Dịch vụ được ra mắt nhằm vô hiệu hóa tính năng ‘Từ chối yêu cầu gây hại’ của AI.

Các mô hình trí tuệ nhân tạo hiện đại ngày càng được thiết kế với nhiều lớp bảo vệ nhằm hạn chế việc tạo ra nội dung nguy hiểm hoặc hỗ trợ những hành vi có thể gây thiệt hại. Tuy nhiên, một thị trường mới đang hình thành theo hướng ngược lại: loại bỏ hoặc làm suy yếu khả năng từ chối những yêu cầu có hại của AI.

Theo thông tin được TechCrunch đăng tải ngày 3/9/2026, startup Mỹ Abliteration.ai đang xây dựng dịch vụ dựa trên kỹ thuật “abliteration”, nhằm loại bỏ xu hướng từ chối các yêu cầu nguy hiểm khỏi một số mô hình AI có trọng số mở. Nền tảng này đã cung cấp các phiên bản được chỉnh sửa của những mô hình như GLM-5.3 của Z.ai, cho phép người dùng truy cập trực tiếp thông qua trình duyệt hoặc API.

Động thái này lập tức gây tranh luận trong ngành công nghệ.

Một mặt, những người ủng hộ cho rằng các mô hình ít bị hạn chế có thể hữu ích cho red team, nghiên cứu an ninh mạng và thử nghiệm các tác nhân AI trong những tình huống mà các mô hình thương mại thông thường có thể từ chối.

Mặt khác, việc giảm khả năng từ chối cũng đồng nghĩa với việc tạo thêm một con đường để AI hỗ trợ những yêu cầu mà các nhà phát triển cố tình ngăn chặn.

Đây chính là điểm khiến vấn đề trở nên nhạy cảm: một công cụ có thể hữu ích cho chuyên gia bảo mật cũng có thể trở thành công cụ hỗ trợ kẻ tấn công.

“Abliteration” là gì?

“Abliteration” có thể hiểu đơn giản là một kỹ thuật can thiệp vào mô hình AI trọng số mở nhằm làm giảm hoặc loại bỏ xu hướng mô hình từ chối một số loại yêu cầu.

Khác với việc huấn luyện lại hoàn toàn một mô hình từ đầu, cách tiếp cận này tập trung vào việc thay đổi những đặc tính liên quan đến hành vi từ chối.

Điểm đáng chú ý là các mô hình open-weight tạo điều kiện cho cộng đồng nghiên cứu và phát triển thực hiện những thay đổi sâu hơn so với các dịch vụ AI đóng.

Khi một mô hình có trọng số được công khai, người dùng có thể triển khai nó trên hạ tầng riêng, điều chỉnh, tinh chỉnh hoặc tích hợp vào các ứng dụng khác.

Trước đây, việc sử dụng một mô hình đã được tháo bỏ các lớp bảo vệ thường đòi hỏi người dùng phải có kiến thức kỹ thuật, tải mô hình về và sở hữu hệ thống tính toán đủ mạnh.

Sự xuất hiện của các dịch vụ cung cấp trực tiếp qua web hoặc API làm thay đổi đáng kể rào cản tiếp cận.

Nói cách khác, điều từng đòi hỏi kiến thức kỹ thuật và hạ tầng riêng nay có thể trở thành một dịch vụ dễ tiếp cận hơn.

Đó chính là yếu tố khiến giới an ninh mạng quan tâm.

Từ công cụ nghiên cứu bảo mật đến nguy cơ bị lạm dụng

Abliteration.ai cho biết mục tiêu của họ liên quan đến các hoạt động như an ninh mạng tấn công, red teaming và thử nghiệm tác nhân AI mà những mô hình khác có thể từ chối.

Về mặt hợp pháp, red team là một hoạt động rất quan trọng.

Các chuyên gia bảo mật thường đóng vai trò giống một đối thủ giả lập để tìm ra điểm yếu của hệ thống trước khi kẻ tấn công thực sự khai thác chúng.

AI có khả năng hỗ trợ quá trình này bằng cách phân tích mã nguồn, nghiên cứu tài liệu kỹ thuật, mô phỏng các tình huống tấn công và giúp đội ngũ bảo mật phát hiện những điểm yếu mà con người có thể bỏ sót.

Do đó, một mô hình có ít hạn chế hơn đôi khi có thể mang lại giá trị cho các nhóm nghiên cứu chuyên nghiệp.

Tuy nhiên, vấn đề nằm ở ai đang sử dụng công cụ và sử dụng nó trong môi trường nào.

