Trong bối cảnh phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), xuất hiện nhiều công cụ AI tổng quát như ChatGPT và Bard. Tuy nhiên, với việc thu thập và sử dụng dữ liệu từ suy nghĩ và cảm xúc của con người, chúng ta đang đối mặt với nguy cơ trở thành nạn nhân của “nô lệ tri thức” khi các công ty và/hoặc chính phủ độc quyền AI kiểm soát khả năng tiếp cận tri thức của chúng ta. Để giải quyết vấn đề này, cách tiếp cận AI từ dưới lên có thể xuất hiện thông qua cách tiếp cận nguồn mở và tập trung vào dữ liệu chất lượng cao. Các giải pháp nguồn mở cũng hiệu quả hơn về chi phí, nhanh hơn, nhiều mô-đun hơn và thân thiện với môi trường. Đồng thời, để đảm bảo chất lượng dữ liệu cao hơn, cần tích hợp ghi nhãn dữ liệu vào các hoạt động hàng ngày và chia sẻ suy nghĩ và quan điểm về cùng một văn bản và vấn đề. Với việc phát triển AI từ dưới lên, chúng ta có thể giải quyết nhiều vấn đề quản trị và đảm bảo quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu.
ChatGPT và các công cụ trí tuệ nhân tạo tổng quát khác đang trở nên phổ biến. Nếu bạn đã từng sử dụng công cụ này, bạn có thể nhận ra rằng bạn tiết lộ suy nghĩ (và có thể là cảm xúc) của mình thông qua các câu hỏi và tương tác của bạn với nền tảng AI. Vì vậy, bạn có thể tưởng tượng lượng dữ liệu khổng lồ mà các công cụ AI này thu thập và các mẫu mà chúng có thể trích xuất từ cách chúng ta suy nghĩ.
Ý nghĩa của phương thức kinh doanh này rất rõ ràng: một nền kinh tế AI mới đang xuất hiện thông qua việc thu thập, mã hóa và kiếm tiền từ các mẫu bắt nguồn từ suy nghĩ và cảm xúc của chúng ta. Sự xâm nhập vào sự thân mật và nhận thức của chúng ta sẽ còn lớn hơn so với các nền tảng công nghệ và truyền thông xã hội hiện có.
Do đó, chúng ta có nguy cơ trở thành nạn nhân của “nô lệ tri thức” khi các công ty và/hoặc chính phủ độc quyền AI kiểm soát khả năng tiếp cận tri thức của chúng ta.
Chúng ta đừng cho phép điều này. Chúng ta đã “sở hữu” các kiểu suy nghĩ của mình từ thời xa xưa, chúng ta cũng nên có các kiểu suy nghĩ có được tự động thông qua AI. Và chúng ta có thể làm được!
Một cách để đảm bảo chúng ta nắm quyền kiểm soát là thông qua phát triển AI từ dưới lên, điều này vừa khả thi về mặt kỹ thuật vừa hợp lý về mặt đạo đức. AI từ dưới lên có thể xuất hiện thông qua cách tiếp cận nguồn mở, tập trung vào dữ liệu chất lượng cao.
Cách tiếp cận nguồn mở: Nền tảng kỹ thuật cho AI từ dưới lên
AI từ dưới lên thách thức quan điểm chủ đạo rằng chỉ có thể phát triển các nền tảng AI mạnh mẽ bằng cách sử dụng dữ liệu lớn, như trường hợp của ChatGPT, Bard và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khác.
Theo một tài liệu bị rò rỉ từ Google có tiêu đề “We don’t have Moat, and Don’t OpenAI”, AI mã nguồn mở có thể đánh bại các mô hình khổng lồ như ChatGPT.
Trên thực tế, nó đã xảy ra rồi. Các nền tảng nguồn mở Vicuna, Alpaca và LLama đang có chất lượng gần hơn với ChatGPT và Bard, các nền tảng AI độc quyền hàng đầu, như minh họa bên dưới.
Các giải pháp nguồn mở cũng hiệu quả hơn về chi phí. Theo một tài liệu bị rò rỉ của Google: “Họ đang làm mọi thứ với các thông số 100 đô la và 13 tỷ đô la mà chúng tôi đang gặp khó khăn với các thông số 10 triệu đô la và 540 tỷ đô la. Và họ làm điều đó trong vài tuần chứ không phải vài tháng.”
Các giải pháp nguồn mở cũng nhanh hơn, nhiều mô-đun hơn và thân thiện với môi trường hơn theo nghĩa là chúng cần ít năng lượng hơn để xử lý dữ liệu.
Dữ liệu chất lượng cao: Nhiên liệu cho AI từ dưới lên
Khi có sẵn các thuật toán cho AI từ dưới lên, trọng tâm sẽ chuyển sang đảm bảo chất lượng dữ liệu cao hơn. Hiện tại, các thuật toán được tinh chỉnh chủ yếu theo cách thủ công thông qua ghi nhãn dữ liệu, được thực hiện chủ yếu ở các quốc gia nói tiếng Anh có chi phí thấp như Ấn Độ và Kenya. Ví dụ: bộ dữ liệu ChatGPT được chú thích ở Kenya. Thực tiễn này không bền vững vì nó đặt ra nhiều câu hỏi liên quan đến luật lao động và bảo vệ dữ liệu. Nó cũng không thể cung cấp chuyên môn sâu, điều cần thiết cho sự phát triển của các hệ thống AI mới.
