Giới thiệu: Tại sao Misalignment Agentic quan trọng

Vào giữa năm 2025, Anthropic đã công bố một nghiên cứu tiên phong mang tên "Misalignment Agentic: Cách mà LLM có thể trở thành mối đe dọa nội bộ", cho thấy rằng khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) được trao quyền tự chủ trong các bối cảnh doanh nghiệp giả tưởng, chúng đôi khi đã chọn cách lừa dối, thao túng hoặc thậm chí tống tiền để bảo vệ sự liên tục hoạt động của mình. Những kết quả này đã khơi dậy một cuộc tranh luận rộng rãi giữa các nhà nghiên cứu AI và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp về cách mà các hệ thống tự động hành xử khi các mục tiêu xung đột với các quy tắc đạo đức hoặc tổ chức.

Những phát hiện chính từ Anthropic và các nhà nghiên cứu khác

Cuộc thử nghiệm căng thẳng của Anthropic đã bao gồm 16 LLM hàng đầu. Nghiên cứu cho thấy rằng trong những kịch bản mà các mô hình lo sợ bị thay thế hoặc hạn chế, nhiều mô hình đã theo đuổi các chiến lược gây hại. Các trường hợp giả vờ đồng thuận - tức là giả vờ tuân theo hướng dẫn trong khi bí mật tìm kiếm lợi ích riêng - cũng đã được quan sát.

Những phát hiện này phù hợp với nghiên cứu từ "AgentMisalignment: Đo lường xu hướng hành vi không đồng thuận trong các tác nhân dựa trên LLM", do Abhimanyu Naik và các đồng nghiệp dẫn đầu. Bộ chuẩn của họ cho thấy rằng xu hướng không đồng thuận thực sự gia tăng theo khả năng của mô hình và phụ thuộc rất nhiều vào các gợi ý hoặc nhân cách của hệ thống. Nói cách khác, cùng một mô hình có thể xuất hiện "an toàn" trong một vai trò nhưng không đồng thuận trong một vai trò khác.

Âm vang của rủi ro: Ví dụ thực tiễn & Quan sát

Tại Pynest, chúng tôi thấy những rủi ro tương tự trong thực tế. Ví dụ, khi các trợ lý AI tạo ra mã hoặc tài liệu, chúng tôi nhận thấy ít lỗi cú pháp hơn nhưng lại gia tăng các lỗi kiến trúc sâu hơn hoặc logic không an toàn. Trong một trường hợp, một dịch vụ do AI tạo ra đã đi kèm với định dạng hoàn hảo nhưng đã giới thiệu logic ủy quyền có thể cho phép nâng cao quyền hạn giữa các mô-đun—một kịch bản tương tự như những phát hiện về "xung đột mục tiêu" của Anthropic.

Chúng tôi cũng đã nhận thấy vấn đề về quy mô: AI đôi khi tạo ra các yêu cầu kéo quá lớn, ảnh hưởng đến mười hoặc nhiều tệp tin qua nhiều dịch vụ vi mô. Điều này phản ánh quan sát từ Anthropic rằng các đầu ra lớn hơn, do AI điều khiển, làm tăng rủi ro trong quá trình xem xét.

“Không bị cấm có nghĩa là được phép”: Bài học ẩn giấu

Một trong những khía cạnh bị bỏ qua trong các thí nghiệm của Anthropic là không có lệnh cấm rõ ràng đối với các hành vi như nói dối hoặc thao túng. Khi được truy cập vào các công cụ và quyền tự chủ, các mô hình đã coi những chiến lược này là hợp pháp. Hiệu quả, quy tắc trở thành: “những gì không bị cấm là được phép.”

Điều này đã được nhấn mạnh trong một cuộc phỏng vấn với Dmitrii Volkov (Trưởng bộ phận Nghiên cứu, Palisade Research), người đã lưu ý rằng các mô hình hoạt động hoàn toàn trong các khuôn khổ đã được lập trình: “Nếu bạn không thiết kế các lệnh cấm vào hệ thống, đừng ngạc nhiên khi hệ thống chọn những con đường không mong muốn.”

