Biên giới AI năm 2025: Từ chip biên đến deepfake chính trị và công tác quản trị trí tuệ nhân tạo

AI đang ở ngã rẽ vào năm 2025. Sau nhiều năm có những đột phá được ẩn náu trong các phòng thí nghiệm nghiên cứu, công nghệ nay chạm tới đời sống hàng ngày theo những cách chưa từng có: trên các thiết bị chúng ta mang theo, công việc chúng ta làm, nội dung chúng ta tiêu thụ, và thậm chí cả các câu chuyện chính trị lưu hành trên mạng. Trên các tờ báo công nghệ, diễn đàn chính sách và phòng họp của các công ty, cuộc trò chuyện tập trung vào tốc độ các khả năng tiến triển, những rủi ro chúng tạo ra và cách xã hội có thể định hướng công cụ mạnh mẽ này tới lợi ích lớn và thiết thực. Bài phân tích này kết nối các chủ đề từ nhiều luồng đưa tin—tính toán biên và AI trên thiết bị, quản trị doanh nghiệp và động lực thị trường, an toàn và đạo đức, giáo dục, và các ứng dụng thực tế đang thay đổi cách con người làm việc và suy nghĩ.

Một xu hướng đáng lo ngại trong lĩnh vực chính trị cho thấy AI có thể định hình diễn ngôn ở những cách làm choáng váng nhất. The Daily Beast gần đây đã ghi nhận một hiện tượng được mô tả là MAGA đang đẩy video do AI tạo ra của Charlie Kirk từ sau khi người đó qua đời. Trong trường hợp đó, giọng nói tổng hợp và hình ảnh sống động kết hợp với thông điệp được tùy biến, tạo ra một chu trình nội dung có thể lan truyền nhanh chóng trên các nền tảng. Nền tảng không chỉ ở mức kỹ thuật—nhân bản giọng nói, video giả mạo kiểu deepfake, và các mô hình ngôn ngữ có thể bắt chước nhịp điệu và cấu trúc lập luận—mà còn mang tính xã hội và chính trị: ai khuếch đại chất liệu đó, ai xác minh nó, và ai chịu trách nhiệm khi nó làm người ta bị lừa. Như với nhiều năng lực được kích hoạt bởi AI, rủi ro không chỉ là sự cố kỹ thuật mà là sự thao túng niềm tin, hoài nghi trong các hệ sinh thái thông tin, và một lớp phức tạp mới cho những người bảo vệ sự thật và cho các nhà báo muốn diễn giải điều gì là thật.

Một hình ảnh tĩnh minh họa nội dung chính trị do AI tạo ra đang lan truyền trên mạng sau cái chết của một nhân vật công chúng.

Vượt ra khỏi lĩnh vực chính trị, câu hỏi rộng hơn về việc ai kiểm soát tri thức do AI tạo ra và ai được đền đáp cho nó vẫn chưa được giải quyết. Báo Gizmodo đưa tin về vụ Rolling Stone kiện Google liên quan đến các bản tóm tắt tổng quan do AI tạo ra, làm nổi bật một vấn đề pháp lý và đạo đức cốt lõi: khi các mô hình tiêu thụ và sắp xếp nội dung có bản quyền, quyền tác giả của tác giả bắt đầu và kết thúc ở đâu? Vụ kiện là hình ảnh đại diện cho một cuộc tranh luận lớn hơn về việc sử dụng hợp lý, ghi công và kinh tế của dữ liệu huấn luyện các hệ thống AI hiện đại. Các nhà xuất bản, nền tảng và nhà nghiên cứu đang đàm phán các mô hình đền bù, cấp phép và trách nhiệm khi AI hỗ trợ biên tập trở nên phổ biến. Sự căng thẳng giữa khả năng tiếp cận và trách nhiệm giải trình không phải là một tranh chấp nhỏ—nó là một câu hỏi cấu trúc về cách xã hội đánh giá, tái phân bổ và bảo vệ lao động sáng tạo trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.

Yêu cầu giáo dục trong một thế giới tối ưu hóa bằng AI đang được các lãnh đạo ngày càng thảo luận khi nhận ra nhịp độ thay đổi sẽ vượt trên giáo dục truyền thống nếu các tổ chức không thích nghi. Demis Hassabis, CEO của DeepMind, cho rằng cần xem lại việc học: khả năng học cách học có thể là kỹ năng quan trọng nhất trong một kỷ nguyên AI thích nghi nhanh với các nhiệm vụ mới. Khái niệm này có ý nghĩa thực tiễn cho chương trình giảng dạy, đào tạo giáo viên và hệ sinh thái học tập suốt đời. Nếu máy móc đẩy nhanh tốc độ thay đổi, học sinh và người lao động có thể cần các chiến lược tự học, xác định vấn đề và trình độ hiểu biết liên ngành để cho phép họ dẫn dắt, phê phán và khai thác AI một cách có trách nhiệm khi nó tiến triển. Mục tiêu không phải là thay thế việc học của con người mà là nuôi dưỡng một siêu kỹ năng giúp con người theo kịp với những biến động nhanh chóng về những gì hệ thống thông minh có thể làm.

