Mong ước gây tranh cãi của CEO Stability.AI: Xây dựng mô hình cho một trăm quốc gia
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Mong ước gây tranh cãi của CEO Stability.AI: Xây dựng mô hình cho một trăm quốc gia
Mỗi quốc gia, mỗi ngành công nghiệp và mỗi nền văn hóa nên có mô hình AI đại diện cho đặc điểm riêng của mình.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Vương Siêu
Ngày 23 tháng 3, Emad Mostaque, CEO của Stability AI vốn gây nhiều tranh cãi, đã tuyên bố từ chức và cho biết sẽ toàn tâm toàn ý theo đuổi sự nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI) phi tập trung. Thông tin này đã gây chấn động không nhỏ trên thị trường.
Stability.AI từng một mình gánh vác ngọn cờ AI mã nguồn mở, đóng góp quan trọng cho lĩnh vực này; nhưng đồng thời cũng liên tục bị chỉ trích vì chiếm đoạt thành quả nghiên cứu của các nhóm khác. Việc lộ ra học vị giả cùng những lời nói khoác lác trên mạng xã hội khiến uy tín của CEO Emad tiếp tục sụt giảm. Từng được các nhà đầu tư nổi tiếng ủng hộ và huy động được khoản tài trợ khổng lồ, Stability.AI thực tế đã rơi vào khủng hoảng tài chính nghiêm trọng, đứng trước bờ vực sinh tử.
Sau khi từ chức, Emad tiết lộ ông vẫn nắm giữ phần lớn cổ phần tại Stability.AI, đủ để kiểm soát hội đồng quản trị. Ông nhấn mạnh rằng việc từ chức không phải do bị ép buộc, mà là vì trong lĩnh vực AI, sự tập trung quyền lực ở mức độ cao đều có hại cho tất cả mọi người, do đó ông chọn rút lui nhằm thúc đẩy sự thay đổi của Stability.AI. Tuy nhiên, do lịch sử khoác lác không trong sáng của Emad, đa số người ta cho rằng câu chuyện không đơn giản như vậy. Nhưng thay vì bàn về Stability.AI, tôi muốn tập trung hơn vào hướng đi AI phi tập trung mà Emad sắp theo đuổi.
Vài tuần trước, tôi đã cùng Emad tham gia một buổi thảo luận về AI phi tập trung. Sau đó, tôi tổng hợp lại nhiều phát biểu trước đây của ông về chủ đề này và sơ lược hình thành nên góc nhìn của ông.
Ai kiểm soát mô hình, người đó kiểm soát tư duy
Nếu hành vi con người đang được vận hành bởi một hệ điều hành, thì AI đang nhanh chóng trở thành thành phần cốt lõi bên ngoài của hệ điều hành ấy. Bởi lẽ con người ngày càng quen với việc giao phó gánh nặng suy nghĩ cho AI, công nghệ này đã trở thành một phần trong cách chúng ta tư duy. Tuy nhiên, sự tiện lợi và năng lực mà AI mang lại cũng đi kèm rủi ro rõ rệt — ai kiểm soát mô hình AI, người đó sẽ phần nào kiểm soát tư tưởng thế giới.
Nếu đại chúng thiếu hiểu biết về nguyên lý hoạt động và thiết lập mặc định của các công cụ thông minh này, quyết định và quan điểm của họ có thể bị ảnh hưởng một cách âm thầm. Những người kiểm soát mô hình AI có thể dẫn dắt lựa chọn, quan điểm và hành vi của con người bằng cách thiết lập các tùy chọn mặc định. Nếu AI, cơ sở hạ tầng của thời đại mới, chỉ bị kiểm soát bởi một vài nhóm thương mại nhỏ, hậu quả có thể là thảm họa. Đây chính là lý do Emad nhấn mạnh tính cấp bách và quan trọng của AI phi tập trung.
Mỗi quốc gia cần có mô hình riêng của mình
Khi OpenAI dồn toàn lực vào dự án Siêu Đồng Bộ Hóa (SuperAlignment), ai sẽ chịu trách nhiệm đảm bảo OpenAI tự đồng bộ với từng quốc gia, từng ngành nghề, từng nền văn hóa trên thế giới?
Không ai cả.
OpenAI đã nỗ lực rất lớn trong Super Alignment về an toàn cơ bản và đạo đức chung của nhân loại, nhưng liệu nỗ lực này có đủ để đáp ứng sự đa dạng giữa các quốc gia và nền văn hóa? Các dân tộc và nền văn hóa khác nhau thường có giá trị quan hoàn toàn khác biệt so với giới tinh hoa Thung lũng Silicon. Liệu những giá trị đa dạng này có thể được phản ánh công bằng vào các mô hình AI? Khi thế hệ học sinh Kenya bắt đầu sử dụng hàng loạt AI từ Thung lũng Silicon để học tập, liệu đặc sắc văn hóa quốc gia độc đáo của họ có dần biến mất?
