Một đề xuất gần đây về việc sử dụng thị trường bảo hiểm như một giải pháp để quản lý rủi ro trí tuệ nhân tạo đã gây ra cuộc tranh luận sôi nổi trong cộng đồng công nghệ. Khái niệm Incentive Flywheel đề xuất rằng bảo hiểm, tiêu chuẩn và kiểm toán có thể phối hợp với nhau để cân bằng giữa tiến bộ AI và mối quan tâm về an toàn, tương tự như cách bảo hiểm cháy nổ của Benjamin Franklin đã giúp đảm bảo sự phát triển của Philadelphia vào những năm 1700.
Đề xuất này xuất hiện trong bối cảnh lo ngại ngày càng tăng về tốc độ phát triển nhanh chóng của AI và những rủi ro tiềm tàng của siêu trí tuệ. Những người ủng hộ cho rằng các giải pháp dựa trên thị trường có thể di chuyển nhanh hơn so với quy định trong khi cung cấp trách nhiệm giải trình tốt hơn so với các cam kết tự nguyện từ các công ty AI.
Dòng thời gian đổi mới bảo hiểm lịch sử:
- 1752: Benjamin Franklin thành lập Philadelphia Contributionship (công ty bảo hiểm thành công đầu tiên của Mỹ)
- 1959: Viện An toàn Đường cao tốc Bảo hiểm ( IIHS ) được thành lập
- 1957: Đạo luật Price-Anderson quy định khung pháp lý bảo hiểm cho ngành công nghiệp hạt nhân
- 2022: Các chính sách bảo hiểm bản quyền AI đầu tiên xuất hiện
Rủi ro hiện sinh không thể được bảo hiểm
Các thành viên cộng đồng đã đặt ra những câu hỏi nghiêm túc về tiền đề cơ bản của việc bảo hiểm chống lại thảm họa AI. Những người chỉ trích chỉ ra rằng các mô hình bảo hiểm truyền thống sẽ sụp đổ khi đối phó với những rủi ro có khả năng hiện sinh. Vấn đề cốt lõi nằm ở việc tính toán phí bảo hiểm khi cả thiệt hại tiềm tàng và xác suất của các sự kiện AI thảm khốc về cơ bản là không thể định lượng được.
Một thành viên cộng đồng đã làm nổi bật vấn đề này bằng cách so sánh nó với các vụ sụp đổ hệ thống tài chính, lưu ý rằng nếu AI có thể gây ra sự hủy diệt của nhân loại, không có công ty bảo hiểm nào có thể bao phủ một cách có ý nghĩa những rủi ro như vậy. Việc so sánh với trò chơi roulette Nga đặc biệt ấn tượng - không có số tiền nào có thể khắc phục loại thiệt hại đó một khi nó xảy ra.
Rủi ro đạo đức và khoảng trống trách nhiệm pháp lý
Một mối quan tâm đáng kể khác tập trung vào việc ai thực sự chịu hậu quả khi các hệ thống AI gây ra tổn hại. Một số người bình luận nhấn mạnh rằng bảo hiểm chỉ hoạt động khi các bên được bảo hiểm phải đối mặt với những hậu quả tiêu cực thực sự do thất bại. Nếu các công ty AI có thể chuyển rủi ro ra bên ngoài xã hội trong khi tư nhân hóa lợi ích, bảo hiểm trở nên không hiệu quả như một cơ chế an toàn.
Cuộc thảo luận tiết lộ một cái nhìn sâu sắc quan trọng: không có khung trách nhiệm pháp lý phù hợp và hậu quả pháp lý quy mô lớn, các công ty có thể không tìm kiếm bảo hiểm ngay từ đầu. Điều này tạo ra một khoảng trống cơ bản giữa mô hình bảo hiểm lý thuyết và quản lý rủi ro thực tế.
