Theo tôi, trong cuốn sách "Nexus: Tái định hình quyền lực, xã hội và cá nhân trong kỷ nguyên AI" của Yuval Noah Harari, tác giả của best-seller "Sapiens: Lược sử loài người", đây là khái niệm quan trọng nhất trong các khái niệm mới được giới thiệu.

Sự dịch chuyển quyền lực của AI

Sự phát triển của AI đang tạo ra một cuộc cách mạng chưa từng có trong mạng lưới thông tin. Trong các cuộc cách mạng thông tin trước đây, từ chữ viết, báo in cho đến Internet, con người luôn giữ vai trò trung tâm trong việc tạo ra, diễn giải và kiểm soát thông tin.

Tuy nhiên, với sự xuất hiện của AI, một "nhân tố phi nhân (non-human agent)" mới đã gia nhập mạng lưới này, không chỉ xử lý thông tin hiệu quả hơn mà còn có khả năng tự học hỏi, ra quyết định và sáng tạo mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. Đây là mạng lưới thông tin vô cơ - một khái niệm thay đổi hoàn toàn quyền lực và quan điểm của chúng ta về thế giới.

Một trong những hệ quả quan trọng của mạng lưới thông tin vô cơ là sự dịch chuyển quyền lực. Không còn là viễn cảnh xa vời, thuật toán AI đã tham gia vào thị trường chứng khoán, quyết định cấp vốn vay và thậm chí tạo ra các công cụ tài chính mới mà ngay cả các chuyên gia cũng khó lòng nắm bắt hết, như trường hợp của “trái phiếu đảm bảo bằng nợ” (CDOs) đã gây ra khủng hoảng tài chính toàn cầu 2007 - 2008.

Quyền lực kinh tế và theo đó là quyền lực chính trị, đang dần nằm trong tay những người kiểm soát AI. Sự phụ thuộc vào AI khiến cho các chính phủ, tổ chức hay cá nhân mất đi phần nào quyền tự chủ, và từ đó xuất hiện câu hỏi về khả năng kiểm soát và điều tiết AI của loài người.

Bức màn Silic

Bức màn Silic (Silicon Curtain) cũng là một nguy cơ hiện hữu. Giống như Bức màn Sắt đã từng chia cắt thế giới trong Chiến tranh Lạnh, Màn che Silicon được dệt nên từ những dòng mã lập trình, chia rẽ thế giới thành các khối kỹ thuật số riêng biệt, mỗi khối vận hành theo luật lệ và hệ giá trị riêng.

Việc Trung Quốc chặn Facebook, YouTube và các ứng dụng phương Tây khác, trong khi Mỹ cấm TikTok trên thiết bị chính phủ, là những minh chứng rõ nét cho sự hình thành của Màn che Silicon.

Sự chia cắt này gây khó khăn cho giao tiếp, trao đổi thông tin và hợp tác quốc tế vì các bên không thể sử dụng chung nền tảng hoặc chuẩn kỹ thuật, dẫn đến hạn chế trong việc chia sẻ dữ liệu, đồng bộ hóa thông tin, và thậm chí làm suy giảm lòng tin giữa các quốc gia, tiềm ẩn nguy cơ xung đột.

Chủ nghĩa thực dân dữ liệu

Chủ nghĩa thực dân dữ liệu (data colonialism) cũng là một mối đe dọa. Google và ByteDance, thông qua việc cung cấp dịch vụ “miễn phí”, đang thu thập lượng dữ liệu khổng lồ từ người dùng trên toàn cầu, biến họ thành những “thuộc địa dữ liệu”.

Họ nắm giữ thông tin về hành vi, sở thích, thậm chí cả những suy nghĩ và cảm xúc của người dùng, từ đó có thể thao túng thị trường, tác động đến chính trị và tạo ra lợi nhuận khổng lồ mà không cần chia sẻ lợi ích với “thuộc địa”.

