Ngành công nghiệp AI đang lo ngại điều gì về luật pháp và quy định 2026?
Kỷ nguyên của đạo đức AI tự nguyện đã kết thúc. Trong nhiều năm, các gã khổng lồ công nghệ và startup đã hoạt động trong một không gian mà “nguyên tắc” và “hướng dẫn” là những rào chắn duy nhất. Điều đó đã thay đổi với việc hoàn thiện Đạo luật AI của Liên minh Châu Âu và một làn sóng kiện tụng tại Hoa Kỳ. Ngày nay, cuộc trò chuyện đã chuyển từ việc AI có thể làm gì sang việc AI được phép làm gì về mặt pháp lý. Các đội ngũ pháp lý hiện đang ngồi cùng phòng với các kỹ sư phần mềm. Đây không còn là triết học trừu tượng nữa. Đó là về mối đe dọa của các khoản tiền phạt có thể lên tới bảy phần trăm doanh thu hàng năm toàn cầu của một công ty. Ngành công nghiệp đang chuẩn bị cho một giai đoạn mà sự tuân thủ cũng quan trọng như sức mạnh tính toán. Các công ty hiện buộc phải ghi lại dữ liệu đào tạo của họ, chứng minh các mô hình của họ không thiên vị và chấp nhận rằng một số ứng dụng đơn giản là bất hợp pháp. Sự chuyển đổi từ môi trường không luật lệ sang môi trường được quản lý chặt chẽ này là sự thay đổi đáng kể nhất trong lĩnh vực công nghệ trong nhiều thập kỷ.
Sự chuyển dịch sang tuân thủ bắt buộc
Cốt lõi của phong trào quản lý hiện nay là cách tiếp cận dựa trên rủi ro. Các nhà quản lý không cố gắng cấm AI. Họ đang cố gắng phân loại nó. Theo các quy tắc mới, các hệ thống AI được đặt vào bốn nhóm: rủi ro không thể chấp nhận, rủi ro cao, rủi ro hạn chế và rủi ro tối thiểu. Các hệ thống sử dụng nhận dạng sinh trắc học ở nơi công cộng hoặc chấm điểm xã hội bởi chính phủ phần lớn bị cấm. Đây là những rủi ro không thể chấp nhận được. Các hệ thống rủi ro cao là những hệ thống thực sự ảnh hưởng đến cuộc sống của bạn. Điều này bao gồm AI được sử dụng trong tuyển dụng, chấm điểm tín dụng, giáo dục và thực thi pháp luật. Nếu một công ty xây dựng một công cụ để sàng lọc sơ yếu lý lịch, họ phải đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt về tính minh bạch và độ chính xác. Họ không thể chỉ tuyên bố thuật toán của mình hoạt động. Họ phải chứng minh điều đó thông qua tài liệu nghiêm ngặt và kiểm toán của bên thứ ba. Đây là một gánh nặng vận hành khổng lồ đối với các công ty trước đây giữ kín hoạt động nội bộ của họ.
Các mô hình AI đa năng, như các mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp năng lượng cho chatbot, có bộ quy tắc riêng. Các mô hình này phải tiết lộ nếu nội dung của chúng được tạo bởi AI. Họ cũng phải cung cấp bản tóm tắt về dữ liệu có bản quyền được sử dụng để đào tạo chúng. Đây là nơi nảy sinh căng thẳng. Hầu hết các công ty AI coi dữ liệu đào tạo của họ là bí mật thương mại. Các nhà quản lý hiện nói rằng tính minh bạch là yêu cầu để gia nhập thị trường. Nếu một công ty không thể hoặc sẽ không tiết lộ nguồn dữ liệu của mình, họ có thể thấy mình bị chặn khỏi thị trường châu Âu. Đây là một thách thức trực tiếp đối với bản chất “hộp đen” của machine learning hiện đại. Nó buộc phải có mức độ cởi mở mà ngành công nghiệp đã chống lại trong nhiều năm. Mục tiêu là đảm bảo rằng người dùng biết khi nào họ đang tương tác với một cỗ máy và những người sáng tạo biết liệu tác phẩm của họ có được sử dụng để xây dựng cỗ máy đó hay không.
