Jensen Huang đăng bài viết đầu tiên trên X, cùng Meta, Microsoft và các gã khổng lồ công nghệ khác kêu gọi các mô hình AI mã nguồn mở

TradingKey - Nvidia ( NVDA) CEO Jensen Huang đã đăng thông điệp đầu tiên của mình trên nền tảng mạng xã hội X vào thứ Sáu, kêu gọi phát triển các mô hình AI nguồn mở.

Bài viết chỉ ra rằng những người tiên phong trong lĩnh vực nguồn mở thời kỳ đầu đã đập tan quan niệm truyền thống cho rằng 'sự tiến bộ của phần mềm chỉ có thể phụ thuộc vào các công ty kiểm soát chặt chẽ mã nguồn', thiết lập một hệ sinh thái minh bạch mà các nhà phát triển toàn cầu có thể nghiên cứu, sửa đổi và cải tiến. Ngày nay, phần mềm nguồn mở hỗ trợ hầu hết mạng internet, hệ thống cốt lõi của các công ty công nghệ lớn nhất thế giới, và thậm chí cả các hệ thống tối quan trọng của quân đội và các cơ quan liên bang Hoa Kỳ.

Ông Huang và những người cùng ký tên tin rằng Hoa Kỳ hiện đang đối mặt với một lựa chọn tương tự trong lĩnh vực AI. Bức thư ngỏ nêu rõ rằng thước đo cho vị thế dẫn đầu về AI của Hoa Kỳ không phải là sức mạnh của một mô hình tiên phong đơn lẻ, mà là liệu có thể xây dựng được một hệ sinh thái mở, mạnh mẽ và len lỏi vào tất cả các ngành công nghiệp hay không. Các mô hình trọng số mở chính là nền tảng của hệ sinh thái này.

[Nguồn: X]

Đáng chú ý, những người ký tên bao gồm các gã khổng lồ về chip (NVIDIA, Dell), các nhà phát triển mô hình nền tảng (Meta, Microsoft, Mistral, Hugging Face), các công ty ở tầng ứng dụng (Perplexity, Replit, Box, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike), các công ty đầu tư hàng đầu (Andreessen Horowitz, Y Combinator, Emergence Capital) và các tổ chức trong ngành (The Linux Foundation, Mozilla, IBM), cho thấy vấn đề trọng số mở đã tạo ra sự đồng thuận rộng rãi trên tất cả các phân khúc của chuỗi ngành.

Ba Giá trị Chiến lược Trọng yếu của Trọng số Mở

Mở rộng khả năng tiếp cận AI về mặt kinh tế, cho phép các năng lực đi đầu thâm nhập vào hàng nghìn ngành công nghiệp. Bài viết chỉ ra rằng các trọng số mở cho phép các công ty khởi nghiệp, doanh nghiệp lâu năm, trường đại học và tổ chức công xây dựng các ứng dụng trên nền tảng các mô hình tiên tiến hiện có, loại bỏ nhu cầu đào tạo từ đầu hoặc chi trả mức giá đắt đỏ của các mô hình đi đầu cho mọi tác vụ. Chìa khóa của logic này nằm ở sự "phân công lao động"—để các mô hình thuộc phân khúc đi đầu tập trung vào các vấn đề thực sự mang tính đột phá, trong khi các tác vụ khác được thực hiện bởi các mô hình chuyên biệt, nhỏ và hiệu quả, từ đó đảm bảo tính bền vững về mặt kinh tế của AI trên hàng tỷ lượt gọi mỗi ngày. Bài viết nhấn mạnh rằng "cách Mỹ chiến thắng trong kỷ nguyên AI" là phổ biến AI vào quy trình làm việc của các nhà máy, bệnh viện, trang trại, lớp học và các cửa hàng nhỏ.

