CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUAN VE BẢO HO QUYEN SỞ HỮU TRÍ TUE DOI VỚI SAN PHAM CUA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO 1. Tong quan ve sin pham của trí tuệ nhân tạo 1. Lịch sử hình thành và phát triển của trí tuệ nhân tạo Lich sử bình thành và phát triển của TTNT tương đối phức tạp và trai dài qua nhiéu thập ky. V ảo thê ky 17, nhà triệt hoc Rene Descartes lan đầu tiên suy đoán về sự khả thi của máy tự động và cơ học.
Decartes đưa ra ý tưởng về máy tự đông là những vật thể cửa dung một nguyên lý chuyển đông ở bên trong chính nó, vật thé được thiết kế để nó có thể sử đụng cả sức manh có được từ nguôn lực bên ngoài! Khái niém về tự đông moi bắt đầu manh nha từ khi đó. Điểm mốc quan trong đầu tiên của sự hình thành TTNT chính là vào những thập kỷ khoảng năm 1950. Một trong những nhà khoa học đóng gop lớn nhat cho sự ra đời của khéi niém TTNT chính là Alan Turing Turing đưa ra quan điểm răng loài người sử dụng các thông tin sẵn có và khả năng lập luận dé giải quyết van đề, do đó, ông lóe lên ý tưởng về việc máy móc cũng làm được điêu tương tu’. Ong đã đưa trình bay quan điểm nay trong bài nghiên cứu Máy tinh và Trí thông tin (‘Computing Machinery and Intelligence”) được xuất ban vào năm 1950.
Theo đó, ông ban luận về cách chế tao may móc “thông minh” và đánh giá khả năng tư duy, xử lý thông tin của chúng để đưa ra hướng giải quyết cho vân đề. Năm năm sau đó, bang chứng chứng minh cho quan điểm của Turing tiệp tục được phát triển bối các nhà khoa hoc Allen Newell, Cliff Shaw va Herbert Simon trong bài nghiên cửu Lý thuyết về Tư duy (“Logic Theorist”). Bai nghién cứu này là chương trình mô phòng kha năng giất quyết vấn đề của con người, và được trình bày tạt Dự án Nghiên cứu Mùa hè tại Dartmouth về Trí tuệ nhân tao (‘Dartmouth Summer Research Project on Astificial Intelligence”). V ào những năm tiệp theo, nên tảng của TTNT bat đâu được phát triển dan gắn.
liên với sự phát triển của máy tinh Máy tính có thể lưu trữ được nhiều dữ liệu, ` Brows, D. 2 Rockwell Anyoha (2017), Speed Editios: Artifical latellgeace, Havasd University Press, vaib bắc at httpe://sitn hme .ba rvard ed u/fask/2017 /history-2 rtifca Finteligence/ » Rockwell Anyoha (2017), The History of Artificd | Intelligence. Science in the news, Harva rả University Press. thông tin hơn, ngày càng xử lý nhanh hơn, giá thành rẻ hơn và tiếp cân được đền đại chúng nhiều hon Linh vực TTNT được phát triển nhờ hai nguôn chính: các công cụ thuật toán được mở rộng và sự dau tư manh mé vào lĩnh vực nay.
Trong khoảng thời gian này, các nhà khoa học đã dân đưa ra và triển khai những khái niém về “học sau” (Deep Learning), “hoc máy” (Machine Learning). V ảo năm 1997, nhà vô dich cờ vua thé giới đã bị đánh bại bởi Deep Blue của IBM, một chương trình may tính chơi cờ vua. Sau đó, hàng loạt nhũng phát hiện mới về nhận điện giọng nói, nhận điện hình ảnh và hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên đá được phát triển manh mé hơn bao giờ hết Ném 2015 được đánh dâu 1a bước chuyển mình manh mẽ của TTNT đến sự phát triển khoa học công nghệ toản cau. Lần dau tiên trong lich sử thé giới, TTNT được ứng dụng vào đa dang các lĩnh vực trong cuộc sông.