Tác động của các quy tắc này vượt xa khỏi châu Âu. Điều này thường được gọi là Hiệu ứng Brussels. Vì khó xây dựng các phiên bản khác nhau của một sản phẩm phần mềm cho mỗi quốc gia, nhiều công ty sẽ chỉ áp dụng các quy tắc nghiêm ngặt nhất trên toàn cầu. Chúng ta đã thấy điều này với luật bảo mật dữ liệu vài năm trước. Bây giờ chúng ta đang thấy nó với AI. Tại Hoa Kỳ, cách tiếp cận khác biệt nhưng có tác động tương đương. Thay vì một luật khổng lồ, Mỹ đang sử dụng các sắc lệnh hành pháp và một loạt các vụ kiện cấp cao để thiết lập ranh giới. Sắc lệnh hành pháp của Hoa Kỳ từ 2026 tập trung vào kiểm tra an toàn cho các mô hình mạnh mẽ nhất. Trong khi đó, các tòa án đang quyết định liệu việc đào tạo AI trên sách và bài báo có bản quyền là “sử dụng hợp lý” hay “trộm cắp”. Những cuộc chiến pháp lý này sẽ xác định tương lai kinh tế của ngành. Nếu các công ty phải trả tiền để cấp phép cho mọi dữ liệu, chi phí xây dựng AI sẽ tăng vọt.
Trung Quốc cũng đã nhanh chóng điều chỉnh AI tạo sinh. Các quy tắc của họ tập trung vào việc đảm bảo đầu ra của AI là chính xác và phù hợp với các giá trị xã hội. Họ yêu cầu các công ty đăng ký thuật toán của họ với chính phủ. Điều này tạo ra một môi trường toàn cầu bị phân mảnh. Một nhà phát triển ở San Francisco hiện phải lo lắng về Đạo luật AI của EU, luật bản quyền của Mỹ và việc đăng ký thuật toán của Trung Quốc. Sự phân mảnh này là một mối quan tâm lớn đối với ngành công nghiệp. Nó tạo ra rào cản gia nhập cao đối với những người chơi nhỏ hơn, những người không đủ khả năng chi trả cho một bộ phận pháp lý khổng lồ. Nỗi sợ hãi là chỉ những công ty công nghệ lớn nhất mới có đủ nguồn lực để duy trì sự tuân thủ ở mọi khu vực. Điều này có thể dẫn đến tình trạng một vài gã khổng lồ kiểm soát toàn bộ thị trường vì họ là những người duy nhất có thể chi trả cho “thuế tuân thủ”.
Trong thế giới thực, điều này trông giống như một sự thay đổi cơ bản trong cách xây dựng sản phẩm. Hãy tưởng tượng một người quản lý sản phẩm tại một startup quy mô trung bình. Một năm trước, mục tiêu của họ là phát hành một tính năng AI mới nhanh nhất có thể. Ngày nay, cuộc họp đầu tiên của họ là với một nhân viên tuân thủ. Họ phải theo dõi mọi bộ dữ liệu họ sử dụng. Họ phải kiểm tra mô hình của mình để tìm “ảo giác” và sự thiên vị. Họ phải tạo ra một hệ thống “con người trong vòng lặp” để giám sát các quyết định của AI. Điều này làm tăng thêm hàng tháng cho chu kỳ phát triển. Đối với một người sáng tạo, tác động là khác nhau. Họ hiện đang tìm kiếm các công cụ có thể chứng minh rằng họ không được đào tạo trên các tác phẩm bị đánh cắp. Chúng ta đang thấy sự gia tăng của “AI được cấp phép”, nơi mọi hình ảnh và câu trong tập dữ liệu đào tạo đều được tính đến. Đây là một bước tiến tới cách xây dựng công nghệ bền vững hơn nhưng đắt đỏ hơn.
