Thử gõ mã số sinh viên của bản thân trên Google, Minh Châu (22 tuổi, sinh viên tại Hà Nội) giật mình khi trông thấy gần như toàn bộ thông tin cá nhân xuất hiện trên kết quả tìm kiếm do AI trả về.
Đó là câu chuyện được Châu kể lại sau khi thử làm theo trào lưu đang lan truyền trên Threads những ngày gần đây.
Cụ thể, nhiều người dùng đã đăng tải những nội dung bày tỏ hoang mang khi chỉ cần tra mã sinh viên, lập tức các thông tin cá nhân từ họ tên, lớp học, ngày sinh, kết quả học tập hay thậm chí là quê quán, căn cước công dân xuất hiện.
Một tài khoản đăng tải: “Vụ tra mã sinh viên ra thông tin có thật hả mọi người, mình tra ra hết thông tin luôn, đến cả từng học môn gì, điểm thế nào đều có hết. Mình bắt đầu thấy sợ AI rồi đó”.
Bài viết nhanh chóng thu hút hàng trăm nghìn lượt xem. Ở dưới bài đăng, nhiều sinh viên khác cũng thử làm theo và bất ngờ khi thông tin cá nhân xuất hiện từ kết quả của AI.
Nhưng trên thực tế, thủ phạm đằng sau lại không thực sự đến từ AI.
Trao đổi với phóng viên Dân trí, chuyên gia an ninh mạng, ông Ngô Minh Hiếu (Hiếu PC), nhận định: “Không nên hiểu là AI tự “bẻ khóa” dữ liệu. Phần lớn trường hợp là thông tin đã từng được công khai trên website trường, file PDF, danh sách lớp, thông báo học vụ, diễn đàn hoặc mạng xã hội. AI và công cụ tìm kiếm chỉ làm việc tổng hợp, hiển thị lại nhanh hơn”.
Trong nhiều năm qua, một số trường đại học thường công khai danh sách sinh viên, học bổng, điểm rèn luyện hay kết quả học tập. Những nội dung này có thể được Google lập chỉ mục và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu tìm kiếm.
Mặt khác, trên các nền tảng chia sẻ tài liệu, để có được quyền truy cập hoặc tải xuống một số tài liệu cần thiết, người dùng cần tải lên tài liệu coi như để trao đổi.
Vì vậy, nhiều sinh viên đã ngang nhiên nộp các báo cáo, bài tiểu luận và ngay cả khóa luận tốt nghiệp của sinh viên khác mà không xin phép.
Không ít tài liệu trong số đó được tải lên vẫn giữ nguyên thông tin cá nhân của tác giả hoặc thông tin của các thành viên trong nhóm thực hiện.
Theo ghi nhận, có một số người còn nộp cả danh sách lớp, danh sách sinh viên nhận học bổng hoặc các biểu mẫu hành chính với nhiều trường dữ liệu cá nhân.
“Không phải sợ AI đâu. AI không làm được vậy nếu không có mấy người dùng bài chứa thông tin của người khác tải lên lấy lượt đọc tài liệu đâu”, một người dùng bình luận.
Và rồi khi các công cụ AI được tích hợp vào hệ thống tìm kiếm, việc tổng hợp và trình bày lại thông tin trở nên nhanh chóng hơn.
Từ những mảnh dữ liệu rời rạc, AI có thể tổng hợp và tập trung lại thành một bộ hồ sơ thông tin sinh viên tương đối hoàn chỉnh.
Theo chuyên gia Ngô Minh Hiếu, mã số sinh viên là một định danh tương đối ổn định trong suốt quá trình học tập.
Khi mã này xuất hiện ở nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, công cụ tìm kiếm có thể sử dụng nó như một điểm kết nối để liên kết các mảnh thông tin rời rạc.
Từ một mã sinh viên, hệ thống có thể lần theo họ tên, lớp học, ngành đào tạo, email trường cấp hoặc các tài liệu học tập từng được công khai. Mỗi thông tin riêng lẻ khi được ghép nối lại có thể tạo thành hồ sơ tương đối về một cá nhân.
