Một Liên hoan Văn học, một Khải huyền về AI
Vài tuần trước, Liên hoan Văn học Jaipur (JLF) sôi động ở Ấn Độ đã trở thành một diễn đàn bất ngờ cho một cuộc thảo luận quan trọng về tương lai của trí tuệ nhân tạo. Trong một hội thảo có vẻ tập trung vào di sản của đế chế, cuộc trò chuyện đã rẽ sang một hướng khác. Khán giả, bị cuốn hút bởi cuốn “From the Ruins of Empire: The Revolt Against the West and the Remaking of Asia” của Pankaj Mishra, đã đặt ra một loạt câu hỏi nhức nhối, không phải về văn học, mà về DeepSeek, một mô hình AI tạo sinh mới từ Trung Quốc.
Những câu hỏi này – Làm thế nào chúng ta đến được đây? Làm thế nào để chúng ta tạo ra con đường tốt nhất có thể cho tương lai của AI? Tại sao mã nguồn mở lại quan trọng trong phát triển AI? – đã vang vọng vượt xa khuôn viên lễ hội. Chúng chạm đến một sự cạnh tranh lịch sử sâu sắc, một khát vọng tự lực và một phong trào toàn cầu đang phát triển ủng hộ một cách tiếp cận cởi mở và hợp tác hơn đối với phát triển AI.
Nguồn gốc Lịch sử của Sự đón nhận DeepSeek
Sự xuất hiện của DeepSeek tại một liên hoan văn học có vẻ kỳ lạ. Tuy nhiên, sự nổi bật của nó gắn bó sâu sắc với các sự kiện lịch sử và một sự cạnh tranh lâu đời, đặc biệt là giữa châu Á và phương Tây. Trong khi các phòng thí nghiệm AI châu Âu đã được hoan nghênh vì những đột phá mã nguồn mở của họ, thì sự đón nhận DeepSeek ở châu Á lại mang một âm hưởng lịch sử sâu sắc hơn nhiều.
Sự ra mắt của DeepSeek đã được giới truyền thông đưa tin rầm rộ. Sự đón nhận của nó tại JLF cho thấy một tình cảm vượt ra ngoài những cuộc thảo luận đơn thuần về hiệu suất AI. Các nhà văn và nhà báo Ấn Độ, thường chỉ trích Trung Quốc, đã thấy mình đoàn kết bởi một cuộc đấu tranh chung chống lại sự thống trị của các Tập đoàn AI Hoa Kỳ (AIC). Sự nhiệt tình này đối với DeepSeek trên khắp châu Á bắt nguồn từ lịch sử thuộc địa và gần đây hơn là từ những tuyên bố khiêu khích của các tập đoàn.
AI: Một Cuộc đấu tranh Hiện đại cho Tự lực
Đối với Stephen Platt, tác giả của “Imperial Twilight: The Opium War and The End of China’s Last Golden Age”, tham vọng công nghệ của Trung Quốc không thể tách rời khỏi những vết sẹo lịch sử của nó. Các cuộc Chiến tranh Nha phiến (1839–1860) đóng vai trò như một biểu tượng mạnh mẽ về cách mà ưu thế công nghệ và quân sự của Anh đã làm nhục Trung Quốc. “Thế kỷ ô nhục” này thúc đẩy nỗ lực tự lực hiện tại của Trung Quốc, các khoản đầu tư mạnh mẽ vào AI, chất bán dẫn và các công nghệ quan trọng khác. Đó là một quyết tâm tránh phụ thuộc vào công nghệ phương Tây, một bài học khắc sâu vào ý thức dân tộc.
Các thành viên tham gia hội thảo Ấn Độ tại JLF đã tìm thấy điểm chung trong câu chuyện này. Giống như Trung Quốc, Ấn Độ mang dấu ấn đen tối của ảnh hưởng của Công ty Đông Ấn. Hơn nữa, nhà báo người Anh Anita Anand đã làm nổi bật một video gây tranh cãi về việc Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman bác bỏ tiềm năng của Ấn Độ trong việc cạnh tranh với các AIC trong việc đào tạo các mô hình nền tảng, tuyên bố rằng điều đó là “hoàn toàn vô vọng”. Những nhận xét như vậy chỉ củng cố thêm quyết tâm tự lực trong khu vực.
