Reuters hôm 12/5 dẫn nguồn tin thân cận cho biết, khi thử nghiệm Mythos, một số ngân hàng lớn của Mỹ nhận thấy mô hình này xuất sắc trong việc tìm kiếm lỗ hổng bảo mật trong cả mã nguồn mở lẫn độc quyền, đồng thời giỏi kết hợp các lỗ hổng rủi ro thấp thành lỗ hổng rủi ro cao.
Công cụ AI của Anthropic đã phát hiện hàng trăm đến hàng nghìn lỗ hổng bảo mật xếp hạng từ thấp đến trung bình, gây áp lực buộc nhiều ngân hàng nhanh chóng kiểm tra và nâng cấp phần mềm. Các ngân hàng lớn cũng đang hỗ trợ những ngân hàng nhỏ hơn vốn không có quyền truy cập trực tiếp vào công cụ này.
Sự việc gây xáo trộn không nhỏ vì ngân hàng phải tiến hành vá lỗi với tốc độ chưa từng thấy, đôi khi chỉ trong vài ngày với một lỗi mà trước đây cần vài tuần. Khối lượng công việc gia tăng có thể khiến ngân hàng phải dừng hoạt động thường xuyên hơn, dù họ sẽ tìm cách tối thiểu hóa sự gián đoạn.
Một quan chức quản lý ngân hàng cấp cao cho biết, Mythos mạnh đúng như dự đoán và cực kỳ thành thạo trong việc kết nối dữ kiện để làm nổi bật những lỗ hổng mà con người có thể mất nhiều thời gian hơn đáng kể mới nhận ra. Giới chuyên gia cảnh báo, những ngân hàng không có quyền truy cập công cụ này nên chủ động bảo vệ hệ thống.
Theo Bernard Montel, Giám đốc kỹ thuật kiêm chiến lược gia an ninh khu vực châu Âu – Trung Đông – châu Phi của công ty Tenable, các lĩnh vực khác cũng dễ tổn thương, nhưng công nghệ là xương sống của ngành ngân hàng, tức việc gián đoạn hệ thống sẽ ảnh hưởng đến hoạt động cốt lõi.
Anthropic từ chối bình luận về sự việc.
Trước đó, hồi đầu tháng 3, Jared Kaplan, nhà đồng sáng lập kiêm Giám đốc khoa học Anthropic, cùng một nhà đồng sáng lập khác là Sam McCandlish trình bày về Mythos với ban giám đốc. Cả hai cho biết AI này quá rủi ro nếu phát hành rộng rãi, nhưng có thể cho phép các công ty khác, thậm chí đối thủ cạnh tranh, dùng thử.
Đến 7/4, sau nhiều lần cân nhắc, Anthropic công bố AI mới với tên gọi “Mythos Preview”. Thay vì thương mại hóa, công ty chỉ cấp quyền truy cập cho 12 đối tác trong Dự án Glasswing – được mô tả là “nỗ lực nhằm bảo vệ những phần mềm quan trọng nhất thế giới” – và khoảng 40 tổ chức khác. Một số cái tên được cấp quyền gồm ngân hàng JPMorgan Chase, Amazon Web Services, Apple, Microsoft, Google, Nvidia, Broadcom, CrowdStrike, Mozilla.
Anthropic cho biết trong các thử nghiệm, Mythos có kỹ năng rất cao với tác vụ an ninh mạng và hack, thậm chí vượt con người. Trong phép đo CyberGym – bài kiểm tra khả năng tìm lỗ hổng bảo mật của tác nhân AI trong các dự án phần mềm mã nguồn mở thực tế, Mythos đạt điểm cao kỷ lục 83,1%. Để so sánh, công cụ GLM 5.1 của Zhipu AI đạt 68,7%, còn Moonshot AI đạt 41,3%.
Ciaran Martin, cựu lãnh đạo Trung tâm An ninh mạng quốc gia Anh, đánh giá việc Mythos có thể phát hiện lỗ hổng nghiêm trọng nhanh hơn nhiều so với những mô hình AI khác “thực sự gây chấn động”. Ông nói với BBC: “Ngay cả những thứ chúng ta biết tồn tại hay chưa tồn tại, Mythos vẫn phát hiện ra. Nó đơn giản là một siêu hacker”.
Mythos Preview cũng được nhận xét là đắt đỏ. Giống như các mô hình AI khác, công cụ này được định giá dựa trên số lượng token (đơn vị dữ liệu đầu vào cơ bản) phải tiêu thụ để phản hồi câu lệnh của người dùng. Chi phí của Mythos là 25 USD cho một triệu token đầu vào và 125 USD cho một triệu token đầu ra, cao gấp 5 lần Opus 4.7, mô hình AI hàng đầu phổ biến hơn của Anthropic.
