Li Lu cảnh báo rủi ro AI tự cải thiện, nhấn mạnh vai trò giám sát của con người

AI có thể đưa kiến thức và chuyên môn đến với nhiều người hơn, nhưng quá trình tự cải thiện ngoài sự giám sát của con người có thể tiềm ẩn rủi ro, nhà đầu tư giá trị Li Lu nhận định.

Li Lu, nhà sáng lập Himalaya Capital, chia sẻ quan điểm về đầu tư giá trị, AI và thị trường vốn tại sự kiện thường niên Graham & Dodd lần thứ 36 của Trường Kinh doanh thuộc Đại học Columbia. Tài liệu chính thức của trường giới thiệu ông là diễn giả bữa trưa thường niên năm 2026.

Ông cho rằng AI tạo sinh có thế mạnh trong việc kết hợp kiến thức và chuyên môn mà con người tích lũy, rồi phổ biến chúng đến nhiều người hơn. Tuy nhiên, vì khó hiểu đầy đủ lý do AI đưa ra một kết quả cụ thể, con người vẫn cần kiểm tra kết quả và định hướng phát triển công nghệ.

Li Lu nói AI có thể trở nên nguy hiểm nếu tự cải thiện mà không có sự tham gia và kiểm soát của con người. Theo ông, bên cạnh năng lực tự phát triển của công nghệ, cũng cần xem xét liệu con người có thể giám sát quá trình và kết quả đó hay không.

Ông không đưa ra khuyến nghị mua hay bán đối với bất kỳ công ty AI hoặc tài sản cụ thể nào. Phát biểu của ông tập trung vào nguyên tắc xem xét đồng thời hiệu quả kinh tế của công nghệ và phạm vi mà nhà đầu tư có thể hiểu, thay vì khuyến nghị một khoản đầu tư riêng lẻ hay dự đoán hiệu suất.

Quan điểm của Li Lu về lãi kép dài hạn cũng không đồng nghĩa với việc chạy theo công nghệ đang thịnh hành. Ông nhấn mạnh việc hiểu giá trị được tạo ra từ đâu và đưa ra quyết định trong giới hạn mà bản thân có thể chấp nhận.

Nhà đầu tư cần hiểu rõ cả lĩnh vực mình nắm vững lẫn giới hạn hiểu biết của bản thân. Điều này gắn với nhận định của ông về AI: khi đánh giá tiềm năng công nghệ, cần cân nhắc cả những rủi ro khó hiểu.

Tuy nhiên, tài liệu gốc của sự kiện không phải bản ghi chép đầy đủ toàn bộ phát biểu. Tài liệu cho biết nội dung được dựng lại theo ngôi thứ nhất, dựa trên một phần video giao lưu tại sự kiện.

Một nguyên tắc đầu tư giá trị không xuất hiện trong video sự kiện được bổ sung từ bài giảng của Li Lu tại Đại học Bắc Kinh năm 2024, và điều này được ghi chú riêng. Vì vậy, các phát biểu về AI và đầu tư cần được xem xét trong phạm vi video công khai và nội dung được dựng lại.