Khánh Phạm✔
Writer
Cuộc tranh luận về AI mã nguồn mở và AI đóng phức tạp hơn nhiều so với những gì chúng ta thường nghĩ. Một bên muốn mở rộng quyền tiếp cận công nghệ, bên còn lại cảnh báo những rủi ro về an ninh và khả năng AI bị lạm dụng.
Cuối tháng trước, Anthropic công bố một báo cáo cảnh báo về nguy cơ an ninh mạng liên quan đến GLM-5.3, một mô hình AI mạnh do công ty Trung Quốc Z.ai phát hành vào tháng 8. Điểm đáng chú ý là mô hình này có thể được tải xuống miễn phí và tùy chỉnh theo nhu cầu của người dùng.
Động thái của Anthropic tiếp tục làm nóng cuộc tranh luận kéo dài trong ngành công nghệ: Các mô hình AI tiên tiến nên được công khai để mọi người tự do sử dụng, hay cần được kiểm soát chặt chẽ và chỉ cung cấp thông qua các nền tảng của nhà phát triển?
Cuộc tranh luận này không chỉ xoay quanh vấn đề an toàn mà còn chịu ảnh hưởng từ lợi ích kinh doanh. Jensen Huang, CEO Nvidia, ủng hộ việc Mỹ tiếp tục phát triển các mô hình AI mở. Điều này cũng phù hợp với lợi ích của Nvidia, bởi người dùng có thể cần mua phần cứng để chạy các mô hình trực tiếp trên máy tính hoặc hệ thống của mình. Trong khi đó, Dario Amodei, CEO Anthropic, ủng hộ cách tiếp cận thận trọng hơn trước những rủi ro của AI mạnh.
Tuy nhiên, phía sau những lợi ích thương mại là những bất đồng thực sự về cách phát triển và phổ biến AI. David Gray Widder, trợ lý giáo sư tại Trường Thông tin thuộc Đại học Texas ở Austin, cho rằng quan điểm của mỗi người về AI nói chung có ảnh hưởng lớn đến cách họ nhìn nhận cuộc tranh luận này.
Những người đặt nặng vấn đề an toàn lo ngại mô hình AI mở có thể bị kẻ xấu lợi dụng để thực hiện các cuộc tấn công mạng hoặc những hoạt động nguy hiểm khác. Ngược lại, những người nhấn mạnh tiềm năng ứng dụng của AI cho rằng không nên để công nghệ này chỉ nằm trong tay một số ít tập đoàn lớn. Các mô hình mở có thể giúp nhiều cá nhân, doanh nghiệp và tổ chức tiếp cận, sử dụng và phát triển AI theo nhu cầu riêng.
Trên thực tế, có nhiều cách tiếp cận khác nhau, từ cấm hoàn toàn các mô hình mở đến cho phép phát hành rộng rãi. Mỗi lựa chọn đều có những đánh đổi giữa an toàn và khả năng phổ cập công nghệ. Do đó, quyết định ủng hộ hay hạn chế AI mở đòi hỏi phải đánh giá cả lợi ích lẫn rủi ro, thay vì chỉ nhìn vấn đề từ một phía.
Vậy AI mở khác gì AI đóng?
Các mô hình đóng, chẳng hạn những mô hình vận hành ChatGPT và Claude, thường chỉ có thể được sử dụng thông qua website, ứng dụng hoặc API do nhà phát triển cung cấp. Người dùng có thể khai thác khả năng của mô hình nhưng không trực tiếp tải toàn bộ mô hình về để tự vận hành và tùy chỉnh theo ý muốn.
Ngược lại, mô hình AI mở cho phép người dùng tải các thành phần cốt lõi của mô hình về máy tính hoặc hệ thống riêng. Những thành phần này bao gồm các trọng số mô hình, tức tập hợp các giá trị số quyết định cách mô hình xử lý thông tin và tạo ra kết quả. Người có đủ kiến thức và tài nguyên thậm chí có thể huấn luyện bổ sung để thay đổi cách mô hình hoạt động.
Vì mức độ công khai có thể khác nhau, thuật ngữ chính xác hơn trong nhiều trường hợp là mô hình có trọng số mở (open-weight model). Việc công khai trọng số không đồng nghĩa với công khai toàn bộ dữ liệu huấn luyện, mã nguồn hay quy trình phát triển mô hình.
Tại thời điểm bài viết được đăng, các mô hình AI đóng vẫn có lợi thế về năng lực tổng thể. Theo bài viết, tám mô hình đứng đầu bảng xếp hạng LLM của Artificial Analysis khi đó đều là mô hình đóng, dù khoảng cách giữa mô hình đóng và mô hình mở đang thu hẹp.
Người dùng lựa chọn mô hình mở vì nhiều lý do. Họ có thể chạy mô hình trên phần cứng của riêng mình, chủ động hơn trong việc quản lý dữ liệu, giảm sự phụ thuộc vào nhà cung cấp và tùy chỉnh mô hình cho những nhiệm vụ cụ thể. Đổi lại, việc vận hành và tinh chỉnh mô hình có thể đòi hỏi phần cứng, kiến thức kỹ thuật và nguồn lực đáng kể.
Vấn đề cốt lõi vì thế không đơn giản là AI mở tốt hơn hay AI đóng an toàn hơn. Câu hỏi quan trọng là làm thế nào để tận dụng lợi ích của việc phổ cập công nghệ mà vẫn hạn chế nguy cơ những năng lực AI mạnh bị sử dụng sai mục đích.
Theo MIT Technology Review