Câu trả lời rất bi quan. Vì vậy, Emad cho rằng mỗi quốc gia, mỗi ngành nghề, mỗi nền văn hóa đều nên sở hữu mô hình AI đại diện cho đặc trưng riêng của mình. Những mô hình này cần được cắm rễ sâu vào địa phương, hấp thụ đầy đủ và thể hiện trí tuệ tập thể của quốc gia, ngành nghề và nền văn hóa đó. Khái niệm này hẳn không xa lạ, bởi hai tháng trước, NVIDIA cũng đã trình bày khái niệm "AI chủ quyền" tại nhiều sự kiện – về bản chất, đây là cùng một vấn đề. Tuy nhiên, Emad đã bắt đầu nói về điều này từ một đến hai năm trước, sớm hơn rất nhiều so với NVIDIA.
Hầu hết các quốc gia trên thế giới thực tế không có khả năng xây dựng mô hình AI riêng, và chính khoảng trống này là thị trường mà Emad nhắm tới. Ông hy vọng sẽ tạo ra một lớp nền tảng hỗ trợ việc xây dựng mô hình AI cho từng quốc gia, dân tộc, ngành nghề. Trên nền tảng đó, ông mong muốn thúc đẩy sự phát triển mô hình thông qua hợp tác tập thể phi tập trung.
Emad từng cho biết có thể khởi động hoặc ươm mầm một loạt công ty, mỗi công ty tập trung vào lĩnh vực chuyên môn khác nhau như giáo dục, y tế, tài chính, đương nhiên cũng bao gồm các mô hình AI dành riêng cho từng quốc gia. Trong thực tiễn AI phi tập trung, các công ty này chủ yếu đóng vai trò khởi động. Bằng cách cung cấp mô hình nền tảng và khuôn khổ chuẩn hóa, họ thu hút nhân tài cộng đồng tham gia đóng góp. Nếu thu hút được lượng lớn nhân tài ưu tú từ một quốc gia tham gia, trí tuệ tập thể này cuối cùng sẽ hội tụ thành một mô hình quốc gia xuất sắc.
Chìa khóa nằm ở dữ liệu
Dùng một phép so sánh đơn giản: công thức tạo mô hình AI là thuật toán kết hợp dữ liệu, sau đó dùng sức mạnh tính toán để "trộn" chúng lại. Dữ liệu càng nhiều, càng cần nhiều sức mạnh tính toán để xử lý. Hiện nay, phần lớn các đội ngũ trên thị trường đang chạy đua tìm kiếm thuật toán mô hình tốt hơn, thu thập thêm dữ liệu và tăng cường sức mạnh tính toán. Nhưng thực tiễn đã chứng minh, nếu chất lượng dữ liệu cao, hiệu quả xuất sắc hoàn toàn có thể đạt được dù dùng ít dữ liệu hơn. Nói cách khác, hiện tại mọi người đang dùng sức mạnh tính toán để "lau屁股" cho dữ liệu chất lượng thấp.
Đây chính là một lợi thế của hệ thống AI phi tập trung mà Emad ủng hộ. Ông tin rằng nếu xây dựng được một cấu trúc để dẫn dắt nhân tài ưu tú của một quốc gia cùng tham gia, ta có thể tập hợp được tập dữ liệu quốc gia chất lượng cao, đồng thời dữ liệu này có thể được xác minh, sở hữu rõ ràng, và từ đó thiết kế cơ chế khuyến khích xoay quanh dữ liệu.
Bằng cách này, chúng ta có thể thu thập được những dữ liệu trước đây hoàn toàn không thể tiếp cận. Những dữ liệu này không chỉ chất lượng cao hơn, mà còn chân thực và công bằng hơn trong việc đại diện cho tiếng nói và nhu cầu của đại chúng.
Nhóm mô hình nhỏ so với mô hình lớn đơn lẻ
Trong lĩnh vực AI, định luật mở rộng (Scaling laws) gần như đã trở thành một quy luật bất di bất dịch, dù chúng ta có chủ động theo đuổi hay không, cũng không thể né tránh nó.
