Andrew Yang đề xuất 'cổ tức dữ liệu' cho dữ liệu huấn luyện AI

Andrew Yang cho rằng các công ty trí tuệ nhân tạo (AI) phải trả thù lao cho người cung cấp dữ liệu và nhà sáng tạo nếu sử dụng dữ liệu cá nhân, tác phẩm sáng tạo để huấn luyện AI. Đề xuất này xuất phát từ lo ngại AI có thể làm giảm việc làm, đồng thời khiến vốn và dữ liệu tập trung vào một số ít công ty công nghệ.

Andrew Yang (Andrew Yang) đã tham gia chương trình tranh luận 'Surrounded' của Jubilee Media được công bố ngày 27, nơi ông tranh luận với những người lạc quan về AI. Ông cho rằng tốc độ AI loại bỏ việc làm hiện có có thể nhanh hơn tốc độ tạo ra việc làm mới, qua đó làm gia tăng bất bình đẳng. Trước đó, đề xuất về quy định AI của Andrew Yang từng được giới thiệu qua đề xuất cần có 'công tắc tắt khẩn cấp' cho các mô hình AI hiệu năng cao.

Ý tưởng cốt lõi được ông đưa ra là 'cổ tức dữ liệu' (Data Dividend). Theo đó, nếu doanh nghiệp sử dụng dữ liệu cá nhân và nội dung để huấn luyện mô hình AI rồi tạo ra lợi nhuận, một phần doanh thu phải được hoàn trả cho người dùng và nhà sáng tạo đã cung cấp dữ liệu.

Andrew Yang cho rằng giá trị thương mại của dữ liệu cá nhân đạt hơn 300 tỷ USD (khoảng 406,8 nghìn tỷ won) mỗi năm, nhưng phần phân phối trở lại cho công chúng gần như không đáng kể. Theo lập luận của ông, các công ty công nghệ lớn đang sử dụng dữ liệu người dùng để phát triển mô hình AI và tạo lợi nhuận, trong khi những người cung cấp dữ liệu bị loại khỏi cơ chế bồi hoàn.

Ông cũng nêu trường hợp mình từng nhận 2.500 USD (khoảng 3,39 triệu won) thông qua nhà xuất bản để đổi lấy việc một cuốn sách của ông được sử dụng cho hoạt động huấn luyện AI. Andrew Yang cho rằng mọi nhà sáng tạo nội dung đều nên được trả thù lao theo cách tương tự khi tác phẩm của họ được dùng để huấn luyện mô hình AI.

Ông đồng thời cảnh báo về tác động của AI đối với thị trường lao động. Andrew Yang cho biết các nghề có kỹ năng trung bình như luật sư, kế toán và nhà phân tích dữ liệu có thể chịu ảnh hưởng từ tự động hóa, trong khi doanh nghiệp có thể giảm tuyển dụng và tăng đầu tư vào máy chủ và trung tâm dữ liệu.

Quá trình này có thể củng cố cấu trúc 'người thắng chiếm phần lớn', trong đó vốn, dữ liệu và năng lực tính toán tập trung vào một số ít doanh nghiệp. Đây là vấn đề cho thấy dù tiến bộ AI có thể nâng cao năng suất, lợi nhuận từ đó không tự động được phân bổ cho người lao động hay người cung cấp dữ liệu.

Andrew Yang cũng đề xuất thu nhập cơ bản phổ quát như một biện pháp ứng phó. Theo ý tưởng này, cổ tức dữ liệu và thuế đánh vào các công ty công nghệ sẽ được dùng làm nguồn tài chính để cung cấp thu nhập cơ bản cho người dân. Nếu người nhận sử dụng khoản tiền này cho tiêu dùng tại địa phương, dòng tuần hoàn kinh tế có thể được hỗ trợ.

Về cải cách thuế, ông đề cập đến việc áp dụng thuế giá trị gia tăng. Lập luận được đưa ra là chỉ dựa vào thuế doanh nghiệp sẽ khó ngăn các công ty công nghệ đa quốc gia tránh thuế và chuyển lợi nhuận, do đó cần đánh thuế tại từng khâu phát sinh giá trị gia tăng, như dịch vụ số, lượt nhấp quảng cáo và giao dịch dữ liệu.

Để cổ tức dữ liệu trở thành một chính sách thực tế, cần xác định cách định giá dữ liệu, người có quyền đối với dữ liệu, phương thức doanh nghiệp chi trả và phạm vi cho phép sử dụng tác phẩm để huấn luyện AI. Việc kết nối thu nhập cơ bản phổ quát với thuế giá trị gia tăng cũng cần thêm thảo luận về đối tượng chịu thuế và chủ thể承担 gánh nặng thuế.

Cuộc tranh luận lần này tập trung vào câu hỏi ai sẽ nhận được lợi ích từ doanh thu do tiến bộ công nghệ tạo ra, thay vì việc có nên dừng phát triển AI hay không. Quyền sở hữu dữ liệu, tiêu chuẩn bồi hoàn và cách đánh thuế các công ty công nghệ vẫn là những vấn đề cần được thảo luận trong quá trình xây dựng chính sách.