Vì sao Mỹ và Trung Quốc lựa chọn hai hướng tách biệt trong cuộc đua AI?

Mỹ và Trung Quốc đang theo đuổi những con đường hoàn toàn khác biệt trong phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) – những con đường sẽ góp phần định hình nền kinh tế, xã hội toàn cầu trong thập kỷ tới.

Toàn cầu hóa vẫn duy trì ở mức kỷ lục giữa làn sóng phân tách Mỹ - Trung Quốc Thúc đẩy đồng tiền kỹ thuật số với bước đi thần tốc, Trung Quốc muốn gửi thông điệp gì tới Mỹ? Thỏa thuận thương mại lịch sử Mỹ - Indonesia thay đổi cuộc chơi về khoáng chiến lược, Trung Quốc không thích điều này

Mỹ và Trung Quốc đang áp dụng những cách tiếp cận khác nhau đối với trí tuệ nhân tạo. (Nguồn: Youtube)

Tại Thung lũng Silicon và Washington, AI được hình dung như một lực lượng đột phá làm thay đổi các ngành công nghiệp, định nghĩa lại lao động và mở rộng khả năng của con người. Còn tại Bắc Kinh, AI lại được hiểu theo một cách khác – một công cụ để tổ chức xã hội, tăng cường quản trị và duy trì sự ổn định hệ thống.

Những quan điểm khác biệt

Cốt lõi của sự khác biệt nằm ở hai quan niệm khác biệt về trí tuệ. Theo mô hình của Mỹ, trí tuệ được coi là “một khả năng tự chủ”. Mục tiêu là xây dựng các hệ thống có thể suy luận và hành động độc lập. Câu hỏi trọng tâm là về mặt công nghệ: Trí tuệ máy móc có thể tiến xa đến mức nào?

Trong khi đó, ở Trung Quốc, trí tuệ được coi là một chức năng. Trọng tâm không phải là tính tự chủ mà là ứng dụng – làm thế nào trí tuệ có thể cải thiện sự phối hợp của các hệ thống phức tạp?

Sự khác biệt tưởng như rất nhỏ nhưng lại mang ý nghĩa quan trọng. Một mô hình xây dựng các hệ thống ngày càng tinh vi, có khả năng hành động độc lập hơn còn một mô hình hướng tới xây dựng các hệ thống có khả năng phối hợp.

More from WVR
Cả Mỹ và Trung Quốc đều 'dốc hầu bao' vào sân chơi AI, cuộc đua đang nóng lên từng ngày

Cách tiếp cận của Mỹ cũng phản ánh logic triết lý kinh tế phổ biến của quốc gia này: Phi tập trung, cạnh tranh và tốc độ nhanh. AI chủ yếu được phát triển bởi các công ty tư nhân, được hỗ trợ bởi vốn đầu tư mạo hiểm và thúc đẩy bởi các động lực thị trường.

Nhà nước đóng vai trò khá hạn chế khi chỉ tài trợ cho nghiên cứu, thực thi các quy tắc và đặt ra các giới hạn, nhưng không trực tiếp chỉ đạo phát triển.

Kể từ bước đột phá về mô hình AI tạo sinh năm 2023, mô hình này tiếp tục được đẩy mạnh. Các AI có khả năng học từ dữ liệu hiện có để tự tạo ra nội dung mới, độc đáo như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, mã lập trình…nhanh chóng thu hút được nguồn đầu tư khổng lồ, thúc đẩy tiến bộ về khả năng và quy mô của mô hình. Tuy nhiên, sự phân mảnh vẫn tồn tại, dữ liệu vẫn bị phân tán, khả năng tương tác bị hạn chế.

Một phần của hệ sinh thái lớn hơn

Trung Quốc đang đi theo một hướng khác. Ở đây, AI không được coi chủ yếu là một sản phẩm, mà là một phần của hệ thống rộng lớn hơn.

Trong khi làn sóng phát triển AI ở phương Tây tập trung vào các mô hình nền tảng và ứng dụng hướng đến người tiêu dùng thì phản ứng của Trung Quốc được định hướng thông qua một khuôn khổ khác: Sáng kiến “AI+”, trong đó được Chính phủ yêu cầu tích hợp trên các lĩnh vực sản xuất, tài chính, chăm sóc sức khỏe và quản trị đô thị.

Chính sách của Chính phủ Trung Quốc định nghĩa AI là một công cụ để chuyển đổi kinh tế, nâng cao hiệu quả quản trị và phối hợp xã hội. Mục tiêu không chỉ đơn thuần là đổi mới mà là tích hợp.

