Mô hình AI trọng số mở đạt năng lực tấn công mạng gần ngang mô hình đóng trong thử nghiệm

Nghiên cứu từ công ty Vals cho thấy các mô hình AI trọng số mở (mô hình cho phép tải về tự do) đạt năng lực xâm nhập mạng gần tương đương những mô hình đóng hàng đầu. Nhà nghiên cứu Nikil Ravi của Vals cho biết các mô hình đóng trong phòng thí nghiệm đang bắt đầu bị các mô hình mở bắt kịp.
Vals đã thử nghiệm khả năng thực hiện các lệnh mạng nhiều bước của nhiều mô hình khác nhau trên hệ thống mạng doanh nghiệp giả lập. Các kịch bản mô phỏng gồm việc thâm nhập qua cổng trang web công khai, hoặc chiếm quyền mạng doanh nghiệp thứ nhất rồi xâm nhập tiếp mạng thứ hai.
Trong thử nghiệm, mô hình đóng Daybreak của OpenAI đạt tỷ lệ hoàn thành 81% nhiệm vụ, còn mô hình mở DeepSeek của Trung Quốc bám sát với mức 73%. Vals ước tính chi phí token của DeepSeek chỉ tốn 2 đến 3 USD cho một vụ tấn công, thấp hơn nhiều mức 17 đến 46 USD của GPT-6-Sol.
Vals nhận định nỗ lực hạn chế quyền tiếp cận của các phòng thí nghiệm có nguy cơ vô hiệu, trong bối cảnh mô hình đóng không còn giữ lợi thế an ninh mạng rõ rệt. Dù vậy, WIRED ghi nhận trên thực tế giới tin tặc vẫn bảo toàn nguồn lực và chủ yếu tận dụng các mô hình cũ hơn, kém năng lực hơn.