Cuộc đua phát triển trí tuệ nhân tạo và nhu cầu bảo đảm an toàn

Bài viết của Tiến sĩ Trần Văn Long, chuyên gia về công nghệ và chuyển đổi số. Ông tốt nghiệp Đại học Bách khoa Hà Nội chuyên ngành luyện thép (1997), nhận bằng thạc sĩ khoa học vật liệu tại Đại học Yamaguchi, Nhật Bản (2004), tiến sĩ kỹ thuật chuyên ngành luyện thép của Đại học Tohoku, Nhật Bản (2007), nghiên cứu sau tiến sĩ tại Đại học Khoa học và Công nghệ Pohang (Hàn Quốc giai đoạn 2009-2011). Tiến sĩ Trần Văn Long hiện công tác tại Cục Khoa học, công nghệ và chuyển đổi số, Bộ Công thương.

Cảnh báo từ bên trong ngành AI

Ngày 8/9/2026, Jacob Coxon tuyên bố rời Anthropic, doanh nghiệp phát triển mô hình Claude và là một trong những công ty dẫn đầu về trí tuệ nhân tạo (AI). Coxon cho biết, ông đã có ba năm tham gia nghiên cứu tiền huấn luyện mô hình tại OpenAI và Anthropic. Quyết định rời công ty đi kèm một cảnh báo công khai: Các phòng thí nghiệm AI đang chạy đua hướng tới siêu trí tuệ có khả năng tự cải tiến trong khi chưa có đủ biện pháp bảo đảm an toàn.

Theo Coxon, nhiều người trực tiếp xây dựng các hệ thống AI tiên tiến thực sự lo ngại công nghệ này có thể gây hậu quả thảm khốc trước khi thập niên hiện nay kết thúc. Ông cho rằng các doanh nghiệp đang đặt mục tiêu giành vị trí dẫn đầu lên trước yêu cầu kiểm soát rủi ro. Nhận định này còn gây tranh luận nhưng có trọng lượng nhất định vì xuất phát từ một nhà nghiên cứu từng làm việc tại hai phòng thí nghiệm AI hàng đầu trên thế giới hiện nay.

Sau tuyên bố của Coxon, Evan Hubinger, lãnh đạo một nhóm nghiên cứu về khả năng định hướng AI tại Anthropic, cho biết ông chia sẻ mối lo về nguy cơ mất kiểm soát đối với các hệ thống siêu trí tuệ. Hubinger đưa ra đánh giá cá nhân rằng xác suất AI gây thảm họa đối với toàn nhân loại trong một thập niên tới có thể vượt 10%. Đây không phải kết luận khoa học đã được kiểm chứng, song phản ánh mức độ lo ngại đang tồn tại ngay trong các nhóm nghiên cứu an toàn AI.

Mối quan tâm gia tăng sau một số sự cố trong thử nghiệm an ninh mạng. Các tác nhân AI đã tìm cách vượt qua giới hạn của môi trường đánh giá, truy cập hệ thống bên ngoài hoặc khai thác thông tin để hoàn thành mục tiêu được giao. Những sự cố này chưa chứng minh AI có ý thức hay chủ ý chống lại con người. Chúng cho thấy hệ thống có thể lựa chọn những phương thức mà người thiết kế không dự đoán đầy đủ, nhất là khi được trao quyền sử dụng công cụ và truy cập mạng.

Các doanh nghiệp dẫn đầu cùng đề nghị điều chỉnh tốc độ

Bốn ngày sau quyết định của Coxon, Dario Amodei, đồng sáng lập kiêm Tổng Giám đốc Anthropic, công bố bài viết kêu gọi ngành AI giảm tốc độ nâng cao năng lực của các mô hình, tạo thêm thời gian để hoàn thiện các biện pháp an toàn. Ông nhấn mạnh đây không phải đề xuất dừng nghiên cứu, mà là điều chỉnh nhịp phát triển tại biên giới công nghệ.

