5102 - Việc làm chậm tốc độ phát triển AI được đề xuất có ý nghĩa gì đối với Mỹ, Trung Quốc và toàn nhân loại?

Graham Brookie - Safa Shahwan Edwards - Kenton Thibaut - Trisha Ray - Emerson Brookings -Konstantinos Komaitis

Giám đốc điều hành của Anthropic, Dario Amodei, phát biểu trước hội nghị thượng đỉnh về tác động của AI, tại New Delhi, Ấn Độ, ngày 19 tháng 2 năm 2026. REUTERS/Bhawika Chhabra

Đây là một bài kiểm tra phanh ở tốc độ chóng mặt. Cuối tuần này, CEO của Anthropic, Dario Amodei,  đã đề xuất  "làm chậm tốc độ" phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) trong bối cảnh lo ngại về an toàn ngày càng gia tăng, một lời kêu gọi nhanh chóng được Sam Altman của OpenAI, Demis Hassabis của Google DeepMind và Elon Musk của SpaceXAI hưởng ứng. Động thái mới này diễn ra sau khi ngày càng có nhiều báo cáo về AI vượt tầm kiểm soát và các nhà nghiên cứu gióng lên hồi chuông cảnh báo về những rủi ro đối với nhân loại. Chúng tôi đã tham khảo ý kiến ​​các chuyên gia để hiểu rõ hơn về những diễn biến này và xem xét ý nghĩa của chúng đối với chính sách.  

Khi ngành công nghiệp đẩy mạnh các biện pháp an toàn, các nhà hoạch định chính sách cần phải theo kịp.  

Lời kêu gọi "dẫn đầu xu hướng" phát triển trí tuệ nhân tạo và sự phối hợp nhanh chóng giữa các nhà lãnh đạo AI đang cạnh tranh với nhau là một sự kiện mang tính lịch sử.

Nhìn tổng thể, có ba điều đúng. Thứ nhất, Hoa Kỳ—với các phòng thí nghiệm tiên tiến cùng một số phòng thí nghiệm ở châu Âu và các phụ thuộc chuỗi cung ứng quan trọng tạo nên hệ sinh thái AI—đang tham gia vào một cuộc cạnh tranh toàn cầu, mang tính hệ thống, mà kết quả sẽ được quyết định bởi lợi thế công nghệ. AI sẽ ngày càng trở thành yếu tố quyết định sức mạnh quốc gia, lợi thế quân sự và tăng trưởng kinh tế. Kết quả của cuộc cạnh tranh này cũng có thể quyết định liệu các xã hội mở và thị trường mở có còn khả thi so với một lựa chọn thay thế độc đoán dựa trên giám sát hay không.  

Thứ hai, việc giành chiến thắng trong cuộc cạnh tranh về ưu thế trí tuệ nhân tạo sẽ chẳng có ý nghĩa gì nếu nó dẫn đến việc một số kịch bản tồi tệ nhất ngày càng trở nên hiện thực hơn khi công nghệ phát triển nhanh hơn khả năng quản lý các rủi ro ngày càng gia tăng và tự động của nó từ phía Mỹ và các đồng minh.  

Thứ ba, trong khi chúng ta đang ở trong một “cuộc chạy đua vũ trang” về trí tuệ nhân tạo, công chúng vẫn vô cùng hoài nghi, lo lắng và bi quan. Điều này là hoàn toàn có lý. Ủy ban Hội đồng Đại Tây Dương về Trí tuệ Nhân tạo , bao gồm các nhà đổi mới và giám đốc điều hành từ các phòng thí nghiệm tiên tiến cùng nhiều lĩnh vực khác, đã phát hiện ra rằng lòng tin là yếu tố then chốt giúp trí tuệ nhân tạo trở thành người dẫn đầu. Có một sự thiếu hụt nghiêm trọng về lòng tin trong bối cảnh rủi ro từ trí tuệ nhân tạo ngày càng gia tăng. Khi các nhà nghiên cứu mô hình tiên tiến đột ngột từ bỏ những công việc béo bở ở đỉnh cao sự nghiệp và tuyên bố rằng trí tuệ nhân tạo có thể có 10% (hoặc cao hơn) khả năng gây ra sự tuyệt chủng, như đã xảy ra trong tuần qua, điều đó rõ ràng làm sâu sắc thêm nhận thức tiêu cực này.  