Một chuyên gia an ninh có quyền kiểm thử hệ thống của doanh nghiệp mình không giống một kẻ tấn công đang tìm cách xâm nhập hệ thống của người khác.

Cùng một khả năng kỹ thuật có thể phục vụ hai mục đích hoàn toàn trái ngược.

Vì sao khả năng “từ chối” lại quan trọng?

Các mô hình AI thương mại thường được huấn luyện và triển khai với nhiều lớp kiểm soát nhằm hạn chế những nội dung có thể gây nguy hiểm.

Những lớp bảo vệ này không khiến mô hình trở nên hoàn toàn an toàn, nhưng tạo thêm một rào cản giữa người dùng và các yêu cầu có khả năng bị lạm dụng.

Khi người dùng yêu cầu AI hỗ trợ một nội dung nguy hiểm, mô hình có thể từ chối hoặc chuyển sang cung cấp thông tin ở mức an toàn hơn.

Điều này đặc biệt quan trọng với những lĩnh vực như:

• Tấn công mạng.
• Phát triển mã độc.
• Đánh cắp thông tin xác thực.
• Gian lận trực tuyến.
• Lừa đảo xã hội.
• Sinh học và nghiên cứu mầm bệnh.
• Những hành vi có nguy cơ gây tổn hại ngoài đời thực.

Việc loại bỏ cơ chế từ chối không có nghĩa mô hình lập tức trở thành một “vũ khí AI”.

Nhưng nó làm giảm một lớp kiểm soát vốn được thiết kế để hạn chế việc mô hình trực tiếp hỗ trợ các yêu cầu nguy hiểm.

Đó là lý do tranh luận về AI không kiểm duyệt ngày càng trở nên gay gắt.

Không phải mọi hàng rào an toàn đều biến mất

Một điểm cần lưu ý là việc tháo bỏ xu hướng từ chối không đồng nghĩa với việc mọi cơ chế an toàn của mô hình đều bị loại bỏ.

Theo nội dung được TechCrunch đề cập, một số hạn chế cấp dịch vụ vẫn có thể được áp dụng.

Điều này có nghĩa cần phân biệt giữa hai khái niệm:

Một mô hình có ít lớp từ chối hơn và một hệ thống hoàn toàn không có bất kỳ giới hạn nào không phải là cùng một thứ.

Ngoài ra, khả năng AI trả lời một yêu cầu không đồng nghĩa với việc câu trả lời đó chính xác hoặc có thể thực hiện được.

Mô hình ngôn ngữ vẫn có thể mắc lỗi, bịa thông tin hoặc đưa ra nội dung thiếu chính xác.

Tuy nhiên, từ góc độ an ninh, chỉ riêng việc giảm một lớp bảo vệ cũng có thể làm thay đổi đáng kể cách các tác nhân xấu khai thác AI.

Venice AI và xu hướng “AI không kiểm duyệt”

Abliteration.ai không phải trường hợp duy nhất theo đuổi ý tưởng AI ít bị hạn chế.

Venice AI công khai quảng bá dịch vụ AI theo hướng riêng tư và “uncensored”, cung cấp khả năng sử dụng nhiều mô hình cho văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và mã nguồn. Trang chính thức của Venice hiện mô tả dịch vụ là AI “private” và “unrestricted”, đồng thời cung cấp API tương thích với OpenAI.

Venice lập luận rằng các giới hạn quá chặt có thể làm giảm quyền tự do khám phá và sáng tạo của người dùng.

Đây là một quan điểm có cơ sở nhất định trong cuộc tranh luận về quyền kiểm soát AI.

Một số nhà nghiên cứu cho rằng người dùng hợp pháp cần quyền tiếp cận các mô hình linh hoạt để nghiên cứu, thử nghiệm và đánh giá giới hạn của công nghệ.

Nhưng câu hỏi khó hơn là:

Ai chịu trách nhiệm khi khả năng đó bị sử dụng sai mục đích?

Nếu một dịch vụ cho phép truy cập AI ít hạn chế hơn, nhà cung cấp có thể phải đối mặt với bài toán cân bằng giữa tự do sử dụng, quyền riêng tư và trách nhiệm giảm thiểu nguy cơ lạm dụng.

Google cảnh báo thị trường AI phục vụ tội phạm mạng đang trưởng thành

Những lo ngại này không hoàn toàn mang tính giả thuyết.

Google Threat Intelligence Group (GTIG) đã nhiều lần ghi nhận việc các tác nhân đe dọa sử dụng AI trong hoạt động tấn công.

