Tác giả: Iccha Sethi – Phó Chủ tịch Kỹ thuật tại Vanta
ngày 20 tháng 1 năm 2025
Sự tin tưởng và minh bạch trong AI đã không nghi ngờ gì nữa trở thành yếu tố then chốt để kinh doanh. Khi các mối đe dọa liên quan đến AI ngày càng gia tăng, các lãnh đạo về an ninh ngày càng đối mặt với nhiệm vụ cấp bách bảo vệ tổ chức của mình trước các cuộc tấn công bên ngoài, đồng thời thiết lập các quy trình sử dụng AI có trách nhiệm nội bộ.
Báo cáo về Trạng thái Niềm tin năm 2024 của Vanta gần đây đã minh họa rõ sự cấp thiết ngày càng tăng này, tiết lộ sự gia tăng đáng báo động về các cuộc tấn công phần mềm độc hại do AI gây ra và gian lận danh tính. Mặc dù có các rủi ro do AI mang lại, chỉ 40% tổ chức thực hiện đánh giá rủi ro AI thường xuyên và chỉ 36% có các chính sách AI chính thức.
Bên cạnh việc đảm bảo an ninh AI, việc thiết lập tính minh bạch trong việc sử dụng AI của tổ chức đang nổi lên như một ưu tiên hàng đầu cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Điều này hoàn toàn hợp lý. Các công ty đặt ưu tiên vào trách nhiệm giải trình và tính cởi mở thường có vị thế tốt hơn cho sự thành công bền vững trong dài hạn.
Minh bạch = Kinh doanh tốt hơn
Hệ thống AI hoạt động dựa trên các tập dữ liệu khổng lồ, các mô hình phức tạp và thuật toán thường thiếu sự rõ ràng về cách thức hoạt động bên trong. Sự mơ hồ này có thể dẫn đến những kết quả khó giải thích, biện hộ hoặc phản biện, làm dấy lên lo ngại về sự thiên lệch, tính công bằng và trách nhiệm giải trình. Đối với các doanh nghiệp và tổ chức công sử dụng AI để đưa ra quyết định, việc thiếu minh bạch có thể làm suy giảm niềm tin của các bên liên quan, gia tăng rủi ro vận hành và thu hút sự giám sát gắt gao hơn từ cơ quan quản lý.
Minh bạch là yếu tố không thể đàm phán bởi vì:
- Xây dựng niềm tin: Khi mọi người hiểu cách AI đưa ra quyết định, họ sẽ có xu hướng tin tưởng và chấp nhận nó nhiều hơn.
- Cải thiện trách nhiệm: Việc có tài liệu rõ ràng về dữ liệu, thuật toán và quy trình ra quyết định giúp tổ chức dễ dàng phát hiện và sửa chữa sai sót hoặc sự thiên lệch.
- Đảm bảo tuân thủ: Trong các ngành có quy định nghiêm ngặt, minh bạch là yếu tố bắt buộc để giải thích các quyết định của AI và duy trì sự tuân thủ pháp luật.
- Giúp người dùng hiểu: Minh bạch giúp AI trở nên dễ sử dụng hơn. Khi người dùng biết rõ cách nó hoạt động, họ có thể tự tin phân tích và hành động dựa trên kết quả của nó.
Tất cả những điều này chỉ ra rằng minh bạch mang lại lợi ích cho doanh nghiệp. Một ví dụ cụ thể: nghiên cứu từ Gartner gần đây cho thấy rằng đến năm 2026, các tổ chức áp dụng minh bạch AI có thể kỳ vọng mức độ chấp nhận tăng 50% và cải thiện hiệu quả kinh doanh. Nghiên cứu từ MIT Sloan Management Review cũng chỉ ra rằng các công ty tập trung vào minh bạch AI vượt trội hơn các đối thủ 32% về mức độ hài lòng của khách hàng.
Tạo Lộ Trình Minh Bạch
Cốt lõi của minh bạch trong AI là tạo ra sự rõ ràng và tin cậy bằng cách cho thấy cách thức và lý do AI đưa ra các quyết định. Điều này nhằm phân tích các quy trình phức tạp để bất kỳ ai, từ nhà khoa học dữ liệu đến nhân viên tuyến đầu, đều có thể hiểu được điều gì đang diễn ra. Minh bạch đảm bảo rằng AI không phải là một “hộp đen” mà là một công cụ đáng tin cậy. Dưới đây là các trụ cột chính để giúp AI trở nên dễ hiểu, dễ tiếp cận và có trách nhiệm hơn.