Cách tiếp cận này cũng được thể hiện rõ trong thực tiễn. Tại “trung tâm AI” Hàng Châu, nền tảng City Brain của Alibaba có thể sử dụng dữ liệu thời gian thực để tối ưu hóa luồng giao thông, giảm tắc nghẽn và cải thiện khả năng ứng phó khẩn cấp.

Trong lĩnh vực tài chính, hệ thống thanh toán kỹ thuật số và đồng NDT kỹ thuật số cung cấp khả năng hiển thị các giao dịch, cho phép phát hiện rủi ro sớm hơn.

AI đã không còn là những ứng dụng riêng lẻ mà đã trở thành một phần của hệ sinh thái lớn hơn.

Có thể nói, lợi thế của Trung Quốc trong cuộc đua AI nằm ở sự tích hợp khi dữ liệu từ giao thông, tài chính, y tế và hành chính ngày càng được kết nối, làm cho xã hội vận hành dễ hơn. Từ đó, Nhà nước có thể quan sát các mô hình, dự đoán sự gián đoạn và can thiệp sớm hơn. Theo mô hình này, trí tuệ trở thành cơ sở hạ tầng.

Theo cách hiểu của phương Tây, dữ liệu thường được mô tả như một dạng “dầu mỏ mới” - một nguồn tài nguyên cần được khai thác, sở hữu và thương mại hóa. Hình ảnh ẩn dụ này ngụ ý sự khan hiếm và cạnh tranh.

Trung Quốc coi dữ liệu không phải dầu mỏ mà giống vai trò của nước. Giá trị của dữ liệu không nằm ở sự tích lũy, mà ở sự lưu chuyển. Khi dữ liệu di chuyển giữa các hệ thống, các mô hình AI sẽ xuất hiện.

Mạng lưới thanh toán, hệ thống hậu cần và cơ sở hạ tầng công cộng trở nên liên kết với nhau. Mục tiêu không phải là sự minh bạch tuyệt đối, mà hướng tới giảm sự phân mảnh. Dữ liệu trở nên hữu ích khi được lưu thông.

Cách tiếp cận này được các công ty, tổ chức Trung Quốc tích hợp nhiều hơn vào các hệ thống hàng ngày. Trong các nhà máy, dữ liệu cảm biến dự đoán sự cố thiết bị trước khi sản xuất dừng lại. Trong các bệnh viện, hệ thống chẩn đoán dựa trên dữ liệu khu vực để phát hiện sớm các bất thường. Trong lĩnh vực nông nghiệp, nông dân nhận được hướng dẫn nuôi trồng dựa trên hình ảnh vệ tinh và cảm biến đất.

Về tổng thể, tại Trung Quốc AI được tích hợp vào nhiều hệ thống, áp dụng trong nhiều lĩnh vực trong cuộc sống.

Định hình cuộc tranh luận về tương lai của AI

Sự phân tách trong phát triển mô hình AI giữa hai siêu cường hàng đầu thế giới đang bắt đầu lan rộng ra ngoài biên giới của hai quốc gia.

Các nền tảng thành phố thông minh, cơ sở hạ tầng kỹ thuật số và hệ thống dựa trên dữ liệu của Trung Quốc đang được triển khai ở nhiều khu vực tại châu Á, châu Phi và Mỹ Latinh. Các hệ thống này thường được tích hợp thành các gói – kết hợp phần cứng, phần mềm và khung quản trị.

Tại Pakistan, các mạng lưới giám sát đô thị do Trung Quốc xây dựng được tích hợp với các nền tảng dịch vụ đô thị. Tại Campuchia, hệ thống nhận dạng kỹ thuật số tập trung dựa trên cơ sở hạ tầng do Tập đoàn công nghệ khổng lồ Huawei của Trung Quốc phát triển.

Các mô hình AI được nhập khẩu từ Trung Quốc không chỉ có chức năng xử lý dữ liệu mà còn góp phần định hình cách thức đưa ra quyết định, khuyến khích các hình thức quản trị tích hợp và đưa ra nhiều dự đoán hơn.

Rõ ràng, sự phân tách trong cách lựa chọn phát triển mô hình AI giữa Washington và Bắc Kinh đang định hình lại cuộc tranh luận về tương lai của AI. Điều này không phụ thuộc ở sự khác biệt về mô hình hay thị trường mà ở cách các quốc gia lựa chọn sử dụng AI vì mục đích gì.