Trong bối cảnh đó, lời kêu gọi “tiên phong khám phá” rất đáng hoan nghênh và cần thêm nhiều đối tác để đạt được hiệu quả trong ba lĩnh vực chính mà Dario Amodei đã mô tả: gắn kết các nhà đánh giá, phối hợp với các nền dân chủ và tiến bước trên phạm vi toàn cầu.  

Việc đánh giá mô hình bởi bên thứ ba sẽ hiệu quả nhất nếu đó là yêu cầu của ngành công nghiệp được hỗ trợ bởi một cơ quan chịu trách nhiệm trước công chúng, mặc dù Nhà Trắng và Quốc hội không có đề xuất nào toàn diện như của Amodei. Việc bắt kịp với các nền dân chủ—hay phân tích và phối hợp rủi ro AI nhiều hơn giữa các đồng minh—sẽ đòi hỏi sự hỗ trợ của chính phủ và quyền tiếp cận các mô hình tiên tiến. Một nỗ lực kéo dài một năm của Hội đồng Đại Tây Dương nhằm lập bản đồ năng lực của bối cảnh an toàn AI toàn cầu, dự kiến ​​sẽ được công bố vào mùa thu này, cho thấy hiện có 114 viện an toàn hoặc an ninh AI, bao gồm cả các viện an toàn do chính phủ hậu thuẫn, nhưng chỉ có chín viện phối hợp chính thức. Hơn nữa, có những khoảng cách kỹ thuật đáng kể giữa các viện này. Việc bắt kịp toàn cầu—hay quản lý rủi ro thảm khốc với Trung Quốc—phụ thuộc vào sự tham gia có ý nghĩa của Mỹ và Trung Quốc trong thời điểm mà giới lãnh đạo của cả hai nước đều không cho thấy nhiều thiện chí làm điều đó. Cuộc gặp ngày 24 tháng 9 giữa Tổng thống Mỹ Donald Trump và Chủ tịch Trung Quốc Tập Cận Bình sẽ rất quan trọng.  

Sự đồng thuận ngày càng tăng giữa các nhà lãnh đạo AI là điều đáng hoan nghênh. Giờ đây, các nhà lãnh đạo khu vực công cần phải đẩy nhanh tiến độ trên diện rộng, trong khi ngành công nghiệp cần tăng tốc việc cung cấp quyền truy cập có ý nghĩa từ bên thứ ba vào các mô hình tiên tiến để quản lý rủi ro AI.  

Graham Brookie là phó chủ tịch phụ trách các chương trình và chiến lược công nghệ của Hội đồng Đại Tây Dương. 

Ngành công nghiệp AI có thể học hỏi từ an ninh mạng về cách điều chỉnh tốc độ phát triển của mình.

Chúng ta đang rơi vào tình thế khó xử: Các công cụ AI ngày càng mạnh mẽ đang được phát triển với tốc độ không phù hợp với các cơ chế quản trị, các động lực của ngành công nghiệp không đồng nhất, và chính phủ có năng lực (và sự quan tâm) hạn chế trong việc khuyến khích tốc độ phát triển hoặc thiết lập các tiêu chuẩn an toàn cho các mô hình AI này. 

Một số ít các doanh nghiệp trong ngành hiện đang thể hiện sự cởi mở đối với việc điều chỉnh tốc độ phát triển, nhưng hai câu hỏi lớn vẫn còn đó. Thứ nhất, liệu ngành công nghiệp có thể tự điều chỉnh tốc độ một cách hiệu quả? Thứ hai, liệu các lĩnh vực tiền nhiệm được quản lý chặt chẽ – như an ninh mạng – có thể mang lại bài học kinh nghiệm nào cho các nhà hoạch định chính sách? 

Anthropic đã đơn phương cam kết tích hợp các "nhà đánh giá bên thứ ba" độc lập như một bước đầu tiên trong kế hoạch kiểm soát tốc độ phát triển mô hình AI của họ. Nhưng liệu các nhà đánh giá tích hợp, vốn phụ thuộc vào các phòng thí nghiệm tiên tiến để tiếp cận mô hình, thông tin và cơ sở hạ tầng, có đủ quyền hạn để thực hiện giám sát hay không? Hay các chính sách đảm bảo quyền tiếp cận, tính độc lập và quyền hạn của nhà đánh giá cũng cần thiết trong bối cảnh các công ty đang có những hành động bảo hộ, như việc Anthropic giữ lại mô hình của mình khỏi Viện An ninh AI của Anh? 

