Gần đây, một số lãnh đạo hàng đầu của các phòng thí nghiệm AI frontier tại Mỹ – tiêu biểu là Dario Amodei (Anthropic), Sam Altman (OpenAI), cùng sự hưởng ứng từ Elon Musk và Demis Hassabis (Google DeepMind) – đã công khai ủng hộ việc làm chậm nhịp độ phát triển các mô hình AI tiên tiến. Phần lớn dư luận tiếp cận sự kiện này từ góc độ rủi ro tồn vong đối với nhân loại.

Từ góc nhìn của ICDT, sự việc này đặt ra ít nhất hai vấn đề mang tính cấu trúc sâu hơn, liên quan trực tiếp đến mô hình quản trị công nghệ và cục diện cạnh tranh chiến lược toàn cầu.

1. Rủi ro AI không chỉ đến từ mã nguồn mở, mà còn đến từ mô hình quản trị thị trường tự do trong lĩnh vực chưa định hình

Trong thời gian qua, nhiều thảo luận về an toàn AI thường tập trung vào rủi ro từ các mô hình mã nguồn mở hoặc open-weight, với lập luận rằng việc phổ biến rộng rãi trọng số mô hình có thể làm tăng nguy cơ lạm dụng. Tuy nhiên, sự kiện các tập đoàn frontier Mỹ bắt tay nhau kêu gọi làm chậm tiến trình phát triển cho thấy rủi ro còn đến từ chính cấu trúc thị trường và mô hình quản trị đặc thù của hệ sinh thái AI Mỹ.

Lĩnh vực AI frontier hiện vẫn đang vận hành trong môi trường tương đối tự do, với mức độ can thiệp nhà nước còn hạn chế so với tính chất chiến lược của công nghệ. Khi thị trường được trao quyền tự điều tiết trong một lĩnh vực còn nhiều ẩn số về năng lực, tác động xã hội và rủi ro hệ thống, thì việc các chủ thể chi phối thị trường cùng lên tiếng điều chỉnh nhịp độ phát triển là điều có thể hiểu được. Nhưng điều đó cũng bộc lộ một nghịch lý: chính sự thiếu vắng khung khổ quản trị rõ ràng từ sớm đã khiến rủi ro bị dồn lại và phải xử lý bằng các thỏa thuận mang tính tự nguyện, thậm chí cần đến sự “bật đèn xanh” về chống độc quyền để các đối thủ có thể phối hợp.

Nói cách khác, rủi ro không chỉ nằm ở việc mô hình bị mở hay đóng, mà còn nằm ở chỗ công nghệ mang tính nền tảng lại được phát triển chủ yếu theo logic cạnh tranh thương mại trong một khoảng trống thể chế kéo dài. Khi các bên nhận ra tốc độ có thể vượt quá khả năng kiểm soát, giải pháp được đưa ra lại phụ thuộc vào sự đồng thuận của chính những chủ thể đang dẫn dắt cuộc đua. Đây là điểm cần được phân tích một cách bình tĩnh, thay vì chỉ nhìn nhận dưới góc độ đạo đức hay rủi ro tồn vong thuần túy.

2. Về AGI: Mỹ đã tạo ra khoảng cách chiến lược rõ rệt; bước tiếp theo có thể gắn với tính toán lượng tử

Về cục diện cạnh tranh Mỹ – Trung trong lĩnh vực AI, ICDT cho rằng ở tầng AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát), Mỹ hiện đang giữ vị thế dẫn dắt rõ rệt. Khoảng cách không chỉ thể hiện ở hiệu năng benchmark, mà còn ở hệ sinh thái nghiên cứu, năng lực tính toán, dữ liệu, thể chế thử nghiệm và khả năng thu hút nhân tài.

Trong bối cảnh đó, việc các tập đoàn Mỹ điều chỉnh nhịp độ phát triển frontier không nhất thiết đồng nghĩa với việc từ bỏ vị thế. Ngược lại, đây có thể là giai đoạn củng cố kiểm soát rủi ro nội tại, đồng thời chuyển trọng tâm sang các hướng công nghệ có khả năng tạo ra bước nhảy đột phá tiếp theo. Một trong những hướng được nhiều chuyên gia nhắc đến là sự kết hợp giữa AI và điện toán lượng tử.

Nếu điện toán lượng tử đạt tiến bộ đủ lớn trong tính toán và cảm biến, nó có thể vừa hỗ trợ việc phát triển các hệ thống AI mạnh hơn, vừa làm thay đổi căn bản cục diện an ninh thông tin khi đặt ra thách thức đối với các hệ mật mã hiện nay, kể cả mật mã lượng tử trong một số kịch bản nhất định. Tất nhiên, đây vẫn là giả định mang tính dài hạn và còn nhiều bất định về mặt kỹ thuật. Tuy nhiên, về mặt chiến lược, việc một quốc gia đã dẫn trước ở tầng AGI tiếp tục đầu tư vào các công nghệ nền tảng kế tiếp là điều hoàn toàn nằm trong logic cạnh tranh công nghệ cao.

3. Hàm ý đối với Việt Nam

Từ hai nhận định trên, ICDT rút ra một số hàm ý định hướng:

Thứ nhất, Việt Nam không nên tiếp cận vấn đề an toàn AI chỉ từ góc độ “mở hay đóng” mã nguồn. Vấn đề quan trọng hơn là xây dựng năng lực quản trị, kiểm soát dữ liệu và khả năng triển khai AI trong môi trường có chủ quyền. Việc phụ thuộc hoàn toàn vào các hệ thống frontier nằm ngoài tầm kiểm soát sẽ luôn đi kèm rủi ro về dữ liệu và chủ quyền công nghệ.

Thứ hai, trong điều kiện khoảng cách về AGI và hạ tầng tính toán còn lớn, Việt Nam nên tập trung vào lớp giá trị có thể làm chủ: phát triển các mô hình và AI Agent chuyên biệt trên dữ liệu Việt Nam, xây dựng nền tảng Local AI dùng chung, và hình thành môi trường thực nghiệm – đào tạo gắn với nhu cầu thực tiễn của chính quyền, doanh nghiệp và xã hội.

Thứ ba, thể chế quản trị AI và dữ liệu cần được hoàn thiện theo hướng chủ động, không chờ đến khi rủi ro trở thành áp lực buộc phải ứng phó. Một khung khổ rõ ràng sẽ giúp vừa bảo vệ lợi ích quốc gia và người dân, vừa tạo điều kiện cho đổi mới sáng tạo trong nước phát triển bền vững.

Tóm lại, lời kêu gọi làm chậm phát triển AI từ một số tập đoàn Mỹ không chỉ là câu chuyện về rủi ro tồn vong của nhân loại. Đó còn là tín hiệu về giới hạn của mô hình phát triển dựa nhiều vào tự điều tiết thị trường trong lĩnh vực công nghệ then chốt, đồng thời phản ánh cục diện cạnh tranh chiến lược đang định hình lại. Đối với Việt Nam, điều quan trọng không phải là đứng ngoài cuộc quan sát, mà là chọn đúng lớp năng lực cần làm chủ và từng bước xây dựng vị thế của mình trong hệ sinh thái AI toàn cầu.

Viện Sáng tạo và Chuyển đổi số (ICDT)