Chuyện gì đã xảy ra
Tạp chí Kỹ thuật số đưa tin vào ngày 24 tháng 8 năm 2026 rằng Bảng xếp hạng độ tin cậy AI của Cybernews năm 2026 đã đánh giá 500 công ty AI trên 36 quốc gia và tìm thấy những lỗ hổng phổ biến trong việc tiết lộ về việc sử dụng và lưu giữ dữ liệu. Theo Digital Journal, 63% công ty không tiết lộ rõ ràng liệu thông tin người dùng có được sử dụng để đào tạo mô hình AI hay không và 65% không tiết lộ rõ ràng dữ liệu người dùng được lưu giữ trong bao lâu. Xếp hạng cơ bản và phản hồi của công ty không được cung cấp trong văn bản nguồn, vì vậy những phát hiện này không được xác nhận độc lập ở đây.
Digital Journal đưa tin Cybernews đã đánh giá 500 công ty AI hoạt động trên 36 quốc gia để xếp hạng Độ tin cậy AI năm 2026. Bài báo cho biết bảng xếp hạng xem xét bốn lĩnh vực rộng lớn: quyền riêng tư dữ liệu, bảo mật, tính minh bạch của tổ chức và nhận thức của công chúng. Các công ty được đánh giá bằng cách sử dụng thông tin có sẵn công khai và phân tích quyền riêng tư dữ liệu đã xem xét các chính sách quyền riêng tư để giải thích về việc thu thập, chia sẻ, sử dụng và lưu giữ. Nguồn mô tả đánh giá này là một trong những đánh giá lớn nhất về thực tiễn bảo mật AI, nhưng nó không cung cấp xếp hạng cơ bản, danh sách công ty đầy đủ hoặc phương pháp tính điểm chi tiết.
Digital Journal cho biết khoảng cách lớn nhất được báo cáo liên quan đến việc liệu các công ty có sử dụng thông tin người dùng để đào tạo các mô hình AI hay không. Cybernews cho rằng 63% công ty không công bố rõ ràng thông lệ này. Trong nhóm đó, bài báo cho biết 42% không đề cập đến việc đào tạo về dữ liệu người dùng trong chính sách bảo mật của họ, trong khi 21% đưa ra những giải thích mơ hồ hoặc không đầy đủ. Bài báo cảnh báo rõ ràng rằng điều này không chứng minh rằng các công ty đó sử dụng dữ liệu khách hàng để đào tạo; Theo báo cáo, nó xác định rằng người dùng không thể dễ dàng xác định liệu việc sử dụng đó có xảy ra hay không.
Khoảng cách thứ hai được báo cáo liên quan đến việc duy trì. Digital Journal cho biết Cybernews nhận thấy 65% công ty không nêu rõ dữ liệu người dùng được lưu giữ trong bao lâu. Bài báo chia nhóm đó thành các công ty hoàn toàn không đề cập đến chính sách lưu giữ hoặc xóa, được báo cáo là 9% và các công ty sử dụng ngôn ngữ rộng mà không có thời gian lưu giữ cụ thể, được báo cáo là 56%. Nguồn trích dẫn các cụm từ như “miễn là cần thiết” và “vì mục đích kinh doanh hợp pháp” là ví dụ về ngôn ngữ có thể không cho người dùng biết khi nào thông tin sẽ bị xóa.
Bài báo cũng báo cáo rằng các công ty AI lớn hơn thường có chính sách bảo mật rõ ràng hơn các công ty nhỏ hơn. Tạp chí Kỹ thuật số đã đưa ra những lời giải thích khả thi, bao gồm sự giám sát chặt chẽ hơn về quy định, sự chú ý của công chúng và sự hiện diện của các nhóm mua sắm doanh nghiệp. Nó không nói rằng các công ty nhỏ hơn nhất thiết phải kém an toàn hơn. Riêng biệt, bài báo cho biết xếp hạng rộng hơn của Cybernews đã xác định bảo mật là danh mục yếu nhất, với điểm trung bình là 32/100. Văn bản nguồn không giải thích cách tính điểm đó hoặc nó liên quan như thế nào đến các phát hiện về quyền riêng tư.