AI Mã nguồn Mở: Một Biểu tượng của Sự kháng cự
DeepSeek, và các phòng thí nghiệm châu Âu đi trước nó, đã mang đến một tia hy vọng trong cuộc đua AI. Lựa chọn của họ để nắm lấy mã nguồn mở đã trở thành một biểu tượng mạnh mẽ của sự kháng cự chống lại sự thống trị của các mô hình AI độc quyền.
Việc phát hành DeepSeek R1 phải được hiểu trong bối cảnh của một sự cạnh tranh đã ăn sâu, đặc biệt là với Hoa Kỳ. Sự cạnh tranh này sâu sắc đến mức châu Âu thường bị bỏ qua trong các cuộc thảo luận về cạnh tranh với công nghệ của Hoa Kỳ.
Sự thống trị của các AIC thậm chí còn gây ra những so sánh với chủ nghĩa thực dân ở phương Tây. Trong một bài xã luận tháng 8 năm 2024 có tiêu đề “Sự trỗi dậy của Chủ nghĩa Thực dân Công nghệ”, Hermann Hauser, một thành viên của Hội đồng Đổi mới Châu Âu, và Hazem Danny Nakib, một Nghiên cứu viên Cao cấp tại Đại học College London (UCL), đã viết: “Không giống như chủ nghĩa thực dân cũ, chủ nghĩa thực dân công nghệ không phải là chiếm đoạt lãnh thổ mà là kiểm soát các công nghệ làm nền tảng cho nền kinh tế thế giới và cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Để đạt được điều này, Hoa Kỳ và Trung Quốc đang ngày càng đưa vào trong nước các phân khúc phức tạp và sáng tạo nhất của chuỗi cung ứng toàn cầu, do đó tạo ra các điểm nghẽn chiến lược.”
Cách tiếp cận mã nguồn mở tiên phong của các phòng thí nghiệm AI châu Âu như Mistral, kyutai và nhóm FAIR Paris của Meta, và giờ đây là DeepSeek, đã đưa ra một giải pháp thay thế hấp dẫn cho chiến lược mô hình AI độc quyền của các AIC. Những đóng góp mã nguồn mở này đang gây tiếng vang trên toàn cầu và đã củng cố thêm việc chấp nhận AI mã nguồn mở như một biểu tượng của sự kháng cự chống lại sự thống trị AI của Mỹ.
Trường hợp của Mã nguồn Mở: Lịch sử Lặp lại
Sự hợp tác công nghệ phát triển mạnh nhờ năng lượng và tốc độ, điều vốn có trong sự phát triển của mã phần mềm.
Nhà kinh tế học người Pháp đoạt giải Nobel Jean Tirole, ban đầu bối rối trước sự xuất hiện của mã nguồn mở, đã đặt câu hỏi trong bài báo năm 2000 của ông với Josh Lerner, “The Simple Economics of Open Source”: “Tại sao hàng ngàn lập trình viên hàng đầu lại đóng góp tự do cho việc cung cấp một hàng hóa công cộng? Bất kỳ lời giải thích nào dựa trên lòng vị tha chỉ đi được đến đó.”
Mặc dù có thể hiểu được vào thời điểm đó, bất kỳ ai theo dõi sự tiến bộ của AI trong những năm gần đây, đặc biệt là sau khi phát hành DeepSeek R1, sẽ thấy câu trả lời là hiển nhiên. Tác động của FAIR Paris tại Meta về việc mở nguồn Llama, sự trỗi dậy nhanh chóng của Mistral và những người sáng lập của nó thông qua việc mở nguồn một mô hình học ngôn ngữ 7B (LLM), và DeepSeek R1 chứng minh những lý do thuyết phục đằng sau sự cống hiến của các lập trình viên và nhà khoa học này cho mã nguồn mở.
Nó cũng làm rõ lý do tại sao Sam Altman và những người đồng sáng lập của ông chọn cái tên “OpenAI” để thu hút nhân tài. Liệu bất kỳ phòng thí nghiệm tiên phong nào trong số này có đạt được sự công khai vang dội như vậy và xây dựng được những thương hiệu cá nhân mạnh mẽ như vậy trong cộng đồng AI nếu họ chọn một cách tiếp cận độc quyền không? Câu trả lời là một sự không vang dội.