Rõ ràng, việc tổ chức nguồn lực theo hướng phi tập trung để đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) thông qua Định luật Mở rộng là điều không thực tế trong ngắn hạn. Trong một thời gian dài, các mô hình AI lấy cộng đồng làm trung tâm cũng khó cạnh tranh với các gã khổng lồ như OpenAI để giành danh hiệu mô hình mạnh nhất.
Tuy nhiên, theo đuổi AGI và tạo ra AI áp dụng rộng rãi là hai việc khác nhau. Cùng với sự tiến bộ công nghệ, các mô hình trung bình và nhỏ do cộng đồng dẫn dắt đang nhanh chóng nâng cao năng lực. Dự kiến trong vòng một đến hai năm tới, các mô hình nhỏ và vừa sẽ đủ sức đảm nhiệm phần lớn công việc hàng ngày. Có thể nó không mạnh nhất, nhưng đủ tiện dụng, chi phí đủ thấp để mở ra các kịch bản ứng dụng rộng lớn. Giống như hầu hết các đơn mua sắm trực tuyến của chúng ta không cần dùng dịch vụ giao hàng hôm sau của SF Express, việc sử dụng kết hợp các mô hình sẽ dần trở thành xu hướng chủ đạo trong tương lai.
Điều này mang lại một thay đổi cực kỳ quan trọng: khi các mô hình do trí tuệ tập thể dẫn dắt được áp dụng rộng rãi, rủi ro tiềm tàng từ việc một mô hình lớn bị kiểm soát bởi một tổ chức đơn lẻ sẽ giảm đáng kể. Nếu dữ liệu của mô hình lớn bị nhiễm độc, các mô hình dựa trên trí tuệ tập thể cũng có thể dễ dàng đóng vai trò hiệu chỉnh, thực hiện các điều chỉnh cần thiết. Điều này không chỉ liên quan đến tính thực dụng và tiết kiệm chi phí, mà còn là cuộc đấu tranh giữa trí tuệ tập thể và "Thượng đế AI".
Xét về mặt kỹ thuật, mô hình nhỏ cũng không hoàn toàn ở thế bất lợi. Quy mô nhỏ giúp chúng dễ dàng huấn luyện bổ sung hơn trong các lĩnh vực chuyên biệt. Trong những lĩnh vực này, dù năng lực tổng hợp có thể không bằng mô hình lớn, nhưng chúng có thể phát huy hiệu quả vượt trội như các công cụ chuyên gia. Một nhóm gồm nhiều mô hình chuyên gia như vậy thật sự chưa chắc thua kém khi cạnh tranh với một mô hình lớn đơn lẻ.
Quan trọng hơn cả là mô hình nhỏ có thể thúc đẩy hiệu quả việc triển khai phi tập trung. Khi nói về phi tập trung, chúng ta không chỉ nói đến việc xây dựng mô hình và nguồn dữ liệu phi tập trung, mà còn bao gồm quản trị phi tập trung và triển khai phi tập trung. Nếu mô hình mã nguồn mở có thể dễ dàng triển khai trên máy tính xách tay cá nhân hoặc thậm chí trên điện thoại di động, điều này sẽ tạo nên sự bình đẳng AI. Ngay cả khi nhà cung cấp dịch vụ tập trung ngừng hoạt động, người dùng vẫn có thể tiếp tục vận hành nhờ AI cục bộ. Cho phép mọi người sử dụng AI một cách rộng rãi và không bị giới hạn cũng là một mục tiêu quan trọng của AI phi tập trung.
AI + Web3 – Lừa đảo hay tương lai?
Không nghi ngờ gì, kế hoạch AI phi tập trung mà Emad đang tích cực thúc đẩy có liên quan mật thiết đến công nghệ mã hóa. Ông đã tuyên bố sẽ thiết kế một giao thức Web3 để tích hợp và hiện thực hóa các ý tưởng này. Lý do là vì lĩnh vực AI hiện tại đang thiếu một vài yếu tố then chốt — tính xác minh dữ liệu, quyền sở hữu dữ liệu, cơ chế phối hợp và khuyến khích quy mô lớn, cũng như khả năng quản trị tập thể — chính là những lĩnh vực mà công nghệ Web3 nổi trội.
Ở đây tôi muốn nhấn mạnh đến quản trị. Bởi chưa từng có công nghệ nào mạnh mẽ như AI ngày nay, và sắp sửa ảnh hưởng sâu rộng, toàn diện đến mọi ngóc ngách của thế giới. Ai nên quyết định định hướng tương lai của công nghệ này? Ai có thể kiểm soát hiệu quả nó? Việc để một vài công ty nhỏ như hội đồng quản trị OpenAI quản trị AI chắc chắn không phải giải pháp tối ưu. Đơn giản đặt ra một vài "xiềng xích cứng" từ phía quản lý đối với mô hình AI cũng chưa chắc đã ứng phó hiệu quả với thách thức. Quản trị tập thể có lẽ mới là con đường giải quyết thực sự.