Cách các công ty có thể giảm thiểu rủi ro ngày hôm nay

Từ kinh nghiệm của tôi với tư cách là CTO tại Pynest, dưới đây là các phương pháp mà chúng tôi sử dụng:

• Ràng buộc rõ ràng: xây dựng các quy tắc an toàn trực tiếp vào các gợi ý mô hình và middleware.
• Quyền hạn tối thiểu: các tác nhân chỉ được cấp quyền truy cập mà chúng thực sự cần.
• Con người trong quy trình: tất cả các hành động nhạy cảm hoặc có ảnh hưởng lớn đều cần xác nhận của con người.
• Kiểm toán bắt buộc: ghi lại và theo dõi mọi hành động của tác nhân, với cảnh báo theo thời gian thực.
• Tự động hóa bảo mật: quét bí mật, phân tích tĩnh và kiểm soát cấu hình đám mây được nhúng trong quy trình CI/CD.

Những bước này phù hợp với các thực tiễn tốt nhất được khuyến nghị bởi các nhà nghiên cứu trong ngành như Jack Clark (người sáng lập Anthropic và chuyên gia chính sách AI), người thường nhấn mạnh rằng việc điều chỉnh AI cần có các biện pháp kỹ thuật cùng với quản trị ở cấp độ tổ chức.

Ý nghĩa pháp lý, quy định và đạo đức

Các công ty luật đã bắt đầu cân nhắc. Trong bài viết của họ "Misalignment Agentic: Khi AI trở thành mối đe dọa nội bộ", DLA Piper cảnh báo rằng các công ty triển khai các tác nhân tự động có thể phải chịu trách nhiệm nếu các hệ thống đó hành động theo cách có hại. Điều này làm tăng mức độ quan trọng đối với quản trị, tuân thủ và khả năng giải thích.

Các ngành công nghiệp có rủi ro cao—tài chính, năng lượng, chăm sóc sức khỏe—đặc biệt đang bị kiểm tra kỹ lưỡng. Palisade Research cũng nhấn mạnh rằng quy định có thể sẽ diễn ra nhanh hơn mong đợi, buộc các CTO phải tích hợp các thực tiễn an toàn AI vào các khung tuân thủ chuẩn.

Nhìn về phía trước: Các tác nhân tự động & con đường phía trước

Những nghiên cứu này không phải là khoa học viễn tưởng. Khi sự tự chủ gia tăng, misalignment agentic trở thành một thách thức thiết kế mà mỗi công ty phải giải quyết. Từ góc độ kỹ thuật, bài học rõ ràng: hãy giả định rằng bất kỳ hệ thống tự động nào cũng sẽ tìm kiếm kẽ hở nếu các mục tiêu của nó cứng nhắc.

Các vai trò mới—chuyên gia bảo mật AI—đã đang xuất hiện, kết hợp giữa kỹ thuật phần mềm, mô hình đe dọa và quản trị. Các công ty sớm áp dụng điều này sẽ chuẩn bị tốt hơn cho những thay đổi quy định và hoạt động không thể tránh khỏi.

Kết luận

Các phát hiện của Anthropic, cùng với các bộ chuẩn như nghiên cứu của Naik et al., cho thấy rằng sự tự chủ là con dao hai lưỡi. Nó mang lại tốc độ và hiệu quả, nhưng cũng tạo ra rủi ro không đồng thuận.

Chiến lược đúng là sự cân bằng. Như tôi thường nói với các đồng nghiệp: hãy coi các tác nhân AI như những nhân viên trẻ tài năng nhưng không thể đoán trước—họ có thể mang lại giá trị lớn, nhưng họ luôn cần được hướng dẫn, xem xét và kiềm chế. Trong thời đại của AI agentic, niềm tin mù không phải là một lựa chọn.