AI mở và AI đóng khác nhau thế nào? Mô hình đóng chỉ dùng được qua ứng dụng hoặc API của nhà cung cấp, nghĩa là mình gửi dữ liệu cho họ và không bao giờ thấy bản thân mô hình. Mô hình mở trọng số (open-weight) thì tải về và chạy được trên máy của mình, giúp kiểm soát dữ liệu và tuỳ biến tốt hơn, nhưng cũng bắt mình tự lo vận hành, bảo mật và cập nhật. Không bên nào tốt hơn một cách chung chung; chọn bên nào tuỳ dữ liệu, ngân sách và tay nghề của mình.
Đằng sau lựa chọn rất thực tế này là một trong những cuộc tranh luận lớn nhất của công nghệ toàn cầu: AI mạnh nên được phổ biến rộng hay nên giữ chặt. Cuộc tranh luận ảnh hưởng tới an toàn, cạnh tranh, chiến lược quốc gia và, rất cụ thể, tới những công cụ mà lập trình viên và doanh nghiệp Việt Nam được dùng.
“Mở” và “đóng” trong AI thật ra là gì?
Một mô hình AI đã huấn luyện, xét cho cùng, là một tệp số rất lớn gọi là trọng số (weights), cộng với phần mã để chạy nó. Mô hình đóng giữ kín trọng số. Mình chỉ tiếp cận nó qua ứng dụng chat của công ty hoặc qua API, một đường kết nối trả phí gửi văn bản của mình tới máy chủ của họ rồi nhận câu trả lời về. Phần lớn các trợ lý trò chuyện nổi tiếng hoạt động theo cách này.
Mô hình mở trọng số công bố trọng số để ai cũng tải về chạy được trên máy của mình hoặc máy chủ thuê. Nhiều tập đoàn công nghệ, startup và nhóm nghiên cứu ở Mỹ, châu Âu và Trung Quốc phát hành mô hình theo cách này, thường có nhiều kích cỡ, từ loại nhỏ chạy được trên laptop tới loại lớn cần máy chủ mạnh.
“Mở” là cả một dải, và chữ nghĩa được dùng khá lỏng. Nhiều mô hình được gọi là mã nguồn mở chỉ công bố trọng số chứ không công bố dữ liệu huấn luyện hay toàn bộ mã huấn luyện, lại kèm giấy phép hạn chế một số cách dùng hoặc với bên dùng quá lớn. Những người theo trường phái chặt chẽ cho rằng AI mã nguồn mở thật sự phải công khai nhiều hơn thế. Khi một công ty nói “mở”, nên đọc giấy phép trước khi xây cả việc kinh doanh lên đó.
Ngược lại, đóng cũng không có nghĩa là giấu mọi thứ. Nhà cung cấp mô hình đóng thường vẫn công bố nghiên cứu, báo cáo an toàn và tài liệu kỹ thuật; họ chỉ không trao mô hình ra. Khác biệt thực tế với người dùng nằm ở chỗ ai chạy mô hình và dữ liệu đi về đâu.
Mô hình mở trọng số và mô hình đóng: so trong thực tế
Bảng so sánh dưới đây phản ánh xu hướng chung, không nói về sản phẩm cụ thể nào, và khoảng cách giữa hai phe thay đổi mỗi khi có mô hình mới.
