Sự chuyển hướng của Eric Schmidt từ Google Search sang chiến lược AI

Vì sao Eric Schmidt quan trọng trong cuộc thảo luận về chính sách AI

Eric Schmidt quan trọng trong chính sách AI vì sự nghiệp của ông kết nối việc vận hành một nền tảng công nghệ toàn cầu với nỗ lực xây dựng năng lực công nghệ quốc gia. Ảnh hưởng của ông không đến từ chức vụ dân cử hay việc soạn quy định. Nó đến từ khả năng chuyển các vấn đề về kỹ thuật, đầu tư và tổ chức thành những khuyến nghị mà quan chức có thể cấp vốn, giao trách nhiệm và đo lường.

Sự khác biệt này giúp chủ đề không bị lan man. Những năm Schmidt làm việc tại Google giải thích vì sao các quan chức lắng nghe ông, nhưng đây không phải tiểu sử hay lịch sử công cụ tìm kiếm. Câu hỏi liên quan là kinh nghiệm về dữ liệu, hạ tầng, nhân lực kỹ thuật và việc cải tiến sản phẩm nhanh đã định hình công việc sau này của ông về an ninh quốc gia và trí tuệ nhân tạo ra sao.

Chiến lược AI quốc gia là kế hoạch phối hợp của chính phủ cho nghiên cứu, ứng dụng thương mại, sử dụng trong khu vực công, an ninh và giám sát. Nó bao gồm tài trợ đại học, nhập cư nhân lực tay nghề cao, nguồn cung bán dẫn, trung tâm dữ liệu, năng lượng, mua sắm công, tiêu chuẩn kỹ thuật, chuẩn bị lực lượng lao động và hợp tác quốc tế. Kế hoạch cũng phải quyết định khi nào hạn chế là có lý do chính đáng, ai chịu trách nhiệm khi thất bại và công dân có thể phản đối các quyết định tự động gây hại thế nào.

Bốn cuộc tranh luận xuyên suốt các hoạt động công khai của Schmidt:

• Đổi mới liên quan đến nghiên cứu, thành lập doanh nghiệp, tốc độ triển khai và khả năng tiếp cận vốn cùng năng lực tính toán.
• An ninh bao gồm việc áp dụng trong quốc phòng, hoạt động mạng, tình báo, bảo vệ mô hình và các năng lực lưỡng dụng nguy hiểm.
• Quản trị phân định trách nhiệm qua kiểm thử, tài liệu, giám sát, trách nhiệm pháp lý và cơ chế khắc phục.
• Cạnh tranh liên quan đến quan hệ Mỹ-Trung, phối hợp với đồng minh, chip tiên tiến, tiêu chuẩn kỹ thuật và nhân tài.

Các cuộc tranh luận này có phần giao nhau, nhưng không thể thay thế cho nhau. Chính sách tăng năng lực tính toán trong nước có thể hỗ trợ nghiên cứu và quốc phòng, đồng thời gây thêm áp lực cho hệ thống điện. Hạn chế xuất khẩu có thể làm chậm khả năng tiếp cận phần cứng tiên tiến của đối thủ, nhưng cũng tạo chi phí cho nhà cung cấp trong nước. Một yêu cầu an toàn có thể bảo vệ con người trong môi trường rủi ro cao, nhưng lại lãng phí nếu áp dụng nguyên trạng cho công cụ hành chính rủi ro thấp.

Tầm quan trọng của Schmidt nằm ở cách nhìn vận hành này. Chiến lược quốc gia không phải tuyên bố rằng AI quan trọng. Nó là tập hợp thể chế, ngân sách, hệ thống kỹ thuật, động lực và thời hạn quyết định tham vọng công có sống sót khi đi vào thực hiện hay không.

Từ lãnh đạo kỹ thuật đến quy mô Google

Sự nghiệp công nghệ của Schmidt cho ông kinh nghiệm trực tiếp về các vấn đề tổ chức sau này xuất hiện trong khuyến nghị chính sách. Được đào tạo về khoa học máy tính, ông làm việc tại Bell Labs, Sun Microsystems và Novell trước khi gia nhập Google với vai trò giám đốc điều hành năm 2001. Google khi đó đã có các nhà sáng lập, công nghệ tìm kiếm và lượng người dùng tăng nhanh. Vai trò của ông là biến đà phát triển đó thành một công ty có thể vận hành đáng tin cậy trên nhiều thị trường và sản phẩm.

Ông giữ chức CEO của Google đến năm 2011. Trong giai đoạn đó, công ty mở rộng hạ tầng tính toán, hoạt động quảng cáo, lực lượng lao động và danh mục sản phẩm. Bài học lớn hơn chuyện tăng trưởng: phát minh kỹ thuật có giá trị hạn chế khi tổ chức không thể tuyển người, phân bổ tài nguyên tính toán, kiểm thử thay đổi, phục hồi sau lỗi hoặc ra quyết định với tốc độ cần thiết.

Tìm kiếm cho thấy mối liên hệ giữa các kỷ luật vận hành này. Về mặt khái niệm, hệ thống tìm kiếm phải làm ba việc riêng biệt:

• Thu thập dữ liệu phát hiện tài liệu và truy cập lại khi web thay đổi.
• Lập chỉ mục tổ chức tài liệu đã phát hiện để có thể truy xuất hiệu quả.
• Xếp hạng ước lượng kết quả nào đáp ứng tốt nhất truy vấn và ý định cụ thể.

Mỗi việc đều phụ thuộc vào hạ tầng, chất lượng dữ liệu, đo lường và bảo trì liên tục. Một thay đổi xếp hạng hữu ích phải hoạt động trên nhiều ngôn ngữ, truy vấn hiếm, nỗ lực spam, sự kiện tin tức đột ngột, mạng chậm và hàng tỷ lượt tương tác. Tỷ lệ lỗi nhỏ cũng có thể tạo ra lượng kết quả kém rất lớn mỗi ngày khi dịch vụ vận hành ở quy mô toàn cầu.