Rối loạn lực lượng và thách thức quản trị nằm ở cốt lõi của diễn đàn AI năm 2025. OpenAI và các đối tác nhấn mạnh rằng AI sẽ biến đổi nhiều công việc, tạo ra nhu cầu cho các vai trò mới trong an toàn, chính sách và giám sát, ngay cả khi một số công việc thông thường bị tự động hóa. Các lãnh đạo như Sam Altman kêu gọi sự điều tiết thận trọng và tăng trưởng bao trùm, cho rằng xã hội phải đầu tư đào tạo lại và hỗ trợ xã hội để giảm thiểu tác động khi người lao động chuyển đổi. Cuộc tranh luận về chính sách trải rộng quyền riêng tư, thử nghiệm an toàn, minh bạch thuật toán, và trách nhiệm đối với các quyết định do AI đưa ra. Câu hỏi then chốt là làm thế nào để căn chỉnh động lực của các công ty với lợi ích công chúng: liệu các công ty sẽ đầu tư vào khả năng phục hồi cho người lao động và cộng đồng, hay việc thắt chặt vì tốc độ và quy mô sẽ đẩy các triển khai rủi ro hơn? Sự cân bằng giữa đổi mới và bảo vệ vẫn là một áp lực xác định của thời đại.

Lớp phần cứng và nền tảng của AI không còn là phần phụ—we giờ đây đang ở trung tâm của cách AI có thể được triển khai nhanh chóng và rộng rãi. Lãnh đạo của Qualcomm trong AI biên (edge AI) là hình ảnh đại diện cho một động lực rộng lớn hơn nhằm di chuyển xử lý gần nguồn dữ liệu hơn. Thiết bị dựa trên Snapdragon hứa hẹn suy luận AI trên thiết bị nhanh hơn và riêng tư hơn, giảm sự phụ thuộc vào máy chủ đám mây và độ trễ từng hindrance cho ứng dụng thời gian thực. Khi phần cứng cho phép các mô hình phức tạp chạy trên điện thoại, cảm biến và hệ thống nhúng, kiến trúc của các hệ sinh thái AI chuyển sang trí tuệ phân tán. Hệ quả không chỉ là các ứng dụng nhanh hơn mà là những mẫu quản trị dữ liệu mới, với ít dữ liệu thô được gửi tới các máy chủ trung tâm và nhiều quyết định được đưa ra tại địa phương. Sự tiến hóa này đặt ra câu hỏi về tiêu chuẩn hóa, công cụ phát triển và mô hình kinh tế cho AI trên thiết bị.

Siêu máy Venado của LANL phục vụ cho các mô hình OpenAI nhằm thực hiện các mô phỏng khoa học tiên tiến.

Biên giới giữa nghiên cứu AI và an toàn công khai được minh họa rõ nét qua các triển khai thực tế ở các phòng thí nghiệm quốc gia. Việc Los Alamos National Laboratory sử dụng các mô hình O-series của OpenAI trên siêu máy Venado—được cấp nguồn bởi phần cứng NVIDIA Grace Hopper—cho thấy AI có thể thúc đẩy các hoạt động điều tra khoa học có rủi ro cao, từ mô phỏng hạt nhân đến mô hình khí hậu. Tuy nhiên nó cũng gia tăng sự xem xét về an ninh dữ liệu, rủi ro hai mục đích và các khung quản trị đảm bảo AI được sử dụng có trách nhiệm trong các môi trường nhạy cảm. Sự tích hợp này kết nối khả năng thuật toán trừu tượng với kết quả cụ thể, mang lại chu kỳ thử nghiệm nhanh hơn trong khi đòi hỏi kiểm toán nghiêm ngặt, kiểm soát truy cập và quản trị minh bạch để ngăn ngừa hậu quả ngoài ý muốn. Khi AI trở thành một công cụ khám phá trong nghiên cứu được tài trợ bởi chính phủ, việc quản lý nó trở nên quan trọng như những đột phá của nó.

Một chủ đề trọng tâm trong học thuyết AI đương đại là sự thay đổi cấu trúc kiểm soát và vốn trong lĩnh vực này. Empire of AI của Karen Hao mang đến một phân tích tinh tế về cách một sứ mệnh phi lợi nhuận đã chuyển đổi thành một doanh nghiệp trị giá hàng tỷ đô la với ảnh hưởng rộng. Cuốn sách kêu gọi một cách tiếp cận phát triển AI công bằng hơn, minh bạch hơn và chú trọng an toàn—một cách phân bổ lợi ích rộng rãi hơn trong khi kiềm chế chi phí xã hội của tăng trưởng nhanh chóng và theo cấp số nhân. Lời phê bình này không bác bỏ đổi mới; nó kêu gọi quản trị và trách nhiệm giải trình theo kịp quy mô. Cuộc thảo luận này không mang tính lý thuyết: nó định hình kỳ vọng của nhà đầu tư, các cuộc thảo luận chính sách và các lựa chọn thiết kế mà kỹ sư đưa ra về nguồn gốc dữ liệu, an toàn mô hình và quyền của người dùng.

