CEO Palo Alto Networks: Làm chậm AI là “không thực tế”, nguy cơ AI xóa sổ nhân loại cực kỳ nhỏ

Cuộc tranh luận về tốc độ phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) đang nóng lên khi các lãnh đạo công nghệ có quan điểm khác nhau về cách kiểm soát rủi ro của những mô hình ngày càng mạnh.

Nikesh Arora, CEO của Palo Alto Networks, cho rằng việc yêu cầu toàn ngành cùng giảm tốc độ phát triển AI rất khó thực hiện trong thực tế. Theo ông, trong một môi trường cạnh tranh, không phải tất cả doanh nghiệp đều có động lực tự nguyện giảm tốc độ, bởi luôn tồn tại những công ty muốn tiếp tục phát triển các mô hình tiên tiến để giành lợi thế.

Quan điểm này tương đồng với lập trường gần đây của CEO Nvidia Jensen Huang, nhưng khác với đề xuất của CEO Anthropic Dario Amodei, người đã kêu gọi ngành AI chủ động “pacing” – tức điều chỉnh tốc độ cải thiện năng lực của các mô hình để hoạt động an toàn có đủ thời gian bắt kịp.

Nikesh Arora: Làm chậm AI đồng loạt là điều khó thực hiện

Trong cuộc trao đổi trên podcast “The Tech Download” của CNBC, Nikesh Arora cho rằng việc toàn bộ ngành công nghệ cùng thống nhất giảm tốc độ phát triển AI là một mục tiêu khó khả thi.

Lập luận của ông xuất phát từ đặc điểm cạnh tranh của ngành công nghệ. Nếu một doanh nghiệp tự giảm tốc độ nghiên cứu trong khi đối thủ tiếp tục đầu tư và phát triển, doanh nghiệp đó có nguy cơ mất vị thế.

Arora cho rằng không phải tất cả các công ty đều sẽ tự nguyện “điều chỉnh tốc độ” của mình. Trong một cuộc đua công nghệ, động lực giành thị phần, thu hút khách hàng và xây dựng lợi thế kỹ thuật có thể khiến các công ty tiếp tục tiến về phía trước.

Đây cũng chính là vấn đề mà những người ủng hộ việc “pacing” AI phải giải quyết: làm thế nào để một thỏa thuận tự nguyện có thể duy trì hiệu lực khi các bên đều có động cơ để vượt lên trước.

CEO Palo Alto Networks từng đăng trên X rằng lời kêu gọi “pacing” có thể trở thành một nước đi chiến lược. Sau đó, ông giải thích rằng mối quan tâm của mình nằm ở khả năng một số công ty kêu gọi hạn chế tốc độ phát triển trong khi vẫn tìm cách đạt lợi thế cạnh tranh hoặc tạo ra một môi trường pháp lý có lợi cho họ.

Tuy nhiên, Arora cho biết quan điểm của ông hiện tập trung nhiều hơn vào tính khả thi của việc kiểm soát tốc độ phát triển AI.

Không nhất thiết phải dừng AI, mà phải kiểm tra trước khi đưa sản phẩm ra thị trường

Một điểm đáng chú ý trong quan điểm của Arora là ông không cho rằng ngành công nghệ nên bỏ qua vấn đề an toàn.

Thay vào đó, ông nhấn mạnh nguyên tắc: nếu một sản phẩm AI chưa đủ an toàn thì không nên đưa ra thị trường.

Theo cách tiếp cận này, trách nhiệm chính nằm ở quá trình kiểm thử, đánh giá rủi ro và xây dựng các biện pháp bảo vệ trước khi mô hình được triển khai rộng rãi.

Đây là điểm có thể tạo ra sự giao thoa giữa hai phía trong cuộc tranh luận. Một bên muốn giảm tốc độ phát triển năng lực AI để có thêm thời gian cho công tác an toàn; bên còn lại không muốn áp đặt một giới hạn tốc độ chung nhưng vẫn yêu cầu các công ty kiểm tra sản phẩm trước khi phát hành.

Dario Amodei cũng không đề xuất dừng hoàn toàn tiến bộ AI. Trong bài viết “We Must Pace the Frontier”, CEO Anthropic mô tả “pacing” là làm chậm tốc độ cải thiện năng lực AI để các biện pháp an toàn, đánh giá độc lập và quản trị có thời gian bắt kịp. Anthropic đề xuất sử dụng các nhóm đánh giá độc lập có quyền tiếp cận sâu vào quá trình phát triển mô hình.

Như vậy, tranh luận hiện nay không đơn giản là “phát triển AI hay dừng AI”. Vấn đề nằm ở tốc độ phát triển, mức độ kiểm thử và cách xác định thời điểm một mô hình đủ an toàn để triển khai.

