Lưu trữ cho từ khóa: Các sàn giao dịch tiền điện tử đã đi đâu?

Sự căng thẳng giữa kiểm soát xuất khẩu AI và đổi mới AI của Hoa Kỳ

Trí tuệ nhân tạo (AI) đặt ra một loạt thách thức cấp bách liên quan đến kiểm soát xuất khẩu. Một mặt, AI mở ra cánh cửa cho các công nghệ quân sự có khả năng biến đổi. Hoa Kỳ có lợi ích lớn trong việc đảm bảo rằng công nghệ AI do Hoa Kỳ phát triển không bị các đối thủ địa chính trị sử dụng theo cách đe dọa đến an ninh quốc gia. Một khuôn khổ quan trọng để thúc đẩy lợi ích đó là Đạo luật Cải cách Kiểm soát Xuất khẩu năm 2018 ( ECRA ). ECRA trao cho Bộ Thương mại thẩm quyền ban hành các quy tắc kiểm soát xuất khẩu mới liên quan đến công nghệ AI.
Mặt khác, hệ thống hạn chế kiểm soát xuất khẩu AI càng mở rộng thì việc thực thi càng trở nên cồng kềnh và không thực tế. Ngoài ra, việc áp dụng các hạn chế kiểm soát xuất khẩu mới quá rộng nhằm ngăn chặn quyền truy cập vào điện toán AI dựa trên đám mây của các đối thủ địa chính trị cũng có nguy cơ làm suy yếu nghiên cứu AI tại các trường đại học Hoa Kỳ. Kết quả sẽ là một hệ sinh thái AI của Hoa Kỳ kém mạnh mẽ và kém sáng tạo hơn.

Sự rò rỉ của các quy định hiện hành

Vào tháng 10 năm 2022 , tháng 10 năm 2023tháng 4 năm 2024 , Cục Công nghiệp và An ninh (BIS) thuộc Bộ Thương mại đã ban hành một loạt các quy tắc kiểm soát xuất khẩu nhằm hạn chế Trung Quốc tiếp cận các loại chip tiên tiến nhất được sử dụng cho tính toán AI. Không có gì ngạc nhiên khi điều này đã thúc đẩy một thị trường chợ đen phát triển mạnh mẽ đối với các loại chip nhập lậu.
Nhưng buôn lậu không phải là cách duy nhất để các thực thể trong các khu vực pháp lý hạn chế xuất khẩu tiếp cận được sức mạnh tính toán của các chip AI tiên tiến nhất. Một bài báo vào tháng 6 trên Computerworld đã nêu rằng “các quy tắc hiện hành bỏ qua việc cung cấp chip dưới dạng dịch vụ hoặc điện toán đám mây, tạo ra một lỗ hổng tiềm ẩn để các công ty Trung Quốc hưởng lợi từ các chip miễn là họ vẫn ở trên đất Hoa Kỳ”. Và một bài báo trên Tạp chí Phố Wall vào tháng 8 năm 2024 có tựa đề “Các kỹ sư AI của Trung Quốc đang bí mật truy cập vào các chip Nvidia bị cấm” đã giải thích rằng “các nhà môi giới đang cung cấp sức mạnh tính toán ở nước ngoài và cung cấp mức độ ẩn danh cao”.
Những lỗ hổng này nhấn mạnh rằng việc thu được lợi ích từ điện toán AI không đòi hỏi phải sở hữu vật lý các chip thực hiện các phép tính. Điện toán đám mây trừu tượng hóa vị trí của phần cứng điện toán. Cũng giống như một người có thể hưởng lợi từ sự tiện lợi khi thực hiện tìm kiếm trên Google mà không cần biết vị trí của các máy chủ thực hiện công việc tạo kết quả tìm kiếm, một công ty có thể đào tạo một mô hình AI bằng cách sử dụng các máy chủ dựa trên đám mây. Các quy tắc nhằm ngăn chặn một công ty—hoặc một quốc gia—thu được vật lý các chip điện toán thực tế được sử dụng để đào tạo các mô hình AI có hiệu quả hạn chế khi những chip đó có thể được sử dụng từ xa.

Có thêm hạn chế nào về việc tiếp cận AI không?

