Timnit Gebru: Không có "mối đe dọa hủy diệt" nào từ AI

Timnit Gebru, một trong những nhà phê bình AI gay gắt nhất hiện nay, cho rằng câu chuyện về "mối đe dọa hủy diệt" từ trí tuệ nhân tạo thực chất chỉ phục vụ lợi ích của các nhà sáng lập và nhà đầu tư. Theo bà, điều này không chỉ gây xao nhãng mà còn nguy hiểm, bởi nó che khuất những vấn đề thực sự mà AI đang gây ra.

Cuộc tranh luận bị bóp méo bởi những kẻ hưởng lợi

Gebru nổi tiếng từ vài năm trước sau khi rời Google trong tranh chấp về một bài báo nghiên cứu bà đồng tác giả, trong đó chỉ ra những thiên kiến trong AI của công ty. Bài báo lập luận rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) về cơ bản chỉ lặp lại dữ liệu huấn luyện và có nguy cơ củng cố những quan điểm thiên lệch.

Sau khi rời Google, bà thành lập một viện nghiên cứu về những tác hại do công nghệ gây ra và hỗ trợ xây dựng các công cụ công nghệ không thiên lệch. Bà cũng chuẩn bị ra mắt cuốn sách mới mang tên Deep Unlearning: The Rise of AI and the Radicalization of a Tech Idealist vào đầu năm tới.

Gần đây, Gebru công khai phản đối nhóm trong ngành tin rằng AI mạnh đến mức có thể hủy diệt nhân loại. Đổi lại, một số thành viên của nhóm này, bao gồm một đồng sáng lập Anthropic, cho rằng nghiên cứu trước đây của bà về "vẹt ngẫu nhiên" (stochastic parrots) đã không còn phù hợp.

Theo Gebru, những người đứng sau và tài trợ cho Anthropic — những người hưởng lợi nhiều nhất từ IPO của công ty — cũng chính là những người sáng lập và tài trợ cho các tổ chức cảnh báo về "rủi ro hủy diệt" của AI. Họ cũng tài trợ cho các bên thứ ba đang được trích dẫn rộng rãi như thể là những thực thể độc lập.

"Nếu tôi đứng ra kiếm được nhiều tiền từ một thứ gì đó, tại sao tôi lại là người nói rằng công ty này có thể tạo ra thứ giết chết tất cả chúng ta? Nghe có vẻ phản trực giác."

Chiến lược tiếp thị và chiếm đoạt quy định

Gebru chỉ ra rằng các nhà lãnh đạo công nghệ như Sam Altman và Dario Amodei vừa phát biểu tại Liên Hợp Quốc về nhu cầu hợp tác toàn cầu để giải quyết rủi ro hủy diệt, vừa có lợi ích thương mại trực tiếp trong việc bán AI.

Bà gọi đây là hành vi chiếm đoạt quy định (regulatory capture). Khi EU AI Act ban hành các quy định thực chất, Sam Altman đã đe dọa rút khỏi EU. Nhưng đồng thời, họ lại đi khắp các diễn đàn đa phương kêu gọi hợp tác toàn cầu.

Chiến lược này gồm hai phần:

• Tiếp thị bản thân như những tổ chức đang tạo ra "siêu trí tuệ" chưa từng có, từ đó tự định vị nằm ngoài các quy định hiện hành — điều không đúng sự thật.
• Gieo rắc nỗi sợ về bất kỳ ai khác có thể tạo ra thứ tương tự, từ đó thúc đẩy các quy định chỉ tập trung vào những mối đe dọa viển vông thay vì các vấn đề thực tế.

Điều đáng chú ý là Trung Quốc — quốc gia mà các công ty này thường viện dẫn để gây lo ngại — lại đang tập trung quản lý những vấn đề thực tế như deepfake, chứ không nói về rủi ro hủy diệt.

Giải pháp đơn giản nhưng bị kháng cự

Gebru đề xuất những biện pháp rất cụ thể dựa trên các nguyên tắc mà cựu chủ tịch FTC Lina Khan đã nêu:

• Cấm thực hành tiếp thị lừa đảo — đã có luật cho việc này.
• Minh bạch và tài liệu hóa dữ liệu — công ty phải công khai nguồn gốc dữ liệu huấn luyện.
• Chấm dứt bóc lột lao động gắn nhãn dữ liệu — hàng trăm triệu người trên khắp thế giới đang gán nhãn dữ liệu với mức lương bèo bọt, thậm chí có trường hợp chatbot thực chất là người thật đang trả lời.
• Không đánh cắp dữ liệu của người dùng và nghệ sĩ.

"Nếu họ phải tuân thủ những luật như vậy, thị trường tính toán hiện tại sẽ không hoạt động được. Bạn sẽ tự động làm chậm họ lại và buộc họ phải chịu trách nhiệm."

Vẹt ngẫu nhiên vẫn còn nguyên giá trị

Năm 2021, Gebru đồng tác giả bài báo On the Dangers of Stochastic Parrots. Bà giải thích "vẹt ngẫu nhiên" là phép ẩn dụ giúp mọi người hiểu LLM làm gì: chúng được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu văn bản và xuất ra chuỗi văn bản có khả năng cao nhất dựa trên dữ liệu đó.

Jack Clark, đồng sáng lập Anthropic, gần đây gọi khái niệm này là "virus nhận thức" đã lan truyền từ 2021 đến 2025 và khiến nhiều người đánh giá thấp khả năng của AI. Gebru phản bác gay gắt:

"Định nghĩa về mô hình ngôn ngữ lớn chưa bao giờ thay đổi và sẽ không bao giờ thay đổi. LLM vẫn là LLM."

Bà lập luận rằng chính việc tin rằng có một "bộ óc" đằng sau văn bản máy tạo ra mới là nguy hiểm, dẫn đến thiên kiến tự động hóa — xu hướng quá tin tưởng vào hệ thống tự động. Bà kể ví dụ về một bác sĩ ung thư bạn bà tin vào Google AI Overview về một loại thuốc, trong khi bài báo khoa học thực tế nói ngược lại.

Bà cũng cho rằng "khả năng suy luận" mà các công ty quảng cáo chỉ là đặt tên đầy tham vọng (aspirational naming). Các nghiên cứu của Samy Bengio — cựu quản lý của bà, nay là trưởng nhóm nghiên cứu machine learning tại Apple — cho thấy chỉ cần thay đổi nhẹ các bài kiểm tra chuẩn, toàn bộ "khả năng suy luận" sụp đổ, chứng minh hệ thống chỉ dựa vào mẫu.

Hy vọng nằm ở hành động tập thể

Bất chấp những chỉ trích gay gắt, Gebru vẫn giữ niềm tin vào khả năng hành động của con người. Bà duy trì AI Resist List, ghi nhận những cá nhân và tổ chức đang chống lại các mô hình AI có hại và xây dựng những tương lai công nghệ thay thế — không hủy hoại môi trường, không bóc lột lao động, không đánh cắp dữ liệu.

Bài học lớn nhất của bà trong những năm qua là phải chủ động tạo không gian cho những loại mô hình mà bà cho là nên được xây dựng, và phớt lờ những ồn ào.

"Tôi tin vào khả năng hành động của con người và sức mạnh tập thể trong việc tưởng tượng một tương lai tốt đẹp hơn, ngăn chặn những điều xấu xảy ra và cấm những thứ có hại. Chính niềm tin đó cho tôi hy vọng."