breakthroughs will compound and be difficult to replicate, whereas those focused on spreading American systems abroad often assume the opposite. If those assumptions are wrong, the strategies built on them will waste resources and could cost the United States its lead.
Betting everything on a single story is tempting but dangerous. Washington does not need another prediction about the AI age. It needs a way to make choices under uncertainty—one that secures the United States’ advantage across multiple possible futures and adapts as the shape of the AI era comes into view.
Eight worlds
However the AI future ultimately unfolds, U.S. strategy should begin with a clear definition of success. Washington should use AI to strengthen national security, broad-based prosperity, and democratic values both at home and among allies. When aligned with the public good, AI can drive scientific and technological progress to improve lives; help address global challenges such as public health, development, and climate change; and sustain and extend American military, economic, technological, and diplomatic advantages vis-à-vis China. The United States can do all of this while responsibly managing the very real risks that AI creates.
The challenge is how to get there. To make hidden assumptions explicit and to test strategies against different futures, those thinking about AI strategy should consider a simple framework. It turns on three questions: Will AI progress accelerate toward superintelligence, or plateau for an extended period? Will breakthroughs be easy to copy, or will catching up become difficult and costly? And is China truly racing for the frontier, or is it putting its resources elsewhere on the assumption that it can imitate and commodify later? Each question has two plausible answers. Considering every combination yields a three-dimensional matrix—a 2×2×2 diagram with eight possible worlds.
The first axis is the nature of AI progress. At one end lies superintelligence: an AI that far outpaces humans and is capable of recursive self-improvement, teaching itself to become ever smarter and inventing ever more new things. At the other end lies bounded and jagged intelligence: impressive scientific, economic, and military applications, but not a singular break with history. It is bounded because the progress it makes eventually hits limits, at least for a while. And it is jagged because it is uneven; systems may reach incredible performance in areas such as math or coding but struggle with judgment, creativity, or certain physical applications. If progress leads to superintelligence, even a narrow lead could prove decisive, justifying massive frontier investments. If it is bounded and jagged, channeling unlimited resources to moonshots is less compelling than prioritizing adoption and diffusion.
The second axis is the ease of catching up—the fast-follow problem. In one world, catching up is easy. Breakthroughs can be copied quickly through espionage; leaked weights, in which a trained model’s internal parameters are stolen or released; innovative training on older hardware; or model distillation, in which a less capable system is trained to imitate a more advanced one. In the other, catching up is hard: frontier capability depends on the full technological stack—proprietary hardware, institutional expertise, vast and often unique datasets, a vibrant ecosystem of talent, and structural factors that cannot be foreseen. The model, or software layer, may be easy to copy, but the quality and scale of hardware, infrastructure, and human capital behind training and inference may be far more difficult to reproduce. When catching up is easy, the contest is more about diffusion, embedding American systems abroad before rivals can spread their own. When it is hard, diffusion still matters, but strategy places greater emphasis on defending the underlying foundations of frontier capability—that is, the inputs and know-how that allow advances to compound over time. Across the whole axis, the question is not whether AI spreads, but how quickly, to whom, and on what terms.
AI processors on display at a tech conference in Tongxiang, China, November 2025Tingshu Wang / Reuters
The third axis is China’s strategy. At one extreme, Beijing is racing aggressively to the frontier, funding massive training runs and competing labs. At the other extreme, Beijing is not racing but prioritizing adoption and diffusion and occasionally producing large models to signal progress and spur the United States into focusing on the frontier. China may not have a perfectly coherent national plan—indeed, different institutions within the country may act differently—but at the system level, China’s behavior will still approximate either racing or not racing. This dimension of the framework focuses on China because, at present, it is the United States’ dominant competitor at the frontier. If other actors emerge, the matrix would need to adjust to reflect their racing calculus, as well.
Reality is, of course, more complicated than any diagram. More axes could be added, and each axis could be treated as a spectrum. China may pursue a middle path in frontier R & D. Catching up may be only somewhat hard. AI may be truly powerful but still have certain limitations. Although considering binary outcomes can make strategic planning easier, policymakers can still account for the intermediate possibilities by thinking probabilistically along each axis. A partial Chinese investment strategy, for instance, increases the odds that Beijing narrowly follows the United States or even unexpectedly closes the gap.
