Danh sách thông báo:
Bình chọn:
Những phương án trả lời:
Danh sách những công việc:
Danh sách dữ liệu:
Việc sử dụng các mô hình AI công khai (public AI models) như Gemini, ChatGPT, DeepSeek,... cho dữ liệu riêng tư của doanh nghiệp mang lại nhiều lợi ích về mặt hiệu quả và chi phí, nhưng đồng thời cũng tiềm ẩn những rủi ro và bất cập đáng kể, như việc trả lời chung chung, không nhất quá, và dễ bị AI dẫn dắt một cách "mướt rượt" mà không hay. Dưới đây là những vấn đề và bất cập chi tiết mà doanh nghiệp cần cân nhắc:
1. Vấn đề về Bảo mật Dữ liệu:
- Rủi ro rò rỉ dữ liệu: Khi dữ liệu doanh nghiệp được đưa vào các mô hình AI công khai, dữ liệu đó có thể được lưu trữ trên máy chủ của nhà cung cấp dịch vụ AI. Điều này tạo ra nguy cơ rò rỉ dữ liệu do các cuộc tấn công mạng, lỗi bảo mật hoặc thậm chí là hành vi sai trái của nhân viên nhà cung cấp. Nói cách khác thì, dữ liệu bạn đưa vào để hỏi các chương trình Chat AI, sẽ được lưu trên máy chủ của họ, điều này coi như các bạn đang GIAO MẠNG của mình cho người ta.
- Khó kiểm soát dữ liệu: Doanh nghiệp mất quyền kiểm soát hoàn toàn đối với dữ liệu của mình khi dữ liệu đó nằm trong hệ thống của bên thứ ba. Việc theo dõi, kiểm tra và đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu trở nên phức tạp hơn. Dữ liệu bao năm cất giữ, bổng đưa hết cho AI. 😂
- Dữ liệu huấn luyện lại: Một số mô hình AI công khai có thể sử dụng dữ liệu đầu vào để cải thiện hiệu suất. Điều này có nghĩa là dữ liệu riêng tư của doanh nghiệp có thể được sử dụng để huấn luyện lại mô hình, và có thể được chia sẻ với các bên thứ ba mà doanh nghiệp không hề hay biết.
- Nguy cơ suy luận ngược (Reverse Engineering): Dù dữ liệu đầu vào có thể được mã hóa, vẫn có nguy cơ các chuyên gia có thể suy luận ngược để tái tạo lại dữ liệu gốc từ kết quả đầu ra của mô hình.
2. Vấn đề về Quyền Sở hữu Trí tuệ:
- Mất quyền sở hữu: Nếu dữ liệu độc quyền của doanh nghiệp được sử dụng để huấn luyện một mô hình AI công khai, doanh nghiệp có thể mất quyền sở hữu đối với những hiểu biết sâu sắc hoặc sáng tạo được tạo ra từ dữ liệu đó.
- Vi phạm bản quyền: Nếu dữ liệu đầu vào chứa thông tin có bản quyền, việc sử dụng dữ liệu đó để huấn luyện mô hình AI công khai có thể vi phạm luật bản quyền.
- Khó khăn trong việc bảo vệ sáng kiến: Nếu mô hình AI công khai tạo ra một sản phẩm hoặc dịch vụ mới dựa trên dữ liệu của doanh nghiệp, doanh nghiệp có thể gặp khó khăn trong việc chứng minh quyền sở hữu trí tuệ.
3. Vấn đề về Tuân thủ Quy định:
- GDPR, CCPA và các quy định tương tự: Các quy định về bảo vệ dữ liệu như GDPR (Châu Âu) và CCPA (California) yêu cầu doanh nghiệp phải có quyền kiểm soát đối với dữ liệu cá nhân. Việc sử dụng các mô hình AI công khai có thể gây khó khăn trong việc tuân thủ các quy định này.
- Yêu cầu về minh bạch: Các quy định về AI đang ngày càng trở nên nghiêm ngặt hơn, yêu cầu doanh nghiệp phải minh bạch về cách thức dữ liệu được sử dụng và cách thức các quyết định được đưa ra. Việc sử dụng các mô hình AI công khai có thể gây khó khăn trong việc đáp ứng các yêu cầu này.
- Khó khăn trong việc chứng minh tuân thủ: Doanh nghiệp có thể gặp khó khăn trong việc chứng minh với các cơ quan quản lý rằng họ đang tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu khi sử dụng các mô hình AI công khai.
4. Vấn đề về Hiệu suất và Độ tin cậy:
- Thiếu kiểm soát chất lượng: Doanh nghiệp không có quyền kiểm soát đối với chất lượng của dữ liệu được sử dụng để huấn luyện các mô hình AI công khai. Điều này có thể dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không đáng tin cậy.
- Thiếu khả năng tùy chỉnh: Các mô hình AI công khai thường không được thiết kế để đáp ứng các nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp. Điều này có thể dẫn đến hiệu suất không tối ưu.
- Phụ thuộc vào nhà cung cấp: Doanh nghiệp phụ thuộc hoàn toàn vào nhà cung cấp dịch vụ AI để duy trì và cập nhật các mô hình. Điều này có thể gây ra sự gián đoạn nếu nhà cung cấp gặp sự cố hoặc ngừng hoạt động.
5. Vấn đề về Tính minh bạch và Giải thích:
- Hộp đen (Black Box): Nhiều mô hình AI công khai hoạt động như một "hộp đen", nghĩa là doanh nghiệp không thể hiểu rõ cách thức mô hình đưa ra quyết định. Điều này gây khó khăn trong việc giải thích kết quả và đảm bảo tính công bằng.
- Thiếu khả năng gỡ lỗi: Khi mô hình AI công khai đưa ra kết quả sai lệch, doanh nghiệp có thể gặp khó khăn trong việc xác định nguyên nhân và khắc phục sự cố.
- Khó khăn trong việc xây dựng lòng tin: Việc thiếu tính minh bạch có thể làm giảm lòng tin của khách hàng và các bên liên quan vào các quyết định được đưa ra bởi mô hình AI.
Để giảm thiểu những rủi ro này, doanh nghiệp nên xem xét các giải pháp thay thế như:
- Sử dụng các mô hình AI riêng tư: Triển khai và quản lý các mô hình AI trên cơ sở hạ tầng riêng của doanh nghiệp. (RẤT TỐN KÉM, hàng tỷ đồng là ít)
- Sử dụng các mô hình AI bán công khai: Sử dụng các mô hình AI được cung cấp bởi các nhà cung cấp dịch vụ đáng tin cậy, có cam kết bảo vệ dữ liệu và tuân thủ các quy định. (Ví dụ như của Hệ Thống QLDN EduZ / Hiền Nhân / Boss / GBi / MKS / Allwin)
- Ẩn danh hóa dữ liệu: Loại bỏ hoặc mã hóa các thông tin nhận dạng cá nhân khỏi dữ liệu trước khi đưa vào mô hình AI công khai. (Quá khó cho những người không có kỹ năng công nghệ)
- Đánh giá kỹ lưỡng các điều khoản dịch vụ: Đọc kỹ các điều khoản dịch vụ của nhà cung cấp dịch vụ AI để hiểu rõ các quyền và nghĩa vụ của doanh nghiệp.
Giải pháp AI nội bộ của doanh nghiệp
Đây là cấp độ cao nhất, chỉ những công ty công nghệ hàng đầu và có nguồn tài chính mạnh mới có được. HOẶC bạn có thể chọn một cách khác là sử dụng hệ thống của chúng tôi để có được công nghệ AI tích hợp và an toàn.
Thông tin liên hệ ở cuối website