Một phản ứng khả thi là trao cho Bộ Thương mại Hoa Kỳ thẩm quyền mở rộng các quy tắc kiểm soát xuất khẩu để hạn chế quyền truy cập vào điện toán AI dựa trên đám mây. Đây là mục tiêu của HR 4683 , một dự luật được đưa ra với sự bảo trợ của lưỡng đảng tại Hạ viện vào năm 2023 có tên là “Đạo luật đóng lỗ hổng cho việc sử dụng và phát triển trí tuệ nhân tạo ở nước ngoài”. Dự luật, chưa được Ủy ban Đối ngoại thông qua, sẽ yêu cầu Bộ Thương mại “cấm các công dân Hoa Kỳ và các công ty con tại Hoa Kỳ cung cấp hỗ trợ cho việc sử dụng từ xa hoặc sử dụng đám mây của bất kỳ mạch tích hợp nào được liệt kê theo Phân loại kiểm soát xuất khẩu số 3A090 và 4A090 của Quy định quản lý xuất khẩu của một thực thể có trụ sở tại Cộng hòa Nhân dân Trung Hoa hoặc Ma Cao”.
Vào tháng 5 năm 2024, một nhóm nhà lập pháp lưỡng đảng đã giới thiệu HR 8315 , có tên là “Đạo luật tăng cường khuôn khổ quốc gia về hạn chế xuất khẩu quan trọng ra nước ngoài” hay “Đạo luật ENFORCE”. Dự luật này, nhận được 43 phiếu thuận và 3 phiếu chống tại Ủy ban Đối ngoại vào cuối tháng 5, sẽ cho phép chính phủ yêu cầu công dân Hoa Kỳ phải có giấy phép “xuất khẩu, tái xuất khẩu hoặc chuyển giao trong nước” “các hệ thống trí tuệ nhân tạo được bảo hộ”.
HR 8315 đưa ra định nghĩa tạm thời về “hệ thống trí tuệ nhân tạo được bảo vệ” bao gồm “một hệ thống trí tuệ nhân tạo… thể hiện hoặc có thể dự đoán được sẽ được sửa đổi để thể hiện các khả năng dưới dạng mức hiệu suất cao trong các nhiệm vụ gây ra rủi ro nghiêm trọng cho an ninh quốc gia và chính sách đối ngoại của Hoa Kỳ hoặc bất kỳ sự kết hợp nào của những vấn đề đó, ngay cả khi nó được cung cấp cho người dùng cuối cùng với các biện pháp bảo vệ kỹ thuật nhằm ngăn chặn người dùng lợi dụng các khả năng có liên quan”. Tùy thuộc vào cách diễn giải, định nghĩa này có thể được hiểu là bao gồm phần lớn các công nghệ AI tiên tiến đương đại.

Thách thức trong việc xác định ranh giới của AI bị hạn chế

Nếu ngôn ngữ như thế này được đưa vào dự luật được Quốc hội thông qua và ký thành luật, BIS không nhất thiết phải áp dụng phạm vi bao phủ rộng nhất có thể. Có mọi lý do để tin rằng BIS sẽ tiến hành với nhận thức đầy đủ về những đánh đổi liên quan. Nhưng dù sao thì điều quan trọng là phải xem xét những hậu quả tiềm tàng của việc diễn giải rộng rãi về công nghệ AI được kiểm soát, điều này có nguy cơ lan rộng vào một loạt các công nghệ có nhiều ứng dụng không liên quan đến an ninh quốc gia.
Một ví dụ tốt là nhận dạng hình ảnh dựa trên AI. Nhận dạng hình ảnh có một danh sách dài các ứng dụng dân sự. Nó được sử dụng để cho phép các hệ thống AI mô tả các bức tranh cho những người khiếm thị và nhận dạng khuôn mặt để xác thực danh tính. Nó cũng được sử dụng để giúp phân tích hình ảnh y tế và cho phép các phương tiện không người lái nhận thức được môi trường của chúng và điều hướng phù hợp.
Nhận dạng hình ảnh cũng có các ứng dụng liên quan đến an ninh quốc gia. Ví dụ, nó có thể được sử dụng trong bối cảnh quân sự để xác định mục tiêu. Do đó, nhận dạng hình ảnh là một ví dụ điển hình về công nghệ sử dụng kép—tức là công nghệ có cả ứng dụng dân sự và quân sự. Nhiều—và có lẽ là hầu hết—các danh mục công nghệ AI tiên tiến sẽ thuộc danh mục sử dụng kép này.