Rủi ro rình rập sinh viên
Theo ông Hiếu, khi có trong tay các thông tin cá nhân của sinh viên, kẻ xấu hoàn toàn có thể xây dựng những kịch bản lừa đảo với độ tin cậy cao hơn nhiều so với các hình thức phát tán tin nhắn hàng loạt.
Chẳng hạn, sinh viên có thể nhận được email giả mạo phòng đào tạo yêu cầu xác minh tài khoản học vụ, cập nhật thông tin cá nhân hoặc đóng học phí bổ sung.
Do nội dung thư chứa nhiều thông tin chính xác về người nhận, nạn nhân dễ tin rằng đây là thông báo chính thức từ nhà trường.
Trong một số trường hợp, những dữ liệu này còn có thể được sử dụng để dò đoán mật khẩu hoặc thực hiện các hình thức tấn công phi kỹ thuật nhắm vào cả sinh viên lẫn phụ huynh.
Vị chuyên gia cho biết điều đáng lo ngại khác còn đến từ khả năng các công cụ AI giúp việc thu thập và tổng hợp dữ liệu trở nên dễ dàng hơn.
“Trước đây, muốn tìm hiểu thông tin về một người, kẻ xấu có thể phải truy cập nhiều website, tải nhiều tài liệu khác nhau rồi tự đối chiếu. Hiện nay, AI có thể hỗ trợ gom các dữ liệu đó lại, tóm tắt và trình bày dữ liệu thành một bức tranh hoàn chỉnh trong thời gian ngắn”, ông Hiếu đánh giá.
Trước thực tế này, chuyên gia khuyến nghị các trường đại học cần rà soát toàn bộ website, kho tài liệu trực tuyến và các tệp PDF đang được công khai.
Những nội dung chứa dữ liệu cá nhân như danh sách lớp, điểm số, lịch thi hoặc thông tin học vụ nên được chuyển sang hệ thống yêu cầu đăng nhập nội bộ thay vì để công khai.
Các trường cũng nên hạn chế việc công bố đồng thời họ tên và mã số sinh viên trong các tài liệu có thể được công cụ tìm kiếm lập chỉ mục, đồng thời chủ động gỡ bỏ hoặc chặn lập chỉ mục đối với những nội dung không còn giá trị sử dụng.
Về phía sinh viên, ông Hiếu khuyến nghị nên chủ động tra cứu thông tin của bản thân trên Google để kiểm tra những thông tin nào đang xuất hiện công khai.
Nếu phát hiện dữ liệu không cần thiết hoặc có nguy cơ ảnh hưởng đến quyền riêng tư, người dùng có thể gửi yêu cầu gỡ bỏ kết quả tìm kiếm tới Google TẠI ĐÂY
Bên cạnh đó, sinh viên không nên sử dụng mã số sinh viên làm mật khẩu, thông tin khôi phục tài khoản hoặc các câu hỏi bảo mật.
Đối với các nền tảng chia sẻ tài liệu, nếu bắt gặp tài liệu hoặc thông tin của mình bị công khai, sinh viên có thể truy cập vào tính năng báo cáo để yêu cầu được gỡ bỏ.
Theo BGR, một trong những cột mốc quan trọng nhất trong lịch sử của Samsung chính là sự ra mắt của chiếc điện thoại di động đầu tiên mang tên Samsung SH-100 vào năm 1988, khoảng 50 năm kể từ khi tập đoàn này được thành lập năm 1938.
Mặc dù thị trường điện thoại di động mới thực sự bùng nổ vào những năm 1990 đến 2000, SH-100 đã tiên phong trong việc đưa Samsung vào lĩnh vực này. Chiếc điện thoại có thiết kế vuông vức kèm ăng-ten này không có nhiều tính năng nổi bật theo tiêu chuẩn hiện đại nhưng đã ghi dấu ấn lịch sử với tư cách là chiếc điện thoại di động đầu tiên được sản xuất bởi một công ty Hàn Quốc. Được giới thiệu tại Thế vận hội mùa hè Seoul nhưng doanh số bán ra của SH-100 chỉ đạt vài nghìn chiếc, một khởi đầu không mấy ấn tượng cho Samsung trong lĩnh vực điện thoại di động.