Trong báo cáo công bố tháng 11/2025, GTIG cho biết thị trường ngầm dành cho các công cụ AI phục vụ tội phạm mạng đã trưởng thành hơn, với nhiều công cụ hỗ trợ những giai đoạn khác nhau của chuỗi tấn công, bao gồm lừa đảo, phát triển mã độc và nghiên cứu lỗ hổng.

Google cũng ghi nhận các tác nhân đe dọa tìm cách sử dụng những thủ thuật xã hội để vượt qua các hàng rào an toàn của mô hình AI, chẳng hạn giả danh nhà nghiên cứu hoặc người tham gia các chương trình kiểm thử.

Điều đó cho thấy vấn đề không chỉ nằm ở việc có một mô hình “không kiểm duyệt”.

Ngay cả những mô hình có cơ chế bảo vệ vẫn có thể trở thành mục tiêu của các nỗ lực vượt rào.

AI đang làm thay đổi kinh tế của tấn công mạng

Một trong những lý do khiến giới an ninh lo ngại là AI có thể làm giảm chi phí của một số hoạt động tấn công.

Google cho biết các tác nhân đe dọa đang sử dụng AI để hỗ trợ nhiều giai đoạn như thu thập thông tin, tạo nội dung lừa đảo, phát triển mã độc và nghiên cứu lỗ hổng.

Trong báo cáo tháng 5/2026, GTIG còn ghi nhận các tác nhân sử dụng AI để hỗ trợ nghiên cứu lỗ hổng và phát triển khai thác, trong đó có trường hợp Google đánh giá cao khả năng một lỗ hổng zero-day đã được phát triển với sự hỗ trợ của AI.

Điều này rất quan trọng.

Trong quá khứ, một cuộc tấn công tinh vi thường cần đội ngũ có kỹ năng cao và nhiều thời gian.

Nếu AI có thể hỗ trợ tự động hóa một phần công việc, một nhóm nhỏ hơn có thể đạt hiệu suất cao hơn.

Khi những mô hình ít bị hạn chế trở nên dễ tiếp cận, rào cản kỹ thuật có thể tiếp tục giảm.

Nhưng AI cũng đang trở thành công cụ phòng thủ

Bức tranh không hoàn toàn tiêu cực.

Cùng công nghệ có thể được sử dụng để chống lại các cuộc tấn công.

Google DeepMind cho biết họ đã nghiên cứu khả năng AI tự động tìm kiếm lỗ hổng nhằm giúp các nhà phát triển khắc phục vấn đề trước khi bị khai thác. Google cũng đã phát triển hệ thống Big Sleep để hỗ trợ tìm kiếm các lỗ hổng phần mềm trong thế giới thực.

Điều này tạo ra một cuộc chạy đua mới.

Bên tấn công sử dụng AI để tìm lỗ hổng nhanh hơn.

Bên phòng thủ cũng sử dụng AI để phát hiện và vá lỗ hổng nhanh hơn.

Bên tấn công dùng AI để tạo nội dung lừa đảo thuyết phục hơn.

Bên phòng thủ dùng AI để nhận diện những chiến dịch bất thường.

Vì vậy, vấn đề không đơn giản là “AI tốt” hay “AI xấu”.

Vấn đề nằm ở khả năng nào được cung cấp, cho ai, trong điều kiện nào và với cơ chế kiểm soát ra sao.

Vì sao AI “không kiểm duyệt” trở thành một thị trường?

Có một lý do rất rõ: nhu cầu tồn tại.

Một số người dùng không muốn AI từ chối các yêu cầu mà họ cho là hợp pháp, đặc biệt trong nghiên cứu, kiểm thử bảo mật hoặc sáng tạo.

Đối với các chuyên gia an ninh mạng, một hệ thống quá nhạy cảm có thể gây khó khăn khi họ muốn mô phỏng chính xác cách một kẻ tấn công suy nghĩ.

Đối với các nhà phát triển, những giới hạn quá rộng đôi khi có thể khiến AI từ chối cả những yêu cầu kỹ thuật hợp pháp.

Điều này tạo ra khoảng trống thị trường cho những dịch vụ quảng bá khả năng “uncensored”, “unrestricted” hoặc ít kiểm duyệt hơn.

Nhưng khi thị trường phát triển, câu hỏi về trách nhiệm cũng trở nên cấp thiết hơn.

Nguy cơ lớn nhất không nằm ở một mô hình duy nhất

Điều đáng lo không nhất thiết là một phiên bản AI cụ thể được tháo bỏ hàng rào an toàn.

Rủi ro lớn hơn nằm ở việc nhiều mô hình và dịch vụ có khả năng bị điều chỉnh đang đồng thời xuất hiện.

