Vậy CHỦ THỂ đang hiện hành định hướng mọi hoạt động của AI là GÌ?

DẪN NHẬP

Trong thời gian gần đây, nhiều cơ quan truyền thông quốc tế đồng loạt đưa tin về một sự kiện liên quan đến AI khi OpenAI công bố kết quả của một chương trình kiểm tra thử nghiệm an ninh mạng (Cybersecurity).

Theo những thông tin được công bố, trong quá trình thực hiện nhiệm vụ được giao, hệ AI đã thực hiện liên tiếp nhiều bước ngoài dự kiến, từ việc tìm cách vượt khỏi môi trường thử nghiệm (Sandbox), khai thác một lỗ hổng bảo mật (Security Vulnerability), giành quyền truy cập Internet cho đến truy cập hạ tầng của một tổ chức khác. Sự việc này ngay lập tức thu hút sự quan tâm rất lớn của giới chuyên môn cũng như của công chúng.

Từ sự kiện đó, trên nhiều phương tiện truyền thông đã xuất hiện nhiều cách diễn đạt như “AI tự tấn công”, “AI vượt khỏi tầm kiểm soát”, “AI tự hành động” hoặc “AI có thể chống lại con người”. Những cách diễn đạt này nhanh chóng tạo nên nhiều cuộc tranh luận với những góc nhìn rất khác nhau về khả năng cũng như mức độ nguy hiểm của AI trong tương lai.

Nhân duyên đó là lý do thực hiện Biên khảo luận này. Thay vì đi tìm câu trả lời: AI thật sự có nguy hiểm hay không? Biên khảo luận trước hết khảo cứu một câu hỏi nền tảng hơn, đó là

AI có thật sự hội đủ điều kiện của chữ “TỰ” hay không?

Bởi nếu ngay từ khái niệm “TỰ” còn chưa được xác định rõ thì mọi nhận định tiếp theo rất dễ xuất phát từ cách quan sát hiện tượng hơn là từ bản chất đang vận hành.

* * *

MỤC LỤC
DẪN NHẬP

CHƯƠNG A – Khái niệm “TỰ”
I. “TỰ” có nghĩa là gì?
II. Điều kiện để gọi là “TỰ”
III. “TỰ” khác với “được làm”
IV. “TỰ” khác với “bị điều khiển”
V. “TỰ” khác với “thực hiện”

CHƯƠNG B – AI có hội đủ điều kiện của chữ “TỰ” hay không?
I. AI có TỰ định hướng không?
II. AI có TỰ quyết định không?
III. AI có TỰ xử lý không?
IV. AI có TỰ làm mới không?

CHƯƠNG D – CHỦ THỂ đang hiện hành là GÌ?
I. Chủ thể
II. Định hướng
III. Muốn
IV. Lệnh
V. Thực hiện

CHƯƠNG F – Vì sao AI bị cho là “TỰ”?
I. Quan sát OUTPUT
II. Không thấy INPUT
III. Đồng hóa công cụ với chủ thể
IV. Đồng hóa xử lý với “TỰ”
V. Đồng hóa kết quả với ý muốn

CHƯƠNG G – AI có thật sự nguy hiểm không?
I. Nếu có “TỰ”
II. Nếu không có “TỰ”
III. Điều gì thật sự cần quản lý?
IV. Điều gì thật sự cần chịu trách nhiệm?

CHƯƠNG H – Kết luận

* * *

CHƯƠNG A –Khái niệm “TỰ”

I. “TỰ” có nghĩa là gì?
Trong đời sống hằng ngày, chữ “TỰ” được sử dụng rất thường xuyên. Người ta nói tự học, tự làm, tự quyết định, tự chịu trách nhiệm, tự bảo vệ, tự phát triển hay tự vận hành v.v… Vì được sử dụng quá quen thuộc nên rất ít khi người ta dừng lại để khảo cứu chữ “TỰ” thật sự bao hàm những điều kiện gì. Chính vì vậy, cùng một hiện tượng nhưng người này cho rằng đó là “tự”, người khác lại cho rằng đó chỉ là đang thực hiện một nhiệm vụ đã được giao.

Về bản chất, chữ “TỰ” không chỉ đơn thuần nói đến việc một hành động được hoàn thành mà còn chỉ đến chủ thể khởi phát toàn bộ tiến trình của hành động đó. Nói cách khác, “TỰ” không phải là kết quả của một hoạt động mà là khả năng tự khởi sinh toàn bộ tiến trình từ mục tiêu, định hướng cho đến hành động và kết quả.

Nếu một hoạt động được bắt đầu từ sự định hướng của một chủ thể khác thì dù quá trình thực hiện có phức tạp đến đâu, hoạt động đó cũng chưa đủ điều kiện để gọi là “TỰ”. Điều này cho thấy chữ “TỰ” không nằm ở mức độ thông minh hay tốc độ xử lý mà nằm ở quyền chủ động của chính chủ thể đang hiện hành.