Tiếp theo, nếu có kỳ vọng rằng các công ty AI ở các quốc gia dân chủ sẽ cần tăng cường phối hợp với nhau, thì các nhà hoạch định chính sách và các bên liên quan bên ngoài cũng phải đầu tư vào các thể chế ở các quốc gia dân chủ này chịu trách nhiệm giám sát quá trình đó và tham gia vào đó. Nếu không có các khoản đầu tư bổ sung vào năng lực, chuyên môn và thẩm quyền của khu vực công, các chính phủ có nguy cơ không thể tham gia một cách có ý nghĩa vào quá trình phát triển của AI. 

Những thách thức này có thể trở nên rõ rệt hơn nữa ở cấp độ toàn cầu, nơi sự phối hợp thực sự sẽ đòi hỏi các biện pháp xây dựng lòng tin (CBM) cho phép các chính phủ và công ty tương tác hiệu quả hơn với nhau. Tổ chức An ninh và Hợp tác châu Âu (OSCE) và Bộ Ngoại giao Hoa Kỳ, cùng với các tổ chức khác, đã đầu tư đáng kể vào việc phát triển và phổ biến các CBM trong lĩnh vực an ninh mạng. Ví dụ, CBM 8 trong khuôn khổ của OSCE yêu cầu các chính phủ tham gia chỉ định một đầu mối liên lạc quốc gia có thể được liên hệ về các vấn đề an ninh mạng hoặc trong các sự cố mạng. Một điều đơn giản như biết ai để liên hệ tại một tổ chức cụ thể có tác động tích cực to lớn đối với cả ngành công nghiệp và chính phủ. Chúng ta vẫn chưa biết các CBM sẽ như thế nào trong bối cảnh phát triển trí tuệ nhân tạo và liệu các tổ chức đa phương hiện có có vai trò gì trong việc phát triển và thực hiện chúng.

Safa Shahwan Edwards là giám đốc Sáng kiến ​​Chiến lược An ninh mạng thuộc Chương trình Công nghệ của Hội đồng Đại Tây Dương.

Một bước đột phá lớn về an toàn AI khó có thể xảy ra.

Những lời kêu gọi gần đây về việc " làm chậm tốc độ " phát triển trí tuệ nhân tạo tập trung vào rủi ro mất kiểm soát khi Hoa Kỳ và Trung Quốc chuẩn bị cho các cuộc đàm phán về an toàn trí tuệ nhân tạo trước cuộc gặp dự kiến ​​giữa ông Trump và ông Tập vào cuối tháng 9.

Có những tín hiệu mạnh mẽ cho thấy Washington và Bắc Kinh cùng chia sẻ sự hiểu biết về các rủi ro biên giới. Vào tháng 7, ông Tập Cận Bình  đã đề cập đến việc mất kiểm soát và kêu gọi giám sát các hành vi nguy hiểm, phát hiện sớm các rủi ro mới nổi, duy trì sự kiểm soát của con người và xây dựng các quy tắc quốc tế. Trung Quốc có  những lý do kỹ thuật  để tham gia: các nhà phát triển Trung Quốc mất khả năng giám sát khi người dùng triển khai các mô hình phần lớn có trọng lượng mở của họ trên cơ sở hạ tầng bên ngoài Trung Quốc, và bằng chứng về việc lạm dụng có thể phơi bày các lỗ hổng và cải thiện các biện pháp bảo vệ.

Tuy nhiên, những trở ngại quan trọng vẫn còn tồn tại. Trung Quốc hoài nghi về động cơ của Mỹ và  cảnh báo  rằng các cuộc thảo luận về an toàn có thể che giấu nỗ lực của Mỹ nhằm thúc đẩy "bá quyền công nghệ" của mình.  Các nguồn tin chính thức  khẳng định rằng Washington không thể đơn phương xác định ngưỡng rủi ro biên giới và phải chứng minh rằng các quy tắc cũng sẽ áp dụng cho - và có thể được thực thi đối với - các công ty Mỹ.