Tuy nhiên, Anthropic cho biết sẽ cung cấp khoản tín dụng trị giá 100 triệu USD cho các đối tác Glasswing và khách hàng khác truy cập Mythos, cho rằng số tiền này đủ trả cho mức sử dụng lớn trong giai đoạn nghiên cứu thử nghiệm. Anthropic đưa ra một số khuyến nghị giúp các công ty củng cố hệ thống phòng thủ ngay cả khi không có quyền truy cập Mythos. Claude Security, một công cụ khác của công ty, cũng có khả năng quét lỗ hổng bảo mật và đang được phân bố rộng rãi hơn.
Trung tâm quốc gia hỗ trợ sản xuất thử chip bán dẫn (VNMPW/CC), ra mắt sáng 26/6 tại Hà Nội, cung cấp công cụ thiết kế, hỗ trợ thẩm định, kiểm chứng thiết kế, làm đầu mối kết nối với các nhà máy chế tạo chip (foundry), đơn vị đóng gói, kiểm thử và các đối tác công nghệ quốc tế để tổ chức sản xuất thử cho các trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp trong nước thông qua mô hình Multi-Project Wafer (MPW), gộp nhiều thiết kế chip trên cùng một đợt chế tạo để giảm chi phí.
Chip sau khi được thiết kế cần sản xuất thử để kiểm tra hoạt động trên silicon thật, phát hiện lỗi về hiệu năng, điện năng, nhiệt độ và quy trình sản xuất để hoàn thiện sản phẩm. Hiện nay, các đơn vị nghiên cứu và doanh nghiệp thiết kế chip tại Việt Nam phải đặt sản xuất thử tại nhà máy nước ngoài dưới dạng dự án riêng lẻ, làm tăng chi phí và kéo dài thời gian phát triển sản phẩm. Chi phí sản xuất thử dao động từ 30.000 đến 200.000 USD, thời gian chờ sản xuất 12-24 tháng.
Trong khi đó, hệ sinh thái bán dẫn Việt Nam đang phát triển nhanh với khoảng 60 doanh nghiệp thiết kế chip, 7.000 kỹ sư thiết kế và 166 cơ sở giáo dục đại học triển khai chương trình đào tạo về bán dẫn và lĩnh vực liên quan.
"Việt Nam cần phải tháo gỡ một điểm nghẽn căn bản là năng lực hiện thực hóa các bản thiết kế chip thành sản phẩm thực tế", Cục trưởng Công nghiệp công nghệ thông tin Nguyễn Khắc Lịch đánh giá.
Theo thống kê của đơn vị này, trong nước hiện có nhu cầu sản xuất thử khoảng 30.000 chip. Trung tâm quốc gia hỗ trợ sản xuất thử chip bán dẫn được kỳ vọng tháo gỡ điểm nghẽn, đóng vai trò hạ tầng dùng chung đẩy nhanh quá trình phát triển các sản phẩm chip Việt Nam.
"Bước đi từ hành lang pháp lý, luật đến cụ thể hóa như trung tâm sản xuất thử ngày hôm nay trong một thời gian ngắn thể hiện quyết tâm của Bộ Khoa học và Công nghệ trong việc phát triển ngành bán dẫn", Bộ trưởng Vũ Hải Quân phát biểu tại sự kiện.
Từ nay đến 2027, Nhà nước hỗ trợ 100% chi phí sản xuất thử nhằm thúc đẩy các trường đại học, viện nghiên cứu, doanh nghiệp và nhóm thiết kế tham gia nghiên cứu, phát triển và thử nghiệm sản phẩm bán dẫn.
Giai đoạn 2028-2030, trung tâm tiếp tục được hỗ trợ một phần chi phí sản xuất thử, hoàn thiện công cụ và dịch vụ kỹ thuật chuyên sâu để tăng chất lượng thiết kế và khả năng thương mại hóa sản phẩm. Từ 2030 trở đi, mục tiêu là trở thành trung tâm hỗ trợ sản xuất thử chip bán dẫn có uy tín tại Đông Nam Á.