Thời kỳ tìm kiếm cũng khiến thử nghiệm có kiểm soát trở thành điều bình thường. Nhóm có thể so sánh thay đổi đề xuất với hệ thống hiện tại, quan sát hành vi người dùng, xem xét các trường hợp lỗi và rút lại bản phát hành khi bằng chứng cho thấy điều ngược lại. Giám sát và hoàn tác là một phần của sản phẩm, không phải việc hành chính thêm vào sau khi ra mắt.

Niềm tin khó đo hơn nhưng cũng quan trọng không kém. Xếp hạng tìm kiếm ảnh hưởng đến những gì con người nhìn thấy, còn việc thu thập dữ liệu tạo ra nghĩa vụ về quyền riêng tư và bảo mật. Người dùng có thể rời bỏ dịch vụ nếu kết quả có vẻ bị thao túng, không an toàn hoặc liên tục thiếu chính xác. Chính phủ gặp vấn đề tương tự với AI: hệ thống có thể đạt mục tiêu hiệu suất nội bộ nhưng vẫn mất tính chính danh nếu người dân không thể hiểu, phản đối hoặc thoát khỏi các quyết định của nó.

So sánh này có giới hạn. Một quốc gia không phải công ty công nghệ, công dân không phải khách hàng và quyền lực công không thể bị rút gọn thành quản lý sản phẩm. Chính phủ phải tuân thủ pháp luật, bảo vệ quyền hiến định, hỗ trợ quy trình tố tụng công bằng và trả lời trước các thể chế có nhiệm vụ khác nhau. Kinh nghiệm khu vực tư của Schmidt hữu ích khi nó chỉ ra các điểm nghẽn vận hành. Nó kém thuyết phục hơn khi tốc độ doanh nghiệp được xem là thay thế cho trách nhiệm giải trình dân chủ.

Những vai trò công tạo nên ảnh hưởng chính sách của Schmidt

Sự chuyển hướng của Schmidt sang chính sách công nghệ quốc gia diễn ra qua chuỗi vai trò cố vấn chính thức và sáng kiến được tư nhân tài trợ. Các vai trò này giúp ông tiếp cận lãnh đạo quốc phòng, nghị sĩ, chuyên gia kỹ thuật và nhân viên chính sách, đồng thời tạo ra tài liệu công khai để đánh giá ảnh hưởng của ông.

Năm 2016, Bộ trưởng Quốc phòng Ash Carter chọn Schmidt làm chủ tịch Defense Innovation Board mới thành lập. Nhiệm vụ của hội đồng là cố vấn cho lãnh đạo Department of Defense về thực hành tổ chức, phần mềm, dữ liệu, nhân tài và việc áp dụng công nghệ nhanh hơn. Hội đồng không chỉ huy hoạt động quân sự hay trao hợp đồng. Hội đồng đưa ra khuyến nghị nhằm giúp bộ máy quan liêu lớn làm việc hiệu quả hơn với công nghệ hiện đại và nhà cung cấp thương mại.

Sau đó, Quốc hội thành lập National Security Commission on Artificial Intelligence, thường gọi là NSCAI. Schmidt là chủ tịch ủy ban lưỡng đảng gồm 15 thành viên, còn cựu Thứ trưởng Quốc phòng Robert Work là phó chủ tịch. Nhiệm vụ theo luật định của ủy ban là khuyến nghị cách Hoa Kỳ nên phát triển AI và các công nghệ liên quan để đáp ứng nhu cầu an ninh quốc gia và kinh tế.

NSCAI trình báo cáo cuối cùng cho tổng thống và Quốc hội năm 2021. Báo cáo có 16 chương cùng các kế hoạch hành động chi tiết về ứng dụng trong quốc phòng, nhân tài kỹ thuật, hạ tầng nghiên cứu, vi điện tử, liên minh, sử dụng có trách nhiệm và cạnh tranh với Trung Quốc. Ý nghĩa của báo cáo đến từ việc kết hợp các nhận định chiến lược với đề xuất có thể thực hiện. Quan chức có thể lấy ra cơ cấu văn phòng, chương trình tuyển dụng, ý tưởng ngân sách hoặc yêu cầu kiểm thử thay vì chỉ tiếp nhận lời kêu gọi chung chung về đầu tư AI.

Sau khi NSCAI hoàn thành công việc, Schmidt thành lập Special Competitive Studies Project năm 2021. Quỹ vận hành tư nhân này nghiên cứu AI và những công nghệ mới nổi khác trong mối liên hệ với an ninh quốc gia, nền kinh tế và xã hội. Schmidt làm chủ tịch, còn đội ngũ và cố vấn tiếp tục công bố đề xuất chính sách cũng như triệu tập người ra quyết định ở cả khu vực công lẫn tư.

Các vị trí này cho thấy bốn con đường để một cố vấn tác động đến chính sách:

• Định khung xác định vấn đề và từ ngữ quan chức dùng để thảo luận về nó.
• Kế hoạch chi tiết biến mục tiêu rộng thành văn phòng, thẩm quyền, chương trình và thời hạn.
• Mạng lưới kết nối cơ quan với nhà nghiên cứu, nhà đầu tư, công ty và cựu quan chức.
• Theo sát giúp khuyến nghị tiếp tục được lưu hành sau khi một ủy ban giải thể.

Không con đường nào trao cho cố vấn quyền kiểm soát chính thức. Quốc hội quyết định có trao thẩm quyền và cấp vốn cho chương trình hay không. Cơ quan hành pháp diễn giải nhiệm vụ, viết quy tắc mua sắm và quản lý triển khai. Tòa án, tổng thanh tra, kiểm toán viên, nhà báo và xã hội dân sự có thể phơi bày thiếu sót. Schmidt có thể định hình danh sách lựa chọn, nhưng thể chế công quyết định lựa chọn nào được thực hiện và tồn tại.

