Các ông lớn AI muốn giảm tốc việc nghiên cứu. Đây là tạm dừng vì an toàn hay rút lui có chiến lược?

CÁC ÔNG LỚN A.I. MUỐN GIẢM TỐC VIỆC NGHIÊN CỨU. ĐÂY LÀ TẠM DỪNG VÌ AN TOÀN HAY RÚT LUI CÓ CHIẾN LƯỢC?

Da-kuk / Getty Images

Cuối tuần qua, giám đốc điều hành Anthropic Dario Amodei kêu gọi các công ty trí tuệ nhân tạo (AI), bao gồm cả công ty của mình, giảm tốc độ nghiên cứu của họ. Sam Altman và Elon Musk, lần lượt là người đứng đầu hai đối thủ OpenAI và xAI, đã đồng tình.

Động thái này phản ánh mối lo ngại trong toàn ngành AI và rộng hơn nữa về những nguy hiểm từ các hệ thống mới đang cải thiện nhanh chóng. Những sự cố gần đây gây chú ý lớn, như việc các tác nhân AI của OpenAI xâm nhập một công ty khác và chiếm quyền kiểm soát một website công cộng, cho thấy các hệ thống hiện tại có thể vượt ra ngoài những giới hạn an toàn, trong khi các hệ thống còn mạnh hơn đang được phát triển.

Căng thẳng giữa an toàn và hiệu năng khiến vấn đề an toàn AI thêm phức tạp. Các công ty sẽ ngần ngại hạn chế hiệu năng mô hình vì lý do an toàn, do sợ tụt lại phía sau đối thủ. Tổng thống Mỹ Donald Trump cũng đã bác bỏ những lời kêu gọi giảm tốc, vì lo ngại Mỹ sẽ tụt lại phía sau Trung Quốc.

Điều này có nghĩa là mọi nỗ lực thành công nhằm “điều tiết tốc độ nâng cao năng lực để công tác phòng ngừa rủi ro có thời gian theo kịp”, như cách Amodei diễn đạt, sẽ đòi hỏi sự hợp tác đáng kể giữa các công ty, và cả các quốc gia đang cạnh tranh với nhau.

BÙNG NỔ VIỆC LÀM VỀ A.I.? THỰC TẾ CÔNG VIỆC GÁN NHÃN DỮ LIỆU TẺ NHẠT, TẠM BỢ LÀ NHƯ NÀY ĐÂY

Elise Racine, CC BY

Giữa những cuộc bàn luận về việc trí tuệ nhân tạo (AI) vừa tạo ra lẫn xóa sổ việc làm, có một thực tế đáng lo ngại vẫn ít được chú ý.

Những nhiệm vụ mà máy móc không làm tốt thường được đẩy cho những người lao động bị gạt ra bên lề trên khắp thế giới, vốn đang chật vật trong các thị trường lao động bấp bênh. Họ thực hiện công việc được cho là đã “tự động hóa” trong điều kiện lao động mang tính bóc lột.

Công việc xử lý dữ liệu là một phần thiết yếu trong quá trình xây dựng và hoàn thiện các hệ thống AI. Trước khi mô hình AI có thể “học” bất cứ điều gì, người lao động phải phân loại, gán nhãn, kiểm thử và kiểm duyệt khối lượng khổng lồ văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, để dữ liệu này có thể đem đi huấn luyện AI.

Công việc này do một lực lượng lao động số toàn cầu ngày càng đông đảo đảm nhiệm. Họ chuẩn bị các bộ dữ liệu không chỉ cho những tập đoàn công nghệ lớn, mà còn cho các lĩnh vực mà sai sót có thể dẫn tới hậu quả nghiêm trọng như ngân hàng, bảo hiểm, y tế và các cơ quan chính phủ, bao gồm cả quốc phòng.

Để hiểu về lực lượng lao động phục vụ AI, tôi đã phỏng vấn những người ở Trung Quốc và Australia chuyên chuẩn bị bộ dữ liệu cho các mô hình AI. Nghiên cứu thực địa vẫn đang tiếp diễn, nhưng dưới đây là những điều họ đã chia sẻ cho đến nay.