"Vai trò của mô hình MPW không chỉ là gửi thiết kế đi chế tạo mà là một hệ thống kỹ thuật để giảm rủi ro trước khi đưa thiết kế vào sản xuất, nâng cao chất lượng thiết kế chip trong nước và chứng minh được ứng dụng thực tế của sản phẩm", bà Nguyễn Bích Yến, Chủ tịch VSAP Lab, đại diện tổ chuyên gia tư vấn của trung tâm mới gồm 21 thành viên từ các tập đoàn, viện nghiên cứu, trường đại học, nhận định.
Chuyên gia khuyến nghị các đơn vị tại Việt Nam có thể tham gia thiết kế và sản xuất thử các dòng chip xử lý tại biên chuyên dụng cho thiết bị IoT, các bộ xử lý ngôn ngữ và hình ảnh tối ưu cho tiếng Việt, chip bảo mật phần cứng và chiplet - các "mảnh" nhỏ của chip, mỗi mảnh có tác vụ chuyên biệt và được kết hợp với nhau bằng đóng gói tiên tiến để tạo thành một con chip hoàn chỉnh.
"Trung tâm mới thành lập tạo ra giải pháp cho những khó khăn đối với các nhóm nghiên cứu thiết kế vi mạch. Việc tập trung vào một đầu mối, được ngân sách hỗ trợ, giúp kết quả thiết kế được chế tạo thử nghiệm, đóng gói kiểm thử và hoàn thiện", PGS.TS Trần Cao Vinh, Phó giám đốc Đại học Quốc gia TP HCM, cho biết.
Lãnh đạo Bộ Khoa học và Công nghệ khẳng định cơ hội tiếp cận nền tảng dùng chung được mở cho tất cả viện, trường, doanh nghiệp và kỳ vọng các tổ chức thông qua trung tâm này phát triển sản phẩm bán dẫn Việt Nam.
Ngày 16-7, Hội Tự động hóa Việt Nam và Trường đại học Quy Nhơn cùng các cơ quan chức năng tổ chức hội nghị và triển lãm quốc tế về điều khiển và tự động hóa lần thứ 8.
Sự kiện diễn ra từ ngày 16 đến 18-7 tại Trường đại học Quy Nhơn, với các hoạt động chính: hội nghị khoa học, diễn đàn doanh nghiệp và triển lãm giới thiệu các công nghệ mới, sản phẩm mới về tự động hóa.
Tiến sĩ Nguyễn Quân - nguyên Bộ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ, Chủ tịch Hội Tự động hóa Việt Nam - cho hay sự kiện thể hiện mong muốn đồng hành của cộng đồng tự động hóa trong các chương trình phát triển kinh tế - xã hội quốc gia.
Cụ thể hóa các chính sách của Trung ương về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số quốc gia và phát triển công nghệ chiến lược.
Theo ban tổ chức, sự kiện nhằm xây dựng một diễn đàn khoa học tầm cỡ quốc gia và quốc tế, có uy tín trong lĩnh vực điều khiển và tự động hóa. Đây cũng là nơi các nhà khoa học Việt Nam và quốc tế giới thiệu kết quả công trình nghiên cứu để giao lưu, trao đổi kinh nghiệm học thuật.
Với chủ đề "Tự động hóa thông minh - công nghệ chiến lược của kỷ nguyên số", hội nghị tập trung thảo luận các lĩnh vực thời sự, như: điều khiển robot công nghiệp, robot di động, xe tự hành.
Hội nghị cũng tập trung vào lĩnh vực điện tử y sinh và tự động hóa trong chăm sóc sức khỏe cộng đồng, tự động hóa trong nông nghiệp.
Trao đổi các vấn đề liên quan trí tuệ tự thân của robot; nhà máy thông minh, thành phố thông minh; công nghệ thông minh, đổi mới sáng tạo trong các lĩnh vực của nền kinh tế. Nghiên cứu giải pháp xây dựng hệ sinh thái để phát triển robot và drone "Make in Vietnam".
Tại triển lãm công nghệ và sản phẩm tiêu biểu, các gian hàng trưng bày các sản phẩm mới, giải pháp công nghệ hiện đại của các doanh nghiệp và cơ sở nghiên cứu, đào tạo trong lĩnh vực công nghệ tự động hóa.
Nhiều sản phẩm như cánh tay robot, drone cứu hộ, nhà thông minh… thu hút sự quan tâm tìm hiểu của nhiều người dân, học sinh, sinh viên.
PGS.TS Đoàn Đức Tùng - Hiệu trưởng Trường đại học Quy Nhơn - nói thông qua sự kiện, nhà trường mong muốn thúc đẩy mạnh mẽ hoạt động nghiên cứu, chuyển giao công nghệ, đổi mới sáng tạo và phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao.