AI, “xuất khẩu được coi là” và các trường đại học Hoa Kỳ

Một cân nhắc chính sách quan trọng khác là các quy tắc kiểm soát xuất khẩu bao gồm nhiều hơn là việc chuyển giao vật lý các mặt hàng bị hạn chế cho các thực thể ở các quốc gia mục tiêu. Như BIS giải thích , “[t]hực đơn xin giấy phép xuất khẩu từ BIS trước khi ‘phát hành’ công nghệ được kiểm soát cho một cá nhân nước ngoài được gọi một cách không chính thức là xuất khẩu được coi là. Việc phát hành công nghệ được kiểm soát cho cá nhân nước ngoài tại Hoa Kỳ được ‘coi là’ xuất khẩu cho quốc gia hoặc các quốc gia mà cá nhân đó mang quốc tịch”. Nói cách khác, việc cung cấp công nghệ được kiểm soát xuất khẩu cho một công dân nước ngoài tại Hoa Kỳ cũng là một “xuất khẩu”.
Nếu một mảng rộng lớn của công nghệ AI tiên tiến được chỉ định là “được kiểm soát”, các trường đại học Hoa Kỳ sẽ không còn có thể thực hiện nghiên cứu AI hiệu quả nữa. Theo báo cáo năm 2021 của Quỹ Quốc gia về Chính sách Hoa Kỳ, 74% sinh viên sau đại học chuyên ngành kỹ thuật điện toàn thời gian và 72% sinh viên chuyên ngành khoa học máy tính và thông tin là người nước ngoài. Có rất nhiều sinh viên sau đại học trong các ngành này đang làm việc về AI. Nghiên cứu của trường đại học, bao gồm nghiên cứu của sinh viên sau đại học nước ngoài tại các trường đại học Hoa Kỳ, là nguồn chính của sự đổi mới AI.
Ngày nay, các trường đại học Hoa Kỳ thường xuyên cung cấp cho các nhà nghiên cứu AI sau đại học của họ quyền truy cập vào các công nghệ điện toán AI tiên tiến, thường là dựa trên đám mây. Nhưng nếu việc cho phép các sinh viên sau đại học làm việc ở biên giới AI có nguy cơ khiến các trường đại học vi phạm kiểm soát xuất khẩu, các trường đại học sẽ buộc phải cắt giảm đáng kể quy mô nghiên cứu AI của mình.
Giải pháp thay thế—thiết lập các không gian nghiên cứu và dự án đại học phân chia chỉ dành cho sinh viên sau đại học có quyền công dân phù hợp—là không thực tế đối với phần lớn các trường đại học. Và ngay cả khi thực tế, đó cũng sẽ là chính sách tồi. Các trường đại học Hoa Kỳ có lịch sử lâu đời trong việc chào đón sinh viên sau đại học ngành kỹ thuật nước ngoài, những người sau này có sự nghiệp thành công kéo dài hàng thập kỷ tại Hoa Kỳ. Nhiều trường trong số họ tạo ra các công ty khởi nghiệp có trụ sở tại Hoa Kỳ, phát triển để tuyển dụng hàng trăm hoặc hàng nghìn kỹ sư. Việc chặn đường ống đó chắc chắn sẽ cản trở những tiến bộ AI do người Mỹ dẫn đầu trong tương lai.

Đảm bảo sự đổi mới AI liên tục của Hoa Kỳ

Những hậu quả không mong muốn luôn là mối quan tâm đối với quy định về công nghệ, và đặc biệt là khi nói đến kiểm soát xuất khẩu AI. Việc mở rộng các quy tắc kiểm soát xuất khẩu AI để nhắm mục tiêu vào quyền truy cập dựa trên đám mây vào các rủi ro điện toán AI tiên tiến có hiệu quả hạn chế đối với các thực thể mục tiêu, vì các thực thể đó vẫn sẽ cố gắng truy cập các dịch vụ điện toán đám mây AI thông qua một loạt các trung gian khó phân biệt.
Nó cũng có nguy cơ làm suy yếu nghiên cứu AI tại các trường đại học Hoa Kỳ, do đó thúc đẩy hơn nữa xu hướng gia tăng sự thống trị của ngành công nghiệp đối với nghiên cứu AI của Hoa Kỳ. Mặc dù nghiên cứu AI của ngành công nghiệp cực kỳ quan trọng, nhưng nó nên bổ sung, chứ không phải thay thế, nghiên cứu của trường đại học. Xét cho cùng, nghiên cứu AI của trường đại học không chỉ tạo ra những tiến bộ cơ bản về kiến thức mà còn giúp biến Hoa Kỳ thành điểm đến được lựa chọn cho những tài năng nước ngoài hàng đầu và cung cấp chương trình đào tạo đầu sự nghiệp quan trọng cho các chuyên gia AI trong tương lai.
Để hệ sinh thái AI của Hoa Kỳ tiếp tục phát triển, các trường đại học Hoa Kỳ cần có khả năng tiếp tục thu hút những nhà nghiên cứu AI tài năng nhất từ khắp nơi trên thế giới. Các quy tắc kiểm soát xuất khẩu AI nên được xây dựng để tránh tạo ra thiệt hại phụ cho khía cạnh quan trọng cơ bản này của hệ sinh thái đổi mới AI của Hoa Kỳ.