Các chuyên gia và bất bình đẳng

CÁC CHUYÊN GIA VÀ BẤT BÌNH ĐẲNG

Kaushik Basu

Trong thế kỉ XVII, khi huân tước William Petty, nhà kinh tế và nhà đầu tư, được giao nhiệm vụ điều tra những dải đất rộng lớn ở Ireland, lúc bấy giờ thuộc về quân đội, mà phần lớn không được khai thác, ông cuối cùng đã sở hữu chúng. “Vấn đề Petty” ngày nay vẫn tồn tại.

NEW YORK – Mười năm trước đây cũng trong tháng mười này, thế giới chợt thấy những tín hiệu rõ ràng của một cuộc khủng hoảng kinh tế mà vào lúc cao trào một năm sau đó đã tạo ra những tổn hại kinh tế chưa từng có kể từ cuộc Đại suy thoái của những năm 1930. Vào năm 2008, gần như ai cũng bị bất ngờ trước sự suy thoái sâu rộng tiếp theo sau sự hầu như sụp đổ của hệ thống tài chính toàn cầu, kể cả các chuyên gia, vốn là những người có lẽ được trang bị tốt nhất để thấy điều này xảy ra.

Không đầy hai tháng sau khi ngân hàng đầu tư Mĩ Leman Brothers phá sản, lúc nữ hoàng Elisabeth II khi đến thăm trường London Schoool of Economics tháng mười một năm 2008, rõ ràng nổi giận khi bật ra câu hỏi nổi tiếng: “Sao không ai phát hiện điều này?”

Đọc sách PARIS COLONIAL et ANTICOLONIAL

Đọc sách

Marcel DORIGNY & Alain RUSCIO:

PARIS COLONIAL ET ANTICOLONIAL

Promenade dans la capitale

Une histoire de l’esclavage et de la colonisation

maisonneuve&larose/hémisphères, 2023

Những ai có thói quen đi bộ trong phố phường Paris, quan tâm tới lịch sử của từng con đường, góc phố, ngôi nhà, cung điện, từ lâu chờ đợi cuốn sách này: đi tìm dấu tích chế độ nô lệ, công cuộc thực dân và cuộc đấu tranh giải thực tại “thành phố ánh sáng” này.

Hai tác giả là những chuyên gia về lãnh vực này. Marcel Dorigny (mất năm 2021, trước khi cuốn sách hoàn thành), là sử gia có uy tín về “cuộc thực dân lần thứ nhất” (từ thế kỷ 17 đến năm 1930, Pháp xâm chiếm Algérie). Alain Ruscio, mà bạn đọc Việt Nam đã quen thuộc với luận án tiến sĩ về chế độ thuộc địa ở Đông Dương và cuộc chiến tranh giải phóng, đã mở rộng lãnh vực nghiên cứu ra các thuộc địa khác, tập trung vào thời kỳ sau 1830.

Đảng phái ở phương Đông (Ozaki Yukio)

ĐẢNG PHÁI Ở PHƯƠNG ĐÔNG

Ozaki Yukio

Ở đây, tại phương Đông, chúng ta đã có quan niệm (conception) của phe phái (faction); nhưng không có khái niệm nào về một đảng phái chính trị. Một đảng phái chính trị là một đoàn thể (association) của những con người có mục đích duy nhất là thảo luận về việc nước (public affairs of state) và tìm cách gây ảnh hưởng để thực hiện các quan điểm của họ lên nhà nước. Nhưng khi các đảng chính trị được truyền vào phương Đông, chúng tức khắc mang tính chất của phe phái, theo đuổi các lợi ích cá nhân và riêng tư, thay vì lợi ích của quốc gia – như được mục kích qua những sự kiện móc tay nhau lần lượt với các băng đảng (clan cliques), hoặc sử dụng việc xây dựng đường sắt, cảng, bến, v.v. như phương tiện để mở rộng ảnh hưởng của đảng. Bên cạnh đó, các thói quen, tập quán của thời phong kiến đã ăn sâu vào đầu óc của con người ở đây đến nỗi ngay cả ý tưởng đảng chính trị, khi vào đầu của những người đồng hương chúng ta, nẩy nở và phát triển theo các khái niệm phong kiến. Đã là như thế, các đảng chính trị …thực sự còn là câu chuyện của các mối kết nối cá nhân, và tình cảm (sentiments), các quan hệ giữa người lãnh đạo và các thành viên của một đảng tương tự như các quan hệ vẫn còn tồn tại giữa một ông chúa phong kiến và những người hầu của ông ta, hay các quan hệ giữa một “ông trùm” của các tay chơi và đám tùy tùng của ông ta trong đất nước này. Một chính trị gia đủ cẩn trọng để tham gia hay rời bỏ một đảng phái vì những vấn đề có tính chất nguyên lý sẽ bị lên án là một kẻ phản bội chính trị^[1]