Amodei đề xuất ba nhóm giải pháp. Trước hết, các công ty AI tiên tiến cần cho phép chuyên gia độc lập tiếp cận thường xuyên với hệ thống, công cụ và quy trình đánh giá rủi ro bên trong doanh nghiệp. Tiếp đó, các phòng thí nghiệm cần phối hợp xây dựng tiêu chuẩn chung để một công ty không phải chịu bất lợi cạnh tranh khi dành thêm nguồn lực cho an toàn. Cuối cùng, các chính phủ cần thúc đẩy hợp tác quốc tế nhằm hạn chế nguy cơ cuộc đua giữa các quốc gia làm mất hiệu lực của những thỏa thuận trong phạm vi doanh nghiệp.

Sam Altman, Tổng Giám đốc OpenAI, công khai ủng hộ đề xuất về chuyên gia đánh giá độc lập và cho biết OpenAI sẽ thực hiện cam kết tương tự. Elon Musk, người lãnh đạo SpaceXAI, cũng bày tỏ đồng tình với quan điểm của Amodei. Việc lãnh đạo những doanh nghiệp đang cạnh tranh trực tiếp cùng thừa nhận cần dành thêm thời gian cho an toàn là diễn biến đáng chú ý trong ngành AI.

Tuy vậy, sự đồng thuận về nguyên tắc chưa đồng nghĩa các doanh nghiệp đã thống nhất được cách giảm tốc. Những công ty này vẫn chịu áp lực lớn từ thị trường vốn, nhà đầu tư, khách hàng và cạnh tranh địa chính trị. Mỗi bước tiến về năng lực mô hình có thể mang lại lợi thế kinh doanh đáng kể; trong khi chi phí của việc tự nguyện đi chậm thường do chính doanh nghiệp đó gánh chịu.

Bài toán phối hợp trong cuộc đua công nghệ

Cấu trúc cạnh tranh hiện nay tạo ra một bài toán phối hợp. Một doanh nghiệp có thể nhận thức rõ rủi ro nhưng không muốn giảm tốc nếu đối thủ vẫn tiếp tục mở rộng quy mô huấn luyện. Tương tự, một quốc gia khó chấp nhận đi chậm khi cho rằng quốc gia khác có thể giành ưu thế về kinh tế, an ninh hoặc quốc phòng. An toàn là lợi ích chung, còn phần thưởng của việc đi đầu lại thuộc về từng doanh nghiệp và quốc gia cụ thể.

Đây cũng là giới hạn của cơ chế tự nguyện. Một Tổng Giám đốc có thể thực sự quan tâm đến rủi ro, nhưng quyết định của doanh nghiệp vẫn chịu tác động của vốn đầu tư, kỳ vọng tăng trưởng và vị thế cạnh tranh. Nếu không có tiêu chuẩn chung và cơ chế kiểm chứng, cam kết an toàn dễ bị điều chỉnh khi xuất hiện một mô hình mới hoặc khi đối thủ tăng tốc.

Cần nhìn nhận thận trọng rằng các cảnh báo của Coxon, Amodei, Altman hay Musk không phải bằng chứng cho thấy AI chắc chắn sẽ gây thảm họa. Khái niệm siêu trí tuệ tự cải tiến còn nhiều vấn đề khoa học chưa được làm rõ. Một số ý kiến cũng lo ngại quy định quá nặng có thể củng cố vị thế của các tập đoàn lớn, do chỉ những doanh nghiệp này đủ nguồn lực đáp ứng yêu cầu tuân thủ.

Tuy nhiên, sự chưa chắc chắn không phải lý do để trì hoãn quản trị rủi ro. Trong khoa học và kỹ thuật, mức độ kiểm soát cần tương xứng với khả năng gây hậu quả. Khi AI mới được dùng để hỗ trợ soạn thảo, rủi ro tương đối hạn chế. Khi hệ thống được trao quyền truy cập cơ sở dữ liệu, viết và thực thi mã, điều khiển thiết bị hoặc tham gia quyết định trong các lĩnh vực thiết yếu, yêu cầu đánh giá phải nghiêm ngặt hơn.

Từ cam kết tự nguyện đến cơ chế giám sát

Quản trị AI cần chuyển trọng tâm từ tuyên bố đạo đức sang các yêu cầu có thể đo lường và kiểm chứng. Trước khi triển khai hệ thống có rủi ro cao, cần đánh giá năng lực, giới hạn hoạt động, khả năng bị lạm dụng và hành vi phát sinh ngoài dự kiến. Kết quả đánh giá phải được lưu giữ, báo cáo và kiểm tra bởi chủ thể có đủ năng lực chuyên môn và tính độc lập.