Chi tiết nguồn: digitaljournal.com ↗
Tại sao nó quan trọng
Những lỗ hổng được báo cáo ảnh hưởng đến việc liệu mọi người và tổ chức có thể đưa ra quyết định sáng suốt về việc gửi các cuộc trò chuyện, tài liệu, thông tin sức khỏe, hồ sơ tài chính hoặc dữ liệu kinh doanh độc quyền cho các dịch vụ AI hay không. Việc tiết lộ rõ ràng về việc sử dụng và lưu giữ trong đào tạo đặc biệt quan trọng khi các công cụ AI được tích hợp với email, lịch, cơ sở dữ liệu khách hàng và quy trình tài chính. Các phát hiện cũng cho thấy rằng sự rõ ràng về chính sách quyền riêng tư vẫn không đồng đều trong toàn ngành AI, mặc dù việc tiết lộ không rõ ràng không tự nó chứng minh rằng một công ty lạm dụng dữ liệu khách hàng.
Vấn đề thực tế không chỉ là liệu công ty AI có chính sách quyền riêng tư hay không mà còn là liệu chính sách đó có cho phép người dùng hiểu được vòng đời của thông tin được gửi tới dịch vụ hay không. Tài khoản của Digital Journal tập trung vào hai quyết định khó đưa ra nếu không tiết lộ cụ thể: liệu thông tin có thể đóng góp cho việc đào tạo mô hình hay không và nhà cung cấp có thể lưu giữ thông tin đó trong bao lâu. Những câu hỏi đó quan trọng đối với người dùng thông thường, người sử dụng lao động, trường học, tổ chức y tế và doanh nghiệp xử lý tài liệu bí mật. Những phát hiện được báo cáo đặc biệt có liên quan vì bài báo mô tả các hệ thống AI đang được sử dụng cho các báo cáo kinh doanh, tài liệu nhạy cảm, lập kế hoạch, lập mã và thảo luận cá nhân. Nếu người dùng không thể xác định liệu thông tin đó có được lưu giữ hay sử dụng để cải thiện mô hình hay không, họ có thể gặp khó khăn trong việc đánh giá rủi ro về bảo mật và tuân thủ trước khi áp dụng.
Nguồn không định lượng bất kỳ vi phạm, lạm dụng, tổn thất tài chính hoặc vi phạm quy định nào dẫn đến, vì vậy, tầm quan trọng ở đây là vấn đề minh bạch và quản trị hơn là bằng chứng về một sự cố có hại cụ thể. Thông tin lưu giữ có thể ảnh hưởng đến các biện pháp kiểm soát mà tổ chức đặt ra xung quanh dịch vụ AI. Khoảng thời gian xóa chính xác, giải thích rõ ràng về các bản sao lưu và sự phân biệt giữa nhật ký dịch vụ và dữ liệu đào tạo có thể thay đổi đáng kể việc đánh giá rủi ro. Ngược lại, những tuyên bố chung về việc lưu giữ dữ liệu trong thời gian cần thiết có thể khiến người dùng không thể xác định khi nào thông tin sẽ biến mất hoặc liệu các yêu cầu xóa có bao gồm mọi bản sao hay không. Tạp chí Kỹ thuật số kết nối mối quan ngại này với các nguyên tắc giảm thiểu dữ liệu liên quan đến GDPR của Liên minh Châu Âu, nhưng bài báo không phân tích việc tuân thủ pháp luật của bất kỳ công ty cụ thể nào.
Sự khác biệt được báo cáo giữa các công ty lớn hơn và nhỏ hơn cũng có ý nghĩa thực tế đối với việc mua sắm. Chính sách rõ ràng hơn có thể giúp nhà cung cấp dễ dàng đánh giá hơn, nhưng sự rõ ràng không đồng nghĩa với việc triển khai an toàn hoặc xử lý dữ liệu có trách nhiệm. Ngược lại, một chính sách không rõ ràng không chứng minh được rằng nhà cung cấp nhỏ hơn là không an toàn. Nguồn này không cung cấp kiểm toán độc lập, kiểm tra kỹ thuật, hành động thực thi hoặc so sánh giữa các công ty để cho phép người đọc đưa ra kết luận mạnh mẽ hơn về hiệu suất bảo mật hoặc quyền riêng tư thực tế.
Cơ chế tương tác: Nó thực sự hoạt động như thế nào
Khám phá công nghệ cơ bản đằng sau sự phát triển này một cách tương tác.
crm_get_transaction(id='4092').Why can ethical evaluation not be reduced to one model score?