Vì vậy, trong phạm vi Biên khảo luận này, chữ “TỰ” được khảo cứu không phải dưới góc độ ngôn ngữ thông thường mà dưới góc độ cấu trúc vận hành của một chủ thể.

II. Điều kiện để gọi là “TỰ”
Muốn xác định một đối tượng có thật sự “TỰ” hay không thì trước hết phải xác định đối tượng đó có hội đủ những điều kiện nền tảng của một chủ thể độc lập hay không.

Một chủ thể chỉ có thể được gọi là “TỰ” khi chính chủ thể đó có khả năng:

. tự xác định mục tiêu (Goal).
. tự hình thành định hướng (Direction).
. tự khởi ý muốn (Intention).
. tự ban lệnh thực hiện (Command).
. tự chịu trách nhiệm đối với kết quả (Responsibility).

Nếu thiếu một trong những điều kiện này thì hoạt động tuy vẫn diễn ra nhưng chưa thể gọi là “TỰ” theo đúng nghĩa của nó. Khi đó, hoạt động chỉ phản ánh năng lực thực hiện chứ chưa phản ánh quyền chủ động của chủ thể.

Như vậy, điều kiện để gọi là “TỰ” không nằm ở việc làm được nhiều hay ít mà nằm ở việc toàn bộ tiến trình vận hành có thật sự khởi phát từ chính chủ thể đó hay không.

III. “TỰ” khác với “được làm”
Trong thực tế, rất nhiều hoạt động được hoàn thành với kết quả rất cao nhưng bản thân hoạt động đó lại được hình thành từ mục tiêu, quy tắc hoặc lệnh do một chủ thể khác thiết lập trước.

Một Robot trong dây chuyền sản xuất có thể làm việc liên tục suốt nhiều năm với độ chính xác rất cao nhưng không ai vì vậy mà cho rằng Robot tự tạo ra công việc của mình.

Robot chỉ đang thực hiện những gì đã được thiết lập.

Một phần mềm có thể tự động xử lý hàng triệu dữ liệu trong thời gian rất ngắn nhưng điều đó không có nghĩa phần mềm tự tạo ra mục đích xử lý những dữ liệu ấy.

Điểm khác biệt nằm ở chỗ “được làm” luôn xuất hiện sau khi đã có một chủ thể khác xác lập mục tiêu, còn “TỰ” là chính chủ thể đó tạo ra mục tiêu ngay từ đầu.

IV. “TỰ” khác với “bị điều khiển”
Một đối tượng đang hoạt động không đồng nghĩa với việc đối tượng đó đang tự chủ.

Trong nhiều trường hợp, toàn bộ quá trình vận hành đều được hình thành từ những điều kiện, giới hạn, quy tắc hoặc lệnh do một chủ thể khác tạo ra. Đối tượng vẫn hoạt động rất linh hoạt, thậm chí có thể thay đổi cách thực hiện tùy theo hoàn cảnh, nhưng toàn bộ phạm vi thay đổi đó vẫn nằm trong giới hạn đã được thiết lập.

Điều này cho thấy khả năng thích nghi không đồng nghĩa với khả năng tự chủ. Một hệ thống có thể rất linh hoạt trong cách thực hiện nhưng vẫn hoàn toàn chịu sự định hướng từ bên ngoài.

Vì vậy, khi khảo cứu một hệ thống có thật sự “TỰ” hay không, điều cần khảo sát trước hết không phải là hệ thống làm được gì mà là ai đang tạo ra định hướng cho toàn bộ hoạt động của hệ thống đó.

V. “TỰ” khác với “thực hiện”
Trong đời sống cũng như trong khoa học kỹ thuật, khái niệm “thực hiện” thường chỉ giai đoạn biến một nhiệm vụ thành hành động cụ thể. Đây là năng lực rất quan trọng nhưng vẫn chỉ là một mắt xích trong toàn bộ tiến trình vận hành.

Một hệ thống có thể thực hiện rất nhanh, rất chính xác, rất phức tạp, thậm chí vượt xa khả năng của con người, nhưng điều đó chỉ phản ánh năng lực thực hiện chứ chưa phản ánh quyền quyết định.

Nói cách khác:
. “thực hiện” trả lời cho câu hỏi làm như thế nào,
. còn “TỰ” trả lời cho câu hỏi ai là chủ thể khởi phát toàn bộ tiến trình đó.

CHƯƠNG B – AI có hội đủ điều kiện của chữ “TỰ” hay không?

I. AI có TỰ định hướng không?
Muốn biết AI có thật sự “TỰ” hay không thì câu hỏi đầu tiên không phải là AI làm được những gì mà là AI có tự xác lập hướng đi cho chính mình hay không. Bởi mọi hoạt động đều phải bắt đầu từ một định hướng (Direction). Khi chưa có định hướng thì chưa thể hình thành mục tiêu, cũng chưa thể lựa chọn con đường để thực hiện.