| Yếu tố | Mô hình đóng qua API | Mô hình mở tự triển khai |
|---|---|---|
| Bắt đầu | Vài phút: đăng ký, lấy khoá, gửi yêu cầu. | Vài ngày tới vài tuần: chọn mô hình, dựng phần cứng hoặc máy chủ đám mây, triển khai và chạy thử. |
| Dữ liệu đi đâu | Về nhà cung cấp, theo điều khoản của họ; gói doanh nghiệp thường bảo vệ chặt hơn. | Nằm trên máy chủ của mình hoặc đám mây mình chọn, trong tầm kiểm soát của mình. |
| Chi phí ban đầu | Thấp; dùng bao nhiêu trả bấy nhiêu. | Cao hơn; GPU hoặc máy chủ thuê, cộng công kỹ sư. |
| Chi phí lâu dài | Tăng theo lượng dùng; có thể rất lớn khi khối lượng cao. | Chủ yếu là hạ tầng cố định; có thể rẻ hơn khi khối lượng cao và đều. |
| Kỹ năng cần có | Tích hợp phần mềm cơ bản. | Vận hành học máy, bảo mật, giám sát, cập nhật. |
| Tuỳ biến | Trong phạm vi nhà cung cấp cho phép, như câu lệnh và một số tuỳ chọn tinh chỉnh. | Toàn quyền: tinh chỉnh trên dữ liệu của mình, đổi hành vi, chạy không cần mạng. |
| Năng lực đỉnh | Thường là nơi các mô hình mạnh nhất xuất hiện trước. | Thường bám sát phía sau, và đủ mạnh cho nhiều việc thường ngày. |
| Tiếng Việt | Các mô hình thương mại lớn nhìn chung khá tốt; nên thử với văn bản của chính mình. | Chênh lệch nhiều; có mô hình được tinh chỉnh riêng cho tiếng Việt. |
| Giấy phép và rủi ro | Chịu điều khoản dịch vụ, có thể thay đổi. | Chịu giấy phép của mô hình; có giấy phép hạn chế dùng thương mại hay dùng quy mô lớn. |
Nhiều tổ chức rốt cuộc dùng cả hai: mô hình đóng cho việc phức tạp, khối lượng ít, và mô hình mở cho việc khối lượng lớn hoặc dữ liệu nhạy cảm.
Mỗi phe trong cuộc tranh luận nói gì?
Phe ủng hộ mô hình mở đưa ra ba lý lẽ chính. Một, sự cởi mở cho phép giới nghiên cứu khắp nơi soi xét, kiểm thử và cải thiện mô hình, thay vì phải tin lời vài công ty. Hai, nó thúc đẩy cạnh tranh và kéo giá xuống, vì ai cũng xây tiếp được trên một mô hình nền mạnh. Ba, nó cho các nước và doanh nghiệp ngoài Mỹ, Trung Quốc một con đường để làm AI bằng ngôn ngữ của mình và giữ dữ liệu trong nước, thường được gọi là chủ quyền AI.
Phe ủng hộ mô hình đóng, hoặc muốn thận trọng hơn với những hệ thống mạnh nhất, cho rằng trọng số đã phát hành là không thu hồi được. Bộ lọc an toàn có thể bị gỡ khỏi mô hình mở, và mô hình có thể bị chỉnh cho mục đích xấu như lừa đảo hàng loạt hay tung tin sai. Với mô hình đóng, nhà cung cấp còn giám sát được việc lạm dụng, cập nhật lớp bảo vệ và chặn người dùng xấu.
Cả hai phe đều có lý, và nhiều chuyên gia đứng ở giữa: mở là đáng quý với phần lớn mô hình, còn những hệ thống mạnh nhất ở tuyến đầu cần được xem xét kỹ hơn trước khi phát hành. Các chính phủ vẫn đang tìm cách xử lý chuyện này, và mỗi nơi một cách.
Địa chính trị và mô hình cho tiếng Việt
Địa chính trị thêm một khúc quanh. Mô hình mở trọng số mạnh giờ đến từ nhiều nước, trong đó có Trung Quốc. Điều đó mở rộng lựa chọn cho mọi người, nhưng cũng đặt ra những câu hỏi mà một số tổ chức quan tâm, như mô hình được cài sẵn giá trị và quy tắc nội dung nào, có hợp với ngành có quản lý chặt không. Dù mô hình đến từ đâu, thử nó với chính những chủ đề nhạy cảm của mình trước khi triển khai là việc nên làm.
Với Việt Nam, mô hình mở còn là con đường để tiếng Việt tiến lên. Các công ty và nhóm nghiên cứu trong nước đã phát hành những mô hình tinh chỉnh cho tiếng Việt, thường xây trên nền các mô hình mở. Không có trọng số mở, việc bản địa hoá kiểu này sẽ khó hơn nhiều.
