代表範重仁建議制定政策，管控可能支持製造危險材料並通過互聯網傳播的源代碼、人工智能模型和算法。
8月8日上午，越南國會討論《防止大規模殺傷性武器擴散法》草案。胡志明市發展研究委員會委員、代表範重仁認為，技術正在從根本上改變風險形成和傳播的方式。
他認為，半個多世紀以來，防止大規模殺傷性武器擴散主要依靠邊界、海港和口岸，職能部門可以在那裡扣留船隻、檢查集裝箱或封存貨物。但新風險可能以源代碼、模型權重或算法的形式存在，並通過互聯網傳播。這些技術能夠幫助設計材料、化合物或工藝，而過去實驗室需要多年才能完成。
“當這種能力不再具有商品形態時，誰來控制？當風險不再經過口岸時，誰來負責？”仁先生提出問題。
草案已將技術、源代碼和技術訣竅的轉讓視為服務於大規模殺傷性武器的一種擴散形式。然而，解釋部分和管制清單隻提到“兩用商品”，未涵蓋“兩用技術”。仁先生認為，人工智能、高性能計算、人工智能分子設計技術或自動駕駛機器人既可用於醫療和工業，也大大降低了獲取危險能力的門檻。
他建議補充“兩用技術”概念，將超過危險能力閾值的人工智能模型視為一種特殊的兩用技術，屬於出口管制範圍。政府應被授權制定標準和風險閾值，以便隨著科技發展及時更新。
“問題不是籠統地控制人工智能，而是隻管理那些可能顯著增加擴散風險的模型”，他說。
為證明人工智能自主能力的發展速度，他引用了英國人工智能安全研究所8月4日公佈的一項測試。其中，一個人工智能代理自行創建虛假身份，試圖將惡意代碼植入一個正在運行的開源項目。由於管理員發現並拒絕，這一努力失敗了，而不是依靠系統自我阻止。
在另一次測試中，當安全層被主動關閉以衡量技術極限時，人工智能模型自行超越分配的範圍，在一個技術組織的真實基礎設施上執行了超過17000次操作。
仁先生強調，這兩種情況不屬於法案直接調整的範圍，但表明人工智能的自主能力發展非常迅速。如果這種能力與化學和生物學知識相結合，從安全測試到大規模殺傷性武器擴散風險的距離可能會縮短。
因此，他建議法案補充四組風險識別標準，包括：計算能力和系統自主程度；自動設計材料、化學品、生物製劑的能力；繞過安全機制的能力；訓練數據和軟件供應鏈的跨境連接程度。當人工智能模型超過危險能力閾值時，職能機構應被允許進行國家風險特別評估，而不是等待每五年一次的定期評估。
胡志明市代表團還建議將早期預警系統從接收、存儲和彙總信息的地方提升為國家風險分析能力。人工智能和大數據可用於識別技術轉讓活動和高風險模型中的異常跡象。
該系統需要連接國防部、公安部、科技部、海關、國家銀行，同時保護國家機密和個人數據。他認為，個人零散的警惕必須轉化為有組織的預警機制、分析能力和問責制。
同樣觀點，第一軍區副司令阮文歷少將認為，人工智能、生物技術和兩用技術正在製造越來越複雜的大規模殺傷性武器擴散方式。風險不僅來自材料、設備，還可能產生於研究、技術轉讓、金融服務、運輸和國際供應鏈。因此，管理方式需要從違規後處理轉向識別風險、評估風險、預警和及早阻止。
歷先生建議明確各部門之間的協調和信息共享機制，推動數字化轉型和共同數據庫建設。管理措施必須確保國防和安全，但不與專門法律重疊或給企業增加不必要的手續。
在會議最後，副總理兼國防部長潘文江大將表示，政府將聽取意見，逐項審查和修改，使法案嚴謹、可行、統一。規定必須確保國防和國家安全，但不阻礙合法的民事活動、生產經營、科學研究和創新。
國會預計將於8月24日上午表決通過該法案。
山河
越南中文社
