Cố vấn AI Nhà Trắng Sachs chỉ trích việc Mỹ xem xét các mô hình: Kimi K3 sửa 15 lỗ hổng bảo mật, các mô hình phe Mỹ tự hạn chế quá chặt

Cố vấn AI của Nhà Trắng David Sacks cho biết, Kimi K3 trong vài ngày đã khắc phục 15 lỗ hổng bảo mật then chốt, trong khi các mô hình nội địa của Mỹ là Codex và Fable lại bỏ lỡ việc xử lý do bị giới hạn bởi “hàng rào an ninh mạng”.
(Phần mở đầu: Kimi K3 vươn lên dẫn đầu bảng xếp hạng mã nguồn trước khi được người thật tham gia blind test và đánh bại Claude Fable 5)
(Bổ sung bối cảnh: Kimi K3 đang “dồn ép” các ông lớn AI của Mỹ? Chuyên gia dự đoán Anthropic vội đẩy Opus 5, còn GPT-6 có thể ra sớm)

Mục lục

Toggle

• 15 lỗ hổng then chốt là gì?
• “Hiệu ứng hàng rào” của Codex và Fable
• Cuộc đua tốc độ AI trong cùng một tuần

Một câu nói của cố vấn Nhà Trắng vạch rõ “tự trói tay” trong cuộc đua AI của Mỹ. Ngày 20 tháng 7, cố vấn AI của Nhà Trắng David Sacks trên nền tảng mạng xã hội đã đăng bài, cho biết Kimi K3 vừa mới sửa 15 lỗ hổng bảo mật then chốt, còn Codex và Fable trước đó từ chối xử lý các vấn đề này vì “hàng rào an ninh mạng”. Sacks nhấn mạnh rằng, với những tác vụ mà mô hình nước ngoài có thể làm được một cách trơn tru, không có lý do gì phải hạn chế các mô hình nội địa của Mỹ; làm vậy chỉ khiến năng lực cạnh tranh của chính chúng ta bị suy yếu.

15 lỗ hổng then chốt là gì?

Kimi K3 là mô hình đã vươn lên dẫn đầu bảng xếp hạng mã nguồn ở trong tháng, đồng thời vượt qua Claude Fable 5 trong thử nghiệm mù do người thật thực hiện. Sacks đề cập đến “15 lỗ hổng bảo mật then chốt” gồm các bug nội bộ mà Kimi K3 phát hiện trong giai đoạn huấn luyện, sai lệch ở đường đi suy luận và tình trạng mô hình tự hiệu chỉnh bị thất bại. Nếu các lỗ hổng này không được sửa, chúng sẽ tác động trực tiếp tới độ chính xác của mô hình trong các nhiệm vụ cốt lõi như tạo mã nguồn và suy luận logic.

“Hiệu ứng hàng rào” của Codex và Fable

Codex là dòng mô hình mã nguồn của OpenAI, còn Fable là họ Claude của Anthropic (“Fable 5” là mô hình mới nhất thuộc phân khúc Claude Opus). Lời của Sacks ngầm gợi ý rằng các mô hình của Mỹ trong giai đoạn huấn luyện và suy luận đã thiết lập nhiều “hàng rào an ninh mạng” hơn, ví dụ: bắt buộc kiểm tra định dạng đầu ra, giới hạn độ sâu suy luận, loại trừ một số đường suy luận nhất định. Những hàng rào này giúp đảm bảo độ tin cậy của mô hình, nhưng đồng thời cũng chặn đường để mô hình tự sửa chữa.

Cuộc đua tốc độ AI trong cùng một tuần

Cùng ngày Sacks lên tiếng, lãnh đạo của Succinct Labs là Brian Trunzo đã viết rằng, cách tiếp cận truyền thống dựa vào “phân biệt AI” để phát hiện đã không còn hiệu quả; bằng chứng không có kiến thức (ZK) có thể cung cấp cho AI “chứng chỉ hành vi” có thể được xác minh độc lập. Điều này tương ứng với quan điểm của Sacks: mô hình AI không chỉ cần đáng tin cậy, mà còn cần có khả năng xác minh.