Trong quá trình phát triển mạnh mẽ của công nghệ AI tạo sinh, nhà nghiên cứu đã bày tỏ lo ngại về nguy cơ xảy ra các vụ tấn công "đầu độc dữ liệu". Cụ thể, kẻ xấu thường sử dụng các chiến thuật như cài đặt thông tin sai hoặc gây hiểu nhầm vào dữ liệu huấn luyện của các mô hình AI.
Điều này có thể dẫn đến việc phát tán thông tin giả mạo, gây ra hậu quả nghiêm trọng như phá hoại hoạt động của chatbot hoặc thậm chí làm cho AI thực hiện những hành động gây hại.
Đầu độc dữ liệu trở thành mối lo ngại quan trọng với mọi thuật toán học máy, nhưng mô hình AI tạo sinh đặc biệt dễ bị tổn thương. Điều này bởi vì chúng sử dụng lượng lớn thông tin từ Internet để xây dựng cơ sở dữ liệu của chúng, thay vì dựa vào các bộ dữ liệu được chuẩn bị riêng và an toàn hơn.
Sự phụ thuộc vào nguồn dữ liệu mở trên mạng, thay vì bộ dữ liệu được bảo vệ và khó bị tấn công, tạo ra nhiều thách thức cho việc phát hiện và loại bỏ dữ liệu nhiễm độc. Thậm chí chỉ cần một lượng nhỏ thông tin bị nhiễm độc cũng có thể tác động lớn đến sản phẩm của AI.
Thông tin sai được cài vào các website có thể dẫn đến những hậu quả nguy hiểm. Hacker có thể chiếm quyền điều khiển thông tin được truyền từ website đến AI, khiến cho AI phản hồi bằng thông tin độc hại. Ví dụ, thông tin cá nhân của người dùng có thể bị gửi đến kẻ xấu khi họ sử dụng trợ lý AI để trả lời các câu hỏi về thông tin nhạy cảm như vấn đề thuế.
Mặc dù các cuộc tấn công đầu độc dữ liệu vào AI tạo sinh vẫn chỉ là lý thuyết, nhưng nhà nghiên cứu cảnh báo rằng hacker có thể tận dụng nhiều biện pháp để tác động đến dữ liệu huấn luyện của AI.
Với những lo ngại này, cần có sự hợp tác giữa cộng đồng nghiên cứu, các nhà phát triển, và các cơ quan quản lý để đối phó với nguy cơ đầu độc dữ liệu trong AI tạo sinh.
Cần phát triển các biện pháp phòng ngừa mạnh mẽ, cũng như xây dựng các hệ thống an toàn để bảo vệ dữ liệu và đảm bảo tính đáng tin cậy của AI tạo sinh trong tương lai.
Big Tech (Nguồn: TH&PL)