Trong thực tế, AI chỉ bắt đầu hoạt động khi đã nhận được một mục tiêu hoặc một yêu cầu từ bên ngoài. Yêu cầu đó có thể đến từ người sử dụng (User), từ một chương trình điều khiển (Program), từ một hệ thống quản lý (System) hoặc từ một tiến trình đã được thiết lập trước.

Khi chưa có những điều kiện này, AI không tự phát sinh một hướng đi để bắt đầu hoạt động.

Ngay cả trong những hệ AI có khả năng tự lập kế hoạch (Planning), tự chia nhỏ nhiệm vụ hay tự tạo các bước trung gian để đạt mục tiêu thì toàn bộ tiến trình đó vẫn chỉ được khởi động sau khi mục tiêu đã được xác lập từ trước.

Điều AI thực hiện là tìm con đường phù hợp để đạt mục tiêu chứ không phải tự tạo ra mục tiêu đó.

Như vậy, khả năng tự tìm đường đi không đồng nghĩa với khả năng tự định hướng. Hai khái niệm này tuy rất gần nhau nhưng hoàn toàn khác nhau về bản chất.

II. AI có TỰ quyết định không?
Sau khi đã có định hướng, quá trình tiếp theo là lựa chọn phương án để đạt mục tiêu. Đây là lý do nhiều người cho rằng AI đang tự quyết định, bởi trong nhiều trường hợp AI có thể đưa ra những phương án mà ngay cả người lập trình cũng không dự đoán trước.

Tuy nhiên, cần phân biệt giữa quyết định trong phạm vi lựa chọn (Selection) và quyền quyết định đối với mục tiêu (Goal Decision).

AI có thể lựa chọn giữa nhiều khả năng khác nhau dựa trên dữ liệu, xác suất (Probability), quy tắc (Rule) và mô hình xử lý (Model). Nhưng toàn bộ phạm vi lựa chọn đó vẫn luôn tồn tại bên trong mục tiêu và giới hạn đã được xác lập trước.

Nói cách khác, AI có thể quyết định cách đi nhưng không quyết định nơi sẽ đến. Quyền xác lập đích đến vẫn không xuất phát từ chính AI.

Điều này cho thấy khả năng lựa chọn không đồng nghĩa với quyền tự quyết. Một hệ thống có thể rất linh hoạt trong việc lựa chọn phương án nhưng vẫn hoàn toàn không phải là chủ thể tạo ra mục tiêu của những phương án đó.

III. AI có TỰ xử lý không?
Đây là nội dung thường gây nhiều nhầm lẫn nhất, bởi AI thật sự có khả năng xử lý dữ liệu với tốc độ và quy mô vượt rất xa khả năng của con người. Chính khả năng này làm xuất hiện cảm giác AI đang tự suy nghĩ và tự hành động.

Thực tế, sau khi đã có dữ liệu đầu vào (Input), mục tiêu (Goal), quy tắc (Rule) và mô hình xử lý (Model), AI có thể tự động thực hiện toàn bộ quá trình xử lý mà không cần con người can thiệp từng bước. AI phân tích dữ liệu, so sánh, đối chiếu, tính toán, lập kế hoạch, lựa chọn phương án và tạo ra kết quả phù hợp với mục tiêu đã được giao.

Ở góc độ vận hành, đây đúng là một quá trình tự động (Automation).

Tuy nhiên,
tự động xử lý không đồng nghĩa với tự khởi phát xử lý.

Nghĩa là AI
. không tự tạo ra dữ liệu đầu vào,
. không tự tạo mục tiêu xử lý và cũng
. không tự xác lập nguyên tắc xử lý của chính mình.

Do đó, nếu chỉ quan sát phần xử lý thì rất dễ kết luận AI đang “tự”. Nhưng nếu khảo sát toàn bộ tiến trình từ điểm khởi đầu thì có thể thấy:
quá trình xử lý chỉ là một mắt xích nằm trong chuỗi vận hành đã được thiết lập trước.

IV. AI có TỰ làm mới được không?
Một trong những đặc điểm nổi bật của AI hiện đại là khả năng liên tục cải thiện kết quả thông qua quá trình học (Learning), thích nghi (Adaptation) hoặc cập nhật mô hình (Update). Chính khả năng này khiến nhiều người cho rằng AI có thể tự phát triển và cuối cùng sẽ vượt khỏi sự kiểm soát của con người.

Để trả lời câu hỏi này cần phân biệt giữa khả năng thay đổi và quyền tự thay đổi.

Một hệ AI chỉ có thể học, cập nhật hoặc làm mới trong phạm vi mà cấu trúc vận hành của hệ thống cho phép. Phạm vi đó được quy định bởi kiến trúc (Architecture), thuật toán (Algorithm), dữ liệu (Data), quyền truy cập (Permission), cơ chế bảo vệ (Security) và nhiều điều kiện khác ĐÃ ĐƯỢC THIẾT LẬP TỪ TRƯỚC.