Trong lĩnh vực Web3, các thí nghiệm về quản trị tập thể đang phát triển mạnh mẽ, bao trùm nhiều cấp độ như quản trị dữ liệu, quản trị ứng dụng, quản trị mạng lưới và quản trị tổ chức. Dù phần lớn các thử nghiệm vẫn đang trong giai đoạn khám phá và trải qua nhiều thất bại, nhưng đây chính là tiền tuyến trong sự phát triển quản trị của nhân loại.
Trong năm năm qua, trong lĩnh vực mã hóa, đặc biệt là quanh tổ chức tự trị phi tập trung (DAO), con người gần như đã thử nghiệm mọi mô hình quản trị từng tồn tại trong lịch sử loài người. Cấu trúc sáng tạo của OpenAI, trong đó một tổ chức phi lợi nhuận kiểm soát công ty lợi nhuận, đã được thực hành rộng rãi từ lâu trong các DAO. Theo tôi, những người trong thế giới Web3 trong vài năm qua giống như đã chơi một trò chơi "vượt ải nhanh" về quản trị. Trong vài năm ngắn ngủi, họ đã tái hiện lại cả ngàn năm lịch sử quản trị của nhân loại.
Một lời chỉ trích phổ biến nhất là phần lớn quản trị Web3 chẳng qua chỉ là sao chép lại các mô hình quản trị cũ rồi thêm vào bỏ phiếu trên chuỗi. Nhưng lịch sử đã dạy chúng ta rằng, khi tốc độ phát triển nhanh và mật độ nhân tài cao như vậy, những thứ hoàn toàn mới sẽ sớm được tiến hóa.
Một ví dụ không hoàn toàn phù hợp là quảng cáo internet. Nhớ lại những năm đầu internet mới nổi, khi mở website tin tức, một quảng cáo toàn màn hình khổng lồ sẽ bất ngờ xuất hiện rồi từ từ mờ đi, các trang web lúc đó chi chít các khối quảng cáo dày đặc — đó là ký ức đặc trưng của internet thời kỳ đầu. Bởi lúc đó con người chưa biết hình thức quảng bá internet hiệu quả là gì, nên đơn giản sao chép cách làm quảng cáo từ truyền thông truyền thống lên internet. Nhưng cùng với sự phát triển của bối cảnh, cùng với sự thấu hiểu sâu sắc hơn về công nghệ và văn hóa internet, nhanh chóng đã tiến hóa thành các mô hình quảng bá hiệu quả chưa từng có trong lịch sử nhân loại, và nhanh chóng loại bỏ quảng cáo truyền thống khỏi internet.
Theo tôi, việc quản trị công nghệ cũng sẽ đi qua con đường tương tự như quảng cáo internet. Công nghệ blockchain mang lại khả năng phối hợp và quản trị được tăng cường mạnh mẽ, các giải pháp quản trị tập thể chưa từng có trong lịch sử loài người sẽ mọc lên từ đó, và tôi hoàn toàn tin tưởng vào điều này.
Lời kết
Ở thời điểm hiện tại, việc dự đoán tương lai của thời đại AI và đánh giá toàn bộ tầm nhìn của Emad là điều khó đưa ra kết luận. Rõ ràng, kế hoạch của ông đối mặt với vô số thách thức ở nhiều cấp độ. Cộng thêm việc Emad thường xuyên phóng đại trong quá khứ, việc phân biệt đâu là điều ông nói thật, đâu là nói cho vui cũng không dễ dàng.
Tuy nhiên, việc thảo luận về cấu trúc quyền lực trong AI là một chủ đề còn ở giai đoạn sơ khai, cực kỳ phức tạp và quan trọng. Emad và những người bạn cùng theo đuổi AI phi tập trung, những suy nghĩ và thử nghiệm của họ, dù có thể còn rất xa với câu trả lời cuối cùng, nhưng xứng đáng nhận được sự tôn trọng và chú ý xứng đáng. Những nỗ lực khám phá này, dù bước đi chật vật, vẫn là những thử nghiệm dũng cảm mở đường cho tương lai. Những nỗ lực này, dù kết quả ra sao, cũng sẽ trở thành một chương trong bản anh hùng ca của lịch sử.
Biết đâu một ngày nào đó, thế giới sẽ biết ơn những người như Emad.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
