Beyond Openness: Shaping a Responsible AI Future Through the UN Global Dialogue
April 20, 2026
Lea Gimpel, Director of Policy and AI Lead, DPGA Secretariat
Bài được đưa lên Internet ngày: 20/04/2026
Trong bối cảnh thế giới đầy rẫy sự bất định và sự thay đổi của các chuẩn mực vốn có, trí tuệ nhân tạo (AI) an toàn và đáng tin cậy nổi lên như một thách thức quản trị chung, đòi hỏi một cách tiếp cận bao trùm. Các bên liên quan đa dạng trên toàn cầu cần hợp tác để cân bằng giữa đổi mới sáng tạo và các giới hạn sinh thái, thúc đẩy sự công bằng về quyền lực và bảo vệ lợi ích công cộng. Trong bối cảnh đó, các công nghệ mở—chẳng hạn như hàng hóa công cộng kỹ thuật số - DPG (Digital Public Goods)—đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy hợp tác toàn cầu, quyền tự chủ, tính minh bạch và cuối cùng là niềm tin. Ban Thư ký DPGA vui mừng thông báo rằng chúng tôi đã gửi phản hồi cho lời kêu gọi đóng góp ý kiến của Liên Hợp Quốc nhằm phục vụ Đối thoại Toàn cầu đầu tiên về Quản trị AI; đây là nền tảng do Đại hội đồng Liên Hợp Quốc thiết lập nhằm tạo điều kiện hợp tác quốc tế, chia sẻ các thực tiễn tốt nhất và giải quyết những thách thức trong quản trị AI, chẳng hạn như sự phân mảnh ngày càng tăng và vấn đề địa chính trị về việc ai nắm quyền kiểm soát cơ sở hạ tầng AI.
Đối thoại Toàn cầu: Công cụ thúc đẩy Hiệp ước Kỹ thuật số Toàn cầu
Hiệp ước Kỹ thuật số Toàn cầu - GDC (Global Digital Compact) (bản dịch sang tiếng Việt) đã chính thức công nhận DPG là nền tảng cốt lõi cho một tương lai kỹ thuật số công bằng. Tại Mục tiêu số 1, GDC cam kết rõ ràng về việc:
"...Tăng cường đầu tư và phát triển hàng hóa công cộng kỹ thuật số, bao gồm phần mềm nguồn mở, dữ liệu mở, các mô hình trí tuệ nhân tạo mở và nội dung mở, nhằm thúc đẩy chuyển đổi số bao trùm và đạt được các Mục tiêu Phát triển Bền vững."
Ban Thư ký DPGA coi Đối thoại Toàn cầu của Liên Hợp Quốc không chỉ là một diễn đàn thảo luận mà còn là công cụ quan trọng để thực hiện các cam kết của GDC. Bằng cách kết nối các sáng kiến hiện có—như Tiêu chuẩn DPG (được dùng để thẩm định mọi DPG) và công việc của chúng tôi về phần mềm nguồn mở và dữ liệu mở phục vụ phát triển AI có trách nhiệm (DPG4AI)—với các vấn đề cấp bách về quản trị AI như an toàn, an ninh và thu hẹp khoảng cách về AI, chúng tôi mong muốn cuộc đối thoại này sẽ chuyển hóa các mục tiêu cấp cao đó thành hành động thực tiễn thông qua một lộ trình triển khai rõ ràng.
AI Tiết kiệm (Frugal AI) và Con đường hướng tới Chủ quyền Kỹ thuật số
Một điều kiện tiên quyết quan trọng là chúng ta cần vượt qua quan niệm cho rằng tiến bộ thực sự phụ thuộc vào việc bắt chước quy mô tính toán khổng lồ và tiêu tốn nhiều năng lượng của các tập đoàn công nghệ lớn. Một hướng đi thay thế là AI tiết kiệm (frugal AI): các mô hình nhỏ gọn hơn, chuyên biệt và có hiệu suất cao, được huấn luyện trên dữ liệu địa phương và tối ưu hóa cho phần cứng cấu hình thấp cũng như cơ sở hạ tầng tính toán hạn chế. Cách tiếp cận này cũng dễ dàng tương thích hơn với các yêu cầu cao về tính mở đối với tập dữ liệu và mô hình theo Tiêu chuẩn DPG.
Tuy nhiên, việc phổ cập hóa quá trình phát triển AI không chỉ dừng lại ở quyền tiếp cận các mô hình hiện có; mà còn là việc giành lại quyền chủ động xây dựng công nghệ phù hợp với thực tế kinh tế, xã hội và sinh thái tại địa phương. Các hàng hóa công cộng kỹ thuật số (DPG) xuyên suốt vòng đời phát triển AI, cùng với các mô hình AI nguồn mở, là những công cụ thiết yếu để đạt được mục tiêu này, đặc biệt là vì chúng tiết kiệm chi phí hơn so với các API nguồn đóng khi triển khai ở quy mô cấp chính phủ.