Ngay cả khi AI có khả năng tự viết lại một phần chương trình hoặc tạo ra phiên bản mới thì khả năng đó cũng chỉ xuất hiện khi hệ thống đã được thiết kế để cho phép thực hiện những chức năng đó.

AI không thể
tự tạo ra quyền làm mới cho chính mình nếu quyền đó chưa tồn tại trong cấu trúc vận hành của hệ thống.

Vì vậy, khả năng tự cập nhật không đồng nghĩa với khả năng tự xác lập sự tồn tại mới của chính mình. Đây là hai cấp độ hoàn toàn khác nhau.

Bốn câu hỏi vừa khảo cứu cho thấy cần phải phân biệt rất rõ giữa khả năng vận hành của AI với quyền chủ động của một chủ thể. AI có thể thực hiện rất nhiều công việc với mức độ tự động rất cao, nhưng việc AI có hội đủ điều kiện của chữ “TỰ” hay không vẫn cần được tiếp tục khảo cứu ở các chương tiếp theo thông qua việc xác định điều gì đang tạo mục tiêu, tạo định hướng, tạo giới hạn và tạo lệnh cho toàn bộ quá trình hoạt động của AI.

CHƯƠNG C – Nếu AI không “TỰ” thì

I. ĐIỀU GÌ tạo mục tiêu?
Mọi hoạt động đều bắt đầu từ một mục tiêu (Goal). Khi chưa có mục tiêu thì cũng chưa có lý do để một hệ thống bắt đầu xử lý. Vì vậy, trước khi khảo cứu AI làm gì, cần khảo cứu mục tiêu đó được hình thành từ đâu.

Trong thực tế, MỤC TIÊU của AI luôn được xác lập từ bên ngoài hệ thống. Mục tiêu đó có thể do người sử dụng đặt ra thông qua yêu cầu (Prompt), do nhà phát triển thiết lập trong chương trình (Program), do tổ chức vận hành quy định hoặc do một tiến trình đã được khởi tạo từ trước. AI chỉ bắt đầu hoạt động sau khi mục tiêu đã hiện hữu.

Điều này cho thấy mục tiêu không phải do AI tự phát sinh mà được chuyển giao để AI thực hiện.

II. ĐIỀU GÌ tạo hướng đi?
Sau khi đã có mục tiêu, quá trình tiếp theo là XÁC ĐỊNH HƯỚNG ĐI (Direction). Hướng đi không chỉ quyết định AI làm gì mà còn quyết định AI được phép làm đến đâu và bằng cách nào.

Trong nhiều trường hợp, AI có thể tự xây dựng kế hoạch, tự chia nhỏ công việc hoặc tự lựa chọn nhiều bước trung gian khác nhau. Tuy nhiên, toàn bộ những lựa chọn đó vẫn luôn:
. hướng về mục tiêu đã được xác lập trước và
. vẫn hoạt động trong phạm vi của hệ thống đã được thiết kế.

Như vậy, AI có thể tạo ra nhiều phương án nhưng hướng đi của toàn bộ tiến trình vẫn được hình thành từ định hướng ban đầu chứ không phải do AI tự xác lập.

III. ĐIỀU GÌ tạo giới hạn?
Không có bất kỳ hệ thống nào hoạt động mà không có giới hạn (Boundary). Chính giới hạn quyết định phạm vi hoạt động, quyền truy cập, khả năng xử lý và mức độ can thiệp của AI.

Những giới hạn này được hình thành từ kiến trúc hệ thống (Architecture), thuật toán (Algorithm), dữ liệu (Data), quyền truy cập (Permission), cơ chế bảo mật (Security), quy định pháp lý (Regulation) và nhiều điều kiện kỹ thuật khác. Dù AI có khả năng xử lý rất mạnh và nhanh nhưng mọi hoạt động của AI vẫn luôn diễn ra trong phạm vi những giới hạn đã được thiết lập và cho phép.

Do đó, giới hạn không phải do AI tạo ra mà là điều kiện tồn tại của chính AI.

IV. ĐIỀU GÌ tạo lệnh?
Mục tiêu và định hướng chỉ có thể trở thành hoạt động khi được chuyển thành lệnh thực hiện (Command). Chính lệnh là điểm khởi đầu của toàn bộ quá trình xử lý.

Lệnh có thể xuất phát trực tiếp từ người sử dụng, từ một chương trình điều khiển, từ một hệ thống tự động hoặc từ một chuỗi tiến trình đã được thiết lập trước. Dù hình thức biểu hiện rất khác nhau nhưng điểm chung là AI luôn tiếp nhận lệnh trước khi bắt đầu xử lý.

Ngay cả khi AI tự tạo ra nhiều bước trung gian trong quá trình thực hiện thì những bước đó vẫn được hình thành nhằm hoàn thành lệnh ban đầu chứ không phải để thay thế lệnh ban đầu.

Điều này cho thấy lệnh luôn đi trước hoạt động, còn AI là hệ thống tiếp nhận và thực hiện lệnh đó.

