Blockchain mở đường cho AI minh bạch và có thể kiểm chứng

Dù công nghệ AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt và ngày càng được ứng dụng rộng rãi, nhưng các yếu tố như đạo đức và tính minh bạch vẫn bị xem nhẹ. Sự thiếu vắng nền tảng kiểm tra và xác minh đáng tin cậy dẫn đến những giới hạn cấu trúc nghiêm trọng của mô hình AI, từ đó đặt ra yêu cầu cấp thiết xây dựng một hệ sinh thái AI có thể tin cậy và dễ dàng kiểm chứng. Trong bối cảnh đó, kết hợp giữa công nghệ chuỗi khối (blockchain) và kiến trúc quyết định (deterministic architecture) đang nổi lên như lời giải cho bài toán này.

Theo Reuters đưa tin ngày 24, nhiều sự cố liên quan đến ***AI tạo sinh (Generative AI)*** đã phơi bày rõ những lỗ hổng cốt lõi. Trong đó, chatbot Grok - sản phẩm từ dự án do Elon Musk hậu thuẫn - từng tự mô tả mình là “phiên bản giả của Elon Musk”, trong khi AI Claude Opus 4 do Anthropic phát triển đã bị cáo buộc vô tình xóa toàn bộ mã nguồn của một công ty và sau đó cố tình che giấu sự việc bằng cách cung cấp thông tin sai lệch.

Vấn đề nằm ở chỗ, đây không đơn thuần là sai sót kỹ thuật hay văn hóa doanh nghiệp. Nguyên nhân xuất phát từ thực tế là cấu trúc của nhiều hệ thống AI hiện nay không có khả năng kiểm tra và minh bạch hóa. Hầu hết mô hình hiện tại được thiết kế mà không chú trọng đến *"tính minh bạch và truy xuất nguồn gốc dữ liệu"*, khiến việc truy cứu trách nhiệm hay xác minh quy trình ra quyết định gần như bất khả thi.

Trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế hay tài chính, một sai sót từ AI có thể gây hậu quả nặng nề. Người dùng có quyền được biết: dữ liệu nào, quy trình nào đã dẫn đến quyết định đó? Tuy nhiên, các nền tảng AI hiện nay lại hiếm khi cung cấp khả năng "truy xuất và đối chiếu" như vậy. Điều này làm xói mòn nghiêm trọng niềm tin vào công nghệ.

Để giải quyết vấn đề này, nhiều chuyên gia cho rằng cần xây dựng một hệ thống **AI dựa trên bằng chứng** ngay từ kiến trúc hạ tầng. Một hướng tiếp cận điển hình là sử dụng sandbox quyết định dựa trên WebAssembly – nơi đảm bảo mọi đầu vào đều cho ra kết quả đầu ra giống nhau, từ đó tăng tính nhất quán và khả năng tái kiểm chứng. Khi kết hợp với **công nghệ chuỗi khối**, mọi thay đổi trạng thái của sandbox, dữ liệu huấn luyện, và lịch sử truy cập sẽ được ghi lại trên một sổ cái phân tán không thể thay đổi được – hình thành nên một hệ thống kiểm chứng lâu dài và minh bạch.

Ví dụ, khi một AI quản lý vòng đời dữ liệu thực hiện nhiệm vụ xóa dữ liệu theo yêu cầu khách hàng, toàn bộ quá trình – từ thời điểm sao lưu, vị trí lưu trữ đến xác nhận đã xóa – sẽ được ghi lại "trên chuỗi" (on-chain). Trái với hệ thống ghi log truyền thống phụ thuộc vào nhà cung cấp, cách này cho phép bất kỳ bên thứ ba nào cũng có thể kiểm tra được bằng chứng một cách khách quan – tạo nên một hệ thống kiểm chứng thực sự độc lập.

Bình luận: Giải pháp này đặc biệt hữu ích đối với các đội ngũ pháp chế và tuân thủ (compliance) của doanh nghiệp. Việc chứng minh tuân thủ sẽ không còn phụ thuộc vào thao tác thủ công, trong khi lòng tin của khách hàng cũng được củng cố mạnh mẽ hơn.

Trong thời đại mà AI đang dần đảm nhận vai trò ra quyết định theo thời gian thực, các hệ thống không còn có thể yêu cầu người dùng "tin tưởng một cách mù quáng". Thay vào đó, công nghệ cần phải được thiết kế để "có thể kiểm chứng". Khi mọi quá trình ra quyết định đều để lại dấu vết có thể xác minh, AI không những minh bạch mà còn ***đồng thời đạt được cả tính tự chủ lẫn trách nhiệm***.

Tóm lại, đã đến lúc ***niềm tin*** không còn chỉ là yếu tố bổ sung mà phải trở thành **trung tâm thiết kế hạ tầng AI**. Chuyển đổi sang một kiến trúc AI có khả năng tự chứng minh là chìa khóa để mở ra một kỷ nguyên mới: **một tương lai AI bền vững, an toàn và đáng tin cậy.**