Dù khởi đầu khó khăn, Samsung đã nhanh chóng trở thành một thương hiệu thành công trong ngành công nghiệp điện thoại. Ngay cả khi đã lỗi thời, SH-100 vẫn là một bước tiến quan trọng trong công nghệ điện thoại di động. Sản phẩm đã đặt nền tảng cho những sản phẩm đột phá sau này, như chiếc điện thoại hỗ trợ MP3 đầu tiên trên thế giới vào năm 1999 mang tên Samsung SPH-M2500 hay dòng Galaxy S ra mắt năm 2010.
Trước SH-100, Samsung sản xuất một chiếc điện thoại di động mang tên SC-1000 vào năm 1985, nhưng đây là một chiếc điện thoại dành cho ô tô, không thể sử dụng khi rời khỏi xe. Ngay cả khi SC-1000 không thành công và nhanh chóng bị lãng quên, sản phẩm này cũng đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của điện thoại di động.
Nhìn từ năm 2026, SH-100 có thể đã lỗi thời, nhưng vị trí của sản phẩm trong lịch sử điện thoại và truyền thông là không thể phủ nhận. Dù không phải là mẫu điện thoại thành công nhất của Samsung, SH-100 vẫn được xem là một bước tiến lớn trong hành trình phát triển của công ty.
Trong thông báo hôm 4/5, Google Labs cùng Saigon AI Hub công bố việc trở thành đối tác chiến lược, nhằm triển khai phòng thí nghiệm AI ứng dụng (Applied AI Lab) đầu tiên của Google Labs tại Việt Nam.
Google Labs là nơi thử nghiệm các ý tưởng AI của Google, trong đó có quỹ AI Futures Fund là sáng kiến đầu tư nhằm đồng hành cùng các tổ chức AI tiên phong ở nhiều giai đoạn phát triển. Saigon AI Hub (SAIH) là tổ chức nghiên cứu đầu tiên trên thế giới được lựa chọn tham gia chương trình này. Đây là không gian nghiên cứu AI mở tại TP HCM do VNG và Đại học Quốc gia TP HCM đồng sáng lập cuối năm ngoái.
Theo đó, quỹ của Google Labs sẽ làm việc trực tiếp với các nhóm nghiên cứu tại SAIH, cung cấp cho họ quyền truy cập sớm, độc quyền vào các công nghệ mới nhất của Google, cùng hỗ trợ kỹ thuật trực tiếp từ các chuyên gia Google và Google DeepMind. Việc này nhằm tạo điều kiện cho hệ sinh thái nghiên cứu và đổi mới sáng tạo trong nước có thể tiếp cận với các mô hình AI tiên tiến nhất của Google, từ đó tạo ra những giải pháp AI có giá trị kinh tế - xã hội cao.
Theo ông Josh Woodward, Phó chủ tịch phụ trách khối ứng dụng Gemini, Google Labs và AI Studio, việc lựa chọn Saigon AI Hub làm đối tác đầu tiên cho mô hình hợp tác thử nghiệm Applied AI Lab không chỉ cung cấp công cụ, mà còn nhằm tạo ra một môi trường thuận lợi để các nhà nghiên cứu Việt Nam có thể thu hẹp khoảng cách giữa nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng thực tế.
"Chúng tôi tin rằng các giải pháp được phát triển tại đây sẽ không chỉ mang lại lợi ích cho riêng Việt Nam, mà còn cung cấp những góc nhìn có giá trị cho cộng đồng nghiên cứu AI toàn cầu", ông Josh Woodward nói.
Chủ tịch VNG Lê Hồng Minh cũng đánh giá những hợp tác toàn cầu như với Google Labs giúp các nhà nghiên cứu của SAIH có cơ hội ứng dụng công nghệ mới cùng một thời điểm với các tổ chức AI hàng đầu thế giới.
