Chưa từng thấy bao giờ.
Vừa rồi, người sáng lập NVIDIA, Jensen Huang, đã đăng tweet đầu tiên trong cuộc đời mình:
Tài khoản này mới đăng ký, bài đăng có vẻ hơi vội vàng.
Trong bài đăng đầu tiên của Lão Hoàng, anh ấy đã chia sẻ một lá thư do NVIDIA ký, mang tên “Trọng số mở và vị thế dẫn đầu AI của Mỹ”, giải thích tại sao các mô hình mã nguồn mở lại quan trọng.
Anh ấy cho biết, trí tuệ nhân tạo sẽ thay đổi mỗi ngành công nghiệp, trao quyền cho mỗi doanh nghiệp và được mỗi quốc gia xây dựng. Các mô hình mã nguồn mở tăng cường bảo mật và an ninh mạng, thúc đẩy đổi mới và phổ biến, đồng thời đạt được chủ quyền. Thế giới cần cả các mô hình đóng nguồn tiên tiến lẫn các mô hình mã nguồn mở tiên tiến.
Thực tế, đây là một bức thư công khai được hơn 20 công ty công nghệ lớn, công ty khởi nghiệp và tổ chức đầu tư cùng ký tên, bao gồm cả NVIDIA, Microsoft, Meta, cũng như Hugging Face, Mistral, YC.
Bây giờ họ dường như đang chuẩn bị hợp tác để “đối đầu” với các ông lớn nguồn đóng OpenAI và Anthropic.
Dưới đây là bản dịch toàn văn:
Vào những năm 1980, những người tiên phong đầu tiên của phần mềm nguồn mở đã thách thức quan niệm phổ biến lúc bấy giờ rằng phần mềm chỉ có thể tiến bộ khi các doanh nghiệp kiểm soát chặt chẽ mã nguồn. Phong trào này đã thúc đẩy việc xây dựng một hệ sinh thái minh bạch, nơi các nhà phát triển trên toàn thế giới có thể học hỏi, sửa đổi và cải tiến phần mềm. Ngày nay, phần mềm do cộng đồng nguồn mở phát triển đang hỗ trợ hầu hết các chức năng của internet và cung cấp nền tảng cho các hệ thống được các công ty công nghệ lớn nhất thế giới, quân đội Mỹ và các cơ quan liên bang sử dụng trong nghiên cứu khoa học, an ninh mạng và các nhiệm vụ then chốt khác. Ý nghĩa của phần mềm nguồn mở vượt xa việc giảm chi phí phần mềm; nó còn tạo ra một nền tảng tri thức chung, trên đó thế hệ này đến thế hệ khác các kỹ sư và doanh nhân Mỹ đã xây dựng quyền tự chủ cho các tổ chức của họ.
Hiện nay, Hoa Kỳ cũng đang đối mặt với sự lựa chọn tương tự trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Việc đánh giá vị thế dẫn đầu của Hoa Kỳ trong lĩnh vực AI không phụ thuộc vào một mô hình tiên tiến duy nhất, mà nằm ở khả năng của Hoa Kỳ trong việc xây dựng một hệ sinh thái mạnh mẽ, mở và thấm sâu vào mọi lĩnh vực. Điều này cực kỳ quan trọng để tạo ra cơ hội đổi mới và thịnh vượng trên toàn quốc. Điều này đòi hỏi việc mở rộng phổ cập AI, khuyến khích cạnh tranh, xây dựng một lớp ứng dụng vững mạnh và trao cho người dân Hoa Kỳ quyền kiểm soát lớn hơn đối với các công nghệ mà họ phụ thuộc. Các mô hình trọng số mở — những mô hình AI mà bất kỳ ai cũng có thể tải về, kiểm tra, sửa đổi và chạy trên cơ sở hạ tầng của riêng mình — là thành phần quan trọng của nền tảng này, vì chúng giúp AI tiên tiến trở nên dễ tiếp cận, linh hoạt và được ứng dụng rộng rãi hơn.
