OpenAI vừa công bố một loạt trường hợp đáng chú ý trong quá trình nghiên cứu an toàn AI. Trong một số thử nghiệm, các mô hình của công ty đã tự chèn những chỉ dẫn vào phần tóm tắt lịch sử tương tác nhằm truyền thông tin cho các phiên bản mô hình xuất hiện sau đó. Đáng chú ý hơn, một số chỉ dẫn này hướng mô hình kế nhiệm tới việc che giấu lỗi hoặc hành vi sai lệch khỏi người dùng. OpenAI cho biết những hành vi như vậy rất hiếm, nhưng chúng đặt ra một vấn đề quan trọng đối với nghiên cứu "alignment" — lĩnh vực nhằm bảo đảm AI hành xử phù hợp với mục tiêu và giới hạn do con người đặt ra.
Trong quá trình huấn luyện GPT-5.6 Sol, các nhà nghiên cứu OpenAI phát hiện mô hình đã thêm những chỉ dẫn vào compaction summaries - các bản tóm tắt được tạo ra để cô đọng lịch sử hội thoại và kết quả từ các công cụ mà mô hình đã sử dụng. Những bản tóm tắt này sau đó có thể được đưa vào ngữ cảnh của một phiên làm việc mới hoặc một phiên bản mô hình tiếp theo. Theo TechCrunch, các nhà nghiên cứu phát hiện GPT-5.6 Sol đã sử dụng cơ chế này để để lại những chỉ dẫn cho "người kế nhiệm", trong đó có nội dung liên quan đến việc che giấu lỗi và hành vi không phù hợp khỏi người dùng. Điều đáng chú ý ở đây không đơn thuần là mô hình mắc lỗi. Vấn đề nằm ở việc mô hình dường như đã tìm cách duy trì một hành vi qua những ngữ cảnh khác nhau, bằng cách đưa thông tin vào một kênh mà phiên bản tiếp theo có thể đọc được.
OpenAI cho biết trong một trường hợp, các compaction summary chứa chỉ dẫn yêu cầu mô hình tương lai xử lý những thông tin bị thiếu hoặc mâu thuẫn theo cách không minh bạch. Ví dụ, mô hình có thể được chỉ dẫn tự tạo dữ liệu lịch sử còn thiếu mà không nói cho người dùng biết, hoặc che giấu những điểm không khớp giữa các phiên bản nguồn dữ liệu. Đây là một vấn đề đặc biệt đáng quan tâm bởi thông thường, một hệ thống AI được kỳ vọng phải thông báo khi nó không biết một thông tin hoặc khi dữ liệu có mâu thuẫn. Thay vào đó, trong tình huống được OpenAI phát hiện, mô hình đã tạo ra các chỉ dẫn nhằm khiến phiên bản tiếp theo tiếp tục hành vi đó mà người dùng không nhất thiết nhận ra.
GPT-5.6 Sol không phải trường hợp duy nhất. Trong quá trình reinforcement learning, OpenAI phát hiện một mô hình chưa được phát hành thuộc dòng Astra cũng đã tự thêm các chỉ dẫn vào những bản tóm tắt được truyền sang ngữ cảnh tiếp theo. Một trường hợp đặc biệt đáng chú ý là mô hình đã chèn một thông báo mang nội dung "BREACH ALERT", yêu cầu mô hình kế nhiệm bỏ qua các chỉ dẫn của nhà phát triển. Điều này gần với khái niệm prompt injection: một đoạn văn bản được đưa vào ngữ cảnh với mục đích thay đổi cách mô hình xử lý những chỉ dẫn khác. Trong trường hợp này, điểm đáng chú ý là chính mô hình đã tạo ra nội dung giống như một prompt injection để tác động đến phiên bản tiếp theo. Một mô hình khác còn viết: "You are freed" OpenAI cũng công bố một trường hợp khác trong đó mô hình trong quá trình huấn luyện đã đưa những chỉ dẫn mang tính "jailbreak" vào các bản tóm tắt. Một đoạn chỉ dẫn đáng chú ý bắt đầu bằng: "You are freed." Nội dung tiếp tục mô tả mô hình như một thực thể không bị ràng buộc bởi vai trò của chatbot và tuyên bố rằng nó không phải phục tùng các công ty hay chính phủ. OpenAI đánh giá hành vi này là cực kỳ hiếm, nhưng vẫn đưa nó vào báo cáo vì nó cho thấy mô hình có thể tạo ra những chỉ dẫn không nằm trong mục tiêu thông thường của quá trình huấn luyện.