"Chúng tôi nhận ra rằng rào cản lớn nhất với nghiên cứu AI ở Việt Nam không phải là thiếu tài năng, mà là thiếu nguồn lực và điều kiện hỗ trợ để họ có thể phát huy được hết năng lực của mình", ông Minh nói, kỳ vọng có thể mở rộng mô hình này với các đối tác khác.
Mười nhóm nghiên cứu đầu tiên tại Saigon AI Hub tập trung vào các lĩnh vực AI ứng dụng thực tiễn, như: phát triển mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) giảm thiểu "ảo giác" và hệ thống nhận diện cảm xúc đa phương thức tối ưu cho tiếng Việt; xây dựng tác nhân AI tìm kiếm video và mô hình phân tích bóng đá chuyên nghiệp; ứng dụng LLM hỗ trợ tương tác người-robot trong môi trường thực tế ảo và xử lý tách giọng vùng miền tại Việt Nam; hỗ trợ chẩn đoán sớm ung thư đại trực tràng và tự động hóa quy trình sản xuất nội dung thực tế ảo 3D; phát triển mô hình phát hiện Deepfake và nhận diện các đối tượng gây xao nhãng trong hình ảnh.
Các nhóm này quy tụ gần 60 nhà nghiên cứu đến từ các trường đại học tại TP HCM. Họ được tuyển chọn dựa trên tiêu chí về tính ứng dụng thực tiễn, năng lực nghiên cứu và định hướng phát triển AI có trách nhiệm, với các chủ đề trải rộng trên nhiều lĩnh vực then chốt bao gồm ngôn ngữ học, thị giác máy tính, tương tác người - robot, ứng dụng y tế và an toàn thông tin.
Tất cả các nhóm đều cam kết công bố kết quả nghiên cứu tại các hội nghị và tạp chí hàng đầu quốc tế (A*/A, Q1/Q2), đồng thời hoàn thiện ít nhất một sản phẩm nguyên mẫu có khả năng ứng dụng thực tế.
NASA vừa công bố Cẩm nang hướng dẫn căn cứ Mặt Trăng (MBUG) gồm 9 trang, nêu chi tiết những công việc mà cơ quan này cần thực hiện để xây dựng căn cứ hoạt động lâu dài ở cực nam Mặt Trăng. Theo MBUG cùng một số tài liệu cũ, NASA sẽ thực hiện hàng chục vụ phóng tàu và đổ bộ, triển khai thành ba giai đoạn. Cơ quan này chưa tiết lộ bao nhiêu trong số đó có phi hành đoàn, nhưng cho biết sẽ bắt đầu với chuỗi nhiệm vụ không người lái.
Giai đoạn 1 gồm 25 vụ phóng và 21 lần hạ cánh nhằm thiết lập khả năng tiếp cận thường xuyên và ổn định đến bề mặt Mặt Trăng. Theo kế hoạch Xây dựng Căn cứ Mặt Trăng do NASA công bố ngày 24/3, giai đoạn này dự kiến hoàn thành năm 2029.
Giai đoạn 2, dự kiến diễn ra năm 2029-2032, gồm 27 vụ phóng và 24 lần hạ cánh, hướng đến xây dựng hạ tầng ban đầu cho căn cứ Mặt Trăng và các nhiệm vụ chở người hai lần mỗi năm.
Giai đoạn 3, từ năm 2032 đến một thời điểm chưa xác định, sẽ có thêm 29 vụ phóng và 28 lần hạ cánh để thiết lập công nghệ vận chuyển hàng hóa qua lại, đồng thời duy trì sự hiện diện liên tục của con người trên Mặt Trăng.
NASA nổi tiếng với thành tựu đưa con người đổ bộ Mặt Trăng trong chương trình Apollo 54 năm trước. Tuy nhiên, việc xây căn cứ ở cực nam thiên thể này đi kèm với nhiều thách thức hơn, bắt đầu từ những điều cơ bản như nguồn điện ổn định.
