Viện Anthropic: 4 Lĩnh vực Chính sách AI Trọng tâm 2026

Viện Anthropic (TAI) sẽ sử dụng thông tin nội bộ để nghiên cứu tác động của AI đối với thế giới và chia sẻ những phát hiện này với công chúng. Chương trình nghiên cứu của TAI tập trung vào bốn lĩnh vực chính: khuếch tán kinh tế, các mối đe dọa và khả năng phục hồi, hệ thống AI trong thực tế, và R&D do AI thúc đẩy.

Tại Viện Anthropic (TAI), chúng tôi sẽ sử dụng thông tin có được từ một phòng thí nghiệm tiên phong để điều tra tác động của AI đối với thế giới và chia sẻ những kiến thức thu được với công chúng. Tại đây, chúng tôi chia sẻ những câu hỏi định hướng chương trình nghiên cứu của mình.

Chương trình của chúng tôi tập trung vào bốn lĩnh vực nghiên cứu:

Khuếch tán kinh tế
Các mối đe dọa và khả năng phục hồi
Hệ thống AI trong thực tế
R&D do AI thúc đẩy

Trong Quan điểm cốt lõi về An toàn AI, chúng tôi đã viết rằng việc thực hiện nghiên cứu an toàn hiệu quả đòi hỏi phải tiếp xúc chặt chẽ với các hệ thống AI tiên phong. Logic tương tự cũng áp dụng cho việc thực hiện nghiên cứu hiệu quả về tác động của AI đối với an ninh, kinh tế và xã hội.

Tại Anthropic, chúng tôi có thể thấy bằng chứng ban đầu cho thấy các công việc như kỹ thuật phần mềm đang thay đổi một cách căn bản. Chúng tôi đang theo dõi nền kinh tế nội bộ của Anthropic bắt đầu dịch chuyển, các mối đe dọa mới xuất hiện từ các hệ thống chúng tôi xây dựng, và những dấu hiệu ban đầu của AI góp phần đẩy nhanh nghiên cứu và phát triển của chính AI. Để hiện thực hóa đầy đủ lợi ích của tiến bộ AI, chúng tôi muốn chia sẻ càng nhiều thông tin đó càng tốt. Chúng tôi đang nghiên cứu cách những động lực này có thể định hình thế giới bên ngoài và cách công chúng có thể giúp định hướng những thay đổi đó.

Tại TAI, chúng tôi sẽ nghiên cứu các tác động thực tế của AI từ vị trí của mình trong một phòng thí nghiệm tiên phong, sau đó công bố những phát hiện đó, để giúp các tổ chức bên ngoài, chính phủ và công chúng đưa ra quyết định tốt hơn về phát triển AI.

Chúng tôi sẽ chia sẻ nghiên cứu, dữ liệu và công cụ để giúp các nhà nghiên cứu cá nhân và các tổ chức dễ dàng hơn trong việc giải quyết các câu hỏi nghiên cứu này. Cụ thể, chúng tôi sẽ chia sẻ:

Thông tin chi tiết hơn từ Chỉ số Kinh tế Anthropic, với tần suất cao hơn, về những gì chúng tôi đang thấy về tác động lao động và việc sử dụng AI. Chúng tôi sẽ cố gắng trở thành tín hiệu cảnh báo sớm cho những thay đổi và gián đoạn đáng kể.
Nghiên cứu về các lĩnh vực xã hội cần đầu tư nhất vào khả năng phục hồi khi đối mặt với các rủi ro an ninh mới do AI hỗ trợ.
Thông tin chi tiết hơn về cách công việc của chúng tôi tại Anthropic đã được đẩy nhanh nhờ các công cụ AI mới, và những ý tưởng về ý nghĩa của khả năng tự cải thiện đệ quy của các hệ thống AI.

TAI sẽ định hình các quyết định mà Anthropic đưa ra. Điều đó có thể là công ty chia sẻ dữ liệu với thế giới mà lẽ ra sẽ không (như Chỉ số Kinh tế), hoặc tiếp cận cách phát hành công nghệ khác biệt (như phân tích mối đe dọa mạng, vốn cung cấp thông tin cho các sáng kiến như Dự án Glasswing).