CEO Palo Alto Networks đánh giá nguy cơ AI xóa sổ nhân loại rất nhỏ

Một trong những phát biểu gây chú ý nhất của Arora liên quan đến nguy cơ AI có thể dẫn tới sự tuyệt chủng của nhân loại.

Trong bối cảnh một số nhà nghiên cứu AI cảnh báo về các kịch bản rủi ro cực đoan, Arora cho rằng khả năng AI thực sự xóa sổ toàn bộ loài người là rất thấp.

Ông không đưa ra một mô hình xác suất độc lập để chứng minh nhận định này. Thay vào đó, Arora nhấn mạnh rằng nhiệm vụ của ngành công nghệ là xây dựng những rào chắn, biện pháp an toàn và cơ chế bảo mật cần thiết để các mô hình được sử dụng đúng mục đích.

Điểm quan trọng là nhận định “xác suất rất nhỏ” của Arora là đánh giá cá nhân, không phải một kết luận khoa học đã được chứng minh. Rủi ro AI dài hạn vẫn là chủ đề gây tranh luận mạnh giữa các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và nhà hoạch định chính sách.

Một số nhà lãnh đạo AI cho rằng những hệ thống ngày càng tự chủ có thể tạo ra những rủi ro khó kiểm soát. Trong bài viết gần đây, Amodei đặc biệt đề cập đến khả năng AI tham gia sâu hơn vào quá trình phát triển thế hệ AI tiếp theo và cho rằng tốc độ tiến bộ có thể vượt quá khả năng hiểu, đánh giá và kiểm soát của con người.

Do đó, sự khác biệt giữa Arora và Amodei không hẳn nằm ở việc có nên quan tâm đến an toàn AI hay không, mà nằm ở mức độ rủi ro được đánh giá và cách thức quản lý rủi ro.

Jensen Huang có quan điểm gần với Nikesh Arora

Quan điểm của Arora cũng tương đối gần với CEO Nvidia Jensen Huang.

Huang cho rằng thay vì đặt ra những quy định mới để kiểm soát tốc độ phát triển AI, các nhà phát triển nên chịu trách nhiệm kiểm tra và hoàn thiện sản phẩm trước khi đưa ra thị trường.

Theo cách tiếp cận này, một mô hình chưa đạt tiêu chuẩn an toàn thì có thể tiếp tục được thử nghiệm nội bộ. Nhà phát triển có thể cải tiến hệ thống, đánh giá các lỗi và chỉ phát hành khi cảm thấy sản phẩm đã đạt mức độ tin cậy cần thiết.

Điều này đặt trọng tâm vào trách nhiệm của nhà phát triển, thay vì áp dụng một giới hạn tốc độ chung cho toàn ngành.

Quan điểm của Huang cũng phản ánh lợi ích của việc duy trì tốc độ đổi mới trong ngành AI. Nvidia là một trong những công ty cung cấp hạ tầng tính toán quan trọng cho hệ sinh thái AI, vì vậy sự phát triển của các mô hình tiên tiến có liên quan trực tiếp đến nhu cầu chip và trung tâm dữ liệu.

Tuy nhiên, việc một doanh nghiệp chịu trách nhiệm tự kiểm tra sản phẩm cũng đặt ra câu hỏi về mức độ độc lập của hoạt động đánh giá. Đây chính là lý do Amodei đề xuất các nhóm đánh giá bên ngoài có thể theo dõi quá trình phát triển mô hình thay vì chỉ dựa vào đánh giá nội bộ.

Scott Bessent: AI phải tự chịu trách nhiệm, không nên chờ “lá chắn pháp lý”

Cuộc tranh luận cũng đã lan sang chính sách của Mỹ.

Bộ trưởng Tài chính Mỹ Scott Bessent cho rằng các nhà phát triển AI cần tự chịu trách nhiệm đối với công nghệ của mình thay vì kỳ vọng chính phủ liên bang cung cấp một “lá chắn trách nhiệm pháp lý”.

Phát biểu này được Bessent đưa ra trong cuộc phỏng vấn với CNBC ngày 21/9/2026.

Theo Bessent, trách nhiệm cuối cùng thuộc về con người chứ không phải bản thân AI. Quan điểm này bổ sung thêm một lớp cho cuộc tranh luận: ngoài việc AI phát triển nhanh đến đâu, câu hỏi còn là ai phải chịu trách nhiệm khi một hệ thống AI gây ra thiệt hại.

Điều này đặc biệt quan trọng khi AI ngày càng được sử dụng trong các lĩnh vực có mức độ rủi ro cao như an ninh mạng, tài chính, y tế, cơ sở hạ tầng và quốc phòng.

Vì sao việc làm chậm AI rất khó?

Có ít nhất ba yếu tố khiến một thỏa thuận giảm tốc độ AI trên toàn cầu trở nên phức tạp.