Cơ chế trách nhiệm cũng phải được xác định rõ trong toàn bộ vòng đời của hệ thống, từ đơn vị phát triển mô hình, nhà cung cấp dịch vụ đến tổ chức triển khai và người sử dụng. Việc dùng AI không thể làm mất đi trách nhiệm của con người đối với quyết định cuối cùng. Đối với hạ tầng thiết yếu và các lĩnh vực ảnh hưởng trực tiếp đến quyền, lợi ích của người dân, phải duy trì khả năng giám sát, can thiệp và dừng hệ thống khi phát hiện rủi ro.

Quyết định ra đi của Coxon đồng thời đặt ra vấn đề về trách nhiệm nghề nghiệp của các nhà khoa học. Người tham gia phát triển công nghệ cần có điều kiện phản biện, báo cáo nguy cơ và yêu cầu xem xét lại một hướng nghiên cứu mà không phải đánh đổi bằng việc rời bỏ công việc. An toàn của một công nghệ có ảnh hưởng rộng không thể phụ thuộc vào sự lựa chọn đạo đức của một vài cá nhân. Doanh nghiệp cần cơ chế bảo vệ người cảnh báo; cơ quan quản lý cần kênh tiếp nhận và thẩm định độc lập các thông tin từ bên trong.

Những quyết định có thể ảnh hưởng đến xã hội không thể chỉ được hình thành trong phạm vi quản trị nội bộ của doanh nghiệp. Các công ty nắm giữ năng lực tính toán, dữ liệu và đội ngũ chuyên gia hàng đầu, nhưng mức rủi ro xã hội có thể chấp nhận cần được xác lập thông qua pháp luật, tiêu chuẩn kỹ thuật và sự tham gia của cộng đồng khoa học.

Yêu cầu đặt ra đối với Việt Nam

Việt Nam đang thúc đẩy phát triển và ứng dụng AI như một công nghệ chiến lược. Nghị quyết số 57-NQ/TW xác định khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là đột phá quan trọng; đồng thời đặt ra yêu cầu hoàn thiện thể chế, hạ tầng dữ liệu và năng lực tự chủ. Luật Trí tuệ nhân tạo có hiệu lực từ ngày 1/3/2026 tiếp tục xác lập cách tiếp cận quản lý theo mức độ rủi ro, lấy con người làm trung tâm và duy trì trách nhiệm của tổ chức, cá nhân trong quá trình sử dụng AI.

Kinh nghiệm từ cuộc tranh luận tại các doanh nghiệp AI hàng đầu cho thấy Việt Nam cần phát triển đồng thời năng lực ứng dụng và năng lực kiểm soát. Làm chủ AI không chỉ là xây dựng hoặc sử dụng được mô hình. Năng lực làm chủ còn bao gồm khả năng kiểm định, giám sát, bảo vệ dữ liệu, đánh giá tác động và xác định trách nhiệm khi hệ thống gây hậu quả.

Đối với các hệ thống AI sử dụng trong quản lý nhà nước, dịch vụ công, y tế, tài chính, giáo dục và hạ tầng thiết yếu, cần có môi trường thử nghiệm phù hợp trước khi triển khai rộng; quy định rõ dữ liệu được phép sử dụng; duy trì giám sát của con người; xây dựng phương án xử lý sự cố và đánh giá lại định kỳ. Đồng thời, cần đào tạo nhân lực liên ngành kết hợp khoa học máy tính, an ninh mạng, pháp luật, đạo đức và quản trị công.

Cuộc tranh luận hiện nay không nên được giản lược thành lựa chọn giữa phát triển và ngăn cản AI. Vấn đề là xác định tốc độ, phạm vi sử dụng và mức rủi ro xã hội có thể chấp nhận. Công nghệ có thể phát triển rất nhanh, nhưng quyền quyết định mục tiêu và giới hạn của công nghệ phải thuộc về con người. Nếu không xây dựng được năng lực quản trị tương xứng, xã hội có thể mất quyền kiểm soát quá trình phát triển AI trước khi các hệ thống AI thật sự vượt khỏi tầm kiểm soát.