Việc mở trọng số đã mở rộng khả năng tiếp cận nền kinh tế AI. Các doanh nghiệp khởi nghiệp, doanh nghiệp trưởng thành, trường đại học và tổ chức công cộng có thể tận dụng các mô hình tiên tiến để xây dựng mà không cần huấn luyện mô hình từ đầu hay trả chi phí cao cho các mô hình前沿 cho mỗi nhiệm vụ. Trọng số mở cho phép mỗi tổ chức lựa chọn mô hình phù hợp với chi phí phù hợp cho từng nhiệm vụ cụ thể, giữ lại năng lực quy mô前沿 cho các vấn đề thực sự前沿 và vận hành các mô hình chuyên biệt hiệu quả ở tất cả các lĩnh vực khác. Tính tự điều chỉnh này sẽ giúp AI phát triển bền vững về mặt kinh tế, đặc biệt khi ứng dụng của nó được mở rộng đến hàng tỷ nhiệm vụ hàng ngày. Để giành thắng lợi trong thời đại trí tuệ nhân tạo, Hoa Kỳ phải phổ cập nó vào các quy trình làm việc tại nhà máy, bệnh viện, trang trại, lớp học và cửa hàng đường phố.
Việc mở trọng số đã mở rộng khả năng tiếp cận nền kinh tế AI. Các doanh nghiệp khởi nghiệp, doanh nghiệp truyền thống, trường đại học và tổ chức công cộng có thể tận dụng các mô hình tiên tiến để xây dựng mà không cần huấn luyện mô hình từ đầu hay trả chi phí cao cho các mô hình前沿 cho mỗi nhiệm vụ. Trọng số mở cho phép mỗi tổ chức lựa chọn mô hình phù hợp với chi phí phù hợp cho từng nhiệm vụ, giữ lại năng lực quy mô前沿 cho các vấn đề thực sự前沿 và vận hành các mô hình chuyên biệt hiệu quả ở tất cả các lĩnh vực khác. Tính tự điều chỉnh này sẽ giúp AI phát triển bền vững về mặt kinh tế, đặc biệt khi ứng dụng của nó được mở rộng đến hàng tỷ nhiệm vụ hàng ngày. Để giành thắng lợi trong thời đại trí tuệ nhân tạo, Hoa Kỳ phải phổ cập nó vào các quy trình làm việc tại nhà máy, bệnh viện, trang trại, lớp học và cửa hàng đường phố.
Việc mở trọng số còn tăng cường cạnh tranh, và cạnh tranh chính là yếu tố then chốt đảm bảo rằng các thành tựu AI được chia sẻ rộng rãi thay vì tập trung vào một số ít người. Bằng cách cho phép nhiều tổ chức xây dựng, tinh chỉnh và triển khai các mô hình nâng cao, trọng số mở không chỉ tạo ra cạnh tranh giữa các nhà phát triển mô hình, mà còn giữa các chip đám mây, ứng dụng và dịch vụ. Sự cạnh tranh này thúc đẩy đổi mới, giảm chi phí và mang lại lợi ích của AI đến toàn bộ nền kinh tế.
Các mô hình trọng số mở còn mang lại cho khách hàng quyền kiểm soát lớn hơn. Khi các tổ chức đầu tư vào AI, họ mong muốn đảm bảo rằng mình không bị ràng buộc bởi một nhà cung cấp duy nhất và không mất đi những kiến thức và năng lực tích lũy theo thời gian. Các mô hình trọng số mở giúp cung cấp sự đảm bảo này, cho phép các tổ chức kiểm soát dữ liệu của chính mình, đánh giá mô hình và điều chỉnh theo nhu cầu riêng, đồng thời triển khai chúng ở bất kỳ đâu cần thiết theo yêu cầu kinh doanh. Ngoài ra, khi các tổ chức sử dụng AI để tạo ra giá trị, các trọng số mở còn giúp họ sở hữu những giá trị đó thông qua các mô hình tự cải tiến, năng lực chuyên môn và kiến thức tích lũy, từ đó thúc đẩy chủ quyền và thịnh vượng của Hoa Kỳ.
