Virus AI tự duy trì và Tiến độ theo nhịp độ: Tuần này trong AI

Một nhóm nghiên cứu đến từ Đại học Toronto, Viện Vector, Đại học Cambridge và ServiceNow đã xây dựng nguyên mẫu một loại virus máy tính sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (large language model — LLM) trọng số mở để chạy suy luận trên các nút GPU (bộ xử lý đồ họa) bị chiếm quyền kiểm soát, nhờ đó nó có thể lập luận và thực thi các cuộc tấn công. Con sâu máy tính này, hoạt động với một bộ khung (harness) tùy chỉnh và đồ thị lập luận riêng, đạt tỷ lệ thành công khoảng 80% trong phát hiện lỗ hổng, 53% trong khai thác lỗ hổng và 88% trong tự nhân bản, tương ứng tỷ lệ thành công tổng thể của toàn bộ cuộc tấn công khoảng 37% — cho thấy sự xuất hiện của các mối đe dọa mạng tự duy trì vận hành bởi trí tuệ nhân tạo (AI). Trong một diễn biến khác, Dwarkesh Patel lập luận rằng khi các hệ thống AI ngày càng thông minh hơn, giá sức mạnh tính toán sẽ tăng vọt, bởi chúng có thể kiếm tiền hiệu quả hơn từ cùng một lượng tài nguyên tính toán — thậm chí có thể cho thuê một chiếc H100 với giá hơn 250.000 đô la Mỹ mỗi năm — dù việc robot hóa chuỗi cung ứng cuối cùng có thể kéo chi phí xuống. Trong khi đó, hơn 1.300 nhân viên từ các phòng thí nghiệm AI lớn, bao gồm OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta và Safe Superintelligence Inc., đã ký vào một tuyên bố kêu gọi chính phủ Hoa Kỳ ủng hộ nỗ lực quốc tế nhằm phát triển các công cụ để chủ động điều tiết nhịp độ phát triển AI tự động hóa tiên phong, viện dẫn những rủi ro từ việc tăng tốc quá nhanh vượt khỏi tầm kiểm soát của con ngưởi. Về mặt nghiên cứu, một nhóm hợp tác giữa Princeton, Stanford và các tổ chức khác đã tiến hành một 'đánh giá ngầm' (shadow evaluation), trong đó các hệ thống AI (Claude Opus 4.8 chạy trong bộ khung OpenClaw) thử trả lời các câu hỏi nghiên cứu chưa được công bố lấy từ các bài báo gửi tới NeurIPS 2026; cả hai lần thử đều bị chính các tác giả gốc từ chối vì thiếu đóng góp mới và thiết kế thí nghiệm kém chất lượng — cho thấy các hệ thống AI mạnh về kỹ thuật nhưng yếu ở khả năng nghiên cứu sáng tạo. Những phát hiện này gợi ý rằng lộ trình tự cải thiện đệ quy (recursive self-improvement — RSI) có thể dài hơn so với dự đoán của một số ngườì.