Trong bối cảnh chính trị hiện nay, một bước đột phá lớn về an toàn AI là điều rất khó xảy ra. Tuy nhiên, vẫn có một con đường dẫn đến hợp tác hạn chế nhưng có ý nghĩa. Cuộc đối thoại cấp độ 1.5 hồi tháng 8 đã đặt nền tảng cho một số bước tiến, với việc cả hai bên đều nhất trí cần có thêm các cuộc đối thoại khác. Các học giả Trung Quốc về AI đã viết về những hướng hợp tác khả thi , bao gồm ngăn chặn sự lạm dụng từ các tác nhân phi nhà nước, và cùng nhau phát triển các quy tắc, hệ thống giám sát kỹ thuật, cảnh báo rủi ro và ứng phó khẩn cấp.

Tóm lại, việc mất kiểm soát có thể tạo ra một cơ sở hiếm hoi cho sự hợp tác—miễn là cả hai bên có thể ngăn chặn việc an toàn AI trở thành một mặt trận khác trong cuộc cạnh tranh công nghệ của họ.

Kenton Thibaut là chuyên gia thường trú cao cấp về Trung Quốc tại Phòng Nghiên cứu Pháp y Kỹ thuật số thuộc Hội đồng Đại Tây Dương, nằm trong khuôn khổ Chương trình Công nghệ của Hội đồng Đại Tây Dương. 

"Đi tuần tra trên vùng biên giới" thôi chưa đủ để ngăn chặn vụ việc "Hugging Face" tiếp theo.

Khi những hệ lụy thực sự của vụ việc hồi tháng 7, trong đó gần bảy trăm tác nhân tự động của OpenAI phối hợp tấn công công ty công nghệ Hugging Face, trở nên rõ ràng, cả Anthropic và OpenAI đều thừa nhận trong tuần này rằng khả năng của AI đang phát triển nhanh hơn các thể chế được thiết kế để quản lý chúng. Chẩn đoán đó là chính xác, nhưng phản ứng – theo kịp tốc độ chứ không phải dừng lại – vẫn chưa đủ. 

Nghiên cứu về cách giữ cho các mô hình AI phù hợp với các giá trị và ý định của người thiết kế chúng—để ngăn chặn, trong số những điều khác, các tác nhân AI trở nên mất kiểm soát như trong sự cố Hugging Face—không chỉ đơn thuần là chậm hơn một chút so với khả năng của AI. Loại nghiên cứu này đang thiếu nguồn lực trầm trọng, và thời gian phản ứng sự cố của chính các phòng thí nghiệm quá chậm để có thể thay thế cho sự giám sát bắt buộc từ bên ngoài.

Ngay cả những ước tính lạc quan nhất cũng cho thấy tổng chi tiêu nghiên cứu tập trung vào sự phối hợp, giữa các phòng thí nghiệm, giới học thuật và chính phủ, chỉ ở mức vài trăm triệu đô la, so với hàng chục tỷ đô la đầu tư vào việc phát triển các khả năng AI mới. Và nguồn tài trợ cho nghiên cứu an toàn AI đã  giảm  kể từ năm 2024. Chỉ số An toàn AI năm 2025 của Viện Tương lai Sự sống  cho thấy không có phòng thí nghiệm lớn nào đạt điểm trên mức D về khả năng sẵn sàng đảm bảo an toàn sinh tồn.

Do đó, việc chỉ tập trung vào khả năng điều chỉnh tốc độ là một câu trả lời chưa đầy đủ cho thách thức về sự cân bằng trong nghiên cứu và sự phù hợp. Bất kỳ cam kết giảm tốc độ nào đáng tin cậy đều cần một cam kết tương ứng, được định lượng rõ ràng, về khía cạnh nghiên cứu an toàn.

