David Sacks chỉ trích Anthropic phóng đại mối đe dọa an ninh của các mô hình nhỏ, cho rằng các mô hình nhỏ chuyên dụng cho doanh nghiệp đang tấn công mô hình kinh doanh AI mã nguồn đóng

Theo tin từ Odaily, David Sacks đã đăng bài trên nền tảng X, chỉ trích báo cáo nghiên cứu mới nhất của Anthropic đã phóng đại rủi ro an ninh về việc các mô hình AI nhỏ tự sao chép và lan truyền trên các thiết bị IoT. Ông chỉ ra rằng các thí nghiệm liên quan phụ thuộc vào các thiết bị đã mở cổng gỡ lỗi từ trước, máy chủ bên ngoài và các nhiệm vụ lan truyền do con người thiết lập, chưa đủ để chứng minh rằng trong thực tế tồn tại loại sâu AI có thể tự lan truyền.

Sacks cho biết, phần mềm độc hại truyền thống từ lâu đã có thể lợi dụng mật khẩu mặc định của thiết bị, cổng mở và thiếu cập nhật bảo mật để lan truyền quy mô lớn, các mô hình nhỏ hiện tại chưa thay đổi đáng kể mô hình mối đe dọa này.

Ông cũng đề cập rằng, Coinbase gần đây đã sử dụng dữ liệu chống gian lận của riêng mình để tinh chỉnh mô hình Qwen-3.5-9B, đạt hiệu suất tốt hơn các mô hình tiên tiến bao gồm cả Anthropic Opus 4.5 trong các bài kiểm tra liên quan, và giảm khoảng 30% giao dịch gian lận.

Sacks cho rằng, các mô hình nhỏ được tối ưu hóa cho các nhiệm vụ doanh nghiệp cụ thể có tính cạnh tranh về chi phí, tốc độ và hiệu quả thực tế, đang tạo thách thức đối với mô hình kinh doanh của các công ty mô hình lớn mã nguồn đóng như Anthropic. Ông đặt câu hỏi về việc Anthropic nhấn mạnh rủi ro an ninh của các mô hình nhỏ vào thời điểm chúng bắt đầu giành được thị phần doanh nghiệp, và cho rằng việc phổ biến các mô hình nhỏ chuyên dụng thực ra có thể làm giảm sự phụ thuộc vào các hệ thống AI đa năng quy mô lớn.