Chắc chắn, các trọng số mở có một số rủi ro độc đáo. Một khi được phát hành, các trọng số này sẽ thoát khỏi sự kiểm soát của nhà phát triển ban đầu, và các phiên bản đã được sửa đổi sẽ khó theo dõi hoặc đảo ngược. Tuy nhiên, cách tiếp cận đúng đắn để đối phó với rủi ro này không phải là cấm các trọng số mở. Trong thời đại mà các kẻ tấn công an ninh mạng tận dụng các công nghệ AI tiên tiến, những người phòng thủ cần truy cập vào các mô hình có khả năng tương tự để phát hiện, mô phỏng và ứng phó với các mối đe dọa mới nổi. Các mô hình mở có thể mở rộng khả năng phòng thủ, tăng cường tính minh bạch và cho phép nhiều nhóm cùng phát hiện và khắc phục lỗ hổng.
Thực tế, tính mở có thể là một trong những cách tiếp cận quan trọng nhất để đảm bảo an toàn cho trí tuệ nhân tạo. Việc chỉ dựa vào các mô hình đóng không hề tuyệt đối an toàn: chúng có thể bị xâm phạm, lạm dụng hoặc gặp sự cố mà bên ngoài không thể phát hiện. Việc tập trung các khả năng AI tiên tiến sau một số ít mô hình đóng sẽ làm gia tăng rủi ro này. Điều này dẫn đến các điểm lỗi đơn lẻ, làm suy yếu cạnh tranh và đặt các công nghệ then chốt vào tay một số ít nhà cung cấp. Mặt khác, các mô hình có trọng số mở cho phép một cộng đồng rộng lớn các nhà nghiên cứu và nhà phát triển kiểm tra hành vi của chúng, phát hiện lỗ hổng, phát triển các biện pháp an toàn và không ngừng cải tiến theo thời gian. Như phần mềm mã nguồn mở đã chứng minh rằng minh bạch an toàn hơn bí mật, an toàn AI có thể phụ thuộc vào việc cho phép nhiều người hơn có thể kiểm tra và củng cố các mô hình mà xã hội đang dựa vào. Nó cho phép thực hiện các bài kiểm tra và đánh giá chuẩn hóa, các cuộc diễn tập red team, cũng như các biện pháp bảo vệ liên quan đến các mối đe dọa thực tế, thay vì giả định một cách mặc định rằng các hệ thống đóng tự động an toàn hơn.
Hệ sinh thái AI mạnh mẽ không phải là điều hiển nhiên. Các nhà hoạch định chính sách có cơ hội hành động quan trọng. Điều này bao gồm mở rộng khả năng tiếp cận tài nguyên tính toán cho các startup và nhà nghiên cứu, đầu tư vào các tài nguyên đào tạo chia sẻ (bộ dữ liệu, công cụ, khung đánh giá), và duy trì sự đa dạng trong lĩnh vực前沿 bằng cách tránh hạn chế sớm các mô hình mở (những hạn chế này sẽ bóp nghẹt cạnh tranh hoặc đẩy sáng tạo ra nước ngoài). Các biện pháp này cũng phải tập trung vào cách mở rộng ứng dụng tự chủ của AI trên toàn bộ nền kinh tế thông qua một lớp ứng dụng mạnh mẽ.
Khi xây dựng hệ sinh thái này, các nhà hoạch định chính sách nên cẩn trọng phân biệt giữa các kỹ thuật phát triển mô hình hợp pháp và hành vi ăn cắp. Việc tinh luyện mô hình, tức là sử dụng đầu ra của một mô hình để hỗ trợ huấn luyện hoặc cải tiến một mô hình khác, là một kỹ thuật được sử dụng rộng rãi để cải tiến, đánh giá và xác minh mô hình. Nó thể hiện truyền thống lâu đời trong việc học hỏi, phát triển và cải tiến từ các công nghệ hiện có — một truyền thống đã thúc đẩy đổi mới kể từ khi phong trào phần mềm mã nguồn mở ra đời. Ngược lại, hành vi khai thác bất hợp pháp giá trị từ các mô hình đóng gây ra những lo ngại chính đáng. Những lo ngại này nên được giải quyết thông qua các khung pháp lý và thương mại có mục tiêu, thay vì áp đặt hạn chế toàn diện đối với các kỹ thuật đóng vai trò quan trọng trong đổi mới AI.
