AI sai, ai chịu?

AI Agent: Cơ hội vàng hay canh bạc rủi ro?

Tác nhân AI đang mở ra một kỷ nguyên mới với tiềm năng thay đổi cách doanh nghiệp vận hành, tối ưu hóa chi phí và nâng cao năng suất. Nhưng bên cạnh cơ hội, AI cũng đặt ra những bài toán hóc búa về bảo mật dữ liệu, tính minh bạch, trách nhiệm pháp lý và chi phí vận hành. Liệu chúng ta đã sẵn sàng để khai thác AI một cách an toàn và hiệu quả?

Dữ liệu đang trở nên “yếu đuối”

Dữ liệu là nền tảng giúp AI vận hành trơn tru, nhưng cũng là điểm yếu dễ bị khai thác. Hệ thống AI có thể vô tình làm rò rỉ thông tin nhạy cảm, từ dữ liệu cá nhân đến bí mật kinh doanh và an ninh quốc gia. Không chỉ vậy, AI còn là mục tiêu hấp dẫn của các cuộc tấn công mạng. Một lỗ hổng nhỏ cũng có thể kích hoạt hiệu ứng domino, gây ra hậu quả khó lường.

Thực tế đã chứng minh điều này không phải giả thuyết. Từ các chatbot vô tình tiết lộ thông tin khách hàng đến những hệ thống nhận diện khuôn mặt bị tấn công, AI không phải lúc nào cũng đáng tin cậy. Khi AI được giao quyền ra quyết định quan trọng, việc bảo vệ dữ liệu trở thành một nhiệm vụ cấp thiết. Các doanh nghiệp cần xây dựng hệ thống mã hóa mạnh mẽ, kiểm soát truy cập chặt chẽ và triển khai các biện pháp giám sát liên tục để kịp thời phát hiện các hành vi bất thường.

“Hộp đen” AI

Một trong những thách thức lớn nhất của AI là sự thiếu minh bạch. Nhiều hệ thống hoạt động theo cơ chế "hộp đen", nơi con người không thể truy xuất cách thức AI đưa ra quyết định. Điều này đặc biệt nguy hiểm trong các lĩnh vực như tài chính, y tế và tư pháp – nơi chỉ một quyết định sai lầm cũng có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng.

Ví dụ điển hình là hệ thống tuyển dụng AI của Amazon, từng bị phát hiện ưu tiên ứng viên nam và loại bỏ ứng viên nữ. Nguyên nhân? Dữ liệu huấn luyện chủ yếu dựa trên hồ sơ nam giới, dẫn đến thiên lệch trong đánh giá. Trước áp lực dư luận, Amazon buộc phải dừng sử dụng hệ thống này.

Không chỉ bị ảnh hưởng bởi dữ liệu thiên lệch, AI còn có thể bị thao túng. Các cuộc tấn công như Model Poisoning (đầu độc mô hình) hay Prompt Injection (chèn lệnh ẩn) có thể làm sai lệch quyết định mà không cần can thiệp vào mã nguồn. Đây là lý do AI cần được thiết kế theo hướng "có thể giải thích" (Explainable AI - XAI), giúp con người hiểu rõ cơ sở cho từng quyết định.

AI sai, ai chịu?

Khi AI chỉ là một công cụ hỗ trợ, trách nhiệm vẫn thuộc về con người. Nhưng với các hệ thống AI ngày càng có khả năng tự học và ra quyết định độc lập, câu hỏi "ai chịu trách nhiệm?" trở nên phức tạp hơn bao giờ hết.

Nếu một AI y tế đưa ra chẩn đoán sai, lỗi thuộc về nhà phát triển phần mềm, bệnh viện hay chính AI? Nếu một tác nhân AI trong giao dịch tài chính thực hiện lệnh sai, ai phải chịu trách nhiệm về tổn thất?

Hiện tại, chưa có một khung pháp lý rõ ràng để quy trách nhiệm trong những trường hợp như vậy. Các tổ chức triển khai AI cần chủ động xây dựng quy trình kiểm soát chặt chẽ, đảm bảo AI không tự ý thay đổi hành vi ngoài tầm kiểm soát. Đồng thời, cần hợp tác với các cơ quan quản lý để phát triển những chính sách phù hợp, bảo vệ lợi ích của doanh nghiệp và người dùng.

Cần chiến lược bền vững để phát triển AI

AI có thể giúp giảm chi phí lao động, nhưng mặt khác lại tiêu tốn lượng tài nguyên điện toán khổng lồ. Theo nghiên cứu của MIT Technology Review, việc huấn luyện một mô hình AI lớn có thể thải ra lượng CO₂ tương đương với năm chiếc ô tô chạy suốt vòng đời của chúng. Bên cạnh đó, chi phí duy trì AI – từ hạ tầng công nghệ đến đội ngũ giám sát – cũng không hề nhỏ. Để AI thực sự hiệu quả, doanh nghiệp cần có chiến lược vận hành bền vững. Thay vì đầu tư dàn trải, cần tập trung vào các giải pháp AI mang lại giá trị thực sự, đồng thời tối ưu hóa hạ tầng công nghệ để giảm tác động đến môi trường.

Mặc dù AI không phải là kẻ thay thế con người, nhưng nếu không có sự kiểm soát chặt chẽ, chúng có thể trở thành yếu tố gây bất ổn. AI cần được triển khai như một công cụ hỗ trợ thay vì một hệ thống tự động vận hành không kiểm soát. Cân bằng giữa tự động hóa và yếu tố con người là chìa khóa giúp AI phát huy tối đa lợi ích, đồng thời đảm bảo tính minh bạch, công bằng và trách nhiệm. Một tổ chức sẵn sàng cho AI không chỉ là nơi có công nghệ tiên tiến, mà còn là môi trường nơi con người và AI hợp tác để tạo ra giá trị bền vững.

AI mang lại nhiều cơ hội, nhưng những rủi ro đi kèm cũng không thể xem nhẹ. Chỉ khi được triển khai một cách có kiểm soát, AI mới thực sự trở thành động lực thúc đẩy sự phát triển bền vững của doanh nghiệp và xã hội.

Quế Anh - Huy Tuấn