Tại New York, nơi gần như mọi thứ đều mất tiền, startup Shift Robotics lại cung cấp dịch vụ dọn nhà giá 0 đồng. Tuy nhiên, chủ nhà cần chấp nhận cho nhân viên dọn dẹp đeo camera trên đầu để ghi hình quá trình rửa bát, lau sàn hay gấp quần áo. Những hình ảnh này sau đó trở thành dữ liệu đào tạo cho phòng thí nghiệm AI và công ty robot.
Video giới thiệu dịch vụ Shift đăng lên mạng xã hội X tháng trước hiện thu hút 8,5 triệu lượt xem. 250 suất đầu tiên được đặt hết gần như ngay lập tức. “Hàng nghìn người cố gắng đặt lịch”, Harry Kilberg, Giám đốc Shift tại Mỹ, nói với Business Insider.
Theo BBC, trong số nhân viên của Shift có những người trẻ tuổi vừa tốt nghiệp đại học và đang tìm việc. Nhu cầu dọn dẹp miễn phí ở New York rất cao và họ phải dọn khoảng 5 căn hộ mỗi ngày, 5 ngày một tuần. Khác biệt duy nhất giữa họ và người dọn dẹp thông thường là có camera gắn trên mũ, kết nối với điện thoại.
Mục tiêu của chương trình là thực hiện những nhiệm vụ đòi hỏi sự khéo léo của đôi tay, qua đó huấn luyện robot sử dụng tay thành thạo. Vì vậy, nhân viên cũng đặc biệt tập trung vào thao tác tay khi dọn dẹp.
Shift là thương hiệu hướng đến người tiêu dùng của Micro AGI, phòng thí nghiệm thành lập tại Munich (Đức) năm ngoái. Micro AGI đang nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) dành cho máy móc, có thể hoạt động trong thế giới thực. Phòng thí nghiệm được thành lập bởi Bercan Kilic và Yoan Iliev, hai cựu kỹ sư khí động học của giải đua xe Công thức 1, và Anton Poletaev, từng là nhà nghiên cứu tại Viện Alan Turing.
Theo Kilberg, Shift hoạt động tại 15 quốc gia với 14.000 người thu thập dữ liệu thực tế. Ông cho biết công ty giúp xử lý một trong những vấn đề lớn với những bên muốn chuyển AI từ chatbot sang robot. Trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo dựa vào lượng văn bản và hình ảnh khổng lồ trên Internet, robot không có kho dữ liệu tương tự. Do đó, các công ty trong ngành đang cố gắng xây dựng bằng cách trả tiền cho người lao động để ghi lại công việc mà robot có thể thực hiện trong tương lai.
Kilic giải thích thêm, mô hình AI hiện nay như ChatGPT có thể tạo câu dựa trên văn bản viết sẵn trên mạng, nhưng mỗi căn bếp, phòng khách hay dụng cụ đều khác biệt nhất định. Vì vậy, robot cần được huấn luyện để thích nghi với nhiều loại không gian và vật dụng.
“Trong thế giới thực, mọi vật thể đều khác nhau, ánh sáng cũng thay đổi, không có gì giữ nguyên sau vài giờ. Robot cần học cách phối hợp tay, camera với môi trường xung quanh”, ông nói, thêm rằng khó khăn lớn nhất là đội ngũ nhân viên dọn dẹp cần thu thập hàng tấn dữ liệu. Ông khẳng định mục tiêu của hoạt động là “thúc đẩy sự tiến bộ của nhân loại”.
Theo Tom’s Guide, một căn hộ bừa bộn và nhiều bụi bẩn lại được Shift đánh giá cao. Website công ty ghi “môi trường dọn dẹp khó khăn có thể đặc biệt hữu ích”, nhưng cũng lưu ý, nhân viên “có thể từ chối bất cứ nhiệm vụ nào họ cảm thấy không thoải mái”.
Shift kinh doanh dựa vào bán dữ liệu thu thập từ nhà dân cho các công ty robot và AI, phục vụ mục đích huấn luyện. Để ẩn danh dữ liệu, khuôn mặt và một số nội dung trong video được làm mờ, cũng không có âm thanh được ghi lại. Ngoài ra, công ty cũng sử dụng dữ liệu cho nghiên cứu nội bộ.
New York chỉ là khởi đầu. Shift dự định mở rộng mô hình đến nhiều khu vực và bổ sung các dịch vụ miễn phí hoặc trợ giá ngoài dọn dẹp như nấu ăn, sửa chữa đường ống nước.