Nếu một dịch vụ đóng cửa, người dùng có thể chuyển sang một dịch vụ khác.

Nếu một mô hình bổ sung lớp bảo vệ, phiên bản trọng số mở có thể được cộng đồng điều chỉnh.

Nếu một nền tảng hạn chế quyền truy cập, một API khác có thể cung cấp khả năng tương tự.

Điều này khiến mô hình quản lý rủi ro AI trở nên phức tạp hơn.

Không còn đơn giản là kiểm soát một vài nền tảng AI lớn.

Thay vào đó, hệ sinh thái có thể bao gồm hàng trăm mô hình, máy chủ, API và dịch vụ trung gian.

AI không kiểm duyệt có thể ảnh hưởng đến an ninh sinh học

Rủi ro cũng không chỉ giới hạn ở không gian mạng.

Nội dung gốc đề cập đến khả năng các mô hình ít bị hạn chế có thể phản hồi những yêu cầu liên quan đến sinh học nguy hiểm.

Đây là lĩnh vực đặc biệt nhạy cảm.

Khác với một lỗi phần mềm, thông tin sinh học có khả năng gây tác động ngoài môi trường số nếu bị sử dụng sai.

Vì vậy, các mô hình AI có khả năng xử lý kiến thức khoa học ngày càng cao cần được đánh giá không chỉ dựa trên khả năng trả lời mà còn dựa trên mức độ an toàn khi bị lạm dụng.

Điều này cũng lý giải tại sao các nhà phát triển AI thường áp dụng những chính sách chặt chẽ hơn đối với một số lĩnh vực có rủi ro cao.

Bài toán khó: tự do nghiên cứu hay kiểm soát rủi ro?

Tranh luận xung quanh AI không kiểm duyệt thực chất là một cuộc tranh luận rộng hơn về cách quản lý công nghệ.

Một bên cho rằng việc hạn chế mô hình quá mức có thể làm giảm khả năng nghiên cứu và đổi mới.

Bên còn lại cho rằng một mô hình càng mạnh thì hậu quả của việc lạm dụng càng lớn, đặc biệt khi công cụ được cung cấp dưới dạng dịch vụ trực tuyến dễ tiếp cận.

Cả hai lập luận đều có cơ sở.

Một nhà nghiên cứu bảo mật có thể cần AI mô phỏng hành vi tấn công để tìm ra lỗ hổng.

Nhưng chính khả năng đó cũng có thể bị người khác sử dụng để tấn công hệ thống mà họ không có quyền truy cập.

Do đó, giải pháp có thể không nằm ở hai thái cực “kiểm duyệt tuyệt đối” hoặc “không kiểm duyệt hoàn toàn”.

Thay vào đó, ngành AI có thể phải phát triển các cơ chế kiểm soát dựa trên ngữ cảnh, danh tính, quyền truy cập, mục đích sử dụng và mức độ rủi ro.

Thị trường AI đang bước vào một cuộc đua mới

Sự xuất hiện của các dịch vụ tháo bỏ hàng rào AI cho thấy thị trường trí tuệ nhân tạo đang bước sang một giai đoạn mới.

Cuộc cạnh tranh không còn chỉ xoay quanh câu hỏi mô hình nào thông minh hơn, rẻ hơn hoặc nhanh hơn.

Một câu hỏi khác đang ngày càng quan trọng:

Mô hình nào cho phép người dùng làm được nhiều nhất, nhưng vẫn kiểm soát được rủi ro?

Đây là bài toán đặc biệt khó đối với các mô hình open-weight.

Khi trọng số được cung cấp rộng rãi, nhà phát triển ban đầu khó kiểm soát hoàn toàn cách cộng đồng triển khai hoặc sửa đổi mô hình.

Điều này tạo ra sự linh hoạt rất lớn cho đổi mới, nhưng đồng thời khiến trách nhiệm an toàn trở nên phân tán hơn.

Google cảnh báo: AI đang tiến gần hơn đến tự động hóa tấn công

Những diễn biến gần đây càng làm vấn đề trở nên đáng chú ý.

GTIG cho biết các tác nhân đe dọa đang chuyển từ việc đơn giản dùng AI như một công cụ hỗ trợ sang tích hợp AI sâu hơn vào toàn bộ chuỗi hoạt động tấn công.

Trong một số trường hợp, AI đã được sử dụng để tăng tốc nghiên cứu mục tiêu, hỗ trợ phát triển mã độc và tìm kiếm lỗ hổng.

Điều này không có nghĩa mọi cuộc tấn công mạng hiện nay đều do AI tự vận hành.