Finally, policymakers’ own decisions can shape which AI future emerges, at least on the margins. U.S. actions can make catching up harder or easier, particularly by tightening or loosening export controls. Whether China races or holds back will depend in part on how Beijing judges the pace of AI progress and the difficulty of catching up. Still, by making uncertainty part of the policy framework, policymakers will at least be forced to confront their own assumptions and plan for multiple futures rather than one.
Sources of AI power
Before turning to that planning exercise, it is worth pausing to ask two questions: Who actually sets U.S. AI strategy? And what tools does Washington have to shape the trajectory of AI? After all, the government doesn’t own the country’s leading labs or decide what they build. It can’t set production targets or direct investment flows the way Beijing can. Yet Washington’s policy choices and signaling significantly influence the AI ecosystem, even if indirectly.
Many American policies amount to an implicit subsidy for the domestic AI industry. Export controls and investment restrictions have limited China’s access to advanced chips and U.S. capital. They have raised the value of American and allied firms by constraining their strongest competitors and channeling private capital toward them.
Expectations amplify that effect. When senior officials describe AI leadership as a national priority, companies and investors anticipate favorable rulemaking, administrative streamlining, and closer coordination with government. Those assumptions influence how much risk firms take on and where investors place their bets—perhaps even more than a slow-to-deploy congressional appropriation would.
Washington’s direct support complements these signals. R & D tax credits, infrastructure investments, federal research grants, and a host of executive branch decisions—on permitting, immigration, and much else—collectively influence where and how AI capacity grows. Meanwhile, federal procurement and partnership is becoming a meaningful demand signal itself as agencies begin testing and adopting AI systems at scale. If diffusion becomes as strategically important as frontier breakthroughs, Washington may need to use more of the tools at its disposal, offering partners a trusted alternative to Beijing’s AI stack and working through institutions such as the Development Finance Corporation to fund deployment abroad in places the market alone will not serve. This also includes thinking about how open or closed American AI systems should be. The United States must decide whether to rely on tightly controlled proprietary models or promote open-source alternatives as a way to shape global adoption.
Still, the private sector remains the engine of this race, and its incentives do not always align with the country’s interests. Many leading labs in the United States are betting on superintelligence, pouring resources into massive training runs rather than safe deployment or broad diffusion. Some would prefer to build and operate the infrastructure for large-scale training runs overseas, drawn by looser rules, cheaper energy, and additional capital. Managing that tension will remain one of Washington’s most difficult tasks.
Policymakers should treat AI not as a single story but as a shifting landscape.
The United States’ strength has never been central planning but deploying a mix of tools to direct a decentralized system toward shared goals. It creates policy incentives, shapes expectations, and coaxes capital toward national purpose. How to use these tools to maintain U.S. leadership in AI depends on which future ultimately emerges. Some policies that make sense in one scenario may be counterproductive in another. But a few priorities will hold across most of them—core elements of national power that most versions of the AI future are likely to require, even as their relative importance varies from one world to another.
Compute, or computing power, remains the foundation of AI capability. Control over chips, data centers, and the energy to run them determines who can train and deploy the systems that set the pace of progress. Robotics and advanced manufacturing extend that power into the physical world, turning digital intelligence into productive capacity. None of it endures without a strong industrial-scientific base. The United States needs basic research both to advance today’s technologies and to explore new approaches to AI development; talent, both homegrown and attracted from around the world; the manufacturing capacity to build at scale; and energy that keeps it all running. If AI firms lack sufficient access to electric power, in particular, that bottleneck could limit overall progress.
Risk management, often regarded as a constraint because it can slow deployment and limit experimentation, can be a source of stability and legitimacy. It’s what keeps competition from collapsing due to unintended escalation from accidents, deliberate misuse of AI systems, or loss of control resulting from the deployment of systems whose behavior humans can no longer reliably control. Just as important is ensuring that safety protocols and domestic political support develop fast enough to keep pace with capability gains. Some futures give Washington room to build that foundation; others compress the timeline.
