Trong năm cuối tại Đại học Yale, Amanda biết rằng nhiều bạn cùng lớp sử dụng chatbot để viết luận và làm bài tập về nhà. Tuy nhiên, cô chỉ nhận ra điều kỳ lạ khi thảo luận nhóm: các bạn đưa ra những luận điểm và lập luận trau chuốt kỹ lưỡng, nhưng kết quả thu “nhạt nhẽo, thiếu sức sống” ở nhiều chủ đề khác nhau.
“Trong buổi học, tôi thấy cảnh tượng quen thuộc. Khi giảng viên yêu cầu sinh viên suy nghĩ một câu hỏi, những người bạn bên cạnh liền gõ lia lịa vào laptop đang mở sẵn”, Amanda nói với CNN, yêu cầu dùng biệt danh để tránh rắc rối.
“Bây giờ, ai cũng thảo luận na ná nhau”, cô cho biết. “Hồi năm nhất, các cuộc tranh luận diễn ra rôm rả, không mạch lạc nhưng ai cũng đóng góp một điều gì đó mới mẻ, dựa vào ý kiến của nhau, tiếp cận từ nhiều góc độ và đưa ra nhận xét khác biệt”.
Thực tế, theo bài báo được công bố vào tháng 3 trên tạp chí Trends in Cognitive Sciences, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang “hệ thống hóa” cách diễn đạt và tư duy của con người trên ba khía cạnh: ngôn ngữ, quan điểm và lý luận.
Trong môi trường giáo dục, sinh viên, giảng viên cho biết họ đang thấy những ảnh hưởng của xu hướng đó trong lớp học. Và điều đó khiến nhiều sinh viên nói chuyện với quan điểm như nhau.
Tác động
Jessica, sinh viên năm cuối tại Đại học Yale, nói cô sử dụng AI mỗi ngày khi lên lớp. “Vào đầu giờ học, bạn có thể thấy từng người đưa file PDF vào chatbot”, cô cho biết.
Theo Jessica, việc AI diễn đạt rõ ý là yếu tố cần thiết đối với cô – người thường gặp khó khăn khi muốn chuyển suy nghĩ thành lời. “Tôi muốn bình luận, tôi có ý tưởng, nhưng tôi không biết làm thế nào để nói câu đó một cách mạch lạc”, cô nói. “Vì thế, tôi nhờ một chatbot làm cho câu nói của mình mạch lạc hơn”.
Giáo sư Thomas Chatterton Williams tại Trung tâm Hannah Arendt thuộc trường Cao đẳng Bard, chứng kiến tác động từ quyết định sử dụng AI của sinh viên theo nhiều hướng khác nhau. “Việc dựa vào AI đã giúp nâng cao chất lượng thảo luận trên lớp, nhất là ở khóa học có khái niệm khó”, ông nói. “Nhưng công nghệ này cũng có xu hướng làm giảm đi những suy nghĩ kỳ lạ, độc đáo và mới mẻ hơn”.
Theo ông, điều lo ngại là nhiều người trẻ tài năng sẽ không có được tiếng nói riêng. Thậm chí, một lượng đáng kể trong số họ sẽ không thực sự hiểu được giá trị của việc viết lách và sở hữu quan điểm.
Jessica thừa nhận cô thấy mình trở nên lười biếng hơn kể từ khi bắt đầu sử dụng chatbot trong học tập. “Dường như tinh thần tự học, tự làm việc của tôi đã hoàn toàn biến mất”, cô chia sẻ.
Về vấn đề AI khiến giọng điệu của sinh viên nghe na ná nhau, Zhivar Sourati, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Nam California, cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện để dự đoán từ tiếp theo có khả năng xuất hiện cao nhất dựa trên nội dung đã xuất hiện trước đó. Do đó câu trả lời “phản ánh một lát cắt hẹp và méo mó về trải nghiệm của con người, sự thu hẹp không gian khái niệm mà các mô hình sử dụng để viết, nói và suy luận”.
Dẫn một nghiên cứu đang thực hiện cùng nhóm cộng sự, Sourati giải thích rằng sự đồng nhất hóa do AI diễn ra trên ba chiều: ngôn ngữ, quan điểm và chiến lược lập luận. Các mô hình AI có xu hướng tái tạo những gì gọi là quan điểm WEIRD (phương Tây hóa – có học thức – công nghiệp hóa – giàu có – dân chủ). Hệ quả là, AI sẽ ưu tiên WEIRD “đúng đắn hơn về mặt xã hội”, làm lu mờ các quan điểm khác.