Theo Reuters, Meta cài đặt công cụ có tên Sáng kiến năng lực mô hình (Model Capability Initiative - MCI) trên máy tính nhân viên, cho phép ghi lại thao tác với chuột và bàn phím. Đây là một phần của trong chiến dịch lớn hơn của công ty Mark Zuckerberg nhằm xây dựng các tác nhân AI có thể thực hiện công việc tự động, theo một email gửi nhân viên ngày 21/4.
MCI hoạt động trên các ứng dụng và website liên quan đến công việc. Bên cạnh thu thập dữ liệu chuột và bàn phím, nó cũng sẽ chụp ảnh màn hình định kỳ nội dung trên màn hình của nhân viên. Mục đích là để cải thiện khả năng mô phỏng cách con người tương tác với máy tính, chẳng hạn chọn từ menu thả xuống hay sử dụng phím tắt.
Trong một email khác gửi nhân viên gửi ngày 20/4, Andrew Bosworth, Giám đốc công nghệ Meta, thông báo công ty sẽ tăng cường thu thập dữ liệu nội bộ như một phần trong nỗ lực "AI cho công việc", có tên Agent Transformation Accelerator (ATA).
Trả lời TechCrunch, người phát ngôn của Meta Andy Stone xác nhận thông tin thu thập từ MCI sẽ "nằm trong số những dữ liệu đầu vào". MCI sẽ không được sử dụng để đánh giá hiệu suất hoặc bất kỳ mục đích nào khác ngoài huấn luyện mô hình AI. Công cụ cũng có biện pháp bảo vệ, giúp ngăn chặn thu thập "nội dung nhạy cảm", nhưng không nêu rõ loại dữ liệu nào bị loại trừ khỏi quá trình thu thập.
Theo giáo sư Ifeoma Ajunwa thuộc chuyên ngành luật tại Đại học Yale, các công cụ theo dõi hoạt động máy tính và chụp ảnh màn hình đã được doanh nghiệp sử dụng trong nhiều năm nhằm phát hiện hành vi sai phạm và hoạt động ngoài công việc. Tuy nhiên, việc triển khai công nghệ ghi lại thao tác bàn phím và chuột đang đẩy mức độ thu thập dữ liệu "tiến xa hơn", khi nhân viên phải chịu sự giám sát theo thời gian thực. Mô hình này trước đây chủ yếu áp dụng với lực lượng lao động tự do hoặc tài xế giao hàng, nhưng nay dần trở thành một phần trong môi trường văn phòng.
Tuy nhiên, nhiều quốc gia châu Âu có cách tiếp cận chặt chẽ hơn. Tại Italy, giám sát điện tử để đo lường năng suất được xem là bất hợp pháp, trong khi tại Đức chỉ cho phép triển khai phần mềm ghi lại thao tác bàn phím trong những trường hợp ngoại lệ, như nghi ngờ liên quan đến hành vi phạm pháp nghiêm trọng. Ở cấp độ khu vực, biện pháp giám sát sâu có thể bị coi là vi phạm Quy định Bảo vệ dữ liệu chung GDPR của Liên minh châu Âu.
Xu hướng tự động hóa nhiệm vụ từng do con người đảm nhiệm đang lan rộng trong các tập đoàn lớn tại Mỹ, đặc biệt trong lĩnh vực công nghệ. Sự phát triển của các hệ thống tác nhân AI có khả năng xử lý tác vụ phức tạp như viết phần mềm hay tổ chức dữ liệu quy mô lớn với mức giám sát tối thiểu đang làm thay đổi cấu trúc vận hành doanh nghiệp.
Tuy nhiên, điều này kéo theo biến động trên thị trường, khi cổ phiếu các công ty phần mềm truyền thống chịu áp lực, đồng thời nhiều lãnh đạo doanh nghiệp bắt đầu tính toán các kế hoạch cắt giảm nhân sự quy mô lớn để tái cấu trúc. Thực tế, Meta dự định cắt giảm 10% lực lượng lao động toàn cầu từ tháng 5, Amazon cho thôi việc khoảng 30.000 nhân viên văn phòng, còn Block giảm gần một nửa nhân sự.
Meta hiện thúc đẩy nhân viên sử dụng tác nhân AI trong lập trình. Công ty cũng thành lập nhóm Trí tuệ nhân tạo ứng dụng (AAI) nhằm phát triển hệ thống AI có thể đảm nhiệm phần lớn quy trình xây dựng, kiểm thử và triển khai sản phẩm, đồng thời bắt đầu điều chuyển các kỹ sư sang bộ phận này.