==============================

💯 Nếu bạn muốn tham gia giao dịch trên thị trường Forex, Vàng,…. bạn hãy ủng hộ admin bằng cách đăng ký sàn theo link dưới nha! Cảm ơn bạn rất nhiều 😘😘😘

🏆 Sàn Exness: https://one.exnesstrack.net/a/6meoii18rp
🥇 Mã giới thiệu: 6meoii18rp

(Nếu đã có tài khoản rồi thì tìm cách đổi ib Exness và làm theo nhé)

Dự án mô hình kinh tế cờ bạc

Mục đích tóm tắt

Dự án này nhằm mục đích xem xét các khuyến nghị về chính sách được nêu trong Sách trắng của Chính phủ tháng 4 năm 2023, “Cược lớn: Cải cách cờ bạc cho Kỷ nguyên số”, nhằm giảm hoặc hạn chế khả năng chi tiền của người tiêu dùng cho các sản phẩm cờ bạc. Sách trắng ước tính rằng tác động chung của các khuyến nghị của nó sẽ dẫn đến việc giảm Tổng lợi nhuận cờ bạc (GGY) từ 3-8 phần trăm mỗi năm (DCMS, 2023). Con số này tương đương với khoảng 329-812 triệu bảng Anh được khách hàng giữ lại thay vì chi cho cờ bạc.
Năm 2022, Văn phòng Trách nhiệm Ngân sách (OBR) tuyên bố rằng họ dự kiến doanh thu tài chính từ thuế cá cược và trò chơi sẽ đạt 3,3 tỷ bảng Anh mỗi năm vào năm 2022-23 (OBR,2022). Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu tác động của việc đưa ra các chính sách/quy định làm giảm mức tiêu thụ cờ bạc và do đó làm giảm doanh thu thuế mà nền kinh tế Anh thu được cũng như các chỉ số kinh tế khác như việc làm.
Công trình của chúng tôi cùng với Đại học Glasgow sẽ xem xét điều gì xảy ra với số tiền mà người tiêu dùng không còn chi cho cờ bạc nữa và liệu số tiền này có được chi cho các hàng hóa/dịch vụ khác có hệ số nhân kinh tế lớn hơn hệ số nhân của ngành cờ bạc hay không. Nếu đúng như vậy, tác động kinh tế ròng có thể là tích cực. Ví dụ, Social Market Foundation phát hiện ra rằng hiệu ứng hệ số nhân từ các lĩnh vực kinh tế như bán lẻ lớn hơn nhiều so với ngành cờ bạc (SMF, 2021).

Phương pháp luận

Dự án này có ba giai đoạn. Ở giai đoạn đầu, một cuộc khảo sát mới về những người chơi cờ bạc thường xuyên sẽ được tiến hành tại Vương quốc Anh (trừ Bắc Ireland) để có được ý tưởng về hành vi cờ bạc của họ.
Điều này sẽ cung cấp thông tin cho phần thứ hai của dự án, trong đó chúng tôi sẽ tiến hành một thí nghiệm lựa chọn riêng biệt, trong đó những người chơi cờ bạc thường xuyên sẽ được khảo sát để thu thập dữ liệu về cách chi tiêu cá nhân của họ có thể thay đổi theo luật cờ bạc mới, trong đó số tiền họ đánh bạc sẽ bị giới hạn/giảm. Mô hình lựa chọn sẽ được sử dụng để phân tích các quyết định và ước tính giá trị mà người trả lời đặt vào các loại chi tiêu cá nhân khác nhau bao gồm các hàng hóa và dịch vụ khác, tiết kiệm và giảm nợ.
Kết quả từ thí nghiệm lựa chọn rời rạc sẽ cho phép chúng ta rút ra độ đàn hồi giữa các khía cạnh khác nhau của chi tiêu của người tiêu dùng để cung cấp thông tin cho phần thứ ba của dự án, trong đó chúng ta xem xét các tác động kinh tế vĩ mô của bất kỳ thay đổi nào về mức tiêu dùng bằng cách đưa các tác động này vào mô hình nền kinh tế Vương quốc Anh.

==============================

💯 Nếu bạn muốn tham gia giao dịch trên thị trường Forex, Vàng,…. bạn hãy ủng hộ admin bằng cách đăng ký sàn theo link dưới nha! Cảm ơn bạn rất nhiều 😘😘😘

🏆 Sàn Exness: https://one.exnesstrack.net/a/6meoii18rp
🥇 Mã giới thiệu: 6meoii18rp

(Nếu đã có tài khoản rồi thì tìm cách đổi ib Exness và làm theo nhé)