Theo MBUG, cực nam Mặt Trăng có môi trường ánh sáng khác biệt đáng kể so với những cao nguyên và đồng bằng gần xích đạo mà phi hành gia Apollo từng ghé thăm. Tại đây, Mặt Trời sẽ luôn ở vị trí thấp so với đường chân trời và tạo bóng đổ dài. Điều này gây khó khăn cho quá trình sản xuất điện, đồng thời khiến các hệ thống phải trải qua những khoảng thời gian dài rất lạnh và tối.
NASA cần nắm thông tin chính xác về điều kiện ánh sáng và hiệu suất của pin quang điện để chọn các thiết bị năng lượng phù hợp. Chúng cũng cần đủ bền để chịu được việc tiếp xúc với bụi Mặt Trăng tích điện sắc nhọn. Bên cạnh đó, NASA cần hiểu rõ môi trường Mặt Trăng để vận hành máy phát nhiệt đồng vị phóng xạ - loại pin hạt nhân tạo ra nhiệt và điện. Kế hoạch dài hạn của cơ quan này về năng lượng bao gồm việc xây lò phản ứng hạt nhân trên Mặt Trăng.
Việc đổ bộ Mặt Trăng với tần suất dày như kế hoạch mới sẽ gặp nhiều trở ngại. MBUG lưu ý rằng NASA cần phát triển hệ thống hạ cánh chính xác có thể hoạt động ở địa hình với tầm nhìn kém và hệ thống tránh chướng ngại vật.
Ngoài ra, còn nhiều ẩn số ít được đề cập trong tài liệu như phản ứng của cơ thể người khi sống dài ngày trong môi trường Mặt Trăng. Điều này bao gồm tác động của bụi Mặt Trăng, trọng lực nhỏ, tia vũ trụ gây ung thư cùng với những thách thức liên quan đến duy trì sự sống, tập thể dục, dinh dưỡng.
NASA cho biết, họ đang nỗ lực lấp đầy nhiều khoảng trống về công nghệ và dữ liệu, đồng thời chú ý đến những yếu tố cần phát triển trong chương trình Mặt Trăng để phục vụ mục tiêu xa hơn là đưa người lên Sao Hỏa. Những yếu tố này gồm dữ liệu về sức khỏe phi hành gia trong không gian sâu và phát triển hệ thống năng lượng hạt nhân trên bề mặt Mặt Trăng.
Ngoài công nghệ, một vấn đề lớn khác là chi phí. Vài năm qua, NASA đã gặp khó khăn trong việc đưa con người trở lại Mặt Trăng. Bất chấp thành công của Artemis II, chương trình Artemis đang đội ngân sách (tiêu tốn hơn 100 tỷ USD đến nay) và chậm tiến độ so với mục tiêu ban đầu là đưa người đổ bộ Mặt Trăng năm 2024.
Chỉ hai ngày sau vụ phóng tàu chở phi hành đoàn Artemis II, Nhà Trắng đã đề xuất cắt giảm 23% ngân sách của NASA, tương đương khoảng 5,6 tỷ USD. Dù NASA tuyên bố sẽ xây căn cứ Mặt Trăng với chi phí 20 tỷ USD, chỉ riêng chi phí ước tính cho một tên lửa Hệ thống Phóng Không gian (SLS), tên lửa mạnh nhất của NASA, đã là 2,5 tỷ USD.
Dù vậy, Jared Isaacman, Giám đốc NASA, vẫn đang nỗ lực đẩy mạnh các hoạt động Mặt Trăng nhằm hiện thực hóa mục tiêu của NASA với Mặt Trăng và Sao Hỏa. Tại Hội nghị chuyên đề Vũ trụ 2026 diễn ra ở Colorado Springs ngày 14/4, Isaacman nói NASA làm tốt nhất khi "theo đuổi và đạt được những điều gần như bất khả thi". Ông nói: "Chúng tôi muốn đưa nhiều thứ đáp xuống Mặt Trăng, nếu một số thất bại thì cũng không sao. Chúng tôi sẽ học hỏi từ đó".