Một ngày làm việc của một nhân viên tuân thủ hiện bao gồm các phiên “red teaming”, nơi họ cố gắng phá vỡ AI của chính mình. Họ tìm cách mô hình có thể đưa ra lời khuyên nguy hiểm hoặc thể hiện định kiến. Họ ghi lại những thất bại này và các bản sửa lỗi. Tài liệu này không chỉ dành cho sử dụng nội bộ. Nó phải sẵn sàng để các cơ quan quản lý chính phủ kiểm tra bất cứ lúc nào. Điều này khác xa với kỷ nguyên “di chuyển nhanh và phá vỡ mọi thứ”. Bây giờ, nếu bạn phá vỡ mọi thứ, bạn có thể phải đối mặt với một vụ kiện từ một tổ chức tin tức lớn hoặc một khoản tiền phạt từ một cơ quan chính phủ. Đạo luật AI của EU đã biến việc phát triển AI thành một nghề được quản lý, tương tự như ngân hàng hoặc y học. Bạn có thể tìm thấy một phân tích chính sách AI toàn diện trình bày chi tiết cách các quy tắc này đang được áp dụng cho các lĩnh vực khác nhau ngày nay. Các rủi ro không còn chỉ là về trải nghiệm người dùng; chúng là về sự sống còn về mặt pháp lý.
Ngành công nghiệp cũng đang vật lộn với “Bẫy bản quyền”. Các nhà xuất bản lớn như New York Times đã kiện các công ty AI vì sử dụng bài báo của họ mà không xin phép. Những vụ việc này không chỉ là về tiền. Chúng là về quyền tồn tại. Nếu tòa án phán quyết rằng đào tạo AI không phải là sử dụng hợp lý, toàn bộ mô hình kinh doanh của AI tạo sinh có thể sụp đổ. Các công ty sẽ phải xóa các mô hình hiện tại của họ và bắt đầu lại với dữ liệu được cấp phép. Đây là lý do tại sao chúng ta thấy các công ty như OpenAI ký thỏa thuận với các tổ chức tin tức. Họ đang cố gắng đi trước rủi ro pháp lý. Họ đang đổi tiền mặt lấy quyền pháp lý để sử dụng dữ liệu. Điều này tạo ra một nền kinh tế mới nơi dữ liệu là hàng hóa có giá trị nhất.
BotNews.today sử dụng các công cụ AI để nghiên cứu, viết, chỉnh sửa và dịch nội dung. Đội ngũ của chúng tôi xem xét và giám sát quy trình để giữ cho thông tin hữu ích, rõ ràng và đáng tin cậy.
Chủ nghĩa hoài nghi kiểu Socrates gợi ý rằng chúng ta nên hỏi những quy tắc này thực sự bảo vệ ai. Chúng bảo vệ công chúng hay chúng bảo vệ những người đương nhiệm? Nếu chi phí tuân thủ là hàng triệu đô la, một startup hai người trong gara không thể cạnh tranh. Chúng ta có thể vô tình tạo ra thế độc quyền cho các công ty đã có tiền. Cũng có câu hỏi về quyền riêng tư. Để chứng minh một AI không thiên vị đối với một nhóm nhất định, một công ty có thể cần thu thập thêm dữ liệu về nhóm đó. Điều này tạo ra một nghịch lý nơi cần nhiều sự giám sát hơn để đảm bảo “sự công bằng”. Chúng ta cũng phải hỏi về chi phí môi trường. Nếu quy định yêu cầu kiểm tra và đào tạo lại liên tục các mô hình để đáp ứng các tiêu chuẩn mới, mức tiêu thụ năng lượng của các trung tâm dữ liệu này sẽ tăng nhanh hơn nữa. Chúng ta có sẵn sàng chấp nhận sự đánh đổi đó không?
Một câu hỏi khó khác là định nghĩa về “sự thật”. Các nhà quản lý muốn AI phải “chính xác”. Nhưng ai quyết định điều gì là chính xác trong bối cảnh chính trị hoặc xã hội? Nếu một chính phủ có thể phạt một công ty vì phản hồi AI “không chính xác”, chính phủ đó về cơ bản có một công cụ để kiểm duyệt. Đây là một mối quan tâm lớn ở các quốc gia có hồ sơ về nhân quyền không hoàn hảo. Ngành công nghiệp lo ngại rằng “an toàn” sẽ trở thành một từ mã cho “nội dung được nhà nước phê duyệt”. Chúng ta cũng đang thấy một sự thúc đẩy đối với việc “đóng dấu bản quyền” nội dung AI. Mặc dù điều này nghe có vẻ tốt để ngăn chặn deepfake, nhưng nó rất khó thực hiện về mặt kỹ thuật. Một người dùng thông minh thường có thể xóa dấu bản quyền. Nếu chúng ta dựa vào một công nghệ có thể dễ dàng bị vượt qua, liệu chúng ta có đang tạo ra một cảm giác an toàn giả tạo không? Chi phí ẩn của các quy định này thường bị chôn vùi trong các dòng chữ nhỏ.
