Cảnh báo từ chuyên gia IBM: AI có thể "phản bội" và dâng toàn bộ bí mật kinh doanh cho đối thủ

Nhiều doanh nghiệp đang rơi vào một cái bẫy tâm lý đầy hào nhoáng khi bị mê hoặc bởi những màn trình diễn ấn tượng của trí tuệ nhân tạo (AI) nhưng lại quên mất rằng, trong thế giới kinh doanh khắc nghiệt, một cộng sự thông minh đến mấy mà không đáng tin thì sớm muộn cũng trở thành một "quả bom nổ chậm".

“Sự thông minh (Intelligence) giúp AI thu hút sự chú ý, nhưng chính Niềm tin (Trust) mới là thứ giúp AI được chấp nhận và ứng dụng thực tế (Adoption)”, bản trình bày của Tiến sĩ Nguyễn Tuấn Khang, Giám đốc khối Dữ liệu và AI của IBM khu vực ASEAN tại Hội nghị Thượng đỉnh An ninh mạng Việt Nam 2026 (Vietnam Security Summit 2026) nêu rõ.

Cơn sốt "nuôi AI" và nỗi sợ phản bội

Chúng ta đang chứng kiến một giai đoạn bùng nổ chưa từng có của trí tuệ nhân tạo. Từ những chatbot trả lời tự động đơn giản cho đến các hệ thống AI Agent có khả năng tự động đưa ra quyết định, soạn thảo email, thậm chí can thiệp sâu vào hệ thống vận hành nội bộ của doanh nghiệp.

Đi đến đâu, người ta cũng nghe các nhà sáng lập, các CEO công nghệ hào hứng bàn về việc tối ưu hóa chi phí và gia tăng năng suất vượt bậc nhờ AI. Thế nhưng, đằng sau những báo cáo màu hồng đó là một thực tế trầm lặng hơn rất nhiều: hầu hết các dự án AI mới chỉ dừng lại ở mức thử nghiệm quy mô nhỏ, rất ít doanh nghiệp dám tự tin đưa AI vào vận hành thực tế ở quy mô lớn.

“Rất nhiều doanh nghiệp hiện nay đã triển khai thí điểm AI thành công nhưng lại không dám mở rộng quy mô. Một điều thực tế là họ khoe đã có AI trong nhà, nhưng không dám mạnh dạn cho nó tự động hóa hoàn toàn vì chưa thực sự tin tưởng vào rủi ro mà nó có thể tạo ra”, Tiến sĩ Nguyễn Tuấn Khang cho hay.

Tại sao lại có sự rụt rè này? Tiến sĩ Nguyễn Tuấn Khang đã đưa ra một hình ảnh so sánh đầy trực quan rằng việc doanh nghiệp ứng dụng AI cũng giống như việc chúng ta nuôi dạy một đứa trẻ trong nhà.

Nếu chúng ta nuôi dạy không cẩn thận, không có phương pháp luận và khuôn khổ rõ ràng, đứa trẻ đó có thể vô tình tiết lộ toàn bộ thông tin bảo mật, bí mật kinh doanh ra bên ngoài. Cho dù doanh nghiệp có xây dựng bao nhiêu hàng rào phòng thủ chống tấn công mạng từ bên ngoài đi chăng nữa, thì lỗ hổng nguy hiểm nhất lại có thể xuất phát từ chính "đứa trẻ" AI được nuôi dưỡng ngay trong lòng hệ thống của mình.

Theo Tiến sĩ Nguyễn Tuấn Khang, bảo mật AI không nằm ở những lớp vỏ bề mặt như tường lửa (firewall) hay giám sát (monitoring), “Đó là câu chuyện của phương pháp luận và đạo đức, giống như cách chúng ta dạy một đứa trẻ theo luật giáo dục và chuẩn mực đạo đức trước khi áp dụng công nghệ.”

Nỗi lo sợ này hoàn toàn có cơ sở khi các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay thường xuyên đối mặt với các vấn đề về "ảo giác" (hallucination), tức là AI tự tạo ra các thông tin sai lệch nhưng trình bày một cách vô cùng thuyết phục.

Thử tưởng tượng một AI tư vấn tài chính cung cấp số liệu sai lệch cho khách hàng, hay một AI tự động duyệt hồ sơ tín dụng dựa trên các tiêu chí định kiến. Thiệt hại lúc này không chỉ tính bằng hàng triệu USD chi phí khắc phục rủi ro, mà còn là sự sụp đổ của đối tác, cổ đông và toàn bộ thị trường đối với thương hiệu.

AI có thể rất thông minh, nhưng cũng rất dễ bị thao túng tâm lý giống như con người. Theo Tiến sĩ Nguyễn Tuấn Khang, chỉ qua một vài tác vụ hỏi đáp thân thiện, AI có thể bộc lộ hết những thông tin quan trọng mà nó vốn được dặn là phải giữ kín. Bởi vậy “niềm tin chính là thách thức lớn nhất để chúng ta đạt được sự an toàn này.”

