Ngày 23 tháng 10 năm 2025, OpenAI chính thức thông báo giải tán đội Preparedness – đơn vị chịu trách nhiệm đánh giá rủi ro thảm họa của các mô hình tiên tiến. Chỉ ba tháng trước, đội Superalignment cũng đã bị giải thể. Hai cú đánh liên tiếp vào cơ cấu an toàn của công ty AI hàng đầu thế giới. Vết nứt đầu tiên luôn nằm ở cam kết an toàn.
Khi tôi còn là sinh viên năm cuối, tôi từng dành ba tháng đọc toàn bộ thư viện hợp đồng thông minh của EOS. Tôi phát hiện ra rằng hệ thống “chống tập trung hóa” thực chất tạo ra một nhóm siêu người dùng có thể kiểm soát chuỗi. Tôi gửi 12 vấn đề lên diễn đàn, không nhận được phản hồi. Sau này, một số lỗi đó đã được vá trong bản cập nhật 1.5. Bài học: khi tổ chức cắt giảm bộ phận kiểm soát nội bộ, những vết nứt sẽ không được phát hiện cho đến khi quá muộn.
OpenAI đang trong giai đoạn chuyển đổi từ cấu trúc phi lợi nhuận sang công ty lợi ích công cộng (PBC), với mục tiêu IPO được đồn đoán trong vòng 12–18 tháng tới. Đội Preparedness – thành lập năm 2023 – chịu trách nhiệm đánh giá các rủi ro thảm họa từ mô hình tiên tiến: sinh học, tấn công mạng, thao túng thông tin, tự chủ. Việc giải tán đội này, cùng với đội Superalignment trước đó, cho thấy một xu hướng rõ ràng: an toàn đang bị hy sinh cho tốc độ thương mại hóa.
Cơ chế kiểm soát rủi ro nội bộ của OpenAI đã bị xóa bỏ, để lại một khoảng trống mà không có tổ chức bên ngoài nào có thể lấp đầy ngay lập tức. Giống như một hợp đồng thông minh không có audit độc lập, việc deploy mô hình lên production mà không có lớp kiểm tra nội bộ là một canh bạc với người dùng. Từ góc nhìn của một zero-knowledge researcher, tôi thấy sự tương đồng rõ rệt: khi bạn loại bỏ bộ phận xác minh nội bộ, bạn phải dựa vào các bên thứ ba – nhưng thị trường kiểm toán AI vẫn còn sơ khai, chưa có tiêu chuẩn chung.
Trong quá trình xây dựng zk-light client cho Bitcoin ETF, tôi nhận ra rằng chi phí niềm tin là một trong những yếu tố đắt đỏ nhất. Khi bạn cắt giảm an toàn nội bộ, bạn buộc đối tác và khách hàng phải tự đánh giá rủi ro, và họ sẽ yêu cầu mức bù rủi ro cao hơn. Điều này tương tự như việc các pool thanh khoản trên Uniswap V2 mất 30% giá trị khi biến động mạnh – không có hedge, không có bảo vệ.
Phân tích kỹ thuật từ cấp độ tổ chức: OpenAI đang tối ưu hóa cho báo cáo tài chính ngắn hạn. Đội Preparedness tiêu tốn hàng chục triệu USD mỗi năm cho nhân sự và hạ tầng tính toán phục vụ red-teaming. Khi IPO đến gần, mọi khoản chi không trực tiếp tạo doanh thu đều bị soi xét. Tuy nhiên, đây là một phép tính sai lầm về mặt kỹ thuật: chi phí của một sự cố an toàn (ví dụ: mô hình bị jailbreak gây thiệt hại hàng tỷ USD) có thể lớn hơn nhiều lần so với tiết kiệm được.
Nếu nhìn vào dữ liệu hiệu suất của các mô hình gần đây, tỷ lệ lỗi trong các tình huống biên (edge cases) vẫn ở mức đáng báo động. Khi tôi thử nghiệm zk-SNARKs cho metadata NFT, tôi chứng minh rằng có thể xác thực tính toàn vẹn mà không lộ nội dung – nhưng việc đó đòi hỏi một bộ kiểm tra chặt chẽ. OpenAI đang tự loại bỏ bộ kiểm tra đó.
Góc nhìn phản trực giác: Việc giải tán đội Preparedness có thể là một động thái chiến lược để chuyển trách nhiệm an toàn ra bên ngoài, buộc thị trường phát triển các dịch vụ kiểm toán AI độc lập – giống như cách các blockchain buộc phải có auditor bên thứ ba. Nhưng sự khác biệt nằm ở tốc độ: thị trường audit blockchain mất 5 năm để trưởng thành, trong khi AI đang phát triển theo cấp số nhân. Không có thời gian để chờ đợi.
Hơn nữa, các đối thủ như Anthropic, Google DeepMind đang tận dụng khoảng trống này. Anthropic đã công khai tuyển dụng các nhà nghiên cứu an toàn từ OpenAI, và các doanh nghiệp trong lĩnh vực tài chính, y tế bắt đầu đặt câu hỏi về độ tin cậy của OpenAI. Tôi đã từng chứng kiến điều tương tự trong thị trường crypto: khi một giao thức mất niềm tin, dòng vốn rời đi nhanh hơn bạn nghĩ. Trong 7 ngày qua, một số quỹ đầu tư mạo hiểm đã giảm mức độ tiếp xúc với các dự án AI không có cam kết an toàn rõ ràng.
Điểm mù bảo mật: Bài viết gốc không đề cập đến khả năng OpenAI đã âm thầm chuyển giao nhiệm vụ đánh giá rủi ro cho một bộ phận khác, chẳng hạn như “Ủy ban phát hành mô hình” mới thành lập. Nhưng nếu không có đội ngũ chuyên trách với chuyên môn sâu, chất lượng đánh giá sẽ giảm. Đây là một lỗ hổng tổ chức khó phát hiện hơn lỗi code, nhưng hậu quả có thể nghiêm trọng hơn.
Takeaway: Liệu các nhà đầu tư có sẵn sàng chấp nhận rủi ro hệ thống từ một công ty không còn bộ phận an toàn nội bộ? Hay thị trường sẽ tự điều chỉnh bằng cách yêu cầu chứng nhận an toàn từ bên ngoài? Câu trả lời sẽ định hình tương lai của ngành AI – và cũng là bài học cho các giao thức DeFi đang đối mặt với áp lực tương tự. Khi vết nứt đầu tiên xuất hiện, nó thường không phải là lỗi trong code, mà là lỗi trong niềm tin.