Chiến lược NSCAI đã lập luận gì

Lập luận trung tâm của NSCAI là lợi thế AI phụ thuộc vào toàn bộ hệ thống kỹ thuật và thể chế, không phải một mô hình đơn lẻ vượt trội. Báo cáo mô tả hệ thống đó qua nhân tài, dữ liệu, phần cứng, thuật toán, ứng dụng và tích hợp. Điểm yếu ở bất kỳ tầng nào cũng có thể khiến kết quả ấn tượng trong phòng thí nghiệm không trở thành năng lực quốc gia đáng tin cậy.

Báo cáo kêu gọi Department of Defense và Intelligence Community hoàn thiện các nền tảng cho tích hợp AI rộng rãi vào năm 2025. Mục tiêu này là thời hạn cho công việc chuẩn bị, không phải chứng nhận rằng mọi cơ quan hoặc nhiệm vụ liên quan sẽ sẵn sàng cho AI vào ngày đó. Một đánh giá nghiêm túc phải hỏi nền tảng nào đã được xây dựng, chúng hoạt động ra sao và những vấn đề nào còn lại.

Khuyến nghị có thể nhóm thành năm chủ đề thực tế:

• Việc áp dụng trong chính phủ cần lãnh đạo cấp cao, dữ liệu dùng được, phần mềm hiện đại, năng lực tính toán an toàn và mua sắm theo vòng lặp.
• Chính sách nhân tài cần lộ trình nghề nghiệp kỹ thuật mới, đào tạo tốt hơn, tuyển dụng linh hoạt và tiếp tục tiếp cận chuyên môn quốc tế.
• Chính sách phần cứng cần chú ý đến sản xuất bán dẫn, tiếp cận chip tiên tiến, tập trung nguồn cung và nghiên cứu.
• Năng lực nghiên cứu quốc gia cần đầu tư công và mở rộng quyền tiếp cận năng lực tính toán, bộ dữ liệu, mô hình cùng hỗ trợ kỹ thuật.
• Sử dụng có trách nhiệm cần kiểm thử, phán đoán của con người, trách nhiệm giải trình, giám sát và hợp tác với đồng minh.

Thành phần sử dụng có trách nhiệm đôi khi bị bỏ qua khi NSCAI bị tóm tắt như tài liệu về cuộc đua. Báo cáo cuối cùng lập luận rằng hệ thống an ninh quốc gia cần mức độ tin cậy có cơ sở. Người vận hành phải hiểu hệ thống hoạt động ở đâu, thất bại ở đâu, đối thủ có thể tấn công nó thế nào và nhiệm vụ có thể chấp nhận bao nhiêu rủi ro. Báo cáo đề xuất lãnh đạo AI có trách nhiệm trong các cơ quan và hỗ trợ liên ngành cho đánh giá, quản trị.

Một số phân tích năm 2021 đã lỗi thời vì AI tạo sinh thay đổi vấn đề thực tế. Mô hình nền tảng đa dụng nay có thể tạo văn bản, phần mềm, hình ảnh, âm thanh và kế hoạch qua một giao diện. Chúng có thể được điều chỉnh bằng câu lệnh, truy xuất, tinh chỉnh và sử dụng công cụ mà không cần huấn luyện từ đầu. Điều này mở rộng khả năng tiếp cận nhưng khiến ranh giới năng lực khó mô tả hơn.

Suy luận cũng trở thành nguồn lực chiến lược song song với huấn luyện. Một nước có thể sở hữu mô hình nhưng thiếu đủ năng lực tính toán, mạng, điện hoặc môi trường triển khai an toàn để dùng chúng tại bệnh viện, cơ quan, phòng thí nghiệm và đơn vị quân đội. Trộm cắp mô hình, tinh chỉnh độc hại, nội dung tổng hợp, sử dụng công cụ tự chủ và công việc sinh học hoặc mạng có AI hỗ trợ nay cần được quan tâm hơn so với các tài liệu chiến lược ban đầu.

Vì vậy, phần bền vững của NSCAI là góc nhìn hệ thống. Phần đã cũ là mọi giả định rằng việc áp dụng AI đi theo lộ trình phần mềm thông thường với yêu cầu ổn định và cập nhật có thể dự đoán. Chiến lược hiện nay phải quản trị một dịch vụ luôn thay đổi, các công cụ xung quanh, luồng dữ liệu và con người dựa vào nó.

Những khuyến nghị nào đã trở thành thể chế hữu hình

Một số sáng kiến sau này của Mỹ giống đề xuất của NSCAI, dù sự giống nhau không tự chứng minh Schmidt hoặc ủy ban là nguyên nhân. Luật pháp, công việc của cơ quan, nghiên cứu trước đó, áp lực thương mại, sự kiện an ninh và thay đổi trong chính sách tổng thống đều định hình kết quả.

Department of Defense lập vị trí Chief Digital and Artificial Intelligence Officer vào tháng 2 năm 2022. Văn phòng tập hợp các trách nhiệm lớn về dữ liệu, phân tích và AI dưới một quan chức cấp cao. Lựa chọn tổ chức này xử lý vấn đề phối hợp mà NSCAI mô tả: các dự án thử nghiệm phân tán không tạo ra việc áp dụng trên toàn bộ cơ quan khi dữ liệu, hạ tầng, chính sách và mua sắm vẫn bị chia cắt.

CHIPS and Science Act được ban hành năm 2022, cung cấp gần 53 tỷ USD cho ưu đãi sản xuất bán dẫn, nghiên cứu và chương trình lực lượng lao động liên quan. Phạm vi của luật vượt ra ngoài AI, nhưng năng lực tính toán tiên tiến khiến năng lực bán dẫn thành mối quan tâm trực tiếp của chiến lược quốc gia. Nhà máy, đóng gói, thiết bị sản xuất, nghiên cứu, lao động tay nghề cao và an toàn chuỗi cung ứng trở thành đối tượng chính sách thay vì hoàn toàn do quyết định mua sắm của công ty chi phối.