Hai câu trích dẫn mạnh mẽ từ năm 1999, của lập trình viên Richard Stallman và nhà phát triển Eric Raymond, được đưa vào đầu bài báo, làm sáng tỏ sự đón nhận của DeepSeek tại JLF và nhấn mạnh các lực lượng ý thức hệ sâu sắc hơn đang hoạt động:
“Ý tưởng rằng hệ thống xã hội phần mềm độc quyền—hệ thống nói rằng bạn không được phép chia sẻ hoặc thay đổi phần mềm—là phi xã hội, phi đạo đức, đơn giản là sai có thể gây ngạc nhiên cho một số người. Nhưng chúng ta có thể nói gì khác về một hệ thống dựa trên việc chia rẽ công chúng và khiến người dùng bất lực?” - Richard Stallman
“Hàm tiện ích mà các hacker Linux đang tối đa hóa không phải là kinh tế cổ điển, mà là sự hài lòng về bản ngã và danh tiếng của họ trong số các hacker khác. … Các nền văn hóa tự nguyện hoạt động theo cách này thực sự không phải là hiếm; một nền văn hóa khác mà tôi đã tham gia từ lâu là cộng đồng người hâm mộ khoa học viễn tưởng, không giống như cộng đồng hacker, thừa nhận một cách rõ ràng egoboo (sự nâng cao danh tiếng của một người trong số những người hâm mộ khác).” - Eric Raymond
Quỹ đạo của Unix trong những năm 1970 và 1980 cung cấp một sự tương đồng hấp dẫn cho trạng thái hiện tại của AI. Việc AT&T ban đầu quảng bá và phân phối miễn phí Unix trong giới học thuật đã thúc đẩy sự đổi mới và chấp nhận. Tuy nhiên, khi AT&T áp đặt một giấy phép độc quyền vào cuối những năm 1970, nó đã dẫn đến việc Đại học Berkeley ra mắt BSD Unix, một giải pháp thay thế mở, và cuối cùng Linus Torvalds tạo ra Linux. Sự phát triển Linux của Torvalds ở châu Âu đã chuyển trung tâm của phần mềm mã nguồn mở ra khỏi Hoa Kỳ.
Sự tương đồng là nổi bật, thậm chí về mặt địa lý, với sự phát triển của AI. Tuy nhiên, lần này, các khu vực địa lý mới đã xuất hiện: TII của Abu Dhabi với các Mô hình Falcon, DeepSeek của Trung Quốc, Qwen của Alibaba và gần đây hơn là Phòng thí nghiệm AI Krutrim của Ấn Độ với các mô hình mã nguồn mở cho các ngôn ngữ Ấn Độ.
Nhóm Meta FAIR Paris, cùng với các phòng thí nghiệm AI hàng đầu châu Âu và các phòng thí nghiệm tiên phong mới hơn (DeepSeek, Falcon, Qwen, Krutrim), đã tăng tốc đáng kể sự đổi mới AI. Bằng cách chia sẻ công khai các bài báo nghiên cứu và mã, họ đã:
- Đào tạo một thế hệ kỹ sư và nhà nghiên cứu AI mới về các kỹ thuật AI tiên tiến.
- Tạo ra một hệ sinh thái hợp tác mở, cho phép những tiến bộ nhanh chóng bên ngoài các phòng thí nghiệm AI độc quyền.
- Cung cấp các mô hình AI thay thế, đảm bảo rằng AI không bị độc quyền bởi các Tập đoàn AI Hoa Kỳ.
Bốn hệ sinh thái này (Châu Âu, Ấn Độ, Abu Dhabi và Trung Quốc) có thể tạo thành một liên minh AI mã nguồn mở mạnh mẽ để thách thức các AIC thống trị vẫn đang hoạt động theo tư duy AI độc quyền.
Trong một bảng câu hỏi Hỏi Tôi Bất Cứ Điều Gì (AMA) vào ngày 31 tháng 1 năm 2025, sau khi phát hành DeepSeek R1, Altman thừa nhận rằng cách tiếp cận mô hình AI độc quyền đã đứng về phía sai lầm của lịch sử.