Thứ nhất, cạnh tranh thương mại

AI đang trở thành một trong những nền tảng công nghệ quan trọng nhất đối với doanh nghiệp. Công ty nào sở hữu mô hình mạnh hơn có thể có lợi thế về năng suất, phần mềm, quảng cáo, tìm kiếm, robot và nhiều ngành khác.

Do đó, việc một doanh nghiệp tự hạn chế tốc độ đầu tư trong khi đối thủ tiếp tục tiến lên tạo ra một bài toán khó.

Thứ hai, cạnh tranh địa chính trị

Mỹ và Trung Quốc đang cạnh tranh về AI, chip và năng lực tính toán. Mỹ đồng thời áp dụng các biện pháp hạn chế một số công nghệ bán dẫn tiên tiến xuất khẩu sang Trung Quốc.

Trong bối cảnh này, việc hai quốc gia cùng thống nhất một giới hạn tốc độ phát triển AI là vấn đề phức tạp hơn nhiều so với một thỏa thuận giữa các công ty trong cùng một thị trường.

Thứ ba, khó xác định “tốc độ an toàn”

Ngay cả khi các công ty đồng ý làm chậm, vẫn còn câu hỏi: chậm bao nhiêu là đủ?

Một mô hình có năng lực xử lý ngôn ngữ cao có thể tương đối an toàn trong một ứng dụng nhưng lại tiềm ẩn rủi ro trong lĩnh vực khác.

Vì vậy, một cơ chế hiệu quả có thể cần dựa vào các chỉ số về năng lực, khả năng tự chủ, khả năng thực hiện nhiệm vụ nguy hiểm và kết quả kiểm thử thay vì chỉ đơn giản quy định số lượng GPU hoặc thời gian huấn luyện.

Mỹ và Trung Quốc có thể hợp tác về an toàn AI?

Đây là một trong những câu hỏi lớn nhất hiện nay.

Amodei đã đưa “phối hợp toàn cầu” vào đề xuất của mình, trong đó có cả hợp tác với Trung Quốc. Ông thừa nhận rằng việc này khó khăn do cạnh tranh địa chính trị và vấn đề xác minh việc tuân thủ.

Những diễn biến mới cho thấy Washington và Bắc Kinh thực tế đã bắt đầu thảo luận về một số rủi ro AI.

Theo Reuters, các quan chức Mỹ và Trung Quốc dự kiến tiếp tục gặp nhau tại Thâm Quyến trong khoảng hai tháng để thảo luận về an toàn AI và các cơ chế liên lạc trong trường hợp xảy ra sự cố. Hai bên đã thảo luận ý tưởng về một kênh thông báo sự cố liên quan đến AI.

Điều này cho thấy hợp tác ở một số lĩnh vực hẹp có thể đang được xem xét, ngay cả khi hai nước vẫn cạnh tranh gay gắt về năng lực AI.

Tuy nhiên, hợp tác về an toàn không đồng nghĩa với việc hai bên sẽ thống nhất giảm tốc độ phát triển AI. Đây là hai vấn đề khác nhau.

Một cơ chế thông báo sự cố hoặc trao đổi về các mối nguy cụ thể có thể dễ đạt đồng thuận hơn nhiều so với một thỏa thuận yêu cầu cả hai quốc gia cùng hạn chế tốc độ phát triển công nghệ.

“Pacing” AI đang chia ngành công nghệ thành nhiều quan điểm

Những diễn biến trong tháng 9 cho thấy ngành AI chưa có một quan điểm thống nhất về cách xử lý rủi ro.

Dario Amodei cho rằng tốc độ cải thiện năng lực AI cần được điều chỉnh để công tác an toàn có đủ thời gian bắt kịp. Ông đề xuất ba tầng gồm đánh giá độc lập, phối hợp giữa các công ty tại các quốc gia dân chủ và cuối cùng là phối hợp toàn cầu.

Sam Altman đã bày tỏ sự đồng tình với ý tưởng “pace the frontier”, trong khi Demis Hassabis cũng ủng hộ hướng tiếp cận của Amodei. Elon Musk cũng công khai ủng hộ lời kêu gọi này.

Ở chiều ngược lại, Arora và Huang nhấn mạnh những giới hạn thực tế của việc đồng loạt làm chậm AI và trách nhiệm của các nhà phát triển trong quá trình kiểm thử sản phẩm.

Chính sự khác biệt này khiến cuộc tranh luận không chỉ là vấn đề kỹ thuật mà còn liên quan đến kinh tế, pháp lý và địa chính trị.

Điều gì có thể xảy ra tiếp theo?

Một kịch bản thực tế hơn so với việc toàn ngành cùng giảm tốc có thể là sự phát triển của các tiêu chuẩn kiểm thử và đánh giá an toàn.