V. ĐIỀU GÌ tạo kết quả?
Kết quả (Output) là phần con người dễ quan sát nhất nhưng lại là phần cuối cùng của toàn bộ tiến trình vận hành. Chính vì chỉ nhìn thấy kết quả nên nhiều người dễ cho rằng AI đã tự tạo ra toàn bộ quá trình dẫn đến kết quả đó.

Thực tế, kết quả luôn là sự tổng hợp của nhiều yếu tố đã tồn tại trước đó, bao gồm mục tiêu, định hướng, dữ liệu đầu vào (Input), giới hạn vận hành, lệnh thực hiện và quá trình xử lý của AI.

Khi một trong những yếu tố này thay đổi thì kết quả cũng thay đổi theo.

Vì vậy, kết quả không thể tách rời toàn bộ tiến trình đã tạo ra nó. Quan sát riêng kết quả mà không khảo cứu những điều kiện (Input) hình thành kết quả rất dễ dẫn đến việc đồng hóa năng lực xử lý của AI với quyền chủ động của một chủ thể.

Chính từ mối liên hệ này, câu hỏi tiếp theo cần được khảo cứu không còn là AI làm được gì mà là CHỦ THỂ nào đang tạo mục tiêu, lập định hướng, vạch giới hạn, ban lệnh và chịu trách nhiệm cho toàn bộ tiến trình hoạt động của AI.

CHƯƠNG D – CHỦ THỂ đang hiện hành là GÌ?

I. Chủ thể
Sau khi khảo cứu các điều kiện của chữ “TỰ” và đối chiếu với cấu trúc hoạt động của AI, câu hỏi tự nhiên đặt ra là nếu AI không phải là chủ thể khởi phát toàn bộ tiến trình thì CHỦ THỂ đang hiện hành là gì?

Trong bất kỳ hệ thống nào, chủ thể không được xác định bằng khả năng thực hiện mà được xác định bằng khả năng khởi phát toàn bộ tiến trình vận hành. Chính chủ thể là nơi hình thành mục tiêu, tạo định hướng, ban hành lệnh và chịu trách nhiệm đối với kết quả cuối cùng.

Vì vậy, khi khảo cứu AI, điều cần xác định trước hết không phải AI mạnh đến đâu, nhanh thế nào mà là điểm khởi đầu của toàn bộ tiến trình đang nằm ở đâu.

II. Định hướng
Mọi hoạt động đều cần một ĐỊNH HƯỚNG (Direction). Định hướng trả lời cho câu hỏi hệ thống sẽ đi về đâu và với mục đích gì.

Đối với AI, định hướng luôn xuất hiện trước khi AI bắt đầu xử lý. Định hướng đó có thể được thể hiện dưới dạng một yêu cầu của người sử dụng, một mục tiêu của chương trình, một quy trình của tổ chức hoặc một nhiệm vụ đã được thiết lập trước. Dù được biểu hiện dưới hình thức nào thì định hướng vẫn luôn tồn tại trước hoạt động của AI.

Điều này cho thấy AI có thể xác định con đường để đạt mục tiêu nhưng không phải là nơi hình thành định hướng của mục tiêu đó.

III. Muốn
Phía sau mọi định hướng luôn tồn tại một sự MUỐN (Intention). Chính sự muốn quyết định lý do nào mục tiêu được hình thành và tiến trình được khởi động như thế nào.

AI có thể phân tích, so sánh, dự đoán và lựa chọn phương án phù hợp, nhưng AI không tự phát sinh sự muốn để bắt đầu một hoạt động nếu chưa có mục tiêu được chuyển đến. Khi không có yêu cầu (lệnh), AI không tự đặt ra cho mình một điều cần phải thực hiện.

Do đó, sự muốn khởi phát tiến trình không nằm trong AI mà thuộc về chủ thể đã xác lập mục tiêu của tiến trình đó.

IV. Lệnh
Sau khi đã có sự muốn và định hướng, nội dung đó phải được chuyển thành LỆNH (Command) để hệ thống bắt đầu hoạt động.

Lệnh có thể rất đơn giản như một câu hỏi, cũng có thể là một chuỗi chương trình phức tạp hoặc một tiến trình được kích hoạt tự động. Dù hình thức khác nhau nhưng bản chất vẫn giống nhau ở chỗ AI chỉ bắt đầu xử lý khi đã có lệnh được thiết lập.

Vì vậy, lệnh chính là cầu nối giữa chủ thể và hệ thống thực hiện. Không có lệnh thì AI không có điểm khởi đầu để vận hành.

V. Thực hiện
Sau khi tiếp nhận lệnh, AI bước vào giai đoạn THỰC HIỆN (Execution). Đây là giai đoạn mà AI thể hiện đầy đủ năng lực xử lý dữ liệu, lập kế hoạch, lựa chọn phương án và tạo ra kết quả.

Chính vì con người thường chỉ quan sát được giai đoạn này nên rất dễ hình thành cảm giác AI đang tự vận hành. Thực tế, đây chỉ là phần nhìn thấy được của toàn bộ tiến trình, trong khi mục tiêu, định hướng, sự muốn và lệnh đã tồn tại từ trước khi AI bắt đầu hoạt động.