Tăng cường cạnh tranh toàn diện để ngăn chặn đổi mới sáng tạo tập trung vào tay một số ít gã khổng lồ. Bằng cách cho phép nhiều thực thể khác nhau xây dựng, tùy biến và triển khai các mô hình tiên tiến, cạnh tranh sẽ không chỉ diễn ra giữa các nhà phát triển mô hình mà còn mở rộng ra toàn bộ chuỗi công nghiệp, bao gồm chip đám mây, ứng dụng và dịch vụ. Thư ngỏ lưu ý rằng cạnh tranh là động lực cơ bản thúc đẩy đổi mới sáng tạo, giảm chi phí và phân phối rộng rãi lợi ích của AI trên toàn bộ nền kinh tế.

Trao cho người dùng quyền kiểm soát dữ liệu và mô hình. Trọng số mở cho phép các tổ chức duy trì quyền kiểm soát đối với dữ liệu của họ, đánh giá và điều chỉnh các mô hình theo nhu cầu, đồng thời triển khai chúng mọi lúc, mọi nơi. Giá trị được tạo ra từ khả năng tự cải tiến, các chức năng chuyên biệt và tri thức tích lũy của mô hình sẽ được giữ lại bởi chính tổ chức đó. Bài viết nâng tầm vấn đề này lên cấp độ quốc gia—nhấn mạnh đây là lộ trình quan trọng để củng cố chủ quyền và sự thịnh vượng của nước Mỹ.

Mã nguồn đóng không mặc nhiên bảo mật

Bức thư ngỏ không né tránh những rủi ro thực tế của trọng số mở (open weights): một khi được phát hành, các trọng số này sẽ nằm ngoài tầm kiểm soát của các nhà phát triển ban đầu, và các phiên bản sửa đổi rất khó để truy vết và đảo ngược. Tuy nhiên, bài viết phản đối rõ ràng cách tiếp cận quản lý theo kiểu 'cấm vì rủi ro' và đưa ra ba lập luận phản bác:

Sự bất đối xứng giữa tấn công và phòng thủ: Các tác nhân tấn công an ninh mạng đã và đang sử dụng rộng rãi AI tiên tiến, và phía phòng thủ phải có các mô hình có năng lực tương đương để phát hiện, mô phỏng và ứng phó với các mối đe dọa;

Sự cởi mở đồng nghĩa với tính minh bạch: Các mô hình mở giúp mở rộng năng lực phòng thủ và nâng cao tính minh bạch của hệ thống, cho phép nhiều đội ngũ phát hiện và vá các lỗ hổng một cách kịp thời.

Sự giám sát của cộng đồng ưu việt hơn so với các giả định về mã nguồn đóng: Bản chất của bảo mật đến từ sự giám sát của nhiều người hơn—sự cởi mở cho phép các nhà nghiên cứu kiểm tra hành vi của mô hình, xác định lỗ hổng, thiết lập các rào chắn an toàn và liên tục cải tiến, giúp hệ thống trở nên an toàn và đáng tin cậy hơn so với việc chỉ đơn thuần giả định rằng các hệ thống mã nguồn đóng là an toàn.

Bức thư đặc biệt nhấn mạnh rằng các nhà hoạch định chính sách không nên nhầm lẫn các công nghệ phát triển mô hình hợp pháp với hành vi 'chiếm dụng trái phép'. Bài viết chỉ ra rằng chưng cất (distillation) là một kỹ thuật được sử dụng rộng rãi trong việc cải tiến, đánh giá và xác thực mô hình, tiếp nối truyền thống 'học hỏi và cải tiến các công nghệ hiện có' từ kỷ nguyên phần mềm nguồn mở; việc khai thác giá trị bất hợp pháp nhằm vào các mô hình nguồn đóng nên được giải quyết thông qua các khuôn khổ pháp lý và thương mại có mục tiêu cụ thể, thay vì áp đặt các hạn chế mang tính cào bằng đối với chính các công nghệ này.

Bức thư ngỏ kết luận: Kỷ nguyên AI có thể là một kỷ nguyên thịnh vượng—với điều kiện đưa ra những lựa chọn đúng đắn, AI trọng số mở có thể mở rộng cơ hội, tăng cường cạnh tranh, củng cố vị thế dẫn đầu về công nghệ của Mỹ, giảm thiểu rủi ro và cho phép các lợi ích công nghệ được chia sẻ rộng rãi trong toàn bộ nền kinh tế.