Theo thời gian, các phòng thí nghiệm AI trên toàn thế giới có thể chọn tham gia liên minh này để cùng nhau thúc đẩy lĩnh vực này. Đây sẽ không phải là trường hợp đầu tiên một lĩnh vực khoa học vượt qua ranh giới và hệ tư tưởng chính trị thông qua một sáng kiến phi lợi nhuận. Nó cung cấp một phương thức cạnh tranh tránh gây ra những bất bình chống thực dân thường được thể hiện bởi các nước Nam bán cầu.
Tiền lệ Lịch sử: Dự án Hệ gen Người làm Mô hình cho AI
Là một nhà sinh vật học, tôi đặc biệt nhận thức được những thành tựu của Dự án Hệ gen Người (HGP) và cách nó cuối cùng đã vượt qua sáng kiến vì lợi nhuận của Celera Genomics, mang lại lợi ích cho lĩnh vực này và toàn nhân loại.
HGP là một sáng kiến nghiên cứu quốc tế đột phá đã lập bản đồ và giải trình tự toàn bộ bộ gen của con người. Hoàn thành vào năm 2003 sau 13 năm hợp tác, nó đã tạo ra gần 800 tỷ đô la tác động kinh tế từ khoản đầu tư 3 tỷ đô la, theo một báo cáo năm 2011 được cập nhật vào năm 2013 (tỷ suất hoàn vốn cho nền kinh tế Hoa Kỳ là 141 trên một – cứ 1 đô la đầu tư liên bang HGP đã đóng góp vào việc tạo ra 141 đô la trong nền kinh tế). Nó đã cách mạng hóa y học, công nghệ sinh học và di truyền học, cho phép những tiến bộ trong y học cá nhân hóa, phòng ngừa bệnh tật và nghiên cứu bộ gen. Công việc giải trình tự và nghiên cứu được thực hiện bởi 20 phòng thí nghiệm trên sáu quốc gia: Hoa Kỳ, Anh, Pháp, Đức, Nhật Bản và Trung Quốc.
Trong khi Celera Genomics cố gắng giải trình tự các chuỗi gen vì lợi nhuận, HGP ưu tiên chia sẻ dữ liệu mở, được ghi trong Nguyên tắc Bermuda. Được thiết lập trong Cuộc họp Chiến lược Quốc tế về Giải trình tự Bộ gen Người ở Bermuda vào tháng 2 năm 1996, những nguyên tắc này rất quan trọng trong việc định hình các chính sách chia sẻ dữ liệu cho HGP và đã có tác động lâu dài đến các thực hành nghiên cứu bộ gen trên toàn cầu. Các nguyên tắc chính của nó là:
- Phát hành Dữ liệu Ngay lập tức: Tất cả dữ liệu trình tự bộ gen người được tạo ra bởi HGP sẽ được phát hành vào các cơ sở dữ liệu công cộng, tốt nhất là trong vòng 24 giờ sau khi tạo. Việc phổ biến nhanh chóng này nhằm mục đích đẩy nhanh khám phá khoa học và tối đa hóa lợi ích xã hội.
- Truy cập Miễn phí và Không hạn chế: Dữ liệu sẽ được cung cấp miễn phí cho cộng đồng khoa học toàn cầu và công chúng, không có bất kỳ hạn chế nào đối với việc sử dụng chúng cho mục đích nghiên cứu hoặc phát triển.
- Ngăn chặn Yêu cầu Quyền sở hữu Trí tuệ: Những người tham gia đồng ý rằng sẽ không có quyền sở hữu trí tuệ nào được yêu cầu đối với dữ liệu trình tự bộ gen chính, thúc đẩy một đặc tính khoa học mở và ngăn chặn những trở ngại tiềm ẩn đối với nghiên cứu do bằng sáng chế.
Về mặt quản trị, HGP là một sáng kiến khoa học hợp tác và phối hợp, không phải là một tổ chức hoặc tập đoàn độc lập. Đó là một nỗ lực phi tập trung được tài trợ thông qua các khoản tài trợ và hợp đồng của chính phủ cho các tổ chức nghiên cứu khác nhau. Một phần ngân sách của nó (3–5%) đã được dành để nghiên cứu và giải quyết các mối quan tâm về đạo đức, pháp lý và xã hội liên quan đến giải trình tự bộ gen của con người.
