Khám phá các loại GenAI và những rủi ro tiềm ẩn

Khám phá các loại GenAI và những rủi ro tiềm ẩn

GenAI mang đến cơ hội nâng cao trải nghiệm người dùng thông qua việc tạo nội dung sáng tạo, thực hiện nhiệm vụ theo hướng dẫn, và tự động hóa quy trình…. Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích đó, GenAI cũng tiềm ẩn các rủi ro bảo mật như rò rỉ dữ liệu, nội dung giả mạo, lừa đảo, xâm phạm quyền riêng tư, và tấn công hệ thống thông tin. Để giúp doanh nghiệp định hướng và quản lý hiệu quả, Google Cloud đã phân tích 3 loại hình AI phổ biến, đồng thời xác định những rủi ro cần ưu tiên xử lý. Hãy cùng Cloud Ace khám phá và hiểu rõ hơn về các giải pháp này!

Consumer GenAI đề cập đến các công cụ và ứng dụng được thiết kế để phục vụ nhu cầu cá nhân người dùng. Những công cụ này sử dụng các mô hình ML để tạo ra các nội dung khách nhau như: văn bản, hình ảnh, video, nhạc, etc. Consumer GenAI giúp người dùng thể hiện sự sáng tạo, tối ưu hóa công việc, và tiếp cận thông tin theo những cách mới.

Enterprise GenAI được các doanh nghiệp thiết kế và triển khai riêng nhằm tối ưu hóa hoạt động, nâng cao năng suất và hỗ trợ ra quyết định. Những công cụ này sử dụng các mô hình tiên tiến để tạo nội dung doanh nghiệp, tự động hóa quy trình, phân tích dữ liệu và cung cấp các insights. Enterprise GenAI giúp doanh nghiệp cải thiện quy trình làm việc, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tạo lợi thế cạnh tranh vượt trội.

Trong môi trường doanh nghiệp, họ có thể thiết lập các kiểm soát chi tiết hơn như quản lý dữ liệu và người dùng tương tác với mô hình, mục đích và cơ sở sử dụng mô hình, phạm vi và giới hạn hoạt động của mô hình. Enterprise GenAI cho phép kiểm tra và giám sát hành vi cũng như chức năng của mô hình. Việc thực thi kiểm soát chặt chẽ này có thể giúp giảm thiểu rủi ro và hạn chế tác động tiềm tàng từ prompt attacks và data poisoning.

Data exposure (Rò rỉ dữ liệu): Consumer GenAI có thể sử dụng dữ liệu kinh doanh để đào tạo mô hình và hiển thị trong kết quả tìm kiếm. Enterprise GenAI giúp giảm thiểu rủi ro này bằng cách giữ dữ liệu và mô hình trong phạm vi doanh nghiệp.
Kiểm soát hạn chế: Consumer GenAI thiếu các chức năng kiểm soát, dẫn đến rủi ro như lạm dụng dữ liệu, kết quả sai lệch hoặc gian lận. Enterprise GenAI cung cấp khả năng kiểm soát nâng cao, đảm bảo bảo mật và hiệu quả hơn.
Rouge Action (Hành vi bất chính): Consumer GenAI khó phát hiện và ngăn chặn các hành động sai trái. Enterprise GenAI hỗ trợ khả năng hiển thị và kiểm soát tốt hơn, cho phép doanh nghiệp triển khai các biện pháp bảo vệ và xử lý hiệu quả.

“Open” AI models là những mô hình được công khai, cho phép nghiên cứu, sửa đổi và xây dựng dựa trên công nghệ cơ bản. Phương pháp này thúc đẩy sự hợp tác và đổi mới trong cộng đồng AI, nhưng cũng dễ bị thay đổi, ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của mô hình.

Proprietary AI models là các mô hình phát triển và sở hữu bởi các doanh nghiệp tư nhân, với trọng số, mã nguồn và dữ liệu training bí mật. Chúng cung cấp khả năng tiên tiến và hiệu suất cao, nhưng quyền truy cập bị hạn chế và phải thông qua giấy phép thương mại và API. Người dùng có thể tinh chỉnh mô hình với dữ liệu của mình nhưng không làm thay đổi mã nguồn cơ bản.

Model theft chủ yếu liên quan đến các mô hình đóng, vì bản chất của các open model khiến chúng dễ truy cập. Trong khi đó, mã cho proprietary AI models (các mô hình AI độc quyền) được thiết kế để ngăn chặn việc ăn cắp và rò rỉ dữ liệu.

Model integrity thường xảy ra với các mô hình mở, do tính chất công khai và khả năng sử dụng rộng rãi. Điều này khiến chúng dễ bị tấn công nhằm làm sai lệch tính toàn vẹn hoặc thao túng hành vi. Proprietary models, với quyền truy cập và sử dụng được kiểm soát, thường ít bị ảnh hưởng bởi các rủi ro này.

Cloud-based GenAI đề cập đến những công cụ và ứng dụng được lưu trữ và phân phối thông qua các nền tảng điện toán đám mây, sử dụng khả năng mở rộng và tính toán để tạo nội dung đa dạng như văn bản và hình ảnh. Người dùng có thể truy cập từ xa, không cần phần cứng cục bộ, và dễ dàng cộng tác giữa các nhóm phân tán. Cloud-based GenAI mang đến công nghệ AI mạnh mẽ, dễ dàng tiếp cận cho cả cá nhân và tổ chức mọi quy mô.

On-premise GenAI là các công cụ và ứng dụng được triển khai và vận hành trong cơ sở hạ tầng của doanh nghiệp, thay vì sử dụng các dịch vụ đám mây bên ngoài. Cách tiếp cận này mang lại quyền kiểm soát cao hơn đối với dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu nhạy cảm. Tuy nhiên, việc tùy chỉnh cao đòi hỏi đầu tư ban đầu lớn vào phần cứng và chuyên môn, đặc biệt là về bảo mật.

Các mô hình nền tảng độc quyền vẫn nằm dưới sự kiểm soát của nhà cung cấp và có thể không khả dụng ở on-premises, nhưng các mô hình độc quyền đã được training có thể chạy được trên on-premises.

Overall data risks (rủi ro dữ liệu tổng thể): Với Cloud-based GenAI, các nhà cung cấp đám mây có thể truy cập dữ liệu doanh nghiệp theo hợp đồng, trừ khi sử dụng Confidential Compute. Môi trường đám mây chia sẻ có thể gây lo ngại về cô lập dữ liệu và lây nhiễm chéo, ảnh hưởng đến bảo mật. Cần biện pháp bảo mật mạnh mẽ, mã hóa dữ liệu và kiểm soát quyền riêng tư để giảm thiểu rủi ro.

Security burden: On-premise GenAI lưu trữ dữ liệu bảo mật nhưng yêu cầu doanh nghiệp phải chịu trách nhiệm về bảo mật, bao gồm IAM và kiểm soát quyền truy cập. Nếu không quản lý tốt, việc triển khai On-premise GenAI có thể làm chậm đổi mới và hạn chế cập nhật mô hình.

Cloud Ace

Google Cloud Managed Service Provider