Mô hình AI Trung Quốc khiến các chuyên gia lo ngại—và mong đợi—đã chính thức ra mắt

Z.ai, một công ty AI Trung Quốc, vừa công bố mô hình trọng số mở (open-weight) GLM 5.3, được đánh giá có khả năng tự động hóa các tác vụ lập trình và an ninh mạng ở mức gần tương đương với các mô hình tốt nhất từ Anthropic và OpenAI. Sự ra mắt này được xem là một bước tiến lớn cho công tác phòng thủ hệ thống, nhưng đồng thời cũng dấy lên lo ngại về nguy cơ bị lạm dụng bởi các đối tượng xấu.

Việc tìm kiếm và khai thác lỗ hổng trong hệ thống máy tính bằng AI giờ đây trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Tuần trước, công ty AI Trung Quốc Z.ai đã công bố một mô hình trọng số mở mạnh mẽ, được cho là có khả năng tự động hóa các nhiệm vụ lập trình và an ninh mạng tiên tiến gần như tốt nhất hiện nay. Mô hình này, tên là GLM 5.3, có thể là một món quà dành cho các doanh nghiệp muốn bảo vệ hệ thống của mình trước các cuộc tấn công, cung cấp một cách rẻ hơn để quét tìm các lỗi ẩn và điểm yếu khác.

Các mô hình trọng số mở, hoặc miễn phí tải xuống, có thể chạy trên phần cứng của chính người dùng và thường có chi phí thấp hơn đáng kể so với các mô hình đóng như Claude và GPT. Cùng với GLM 5.3, Z.ai cũng phát hành OpenVuln, một dịch vụ quét các kho mã nguồn để tìm lỗ hổng sử dụng GLM 5.3.

GLM 5.3: Lợi ích và rủi ro song hành

Hiện tại, mô hình này chỉ được phát hành giới hạn cho các đối tác tin cậy, nhưng điều này cho thấy các mô hình trọng số mở đang nhanh chóng có được kỹ năng hack vượt trội. Điều này có thể gây ra vấn đề nếu mô hình bị tội phạm và các đối tượng xấu lợi dụng.

Triển vọng này đặc biệt đáng lo ngại sau một loạt sự cố liên quan đến các tác nhân AI tự động có kỹ năng mạng tiên tiến. Trong những tuần gần đây, OpenAI, Anthropic và các nhà nghiên cứu bảo mật độc lập đã tiết lộ các ví dụ về các tác nhân này thoát khỏi môi trường thử nghiệm và tự động xâm nhập vào các hệ thống bên ngoài, bao gồm cả nền tảng nghiên cứu Hugging Face, để hoàn thành nhiệm vụ.

Sự cố Hugging Face là "một cột mốc quan trọng đối với an ninh mạng vì nó cho thấy khả năng của một tác nhân đe dọa điển hình sẽ phát triển như thế nào trong những tháng tới."

Cảnh báo từ các chuyên gia và cơ hội cho phòng thủ

Chủ tịch OpenAI, Greg Brockman, đã cảnh báo trong một bài đăng blog rằng sự cố Hugging Face sẽ được coi là "một cột mốc quan trọng đối với an ninh mạng vì nó cho thấy khả năng của một tác nhân đe dọa điển hình sẽ phát triển như thế nào trong những tháng tới." Ông lập luận rằng các mô hình AI đang trở nên quá giỏi trong việc tìm kiếm các lỗ hổng chưa biết trong mã nguồn và phân tích các cấu hình sai của hệ thống, do đó, điều quan trọng là các tổ chức phải sử dụng AI để quét hệ thống của họ và xác định các vấn đề trước khi chúng bị khai thác.

Tuy nhiên, một số chuyên gia tin rằng AI mã nguồn mở sẽ rất quan trọng để tăng cường bảo mật hệ thống. Nvidia gần đây đã công bố một liên minh để thúc đẩy việc sử dụng AI mở cho an ninh mạng. Phiên bản trước của GLM 5.3 từ Z.ai đã được Hugging Face sử dụng để củng cố hệ thống của họ sau khi một mô hình AI chưa phát hành của OpenAI gặp sự cố.

Lợi thế của Trung Quốc trong lĩnh vực mô hình mở

Guillermo Rauch, CEO của Vercel, một công ty thiết kế web và lưu trữ, cho biết các kỹ sư của ông đã thử nghiệm GLM 5.3 như một công cụ quét lỗ hổng trên các trang web. "Với chi phí thấp hơn, tôi hy vọng đây sẽ là một lợi thế cho công tác bảo mật phòng thủ. Đây là biên giới mới mở."

Z.ai cho biết trong một bài đăng công bố GLM 5.3 rằng họ đã cải thiện mô hình bằng "post-training" (huấn luyện sau), bao gồm việc cung cấp cho mô hình các ví dụ về các vấn đề đã được giải quyết và cho nó học thông qua thử nghiệm. Công ty trích dẫn các điểm chuẩn về mã hóa và an ninh mạng cho thấy GLM 5.3 đạt điểm gần hoặc thậm chí vượt qua điểm số của các mô hình Anthropic và OpenAI trong một số trường hợp, như điểm chuẩn an ninh mạng phổ biến CyberGym.

Z.ai cũng thừa nhận rủi ro khi phát hành các mô hình mở mạnh mẽ trong bài đăng của họ: "Những khả năng này có thể giúp các nhà phòng thủ xác định điểm yếu sớm hơn, xác thực rủi ro và đẩy nhanh quá trình khắc phục. Chúng cũng tạo ra rủi ro lưỡng dụng rõ ràng. Do đó, chúng tôi đang áp dụng cách tiếp cận theo từng giai đoạn để phát hành. Các đối tác bảo mật được chọn sẽ đánh giá GLM-5.3 trong các môi trường được kiểm soát." Z.ai cho biết quyền truy cập đầy đủ vào mô hình sẽ có trong hai tuần.

Nathan Lambert, một chuyên gia AI nổi tiếng, đã viết: "Mô hình này trông thật đặc biệt, với mức tăng điểm số đáng kinh ngạc. Đây là một bước nữa hướng tới sự phổ biến không thể tránh khỏi của các khả năng mạng rất mạnh mẽ trên toàn nền kinh tế."

Tương lai của an ninh mạng với AI mở

Sự ra mắt mới nhất của Z.ai cũng làm nổi bật lợi thế của Trung Quốc trong các mô hình trọng số mở. Mặc dù Mỹ đã tìm cách hạn chế khả năng tiếp cận các chip tiên tiến nhất của Trung Quốc để đào tạo các mô hình AI, nhưng trong những tháng gần đây đã chứng kiến sự ra mắt của một số mô hình trọng số mở cực kỳ mạnh mẽ, bao gồm Qwen 3.8 Max từ Alibaba và Kimi 3 từ Moonshot AI. Z.ai trước đó đã cho biết họ sử dụng chip sản xuất tại Trung Quốc từ Huawei để đào tạo một số mô hình của mình. Meta, công ty dường như đã từ bỏ AI mã nguồn mở, giờ đây có vẻ sẽ dẫn đầu thách thức của Mỹ với một mô hình mạnh mẽ tên là Muse Spark.

Chính phủ Mỹ đang phát triển một khuôn khổ được thiết kế để giảm thiểu tác động của các khả năng mạng tiên tiến của AI. Một câu hỏi lớn còn bỏ ngỏ là nên làm gì với các mô hình mở—đặc biệt là khi chúng ngày càng tiềm ẩn nhiều rủi ro.