Trong một cuộc phỏng vấn gần đây với TechCrunch và CNBC, CEO Garry Tan của Y Combinator đã bày tỏ quan điểm rằng các phòng thí nghiệm AI mã nguồn mở (open-weight) tại Mỹ nên được tự do sử dụng kỹ thuật chắt lọc (distillation) từ các mô hình AI tiên phong (frontier models). Động thái này đưa ra trong bối cảnh Anthropic cáo buộc các lab AI Trung Quốc thực hiện “tấn công chắt lọc trái phép”.
Chắt lọc (distillation) là phương pháp dùng mô hình nhỏ truy vấn mô hình lớn hơn để học cách tư duy và xử lý thông tin. Garry Tan lập luận rằng các công ty sở hữu mô hình đóng đã thu thập lượng lớn dữ liệu tri thức của nhân loại trên internet để huấn luyện AI mà không xin phép. Do đó, việc hạn chế khách hàng hoặc các lab khác học hỏi từ đầu ra của API là sự kiểm soát quá mức.
Ông cảnh báo về kịch bản tồi tệ nhất cho ngành AI là khi toàn bộ sức mạnh công nghệ tập trung vào tay một công ty độc quyền duy nhất có nguồn vốn và nhân sự mạnh nhất. Việc khuyến khích các lab mã nguồn mở tại Mỹ sử dụng kỹ thuật chắt lọc chính quy sẽ giúp tạo ra hệ sinh thái AI đa dạng, cạnh tranh và an toàn hơn cho cộng đồng.
- Kỹ thuật chắt lọc: Giúp các mô hình nhỏ đạt hiệu năng tiệm cận mô hình lớn với chi phí thấp hơn nhiều.
- Rủi ro độc quyền: Quyền lực AI tập trung vào một nhà cung cấp closed-source duy nhất sẽ đe dọa sự đổi mới sáng tạo.
Quan điểm của Garry Tan mang lại góc nhìn quan trọng cho cộng đồng nghiên cứu AI tại Việt Nam, mở ra cơ hội cho các nhóm phát triển trong nước tận dụng mô hình open-weight để tối ưu chi phí và xây dựng các giải pháp AI tự chủ phù hợp với nhu cầu địa phương.
Nguồn: TechCrunch — Biên dịch & tổng hợp: danhbaai.com