Giống như Ai Cập xuất khẩu bông cho Anh nhưng lại phải nhập khẩu hàng dệt may cao cấp, các quốc gia cung cấp dữ liệu thô có thể sẽ ngày càng tụt hậu so với các đế chế kỹ thuật số.

Một ví dụ cụ thể là Ấn Độ, nơi các công ty công nghệ nước ngoài đang thu thập dữ liệu của hàng triệu người dùng mà không có sự chia sẻ lợi ích đáng kể cho quốc gia, dẫn đến sự phụ thuộc ngày càng lớn vào công nghệ ngoại.

Tương tự, các nước châu Phi cũng đang trở thành “thuộc địa dữ liệu” khi các tập đoàn công nghệ lớn thu thập dữ liệu mà không đầu tư lại vào hạ tầng công nghệ địa phương, khiến các quốc gia này tụt hậu và mất đi quyền tự chủ về thông tin.

Sự kết thúc của tính riêng tư

Một trong những viễn cảnh đáng sợ nhất của mạng lưới thông tin vô cơ là sự kết thúc của tính riêng tư (The end of privacy). Câu chuyện về chế độ Ceaușescu ở Romania, nơi mật vụ theo dõi mọi công dân, thu thập mẫu chữ viết tay và đăng ký máy đánh chữ, cho thấy khao khát kiểm soát toàn diện của các chế độ độc tài. Nhưng với AI và mạng lưới giám sát dày đặc như ở Trung Quốc ngày nay, sự giám sát có thể đạt đến mức độ chưa từng có, xóa bỏ hoàn toàn quyền riêng tư của mỗi cá nhân.

Sai lệch, thiên kiến của AI

Cuối cùng, sai lệch hay thiên kiến của AI (AI bias) cũng là một vấn đề nan giải. Ví dụ về chatbot Tay của Microsoft, ban đầu được thiết kế để trò chuyện thân thiện nhưng nhanh chóng trở nên phân biệt chủng tộc và bài Do Thái sau khi học hỏi từ dữ liệu trên Twitter, cho thấy ngay cả AI cũng có thể bị nhiễm “độc” từ dữ liệu huấn luyện. Điều này đặt ra thách thức lớn cho việc đảm bảo tính công bằng và khách quan trong các quyết định do AI đưa ra.

AI học hỏi từ dữ liệu và nếu dữ liệu này chứa đựng những định kiến hay sai sót, AI sẽ tái tạo và khuếch đại chúng. Điều này có thể dẫn đến những quyết định bất công trong các lĩnh vực như tuyển dụng, giáo dục, và thậm chí là tư pháp. Một giải pháp cụ thể để đối phó với vấn đề này là cải thiện chất lượng dữ liệu huấn luyện, đảm bảo dữ liệu đa dạng và không chứa đựng các định kiến.

Ví dụ, tổ chức Partnership on AI đã triển khai các sáng kiến nhằm xây dựng bộ dữ liệu đào tạo đại diện và toàn diện hơn, giúp giảm thiểu bias và cải thiện tính công bằng của các mô hình AI. Khi AI được sử dụng rộng rãi, những sai lệch này có thể có tác động lớn và gây ra những hệ lụy sâu rộng cho xã hội.

Để tận dụng những cơ hội và giảm thiểu rủi ro, chúng ta cần có sự hiểu biết sâu sắc và khả năng kiểm soát sự phát triển của AI, không để nó kiểm soát ngược lại chúng ta. Đây là một thách thức không chỉ về mặt công nghệ, mà còn là về chính trị, đạo đức và xã hội - một bài toán cần lời giải từ tất cả chúng ta. Chúng ta cần xây dựng các quy định rõ ràng, phát triển công nghệ minh bạch, và tăng cường hợp tác quốc tế để đảm bảo AI được phát triển và sử dụng một cách có trách nhiệm./.

Đào Trung Thành, Phó Viện trưởng - Viện Blockchain và AI (ABAII)