“Khi một người hoặc một nhóm tương tác nhiều lần với hệ thống AI, họ bị giảm khả năng sáng tạo so với khi không có sự hỗ trợ của AI”, Sourati viết trên blog.
Hiện tượng “san bằng” làm dấy lên những lo ngại trong các cơ sở giáo dục ở mọi cấp độ khi ứng dụng AI. Morteza Dehghani, giáo sư tâm lý học và khoa học máy tính tại Đại học Nam California, thành viên nhóm nghiên cứu, cho biết xu hướng này khiến mọi người “đánh mất sự đa dạng” trong cách nghĩ, lười biếng về mặt trí tuệ, gây ảnh hưởng lớn đến xã hội con người trong tương lai.
Daniel Buck, nhà nghiên cứu tại Viện Doanh nghiệp Mỹ từng là giáo viên tiếng Anh, lo ngại học sinh đang “né tránh” nhận thức khi tham gia thảo luận trên lớp và hoàn thành bài tập về nhà. “Rất nhiều kiến thức cần được học hỏi từ chi tiết nhỏ nhặt và nhàm chán hay từ những khó khăn”, Buck nói. “Sinh viên chỉ ghi nhớ những gì họ thực sự dành thời gian một cách có ý thức. Nếu giao phó cho AI, họ chỉ có thể tái hiện lại một luận điểm, không thể xây dựng kỹ năng cho riêng mình”.
Nhà nghiên cứu này lo ngại sinh viên nếu quá phụ thuộc vào AI sẽ tốt nghiệp mà không xây dựng được mối quan hệ với các giáo sư, cũng như thói quen làm việc trí óc bền bỉ. Nghĩa là, họ sẽ gặp khó khăn trong giải quyết vấn đề trong thế giới thực khi ra trường.
Vấn đề còn liên quan đến gian lận trong thi cử. Năm ngoái, nạn dùng AI để gian lận xảy ra ở nhiều đại học hàng đầu Hàn Quốc, như Đại học Yonsei, Đại học Quốc gia Seoul, Đại học Korea… gây tranh cãi và đặt ra thách thức về về dạy và học trong kỷ nguyên công nghệ, theo Korea Herald.
Ứng phó
Theo giáo sư triết học Sun-Joo Shin của Đại học Yale, việc kiểm soát và định hướng sử dụng AI cho học sinh là “nhiệm vụ lớn đối với bất kỳ ai tham gia giảng dạy”. Bà nhấn mạnh, giáo viên/giảng viên phải liên tục tìm tòi các phương pháp để đảm bảo sinh viên tiếp tục tư duy phản biện và sáng tạo trong thời đại trí tuệ nhân tạo.
“Tôi muốn sinh viên của mình hiểu nội dung bài học – thứ vốn không thay đổi trước và sau khi trí tuệ nhân tạo xuất hiện”, bà nói. “Tôi muốn họ sử dụng công cụ thú vị này để có lợi cho mình, không phải trở thành nạn nhân của nó”.
Đại học Yale hiện đưa ra hướng dẫn về sử dụng AI cho sinh viên và giảng viên trên website. Trường khuyến khích tất cả giảng viên điều chỉnh giáo án phù hợp với khóa học và mục tiêu học tập cụ thể của sinh viên thay vì cần đến công cụ phát hiện gian lận. Bên cạnh đó, họ có thể kiểm soát bài học trên lớp thông qua các bài kiểm tra đột xuất.
Danny Liu, giáo sư công nghệ giáo dục tại Đại học Sydney, cho rằng không nên cấm AI trong lớp. “Thay vì trừng phạt, nên dạy sinh viên cách sử dụng đúng đắn. Chúng tôi muốn xác minh liệu sinh viên có đang học hay không, chứ không phải liệu họ có gian lận hay không”, Liu nói với ABC cuối năm ngoái.
Các nhà giáo dục nhấn mạnh, họ có thể tìm cách khắc phục việc sinh viên sử dụng AI trong các bài đánh giá. Tuy nhiên, điều quan trọng không kém là học sinh cần chủ động hạn chế phụ thuộc vào AI trong quá trình học tập.