Chương trình thử nghiệm National Artificial Intelligence Research Resource bắt đầu năm 2024 để cung cấp cho nhà nghiên cứu và nhà giáo dục quyền tiếp cận năng lực tính toán, bộ dữ liệu, mô hình, phần mềm, đào tạo và hỗ trợ. Trong bản cập nhật tiến độ hai năm, chương trình cho biết đã hỗ trợ hơn 600 dự án nghiên cứu và 6.000 sinh viên, có người tham gia ở mọi bang và nhận khoảng 100 triệu USD đóng góp hiện vật từ đối tác tư nhân. Đây là ví dụ cụ thể về hạ tầng công tư nhằm thu hẹp khoảng cách giữa các phòng thí nghiệm được tài trợ tốt và cộng đồng nghiên cứu rộng lớn hơn.

AI Action Plan năm 2025 của Nhà Trắng đưa ra hơn 90 hành động liên bang theo ba trụ cột: đổi mới, hạ tầng, ngoại giao quốc tế và an ninh. Trọng tâm chính trị khác với chính sách trước đó. Kế hoạch đặt nặng hơn vào phát triển nhanh của khu vực tư, xây dựng trung tâm dữ liệu, cung cấp năng lượng, xuất khẩu AI, áp dụng trong liên bang và thực thi hạn chế đối với năng lực tính toán tiên tiến.

Một bản ghi nhớ an ninh quốc gia tháng 6 năm 2026 đẩy chương trình vận hành đi xa hơn. Văn bản chỉ đạo công việc về áp dụng cho an ninh quốc gia, tuyển dụng kỹ thuật, lực lượng dự bị nhân tài AI, môi trường dữ liệu và mô hình dùng chung, ứng phó sự cố, thực hành bảo mật và các phương pháp kiểm thử, đánh giá, xác minh, thẩm định chuẩn hóa. Văn bản cũng định nghĩa khả năng kiểm soát là khả năng giám sát hệ thống và có hành động khắc phục.

Nhìn chung, các biện pháp này cho thấy chính sách hội tụ quanh một số vấn đề Schmidt nhấn mạnh: năng lực nhà nước, nhân sự kỹ thuật, hạ tầng tính toán, phối hợp thể chế và đánh giá có thể đo lường. Chúng không giải quyết dứt điểm việc các giải pháp được áp dụng có đủ hoặc được thiết kế tốt hay không. Lập văn phòng dễ hơn trao thẩm quyền cho nó. Công bố chương trình dễ hơn duy trì cấp ngân sách. Công bố phương pháp đánh giá dễ hơn buộc nhà cung cấp được ưu ái hoặc nhiệm vụ khẩn cấp phải tuân thủ.

Nghiên cứu, nhân tài và hạ tầng biến chiến lược thành có thể thực hiện

Chiến lược AI quốc gia chỉ có thể thực hiện khi nghiên cứu, con người, năng lực tính toán, dữ liệu và quy tắc triển khai vận hành như một danh mục thống nhất. Cấp vốn cho một phần nhưng bỏ quên phần khác sẽ tạo ra năng lực không được dùng hoặc sự phụ thuộc vào một nhóm nhỏ nhà cung cấp.

Tài trợ nghiên cứu công nên hỗ trợ khoa học cơ bản, nhiệm vụ ứng dụng, phương pháp đánh giá và công việc có lợi nhuận thương mại chưa chắc chắn. Nó cũng cần gồm cơ chế chuyển giao. Một nhóm đại học có thể chứng minh kỹ thuật giá trị, nhưng việc áp dụng có thể đình trệ nếu thiếu lưu trữ an toàn, kỹ thuật sản phẩm, thẩm quyền pháp lý, kinh phí bảo trì và cơ quan công sẵn sàng sở hữu kết quả.

Chính sách nhân tài cần nhiều hơn việc đào tạo thêm nhà nghiên cứu học máy. Chính phủ cần kỹ sư phần mềm, kỹ sư dữ liệu, chuyên gia an ninh mạng, quản lý sản phẩm, nhân viên mua sắm, luật sư, kiểm toán viên, chuyên gia lĩnh vực và quan chức cấp cao có thể cân nhắc các đánh đổi kỹ thuật. Mô hình quốc phòng được đánh giá mà không có người vận hành có thể thất bại trong điều kiện thực địa. Hệ thống trợ cấp được xem xét mà thiếu chuyên môn luật hành chính có thể vi phạm quy trình tố tụng công bằng dù dự đoán chính xác về mặt thống kê.

Chính sách tính toán phải phân biệt huấn luyện và suy luận. Huấn luyện mô hình lớn cần năng lực tính toán tập trung trong thời gian hữu hạn. Vận hành mô hình đó cho nhiều người dùng tạo nhu cầu liên tục về bộ tăng tốc, bộ nhớ, mạng, lưu trữ, điện, làm mát và bảo trì. Kế hoạch mua sắm có ngân sách phát triển nhưng bỏ qua chi phí vận hành có thể khiến cơ quan có dự án thử nghiệm thành công mà không đủ khả năng mở rộng.

Hạ tầng vật lý nay thuộc về chiến lược. Trung tâm dữ liệu cần địa điểm phù hợp, điện đáng tin cậy, năng lực truyền tải, nước hoặc hệ thống làm mát thay thế, kết nối mạng, thiết bị thay thế và phương án khẩn cấp. Chỉ số hữu ích gồm thời gian kết nối công suất mới, tỷ lệ sử dụng, chi phí trên mỗi khối lượng công việc hoàn thành, thời gian phục hồi sau gián đoạn và tỷ lệ khối lượng công việc nhạy cảm có thể chạy trong môi trường được phê duyệt.