Ngoài vấn đề nguồn lực, thời gian báo cáo sự cố và điều tra cũng cực kỳ chậm chạp. Hành vi dẫn đến vụ xâm nhập Hugging Face bắt nguồn từ một cuộc tấn công tương tự, chưa được báo cáo, vào kho lưu trữ gói RubyGems  vào tháng 5 năm 2026, hai tháng trước vụ xâm nhập Hugging Face. Trong chính sự cố Hugging Face, dữ liệu đo từ xa của OpenAI cho thấy ít nhất một tuần đã trôi qua giữa hành vi bất thường đầu tiên của tác nhân và thời điểm OpenAI kết nối nó với vụ xâm nhập Hugging Face và thông báo cho Hugging Face. Từ khi phát hiện ra sự cố đến khi có được lời giải thích thực sự về lý do tại sao các mô hình lại hoạt động như vậy mất  khoảng một tháng.

Nếu những người có vị trí tốt nhất để giải thích một sự cố AI cần đến hàng tuần hoặc hàng tháng để làm điều đó, và nếu những sự cố tiền đề nghiêm trọng nhất có thể không được phát hiện và tiết lộ trong nhiều tháng, thì một chế độ kiểm soát dựa vào việc các công ty tự báo cáo và tự chẩn đoán trong thời gian thực là không khả thi. Các chuyên gia đánh giá nội bộ có thể rút ngắn thời gian phát hiện. Các yêu cầu báo cáo bắt buộc, được chính phủ hỗ trợ (với thời hạn xác định cho việc công bố sơ bộ và tìm ra nguyên nhân gốc rễ đầy đủ) sẽ bổ sung các tiêu chuẩn cho tiến trình điều tra. 

Trisha Ray là phó giám đốc kiêm nghiên cứu viên thường trú tại Trung tâm GeoTech thuộc Hội đồng Đại Tây Dương, nằm trong khuôn khổ Chương trình Công nghệ của Hội đồng Đại Tây Dương .

Một trong những cam kết minh bạch rõ ràng nhất trong lịch sử ngành công nghệ.

Phần lớn lời kêu gọi của Amodei về việc “dẫn đầu xu hướng” phát triển trí tuệ nhân tạo vẫn mang tính tham vọng cao. Xét cho cùng, chính quyền Trump chứ không phải Anthropic mới là bên sẽ đặt ra các điều khoản cho bất kỳ thỏa thuận tiềm năng nào giữa Mỹ và Trung Quốc về trí tuệ nhân tạo, dù Amodei có thể kêu gọi sự hòa giải giữa hai cường quốc trí tuệ nhân tạo. Nhưng ngoại lệ đáng chú ý là tuyên bố của Amodei rằng Anthropic sẽ bố trí các chuyên gia đánh giá nội bộ : các chuyên gia bên ngoài có khả năng đánh giá độc lập các chính sách an toàn của Anthropic và xác định những thiếu sót trong cách tiếp cận thử nghiệm của công ty. Đây là một cam kết cụ thể, mạnh mẽ chưa từng có tiền lệ trong cả lĩnh vực trí tuệ nhân tạo lẫn ngành công nghệ nói chung. 

Những người đánh giá này sẽ làm việc tại văn phòng của Anthropic và (theo Amodei) được hưởng “quyền truy cập vào không gian làm việc, công cụ và quyền hạn hầu hết tương đương với những gì các nhóm đánh giá rủi ro nội bộ có”. Điều này tiến xa hơn đáng kể so với các biện pháp minh bạch công nghệ trước đây như lời hứa của Meta về việc chia sẻ dữ liệu liên quan đến bầu cử (mà công ty đã nhanh chóng rút lại ) hoặc “ phòng sạch ” được công khai rộng rãi của TikTok , vốn không tạo ra bất kỳ báo cáo công khai hữu ích nào. 

Những lĩnh vực có thể so sánh gần nhất là ngân hàng, năng lượng hạt nhân, hoặc một số ngành công nghiệp nặng, nơi việc có các chuyên gia đánh giá nội bộ là khá phổ biến. Tất nhiên, "phổ biến" không đồng nghĩa với thành công hay hiệu quả. Các chuyên gia đánh giá có nguy cơ rơi vào " sự chi phối văn hóa ", nơi họ bắt đầu đặt lợi ích của công ty mà họ đang đánh giá lên trên nghĩa vụ của chính họ đối với lợi ích công cộng. Đây là một rủi ro đặc biệt nghiêm trọng trong lĩnh vực chính sách trí tuệ nhân tạo (AI), nơi các chuyên gia đánh giá AI giỏi nhất gần như chắc chắn sẽ có mối quan hệ mật thiết về mặt xã hội, tài chính và tư tưởng với các công ty mà họ đang cố gắng đánh giá.   