Basil Ghezzi, sinh viên năm nhất tại trường Bard College, cho biết bản thân chủ động tránh xa AI trong học tập, một phần vì công nghệ này tiêu tốn tài nguyên và gây hại cho môi trường. Tuy nhiên, phần lớn nằm ở cách AI đã tạo ra “những người bạn rập khuôn” xung quanh.
“Hãy nói chuyện với thầy cô giáo, nói chuyện với giáo sư, nói chuyện với những người xung quanh”, Ghezzi nói về cách bản thân không bị AI cám dỗ. “Hãy tạo cuộc trò chuyện ý nghĩa với những người trong cuộc sống của bạn”.
GS Dehghani hy vọng nhiều công ty sẽ đầu tư vào mô hình AI có thể phản ánh sự đa dạng về tư duy trong xã hội. Tuy nhiên, hiện tại, ông cho rằng mọi người nên hạn chế dùng AI trong việc tạo ý tưởng hoặc để suy luận trong học tập. “Các mô hình AI nên là cộng tác viên, không phải người đại diện chúng ta làm mọi việc”, Dehghani nói thêm.
Dữ liệu từ CoinMarketCap và TradingView cho thấy giá Bitcoin hôm nay tăng mạnh 2,9% trong vòng 24 giờ qua. Tính đến 7 giờ 30 ngày 6.4 (giờ Việt Nam), mỗi Bitcoin (BTC) được giao dịch quanh mức 69.204 USD.
Vốn hóa toàn thị trường mã hóa cũng tăng 2,14% so với hôm qua, cán mốc 2.370 tỉ USD. Ethereum, tiền mã hóa lớn thứ hai thế giới được giao dịch quanh mức 2.121 USD, tăng 2,78% trong vòng 24 giờ. Các token khác như BNB, XRP, Solana lần lượt tăng 1,8%, 1,6% và 2%.
Giá Bitcoin và thị trường tiền mã hóa tăng trong bối cảnh Tổng thống Mỹ Donald Trump tiếp tục "gia hạn tối hậu thư đối với Iran" về thỏa thuận mở eo biển Hormuz. Các nhà đầu tư tiền mã hóa cho rằng thị trường sẽ có thêm 24 giờ để đảo chiều, trước khi mọi chuyện trở nên tồi tệ hơn.
Ngoài cuộc chiến ở Trung Đông, một trong những tin tức đang thu hút sự quan tâm lớn của cộng đồng tiền mã hóa là diễn biến vụ hack trị giá 270 triệu USD nhắm vào Drift Protocol - sàn Perp DEX hàng đầu trên Solana.
Vụ tấn công được nhắc đến lần đầu hôm 1.4, trở thành sự cố bảo mật crypto nghiêm trọng nhất của năm 2026, tính đến hiện tại.
Trong thông báo mới nhất, các nhà điều tra cho biết đây là kết quả của một kịch bản tinh vi, kéo dài sáu tháng. Dựa trên dữ liệu thu thập được, Drift kết luận vụ hack có liên kết với nhóm tin tặc đến từ Triều Tiên.
Theo đó, mùa thu năm 2025, trong hội nghị về tiền điện tử, một nhóm tự xưng là công ty giao dịch đã tiếp cận với lý do tìm cách tích hợp với Drift. Nhóm đối tượng này được mô tả là am hiểu về kỹ thuật, có lý lịch chuyên môn và hiểu rõ cách thức hoạt động của giao thức.
Sau đó, một nhóm Telegram đã được thành lập và nhiều tháng thảo luận chuyên sâu về chiến lược giao dịch, tích hợp kho thanh khoản, tương tự các công ty giao dịch tham gia vào giao thức DeFi (Tài chính phi tập trung). Đến tháng 1.2026, một kho thanh khoản được thành lập với vốn ban đầu hơn 1 triệu USD và bắt đầu hiện diện trong hệ sinh thái của Drift.
Từ đây, bằng nhiều hình thức tinh vi, kẻ gian đã tìm ra lỗ hổng trong VSCode và Cursor, hai trong số các trình soạn thảo mã nguồn mở được dùng phổ biến trong phát triển phần mềm. Dù có nhiều ưu điểm, hai công cụ này từng được cảnh báo bảo mật từ cuối năm 2025.