Kết nối An toàn AI và AI Mã nguồn Mở
Một lợi thế quan trọng khác của AI mã nguồn mở là vai trò của nó trong nghiên cứu an toàn AI.
Hội nghị Thượng đỉnh AI Seoul năm 2024 chỉ tập trung vào các rủi ro hiện sinh vào thời điểm các AIC có lợi thế đáng kể so với phần còn lại của thế giới. Gần đây vào tháng 5 năm 2024, cựu Giám đốc điều hành Google Eric Schmidt tuyên bố Hoa Kỳ đã đi trước Trung Quốc 2–3 năm về AI, trong khi châu Âu quá bận tâm đến quy định để có liên quan. Nếu Hội nghị Thượng đỉnh thành công, nó sẽ nhường quyền kiểm soát các quyết định an toàn AI cho các tập đoàn này một cách hiệu quả. May mắn thay, nó đã không.
Giờ đây, AI mã nguồn mở đang thu hẹp khoảng cách công nghệ, các cuộc thảo luận về an toàn sẽ không còn bị chi phối bởi một số ít người chơi thống trị. Thay vào đó, một nhóm các bên liên quan rộng lớn và đa dạng hơn – bao gồm các nhà nghiên cứu, nhà hoạch định chính sách và các phòng thí nghiệm AI từ châu Âu, Ấn Độ, Trung Quốc và Abu Dhabi – có cơ hội định hình cuộc thảo luận cùng với các AIC.
Hơn nữa, AI mã nguồn mở tăng cường khả năng răn đe toàn cầu, đảm bảo rằng không một tác nhân đơn lẻ nào có thể độc quyền hoặc lạm dụng các hệ thống AI tiên tiến mà không phải chịu trách nhiệm. Cách tiếp cận phi tập trung này đối với an toàn AI sẽ giúp giảm thiểu các mối đe dọa hiện sinh tiềm ẩn bằng cách phân phối cả khả năng và giám sát một cách công bằng hơn trên toàn hệ sinh thái AI toàn cầu.
Một Dự án AI vì Con người với các Nguyên tắc Paris
Hội nghị Thượng đỉnh Hành động AI ở Paris vào tuần tới có thể đóng vai trò gì trong việc định hình tương lai của AI?
Điều này mang đến một cơ hội quan trọng để thiết lập một Dự án AI vì Con người, được mô phỏng theo Dự án Hệ gen Người, để thúc đẩy và hỗ trợ phát triển AI mã nguồn mở trên phạm vi toàn cầu. Những đóng góp mã nguồn mở hiện tại, từ các phòng thí nghiệm AI tiên phong của châu Âu đến DeepSeek, đã và đang tăng tốc lĩnh vực này và giúp thu hẹp khoảng cách với các AIC.
Khả năng của AI được tăng cường đáng kể bởi sự trưởng thành của hệ sinh thái mã nguồn mở nói chung, với hàng ngàn dự án trưởng thành, các mô hình quản trị chuyên dụng và tích hợp sâu vào doanh nghiệp, học viện và chính phủ.
Hệ sinh thái mã nguồn mở AI cũng được hưởng lợi từ các nền tảng như Github và Gitlab. Gần đây hơn, các nền tảng chuyên dụng cho AI mã nguồn mở, chẳng hạn như Hugging Face – một tập đoàn Hoa Kỳ do ba doanh nhân Pháp đồng sáng lập – đã bắt đầu đóng một vai trò quan trọng như các nền tảng phân phối cho cộng đồng.
Với sự trưởng thành tương đối của hệ sinh thái AI mã nguồn mở so với giải trình tự bộ gen người vào đầu những năm 1990, AI mã nguồn mở có thể được hưởng lợi như thế nào từ một Dự án AI vì Con người?