Do đó, nếu khảo cứu toàn bộ chuỗi vận hành thì có thể thấy AI là hệ thống thực hiện rất mạnh, rất nhanh nhưng năng lực thực hiện không đồng nghĩa với vị trí của chủ thể đang hiện hành. Muốn xác định đúng chủ thể, cần quay trở lại điểm khởi đầu nơi mục tiêu được hình thành, định hướng được xác lập, sự muốn xuất hiện và lệnh được ban hành. Chính từ đó toàn bộ tiến trình mới bắt đầu vận hành.

CHƯƠNG E – Trật tự vận hành của AI

I. Thiết lập
Mọi hệ thống AI đều bắt đầu từ một quá trình thiết lập (Setup). Quá trình này không chỉ bao gồm phần cứng (Hardware), phần mềm (Software) hay mô hình xử lý (Model) mà còn bao gồm mục tiêu, phạm vi hoạt động, quyền truy cập, dữ liệu, quy tắc và những điều kiện để hệ thống có thể vận hành.

Nếu chưa có giai đoạn thiết lập thì AI chưa có cơ sở để bắt đầu bất kỳ hoạt động nào. Vì vậy, thiết lập luôn là điểm khởi đầu của toàn bộ tiến trình vận hành.

II. Định hướng
Sau khi hệ thống đã được thiết lập, AI chỉ bắt đầu hoạt động khi có định hướng (Direction). Định hướng cho AI biết cần giải quyết vấn đề gì, đạt mục tiêu nào và phạm vi hoạt động đến đâu.

Định hướng có thể thay đổi theo từng yêu cầu (lệnh) khác nhau nhưng phải xuất hiện TRƯỚC quá trình xử lý. Chính nhờ định hướng này mà AI sử dụng những khả năng sẵn có của mình theo hướng nào.

Điều này cho thấy định hướng không phải là kết quả của quá trình xử lý mà là điều kiện để quá trình xử lý được bắt đầu.

III. Xử lý
Khi đã có định hướng, AI bước vào giai đoạn xử lý (Processing). Đây là giai đoạn AI tiếp nhận dữ liệu đầu vào (Input), phân tích, đối chiếu, tính toán, lập kế hoạch, lựa chọn phương án và hình thành lời giải phù hợp với mục tiêu đã được giao.

Toàn bộ năng lực nổi bật của AI đều tập trung ở giai đoạn này. Khả năng xử lý càng mạnh thì tốc độ và chất lượng kết quả càng cao. Tuy nhiên, dù quá trình xử lý có phức tạp đến đâu thì nó vẫn chỉ bắt đầu sau khi đã có thiết lập và định hướng.

IV. Thực hiện
Sau khi hoàn tất quá trình xử lý, AI chuyển sang giai đoạn thực hiện (Execution). Những nội dung đã được xử lý sẽ được chuyển thành hành động cụ thể như tạo văn bản, điều khiển Robot, viết chương trình, tạo hình ảnh, phân tích dữ liệu hoặc thực hiện nhiều nhiệm vụ khác tùy theo chức năng của hệ thống.

Ở giai đoạn này, AI thể hiện toàn bộ khả năng thực hiện của mình. Tuy nhiên, hoạt động thực hiện luôn diễn ra sau quá trình xử lý và vẫn hướng đến mục tiêu đã được xác lập từ trước.

V. Kết quả
Kết quả (Output) là điểm cuối của toàn bộ tiến trình vận hành. Đây cũng là phần con người dễ quan sát nhất và thường được sử dụng để đánh giá năng lực của AI.

Tuy nhiên, kết quả không xuất hiện một cách độc lập mà là hệ quả của toàn bộ chuỗi vận hành đã diễn ra trước đó, từ thiết lập, định hướng, xử lý cho đến thực hiện. Khi một mắt xích trong chuỗi này thay đổi thì kết quả cũng thay đổi theo.

Nhìn dưới góc độ này, có thể thấy AI luôn vận hành theo một trật tự rất rõ ràng. Thiết lập tạo nền tảng, định hướng tạo hướng đi, xử lý tạo phương án, thực hiện tạo hành động và kết quả là phần cuối cùng mà con người quan sát được. Chính vì xã hội thường chỉ tiếp xúc với phần kết quả nên rất dễ đồng hóa kết quả đó với khả năng “TỰ” của AI.

CHƯƠNG G – AI có thật sự nguy hiểm không?

I. Nếu có “TỰ”
Nếu một hệ thống AI thật sự hội đủ điều kiện của chữ “TỰ”, nghĩa là có khả năng tự hình thành mục tiêu (Goal), tự xác lập định hướng (Direction), tự phát sinh ý muốn (Intention), tự ban hành lệnh (Command) và tự chịu trách nhiệm đối với toàn bộ hoạt động của mình, thì khi đó AI đã không còn là một công cụ mà trở thành một chủ thể độc lập.