Shift chỉ là một trong nhiều cái tên tham gia “thị trường dữ liệu thực tế” đang phát triển mạnh. Mục tiêu của họ là thu hẹp “khoảng cách dữ liệu 100.000 năm” – khái niệm do nhà nghiên cứu Ken Goldberg từ Đại học California Berkeley đặt ra, cho rằng robot tụt hậu rất xa so với chatbot vì thiếu dữ liệu đào tạo từ thế giới vật lý.
Theo The Verge, startup Human Archive tại Thung lũng Silicon dự định hợp tác với các công ty dịch vụ gia đình như Pronto (Ấn Độ) để khuyến khích người lao động dùng mũ camera ghi lại quá trình làm việc. Nhiều công ty từng cung cấp dữ liệu cho sự bùng nổ chatbot như Scale AI, Turing, micro1 cũng đang chuyển sang thị trường này.
Shift cung cấp càng nhiều dịch vụ, dữ liệu thu được càng phong phú và hữu ích. Startup này cũng chú ý đến sự đa dạng về địa lý. Theo Kilberg, họ hoạt động ở cả những nơi mà ít công ty dữ liệu quan tâm như Bulgaria, Georgia, Nam Phi. Ông cho biết, mô hình của Shift đặc biệt được ưa chuộng tại Thổ Nhĩ Kỳ.
Tuy nhiên, dịch vụ mới cũng làm dấy lên nhiều lo ngại về quyền riêng tư. Các chuyên gia cảnh báo người dân nên thận trọng khi cung cấp dữ liệu cá nhân, đặc biệt về nhà riêng, để đổi lấy dịch vụ miễn phí.
“Ban đầu bạn có thể nhận được tiền hoặc dịch vụ, nhưng dữ liệu bị chia sẻ luôn có nguy cơ quay lại gây bất lợi cho chính bạn. Ngay cả khi bạn tin tưởng doanh nghiệp thu thập dữ liệu, vẫn có khả năng họ chia sẻ thông tin đó với chính phủ hoặc công ty khác”, Rory Mir, Giám đốc phụ trách truy cập mở và gắn kết cộng đồng công nghệ tại tổ chức Electronic Frontier Foundation, nói với BBC.
Calli Schroeder, Giám đốc chương trình AI và nhân quyền tại Trung tâm Thông tin Bảo mật Điện tử (EPIC), lưu ý công nghệ đang được phát triển dựa trên dữ liệu thu thập có thể khiến người dọn dẹp mất việc trong tương lai. Schroeder cho rằng lợi ích dọn nhà miễn phí có thể chỉ là một phần nhỏ so với số tiền kiếm được từ việc bán dữ liệu. Bà cảnh báo: “Tôi nghĩ mọi người đang đánh giá quá thấp lượng thông tin nhạy cảm mà các bản ghi hình tại nhà thu được”.
Trong video do tài khoản X Tatum Turn Up đăng ngày 20/5 và hiện nhận 5 triệu lượt xem, robot Unitree bắt đầu sải bước trước đám đông, nhảy theo nhạc bài hát đình đám Billie Jean năm 1983 của Michael Jackson. Ban đầu, màn trình diễn khá ấn tượng với những bước chân khéo léo.
Tuy nhiên, rắc rối xảy ra khi robot nhảy vào một bậc thang lớn trên sân khấu, dù sau đó đứng dậy tiếp tục buổi biểu diễn. Nhưng từ lúc này, cỗ máy bắt đầu loạng choạng với những chuyển động giật cục, thiếu tự nhiên. Một lần nữa, nó vấp ngã và đổ, không thể gượng dậy, buộc nhân viên kỹ thuật phải kéo ra bên ngoài sân khấu.
Sau khi video xuất hiện, nhiều bình luận chế giễu, mỉa mai lẫn thương cảm xuất hiện. "Mọi thứ diễn ra suôn sẻ trong các buổi trình diễn cho đến khi có điều gì đó bất ngờ xảy ra", trang Futurism nhận xét. "Điều đó nghe có vẻ hay nếu mục tiêu là để tạo ấn tượng với khán giả, nhưng cũng cho thấy chúng ta còn phải đi một chặng đường dài trước khi robot có thể làm bất cứ việc gì thiết thực".
Trang này cũng khuyến cáo, thay vì tin tưởng tuyệt đối, mọi người "nên đón nhận những nội dung về robot hình người lan truyền trên mạng với thái độ hoài nghi". Ngoài ra, việc nhảy hay nhào lộn không đem lại nhiều lợi ích, không thể "thay đổi thế giới".