Sau khi xâm nhập được hệ thống, tin tặc đã có được hai phê duyệt đa chữ ký, cho phép thực hiện cuộc tấn công. Các giao dịch được ký sẵn và nằm im trong hơn một tuần trước khi rút sạch 270 triệu USD trong vòng chưa đầy một phút vào ngày 1.4.
Các dấu hiệu để lại cho thấy nhóm tin tặc là UNC4736, được cho là có liên quan đến Triều Tiên. Nhóm này còn được biết đến với những tên gọi khác như AppleJeus hoặc Citrine Sleet.
Drift kêu gọi các giao thức khác kiểm tra lại quyền truy cập. Mọi thiết bị kết nối với đa chữ ký đều có thể là mục tiêu tiềm năng của tin tặc. Điều này gây ra nhiều thách thức cho ngành công nghiệp vốn dựa vào quản trị đa chữ ký như mô hình bảo mật chính.
"Nếu kẻ gian sẵn sàng bỏ ra sáu tháng và một triệu USD để xây dựng sự hiện diện hợp pháp trong hệ sinh thái, gặp gỡ trực tiếp các nhóm, đóng góp vốn thực sự và chờ đợi cơ hội, thì câu hỏi đặt ra là mô hình bảo mật nào được thiết kế để phòng ngự được?", CoinDesk đặt vấn đề.
Tổ chức Nghiên cứu Khoa học Ứng dụng Hà Lan (TNO) vừa giới thiệu một loại gạch quang điện tích hợp vào công trình (BIPV) sử dụng công nghệ pin mặt trời perovskite. Đây được xem là ngói pin mặt trời perovskite đầu tiên trên toàn cầu.
Dự án này nhận được sự hỗ trợ từ tỉnh Bắc Brabant thông qua chương trình "Công nghiệp sản xuất năng lượng mặt trời cho Brabant, Solliance 2.0". Ngoài ra, nguồn tài trợ bổ sung cũng đến từ chương trình Horizon Europe của Liên minh châu Âu (EU) cho dự án Luminosity, cùng với sự hỗ trợ từ Quỹ Tăng trưởng Quốc gia SolarNL.
TNO đã hợp tác với công ty chuyên về BIPV, Asat BV, để phát triển các mô-đun năng lượng mặt trời perovskite có kích thước 10 x 10 cm, được chế tạo trên màng mỏng linh hoạt và lắp đặt trên mái ngói composite cong. Kết quả thử nghiệm cho thấy việc uốn cong các mô-đun không làm giảm hiệu suất, với hiệu suất chuyển đổi năng lượng đạt 13,8% cho các mô-đun độc lập và 12,4% khi lắp đặt trên mái cong.
Các mô-đun perovskite được sản xuất bằng quy trình cuộn-cuộn (kỹ thuật tương tự như in báo), cho phép sản xuất liên tục các tế bào quang điện trên các cuộn vật liệu dẻo. Kỹ thuật này hứa hẹn sẽ giảm chi phí sản xuất và tăng khả năng sản xuất hàng loạt cho các công nghệ màng mỏng mới nổi như perovskite.
Thông tin chi tiết về tấm pin mặt trời mái ngói vẫn chưa được công bố, nhưng TNO cho biết sản phẩm sẽ được thương mại hóa bởi công ty con Perovion Technologies mà tổ chức này thành lập vào tháng trước.
Nghiên cứu gần đây của TNO về pin mặt trời perovskite cũng bao gồm việc phát triển các quy trình cuộn-cuộn và lắng đọng lớp nguyên tử không gian (SALD) để tạo ra các vật liệu chức năng và màng mỏng linh hoạt. Vào tháng 7.2025, TNO đã hợp tác với Solarge, một nhà sản xuất mô-đun PV silicon trọng lượng nhẹ, để công bố nguyên mẫu tấm pin mặt trời perovskite trọng lượng nhẹ có kích thước 32 x 34 cm.
Nếu như trước đây, tội phạm mạng chủ yếu dựa vào kỹ năng và công cụ truyền thống, thì hiện nay sự can thiệp của AI đã làm thay đổi căn bản phương thức và bản chất của các mối đe dọa đến lĩnh vực an ninh mạng toàn cầu.