Đội ngũ Việt Nam nên chọn AI mở hay AI đóng thế nào?
Trả lời lần lượt các câu dưới đây; phần lớn các nhóm có quyết định rõ ràng ngay ở bước thứ tư.
- Xác định việc thật cụ thể. Viết nội dung quảng cáo, trả lời khách, tóm tắt hợp đồng, phân tích tài liệu nội bộ có yêu cầu rất khác nhau về chất lượng, quyền riêng tư và khối lượng.
- Phân loại dữ liệu liên quan. Nếu việc đó dùng dữ liệu cá nhân, hồ sơ sức khoẻ hay hợp đồng mật thì đặt nặng quyền kiểm soát dữ liệu, và kiểm nghĩa vụ pháp lý với luật sư.
- Thử chất lượng bằng ví dụ của chính mình. Cho cùng hai mươi tới năm mươi việc thật bằng tiếng Việt chạy qua vài mô hình đóng và mở, rồi nhờ nhân viên chấm điểm mà không biết kết quả của mô hình nào.
- Ước lượng khối lượng và chi phí cho thật. Tính lượng dùng dự kiến mỗi tháng. Khi khối lượng nhỏ, API mô hình đóng gần như luôn rẻ hơn tự chạy máy chủ.
- Soi lại tay nghề. Tự triển khai cần người biết dựng, bảo mật, giám sát và cập nhật mô hình. Thiếu người đó, mô hình mở có thể thành lỗ hổng an ninh.
- Đọc giấy phép và điều khoản. Với mô hình mở, xác nhận được dùng thương mại ở quy mô của mình; với dịch vụ đóng, đọc điều khoản lưu trữ và huấn luyện dữ liệu.
- Tính sẵn đường lui. Thiết kế hệ thống sao cho sau này đổi mô hình được. Thị trường thay đổi rất nhanh, và bị trói chặt vào một bên là chi phí có thật.
Dù chọn bên nào, hãy bắt đầu nhỏ. Thử nghiệm trên một việc được xác định rõ dạy được nhiều hơn hàng tháng trời ngồi so bảng thông số.
Câu hỏi thường gặp
Mô hình mở trọng số có phải là AI mã nguồn mở không?
Không hẳn. Mở trọng số nghĩa là tải được trọng số đã huấn luyện, nhưng dữ liệu và mã huấn luyện có thể vẫn giữ kín, giấy phép có thể hạn chế cách dùng. Các định nghĩa chặt hơn về AI mã nguồn mở đòi công khai nhiều hơn.
Mô hình mở có kém an toàn hơn không?
Chúng mang rủi ro khác: bộ lọc an toàn có thể bị gỡ và nhà phát hành không giám sát được việc lạm dụng, nhưng sự cởi mở cũng giúp nhà nghiên cứu độc lập tìm ra lỗi. Với hệ thống của mình, độ an toàn phụ thuộc nhiều vào cách mình vận hành.
Công ty nhỏ có tự chạy mô hình AI trên máy mình được không?
Mô hình mở cỡ nhỏ chạy được trên laptop mạnh hoặc một máy chủ có GPU tốt, đủ cho một số việc. Mô hình lớn hơn cần phần cứng đắt hơn, nên so kỹ với chi phí dùng API.
Bên nào tốt hơn cho việc dùng tiếng Việt?
Tuỳ mô hình và tuỳ việc. Mô hình thương mại lớn nhìn chung mạnh, trong khi một số mô hình mở được tinh chỉnh riêng cho tiếng Việt. Thử cả hai với văn bản của chính mình rồi hãy quyết.
Chủ quyền AI là gì?
Là ý tưởng một quốc gia nên có khả năng xây dựng, vận hành và bản địa hoá AI bằng ngôn ngữ của mình, giữ dữ liệu nhạy cảm trong tầm kiểm soát, thay vì hoàn toàn phụ thuộc nhà cung cấp nước ngoài. Mô hình mở giúp điều này khả thi hơn.