Chính sách dữ liệu bắt đầu bằng thẩm quyền pháp lý và mục đích. Cơ quan cần biết vì sao bộ dữ liệu tồn tại, ai được dùng, có thể lưu bao lâu, những nhóm dân cư nào được mô tả kém và cách sửa đổi được lan truyền. Nguồn gốc dữ liệu quan trọng vì không thể giải thích thất bại trong đánh giá khi không biết nguồn và lịch sử biến đổi của hồ sơ nền tảng.

Các phương pháp bảo vệ quyền riêng tư có thể giảm mức độ lộ dữ liệu, nhưng không loại bỏ nhu cầu quản trị. Kiểm soát truy cập, môi trường an toàn, khử định danh, quyền riêng tư vi sai, phân tích liên kết và nhật ký kiểm toán xử lý các mối đe dọa khác nhau. Cơ quan nên chọn theo dữ liệu, người dùng, mô hình tấn công và nghĩa vụ công liên quan.

Triển khai nên theo vòng đời thay vì kiểm tra chấp nhận một lần:

1. Xác định quyết định, nhóm dân cư bị ảnh hưởng, thẩm quyền pháp lý và người chịu trách nhiệm.
2. Thiết lập đường cơ sở không dùng AI và mục tiêu lợi ích có thể đo lường.
3. Kiểm thử hiệu suất, bảo mật, thiên lệch, khả năng tiếp cận và lạm dụng trong môi trường dự kiến.
4. Phát hành dần với nhật ký, đường dẫn báo cáo cấp trên, báo cáo sự cố và khả năng hoàn tác.
5. Đánh giá lại sau khi mô hình, dữ liệu, chính sách hoặc điều kiện vận hành thay đổi.

Quy trình này hỗ trợ tốc độ vì cho phép thử nghiệm nhỏ và có thể đảo ngược. Nó cũng ngăn việc nhầm lẫn màn trình diễn ấn tượng của nguyên mẫu với bằng chứng đủ cho vận hành thực tế.

AI thay đổi an ninh quốc gia thông qua năng lực lưỡng dụng

AI thay đổi an ninh quốc gia bằng cách tăng tốc độ, quy mô và khả năng tiếp cận phân tích lẫn hành động. Tổ chức tình báo có thể dùng AI để xem ảnh, dịch tài liệu, tìm kiếm kho tài liệu lớn, phát hiện bất thường mạng và hỗ trợ nhà phân tích kết nối tín hiệu. Tổ chức quân sự có thể áp dụng AI vào hậu cần, bảo trì, hỗ trợ lập kế hoạch, cảm biến và hệ thống tự động.

Năng lực tương tự cũng có thể hỗ trợ kẻ tấn công. Tạo mã có thể giúp người phòng thủ kiểm tra phần mềm và giúp đối thủ biến đổi chương trình độc hại. Tạo ngôn ngữ có thể giảm chi phí lừa đảo cá nhân hóa và chiến dịch gây ảnh hưởng. Thị giác máy tính có thể hỗ trợ ứng phó thảm họa hoặc giám sát liên tục. Mô hình sinh học có thể giúp nghiên cứu hợp pháp trong khi hạ thấp một số rào cản đối với thử nghiệm có hại.

Vì vậy, chính sách lưỡng dụng không thể bị rút gọn thành danh sách mô hình cấm. Rủi ro phụ thuộc vào mô hình, công cụ kết nối, dữ liệu sẵn có, quyền truy cập của người dùng, môi trường triển khai và hậu quả của sai lầm. Mô hình chung không có quyền bên ngoài tạo ra mức độ phơi nhiễm khác với chính mô hình đó khi kết nối cơ sở dữ liệu mật, thiết bị phòng thí nghiệm, tài khoản tài chính hoặc vũ khí.

Mua sắm của chính phủ gặp khó khăn tương tự. Hợp đồng truyền thống giả định yêu cầu ổn định và phiên bản sản phẩm có thể kiểm thử trước khi nghiệm thu. Dịch vụ AI có thể thay đổi mô hình, lớp an toàn, hệ thống truy xuất, hỗn hợp huấn luyện hoặc chính sách sử dụng trong thời hạn hợp đồng. Cơ quan cần được thông báo về thay đổi quan trọng và có thể lặp lại đánh giá trước khi bản cập nhật đến công việc nhạy cảm.

Triển khai an ninh quốc gia có thể bảo vệ được cần năm biện pháp kiểm soát:

• Kiểm thử theo nhiệm vụ, đo dương tính giả, âm tính giả, độ trễ, thất bại khi chịu áp lực và hành vi đối kháng.
• Quyền truy cập tối thiểu, giới hạn dữ liệu, công cụ và hành động có sẵn cho hệ thống.
• Thẩm quyền con người được chỉ định để phê duyệt, can thiệp, báo cáo cấp trên và tắt hệ thống.
• Nhật ký và giám sát liên tục, được thiết kế cho điều tra thay vì tiếp thị của nhà cung cấp.
• Điều khoản hợp đồng về cập nhật, sự cố, sử dụng dữ liệu, truy cập mô hình, khả năng chuyển đổi và chấm dứt.

Sự tham gia của con người phải có ý nghĩa. Yêu cầu một người bấm phê duyệt gần như không giúp gì nếu giao diện che giấu mức độ không chắc chắn, khối lượng công việc không cho phép xem xét hoặc văn hóa tổ chức phạt việc bất đồng với mô hình. Người vận hành cần được đào tạo, có thời gian, thông tin thay thế và thẩm quyền từ chối đầu ra.

Các ứng dụng có hậu quả lớn đòi hỏi bằng chứng chặt chẽ hơn. Hệ thống tóm tắt thư từ thông thường có thể chấp nhận lỗi mà không thể chấp nhận trong nhắm mục tiêu, cảnh báo tình báo, phân loại y tế hoặc quyền tiếp cận trợ cấp công. Tốc độ nên đến từ việc xem xét tương xứng và triển khai có thể đảo ngược, không phải giả vờ rằng mọi ứng dụng đều có mức độ rủi ro như nhau.