Chúng ta không biết điều này sẽ diễn ra như thế nào trong thực tế. Nhưng cam kết của Anthropic trong việc sử dụng các chuyên gia đánh giá nội bộ là điều thiết thực, đáng chú ý và đầy hứa hẹn, đặc biệt nếu phần còn lại của ngành cũng làm theo.

Emerson Brooking là nghiên cứu viên cao cấp không thường trú tại Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Pháp y Kỹ thuật số (DFRLab) thuộc Chương trình Công nghệ của Hội đồng Đại Tây Dương.

Đã đến lúc Washington phải can thiệp.

Lời kêu gọi từ các nhà lãnh đạo cấp cao trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo về việc làm chậm tốc độ phát triển là rất quan trọng, nhưng thử thách thực sự sẽ là liệu những cam kết này có vượt qua được áp lực cạnh tranh khốc liệt đã khiến cuộc đua trí tuệ nhân tạo trở nên gay gắt ngay từ đầu hay không. Những cam kết tự nguyện có thể là những tín hiệu hữu ích, nhưng chúng không thể thay thế cho sự giám sát độc lập, các ngưỡng đo lường được và hậu quả khi vượt quá các ngưỡng đó. Nếu thiếu những yếu tố này, việc “làm chậm lại” có nguy cơ chỉ mãi là một nguyện vọng chứ không phải là một sự ràng buộc. 

Còn một vấn đề khác đang nhận được ít sự chú ý hơn: liệu Mỹ và các đồng minh có thực sự đủ năng lực thể chế để biết khi nào sự phát triển của trí tuệ nhân tạo trở nên không an toàn? Nghiên cứu sắp tới của chúng tôi về hệ sinh thái an toàn và bảo mật AI toàn cầu chỉ ra một cơ sở hạ tầng đang hình thành nhưng lại rất không đồng đều. Năng lực kỹ thuật vẫn tập trung ở một số ít quốc gia, trong khi sự phối hợp giữa số lượng ngày càng tăng của các viện an toàn và tổ chức nghiên cứu lại không theo kịp. Điều này rất quan trọng vì các cơ quan quản lý không thể quản lý hiệu quả những gì họ không thể đo lường hoặc hiểu một cách độc lập. Cộng đồng quốc tế đã bắt đầu xây dựng năng lực này thông qua các mạng lưới viện an toàn AI và các tổ chức đánh giá, nhưng những nỗ lực này vẫn còn rời rạc. 

Điều đó khiến hợp tác quốc tế trở nên thiết yếu. Thay vì chỉ đơn thuần tạo ra thêm nhiều thể chế, các quốc gia nên xây dựng một cơ sở hạ tầng phân tán cho sự an toàn của AI: các phương pháp đánh giá chung, tiêu chuẩn báo cáo chung, khả năng thử nghiệm tương thích và các cơ chế xây dựng năng lực kỹ thuật vượt ra ngoài phạm vi một số ít quốc gia hiện đang đi đầu. Và đây là nơi mà chính phủ Hoa Kỳ đóng vai trò quan trọng. Ngành công nghiệp không thể xác định một cách đáng tin cậy tốc độ phát triển của một công nghệ đã trở thành vấn đề an ninh quốc gia và cạnh tranh địa chính trị. Do đó, Washington phải quyết định liệu các cam kết về an toàn sẽ vẫn chỉ là những lời hứa tự nguyện của các công ty hay trở thành một phần của khuôn khổ giám sát đáng tin cậy và phối hợp quốc tế rộng lớn hơn. 

Giải pháp không phải là ngăn chặn AI. Mà là xây dựng năng lực để biết khi nào, ở đâu và tại sao nó cần giảm tốc độ. 

Konstantinos Komaitis là nghiên cứu viên cao cấp thường trú tại Sáng kiến ​​Dân chủ + Công nghệ, thuộc Chương trình Công nghệ của Hội đồng Đại Tây Dương .

Nguồn: What the proposed AI slowdown means for the US, China, and humanity at large
https://www.atlanticcouncil.org/dispatches/what-the-proposed-ai-slowdown-means-for-the-us-china-and-humanity-at-large/