19/09/2026 · VietTechies · Biên tập
Báo cáo mới Pacing the Frontier, A Research Agenda cho rằng việc giảm tốc phát triển AI tiên tiến vẫn là một bài toán kỹ thuật và chính sách chưa có lời giải. Đồng tác giả Raymond Douglas thuộc Đại học Toronto nói với WIRED rằng giới nghiên cứu vẫn chưa hiểu rõ những biện pháp kiểm soát nào sẽ hiệu quả và chúng có thể gây ra tác động gì.
Giám sát độc lập
Một cơ chế được đề xuất là cho các đơn vị đánh giá bên thứ ba quyền tiếp cận sâu hơn với mô hình AI tiên tiến, qua đó kiểm tra năng lực và thăm dò hành vi nguy hiểm trong môi trường được kiểm soát. Geoffrey Irving, cựu khoa học gia trưởng tại Viện An ninh AI Anh, nói với WIRED rằng trong ngắn hạn, hoạt động thanh tra, kiểm toán và các thỏa thuận chung có thể kìm hãm tốc độ phát triển.
Báo cáo cũng đề cập các phương pháp nghiên cứu cho phép bên ngoài kiểm tra việc sử dụng mô hình mà không làm lộ thông tin mật. Tuy nhiên, những người chỉ trích được WIRED dẫn lời cho rằng các quy trình đánh giá hiện nay chưa đủ độc lập, đồng thời chưa dựa trên hiểu biết vững chắc về cách mô hình vận hành hoặc ý nghĩa của việc căn chỉnh mô hình với giá trị con người.
Giám sát năng lực tính toán
Một hướng tiếp cận khác là theo dõi hạ tầng điện toán đứng sau các đợt huấn luyện quy mô lớn. Sách trắng chính sách công bố tháng 3/2024 đề xuất các nhà cung cấp đám mây sử dụng dữ liệu thanh toán, mức sử dụng GPU, lưu lượng mạng và điện năng tiêu thụ làm chỉ dấu cho hoạt động phát triển AI quy mô lớn. Trước đó, một sắc lệnh hành pháp của Mỹ năm 2023 đã yêu cầu doanh nghiệp báo cáo những đợt huấn luyện vượt ngưỡng năng lực tính toán nhất định.
Các đề xuất can thiệp sâu hơn gồm sửa đổi GPU để tạo hồ sơ hoạt động tính toán được bảo vệ bằng mật mã, bổ sung cơ chế kiểm soát sử dụng chống can thiệp hoặc yêu cầu cấp phép từ xa cho một số tác vụ. Những ý tưởng này có thể phát hiện hoạt động huấn luyện vượt giới hạn đã thống nhất, nhưng nguồn tin không cho biết các biện pháp kiểm soát ở cấp độ chip như vậy đã được triển khai.
Đo lường tiến trình tự cải tiến
Mối lo về khả năng thực thi ngày càng tăng khi các phòng thí nghiệm AI sử dụng mô hình trong chính hoạt động nghiên cứu của mình. Anthropic cho biết Claude hiện thực hiện 26% công việc nghiên cứu AI của công ty, tăng từ mức 0% vào đầu năm 2026, và 6% ngân sách năng lực tính toán được dành cho nghiên cứu an toàn AI. Đây là số liệu do doanh nghiệp công bố, không phải kết quả đo lường độc lập.
Vals AI cũng phát triển RSI Index, một bộ tiêu chuẩn đánh giá đối chiếu các mô hình công khai với nghiên cứu do các nhà khoa học AI thực hiện. Đồng sáng lập kiêm CEO Rayan Krishnan cho rằng kết quả cho thấy trong vòng một năm tới, AI có thể làm được những công việc nghiên cứu mà các nhà nghiên cứu AI không thể theo dõi. Đây là dự báo của công ty, chưa phải kết quả đã được xác lập.
Ràng buộc quốc tế
Bất kỳ kế hoạch giảm tốc trên diện rộng nào cũng đòi hỏi sự phối hợp giữa các quốc gia có khả năng xây dựng hệ thống AI tiên tiến. Một số đề xuất bao gồm các hiệp ước hạn chế mở rộng phần cứng. Trong khi đó, những biện pháp hiện hành của Mỹ nhằm hạn chế xuất khẩu chip Nvidia tiên tiến sang Trung Quốc chỉ đạt hiệu quả hạn chế vì các dịch vụ điện toán đám mây ở nước ngoài vẫn có thể cung cấp quyền truy cập. Báo cáo cảnh báo rằng việc áp dụng biện pháp kiểm soát quá sớm có thể bị chính trị hóa hoặc bị các nhóm lợi ích chi phối cơ quan quản lý.
Ảnh minh họa do AI tạo.