Theo đó, những ứng dung quan trong cân ké đền đó là phiên dịch ngén ngữ, nhận diện giọng nói, nhân diện hành ảnh, chatbot tự động, phân tích cảm xúc, chan đoán bệnh tật, đưa ra gợi ý về phương án chữa bệnh Các công ty công nghệ hang dau như Google, Tesla, Uber tiếp tục sử dung TTNT trong công nghệ ô tô tự lái, tân dung TTNT nhằm đảm bão an toàn va tự động trên các phương tiện giao thông, trong hệ thông an ninh và trong công nghiệp sản xuất. Những ung dung trợ lý ảo ngày càng được phát triển mạnh mẽ, từ trợ lý do Siri của hãng công nghệ Apple, cho đên trợ lý ảo của Google, trợ lý ao Alexa của Amazon. Trong những ném gan đây, thé giới xôn xao vi sư ra đời của chatbot tu động “ChatGPT”, có khả năng trả lời các câu hỏi, xử lý vin đề dua trên các thông tia được cung cấp bởi người dùng với tính chính xác và xác thực cao, thông tin được cập nhật nhanh chong. Khái niệm sản phẩm của trí tuệ nhân tạo Mặc dù với lich sử phát triển day dan như vậy, việc đưa ra một định ngiấa chung nhật cho câu hỏi “thê nào là trí tuệ nhân tao” vẫn là việc chưa bao go dé dàng Có rat nhiều được dinh nghĩa về TTNT được đưa ra dé phù hợp với đặc trưng, tinh ứng dung của TTNT trong mai finh vực.
TTNT là công nghệ cho phép tự động hóa những công việc ma thường yêu cầu kha năng tư duy của con người. Việc định * Debora Yao (2022), Z5 years ago today: How Deep Blue vs. Kasparov cha sged Alforever, Al Business, https://2 bsziness.co mứ m\/25-yea ts-ago-toda y-how-dee p blue-vs-lasparov-cla aged-a forever nglĩa TTNT thường được thay thê bằng đưa ra ví du về cách TTNT hoạt động, chang han như, trong những hoạt đông đời hỏi khả năng tư duy của cơn người. Cụ thể rang, việc chơi cờ vua đời hỏi các hoat động bao gôm khả nang lập luận, đưa ra chiên thuật, đự đoán chiên thuật của đối thủ và đưa ra quyết đính Việc phiên dich ngôn ngữ đời hỏi các hoạt đông bao gém xử lý thông tin về các ngôn ngữ cân phiên dịch, nhận điện hình thức của chữ, ngữ cảnh, và y nghĩa của ngôn ngữ do.
Như vậy, TTNT sẽ thực hiện tat cả những hoạt đông này thay con người nhằm giải quyết các van đề “yêu câu khả năng tư duy” của con người Trong cuốn sách “Artificial Intelligence: A Modem Approach”, các tác giả đã phân tích4 yêu tổ đặc trưng của TTNT, đó 1a: () Suy ngiấ của con người (Thinking humanly); (ii) Suy nghi hợp ly (Thinking rationally), (iii) Hanh động của con người (Acting humanly); Hanh déng hop ly (Acting rationally)’. Hé thong TTNT hoat đông bằng cách nhập một lượng lớn đữ liêu đào tạo được gắn nhấn, thông qua qua trình “hoc sâu” (deep leaming) các dữ liệu sẽ phân tích dir liêu để tìm các môi tương quan và các mau, đông thời sử dụng các mau này dé đưa ra dự đoán về các trạng thái trong tương lai. Bang cách nay, một chatbot được cung cấp một khối lượng lớn tương đương hàng triệu ví du về các cuộc trò chuyên văn bản có thé học cách tao ra các cuộc trao đổi giống như that với con người, hoặc mot công cụ nhận. dang hình ảnh có thé hoc cách xác đính và mô ta các đôi tượng trong hình ảnh bằng cách xem lai các ví du.