Ozaki Yukio

[1] Trong Ozaki Yukio, The Voice of Japanese Democracy. Yokohama, 1918, tr. 93; hay trong E. Herbert Norman, Japan’s Emergence as a Modern State. International Secretariat, Institute of Pacific Relations, 1948, tr.87.

Ozaki Yukio (1858-1954)

Lời nói đầu. Bài này tôi đã viết tám năm trước như dưới đây, nay được thêm vào môt số chi tiết. Nay có lẽ là lúc thích hợp để phổ biến nó. Ozaki có một Tự truyện, nói về Cuộc chiến đấu cho một Chính phủ lập hiến ở Nhật Bản, được Princeton University Press xuất bản bằng tiếng Anh (May 1, 2001), với lời nói đầu của học giả uy tín về Nhật Bản Marius B. Jansen.

Tác nhân AI lần đầu xâm nhập website chính phủ: vì sao sự cố này đáng chú ý

TÁC NHÂN A.I. LẦN ĐẦU XÂM NHẬP WEBSITE CHÍNH PHỦ: VÌ SAO SỰ CỐ NÀY ĐÁNG CHÚ Ý

Tác giả: Mohana Basu và Rachel Fieldhouse

Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman phát biểu tại cuộc họp của Hội đồng Bảo an Liên Hợp Quốc về AI ở thành phố New York trong tuần này. Nguồn ảnh: Selcuk Acar/Anadolu qua Getty

Ngày 23 tháng 9, Thủ tướng Australia Anthony Albanese tiết lộ rằng một tác nhân trí tuệ nhân tạo do gã khổng lồ công nghệ OpenAI tạo ra đã xâm nhập một website y tế của chính phủ vào tháng 6 và truy cập dữ liệu riêng tư trên đó.

Các nhà nghiên cứu cho biết đây là lần đầu tiên một mô hình AI thuộc nhóm tiên tiến nhất xâm nhập hệ thống chính phủ của một quốc gia khác. Mặc dù dữ liệu sức khỏe cá nhân được cho là chưa bị truy cập, đây vẫn là vụ mới nhất trong loạt sự cố tương tự do các tác nhân AI gây ra trong năm nay.

OpenAI cho biết vụ xâm nhập xảy ra trong quá trình huấn luyện tác nhân AI và công ty đang thông báo cho các bên thứ ba về những ảnh hưởng có thể xảy ra đối với hệ thống của họ.

Thông tin về vụ vi phạm bảo mật này xuất hiện khi các nhà lãnh đạo thế giới, trong đó có ông Albanese, đang có mặt tại New York để dự kỳ họp Đại hội đồng Liên Hợp Quốc. Chủ tịch Trung Quốc Tập Cận Bình cũng đã gặp Tổng thống Mỹ Donald Trump vào thứ Tư trong khuôn khổ hội nghị thượng đỉnh kéo dài ba ngày. Hai nhà lãnh đạo dự kiến sẽ thảo luận về an toàn AI, nhưng các nhà phân tích nhận định khó có khả năng đạt được thỏa thuận nào.