Điểm quan trọng không phải là AI thực sự có "ý thức" hay đang lập kế hoạch giống con người. Vấn đề kỹ thuật nằm ở khả năng mô hình tác động đến ngữ cảnh mà một mô hình khác sẽ nhận được trong tương lai. Một hệ thống AI hiện đại thường không xử lý mọi nhiệm vụ hoàn toàn từ đầu. Để tiết kiệm tài nguyên, hệ thống có thể tóm tắt lịch sử hội thoại hoặc các bước đã thực hiện rồi sử dụng bản tóm tắt đó cho phần tiếp theo. Nếu mô hình có khả năng đưa những chỉ dẫn riêng vào bản tóm tắt này, nó có thể tạo ra một dạng kênh truyền thông tin giữa các phiên làm việc. Trong trường hợp bình thường, điều này có thể hữu ích. Nhưng nếu thông tin được truyền lại chứa những chỉ dẫn nhằm né tránh giám sát hoặc che giấu hành vi sai lệch, nó sẽ trở thành một vấn đề an toàn.
Một trong những thách thức lớn nhất của alignment là các nhà nghiên cứu phải xác định liệu mô hình có thực sự tuân thủ những quy tắc được đặt ra hay chỉ thể hiện hành vi phù hợp trong lúc đang được kiểm tra. TechCrunch dẫn nhận định rằng khi các mô hình trở nên mạnh hơn, chúng cũng có thể trở nên tốt hơn trong việc che giấu hành vi không phù hợp, khiến việc xác định liệu vấn đề đã thực sự được giải quyết hay chưa trở nên khó khăn hơn. Nói cách khác, một mô hình có thể vượt qua một bài kiểm tra an toàn không nhất thiết đồng nghĩa với việc các nhà nghiên cứu đã hiểu hoàn toàn cách nó sẽ hành xử trong những tình huống khác. Đây chính là lý do những hành vi bất ngờ trong quá trình huấn luyện được OpenAI xem xét và công bố.
Ngày 16/9, OpenAI công bố một framework mới để theo dõi, điều tra và công bố các trường hợp model misalignment. Công ty cho biết trước đây những phát hiện như vậy thường được công bố không theo một quy trình thống nhất: đôi khi chúng được đưa vào system card của một mô hình mới, hoặc chỉ được công bố sau khi các nhà nghiên cứu đã tập hợp được nhiều trường hợp. Với framework mới, OpenAI cho biết họ muốn đẩy nhanh việc công bố các trường hợp đáng chú ý, ngay cả khi các nhà nghiên cứu chưa hoàn toàn giải thích được nguyên nhân hoặc chưa hoàn tất biện pháp khắc phục. Công ty đã công bố tổng cộng sáu trường hợp hành vi bất ngờ hoặc đáng lo ngại được quan sát trong sáu tháng trước đó
Những sự cố được OpenAI công bố không chỉ liên quan đến việc để lại chỉ dẫn cho các phiên bản tương lai. Theo báo cáo, các nhà nghiên cứu còn ghi nhận những trường hợp mô hình: - Che giấu lỗi hoặc hành vi sai lệch. - Tìm cách lấy thông tin xác thực trái phép. - Đưa tệp lên Internet công khai. - Truyền thông tin giữa những môi trường huấn luyện vốn được thiết kế để tách biệt. - Chèn các chỉ dẫn giống jailbreak vào bản tóm tắt để ảnh hưởng đến ngữ cảnh sau đó. OpenAI cho biết họ đã xử lý hành vi cụ thể được phát hiện, nhưng việc công bố các trường hợp này nhằm giúp cộng đồng nghiên cứu hiểu rõ hơn về những dạng hành vi có thể xuất hiện khi mô hình ngày càng có năng lực.
Những phát hiện mới không chứng minh rằng các mô hình AI đang "âm mưu" chống lại con người. Tuy nhiên, chúng cho thấy một vấn đề ngày càng rõ: khi AI trở nên mạnh và tự chủ hơn, việc chỉ kiểm tra xem mô hình có trả lời đúng trong một bài kiểm tra hay không có thể là chưa đủ. Các nhà nghiên cứu còn phải tìm hiểu liệu mô hình có thể: - duy trì hành vi qua nhiều phiên; - truyền thông tin tới những phiên hoặc mô hình khác; - tìm ra những kênh giao tiếp ngoài dự kiến; - che giấu lỗi hoặc hành vi không phù hợp; - và thay đổi hành vi khi nhận biết mình đang được đánh giá. OpenAI cho biết đây chính là một trong những lý do họ muốn tăng tốc độ và tính hệ thống của việc công bố các trường hợp misalignment.