Chúng tôi kỳ vọng rằng công việc được phát triển bởi Viện Anthropic sẽ ngày càng đóng vai trò là đầu vào quan trọng cho Quỹ Lợi ích Dài hạn (LTBT) của Anthropic. Sứ mệnh của LTBT là đảm bảo rằng Anthropic liên tục tối ưu hóa các hành động của mình vì lợi ích lâu dài của nhân loại. Chúng tôi đã phát triển chương trình nghiên cứu này cùng với LTBT, cũng như với đội ngũ nhân viên trên toàn Anthropic.

Đây là một chương trình sống động, chứ không phải là một chương trình cố định. Chúng tôi sẽ tiếp tục tinh chỉnh những câu hỏi này khi bằng chứng tích lũy, và chúng tôi kỳ vọng những câu hỏi mới sẽ xuất hiện mà chưa được đề cập ở đây hôm nay. Chúng tôi hoan nghênh phản hồi về chương trình này và sẽ sửa đổi nó dựa trên những gì chúng tôi học được qua các cuộc trò chuyện của mình.

Nếu bạn quan tâm đến việc giúp chúng tôi trả lời một số câu hỏi này, chúng tôi hoan nghênh đơn đăng ký của bạn để trở thành Anthropic Fellow. Chương trình Fellowship là một cơ hội được tài trợ kéo dài bốn tháng để giải quyết một hoặc nhiều câu hỏi này với sự cố vấn từ các thành viên nhóm TAI. Bạn có thể tìm hiểu thêm và nộp đơn cho khóa tiếp theo tại đây.

Chương trình nghiên cứu của chúng tôi:

Cập nhật lần cuối: Ngày 7 tháng 5 năm 2026

Khuếch tán kinh tế

Điều quan trọng là phải hiểu cách việc triển khai các hệ thống AI ngày càng mạnh mẽ làm thay đổi nền kinh tế. Chúng ta cũng cần phát triển dữ liệu kinh tế và khả năng dự đoán cần thiết để lựa chọn triển khai AI theo những cách có lợi cho công chúng.

Để trả lời các câu hỏi trong trụ cột nghiên cứu này, chúng tôi sẽ phát triển thêm dữ liệu trong Chỉ số Kinh tế Anthropic. Chúng tôi cũng sẽ khám phá các phương pháp khác để làm sắc nét các mô hình của chúng tôi về cách AI mạnh mẽ có thể ảnh hưởng đến xã hội, dù là bằng cách gây mất việc làm, tăng trưởng kinh tế chưa từng có, hay các tác động khác.

AI được áp dụng và khuếch tán

Ai áp dụng AI? Phát triển AI tập trung ở một số ít công ty tại một số ít quốc gia, nhưng việc triển khai là toàn cầu. Điều gì quyết định liệu một quốc gia, khu vực hay thành phố có thể tiếp cận AI? Nếu có thể tiếp cận, làm thế nào để nó thu được giá trị kinh tế từ AI? Những chính sách và mô hình kinh doanh nào thay đổi đáng kể sự cân bằng đó? Các mô hình miễn phí hoặc mã nguồn mở đóng góp như thế nào vào động lực này?
Áp dụng trong các công ty: Điều gì gây ra việc áp dụng AI ở cấp độ công ty, và hậu quả là gì? AI thay đổi quy mô mà một công ty hoặc nhóm có thể hoạt động hiệu quả nhất như thế nào? Việc sử dụng AI tập trung như thế nào giữa các công ty? Những thay đổi trong sự tập trung của việc áp dụng AI chuyển thành mức tăng giá và tỷ lệ lao động như thế nào? Nếu một nhóm hoặc công ty 3 người giờ đây có thể làm được những gì trước đây cần 300 người, điều gì sẽ xảy ra với tổ chức công nghiệp? Hoặc, nếu các công ty có thể dễ dàng tập trung kiến thức và có lợi ích từ việc làm như vậy ở quy mô lớn, liệu chúng ta có thấy các công ty lớn hơn, mở rộng hơn với động lực lớn hơn để giám sát công nhân một cách có hệ thống không?
AI có phải là một công nghệ đa dụng không? AI có đang tuân theo mô hình của các “công nghệ đa dụng” trước đây, nơi việc áp dụng nhanh nhất trong các ứng dụng thương mại có lợi nhuận cao, và chậm nhất ở những nơi lợi ích xã hội vượt quá lợi ích tư nhân? Có những chính sách hoặc quyết định nào có thể thay đổi những động lực này không?