Phân tích tại hội thảo "Bảo mật trong kỷ nguyên AI - Chiến lược hình thành tương lai số" do Hiệp hội An ninh mạng quốc gia (NCA) phối hợp cùng Check Point Software Technologies tổ chức sáng 7.4 tại Hà Nội, đại tá Nguyễn Hồng Quân - Phó cục trưởng Cục An ninh mạng và Phòng, chống tội phạm sử dụng công nghệ cao (A05 - Bộ Công an), Trưởng ban An ninh dữ liệu và Bảo vệ dữ liệu cá nhân (NCA) chỉ rõ: "Không gian mạng đang trở thành 'mặt trận nóng', nơi các mối đe dọa gia tăng cả về quy mô lẫn mức độ tinh vi. Với sự hỗ trợ của AI, các cuộc tấn công mạng có thể được tự động hóa, cá nhân hóa và triển khai nhanh chóng trên diện rộng".
Thực tế tại Việt Nam, các hình thức lừa đảo tinh vi như giả mạo danh tính, sử dụng công nghệ deepfake hay phát tán mã độc có khả năng tự thích nghi để né tránh hệ thống phòng thủ đang diễn ra phức tạp. Tội phạm mạng đang chuyển dần sang mô hình có tổ chức, mang tính "công nghiệp", tận dụng AI để tối ưu hóa hiệu quả tấn công, tạo áp lực tâm lý buộc nạn nhân chuyển tiền hoặc cung cấp dữ liệu nhạy cảm.
Ở góc nhìn quốc tế, bà Ruma Balasubramanian - Chủ tịch Check Point Software Technologies khu vực châu Á - Thái Bình Dương và Nhật Bản cũng đồng tình khi nhận định: "AI đang tái định hình cả sự đổi mới trong kinh doanh lẫn các rủi ro an ninh mạng". Bà Ruma phân loại mối đe dọa đặc thù của AI hiện nay thành ba nhóm chính: rò rỉ dữ liệu, tấn công chèn lệnh (prompt injection) và can thiệp quy trình. Những rủi ro này có quy mô và tốc độ lây lan vượt xa các phương thức truyền thống như lừa đảo qua email.
Đứng trước các nguy cơ, hành lang pháp lý tại Việt Nam đang được khẩn trương hoàn thiện, tiêu biểu là luật An ninh mạng và Chiến lược AI đến năm 2030, trong đó nhấn mạnh yêu cầu an toàn, minh bạch trong toàn bộ vòng đời công nghệ.
Theo đại tá Nguyễn Hồng Quân, giải pháp cốt lõi hiện nay nằm ở hai khía cạnh: bảo mật cho AI (Security for AI) và dùng AI cho an ninh (AI for Security). AI hoạt động như một bộ não ra quyết định; nếu bị tấn công hoặc "đầu độc dữ liệu", trí tuệ nhân tạo sẽ đưa ra sai lầm nghiêm trọng. Ngược lại, chính AI với năng lực xử lý vượt trội lại là công cụ đắc lực để nhận diện sớm mô hình tấn công mạng.
Nhằm giúp các doanh nghiệp xây dựng hạ tầng AI an toàn, đại diện Check Point đã đề xuất các giải pháp kỹ thuật như mô hình "AI Factory Security Blueprint", một kiến trúc tham chiếu giúp kiểm soát rủi ro từ hạ tầng GPU đến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Đồng thời, nền tảng "AI Defense Plane" được giới thiệu nhằm cung cấp lớp phòng thủ đa tầng trước các hành vi độc hại từ AI agents và ngăn chặn rò rỉ dữ liệu, quản trị chặt chẽ các công cụ AI mà nhân viên sử dụng (tránh tình trạng Shadow AI).
Tuy nhiên, bài toán an ninh mạng không thể chỉ giải quyết bằng công nghệ đơn lẻ. Ông Nguyễn Hồng Quân nhấn mạnh: "AI không chỉ là công cụ, mà đang trở thành một yếu tố định hình lại không gian an ninh mạng và an ninh quốc gia. Việc chủ động nắm bắt, làm chủ và bảo đảm an toàn cho các công nghệ AI sẽ là yếu tố quyết định đối với sự phát triển bền vững và an toàn của mỗi quốc gia trong tương lai".
Để làm được điều đó, sự hợp tác là chìa khóa. Lãnh đạo NCA nhấn mạnh cần xây dựng hệ sinh thái an ninh mạng mở, nơi các bên cùng chia sẻ thông tin, phối hợp nghiên cứu và triển khai giải pháp công nghệ tiên tiến.