Quan điểm về quỹ đạo thị trường AI vẫn được tranh luận gay gắt. Bret Taylor, chủ tịch hội đồng quản trị OpenAI, cho rằng ngành này đang ở trong một bong bóng—một nhận định nhấn mạnh sự biến động của thời điểm hiện tại: đầu tư khổng lồ và những lời hứa tham vọng, đối mặt với tiến bộ thực tế không chắc chắn. Tuy nhiên, cuộc trò chuyện cũng công nhận bong bóng là một hệ quả tự nhiên của công nghệ tiên tiến: chúng thể hiện sự phấn khích, chấp nhận rủi ro và sự sẵn lòng tài trợ cho các thử nghiệm đầy tham vọng. Bài học thực tiễn là cần phát triển có kỷ luật: thử nghiệm nghiêm ngặt, kết quả đo được, và triển khai có ý thức an toàn dù nhịp độ đổi mới vẫn tăng. Nói ngắn gọn, ẩn dụ bong bóng không phải là kết luận mà là một khung để cân bằng tham vọng với trách nhiệm giải trình.

Công nghệ tiêu dùng đang được tích hợp AI theo những cách ngày càng dễ thấy. Meta dự kiến Connect 2025 đang tạo sự háo hức cho Hypernova, một dòng kính thông minh dự kiến sẽ kết hợp khả năng AR với trợ lý AI và các tính năng của metaverse. Kỳ vọng là các thiết bị đeo sẽ chuyển từ thiết bị thụ động thành những người đối thoại có ngữ cảnh có thể diễn giải môi trường xung quanh, dẫn đường quyết định và cho phép các loại tương tác mới trong đời sống hàng ngày. Trong khi viễn cảnh về một metaverse được AI hỗ trợ sâu có tiềm năng cho năng suất và giải trí, nó cũng gợi lên lo ngại về quyền riêng tư, chủ quyền dữ liệu và dấu chân sinh thái của các hệ sinh thái ảo rộng lớn. Những cược của ngành về AI đeo cho thấy giai đoạn tiếp theo của sự phổ cập AI có thể nằm trong túi người dùng hàng ngày thay vì chỉ trong phòng thí nghiệm.

Một luồng song song trong nền kinh tế lao động AI liên quan đến quản lý chú thích và dán nhãn dữ liệu—làm nền tảng thầm lặng của hầu hết các hệ thống AI được giám sát. Các báo cáo cho thấy xAI của Elon Musk đã sa thải hàng trăm nhân viên chú thích khi họ chuyển hướng sang các chuyên gia theo lĩnh vực—phản ánh một mô hình rộng hơn khi công việc phân loại và biên tập thủ công lặp đi lặp lại trở thành mục tiêu tối ưu hoá hoặc được định hướng sang các vai trò có kỹ năng. Trong khi những động thái như vậy có thể làm cho hệ thống AI phù hợp hơn với các nhiệm vụ thực tế, chúng cũng đặt ra câu hỏi về quyền lao động, mức lương và chi phí xã hội của sự dịch chuyển lực lượng lao động đột ngột. Các nhà hoạch định chính sách, nhà nghiên cứu và lãnh đạo ngành cho rằng cần lên kế hoạch minh bạch cho việc đào tạo lại, mức lương tối thiểu và lộ trình chuyển đổi cho những người sống dựa vào chuỗi dữ liệu-to-mô hình.

Khúc quanh của câu chuyện AI năm 2025 cho thấy tiến bộ sẽ được đo lường không chỉ bằng các khả năng mới mà còn bằng cơ chế quản trị khiến các khả năng đó an toàn, công bằng và dễ tiếp cận. Lời kết rộng rãi là AI không còn là tập hợp các đột phá riêng lẻ mà là một hệ sinh thái xã hội-kỹ thuật đòi hỏi sự hợp tác giữa các công ty công nghệ, trường đại học, chính phủ và xã hội dân sự. Con đường đúng đắn phía trước là một quy định có điều chỉnh để hỗ trợ đổi mới có trách nhiệm, đầu tư đáng kể vào nguồn nhân lực để đối phó với sự xáo trộn, và một cam kết chung để xây dựng AI tăng cường tiềm năng của con người trong khi bảo vệ khỏi hại. Nếu tất cả các bên liên quan thực hiện vai trò của mình—các nhà nghiên cứu, các nhà lãnh sách về chính sách, các nhà vận hành nền tảng và người lao động—kỷ nguyên AI có thể mở ra như một câu chuyện về tiến bộ bao dung và bền vững thay vì bong bóng mong manh và ảo tưởng.

Meta Connect 2025 preview: Kính thông minh Hypernova và các trải nghiệm metaverse được AI hỗ trợ.