Đối với người dùng chuyên nghiệp và nhà phát triển, khía cạnh kỹ thuật của quy định được tìm thấy trong các yêu cầu kỹ thuật để báo cáo mô hình. Chúng ta đang thấy sự gia tăng của model cards, là các tài liệu tiêu chuẩn hóa liệt kê dữ liệu đào tạo, điểm chuẩn hiệu suất và các hạn chế đã biết của mô hình. Chúng đang trở nên phổ biến như các tệp “readme” trong kho lưu trữ GitHub. Các nhà phát triển cũng phải xây dựng “API minh bạch” cho phép các nhà nghiên cứu bên thứ ba kiểm tra hệ thống của họ mà không cần xem mã nguồn cơ bản. Đây là một thách thức kỹ thuật phức tạp. Làm thế nào để bạn cung cấp cho ai đó đủ quyền truy cập để xác minh sự an toàn của mô hình mà không làm lộ tài sản trí tuệ của bạn? Ngành công nghiệp hiện đang tranh luận về các tiêu chuẩn cho các API này và giới hạn của những gì nên được chia sẻ.
Lưu trữ cục bộ và “edge AI” đang trở nên phổ biến hơn như một cách để tránh một số rào cản pháp lý. Nếu quá trình xử lý AI diễn ra trên điện thoại của người dùng thay vì trên cloud, việc tuân thủ các luật bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt sẽ dễ dàng hơn. Tuy nhiên, điều này hạn chế sức mạnh của AI. Các nhà phát triển hiện đang cân bằng giữa nhu cầu về sức mạnh tính toán cloud khổng lồ với sự an toàn pháp lý của suy luận cục bộ. Chúng ta cũng đang thấy việc triển khai “công tắc ngắt” trong mã AI. Đây là các giao thức có thể tắt một mô hình nếu nó bắt đầu thể hiện “các hành vi mới nổi” không được dự đoán trước trong quá trình thử nghiệm. Đây không còn là khoa học viễn tưởng nữa. Đó là một yêu cầu đối với các hệ thống rủi ro cao. Sự tuân thủ đang được tích hợp trực tiếp vào kiến trúc phần mềm, từ lược đồ cơ sở dữ liệu đến giới hạn tốc độ API.
Điểm mấu chốt là ngành công nghiệp AI đang trưởng thành. Sự chuyển đổi từ một sự tò mò nghiên cứu sang một tiện ích được quản lý là đau đớn và tốn kém. Các công ty phớt lờ sự thay đổi pháp lý sẽ không tồn tại trong năm năm tới. Trọng tâm đã chuyển từ “chúng ta có thể xây dựng nó không” sang “chúng ta có nên xây dựng nó không” và “làm thế nào để chúng ta ghi lại nó”. Sự thay đổi này có khả năng làm chậm tốc độ đổi mới trong ngắn hạn, nhưng nó có thể dẫn đến công nghệ ổn định và đáng tin cậy hơn trong dài hạn. Các quy tắc vẫn đang được viết và các vụ kiện vẫn đang được giải quyết. Điều rõ ràng là “miền tây hoang dã” đã biến mất. Tương lai của AI sẽ được định hình bởi các luật sư và nhà lập pháp cũng nhiều như bởi các kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu. Ngành công nghiệp đang lo lắng, nhưng nó cũng đang thích nghi với thực tế mới của một thế giới được quản lý.
Lưu ý của biên tập viên: Chúng tôi tạo trang web này như một trung tâm tin tức và hướng dẫn AI đa ngôn ngữ dành cho những người không phải là chuyên gia máy tính, nhưng vẫn muốn hiểu trí tuệ nhân tạo, sử dụng nó tự tin hơn và theo dõi tương lai đang đến gần.
Tìm thấy lỗi hoặc điều gì đó cần được sửa chữa? Hãy cho chúng tôi biết.