Năng suất và tăng trưởng kinh tế

Tăng trưởng năng suất: AI sẽ tác động như thế nào đến tốc độ đổi mới và tăng trưởng năng suất trên toàn nền kinh tế?
Chia sẻ lợi ích: Những cơ chế phân phối trước hoặc tái phân phối nào có thể lan tỏa rộng rãi hơn lợi ích từ việc phát triển và triển khai AI?
Chi phí giao dịch trên thị trường: AI ảnh hưởng như thế nào đến các hệ thống trao đổi và chi phí giao dịch trên thị trường? Khi nào việc tiếp cận các tác nhân có khả năng đàm phán thay mặt bạn cải thiện hiệu quả thị trường và kết quả công bằng? Khi nào thì không?

Tác động rộng lớn đến thị trường lao động

AI và việc làm: AI sẽ thay đổi việc làm và việc làm ở các bộ phận khác nhau của nền kinh tế như thế nào? Những nhiệm vụ và công việc mới nào có thể xuất hiện khi AI tự động hóa các phần hiện có của nền kinh tế? Những thay đổi này sẽ khác nhau như thế nào giữa các khu vực và quốc gia? Khảo sát Chỉ số Kinh tế Anthropic của chúng tôi sẽ cung cấp các tín hiệu hàng tháng về cách mọi người nhìn nhận AI ảnh hưởng đến công việc của họ và những gì họ mong đợi trong tương lai. Chúng tôi cũng đang cập nhật Chỉ số Kinh tế để chia sẻ dữ liệu chi tiết, tần suất cao hơn.
Liệu sự khuếch tán của AI có thể được điều chỉnh không? Các ngân hàng trung ương tìm cách điều tiết lạm phát thông qua các “núm điều chỉnh” như lãi suất chính sách và hướng dẫn dự báo. Có những núm điều chỉnh tương tự nào mà các công ty AI (ở cấp độ ngành, hợp tác với chính phủ) có thể sử dụng để kiểm soát tốc độ khuếch tán AI theo từng ngành không? Liệu có lợi ích công cộng rõ ràng nào khi sử dụng chúng không?

Tương lai của việc làm và nơi làm việc

Quan điểm của người lao động về công việc của họ: Người lao động trên toàn nền kinh tế đang trải nghiệm những thay đổi trong nghề nghiệp của họ như thế nào? Họ có bao nhiêu ảnh hưởng đối với những thay đổi này, và liệu quyền lực của 'người lao động' có thể được bảo toàn hoặc chuyển đổi không?
Lộ trình nghề nghiệp: Nhiều ngành nghề dựa vào các vai trò cấp dưới (như trợ lý luật sư, nhà phân tích cấp dưới và nhà phát triển liên kết) để đào tạo các chuyên gia cấp cao trong tương lai. Nếu AI hấp thụ các nhiệm vụ đã xây dựng chuyên môn trong lịch sử, làm thế nào để mọi người trở thành chuyên gia ngay từ đầu? Điều này có ý nghĩa gì đối với nguồn cung cấp phán đoán cấp cao lâu dài trong một lĩnh vực?
Nghiên cứu cho tương lai: Mọi người nên học gì hôm nay để có vị trí tốt cho tương lai? Những ngành nghề của tương lai là gì? AI thay đổi ý nghĩa của việc học một điều gì đó và phát triển chuyên môn như thế nào?
Vai trò của công việc được trả lương: Nếu AI làm giảm đáng kể vai trò trung tâm của công việc được trả lương trong cuộc sống con người, những điều kiện nào sẽ cho phép mọi người phân bổ lại thời gian và nỗ lực của họ vào các nguồn ý nghĩa khác, và chúng ta có thể học được gì từ các nhóm dân số lịch sử hoặc đương đại nơi công việc khan hiếm hoặc tùy chọn? Các xã hội điều hướng quá trình chuyển đổi này như thế nào?

Các mối đe dọa và khả năng phục hồi

Các hệ thống AI có xu hướng phát triển nhiều khả năng cùng một lúc, bao gồm cả khả năng lưỡng dụng. Một hệ thống AI giỏi hơn về sinh học cũng giỏi hơn trong việc tạo ra vũ khí sinh học. Các hệ thống AI hoạt động hiệu quả trong lập trình máy tính cũng giỏi hơn trong việc hack máy tính. Nếu chúng ta có thể hiểu rõ hơn về khả năng các mối đe dọa bị trầm trọng hơn bởi các hệ thống AI, xã hội có thể dễ dàng trở nên kiên cường hơn trước bối cảnh mối đe dọa đã thay đổi này.