Thay đổi tư duy tiếp cận

Để giải quyết nghịch lý này, các nhà quản trị cần phải thay đổi tư duy tiếp cận công nghệ. Trong tài liệu chiến lược về xây dựng AI đáng tin cậy của IBM có một nhận định rất đáng suy ngẫm rằng sự thông minh giúp AI thu hút sự chú ý, nhưng chính lòng tin mới là chìa khóa để nó được áp dụng rộng rãi. Doanh nghiệp không thể vận hành một công cụ mà chính họ không hiểu cách thức hoạt động của nó, cũng như không thể kiểm soát được đầu ra của kết quả.

“Doanh nghiệp đôi khi chấp nhận một mô hình AI ít tham số hơn nhưng họ tin tưởng được, hơn là một mô hình 'siêu thông minh' nhưng không thể đoán trước kết quả”, Tiến sĩ Nguyễn Tiến Khang nhận định.

Theo phân tích từ các chuyên gia công nghệ hàng đầu tại IBM, một hệ thống AI được coi là "đáng tin cậy" phải đáp ứng được ba trụ cột cốt lõi bao gồm khả năng giải thích, trách nhiệm giải trình và tính minh bạch.

Trước hết là khả năng giải thích. Doanh nghiệp cần phải biết rõ tại sao AI lại đưa ra quyết định đó, dựa trên những trọng số nào và nguồn dữ liệu nào. Nếu một AI từ chối cho khách hàng vay vốn, hệ thống phải chỉ ra được lý do cụ thể thay vì trả về một kết quả mơ hồ trong một "hộp đen" thuật toán bí ẩn. Sự rõ ràng này giúp con người dễ dàng can thiệp và sửa đổi khi hệ thống gặp lỗi.

Tiếp theo là trách nhiệm giải trình. Khi AI đưa ra một quyết định sai lầm, ai sẽ là người chịu trách nhiệm? Ban lãnh đạo doanh nghiệp không thể đổ lỗi cho thuật toán. Do đó, việc thiết lập một quy trình quản trị AI chặt chẽ, xác định rõ vai trò của từng nhân sự từ khâu phê duyệt mô hình đến khâu giám sát sau triển khai là điều bắt buộc.

Cuối cùng là tính minh bạch. Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải kiểm soát chặt chẽ nguồn gốc của dữ liệu đầu vào. Dữ liệu đó có sạch không, có vi phạm bản quyền hay quyền riêng tư của người dùng hay không. Sự minh bạch về nguồn gốc dữ liệu chính là nền móng vững chắc nhất để tạo nên sự khách quan và công bằng cho mọi quyết định của AI.

Khi cuộc chơi không còn là "thích thì làm" mà đã có hành lang pháp lý

Sự tự do tự tại trong kỷ nguyên sơ khai của AI đang dần khép lại để nhường chỗ cho một kỷ nguyên quản trị nghiêm ngặt. Trên thế giới, các đạo luật như Đạo luật AI của Liên minh Châu Âu (EU AI Act) đã bắt đầu áp dụng các mức phạt khổng lồ cho những doanh nghiệp sử dụng AI rủi ro cao mà không có cơ chế kiểm soát.

Tại Việt Nam, bên cạnh Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân vốn là nền tảng ban đầu, sự ra đời của Luật AI số 134/2025/QH15 và Thông tư hướng dẫn 05/2026/TT-BKHCN đã chính thức xác lập một hành lang tuân thủ mới vô cùng khắt khe đối với các tổ chức tài chính, ngân hàng và doanh nghiệp lớn.

Báo cáo từ IBM cho thấy, việc xây dựng một kiến trúc dữ liệu hiện đại, tích hợp sẵn các công cụ quản trị sẽ giúp doanh nghiệp tự động hóa việc giám sát dòng chảy dữ liệu, phát hiện sớm các hiện tượng lệch pha dữ liệu hay định kiến thuật toán theo thời gian thực.

Đây không đơn thuần là một giải pháp kỹ thuật, mà là một chiến lược kinh doanh sống còn để đảm bảo doanh nghiệp luôn đi đúng hướng và tuân thủ tuyệt đối các quy định pháp luật hiện hành.

Nhìn về tương lai dài hạn từ năm 2026 đến năm 2030, khi các doanh nghiệp chuyển dịch mạnh mẽ lên môi trường điện toán đám mây và tích hợp sâu AI vào mọi ngóc ngách của hoạt động kinh doanh, ranh giới giữa an toàn và nguy hiểm sẽ cực kỳ mong manh.

Những doanh nghiệp giành chiến thắng trong cuộc đua dài hơi này sẽ không phải là những đơn vị sở hữu mô hình AI có thuật toán phức tạp nhất, mà là những cái tên biết cách thuần hóa "mãnh thú" công nghệ này thành một người trợ lý trung thành, minh bạch và tuyệt đối đáng tin cậy.

“AI làm gì thì làm, con người vẫn phải là đối tượng cuối cùng chịu trách nhiệm”, Tiến sĩ Nguyễn Tuấn Khang kết luận./