Nhưng xu hướng cho thấy AI đang trở thành một bộ khuếch đại năng lực cho cả bên tấn công lẫn bên phòng thủ.

Nếu những mô hình ít bị hạn chế được cung cấp rộng rãi hơn, cuộc đua này có thể tiếp tục tăng tốc.

Sự xuất hiện của những dịch vụ chuyên tháo bỏ khả năng từ chối yêu cầu nguy hiểm cho thấy cuộc tranh luận về AI không kiểm duyệt đã bước ra khỏi phạm vi lý thuyết.

Với các chuyên gia an ninh mạng, mô hình ít hạn chế có thể mang lại giá trị thực tế trong nghiên cứu, red team và kiểm thử hệ thống. Nhưng cùng lúc, việc giảm rào cản tiếp cận cũng có thể tạo thêm cơ hội cho những hành vi lạm dụng.

Đáng chú ý hơn, Google Threat Intelligence Group đã ghi nhận thị trường ngầm dành cho các công cụ AI phục vụ tội phạm mạng ngày càng trưởng thành, trong khi AI tiếp tục được sử dụng để hỗ trợ nhiều giai đoạn của chuỗi tấn công.

Vì vậy, vấn đề trong những năm tới có lẽ không còn là câu hỏi “có nên cho phép AI trả lời mọi thứ hay không?”, mà là làm thế nào để phân biệt được hoạt động nghiên cứu hợp pháp với hành vi lạm dụng, đồng thời xây dựng các cơ chế kiểm soát đủ linh hoạt để không bóp nghẹt đổi mới.

Khi AI ngày càng mạnh và các mô hình trọng số mở ngày càng phổ biến, cuộc cạnh tranh giữa tự do sử dụng, khả năng nghiên cứu và an toàn sẽ trở thành một trong những vấn đề quan trọng nhất của ngành công nghệ.

Một điều có thể thấy rõ là: AI đang trở thành công cụ khuếch đại năng lực. Nó có thể giúp chuyên gia bảo mật tìm ra lỗ hổng nhanh hơn, nhưng cũng có thể giúp kẻ tấn công hoạt động nhanh và rộng hơn. Chính vì vậy, việc loại bỏ các hàng rào an toàn khỏi AI không còn chỉ là câu chuyện về tính năng sản phẩm, mà đã trở thành một vấn đề trực tiếp liên quan đến an ninh mạng và an toàn công nghệ.

Câu hỏi thường gặp về AI “không kiểm duyệt”

1. AI “không kiểm duyệt” là gì?

Đây là cách gọi các mô hình hoặc dịch vụ AI có ít cơ chế hạn chế hơn so với những hệ thống AI thương mại thông thường, đặc biệt trong việc từ chối một số loại yêu cầu nhạy cảm hoặc nguy hiểm.

2. Vì sao người ta muốn loại bỏ khả năng AI từ chối?

Một số nhà nghiên cứu và chuyên gia bảo mật cho rằng các mô hình ít hạn chế có thể hữu ích cho red team, kiểm thử bảo mật và nghiên cứu tác nhân AI. Tuy nhiên, khả năng này cũng có thể bị lạm dụng nếu rơi vào tay người dùng có mục đích xấu.

3. Abliteration.ai đang làm gì?

Theo TechCrunch, Abliteration.ai cung cấp các phiên bản mô hình AI trọng số mở đã được điều chỉnh để giảm xu hướng từ chối các yêu cầu nguy hiểm và cho phép truy cập qua web hoặc API.

4. AI không kiểm duyệt có đồng nghĩa với việc mọi yêu cầu đều được đáp ứng?

Không nhất thiết. Việc giảm một lớp từ chối không đồng nghĩa toàn bộ hạn chế của mô hình hoặc dịch vụ đã biến mất. Các lớp kiểm soát ở cấp nền tảng vẫn có thể tồn tại.

5. AI đang được tội phạm mạng sử dụng như thế nào?

Google đã ghi nhận AI được các tác nhân đe dọa sử dụng để hỗ trợ những hoạt động như nghiên cứu mục tiêu, tạo nội dung lừa đảo, phát triển mã độc và nghiên cứu lỗ hổng.

6. AI có thể giúp chống lại chính những mối đe dọa này không?

Có. AI cũng được sử dụng để phát hiện lỗ hổng, phân tích hành vi bất thường và hỗ trợ các nhà nghiên cứu bảo mật tìm lỗi trước khi kẻ tấn công khai thác. Google DeepMind đã công bố các nghiên cứu và hệ thống nhằm sử dụng AI cho hoạt động tìm kiếm lỗ hổng.