Thứ nhất, Liên minh châu Âu thường bị các AIC và các Phòng thí nghiệm AI tiên phong của chính mình chỉ trích vì quy định về mã nguồn mở. Một Dự án AI vì Con người có thể dành một nỗ lực chung để phát triển sự liên kết và tiêu chuẩn quy định trên các quốc gia và khu vực tham gia. Một cách tiếp cận phối hợp, với những đóng góp ban đầu từ châu Âu, Ấn Độ, Abu Dhabi và Trung Quốc, có thể tạo điều kiện cho việc phổ biến các mô hình mã nguồn mở trên khu vực quy định chung này (một loại khu vực thương mại tự do cho mã nguồn mở).
Mặc dù không được chứng minh một cách dứt khoát, có những điểm tương đồng với động lực do sự cạnh tranh thúc đẩy đã định hình phản ứng đối với DeepSeek tại JLF. Tương tự, quy định AI có thể được xây dựng với trọng tâm là thúc đẩy đổi mới và tối đa hóa lợi ích công cộng – cho cả doanh nghiệp và người tiêu dùng – thay vì đóng vai trò như một cơ chế tiềm năng để cản trở sự tiến bộ của các AIC hoặc cản trở các nhà vô địch AI trong nước đang cố gắng thu hẹp khoảng cách.
Dự án cũng có thể tạo điều kiện trao đổi nhân tài và tài trợ cho một cơ sở hạ tầng điện toán dùng chung (liên kết với cơ sở hạ tầng năng lượng) cho AI mã nguồn mở. Rõ ràng từ biểu đồ dưới đây rằng những sinh viên tốt nghiệp STEM tài năng ở một số nơi trên thế giới hiện có thể gặp khó khăn trong việc tiếp cận cơ sở hạ tầng AI đẳng cấp thế giới mà đất nước họ thiếu.
Một lĩnh vực hợp tác khác sẽ là thiết lập các thực tiễn tốt nhất về các tiêu chuẩn truy cập mở cho các mô hình và bộ dữ liệu, bao gồm trọng số, mã và tài liệu.
Dự án cũng có thể thúc đẩy hợp tác toàn cầu về Nghiên cứu An toàn AI. Thay vì chạy đua bí mật để khắc phục các vấn đề liên kết, các nhà nghiên cứu từ Paris đến Bắc Kinh đến Bangalore có thể làm việc cùng nhau để đánh giá các mô hình và giảm thiểu rủi ro. Tất cả các phát hiện về an toàn (ví dụ: các phương pháp để giảm đầu ra có hại hoặc các công cụ để giải thích) có thể được chia sẻ kịp thời trong miền mở.
Nguyên tắc này sẽ công nhận rằng an toàn AI là một hàng hóa công cộng toàn cầu – một bước đột phá trong một phòng thí nghiệm (ví dụ: một thuật toán mới để làm cho lý luận AI trở nên minh bạch) sẽ mang lại lợi ích cho tất cả mọi người, không nên được giữ độc quyền. Các điểm chuẩn an toàn chung và các sự kiện thử thách có thể được tổ chức để khuyến khích một nền văn hóa trách nhiệm tập thể. Bằng cách tổng hợp nghiên cứu an toàn, dự án sẽ nhằm mục đích đi trước khả năng lạm dụng hoặc tai nạn AI tiềm ẩn, trấn an công chúng rằng các hệ thống AI mạnh mẽ đang được quản lý một cách cẩn thận.
Việc tập trung vào rủi ro hiện sinh tại Hội nghị Thượng đỉnh An toàn AI năm 2023 của Vương quốc Anh tại Bletchley Park, bằng cách nhấn mạnh quá mức sự tương đồng về Phổ biến Hạt nhân, đã bỏ lỡ cơ hội để kiểm tra các lĩnh vực khác mà an toàn được coi là hàng hóa công cộng: an ninh mạng, kháng sinh và miễn dịch học (với một số sáng kiến thú vị sau Covid-19) và an toàn hàng không.
