Citi: Lời kêu gọi giảm tốc độ AI là động thái chiến lược để định hình luật pháp

Các nhà phân tích của Citi cho rằng những lời kêu gọi từ các phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo (AI) về việc làm chậm quá trình phát triển AI tiên phong không chỉ đơn thuần xuất phát từ lo ngại về an toàn. Thay vào đó, đây có thể là một nỗ lực chiến lược nhằm gây ảnh hưởng đến các khuôn khổ pháp lý trước khi một sự cố lớn liên quan đến AI xảy ra.

Động cơ chiến lược định hình quy định

Ngân hàng đầu tư này nhận định rằng các phòng thí nghiệm AI đang cố gắng hướng các nhà hoạch định chính sách đến việc ban hành quy định dựa trên năng lực (capability-based regulation). Mục tiêu là để chủ động định hình luật chơi trước khi một sự kiện tiêu cực nghiêm trọng do AI gây ra thúc đẩy các hành động pháp lý vội vàng và có thể thiếu sự am hiểu về kỹ thuật từ phía chính phủ.

Tuy nhiên, việc làm chậm quá trình phát triển cũng có thể mang lại những hệ quả tài chính. Citi lưu ý rằng tốc độ phát triển AI chậm hơn có thể làm giảm tăng trưởng doanh thu của các phòng thí nghiệm do trì hoãn việc áp dụng trong các doanh nghiệp, vốn đòi hỏi những cải tiến sâu hơn về năng lực.

Tác động đến cạnh tranh trên thị trường

Việc kìm hãm tốc độ phát triển cũng sẽ tạo điều kiện cho các đối thủ cạnh tranh có thời gian để bắt kịp. Cụ thể, các mô hình trọng số mở (open-weight) và các mô hình đóng (closed-weight) đang tụt hậu sẽ có cơ hội thu hẹp khoảng cách với các hệ thống tiên phong.

Citi đã chỉ ra các số liệu để minh chứng cho khoảng cách năng lực này:

Ad

• Từ ngày 7 tháng 4 đến ngày 1 tháng 9, điểm trí tuệ của các mô hình AI tiên phong đã tăng từ 41 lên 53.
• Trong cùng kỳ, điểm số của các mô hình trọng số mở hàng đầu tăng từ 28 lên 45.

Báo cáo cho biết, dù các mô hình mới nhất đã nới rộng khoảng cách từ 7 điểm lên 9 điểm trong hai tuần qua, bất kỳ sự chậm lại nào trong tiến trình của các hệ thống tiên phong đều có khả năng thu hẹp khoảng cách này.

Rủi ro và tiến bộ công nghệ vượt bậc

Citi cũng nhấn mạnh về "khoảng cách năng lực" giữa tiềm năng của mô hình và khả năng khai thác thực tế của người dùng. Điều này không chỉ làm chậm việc áp dụng trong doanh nghiệp mà còn tạo ra cảm giác an toàn giả tạo về những rủi ro do hệ thống AI gây ra.

Đáng chú ý, ngân hàng này báo cáo rằng những tiến bộ gần đây trong Khả năng Tự cải tiến Đệ quy (Recursive Self Improvement) – khả năng các hệ thống AI tự động cải thiện chính mình – đã tăng tốc vượt xa kỳ vọng. Theo các nguồn tin trong ngành, sự phát triển này "đang bắt đầu diễn ra trong toàn ngành", sớm hơn nhiều so với mốc thời gian dự kiến trước đó là năm 2028.