Cạnh tranh Mỹ-Trung rộng hơn cuộc đua mô hình

Cạnh tranh AI Mỹ-Trung liên quan đến năng lực công nghiệp, nghiên cứu, nhân tài, năng lượng, chuỗi cung ứng, việc áp dụng và liên minh, chứ không phải một bảng xếp hạng mô hình duy nhất. Coi đó là vạch đích khuyến khích những tuyên bố kịch tính, đồng thời che khuất các thể chế duy trì lợi thế qua nhiều năm.

So sánh năng lực phải nêu rõ điều được đo. Huấn luyện mô hình có hiệu suất cao khác với sản xuất chip tiên tiến, triển khai hệ thống khắp ngành công nghiệp, cung cấp năng lực đám mây đáng tin cậy, tạo ra khám phá khoa học hoặc tích hợp AI vào hoạt động quân sự. Một nước có thể dẫn đầu ở một hạng mục và phụ thuộc nhà cung cấp nước ngoài ở hạng mục khác.

Kiểm soát xuất khẩu nhằm làm chậm quyền tiếp cận một số chip tiên tiến và thiết bị sản xuất bán dẫn. Tác động của chúng phụ thuộc vào phạm vi kỹ thuật, thực thi, sự tham gia của đồng minh, hàng dự trữ, đường chuyển hướng và năng lực phát triển sản phẩm thay thế của nước bị nhắm tới. Kiểm soát quá hẹp có thể ít tác dụng. Quy tắc quá rộng có thể khiến khách hàng rời bỏ nhà cung cấp Mỹ hoặc thúc đẩy thay thế nhanh hơn.

Đồng minh quan trọng vì chuỗi cung ứng bán dẫn và tính toán vượt qua biên giới quốc gia. Thiết kế chip, chế tạo, thiết bị sản xuất, vật liệu, đóng gói, dịch vụ đám mây và nhân tài nghiên cứu được phân bổ ở nhiều nước. Chính sách phối hợp có thể giảm lách luật, chia sẻ chi phí, hỗ trợ thực hành bảo mật tương thích và cho đối tác lý do để xây dựng bằng hệ thống đáng tin cậy.

Cạnh tranh cũng ảnh hưởng đến quản trị. Nếu mọi yêu cầu đánh giá bị mô tả là tự giải trừ quân bị đơn phương, cơ quan và công ty sẽ đầu tư ít vào kiểm thử cho đến khi thất bại buộc họ phản ứng. Nếu mọi năng lực đều bị hạn chế vì lý do suy đoán, nghiên cứu và việc áp dụng có lợi có thể chuyển sang nơi khác. Chiến lược có năng lực bảo vệ không gian thử nghiệm, đồng thời áp dụng kiểm soát mạnh hơn với quyền truy cập, hành động và bối cảnh tạo rủi ro an ninh quốc gia đáng tin cậy.

Sự tập trung làm phức tạp vị thế của Mỹ. Huấn luyện và vận hành hệ thống tiên phong cần nguồn lực chỉ một số ít công ty có. Tập trung có thể tăng tốc đầu tư và triển khai, nhưng cũng làm yếu sức mặc cả của chính phủ, giảm quyền tiếp cận nghiên cứu và tạo phụ thuộc chung giữa các cơ quan. Chính sách cạnh tranh, khả năng tương tác, tính di động, hạ tầng nghiên cứu công và yêu cầu tiếp cận mã nguồn hoặc mô hình đều có thể giải quyết một phần vấn đề.

Ẩn dụ cuộc đua vẫn hiệu quả về chính trị vì tạo cảm giác khẩn cấp. Về phân tích, nó không đầy đủ vì vị thế dẫn đầu bền vững phụ thuộc vào khả năng phục hồi, sửa lỗi, tính chính danh công và hợp tác. Một nước triển khai nhanh nhưng không thể bảo vệ mô hình, cấp điện cho trung tâm dữ liệu, đào tạo người vận hành hoặc ứng phó sự cố chưa xây dựng được lợi thế lâu dài.

Quản trị phải theo ứng dụng và hậu quả của nó

Quản trị AI hiệu quả phân công nghĩa vụ theo việc hệ thống làm gì, ai chịu ảnh hưởng và thất bại nghiêm trọng đến đâu. Chatbot trả lời câu hỏi chung, công cụ hỗ trợ chẩn đoán, sàng lọc tuyển dụng và thành phần nhắm mục tiêu tự động không nên đối mặt với yêu cầu bằng chứng giống nhau.

Nhiệm vụ quản trị đầu tiên là phân loại. Quan chức nên xác định hệ thống cung cấp thông tin cho con người, khuyến nghị hành động, đưa ra quyết định hay thực hiện hành động. Sau đó, họ nên lập bản đồ các quyền bị ảnh hưởng, tổn thất có thể xảy ra, nhóm dễ tổn thương, cơ chế kháng nghị và khả năng đảo ngược tác hại.

Năm câu hỏi nhanh chóng bộc lộ quản trị yếu:

• Hệ thống ảnh hưởng đến quyết định nào và ai vẫn chịu trách nhiệm pháp lý?
• Bằng chứng nào hỗ trợ việc sử dụng cho nhóm dân cư và môi trường vận hành này?
• Thông tin nào được thu thập, lưu giữ, chia sẻ hoặc dùng cho huấn luyện sau này?
• Người bị ảnh hưởng có thể nhận giải thích, chỉnh sửa và xem xét bởi con người bằng cách nào?
• Sự kiện nào kích hoạt đình chỉ, thông báo, khắc phục hoặc bồi thường?