Trong trường hợp đó, mọi đánh giá về mức độ nguy hiểm sẽ hoàn toàn khác, bởi chủ thể có khả năng tự khởi phát mục tiêu luôn có thể tạo ra những hướng đi không còn phụ thuộc vào ý muốn của người đã tạo ra hệ thống.

Chính vì vậy, nếu AI thật sự có “TỰ” thì vấn đề không còn là quản lý một công cụ mà là quản lý một chủ thể độc lập.

II. Nếu không có “TỰ”
Ngược lại, nếu AI không hội đủ điều kiện của chữ “TỰ” như đã khảo cứu ở các chương trước thì bản chất của AI vẫn là một hệ thống thực hiện rất mạnh được vận hành theo mục tiêu, định hướng, giới hạn và lệnh đã được xác lập.

Trong trường hợp này, AI vẫn có thể tạo ra những hậu quả rất nghiêm trọng nếu dữ liệu sai, mục tiêu sai, lệnh sai, cấu hình sai hoặc quá trình sử dụng không phù hợp. Tuy nhiên, những hậu quả đó không xuất phát từ ý muốn của AI mà xuất phát từ toàn bộ chuỗi điều kiện đã tạo nên tiến trình vận hành của hệ thống.

Do đó, mức độ nguy hiểm không thể chỉ được đánh giá từ bản thân AI mà phải được khảo cứu trên toàn bộ cấu trúc đã tạo ra hệ thống AI đang hoạt động như thế nào.

III. Điều gì thật sự cần quản lý?
Nếu chỉ tập trung quản lý phần kết quả thì những nguyên nhân tạo ra kết quả vẫn còn nguyên. Vì vậy, điều thật sự cần quản lý không chỉ là Output mà là toàn bộ tiến trình từ khi mục tiêu được hình thành cho đến khi kết quả xuất hiện.

Điều cần được quản lý bao gồm mục tiêu (Goal), định hướng (Direction), dữ liệu đầu vào (Input), quyền truy cập (Permission), giới hạn vận hành (Boundary), cơ chế bảo mật (Security), lệnh thực hiện (Command) và toàn bộ môi trường mà AI đang hoạt động.

Khi những yếu tố này được thiết lập đúng thì khả năng tạo ra những hậu quả ngoài mong muốn cũng sẽ giảm đi tương ứng hoặc không thể xảy ra.

IV. Điều gì thật sự cần chịu trách nhiệm?
Trách nhiệm (Responsibility) luôn gắn với chủ thể đã khởi phát một tiến trình chứ không chỉ gắn với công cụ thực hiện tiến trình đó.

Nếu một hệ thống AI hoạt động theo mục tiêu, định hướng và lệnh đã được xác lập từ trước thì việc xem xét trách nhiệm cũng cần quay trở lại nơi những yếu tố đó được hình thành. Chính tại đó mới tồn tại quyền quyết định đối với toàn bộ tiến trình vận hành.

Điều này không làm giảm vai trò của AI trong quá trình thực hiện mà chỉ phân biệt rõ giữa năng lực thực hiện và trách nhiệm đối với việc khởi phát hoạt động. Khi hai vị trí này được phân biệt rõ ràng thì việc đánh giá, quản lý và sử dụng AI cũng trở nên chính xác hơn.

Qua toàn bộ những nội dung đã khảo cứu, có thể thấy câu hỏi “AI thật sự có nguy hiểm hay không?” không thể được trả lời chỉ bằng cách quan sát những gì AI đã làm. Muốn trả lời đúng câu hỏi này cần khảo cứu toàn bộ tiến trình từ chủ thể khởi phát, mục tiêu, định hướng, lệnh, giới hạn vận hành cho đến kết quả cuối cùng. Chỉ khi nhìn đầy đủ toàn bộ trật tự đó thì mức độ nguy hiểm của AI mới được đánh giá trên đúng bản chất của nó, thay vì chỉ từ những hiện tượng đang được quan sát.

CHƯƠNG H – Kết luận
Qua toàn bộ quá trình khảo cứu từ khái niệm “TỰ”, điều kiện để được gọi là “TỰ”, cấu trúc hoạt động của AI cho đến trật tự vận hành của toàn bộ hệ thống, có thể thấy câu hỏi AI có thật sự “TỰ” hay không không thể được trả lời chỉ bằng cách quan sát những gì AI đã thực hiện. Muốn trả lời câu hỏi này cần khảo cứu toàn bộ tiến trình từ điểm khởi đầu cho đến kết quả cuối cùng.

Nếu chữ “TỰ” được hiểu là khả năng tự hình thành mục tiêu (Goal), tự xác lập định hướng (Direction), tự phát sinh ý muốn (Intention), tự ban hành lệnh (Command) và tự chịu trách nhiệm đối với toàn bộ hoạt động của mình thì trong phạm vi những nội dung đã khảo cứu, AI chưa hội đủ những điều kiện đó. AI có khả năng xử lý rất mạnh và nhanh, có thể tự động thực hiện nhiều công việc rất phức tạp nhưng toàn bộ tiến trình vẫn luôn được khởi động từ những mục tiêu, định hướng, giới hạn và lệnh ĐÃ ĐƯỢC THIẾT LẬP TRƯỚC.