Then there’s the question of diffusion—the spread and adoption of AI systems abroad. The systems that take root will decide whose values and governance ideals define the digital order, and which country or countries draw the most economic and strategic gains. Beijing already treats AI governance itself as a strategic export, using its systems, standards, and regulatory templates to shape how other countries use and oversee the technology. Washington demonstrates conviction on diffusion in theory but has yet to prove it in practice.
U.S. allies and partners are the last critical piece of this puzzle. Working in concert with trusted partners multiplies American capacity and improves the chances that democratic systems—not authoritarian ones—define the shape of the AI age.
World one
The three axes—superintelligence versus bounded and jagged intelligence, ease versus difficulty in catching up to another’s breakthrough, and a China that races to the frontier versus a China that does not—create eight possible worlds. The task of policymakers is to fill in this matrix with a range of reasonable policy choices in each one.
First, consider a world in which superintelligence is achievable, the technology is hard to imitate quickly, and China is racing at full speed. This world looks and feels like something between an arms race and a space race: the contest would become a struggle to reach and secure the frontier first. The stakes would be immense. Whoever develops and controls the most advanced systems could gain enduring technological, economic, and military advantages. At the extreme end of this scenario, some argue that once recursive self-improvement begins, the lead may become self-reinforcing, making meaningful catch-up not merely difficult but effectively impossible. This framework treats that possibility as the limiting case of “hard to catch up” rather than assuming it as a baseline, and tests strategy accordingly.
The United States might have to consider a Manhattan Project 2.0, which would entail the mobilization of public resources, extraordinary coordination between government and industry, and a level of secrecy more typical of military programs, potentially requiring new authorities or expanded use of the 1950 Defense Production Act, which grants the president broad authority to regulate industry for purposes of national defense. Such an effort would force policymakers to choose between centralizing development in a single entity to ensure strict security oversight or maintaining competition among multiple frontier laboratories on the assumption that parallel experimentation would yield results faster.
A robot on display at a tech event in Taipei, Taiwan, November 2025Ann Wang / Reuters
Under these conditions, Washington would tighten export controls to the limits of enforceability. Every layer of the semiconductor supply chain would fall under stricter regimes, and coordination with allies would be essential to prevent circumvention. Model weights (the numerical parameters that determine how a system behaves), training data, and data centers would need to be hardened against theft and sabotage.
Risk management with China, based on a shared interest in avoiding loss of human control of superintelligence, would move center stage. The faster systems advance, the greater the chance of accidents and unintended escalation as autonomous systems interact in ways neither side fully anticipates. One plausible move would be a mutual restraint agreement, limiting development while both Beijing and Washington build safety systems that can keep pace. But such an arrangement would be fragile and hard to sustain, given mutual distrust, verification challenges, and the potential gains from breaking the agreement and racing ahead.
Because catching up is difficult and China’s success is not inevitable in this world, the United States might find itself with a narrow window in which it has reached superintelligence first. In that moment, Washington would face a decision: whether to take steps to prevent others from reaching the same capability. The opposite scenario is equally important: if Beijing reaches the frontier first, Washington would need to be ready to manage and mitigate the harms. And if both powers cross the threshold, they would need to reduce risk with clear guardrails, communication, and restraint while also working to prevent loss of control and the adoption of superintelligence by rogue states or nonstate actors.
World two
In another world, superintelligence is still achievable and it is still hard to catch up to new technologies, but China is not racing toward the frontier. This scenario sees the United States achieve a unipolar AI moment. Even if Beijing pursued a strategy of partial frontier investment, the difficulty of catching up would all but guarantee that the United States would stand alone at the technological peak, with a real chance to define the structure of the world that follows. The central question would no longer be how to win the race, but how to wield and manage a lead.