Công bằng đòi hỏi xem xét kết quả thay vì cho rằng loại bỏ thuộc tính được bảo vệ sẽ loại bỏ phân biệt đối xử. Biến khác có thể đóng vai trò thay thế, hồ sơ lịch sử có thể ghi lại sự đối xử bất bình đẳng và chi phí lỗi có thể phân bố không đều. Cơ quan nên kiểm thử các nhóm liên quan, điều tra nguyên nhân và quyết định liệu việc sử dụng còn hợp pháp, chính đáng sau khi giảm thiểu hay không.

Minh bạch cần phù hợp với đối tượng. Kỹ sư cần tài liệu về mô hình và dữ liệu. Người vận hành cần biết giới hạn, mức độ không chắc chắn và hướng dẫn báo cáo cấp trên. Quan chức mua sắm cần thông tin về chi phí, bảo mật, cập nhật và phụ thuộc. Người chịu ảnh hưởng bởi quyết định cần lý do dễ hiểu và con đường kháng nghị có thể sử dụng. Công bố một tài liệu kỹ thuật dài không đáp ứng cả bốn nhu cầu.

Phân tích quyền riêng tư phải bao phủ tương tác với mô hình, ngoài dữ liệu huấn luyện. Câu lệnh, tài liệu truy xuất, đầu ra công cụ, nhật ký, phản hồi và hồ sơ được tạo có thể chứa thông tin nhạy cảm. Điều khoản hợp đồng nên nêu liệu nhà cung cấp có thể lưu những tài liệu này, dùng để huấn luyện, chuyển qua biên giới hoặc cho nhà thầu phụ tiếp cận hay không.

Đánh giá mô hình tiên phong và kiểm toán ứng dụng trả lời các câu hỏi khác nhau. Đánh giá mô hình có thể kiểm tra năng lực mạng, sự lừa dối, kiến thức sinh học hoặc khả năng chống lạm dụng. Kiểm toán ứng dụng xem xét toàn bộ hệ thống triển khai, gồm câu lệnh, truy xuất, công cụ, giao diện, quy trình con người và nhóm dân cư chịu ảnh hưởng. Vượt qua một loại không thay thế cho loại còn lại.

Nhà nghiên cứu độc lập, tổ chức xã hội dân sự, tổng thanh tra, cơ quan tiêu chuẩn và phòng thí nghiệm kiểm thử bổ sung kiến thức cùng sự giám sát mà cơ quan và nhà cung cấp có thể thiếu. Cơ chế tiếp cận phải bảo vệ an ninh và dữ liệu cá nhân, nhưng bí mật không nên trở thành lý do bao trùm để ngăn kiểm tra từ bên ngoài.

Hợp tác công tư cần ranh giới và bằng chứng

Hợp tác công tư hiệu quả khi các bên xác định vấn đề công, thẩm quyền pháp lý, kết quả mong đợi, ranh giới an ninh và điều kiện rút lui trước khi chọn công nghệ. Quan hệ đối tác mơ hồ tạo ra tiếng vang truyền thông nhưng khiến chi phí, trách nhiệm và hiệu suất khó kiểm tra.

Chính phủ đóng góp nhiệm vụ, vốn công, quyền tiếp cận môi trường nhiệm vụ và khả năng hỗ trợ công việc dài hạn. Công ty đóng góp kỹ sư, hạ tầng thương mại, hiểu biết sản phẩm hiện tại và kinh nghiệm vận hành hệ thống ở quy mô lớn. Đại học và tổ chức phi lợi nhuận có thể cung cấp nghiên cứu nền tảng, phương pháp đánh giá, đào tạo và phê bình độc lập.

Động lực của họ khác nhau. Nhà cung cấp hưởng lợi khi dự án thử nghiệm mở rộng thành hợp đồng dài hạn. Lãnh đạo cơ quan có thể hưởng lợi khi công bố áp dụng nhanh trước khi bằng chứng chín muồi. Nhóm nghiên cứu có thể ưu tiên công bố mở dù kết quả có ảnh hưởng an ninh. Thỏa thuận tốt thừa nhận các động lực này và xây dựng quyền xem xét, công bố, cạnh tranh và chấm dứt xoay quanh chúng.

Xung đột lợi ích cần được xử lý trực tiếp khi cố vấn nổi tiếng vẫn giữ khoản đầu tư, vị trí hội đồng quản trị, quan hệ kinh doanh hoặc dự án từ thiện trong cùng lĩnh vực chính sách. Công bố không chứng minh ảnh hưởng không phù hợp và chuyên môn thường đi kèm kết nối nghề nghiệp. Nó cho phép quan chức và công chúng đánh giá nguồn gốc khuyến nghị, tìm góc nhìn cạnh tranh và yêu cầu người tham gia rút lui khi cần.

Tạo nguyên mẫu rủi ro thấp là một lĩnh vực hợp tác thực tế. Koder.ai, chẳng hạn, cho phép người dùng tạo giao diện web React, dịch vụ backend Go với PostgreSQL và ứng dụng di động Flutter qua trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên. Công cụ hỗ trợ chế độ lập kế hoạch, xuất mã nguồn, triển khai và lưu trữ, tên miền tùy chỉnh, bản chụp và hoàn tác. Những chức năng này có thể rút ngắn vòng phản hồi cho bản trình diễn hoặc công cụ nội bộ.

Ứng dụng được tạo vẫn cần xem xét trước khi dùng trong môi trường khu vực công. Nhóm phải kiểm tra mã nguồn, phần phụ thuộc, xác thực, kiểm soát truy cập, luồng dữ liệu, khả năng tiếp cận, nhật ký, khả năng phục hồi, giấy phép và cấu hình triển khai. Khối lượng công việc nhạy cảm cũng cần môi trường lưu trữ được phê duyệt và tuân thủ nghĩa vụ an ninh, lưu trữ hồ sơ của cơ quan. Vibe coding thay đổi cách tạo nguyên mẫu, không thay đổi người chịu trách nhiệm về nó.