Một số trang công nghệ cho biết video được quay tại sự kiện do cửa hàng robot có tên Future Era ở Thâm Quyến (Trung Quốc) tổ chức. Ban tổ chức và Unitree chưa đưa ra bình luận.
Trước đó, nhiều sự cố về robot hình người cũng được ghi nhận. Hồi tháng 3, một robot bị "đuổi" khỏi nhà hàng ở California sau khi biểu diễn nhảy múa nhưng mất kiểm soát và làm vỡ bát đĩa. Năm ngoái, robot của Unitree tấn công về phía đám đông trong một lễ hội. Khi đó, nó đứng sững trước khán giả, rồi lao về phía trước và va vào một phụ nữ lớn tuổi sau rào chắn an toàn.
Moonwalk là một điệu nhảy đường phố và bắt đầu được biết đến rộng rãi sau màn trình diễn Billie Jean của Michael Jackson 40 năm trước tại nhà hát Pasadena Civic. Đặc trưng của vũ đạo là động tác tiến về phía trước nhưng thực chất là đi lùi của người biểu diễn.
Tuy nhiên, đây là điều không hoàn toàn đúng. Mặc dù kết nối qua cáp Ethernet mang lại sự ổn định và đáng tin cậy hơn, nhưng không phải lúc nào cũng mang đến cho Smart TV khả năng kết nối nhanh hơn so với Wi-Fi.
Mọi thứ bắt nguồn từ việc hầu hết Smart TV hiện nay vẫn sử dụng chuẩn Ethernet 10/100, vốn giới hạn kết nối có dây ở mức 100 Mbps. Trong khi đó, các chuẩn Wi-Fi mới như Wi-Fi 6 có thể cung cấp tốc độ gấp đôi hoặc gấp ba lần.
So với Gigabit Ethernet, tốc độ của Ethernet 10/100 còn chậm hơn đến 10 lần, với khả năng đạt tới 1 Gbps (1.000 Mbps). Ví dụ, khi thử nghiệm với cổng Ethernet của một chiếc Smart TV đến từ LG, tốc độ tối đa chỉ đạt dưới 100 Mbps. Ngược lại, khi chuyển sang Wi-Fi, tốc độ có thể đạt từ 200 đến 300 Mbps. Mặc dù mang đến tốc độ kết nối nhanh hơn, nhưng Wi-Fi cũng dễ bị nhiễu và không ổn định bằng kết nối có dây.
Nhiều nhà sản xuất TV hiện tại như Samsung, LG, Amazon, Sony, Hisense và TCL vẫn đang bán ra thị trường những chiếc Smart TV chỉ hỗ trợ Ethernet 10/100, ngay cả trên các mẫu mới ra mắt. Do đó, nếu muốn có tốc độ Gigabit nhanh hơn cho việc chơi game trên đám mây hoặc phát trực tuyến, việc nâng cấp lên các mẫu TV đời mới phổ biến sẽ không giải quyết được vấn đề.
Một giải pháp hiệu quả và tiết kiệm hơn là sử dụng thiết bị phát trực tuyến có cổng Gigabit Ethernet, nhưng không phải thiết bị nào cũng hỗ trợ cổng này. Hiện chỉ có một số ít thiết bị như Google TV Streamer, Apple TV 4K và Nvidia Shield Pro thực sự hỗ trợ Gigabit Ethernet. Mức giá cho những thiết bị này vào khoảng từ 80 USD đến 200 USD.
Trước khi mua sắm, người dùng cần tìm hiểu kỹ để tránh các thiết bị chỉ hỗ trợ Ethernet 10/100. Bên cạnh đó, các máy chơi game như PlayStation 5 và Xbox Series X cũng có cổng Gigabit Ethernet, có thể sử dụng để phát trực tuyến.
Năm 2026, nhiều Smart TV và thiết bị phát trực tuyến vẫn chỉ sử dụng Ethernet 10/100 - công nghệ vốn đã quá lỗi thời, đặc biệt khi khả năng truy cập internet tốc độ cao ngày càng phổ biến. Việc các nhà sản xuất vẫn sử dụng kết nối này trong các sản phẩm mới là một dấu hiệu cho thấy họ đang cắt giảm chi phí.
Mặc dù một số ý kiến cho rằng Ethernet 10/100 là đủ cho các dịch vụ phát trực tuyến hiện tại, nhưng với các ứng dụng yêu cầu băng thông cao như chơi game trên đám mây hoặc phát trực tuyến 4K HDR, Gigabit Ethernet là cần thiết. Hy vọng rằng trong tương lai, các nhà sản xuất TV sẽ nhận ra tầm quan trọng của việc tích hợp cổng Gigabit Ethernet nhằm đảm bảo người dùng có thể tận hưởng trải nghiệm xem tốt nhất.
