KhoGameHub – Diễn đàn Công Nghệ & Gaming, nơi chia sẻ trò chơi PC, Console, Retro online và phần mềm hữu ích

Trong bối cảnh ứng dụng AI ngày càng sâu rộng vào hệ thống doanh nghiệp, phương pháp kiểm thử an ninh (red‑teaming) của những nhà cung cấp lớn quyết định mức độ rủi ro mà khách hàng phải đối mặt. Gần đây, các so sánh giữa cách tiếp cận của Anthropic và OpenAI cho thấy họ ưu tiên khác nhau khi bảo vệ mô hình — điều có ý nghĩa trực tiếp với doanh nghiệp triển khai công nghệ này.

Anthropic có xu hướng đầu tư mạnh vào các kỹ thuật nội bộ, tận dụng cả phương pháp tự động lẫn mô hình để phát hiện các tấn công tiềm ẩn. Họ phát triển hệ thống cho phép mô hình tự tạo các kịch bản tấn công (model‑generated adversarial prompts), sau đó dùng kết quả này để tinh chỉnh hướng dẫn an toàn và huấn luyện lại. Đi kèm là triết lý “safety‑by‑design”, tập trung vào việc giảm khả năng mô hình tạo ra hành vi không an toàn ngay từ đầu.

Ngược lại, OpenAI dường như đặt trọng tâm hơn vào thử nghiệm với lực lượng red team đa dạng, gồm nhà nghiên cứu bên ngoài và chuyên gia an ninh thực tế. Họ mô phỏng các phương thức tấn công ngoài đời thật — từ jailbreak prompts đến khai thác API — và chú ý vào các kịch bản lạm dụng có thể xảy ra khi mô hình được tích hợp trong hệ thống doanh nghiệp. Kết quả là OpenAI thường báo cáo nhiều trường hợp khai thác do con người sáng tạo, trong khi Anthropic lại nổi bật với các phát hiện lặp lại do phương pháp tự động hoá phát hiện.

• Quy mô vs. tính thực tế: Cách tiếp cận do Anthropic chủ đạo cho phép mở rộng kiểm thử nhanh bằng mô hình‑mô phỏng, giúp phát hiện nhiều lỗ hổng lặp lại. Tuy nhiên, mô hình tự tấn công có thể bỏ sót các chiến thuật xã hội hóa phức tạp hoặc khai thác sáng tạo của con người.
• Thực chiến vs. cấu trúc: OpenAI tận dụng chuyên gia bên ngoài để phát hiện các kịch bản thực chiến, điều này đem lại bức tranh rủi ro gần sát thực tế doanh nghiệp hơn nhưng thường tốn kém và khó mở rộng liên tục.
• Tương tác với khách hàng: Doanh nghiệp cần cân nhắc không chỉ mức độ bảo vệ của mô hình mà còn khả năng giám sát sau triển khai, tính minh bạch về phát hiện lỗ hổng và hỗ trợ xử lý sự cố — nơi cả hai nhà cung cấp có cách tiếp cận khác nhau.

Với khách hàng doanh nghiệp, thông điệp chính là: cách nhà cung cấp red‑team ảnh hưởng trực tiếp đến rủi ro vận hành. Nếu ưu tiên của nhà cung cấp là ngăn chặn hành vi nội tại của mô hình, doanh nghiệp có thể nhận được sản phẩm “an toàn” hơn ngay từ đầu. Nếu nhà cung cấp tập trung vào thử nghiệm thực tế với red team con người, doanh nghiệp có thể thấy những kịch bản lạm dụng phức tạp hơn được khám phá và xử lý trước khi xuất hiện trong môi trường sản xuất.

Chuyên gia an ninh khuyên doanh nghiệp nên hỏi rõ về quy trình red‑teaming của nhà cung cấp, tần suất kiểm thử, cơ chế báo cáo và cam kết hỗ trợ sau phát hiện lỗ hổng. Bên cạnh đó, triển khai biện pháp phòng ngừa bổ sung — giám sát truy vấn, kiểm soát truy cập API, và chính sách dữ liệu nghiêm ngặt — vẫn là cần thiết bất kể nhà cung cấp là ai.

Anthropic và OpenAI đang đi hai con đường khác nhau để tìm kiếm sự an toàn cho mô hình: một bên tin vào tự động hoá và điều chỉnh nội bộ, bên kia đặt niềm tin vào sức mạnh của thử nghiệm thực tế với con người. Không có phương án duy nhất phù hợp cho mọi doanh nghiệp; điều then chốt là hiểu ưu‑nhược của mỗi cách tiếp cận và yêu cầu minh bạch từ nhà cung cấp khi cân nhắc tích hợp AI vào hệ thống quan trọng.

Tham khảo thêm: VentureBeat, Anthropic Research, OpenAI Research.