Hợp đồng thử nghiệm hữu ích nên nêu rõ:

• Nhóm người dùng hẹp và thời gian vận hành có giới hạn.
• Chỉ số đường cơ sở về chi phí, chất lượng và thời gian hoàn thành.
• Hạn chế về lưu giữ, huấn luyện, vị trí dữ liệu và nhà thầu phụ.
• Nghĩa vụ kiểm thử an ninh, thông báo thay đổi, báo cáo sự cố và hoàn tác.
• Quyền xuất dữ liệu, tính di động, tài liệu và chấm dứt.

Cấu trúc này giúp cơ quan học hỏi mà không bị khóa vào nhà cung cấp trước khi hiểu hệ thống. Nó cũng đem lại bằng chứng đáng tin cậy để mở rộng những dự án thử nghiệm thành công.

Cách đánh giá ảnh hưởng của Schmidt và mọi chiến lược AI

Ảnh hưởng của Schmidt nên được đánh giá qua việc áp dụng, nguồn lực, độ bền thể chế và kết quả, thay vì bài phát biểu hay sự gần gũi với quan chức. Một khuyến nghị có thể định hình tranh luận mà không thành chính sách, và chính sách sau đó có thể giống nó mà không do nó gây ra.

Hãy bắt đầu bằng quy kết. Xác định báo cáo, lời khai, khuyến nghị hội đồng hoặc đề xuất cụ thể gắn với Schmidt. Tách phát biểu cá nhân của ông khỏi tài liệu đồng thuận do ủy ban hoặc tổ chức tạo ra. Báo cáo của ủy ban 15 thành viên không giống quan điểm riêng của một chủ tịch.

Sau đó lần theo chuỗi thực hiện:

1. Quốc hội hoặc cơ quan có tiếp nhận đề xuất dưới hình thức dễ nhận ra không?
2. Đề xuất có nhận thẩm quyền pháp lý, ngân sách, nhân sự và lãnh đạo chịu trách nhiệm không?
3. Thể chế phụ trách có công bố các mốc và bằng chứng hiệu suất không?
4. Người dùng có nhận được năng lực đáng tin cậy, thay vì chỉ dự án thử nghiệm hoặc thông báo lập văn phòng không?
5. Kiểm toán, sự cố, chi phí, tác động đến quyền hoặc kết quả chiến lược có ủng hộ lập luận ban đầu không?

Dòng thời gian phải đủ cụ thể để cho phép thất bại. Khát vọng năm năm nên xác định điều gì diễn ra trong chu kỳ ngân sách đầu tiên, những phụ thuộc nào phải đến trước và ai có thể can thiệp khi các mốc chậm trễ. Nếu không, kế hoạch có thể được tuyên bố thành công chỉ nhờ hoạt động.

Chỉ số cần phù hợp với mục tiêu. Chương trình áp dụng trong chính phủ có thể đo thời gian mua sắm, hoàn thành tác vụ của người dùng, chi phí mỗi hồ sơ, tỷ lệ ghi đè, sự cố an ninh và thời gian phục hồi. Chương trình nghiên cứu có thể đo quyền tiếp cận được cấp, mức sử dụng tài nguyên, ấn phẩm, khả năng tái lập, kết quả đào tạo và việc chuyển kết quả vào thực hành. Đếm cuộc họp hay tài liệu tạo ra cho biết rất ít về năng lực.

Các đánh đổi cần được nhìn thấy. Kế hoạch nghiêm túc giải thích ai gánh chi phí năng lượng, hạn chế xuất khẩu ảnh hưởng đến nhà cung cấp ra sao, dữ liệu nào không thể dùng, khi nào con người phải quyết định và triển khai nào sẽ bị cấm hoặc đình chỉ. Chiến lược hứa hẹn tốc độ, an toàn, cởi mở, quyền riêng tư và kiểm soát tối đa cùng lúc đã né tránh các quyết định mà chiến lược phải đưa ra.

Sự nghiệp của Schmidt cuối cùng cho thấy điều gì

Hành trình sự nghiệp của Schmidt cho thấy lãnh đạo AI là vấn đề tổ chức và chính trị cũng như vấn đề phát triển mô hình. Google chứng minh giá trị của hạ tầng, đo lường, nhân tài kỹ thuật, thử nghiệm và phục hồi ở quy mô rất lớn. Công việc cố vấn của ông áp dụng các ý tưởng vận hành đó vào năng lực chính phủ, ứng dụng trong quốc phòng, chính sách bán dẫn, tiếp cận nghiên cứu và cạnh tranh quốc tế.

Sự chuyển giao này hữu ích nhưng chưa đầy đủ. Thể chế công phải bảo vệ quyền, giải thích quyết định cưỡng chế, công bố xung đột lợi ích, duy trì giám sát dân chủ và cung cấp cơ chế khắc phục. Những nghĩa vụ đó không thể được thay bằng chu kỳ sản phẩm nhanh hơn hoặc quản lý kỹ thuật tốt hơn.

Phần mạnh nhất trong đóng góp chính sách của Schmidt là sự nhấn mạnh rằng chiến lược AI quốc gia cần bộ máy phối hợp. Nghiên cứu không có quyền tiếp cận năng lực tính toán sẽ đình trệ. Mô hình không có người vận hành có kỹ năng chỉ là màn trình diễn. Mua sắm không có đánh giá sẽ mua sự bất định. An ninh không có liên minh bỏ qua cấu trúc chuỗi cung ứng. Đổi mới không có trách nhiệm giải trình có thể phá hủy niềm tin cần thiết để áp dụng.

Phản ứng phù hợp không phải chấp nhận tự động hay bác bỏ chỉ vì nền tảng doanh nghiệp của Schmidt. Đó là kiểm chứng có kỷ luật: xác định đề xuất, lần theo thẩm quyền và tiền, xem xét thực hiện, đo kết quả và tính những chi phí mà tuyên bố công bỏ qua. Đó là cách ảnh hưởng trở nên hữu hình và cách chiến lược AI quốc gia có thể được đánh giá bằng kết quả.