Các Ví dụ Thị trường Bảo hiểm AI Hiện tại:
- Munich Re (Thành lập 1880) - đang phát triển các sản phẩm rủi ro quản trị AI
- Swiss Re - giải quyết các rủi ro đặc thù của AI
- Coalition và Resilience - các công ty bảo hiểm mạng (cả hai đều được định giá >5 tỷ USD)
- Bảo hiểm bản quyền đã được cung cấp bởi Adobe , Canva cho nội dung được tạo bởi AI
Câu chuyện cạnh tranh với Trung Quốc bị đặt câu hỏi
Lập luận của đề xuất rằng các quốc gia phương Tây phải đẩy nhanh phát triển AI để cạnh tranh với Trung Quốc đã gặp phải sự phản đối từ các quan điểm quốc tế. Một số thành viên cộng đồng đã thách thức giả định rằng cuộc cạnh tranh này biện minh cho việc vội vã hướng tới các khả năng AI có khả năng nguy hiểm.
Tôi thà ở dưới ách Trung Quốc còn hơn là để toàn bộ nhân loại dưới ách của một AI
Tình cảm này phản ánh sự hoài nghi rộng rãi hơn về việc sử dụng cạnh tranh địa chính trị như một lý do biện minh cho phát triển công nghệ có khả năng rủi ro. Những người chỉ trích cho rằng nhân loại có quyền tự chủ để đơn giản dừng lại hoặc làm chậm phát triển AI, thay vì coi siêu trí tuệ như điều không thể tránh khỏi.
Khả năng kỹ thuật vẫn bị đặt câu hỏi
Nền tảng của toàn bộ cuộc tranh luận là một câu hỏi cơ bản về việc liệu các hệ thống AI hiện tại có đại diện cho trí tuệ thực sự hay chỉ là khớp mẫu tinh vi. Các thành viên cộng đồng lưu ý rằng trong khi các mô hình ngôn ngữ có thể dịch một cách ấn tượng giữa các loại nội dung khác nhau, có rất ít bằng chứng cho thấy chúng có thể xây dựng các thuật toán thực sự mới, giả thuyết vật lý, hoặc các tác phẩm sáng tạo vượt ra ngoài việc tái kết hợp kiến thức con người hiện có.
Sự hoài nghi này về khả năng AI hiện tại thêm một lớp khác vào cuộc tranh luận bảo hiểm - nếu chúng ta thực sự không gần với siêu trí tuệ, toàn bộ khung quản lý rủi ro có thể là quá sớm.
Dự báo Đầu tư Chính đến năm 2030:
- Trung tâm dữ liệu AI toàn cầu: dự kiến đầu tư 5 nghìn tỷ USD
- Chi tiêu AI doanh nghiệp: dự báo 500 tỷ USD
- Ngân sách an ninh mạng thường chiếm 10% chi tiêu AI
- Chi tiêu bảo mật chiếm 40% ngân sách thực tế
Tập trung thị trường và dòng chảy giá trị
Bất chấp những chỉ trích, một số người trong ngành đã thừa nhận logic kinh tế đằng sau đề xuất. Với các khoản đầu tư trung tâm dữ liệu AI toàn cầu được dự báo sẽ đạt quy mô khổng lồ vào năm 2030, có sự công nhận rằng phí bảo hiểm sẽ tự nhiên chảy về phía việc tạo ra giá trị tập trung này.
Ngành bảo hiểm đã bắt đầu thích ứng, với các công ty đã thành lập như Munich Re và Swiss Re phát triển các sản phẩm rủi ro cụ thể cho AI. Tuy nhiên, khoảng cách giữa việc bảo hiểm các ứng dụng AI hiện tại và quản lý rủi ro hiện sinh vẫn còn rất lớn.
Cuộc thảo luận cộng đồng tiết lộ sự hoài nghi sâu sắc về việc liệu các cơ chế thị trường truyền thống có thể giải quyết những thách thức độc đáo do các hệ thống AI tiên tiến đặt ra. Trong khi bảo hiểm hoạt động tốt cho các rủi ro quen thuộc với dữ liệu lịch sử, bản chất chưa từng có của các rủi ro AI tiềm tàng có thể đòi hỏi các cách tiếp cận hoàn toàn khác đối với an toàn và quản trị.
Tham khảo: Underwriting Superintelligence