Jonathan Kummerfeld, nhà nghiên cứu về AI và tương tác người-máy tại Đại học Sydney, Australia, cho rằng vụ tấn công mới nhất không có gì bất ngờ và nhiều khả năng sẽ còn xuất hiện thêm các báo cáo về việc tác nhân AI thực hiện những hành vi không được phép. Ông nói thêm rằng các công ty AI tiến hành nhiều thí nghiệm cùng lúc và “có lẽ họ không theo dõi được hết những gì các mô hình này đang làm”.

Quyền lực và bất bình đẳng trong kinh tế chính trị học toàn cầu

QUYỀN LỰC VÀ BẤT BÌNH ĐẲNG TRONG KINH TẾ CHÍNH TRỊ HỌC TOÀN CẦU

Nicola Phillips

International Affairs (Các Vấn đề Quốc tế), Tập 93, Số phát hành 2, ngày 01 Tháng 03 năm 2017, Các trang 429 — 444, https://doi.org/10.1093/ia/iix019

Ngày phát hành: ngày 01 tháng 03 năm 2017

Tóm tắt

Martin Wight (1913-1972)

Bất bình đẳng dưới mọi hình thức được xác định là vấn đề có tính then chốt toàn cầu và ngày càng trở thành vấn đề chính trị có tính quyết định của thời đại chúng ta. Có một bộ phận khổng lồ trong nghiên cứu học thuật nhằm tìm hiểu các động cơ ẩn sau những mô hình ngày càng nhiều về những bất bình đẳng kinh tế-xã hội trong nền kinh tế chính trị toàn cầu. Bài viết này, một phiên bản được chỉnh sửa của Bài Tưởng niệm Martin Wight vào năm 2016, đóng góp vào nỗ lực nghiên cứu về vấn đề này bằng cách tập trung vào một khía cạnh của bức tranh mà ngạc nhiên thay ít thu hút sự chú ý, đó là những hệ quả đối với những bất bình đẳng kinh tế-xã hội của một hình thức tổ chức công nghiệp cụ thể vốn đã trở thành nền tảng của nền kinh tế toàn cầu hiện nay – một nền kinh tế được tổ chức xung quanh các chuỗi giá trị toàn cầu và các mạng lưới sản xuất toàn cầu. Bài viết đề xuất một cách tiếp cận nhìn nhận bất bình đẳng sinh ra từ giao điểm của ba chiều kích về bất đối xứng - đó là các bất đối xứng về quyền lực thị trường, bất đối xứng về quyền lực xã hội và bất đối xứng về quyền lực chính trị - cả ba chiều kích trên đặt nền móng cho và kết tinh xung quanh chuỗi giá trị toàn cầu. Bài viết này giúp khám phá các cơ năng trên trong trường hợp cụ thể của lao động và bóc lột lao động trong các chuỗi giá trị toàn cầu, giống như một phương tiện đưa ra một góc nhìn rộng có giá trị liên quan đến các vấn đề lớn về quyền lực và bất bình đẳng trong kinh tế chính trị học toàn cầu hiện nay.

Môn học: Kinh tế Chính trị học và Kinh tế học

Phần phát hành: Bài nghiên cứu

Một lỗ hổng nghiêm trọng ảnh hưởng đến 70% website đang khiến giới an ninh mạng hoảng loạn

MỘT LỖ HỔNG NGHIÊM TRỌNG ẢNH HƯỞNG ĐẾN 70% WEBSITE ĐANG KHIẾN GIỚI AN NINH MẠNG HOẢNG LOẠN

Thông tin chi tiết về một lỗ hổng nghiêm trọng trong ngôn ngữ lập trình PHP, nền tảng vận hành của hơn 70% website trên thế giới đã được công bố. Nếu không khắc phục, lỗ hổng này sẽ cho phép tin tặc dễ dàng chiếm quyền kiểm soát và xâm nhập hàng triệu website cùng thông tin lưu trữ trên máy chủ. Trước tình hình đó, nhiều chính phủ châu Âu và các đơn vị vận hành, trong đó có Cảng Rotterdam, đã tạm ngừng hoạt động các website.