Ưu Tiên Đánh Giá Rủi Ro
Trước khi triển khai bất kỳ dự án AI nào, hãy dừng lại và xác định các rủi ro tiềm ẩn đối với tổ chức và khách hàng của bạn. Chủ động giải quyết những rủi ro này ngay từ đầu để tránh hậu quả ngoài ý muốn về sau. Ví dụ, một ngân hàng phát triển hệ thống chấm điểm tín dụng bằng AI nên tích hợp các biện pháp bảo vệ để phát hiện và ngăn chặn thiên lệch, đảm bảo kết quả công bằng và bình đẳng cho mọi khách hàng.
Xây Dựng Bảo Mật và Quyền Riêng Tư Ngay Từ Đầu
An ninh và quyền riêng tư cần được ưu tiên từ ngày đầu tiên. Áp dụng các kỹ thuật như học liên kết (federated learning) hoặc bảo mật vi sai (differential privacy) để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm. Và khi các hệ thống AI phát triển, hãy đảm bảo rằng các biện pháp bảo vệ này cũng được cải thiện. Chẳng hạn, nếu một nhà cung cấp dịch vụ y tế sử dụng AI để phân tích dữ liệu bệnh nhân, họ cần có các biện pháp bảo mật chặt chẽ để bảo vệ hồ sơ cá nhân trong khi vẫn cung cấp những thông tin có giá trị.
Kiểm Soát Truy Cập Dữ Liệu Với Tích Hợp Bảo Mật
Hãy thông minh trong việc kiểm soát ai và cái gì có thể truy cập dữ liệu của bạn. Thay vì đưa dữ liệu khách hàng trực tiếp vào các mô hình AI, hãy sử dụng các tích hợp an toàn như API và các Thỏa thuận Xử lý Dữ liệu (DPA) chính thức để bảo vệ dữ liệu. Các biện pháp bảo vệ này đảm bảo dữ liệu vẫn an toàn và thuộc quyền kiểm soát của bạn, đồng thời cung cấp cho AI những gì cần thiết để hoạt động.
Làm Rõ Và Chịu Trách Nhiệm Về Quyết Định Của AI
Minh bạch là tất cả khi nói đến niềm tin. Các nhóm cần biết cách AI đưa ra quyết định và có thể truyền đạt rõ ràng điều đó đến khách hàng và đối tác. Các công cụ như AI có thể giải thích (XAI) và mô hình có thể diễn giải giúp chuyển đổi các kết quả phức tạp thành thông tin rõ ràng, dễ hiểu.
Đặt Khách Hàng Làm Trung Tâm
Khách hàng xứng đáng biết khi nào AI được sử dụng và tác động của nó ra sao. Áp dụng mô hình đồng ý thông báo, trong đó khách hàng có thể chọn tham gia hoặc từ chối các tính năng AI, giúp họ kiểm soát dữ liệu của mình. Việc dễ dàng truy cập vào các cài đặt này khiến khách hàng cảm thấy mình có quyền kiểm soát, từ đó xây dựng lòng tin và phù hợp với kỳ vọng của họ.
Giám Sát và Kiểm Tra AI Thường Xuyên
AI không phải là dự án làm một lần là xong. Nó cần được kiểm tra định kỳ. Thực hiện đánh giá rủi ro, kiểm tra và giám sát thường xuyên để đảm bảo hệ thống của bạn luôn tuân thủ và hiệu quả. Đặt mục tiêu theo các tiêu chuẩn ngành như NIST AI RMF, ISO 42001 hoặc các khung pháp lý như EU AI Act để tăng cường độ tin cậy và trách nhiệm.
Dẫn Đầu Với Việc Kiểm Tra AI Nội Bộ
Nếu bạn mong khách hàng tin tưởng AI của mình, hãy bắt đầu bằng cách tự tin sử dụng nó trước. Sử dụng và kiểm tra các hệ thống AI nội bộ để phát hiện vấn đề sớm và tinh chỉnh trước khi triển khai đến người dùng. Điều này không chỉ thể hiện cam kết của bạn với chất lượng mà còn tạo ra văn hóa phát triển AI có trách nhiệm và cải tiến liên tục.
Kết Luận
Niềm tin không thể xây dựng trong ngày một ngày hai, nhưng minh bạch là nền tảng. Bằng cách áp dụng các thực hành AI rõ ràng, có thể giải thích và có trách nhiệm, các tổ chức có thể tạo ra những hệ thống phục vụ tất cả mọi người—tăng cường niềm tin, giảm thiểu rủi ro và thúc đẩy kết quả kinh doanh tốt hơn. Khi AI được hiểu rõ, nó sẽ được tin tưởng. Và khi nó được tin tưởng, nó sẽ trở thành động lực phát triển.
