Quản trị năng lực tính toán

Giải thích dễ hiểu

Huấn luyện một mô hình tiên phong đòi hỏi lượng phần cứng chuyên dụng, năng lượng và tiền bạc khổng lồ, tập trung vào một số ít nhà sản xuất chip và nhà cung cấp điện toán đám mây. Điều đó khiến năng lực tính toán trở thành một trong số ít phần của quá trình phát triển SI mà chính phủ có thể nhìn thấy và đếm được. Quản trị năng lực tính toán tận dụng điều này: kiểm soát xuất khẩu chip tiên tiến, nghĩa vụ báo cáo đối với các lượt huấn luyện lớn, quy định định danh khách hàng (know your customer) cho nhà cung cấp đám mây và các đề xuất về chip có thể xác minh cách chúng được sử dụng.

Ngưỡng tính toán là công cụ dễ thấy nhất. EU AI Act mặc định rủi ro hệ thống đối với các mô hình đa dụng được huấn luyện với hơn 10^25 FLOP, và một số luật cấp bang của Mỹ dùng mức 10^26 phép tính để xác định nhà phát triển tiên phong. Quản trị năng lực tính toán không thể nhìn thấy mọi thứ. Thuật toán ngày càng hiệu quả hơn, nên cùng một năng lực cần ít tài nguyên tính toán hơn mỗi năm, và một khi trọng số được phát hành, kiểm soát năng lực tính toán không còn giới hạn được ai có thể chạy mô hình.

Vì sao điều này quan trọng đối với SI mất kiểm soát

Năng lực tính toán là điểm thắt vật lý của quá trình phát triển SI. Nếu có lúc cần ngăn một lượt huấn luyện nguy hiểm, quyền kiểm soát chip và trung tâm dữ liệu là một trong số ít đòn bẩy có tác dụng mà không cần sự hợp tác của mô hình.

Luật và quy định sử dụng thuật ngữ này

• Có hiệu lực EU AI Act (GPAI) Liên minh châu Âu
• Có hiệu lực SB 53 California
• Đã thông qua, chưa có hiệu lực RAISE Act New York
• Đã thông qua, chưa có hiệu lực SB 315 Illinois
• Có hiệu lực AI Basic Act Hàn Quốc

Nguồn

1. Guidelines for providers of general-purpose AI models European Commission · 18 thg 7, 2025
2. SB 53: Artificial intelligence models: large developers CalMatters Digital Democracy