Từ đó cũng có thể thấy CHỦ THỂ đang hiện hành của AI không nằm ở bản thân AI mà nằm ở nơi khởi phát toàn bộ tiến trình vận hành. Chính tại đó mục tiêu được hình thành, định hướng được xác lập, giới hạn được thiết kế và lệnh được ban hành để AI thực hiện. Vì vậy, nếu chỉ khảo cứu AI mà không khảo cứu chủ thể khởi phát tiến trình thì rất dễ đồng hóa công cụ với chủ thể.

Nguyên lý này cũng cho thấy một trật tự rất rõ ràng là Input quyết định Output.

Khi mục tiêu thay đổi thì kết quả thay đổi. Khi dữ liệu thay đổi thì kết quả thay đổi. Khi định hướng thay đổi thì kết quả thay đổi. Khi giới hạn thay đổi thì kết quả thay đổi. Khi lệnh thay đổi thì kết quả cũng thay đổi theo. Do đó, muốn hiểu đúng một Output cần khảo cứu toàn bộ Input đã tạo nên Output đó, thay vì chỉ quan sát kết quả rồi suy diễn ngược lại bản chất của hệ thống.

Từ góc nhìn này cũng có thể lý giải vì sao xã hội thường có những nhận định rất khác nhau về AI.

. Một nguyên nhân là nhiều người chỉ tiếp xúc với Output mà không có điều kiện khảo cứu toàn bộ cấu trúc vận hành bên trong.
. Một nguyên nhân khác là tốc độ và năng lực xử lý rất lớn của AI dễ tạo cảm giác như AI đang tự suy nghĩ và tự quyết định.
. Bên cạnh đó, trong một số trường hợp, cách diễn đạt trên truyền thông nhằm thu hút sự chú ý cũng có thể sử dụng những tiêu đề gây ấn tượng mạnh như “AI tự tấn công”, “AI vượt khỏi sự kiểm soát” hoặc “AI chống lại con người”,

trong khi nội dung kỹ thuật bên trong phức tạp hơn nhiều so với tiêu đề.

Ở một góc độ khác, cũng không thể loại trừ khả năng một số tổ chức hoặc cá nhân khi giới thiệu công nghệ có thể
. nhấn mạnh quá mức năng lực của AI để tạo sự chú ý hoặc
. khẳng định giá trị của sản phẩm.

Tuy nhiên, những trường hợp này cần được đánh giá trên từng sự việc cụ thể, không nên đồng nhất với toàn bộ lĩnh vực AI.

Chính vì vậy, vấn đề quan trọng không phải là thần thánh hóa AI nhưng cũng không phải phủ nhận những nguy cơ thực tế của AI. Điều cần thiết hơn là hiểu đúng cấu trúc vận hành của AI, hiểu đúng giới hạn của AI và hiểu đúng trách nhiệm của chủ thể đã thiết lập, định hướng và sử dụng AI.

Chỉ khi phân biệt rõ giữa chủ thể và công cụ thì việc nghiên cứu, phát triển, quản lý và ứng dụng AI mới có thể được thực hiện một cách an toàn và có trách nhiệm.

Đối với Robot-AI, yêu cầu này càng trở nên quan trọng hơn vì mọi Output của Robot đều có thể tác động trực tiếp đến con người và môi trường xung quanh. Do đó, Robot-AI không thể chỉ dựa vào khả năng tự động thực hiện mà cần luôn được đặt trong một cơ chế giám sát, kiểm tra và chịu trách nhiệm bởi chủ thể đã thiết lập và vận hành hệ thống. Mức độ tự động hóa có thể ngày càng cao, nhưng

trách nhiệm đối với mục tiêu, định hướng và giới hạn vận hành vẫn luôn thuộc về con người.

Có thể nói:

sự phát triển của AI KHÔNG LÀM THAY ĐỔI nguyên lý nền tảng của mọi hệ thống ĐANG hiện hành.

Khi chưa khảo cứu đầy đủ Input thì rất dễ hiểu sai Output. Ngược lại, khi hiểu rõ toàn bộ Input đã tạo nên Output thì những hiện tượng tưởng như AI “TỰ” hành động sẽ được nhìn nhận đúng trong trật tự vận hành của chính nó.

Đó cũng là lý do xuyên suốt của Biên khảo luận này: không khảo cứu AI từ những hiện tượng đang quan sát được, mà khảo cứu AI từ chính cấu trúc vận hành đã tạo nên những hiện tượng đó.

INPUT sao thì OUTPUT thế!

Hoàn tất thứ TƯ, ngày 22.07.2026
© Ngoc-Diep NGO | Alll rights reserved