Chia sẻ bài
Tại Việt Nam và trên thế giới, các tổ chức, doanh nghiệp và chính phủ đang đẩy mạnh ứng dụng tác nhân AI nhằm nâng cao năng suất, giảm chi phí và tối ưu hóa quy trình. Tuy nhiên, bên cạnh tiềm năng to lớn, việc sử dụng tác nhân AI cũng đặt ra nhiều […]
Tại Việt Nam và trên thế giới, các tổ chức, doanh nghiệp và chính phủ đang đẩy mạnh ứng dụng tác nhân AI nhằm nâng cao năng suất, giảm chi phí và tối ưu hóa quy trình. Tuy nhiên, bên cạnh tiềm năng to lớn, việc sử dụng tác nhân AI cũng đặt ra nhiều rủi ro nghiêm trọng cần được nhận diện và kiểm soát.
Dữ liệu là nền tảng vận hành của tác nhân AI nhưng cũng là điểm yếu dễ bị khai thác. Các tác nhân AI có thể tiếp cận những dữ liệu nhạy cảm như thông tin cá nhân, bí mật công nghệ, thông tin kinh doanh và cả những dữ liệu về an ninh quốc phòng. Nếu không có các cơ chế bảo vệ và kiểm soát nghiêm ngặt, quá trình huấn luyện và vận hành tác nhân AI có thể dẫn đến rò rỉ hoặc khai thác trái phép những dữ liệu quan trọng này.
Ngoài ra, tác nhân AI cũng dễ dàng trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công mạng, dẫn đến việc dữ liệu có thể bị xâm nhập, thao túng hoặc làm rò rỉ. Khi nhiều tác nhân AI phối hợp với nhau, chỉ một lỗ hổng bảo mật nhỏ cũng có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng, với tác động dây chuyền không thể lường trước.
Những sự cố từng xảy ra với AI truyền thống, chẳng hạn như chatbot vô tình tiết lộ thông tin khách hàng hay hệ thống nhận diện khuôn mặt bị tấn công, đã cho thấy những rủi ro này không chỉ là giả thuyết. Khi tác nhân AI ngày càng được giao nhiều quyền quyết định quan trọng, việc đảm bảo an toàn dữ liệu trở thành một ưu tiên cấp thiết. Nếu không được bảo vệ đúng cách, dữ liệu có thể bị lợi dụng để thao túng hoặc làm sai lệch quá trình ra quyết định, gây ra hậu quả nghiêm trọng cho cá nhân, tổ chức và cả xã hội.
Nhiều tác nhân AI hoạt động theo cơ chế “hộp đen” (black box), nơi con người không thể truy xuất cách thức chúng đưa ra quyết định. Điều này tạo ra khó khăn trong việc kiểm tra độ chính xác của quyết định và làm giảm khả năng giám sát của con người đối với các tác nhân AI. Trong những lĩnh vực nhạy cảm như tài chính, y tế hay tư pháp, việc đưa ra quyết định mà không thể giải thích rõ ràng có thể làm tổn hại đến quyền lợi của con người và gây ra hậu quả nghiêm trọng.
Chất lượng quyết định của tác nhân AI phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu đầu vào. Nếu dữ liệu này bị sai lệch, thiếu toàn diện, không cập nhật theo thời gian thực, lỗi thời, hoặc chứa thiên vị, tác nhân AI sẽ đưa ra quyết định không chính xác hoặc không công bằng. Một ví dụ điển hình là tác nhân AI tuyển dụng của Amazon, được sử dụng để tự động sàng lọc hồ sơ ứng viên. Sau một thời gian vận hành, hệ thống này ưu tiên ứng viên nam, tự chấm điểm thấp và loại bỏ ứng viên nữ. Nguyên nhân đến từ việc dữ liệu huấn luyện chủ yếu là hồ sơ ứng viên nam, dẫn đến sự thiên lệch trong quyết định. Cuối cùng, hệ thống này đã bị ngừng sử dụng vì không đảm bảo công bằng.
Bên cạnh đó, tác nhân AI còn có thể bị cố tình thao túng nhằm phục vụ lợi ích riêng của một nhóm người hoặc tổ chức. Các hình thức tấn công như Model Poisoning (đầu độc mô hình) và Prompt Injection (chèn lệnh ẩn) đang trở thành mối đe dọa đáng lo ngại. Model Poisoning xảy ra khi kẻ xấu đưa dữ liệu độc hại vào quá trình huấn luyện tác nhân AI, khiến hệ thống học theo thông tin sai lệch và đưa ra quyết định có lợi cho kẻ tấn công. Prompt Injection lại lợi dụng lỗ hổng trong cách tác nhân AI xử lý dữ liệu, cho phép kẻ tấn công kiểm soát hành vi của hệ thống mà không cần truy cập vào cơ sở dữ liệu hoặc mã nguồn.