Tại Diplo, tổ chức mà tôi lãnh đạo, chúng tôi đã thử nghiệm thành công phương pháp tích hợp ghi nhãn dữ liệu vào các hoạt động hàng ngày của chúng tôi, từ nghiên cứu đến đào tạo và quản lý. Tương tự như bút đánh dấu màu vàng và phần sau của nó, chúng tôi chú thích văn bản kỹ thuật số khi chúng tôi tổ chức các khóa học, tiến hành nghiên cứu hoặc phát triển dự án. Thông qua các tương tác xung quanh văn bản, chúng tôi dần dần xây dựng AI từ đầu.
Trở ngại chính trong quá trình từ dưới lên này không phải là công nghệ mà là thói quen nhận thức thường ủng hộ việc kiểm soát kiến thức và chia sẻ thông tin. Dựa trên kinh nghiệm của chúng tôi tại Diplo, bằng cách chia sẻ suy nghĩ và quan điểm về cùng một văn bản và vấn đề, chúng tôi đang dần tăng cường sự gần gũi về nhận thức không chỉ giữa các đồng nghiệp với tư cách là con người mà còn giữa con người với chúng tôi và các thuật toán AI. Bằng cách này, trong khi xây dựng AI từ đầu, chúng tôi cũng đã thúc đẩy một loại hình tổ chức mới không chỉ hỗ trợ việc sử dụng AI mà còn thay đổi cách chúng ta làm việc cùng nhau.
AI từ bên dưới sẽ ảnh hưởng đến quản trị AI như thế nào?
ChatGPT đã làm dấy lên những lo ngại lớn về quản trị, bao gồm cả lời kêu gọi của Elon Musk, Yuval Harari và hàng nghìn nhà khoa học hàng đầu về việc tạm dừng phát triển AI vì các mô hình AI lớn gây ra rủi ro lớn cho xã hội, bao gồm mức độ tập trung cao của thị trường, quyền lực nhận thức và xã hội. Nhiều nỗi sợ hãi và lo lắng trong số này có thể được AI giải quyết ngay từ đầu, điều này mang AI trở lại với công dân và cộng đồng.
Bằng cách thúc đẩy AI từ dưới lên, nhiều vấn đề quản trị do ChatGPT đặt ra có thể được giải quyết đơn giản bằng cách ngăn chặn độc quyền dữ liệu và kiến thức. Chúng tôi sẽ phát triển AI dựa trên dữ liệu của mình, điều này sẽ đảm bảo quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu. Khi chúng tôi có quyền kiểm soát các hệ thống AI của mình, chúng tôi cũng sẽ có quyền kiểm soát đối với tài sản trí tuệ. Theo cách từ dưới lên, chúng ta có thể quyết định thời điểm đóng góp các mẫu AI của họ cho các tổ chức rộng lớn hơn, từ cộng đồng đến quốc gia và phần còn lại của nhân loại.
Do đó, nhiều nỗi sợ hãi liên quan đến AI, bao gồm cả những nỗi sợ hãi liên quan đến sự tồn vong của loài người (bỏ qua việc chúng có thực tế hay không), sẽ trở nên ít nổi bật hơn khi chúng ta sở hữu AI và các mẫu kiến thức của mình.
AI ngay từ đầu sẽ rất cần thiết để phát triển một xã hội toàn diện, đổi mới và dân chủ. Nó có thể làm giảm nguy cơ tập trung quyền lực, kế thừa từ AI tổng quát. Các cơ chế pháp lý, chính sách và thị trường hiện tại không thể giải quyết nguy cơ độc quyền tri thức trí tuệ nhân tạo. Do đó, AI từ dưới lên là một cách thiết thực để thúc đẩy một “hệ điều hành” xã hội mới được xây dựng xung quanh trung tâm con người, phẩm giá, ý chí tự do của họ và hiện thực hóa tiềm năng sáng tạo, như Diplo gợi ý thông qua phương pháp tiếp cận chủ nghĩa nhân văn của chúng tôi, chúng tôi bắt đầu xây dựng lại năm 2019.
Trí tuệ nhân tạo từ dưới lên sẽ cất cánh?
Ngày nay, một giải pháp công nghệ cho AI từ đầu là khả thi. Chúng ta sẽ sử dụng nó như một giải pháp thay thế cho AI từ trên xuống chứ? Cho đến bây giờ, nó vẫn là phỏng đoán của bất cứ ai. Một số cá nhân và cộng đồng có thể có nhiều động lực và khả năng thử nghiệm AI từ đầu hơn những người khác. Một số có thể tiếp tục dựa vào AI từ trên xuống mà không có quán tính tuyệt đối. Và hai cách tiếp cận có thể cùng tồn tại. Nhưng chúng ta mắc nợ chính mình và nhân loại để đặt câu hỏi về những gì chúng ta được bảo, đồng thời khám phá và khuyến khích các lựa chọn thay thế. Và, cuối cùng, để đưa ra một quyết định sáng suốt.
Quan điểm thể hiện trong bài viết này là của riêng tác giả và không nhất thiết phản ánh quan điểm biên tập của Al Jazeera.