Bằng cách ưu tiên hiệu quả thay vì chỉ chú trọng quy mô khổng lồ, các quốc gia có thể giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn (hyperscaler) từ bên ngoài, giảm dấu chân carbon và hướng tới tầm nhìn phát triển và triển khai AI dưới sự kiểm soát chủ quyền. Tuy nhiên, cách tiếp cận này cần được bổ sung bằng các công cụ đảm bảo độ tin cậy và an toàn chặt chẽ.
Vượt qua quan niệm coi "tính mở" là giải pháp vạn năng
Một chủ đề trọng tâm trong những suy ngẫm gần đây của chúng tôi từ Hội nghị Thượng đỉnh về Tác động của AI (AI Impact Summit) tại Ấn Độ là: tính mở không phải là giải pháp vạn năng. Mặc dù DPGA ủng hộ phần mềm và mô hình nguồn mở giúp hiện thực hóa các Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDG), nhưng chúng luôn cần đi kèm với các biện pháp ngăn ngừa tác hại cũng như tuân thủ quy định về quyền riêng tư và các luật lệ hiện hành khác, đúng như tinh thần của Tiêu chuẩn DPG. Cuối cùng, không phải vấn đề nào cũng cần đến giải pháp AI; trái lại, việc coi AI là lựa chọn "mặc định" thường gây ra nhiều vấn đề hơn là giải quyết chúng, bởi nó củng cố những bất bình đẳng mang tính cấu trúc vốn đã tồn tại.
Bản đệ trình của Ban Thư ký DPGA nhấn mạnh vai trò của DPG đối với sự phát triển AI công bằng, nhưng cũng lưu ý rằng tính mở cần phải song hành với cơ chế quản trị vững chắc để giải quyết các vấn đề mang tính hệ thống và sâu xa hơn:
Sự mất cân bằng quyền lực và bóc lột: Quản trị phải giải quyết rõ ràng vấn đề tập trung quyền lực trong ngành công nghiệp AI và các hành vi bóc lột, đặc biệt là liên quan đến việc thu thập dữ liệu và lao động trong phần lớn các quốc gia sử dụng AI trên toàn cầu.
Tác động kinh tế và sinh thái: Chúng ta phải tính đến các yêu cầu tính toán khổng lồ và chi phí môi trường của AI, ủng hộ các phương pháp "AI tiết kiệm" nhằm giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng và các rào cản tính toán.
Ảo tưởng về sự công bằng: Chỉ riêng tính mở không đảm bảo sự công bằng nếu các công ty công nghệ lớn tiếp tục hưởng lợi không cân xứng từ các nguồn tài nguyên mở trong khi các nhà phát triển địa phương phải đối mặt với những hạn chế lớn về tài nguyên.
Lấy lại AI vì lợi ích công cộng
Bản kiến nghị của chúng tôi gửi đến Đối thoại AI toàn cầu bắt nguồn từ niềm tin rằng quản trị AI phải giải quyết các vấn đề này một cách khẩn cấp và nên xây dựng dựa trên các công việc và sáng kiến hiện có - chẳng hạn như Tiêu chuẩn DPG - nhằm đảm bảo công nghệ an toàn, toàn diện và được thiết kế vì lợi ích công cộng. Nhắc lại lập trường của chúng tôi từ Hội nghị thượng đỉnh Tác động của AI, bằng cách kết hợp tính mở với đầu tư sâu rộng từ khu vực công vào nghiên cứu, an toàn và cơ sở hạ tầng dữ liệu đáng tin cậy, chúng ta có thể hướng tới một hệ sinh thái AI toàn cầu, nơi trao quyền cho mọi người xây dựng và sở hữu AI theo cách riêng của họ.
Despite a world characterised by uncertainty and the unravelling of established norms, safe and trustworthy AI emerges as a collective governance challenge that requires an inclusive approach. Diverse global actors must come together to balance innovation with ecological limits, promote power equity, and uphold the public interest. Against this backdrop, open technologies such as digital public goods play a key role in enabling global cooperation, agency, transparency, and, ultimately, trust. The DPGA Secretariat is happy to share that we submitted our response to the United Nations’ Call for Submissions to inform the first Global Dialogue on AI Governance, a platform established by the UN General Assembly to facilitate international cooperation, share best practices and address AI governance challenges such as increased fragmentation and the geopolitical question of who controls AI infrastructure.
The Global Dialogue: A Vehicle for the Global Digital Compact
The Global Digital Compact has formally recognised DPGs as the backbone of an equitable digital future. Under Objective 1, the GDC explicitly commits to:
"...Increas[ing] investment in and the development of digital public goods, including open-source software, open data, open artificial intelligence models, and open content, to promote inclusive digital transformation and achieve the Sustainable Development Goals."
The DPGA Secretariat understands the UN Global Dialogue not just as a forum for discussion, but also as a critical vehicle for implementing the GDC commitments. By connecting ongoing initiatives such as the DPG Standard, which is used to vet every DPG, and our work on open source software and open data for responsible AI development (DPG4AI) with pressing AI governance issues such as safety, security and bridging AI divides, we aim for the dialogue to turn these high-level objectives into practical action through a clear implementation roadmap.