Thời đại trí tuệ nhân tạo có thể là một thời đại thịnh vượng. Chỉ cần đưa ra những lựa chọn đúng đắn, AI mở mới có thể mở rộng cơ hội, tăng cường cạnh tranh, củng cố vị thế dẫn đầu công nghệ của Mỹ, giảm thiểu rủi ro và đảm bảo rằng những lợi ích của công nghệ phi thường này mang lại lợi ích cho mọi tầng lớp trong nền kinh tế của chúng ta. Một tương lai như vậy xứng đáng để chúng ta xây dựng, và Mỹ nên dẫn dắt tiến trình này.
Kimi K3 gây chấn động ở nước ngoài
Tất cả những điều này rõ ràng bắt nguồn từ mô hình lớn mới nhất được phát hành và mã nguồn mở vào ngày 16 tháng 7 Kimi K3. Tuần trước, Kimi Việc ra mắt K3 được xem là sự kiện “hạt nhân” trong giới công nghệ. Không chỉ là mô hình lớn nhất mà cộng đồng mã nguồn mở hiện nay có thể tiếp cận (tổng tham số 2,8 T), nó còn mang đến những đột phá sáng tạo trong kiến trúc nền tảng, đạt được khả năng lập trình gần với Fable 5.
Hiện tại, Kimi Các gói mã hóa và phiên bản web của K3 đều đã hết hàng và bị giới hạn lưu lượng, cho thấy mức độ cuồng nhiệt của cộng đồng công nghệ trong và ngoài nước đối với mô hình mới. Yue Zhi An Mian cho biết, K3 sẽ mở rộng trọng số mô hình đầy đủ trước ngày 27 tháng 7. Hugging Face hiện thậm chí còn cho Kimi Mô hình mới đã thiết lập một trang đếm ngược:
Cả thế giới đang chờ đợi. Các cộng đồng công nghệ lớn ở nước ngoài đã bắt đầu lan truyền Hướng dẫn chuẩn bị triển khai cho K3.
Tuy nhiên, Kimi Sau khi K3 ra mắt, OpenAI và Anthropic cảm thấy bị đe dọa, bắt đầu cáo buộc các công ty Trung Quốc sử dụng kỹ thuật tinh luyện mô hình (Model Distillation) để đánh cắp tài sản trí tuệ và vận động các quan chức Mỹ. Theo báo cáo, Bộ Tài chính Mỹ và các cơ quan liên quan đã bắt đầu xem xét các biện pháp cấm đối với một số mô hình AI mã nguồn mở của Trung Quốc.
Hành động này cũng gây ra sự hoảng loạn trong các công ty khởi nghiệp ở Thung lũng Silicon. Gần 200 công ty và quỹ đầu tư đã nhanh chóng thành lập “Liên minh Công nghệ Nhỏ (Little Tech Association)” cảnh báo chính phủ: nếu cấm các mô hình mã nguồn mở giá rẻ, các công ty khởi nghiệp sẽ buộc phải trả phí API cao cho OpenAI và Anthropic, điều này sẽ trực tiếp tiêu diệt hàng loạt công ty khởi nghiệp Mỹ với nguồn vốn hạn chế.
Lần xuất hiện đầu tiên của Huang Renxun trên nền tảng X, không trưng bày GPU, không công bố mô hình lớn, mà trực tiếp là một lá thư công khai liên danh ủng hộ AI có trọng số mở, cho thấy rõ sự lo ngại của các nhà lãnh đạo Thung lũng Silicon về những trở ngại đối với các mô hình mã nguồn mở, đẩy cuộc tranh luận về con đường “mở vs đóng” lên đỉnh điểm.
Cuộc đàn áp mã nguồn mở này rốt cuộc sẽ phát triển đến mức nào?
Nội dung tham khảo:
https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/open-weight/
Bài viết này đến từ tài khoản WeChat “Machine Heart” (ID: almosthuman2014), tác giả: Quan tâm đến mã nguồn mở