Nếu tác nhân AI đưa ra quyết định sai hoặc không thể giải thích rõ ràng lý do của mình, hậu quả có thể rất nghiêm trọng. Trong nhiều lĩnh vực, một quyết định sai lệch có thể ảnh hưởng đến hàng triệu người và gây tổn thất lớn cho doanh nghiệp cũng như xã hội.
Câu hỏi về trách nhiệm đối với AI từ lâu đã là một vấn đề chưa có lời giải rõ ràng. Trước đây, khi AI chủ yếu hoạt động dựa trên dữ liệu có sẵn và chịu sự kiểm soát của con người, tranh luận thường xoay quanh việc trách nhiệm thuộc về nhà phát triển phần mềm, tổ chức vận hành hay người sử dụng. Tuy nhiên, với sự xuất hiện của tác nhân AI có khả năng tự học, tự điều chỉnh và ra quyết định một cách độc lập, bài toán trách nhiệm càng trở nên phức tạp. Nếu chúng tự tối ưu hóa quyết định theo cách mà ngay cả nhà phát triển cũng không thể dự đoán, thì ai sẽ chịu trách nhiệm? Khi chúng liên tục học hỏi và thay đổi hành vi theo thời gian, liệu có thể quy trách nhiệm cho nhà phát triển ban đầu không? Và nếu con người không còn can thiệp trực tiếp vào quá trình vận hành, họ có còn phải chịu trách nhiệm pháp lý?
Sự phức tạp càng gia tăng khi nhiều tác nhân AI kết nối và phối hợp với nhau. Khi xảy ra một quyết định sai lầm, việc truy tìm nguồn gốc lỗi và xác định trách nhiệm trở nên vô cùng khó khăn. Liệu sai sót xuất phát từ một tác nhân cụ thể, hay đó là hệ quả của toàn bộ hệ thống? Trách nhiệm sẽ thuộc về từng tác nhân AI riêng lẻ, nhà phát triển của chúng, hay tổ chức vận hành hệ thống?
Khi tác nhân AI ngày càng đóng vai trò quan trọng trong các lĩnh vực từ kinh doanh đến quản trị, việc xác định trách nhiệm pháp lý đối với những sai sót của chúng không chỉ là vấn đề kỹ thuật, mà còn là bài toán pháp lý cần sớm có lời giải.
Dù tác nhân AI có tiềm năng giảm chi phí lao động, triển khai AI đòi hỏi đầu tư lớn vào hạ tầng công nghệ, bảo trì hệ thống và vận hành lâu dài. Việc áp dụng tác nhân AI không chỉ đơn thuần là cài đặt phần mềm mà còn cần hạ tầng máy chủ mạnh, nền tảng lưu trữ an toàn và cơ chế bảo mật chặt chẽ. AI phải được cập nhật thường xuyên để duy trì hiệu suất, tránh quyết định lỗi thời hoặc sai lệch.
Tác nhân AI tiêu thụ lượng lớn tài nguyên điện toán, làm tăng chi phí vận hành và tác động tiêu cực đến môi trường. Trung tâm dữ liệu chạy AI sử dụng nhiều điện năng, trong khi nghiên cứu của MIT Technology Review chỉ ra rằng huấn luyện một mô hình AI lớn có thể thải ra CO₂ tương đương 5 chiếc ô tô trong suốt vòng đời.
Tác nhân AI không thể thay thế hoàn toàn con người. Doanh nghiệp vẫn cần nhân sự giám sát, đánh giá quyết định và xử lý sự cố để đảm bảo hệ thống hoạt động chính xác. Việc đào tạo nhân viên để sử dụng AI hiệu quả cũng là một khoản đầu tư cần thiết. Trong nhiều lĩnh vực, con người vẫn giữ vai trò quan trọng, đặc biệt với những công việc đòi hỏi sáng tạo, cảm xúc và tư duy linh hoạt.
11 phút đọc
Nội dung AI được nhiều doanh nghiệp kỳ vọng sẽ tối ưu hoá sự hiện diện của họ trên truyền thông số. Nhưng liệu đây là cơ hội hay “ảo tưởng”?
10 phút đọc
Khám phá cách tích hợp AI vào công việc và biến chúng thành đồng đội hiệu quả. Bài viết này phân tích lợi ích, thách thức và cách làm việc tốt hơn với AI trong doanh nghiệp. Tìm hiểu về AI hỗ trợ công việc, bảo mật dữ liệu và tối ưu năng suất.
7 phút đọc
Trong thời đại chuyển đổi số và công nghệ 4.0, chiếc điện thoại thông minh không chỉ là thiết bị liên lạc mà còn là công cụ hỗ trợ cuộc sống hiện đại. Nhưng liệu bạn đang thực sự “làm chủ” nó, hay chỉ đang “bị chi phối”?
Cảm ơn bạn đã tin tưởng và lựa chọn chúng tôi. Đội ngũ của chúng tôi sẽ sớm liên hệ lại để hỗ trợ bạn nhanh chóng nhất