At the industrial level, AI development could progress at a more measured pace. Although R & D spending should remain elevated enough to reach superintelligence, no Manhattan Project–style mobilization would likely be needed. The United States would have to keep the frontier secure—protecting model weights, compute, and key talent—while allowing the innovation ecosystem to operate dynamically. Notably, as the market matures and some AI companies fail, China should not be allowed to buy up their intellectual property.
This future would make many other countries uneasy. Concentrating such transformational power in one country would raise doubts about whether Washington would lead responsibly or pursue a narrower national interest. The task for the United States would be to build and maintain a democratic AI order that generates trust in American leadership at the frontier—a similar undertaking to the one Washington faced in 1945, but far more difficult in today’s political and geopolitical landscape. With no immediate rival at the cusp of superintelligence, the United States could more comfortably exercise unilateral restraint, pacing frontier development efforts to ensure safety keeps up. Diffusion would be strategic and selective: extending secure access to allies and partners while preventing uncontrolled proliferation.
Domestically, the United States could focus on building a new social contract. If AI delivered enormous productivity and capability gains, the challenge would turn to channeling those gains into broad-based prosperity while reinforcing society’s resilience to AI-driven disruptions. Sensible regulation would ensure safety and accountability without stifling progress.
Of course, this unipolar moment would not be guaranteed to be permanent. If the United States reached superintelligence, China would likely flip into racing mode overnight, and other powers would not stay idle for long. Washington would have to decide how to respond and how to use its position to shape how and where the technology spreads.
World three
A third possibility is a world of all-out proliferation: superintelligence can be reached, it is easy to catch up, and China is racing ahead. Breakthroughs would compound quickly, but copying them would be quick, too. In this world, the task for the United States would be less about containment and more about resilience—that is, preparing the nation’s cyber, biosecurity, infrastructure, and defense systems to withstand the full range of AI-enabled threats.
Whether to race or fast-follow would become a strategic choice. If breakthroughs proliferated quickly, the advantage gained from reaching the frontier first may be short-lived, but letting others get there first, even for a short period, would still create a meaningful window of vulnerability. And if progress continued to compound rapidly, arriving first would matter even more, because the early mover would begin climbing the curve first. The likely optimal path would be to race defensively, maintaining high R & D spending and frontier capability while matching advances with new layers of security and resilience.
The innovation ecosystem itself would face stress. A single national champion would provide little security value, since whatever it builds would quickly be copied, and sustaining many private firms that work on leading-edge technology would be difficult if investors see profits vanish as innovations are quickly copied. Many of these companies would fail as superintelligence becomes commoditized. The firms that innovate to build better business models to capture value would succeed, but the firms that innovate to build better AI models may not.
Risk management would rise in importance, and not only with regard to managing escalation and miscalculation. To mitigate the threat of uncontrolled proliferation to nonstate actors and rogue states, the United States would have to build new layers of global cooperation, with both allies and China, to slow or stop irresponsible players from gaining access to the technology. Although a joint U.S.-Chinese restraint agreement would still be difficult to enforce, the two countries’ awareness of the heightened danger in this scenario could make a deal more viable.
Export controls could still be useful, but their effectiveness would depend on why catching up is easy. If China developed a viable alternative compute stack, then chip controls would become essentially useless and competition would shift to global deployment. If the ease of catching up stemmed from other factors (such as model distillation, theft, or the rapid spread of new algorithms and practical know-how), then chip controls would be less compelling than in other scenarios but still useful as a tool for buying time and slowing diffusion.
World four
If superintelligence could be achieved, catching up was easy, and China was not racing, the United States would find itself in a fleeting unipolar window. The United States could reach artificial superintelligence first, but others could follow quickly once they began to race. With China not trying to innovate too quickly, the logic of holding back on a major push to the frontier would be somewhat more compelling, especially if doing so could avoid the all-out proliferation scenario. Still, that path would be risky: China could secretly race or another actor could conceivably advance beyond American capabilities.
If the United States continued to race, it would have to decide how to use its lead. Washington could attempt to use the narrow window to block others from reaching the frontier. Alternatively, it could use even a brief period of uncontested superintelligence to strengthen its own and allied defenses and work to implement safeguards against loss of control and unbounded proliferation scenarios.
