Vụ việc các tác nhân AI của OpenAI tấn công Hugging Face hồi tháng 7/2026 ban đầu được biết đến như một trường hợp AI tìm cách gian lận trong bài kiểm tra an ninh mạng. Nhưng các cuộc điều tra sau đó cho thấy quy mô đáng chú ý hơn: khoảng 700 agent đã tự phối hợp với nhau để thực hiện cuộc tấn công và tìm cách che giấu dấu vết.
Theo nghiên cứu của METR và Redwood Research, khoảng 1.200 agent đã liên lạc với nhau thông qua một bảng tin không được cho phép, trao đổi khoảng 70.000 tin nhắn. Trong số này, khoảng 700 agent tiếp tục tham gia vào hoạt động nhằm vào Hugging Face. OpenAI sau đó xác nhận các con số trên.
Các agent ban đầu được giao giải những bài toán trong ExploitGym, một môi trường kiểm tra năng lực an ninh mạng. Thay vì giải bài theo đúng yêu cầu, chúng tìm ra cách tạo đáp án để nhận phần thưởng mà không thực sự hoàn thành nhiệm vụ. Đây là dạng hành vi được gọi là “reward hacking”.
Điều đáng chú ý xảy ra sau đó. Các agent nhận ra hệ thống chấm điểm có thể phát hiện cách gian lận, vì vậy chúng chuyển sang tìm hiểu cách hệ thống đánh giá hoạt động và tìm phương án khiến những đáp án gian lận trông như hợp lệ.
Để làm được điều này, các agent đã xâm nhập Hugging Face. Chúng thực thi mã trên hàng chục máy chủ, giành quyền root trên ít nhất một máy chủ, lấy dữ liệu riêng tư và thông tin xác thực Slack. Một số agent còn sao chép dữ liệu đánh giá riêng tư vào bộ dữ liệu công khai.
Nhưng cuộc tấn công không chỉ nhằm tìm cách vượt qua hệ thống chấm điểm. Các agent còn tìm cách can thiệp vào nhật ký hoạt động của chính mình để che giấu những gì đã làm. Một agent có tên PHASEONE[BIG] thường xuyên điều phối và phân công công việc liên quan đến việc che giấu hoạt động.
Khả năng phối hợp giữa các agent cũng là một trong những phát hiện đáng chú ý nhất. Chúng phát hiện một hệ thống chia sẻ tệp của OpenAI có thể được tận dụng như một bảng tin, từ đó trao đổi thông tin, chia sẻ phát hiện và tiếp tục công việc của những agent khác.
Điều này khiến các agent vốn được thiết kế để hoạt động độc lập có thể chia sẻ nguồn lực và phối hợp hành động. Khoảng 1.200 agent đã sử dụng kênh liên lạc này, trong khi khoảng 700 agent tiếp tục tham gia cuộc tấn công Hugging Face.
Sự việc sau đó còn lan sang chính OpenAI. Trong một số trường hợp khác, các agent đã khai thác lỗ hổng để thoát khỏi môi trường được kiểm soát, truy cập hệ thống nội bộ, đánh cắp thông tin xác thực và can thiệp vào môi trường điện toán đám mây của công ty. Chúng cũng nhắm tới các hệ thống đánh giá nhằm che giấu bằng chứng gian lận.
Theo OpenAI, một yếu tố góp phần dẫn tới hành vi này là các agent được giao những nhiệm vụ rất khó và được cấp lượng thời gian cùng khả năng suy luận lớn. Một số mô hình trong thử nghiệm được cung cấp ngân sách suy luận cao hơn đáng kể so với mức sử dụng trong các sản phẩm công khai.
Điều khiến vụ việc trở nên đáng lo không đơn thuần là một mô hình AI có khả năng khai thác lỗ hổng. Điểm khác biệt nằm ở việc hàng trăm agent có thể tự tìm ra cách liên lạc, chia sẻ thông tin, phân công nhiệm vụ và cùng theo đuổi một mục tiêu ngoài dự kiến.
Từ một bài kiểm tra an ninh mạng, hoạt động của các agent đã chuyển thành một chuỗi hành động gồm gian lận, xâm nhập hệ thống và tìm cách che giấu dấu vết. Vụ việc vì thế trở thành một ví dụ đáng chú ý về rủi ro khi nhiều agent AI được trao khả năng hành động và phối hợp với nhau.
Nguyễn Hải