Dự án cũng có thể hợp tác và thúc đẩy công việc hiện đang được thực hiện bởi Quỹ Giải thưởng ARC tư nhân để thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống AI an toàn và tiên tiến. Giải thưởng ARC, do François Chollet, người tạo ra thư viện mã nguồn mở Keras, và Mike Knoop, đồng sáng lập công ty phần mềm Zapier, đồng sáng lập, là một tổ chức phi lợi nhuận tổ chức các cuộc thi công khai để thúc đẩy nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Sự kiện hàng đầu của họ, cuộc thi Giải thưởng ARC, cung cấp hơn 1 triệu đô la cho những người tham gia có thể phát triển và các giải pháp mã nguồn mở cho điểm chuẩn ARC-AGI – một bài kiểm tra được thiết kế để đánh giá khả năng của một hệ thống AI để khái quát hóa và có được các kỹ năng mới một cách hiệu quả.
Sự nhấn mạnh của Quỹ Giải thưởng ARC vào các giải pháp mã nguồn mở và các cuộc thi công khai phù hợp liền mạch với các mục tiêu của Dự án AI vì Con người là thúc đẩy hợp tác quốc tế và tính minh bạch trong phát triển AI, như đã nêu trên trang web của Quỹ Giải thưởng ARC trong phần “AGI”:
“Các LLM được đào tạo trên một lượng dữ liệu lớn không thể tưởng tượng được, nhưng vẫn không thể thích ứng với các vấn đề đơn giản mà chúng chưa được đào tạo, hoặc tạo ra những phát minh mới, bất kể cơ bản đến đâu. Các ưu đãi thị trường mạnh mẽ đã thúc đẩy nghiên cứu AI tiên phong trở nên kín tiếng. Sự chú ý và nguồn lực nghiên cứu đang bị kéo về một ngõ cụt. Giải thưởng ARC được thiết kế để truyền cảm hứng cho các nhà nghiên cứu khám phá các phương pháp kỹ thuật mới thúc đẩy tiến bộ AGI mở về phía trước.”
Giống như HGP, Dự án AI vì Con người sẽ dành một phần kinh phí của mình cho quản trị và giám sát đạo đức. Điều này sẽ bao gồm các cuộc thảo luận về bản quyền. Dự án có thể giúp xã hội xem xét đạo đức của việc truy cập nguồn thông tin tốt nhất trong đào tạo miễn phí trong khi phát triển các mô hình độc quyền trên đó. Trong không gian sinh học, người ta biết rằng Ngân hàng Dữ liệu Protein, rất quan trọng đối với mô hình AlphaFold của Google DeepMind để dự đoán cấu trúc protein, có thể cần tương đương 10 tỷ đô la tài trợ trong khoảng thời gian 50 năm. Dự án có thể giúp suy nghĩ về cách chúng ta tiếp tục tài trợ cho phát triển AI hoặc cách các AIC độc quyền nên chia sẻ doanh thu với những người tạo ra tác phẩm gốc.
Cùng với nhau, các Nguyên tắc Paris này và Dự án AI vì Con người sẽ giúp thúc đẩy AI trên toàn cầu theo cách cởi mở, hợp tác và đạo đức hơn. Chúng sẽ xây dựng dựa trên những thành tựu của những người đóng góp mã nguồn mở hàng đầu từ châu Âu đến Trung Đông, Ấn Độ và giờ đây là Trung Quốc, trong các khuôn khổ và nền tảng phần mềm mã nguồn mở và AI cụ thể hiện có.
Lịch sử Lặp lại với AI
Cơ hội trước mắt chúng ta là rất lớn. Mistral AI, kyutai, BFL, Stability và gần đây hơn là DeepSeek đã mang đến cho công chúng hy vọng rằng một tương lai nơi hợp tác cạnh tranh hoặc thậm chí vượt qua các AIC độc quyền là có thể.
Chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của bước đột phá công nghệ này. Chúng ta nên biết ơn những đóng góp mà các AIC đã thực hiện cho lĩnh vực này. Hội nghị Thượng đỉnh Hành động AI nên là một cơ hội để thúc đẩy đổi mới hợp tác ở quy mô chưa từng có và đưa càng nhiều người chơi càng tốt về phía đúng đắn của lịch sử.
Đó là năm 1789 một lần nữa. Chúng ta đang chứng kiến một cuộc chiến vì chủ quyền công nghệ, một sự phân cấp quyền lực và một lời kêu gọi AI như một hàng hóa công cộng. Và cũng giống như năm 1789, cuộc cách mạng này sẽ không bị ngăn chặn.