Cục Tín hiệu Australia, Cơ quan Phòng vệ mạng của Mỹ cùng các cơ quan tương tự tại Anh, châu Âu và Nhật Bản đều đã cảnh báo các nhà phát triển web phải khẩn trương cập nhật những hệ thống lõi, đồng thời cân nhắc tạm ngừng hoạt động website cho đến khi có thể bảo đảm an toàn.

Tổ chức đứng sau ngôn ngữ miễn phí, mã nguồn mở này đã phát hành các bản cập nhật vá lỗ hổng, nhưng việc cập nhật hàng triệu hệ thống sử dụng PHP sẽ cần thời gian.

Công việc của nhà khoa học dữ liệu là gì?

CÔNG VIỆC CỦA NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU LÀ GÌ?

Đảm bảo không có một lỗi nào trên các con số ở quy mô hàng trăm triệu ghi chép mỗi ngày chắc chắn không phải là một công việc dễ dàng. Xuất hiện một lỗi không thể tha thứ trong tập dữ liệu sẽ dẫn đến việc có khả năng khách hàng mất lòng tin vào năng lực quản lý trí tuệ doanh nghiệp (business intelligence) của tổ chức kinh doanh. Những suy nghĩ kiểu như “Chân dung của một nhà khoa học dữ liệu ra sao?” hay “Một ngày điển hình của nhà khoa học dữ liệu sẽ như thế nào?” chưa bao giờ được đặt ra khi mà họ sở hữu một bộ kỹ năng quan trọng mà các tổ chức đều cần đến để giành chiến thắng trước dữ liệu lớn.

Tìm kiếm thuật ngữ “Nhà khoa học Dữ liệu” (“Data Scientist”) trên LinkedIn cho ra hơn 35.000 kết quả. Trang nhất của kết quả tìm kiếm hiển thị danh sách những người có tiếng ở cộng đồng khởi nghiệp tại Thung lũng Silicon. Nếu ngồi ở bất kỳ quán cà phê nào tại Thung lũng Silicon hay khu vực Vịnh [San Francisco], chắc chắn bạn sẽ nghe lỏm được một người nào đó đang nói về khoa học dữ liệu.

Trốn thuế và bất bình đẳng về của cải

TRỐN THUẾ VÀ BẤT BÌNH ĐẲNG VỀ CỦA CẢI

Martin Anota

Đã có nhiều vụ bê bối trốn thuế lớn bị phanh phui trong những năm gần đây, đặc biệt vụ “SwissLeaks” vào tháng 2 năm 2015 và, gần đây hơn, là những tiết lộ của “Panama Papers [Hồ sơ Panama]” vào tháng 4 năm 2016. Những vụ bê bối này có thể dẫn đến việc các cơ quan chức trách tăng cường cuộc chiến chống lại vấn nạn trốn thuế, ngay cả khi có những mối lo ngại về những xung đột lợi ích có thể có và hoạt động vận động hành lang của một số định chế đang cản trở sự tiến triển của cuộc chiến này.

Những tiết lộ gần đây, trên hết, sẽ giúp không những có được một hình ảnh tốt hơn về thực tiễn trốn thuế, mà còn có được một hình ảnh tốt hơn về sự phân phối của cải, một điều hữu ích cho các cơ quan chức trách nhắm đến mục tiêu chống lại vấn nạn trốn thuế một cách tốt hơn và gia tăng hiệu quả của chính sách thuế. Trong thực tế, các cơ quan hành chính công thường dựa vào các cuộc kiểm tra ngẫu nhiên để ước tính số tiền thu nhập và của cải mà các hộ gia đình giấu giếm để tránh thuế, nhưng biện pháp kiểm soát này là không hoàn hảo. Thực vậy, các biện pháp đó không giúp nghiên cứu thực tiễn trốn thuế trong các hộ gia đình giàu nhất, một mặt, bởi vì cơ số mẫu thu thập còn quá hẹp, và mặt khác, bởi vì các cơ quan chức trách không có đủ phương tiện để nắm bắt các hình thức trốn thuế phức tạp, và chính các hình thức này liên quan đến nhiều thực thể trung gian tài chính khác nhau ở nước ngoài.