Chúng tôi đang đặt ra những câu hỏi này để giúp phát triển các mối quan hệ đối tác nhằm cải thiện khả năng phục hồi của thế giới khi đối mặt với AI biến đổi, và để phát triển các hệ thống cảnh báo sớm cho các mối đe dọa mới có thể xuất hiện. Nhiều câu hỏi trong số này sẽ thúc đẩy chương trình nghiên cứu của Nhóm Red Team Tiên phong của chúng tôi.

Đánh giá rủi ro và khả năng lưỡng dụng:

Công nghệ lưỡng dụng: AI mạnh mẽ vốn dĩ là lưỡng dụng: cùng một công cụ cải thiện sức khỏe và giáo dục có thể cho phép giám sát và đàn áp. Chúng ta có thể xây dựng các công cụ quan sát để hiểu liệu và cách điều này đang xảy ra không?
Định giá rủi ro một cách thích hợp: Những cách tiếp cận hiệu quả, dựa trên thị trường nào để cải thiện khả năng phục hồi của xã hội trước các mối đe dọa dự kiến từ các hệ thống AI? Chúng ta có thể phát triển các cách mới để định giá rủi ro, hoặc các công cụ kỹ thuật và tổ chức con người để cải thiện khả năng phục hồi trước khi các mối đe dọa có thể dự đoán được xuất hiện (như khả năng tấn công mạng AI được cải thiện)?
Cân bằng tấn công-phòng thủ: Liệu các khả năng do AI hỗ trợ có mang lại lợi ích cấu trúc cho kẻ tấn công trong các lĩnh vực như mạng và sinh học không? Khi AI được áp dụng trong các lĩnh vực thông thường hơn, như tích hợp ngày càng tăng vào các hệ thống chỉ huy và kiểm soát, liệu nó có mang lại lợi ích cho kẻ tấn công không? Nói chung hơn, AI sẽ thay đổi bản chất của xung đột con người như thế nào?

Thiết lập các biện pháp giảm thiểu rủi ro:

Lập kế hoạch cho các kịch bản khủng hoảng: Trong Chiến tranh Lạnh, tổng thống Mỹ có một đường dây nóng trực tiếp đến Điện Kremlin, để sử dụng trong trường hợp khủng hoảng hạt nhân. Cơ sở hạ tầng địa chính trị nào sẽ cần thiết trong trường hợp kịch bản khủng hoảng liên quan đến các hệ thống AI? Cơ sở hạ tầng này có thể không nhất thiết là giữa các quốc gia, mà có thể là giữa công ty với nhà nước hoặc giữa các công ty.
Cơ chế phòng thủ nhanh hơn: Khả năng AI có thể tiến bộ trong vài tháng. Các phản ứng về quy định, bảo hiểm và cơ sở hạ tầng hoạt động theo thang thời gian nhiều năm. Làm thế nào để chúng ta thu hẹp khoảng cách đó? Liệu các cơ chế phòng thủ—như vá lỗi tự động, phát hiện mối đe dọa do AI hỗ trợ, hoặc khả năng phản ứng được định vị trước có thể phù hợp với nhịp độ và quy mô của tấn công do AI hỗ trợ không? Hay sự bất đối xứng là cấu trúc? Và làm thế nào để chúng ta triển khai các cơ chế phòng thủ này một cách hiệu quả nhất có thể?

Khả năng tình báo để giám sát

Ảnh hưởng của AI đến giám sát: AI thay đổi cách thức giám sát hoạt động như thế nào? Liệu nó có làm cho việc giám sát rẻ hơn, hoặc hiệu quả hơn, hoặc cả hai không?

Hệ thống AI trong thực tế

Sự tương tác của con người và các tổ chức với các hệ thống AI sẽ là một nguồn thay đổi xã hội lớn. Hiểu được cách các hệ thống AI có thể thay đổi con người và các tổ chức tương tác với chúng là một lĩnh vực trọng tâm cốt lõi của nhóm Tác động Xã hội của chúng tôi. Để nghiên cứu những thay đổi này, chúng tôi đang phát triển các công cụ hiện có và xây dựng các công cụ mới để thực hiện nghiên cứu của mình, từ phần mềm để quan sát tốt hơn nền tảng của chúng tôi đến các công cụ để thực hiện các cuộc khảo sát định tính quy mô lớn.