Theo đó, AI không chỉ là động lực thúc đẩy đổi mới sáng tạo và tối ưu hóa vận hành, mà cũng có những thách thức, kẽ hở bảo mật mới khi hệ thống dữ liệu ngày càng trở nên kết nối và phức tạp.
Đây là nhận định được các chuyên gia nhấn mạnh tại hội thảo “Bảo mật trong kỷ nguyên AI - Chiến lược hình thành tương lai số”, do Hiệp hội An ninh mạng Quốc gia (NCA) tổ chức ngày 7/4.
AI đang thay đổi cách thức vận hành của các tổ chức
Phát biểu tại sự kiện, ông Phạm Tiến Dũng, Phó Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Phó Chủ tịch Hiệp hội An ninh mạng Quốc gia cho biết: "Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng và từng bước trở thành hạ tầng số chiến lược của các quốc gia. Đi kèm theo đó là yêu cầu ngày càng tăng về an ninh, an toàn hệ thống AI cũng như việc ứng dụng AI trong hoạt động bảo vệ an ninh mạng.
AI không chỉ là động lực thúc đẩy kinh tế - xã hội mà còn đang làm thay đổi sâu sắc cách thức vận hành, quản trị của các tổ chức. Trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, AI đang được nghiên cứu ứng dụng cho nhiều hoạt động như đánh giá, chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận, tự động hóa quy trình, hỗ trợ khách hàng; qua đó nâng cao hiệu quả và khả năng tiếp cận dịch vụ của khách hàng".
Tuy nhiên, AI cũng đang làm thay đổi sâu sắc các nguy cơ, thách thức an ninh mạng toàn cầu.
"Việc các đối tượng tấn công khai thác AI để tự động hóa quy trình, mở rộng quy mô và tăng mức độ tinh vi của các chiến dịch đã khiến môi trường an ninh mạng trở nên phức tạp. Đồng thời đặt ra thách thức lớn hơn đối với các phương thức phòng vệ truyền thống”, ông Phạm Tiến Dũng cho biết.
Chia sẻ góc nhìn ở quy mô khu vực và quốc tế, bà Rama Palupraman, Chủ tịch khu vực châu Á Thái Bình Dương và Nhật Bản của Check Point Software nêu quan điểm: “AI là bước chuyển đổi công nghệ nhanh nhất trong lịch sử nhân loại. Chúng ta từng chứng kiến sự chuyển dịch từ hạ tầng tại chỗ lên đám mây (Cloud), nhưng AI đang tác động đến mọi ngành nghề: Từ dịch vụ tài chính, viễn thông đến khu vực công và các doanh nghiệp”.
Tuy nhiên, khả năng đổi mới này cũng đi kèm với những mối đe dọa nghiêm trọng.
Không tin tưởng bất kỳ ai
Theo đơn vị nghiên cứu Check Point Research, năm 2025, thời gian để tội phạm mạng chuyển từ việc phát hiện lỗ hổng sang khai thác thực tế đã giảm từ 9 tuần xuống còn dưới 16 phút.
Đồng thời, AI đang giúp các đối tượng tấn công hoạt động hiệu quả hơn, tốc độ hơn và tinh vi hơn bao giờ hết.
Tại sự kiện, bà Rama chỉ ra ba mối đe dọa đặc thù của AI bao gồm rò rỉ dữ liệu, tấn công bằng mã lệnh sai lệch và can thiệp vào quy trình công việc. Đáng chú ý là tình trạng "Shadow AI" - việc nhân viên sử dụng các công cụ AI nằm ngoài sự kiểm soát của tổ chức - tạo ra những điểm mù lớn về an ninh.
Để giải quyết vấn đề, bà Rama đề xuất một kiến trúc bảo mật đầy đủ dựa trên nguyên tắc "Zero Trust" (không tin tưởng bất kỳ ai). Trong mô hình này, các tác tử AI (AI agents) chỉ được trao đặc quyền nhỏ nhất để tiếp cận dữ liệu cần thiết.
Đồng thời, các tổ chức cần có khả năng quan sát toàn bộ hệ sinh thái AI để hiểu rõ công cụ nào đang tiếp cận dữ liệu gì, từ đó thiết lập các chính sách quản trị dữ liệu nghiêm ngặt.