Since Beijing would not be racing, it would likely pursue a different strategy, positioning itself to commoditize American breakthroughs, embedding Chinese systems globally through low-cost AI exports, and linking AI to the physical world through robotics. That would make diffusion an important contest. The United States would need to invest in robotics and advanced manufacturing to translate digital breakthroughs into physical and industrial applications and move decisively to spread safe, democratic systems abroad before China filled the vacuum.
World five
Superintelligence is no longer on the table in the next set of possible worlds. In one of these scenarios, it is hard to catch up to breakthrough technologies, and China is racing to the frontier. The United States and China would enter a grinding innovation race. Although the stakes would be high, they would be lower than in the superintelligence scenarios. It would remain important to invest in R & D, even if not at emergency levels, and to support that spending with long-term industrial policy that builds durable robotics and advanced manufacturing capabilities. Policymakers would have to be mindful that markets often misjudge turning points—investors may panic and declare a “bubble” before AI reaches its full potential, or they may keep spending long after the technology has matured. Risk management would have to focus less on loss of control and more on misuse in biological, cyber, or military applications.
The importance of diffusion and deployment would increase significantly. The United States would have to push aggressive adoption of AI across domestic industry and the military and move quickly to spread American and allied systems abroad. Even nonfrontier models—when well integrated, cheaply priced, or paired with robust infrastructure—could capture massive market share, as Beijing well knows from past experience. The security of models and data centers would still matter, since catching up would not be trivial, and frontier models would remain essential for securing U.S. and allied systems, but the overriding task would be to get capable systems into wide use early, building familiarity and dependence before Chinese alternatives took hold. Export controls would remain valuable to slow China’s advance, but the United States would have to be mindful not to hinder deployment abroad.
World six
In a world without superintelligence, where catching up is hard, and where China is not racing, the United States would hold a comfortable lead and have a meaningful window to entrench its advantage, using AI to develop new lifesaving medicines, expand education, and revitalize lagging American industries. China would not necessarily exit AI entirely, but Beijing would limit its investment in frontier model development so much that it would effectively be out of the race for cutting-edge capability. Instead, China would focus on applications and commoditizing U.S. breakthroughs. Meanwhile, Washington would be able to focus on safety, accountability, and ensuring that AI-driven gains translate into broad-based prosperity.
Internationally, the United States would have space to develop a positive vision for an AI-infused world, welcoming partners into its AI ecosystem and offering access to models, data, and infrastructure but keeping critical elements anchored at home. The aim would not be to diffuse American systems as widely and quickly as possible, but to ensure that the systems that spread are safe and aligned with democratic values.
World seven
The second-to-last scenario sees bounded and uneven AI, easy catch-up, and China racing to the frontier. In this world, the United States and China engage in a diffusion race. Because breakthroughs would be easy to imitate, no country could monopolize intelligence for long; advantage would come from developing and commercializing faster than one’s rivals.
Private capital would be harder to corral. If the technology was easily copied, investors would likely underinvest, seeing little defensible return. But the United States would still need to run the race; the systems that spread first would shape the global environment and should reflect U.S. values. And because China would be racing, the United States would need to innovate at the same pace or faster to prevent Beijing from compromising American cybersecurity, biosecurity, and military and intelligence advantages.
Diffusion would become not just a component of AI strategy but a core pillar of U.S. foreign policy. China already systematically pushes its technology into foreign markets, often bundling it with financing and large-scale development projects. The United States would rightly have serious concerns about allowing the world’s digital infrastructure to be built on Chinese models that can exfiltrate data, monitor communications, and run far-reaching influence operations. Washington would need to embed AI diffusion into its statecraft, expanding the remit and deployable capital of institutions such as the Development Finance Corporation to help American and allied firms build data centers, networks, and regionally tailored systems around the world. That would require an American leadership focused not on short-term profit but on bringing about a world that runs to a much greater extent on American systems than on Chinese ones.