Frugal AI and the Path to Digital Sovereignty
A key precondition is that we move beyond the assumption that meaningful progress depends on matching the massive, energy-intensive computing scale of big tech. An alternative narrative is frugal AI: smaller, specialised, and highly efficient models that are trained on local data and optimised for lower-end hardware and limited computational infrastructure. This approach is also more easily compatible with the DPG Standard’s high openness requirements for datasets and models.
However, democratising AI development is not just about access to existing models; it is about reclaiming the agency to build technology that fits local economic, social and ecological realities. Digital public goods across the AI development lifecycle, along with open source AI models, are indispensable tools for achieving this goal, particularly because they are more cost-efficient than closed-source APIs when deployed at government scale.
By prioritising efficiency over sheer scale, countries can reduce their dependence on external hyperscalers, lower their carbon footprint, and work towards a vision of AI development and deployment under sovereign control. However, this approach needs to be complemented by rigorous trust and safety tooling.
Moving Beyond "Openness" as a Silver Bullet
A central theme of our recent reflections from the AI Impact Summit in India was that openness is not a silver bullet. While the DPGA champions open source software and models that help attain the SDGs, they must always be complemented by measures to avoid doing harm and adhere to privacy and other applicable laws, as baked into the DPG Standard. Lastly, not every problem needs AI as a solution - on the contrary, treating AI as the “default” often creates more problems than it solves, because it entrenches existing structural inequalities.
The DPGA Secretariat’s submission highlights the role of DPGs for equitable AI development, but also cautions that openness must be paired with robust governance to address deeper, systemic issues:
Power Imbalances and Exploitation: Governance must explicitly address the concentration of power in the AI industry and exploitative practices, particularly regarding data collection and labour in the Global Majority.
Economic and Ecological Impact: We must account for the massive computational requirements and environmental costs of AI, advocating for "frugal AI" approaches that minimise energy consumption and computational barriers.
The Illusion of Equity: Openness alone does not guarantee equity if large technology companies continue to benefit disproportionately from open resources while local developers face massive resource constraints.
Reclaiming AI for the Public Interest
Our submission to the Global AI Dialogue is rooted in the belief that AI governance must address these topics urgently and should build on existing work and initiatives—such as the DPG Standard—that ensure technology is safe, inclusive, and designed for public benefit. Reiterating our stance from the AI Impact Summit, by pairing openness with deep public-sector-led investment in research, safety, and trusted data infrastructures, we can move toward a global AI ecosystem that empowers everyone to build and own AI on their own terms.
Read the full submissions here.
Dịch: Lê Trung Nghĩa
letrungnghia.foss@gmail.com
Tác giả: Nghĩa Lê Trung
Ý kiến bạn đọc
Những tin cũ hơn
Blog này được chuyển đổi từ http://blog.yahoo.com/letrungnghia trên Yahoo Blog sang sử dụng NukeViet sau khi Yahoo Blog đóng cửa tại Việt Nam ngày 17/01/2013.Kể từ ngày 07/02/2013, thông tin trên Blog được cập nhật tiếp tục trở lại với sự hỗ trợ kỹ thuật và đặt chỗ hosting của nhóm phát triển...
Sổ tay Nghiên cứu Mở của Mạng lưới Cao học Toàn cầu Tài nguyên Giáo dục Mở - GO-GN (Global OER - Graduate Network)
DigComp 3.0: Khung năng lực số châu Âu
Các bài toàn văn trong năm 2025
Các bài trình chiếu trong năm 2025
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2025
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2025
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2025
Loạt bài về AI và AI Nguồn Mở: Công cụ AI; Dự án AI Nguồn Mở; LLM Nguồn Mở; Kỹ thuật lời nhắc;
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Lời nhắc Tái Hành động (ReAct)
DigComp 3.0: Khung năng lực số châu Âu
Thông cáo báo chí của Liên minh S về Truy cập Mở trong giai đoạn 2026-2030 - bản dịch sang tiếng Việt
Tài nguyên Giáo dục Mở trong kỷ nguyên AI
Các bài trình chiếu trong năm 2025
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Giới thiệu. Các thành phần của lời nhắc
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2025
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Các tác nhân. Giới thiệu các tác nhân AI
cOAlition S củng cố cam kết Truy cập Mở trong khi thúc đẩy giai đoạn chiến lược tiếp theo
Các bài toàn văn trong năm 2025
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2025
‘Chiến lược 2026-2030 của Liên minh S’ - bản dịch sang tiếng Việt
Hướng dẫn Khung khái niệm. Vị thế (Positionality)
Schmidt Sciences ra nhập Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG)
Sổ tay Phương pháp Nghiên cứu. Giới thiệu các phương pháp nghiên cứu
DigComp 3.0: Khung năng lực số châu Âu. Tóm lược
Hướng dẫn Khung khái niệm. Khung khái niệm và triển vọng nghiên cứu
DigComp 3.0: Khung năng lực số châu Âu
Hội thảo ‘Cập nhật phong trào Mở tại Việt Nam từ góc nhìn nghiên cứu và thực hành’ do GO-GN ASIA PACIFIC tổ chức tại Hà Nội ngày 1/12/2025 Hà Nội
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2025