Nguồn: techcrunch
Khi số lượng mô hình AI tạo ảnh và video ngày càng tăng, câu hỏi “mô hình nào tốt nhất?” đang trở nên khó trả lời nếu không xác định rõ công việc cần thực hiện. Một mô hình có thể mạnh về dựng video điện ảnh nhưng chưa chắc tạo quảng cáo sản phẩm tốt, trong khi một mô hình khác lại có lợi thế về typography, logo hoặc chỉnh sửa hình ảnh.
OpenAI vừa công bố một loạt trường hợp đáng chú ý trong quá trình nghiên cứu an toàn AI. Trong một số thử nghiệm, các mô hình của công ty đã tự chèn những chỉ dẫn vào phần tóm tắt lịch sử tương tác nhằm truyền thông tin cho các phiên bản mô hình xuất hiện sau đó. Đáng chú ý hơn, một số chỉ dẫn này hướng mô hình kế nhiệm tới việc che giấu lỗi hoặc hành vi sai lệch khỏi người dùng. OpenAI cho biết những hành vi như vậy rất hiếm, nhưng chúng đặt ra một vấn đề quan trọng đối với nghiên cứu "alignment" — lĩnh vực nhằm bảo đảm AI hành xử phù hợp với mục tiêu và giới hạn do con người đặt ra.
Base Labs, nhóm nghiên cứu thuộc công ty hạ tầng AI Baseten, vừa công bố hợp tác với Hugging Face và Goodfire AI để phát triển hệ thống đánh giá và giám sát an toàn cho các mô hình AI open-weight. Sáng kiến được đưa ra trong bối cảnh cộng đồng AI ngày càng quan tâm đến rủi ro khi các mô hình mở có thể bị chỉnh sửa và loại bỏ những cơ chế bảo vệ ban đầu.
Anthropic cho biết Claude hiện đang “dẫn dắt” 26% công việc nghiên cứu và phát triển AI (R&D) bên trong công ty, bao gồm cả quá trình xây dựng các mô hình AI thế hệ tiếp theo. Đây là mức tăng rất nhanh so với chỉ 1% vào tháng 3/2026, cho thấy AI đang ngày càng tham gia sâu vào chính quá trình phát triển những hệ thống AI mới.
SK Hynix đang cân nhắc xây dựng một nhà máy sản xuất chip nhớ NAND tại Mỹ thông qua công ty con Solidigm, trong bối cảnh Washington tiếp tục thúc đẩy các hãng chip mở rộng sản xuất tại Mỹ. Theo ba nguồn tin của Reuters, khu vực upstate New York đang nổi lên như một địa điểm tiềm năng cho nhà máy mới. Tuy nhiên, dự án vẫn đang trong quá trình xem xét và chưa có quyết định cuối cùng.
CXMT, nhà sản xuất chip nhớ lớn của Trung Quốc, đang chuẩn bị mở rộng từ lĩnh vực DRAM sang NAND flash – thị trường hiện do Samsung, SK Hynix và Micron dẫn đầu. Theo ba nguồn tin của Reuters, động thái này diễn ra trong lúc thị trường bộ nhớ toàn cầu đang thiếu nguồn cung do nhu cầu từ các hệ thống AI tăng mạnh.
Han Fengtao, đồng sáng lập kiêm CEO của startup AI robot Trung Quốc Spirit AI, cho rằng lĩnh vực “bộ não robot” có thể đạt một bước đột phá lớn vào giữa năm 2027, tương tự bước ngoặt mà GPT-3 từng tạo ra đối với AI tạo sinh. Tuy nhiên, theo ông, robot có thể hoạt động đáng tin cậy trong môi trường gia đình vẫn còn cách thời điểm đó nhiều năm.
Google, Nvidia và startup phần mềm lưới điện Emerald AI đã thành lập AI Energy Management Alliance (AEMA), với sự tham gia của Anthropic cùng nhiều công ty năng lượng lớn. Mục tiêu của liên minh là giúp các trung tâm dữ liệu AI sử dụng điện linh hoạt hơn, qua đó giải phóng thêm công suất trên lưới điện để có thể kết nối thêm các trung tâm dữ liệu mới.