Xem gì tiếp theo
Bước quan trọng tiếp theo là xác minh phương pháp xếp hạng của Cybernews, mẫu công ty, quy tắc tính điểm, ngày đánh giá và bằng chứng cơ bản. Người dùng và người mua doanh nghiệp nên tìm câu trả lời cụ thể về việc liệu lời nhắc và nội dung tải lên có được sử dụng cho mục đích đào tạo hay không, thông tin được lưu trữ trong bao lâu, ý nghĩa của việc xóa, ai nhận được dữ liệu và liệu cài đặt có khác nhau tùy theo loại sản phẩm hoặc tài khoản hay không. Báo cáo sâu hơn cũng cần xác định liệu các công ty có sửa đổi chính sách của mình hay không, liệu các cơ quan quản lý có phản hồi hay không và liệu các nhà cung cấp nhỏ hơn có cải thiện việc công bố thông tin hay không.
Ưu tiên xác minh đầu tiên là chính báo cáo của Cybernews. Người đọc có thể kiểm tra mẫu 500 công ty, các quốc gia và loại sản phẩm được đại diện, ngày xem xét chính sách, tiêu chí được sử dụng để phân loại thông tin công bố là rõ ràng hoặc không rõ ràng và trọng số của bốn loại xếp hạng. Nếu không có những chi tiết đó, tỷ lệ phần trăm sẽ đưa ra một tín hiệu cảnh báo hữu ích nhưng lại có rất ít bằng chứng về toàn bộ ngành công nghiệp AI.
Các công ty cần phải có những câu trả lời cụ thể, cụ thể cho từng sản phẩm. Các câu hỏi quan trọng bao gồm liệu lời nhắc, tệp đã tải lên, cuộc hội thoại và kết quả đầu ra được tạo có được sử dụng cho mục đích đào tạo hay không; liệu người dùng có thể chọn không tham gia hay không; nhật ký hoạt động và bản sao lưu được lưu giữ trong bao lâu; việc xóa bao gồm những gì; liệu người đánh giá hoặc nhà thầu có thể truy cập dữ liệu hay không; và liệu các điều khoản của doanh nghiệp và người tiêu dùng có khác nhau hay không. Nguồn không báo cáo câu trả lời từ các công ty được đánh giá, vì vậy mọi khiếu nại về việc một nhà cung cấp cụ thể sử dụng hoặc không sử dụng dữ liệu khách hàng để đào tạo sẽ cần có xác nhận riêng.
Phạm vi trong tương lai nên kiểm tra xem liệu các nhà cung cấp có thay đổi chính sách của họ sau khi xếp hạng hay không, liệu các cơ quan quản lý hoặc cơ quan quản lý quyền riêng tư có điều tra các lỗ hổng được báo cáo hay không và liệu các tiêu chuẩn mua sắm có bắt đầu yêu cầu các khoảng thời gian lưu giữ xác định và tiết lộ rõ ràng về việc sử dụng trong đào tạo hay không. Bài viết chỉ ra sự tích hợp ngày càng tăng của AI với lịch, email, cơ sở dữ liệu khách hàng và quy trình tài chính, nhưng nó không ghi lại bất kỳ hành động triển khai hoặc quy định mới nào. Do đó, những diễn biến này nên được coi là vấn đề cần theo dõi hơn là những hậu quả đã được xác định của việc xếp hạng.
Các kết quả cơ bản cũng cần được kiểm tra dựa trên bằng chứng kỹ thuật và pháp lý. Ngôn ngữ chính sách có thể không mô tả đầy đủ các luồng dữ liệu, trong khi một chính sách rõ ràng vẫn có thể cho phép người dùng thực hiện những điều không mong muốn. Kiểm tra độc lập, điều khoản hợp đồng, kiểm tra xóa, đánh giá bảo mật và thay đổi được ghi lại theo thời gian sẽ giúp phân biệt giao tiếp kém với xử lý có hại. Chỉ dựa trên nguồn, những ẩn số có ý nghĩa bao gồm liệu tỷ lệ phần trăm được báo cáo có còn hiện hành hay không, liệu mẫu có đại diện cho thị trường rộng lớn hơn hay không và có bao nhiêu công ty thực sự sử dụng dữ liệu khách hàng để đào tạo mặc dù có tiết lộ không rõ ràng.