Các công ty có thể phải chứng minh rằng những mô hình tiên tiến đã vượt qua các bài kiểm tra nhất định trước khi triển khai. Những mô hình có khả năng tự động hóa cao hoặc có thể tương tác với hệ thống bên ngoài có thể phải trải qua các tiêu chuẩn đánh giá nghiêm ngặt hơn.

Đây cũng là hướng phù hợp với quan điểm của Arora: không nhất thiết phải ngăn công nghệ phát triển, nhưng không nên đưa sản phẩm ra thị trường nếu chưa chứng minh được mức độ an toàn cần thiết.

Vấn đề tiếp theo là ai sẽ thực hiện việc kiểm tra và tiêu chuẩn nào sẽ được áp dụng.

Nếu chỉ có doanh nghiệp tự đánh giá, câu hỏi về tính độc lập có thể xuất hiện. Nếu chính phủ kiểm soát quá sâu, ngành công nghệ có thể lo ngại tốc độ đổi mới bị ảnh hưởng.

Một mô hình kết hợp giữa kiểm thử nội bộ, đánh giá độc lập và tiêu chuẩn pháp lý tối thiểu có thể trở thành một trong những hướng được thảo luận nhiều hơn.

Phát biểu của Nikesh Arora cho thấy cuộc tranh luận về tương lai AI đang chuyển từ câu hỏi “AI có nguy hiểm hay không?” sang một vấn đề phức tạp hơn: làm thế nào để cân bằng tốc độ đổi mới với khả năng kiểm soát rủi ro.

Arora cho rằng việc yêu cầu tất cả công ty cùng giảm tốc là không thực tế trong một môi trường cạnh tranh. Ông đánh giá kịch bản AI xóa sổ nhân loại là cực kỳ khó xảy ra, đồng thời nhấn mạnh vai trò của các rào chắn an toàn, bảo mật và kiểm thử.

Trong khi đó, Dario Amodei và một số lãnh đạo AI khác cho rằng tốc độ phát triển hiện nay cần được điều chỉnh để công tác an toàn có thể theo kịp. Các cuộc thảo luận Mỹ–Trung về sự cố và an toàn AI cũng cho thấy một số hình thức hợp tác quốc tế đang được xem xét, dù những giới hạn về cạnh tranh công nghệ vẫn rất lớn.

Điểm có thể quan sát trong thời gian tới không chỉ là các công ty AI phát triển mô hình nhanh đến đâu, mà còn là họ kiểm thử, giám sát và chịu trách nhiệm với những hệ thống đó như thế nào.

Những câu hỏi thường gặp về tranh luận làm chậm AI

Nikesh Arora là ai?

Nikesh Arora là CEO của Palo Alto Networks, công ty hoạt động trong lĩnh vực an ninh mạng. Ông tham gia tranh luận về AI trong bối cảnh công nghệ này ngày càng có ảnh hưởng lớn tới an ninh mạng, doanh nghiệp và cơ sở hạ tầng số.

Nikesh Arora có phản đối an toàn AI không?

Không. Quan điểm được ông nêu ra tập trung vào tính khả thi của việc đồng loạt làm chậm tốc độ phát triển AI. Arora đồng thời nhấn mạnh cần xây dựng các rào chắn an toàn, bảo mật và kiểm thử trước khi đưa sản phẩm ra thị trường.

Vì sao Dario Amodei muốn làm chậm AI?

Amodei cho rằng tốc độ cải thiện năng lực AI có thể vượt quá khả năng đánh giá và kiểm soát rủi ro. Ông đặc biệt nhấn mạnh khả năng AI tham gia vào quá trình tạo ra các thế hệ AI tiếp theo và đề xuất “pacing” để công tác an toàn có thời gian bắt kịp.

Mỹ và Trung Quốc có đang thảo luận về an toàn AI?

Có. Các quan chức hai nước đã thảo luận về rủi ro AI và cơ chế liên lạc khi xảy ra sự cố. Reuters cho biết hai bên dự kiến tiếp tục các cuộc gặp về an toàn AI trong thời gian tới.

Làm chậm AI có đồng nghĩa với dừng phát triển AI?

Không nhất thiết. Đề xuất của Amodei tập trung vào việc điều chỉnh tốc độ cải thiện năng lực AI để tăng thời gian dành cho an toàn, đánh giá và quản trị, thay vì dừng hoàn toàn nghiên cứu AI.

Nguồn tham khảo: Dario Amodei; Reuters; CNBC; AP; Axios và các tài liệu công khai liên quan đến chính sách an toàn AI và đối thoại Mỹ–Trung. Nội dung được tổng hợp, biên tập và diễn giải lại nhằm cung cấp thông tin cho độc giả.