Trong báo cáo khảo sát công chúng về TTNT và chính sách pháp luật SHTT vào năm 2020 của Cục Sáng ché và Nhãn hiệu Hoa Ky‘, định nghiia về TTNT được dua ra đơn gian như sau: “TTNT được hiểu là chức năng máy tính mà có thé bat chước các chức năng có nhận thức liên quan dén trí tuệ con người, như là khả năng hoc hỏi”. Định ngiia này tương doi đơn giản, chỉ dién tả được khả năng của TTNT dưới góc nhìn chung nhật nhưng chưa thể đưa ra cái nhìn cụ thé về các hoạt động của TTNT Ngoài đính nghĩa trên, gần đây, Liên Minh Châu Âu (“EU”) đã ban hành Đạo luật TINT (‘The Artificial Intelligence Act’), theo do, điều chỉnh các vân dé về © Ugayén Ngoc Hồng Dương (2022), Bio vệ quyền tic gã đổi vớisản phẩm của TINT, Tạp chỉ Cổng thươ ng, ttps://ta pehicomgthuong.vn/batviet/ bao-ve-quyen-tac- †voFfac-pka mrcua-tri © USPTO (2020), Public Views on Artifical! Ietelligence and Intellectual Property Policy, 3 httpe://\www.uspto gov/sites/defe ult/files/documents/USPTO_AbReport_2020-10-07 pdf 10 TTNT trong mối tương quan với luật phép trong khu vực. Mục tiêu của Đạo luật này nhằm đảm bảo hệ thông TTNT đất và sử dụng trong EU là an toàn và tuân thủ pháp luật hiện hành của khu vực; đông thời, đưa ra căn cứ phép lý vững chắc dé thu hút đầu tư và phát triển TTNT trong khu vực. Theo đó, khái miém TTNT được dua ra phủ hợp với những mục đích ma EU đề ra trong Đạo luật.
Tại Điều 3(1) của Dao luật, khá: niém về TTNT được trình bay như sau: “Hệ thống TTNT là nhũng phân mém đã được phát triển bằng cách sử dung mat hoạt nhiéu kỹ thuật và phương pháp được liệt kê trong Dao luật. Dựa trên các mục tiêu hoặc kết quả được xác đính bởi con người, các hệ thông TTNT này có khả năng tao ra các kết quả như nội dung, du đoán, gợi ý hoặc quyết đính co thé ảnh hưởng dén môi trường ma những hệ thông đó tương tác"” Những kỹ thuật va phương pháp là TTNT sử dung bao gồm (1) Phương pháp học máy (Machine learning, bao gôm hoc có giám sát (supervised), học không có giám sát (unsupervised), học củng có, hoạt sử dung một loạt các phương pháp bao gồm hoc sâu (deep leaning), €) Các phương pháp dựa trên logic và tri thức, bao gồm thê luận trí thức, lập trình suy dién logic, cơ sở trí thức, khai thác tri thức, suy diễn và suy luận (3) Các phương pháp thống kê, ước tinh khác, phương pháp tìm kiêm tối ưu hóa. Dinh nghia này đã bao quát tương đôi được những phương pháp mà TTNT sử dung để giúp no giải quyết các van dé đời hỏi tư đuy con người. Tuy nhiên, phải khẳng định rang, khái niém TTNT van còn tương đố: mơ hô, các tiêu chí xác định thé nào là TTNT van mang tính định tính hơn là định lượng Trên thực tế, day là phương pháp chung dé đính nghia TTNT, vì chính khái niém nay bao hàm ý ngiĩa và ứng dung phong phú, với mỗi lĩnh vực nó ung dung lai có những phương pháp, hoạt động khác nhau.
Theo phương pháp đó, tác giả đưa ra định nghia về TTNT nh sau: “TTNT là bat ky phân mềm nao ma sử dụng các phương pháp chuyên sâu nhém đưa đến những kết quả, quyết định cho van đề ma con người yêu câu TTNT thực hiện hoặc cho những vân đề ma chính TTNT chủ động đất ra. Những phương pháp chuyên. sâu đó, bao gầm nhưng không giới han bởi hoc máy, hoc sâu, nhận diện ngôn ngũ, 7 EU Artifcal letellesce Act, Article 3(1}. "1 nhận điện giọng noi, nhận điện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tư nhiên, tư động tao hình.
anh, phương pháp suy luân và các phương pháp phân tích, xử lý thông tin” Sau khi đã làm 16 khái niém về TTNT, việc đưa ra định nghĩa về sẵn phẩm của TTNT là tương đổi 16 ràng Những sản phẩm được tạo ra từ TTNT có thé hữu hình.