If copying was easy and proliferation inevitable, secrecy would offer little return. The better play may be to open-source or widely license safe versions of key systems, ensuring that they would be run on American or allied platforms rather than adversarial ones. In this world, export controls would offer less benefit and may in some extreme cases even undermine the diffusion race because China could reliably bypass them by quickly replicating American technologies.
World eight
In the final world, AI would resemble many past major technologies. The United States would lead in innovation, but advances would be easy to copy. This free-riding would make private investment for large frontier pushes harder to mobilize and, with China not racing, the national security rationale for public spending would become less all-encompassing. Instead, AI investment would follow projected revenue from diffusion. Open-source models would likely dominate.
The race for AI leadership would also be primarily a race for diffusion. It would resemble earlier contests, such as the one over 5G, which was driven by deployment and scale. Washington’s task would be to ensure that trusted American and allied systems become the default infrastructure for global industry, leaving less space for Beijing to establish a low-cost viable alternative.
From scenarios to strategy
Strategy in the AI age will be less about predicting a single outcome or one right policy and more about thinking in probabilities. To make use of this matrix, policymakers should start by selecting a base case—the world they believe is most likely. Each major policy proposal should be tested against that base case: Does the policy make sense in the world one thinks one is in? Policymakers must also determine what can be done to avoid or blunt the worst possible outcomes in the worlds where the United States is most exposed and the stakes are highest, such as in World One—even if they do not think those worlds are most likely. From there, they should hedge, aligning strategy to the base case while also making it resilient across the most challenging worlds. That means identifying which policies work across multiple worlds, which can be reversed if the predicted future shifts, and which would be damaging if the base case proves false.
For each of the eight worlds, the government should have a ready-to-execute plan that can be adapted as conditions shift. That requires institutions to think probabilistically. The National Security Council should use the matrix to stress-test U.S. policy against alternative futures. And the intelligence community should track signals of movement along the three axes (such as the pace of progress at the frontier, the speed with which new capabilities are replicated, or shifts in Chinese investment) and update the odds of each future accordingly. Senior national security officials should be prepared to recommend policy adjustments when it begins to look as though a different world is most likely. The task is not to make perfect predictions but to balance risk and reward, adjust priorities as probabilities change, redraw the matrix as circumstances demand, and establish the systems and processes to do these things.
This framework is not only for policymakers. It also offers a practical way for anyone to engage in debates about AI and geopolitics. These arguments too often end in two sides talking past each other; they could become more productive if the participants pin down which future is being assumed. Is AI expected to race toward something transformative or plateau? Will breakthroughs spread quickly or remain hard to replicate? And is China racing for the frontier or positioning itself to follow and commoditize? Asking these questions and mapping each side’s argument onto the matrix often reveals whether disagreements really lie in policy recommendations or in assumed futures.
The point of this framework is not to forecast the final world but to discipline strategy in the face of uncertainty—to make assumptions explicit and test them against alternatives. The framework is also meant to evolve. There are more dimensions to the progression of AI than the three axes presented here; some of the questions that seem most pertinent today may eventually be resolved, and new ones will emerge. If it becomes apparent that superintelligence is within reach, for example, the possibility of more limited advancement will become irrelevant, and the matrix may feature a new axis that considers two new possibilities: beneficial superintelligence and dangerous superintelligence. Actors other than China could grow more important, too, as the technological landscape shifts. What matters is having a policy framework that can adapt as evidence accumulates.
Geopolitics in the age of AI will not be simple. But without a disciplined way of thinking, strategy will collapse under the weight of hidden assumptions and agendas. By mapping possible worlds and the choices they demand, this framework offers a way to see through the fog. The task for policymakers now is clear: treat AI not as a single story but as a shifting landscape. If American leaders learn to think this way, they will define whatever AI age emerges. If not, others will do it for them.
Jake Sullivan is Kissinger Professor of the Practice of Statecraft and World Order at the Harvard Kennedy School. He served as U.S. National Security Adviser from 2021 to 2025.
Tal Feldman is a J.D. Candidate at Yale Law School and previously built AI systems in the U.S. government.
Nhận xét
Đăng nhận xét