Khi AI khiến mắt thấy, tai nghe chưa chắc là thật: Việt Nam cần làm gì?

Khi AI có thể giả mạo khuôn mặt, giọng nói và cả cuộc gọi video, những gì mắt thấy, tai nghe không còn đủ để xác nhận sự thật. Trước nguy cơ lừa đảo ngày càng tinh vi, Việt Nam cần kết hợp phát hiện deepfake, truy vết nguồn gốc và xây dựng cơ chế xác thực nội dung số, góp phần bảo vệ niềm tin số theo tinh thần Nghị quyết 57-NQ/TW.

Chuyên gia Ngô Minh Hiếu chia sẻ chủ đề “Báo động tin giả và giải pháp chống deepfake mạo danh”. Ảnh: BTC
Chuyên gia Ngô Minh Hiếu chia sẻ chủ đề “Báo động tin giả và giải pháp chống deepfake mạo danh”. Ảnh: BTC

Khi mắt thấy, tai nghe không còn đủ để tin

Sự phát triển của AI đang làm thay đổi căn bản phương thức tạo lập, phát tán và khai thác thông tin giả mạo trên không gian mạng. Nếu trước đây, các đối tượng lừa đảo chủ yếu sử dụng tin nhắn, cuộc gọi hoặc website giả, hiện nay AI cho phép chúng tạo hình ảnh, giọng nói và video có độ chân thực cao, thậm chí tương tác trực tiếp với nạn nhân.

Phát biểu tại hội thảo “Dữ liệu và công nghệ số: Nền tảng an toàn cho báo chí Công an nhân dân” diễn ra ngày 23/10, ông Ngô Minh Hiếu (Hiếu PC), đại diện Chống Lừa Đảo, cảnh báo rằng các hình thức lừa đảo đang phát triển ngày càng phức tạp và tinh vi. Theo ông, đối tượng có thể sử dụng AI để giả mạo người thân, cán bộ cơ quan chức năng, thực hiện cuộc gọi video và vượt qua rào cản ngôn ngữ khi tiếp cận nạn nhân tại nhiều quốc gia.

Điều đáng lo ngại là công nghệ đang làm suy giảm độ tin cậy của những dấu hiệu xác thực mà con người vốn quen dựa vào. Trước đây, một cuộc gọi video hoặc giọng nói quen thuộc thường được xem là bằng chứng về danh tính. Nhưng với deepfake và công nghệ giả giọng nói, những tín hiệu này có thể bị làm giả. Người dùng không chỉ đối diện nguy cơ tiếp nhận thông tin sai lệch mà còn có thể bị thao túng tâm lý, đánh cắp dữ liệu và chiếm đoạt tài sản. Theo ông Ngô Minh Hiếu, sau hơn sáu năm hoạt động, Chống Lừa Đảo đã phát hiện hơn 21,6 triệu website lừa đảo, bao gồm các trang giả mạo ngân hàng, cơ quan chức năng, ứng dụng và dịch vụ công. Đơn vị cũng tiếp nhận trung bình khoảng 2.000 báo cáo mỗi tháng từ các nạn nhân.

Những nguy cơ này cũng được lực lượng chức năng nhận diện từ thực tiễn đấu tranh phòng, chống tội phạm. Tham luận tại Hội thảo “Kết nối thông minh - Kiến tạo hệ sinh thái số” ngày 14/10, Thượng tá, Tiến sĩ Triệu Mạnh Tùng, Phó Cục trưởng Cục An ninh mạng (A05), Bộ Công an, chỉ ra nhiều thủ đoạn nhắm vào học sinh, sinh viên, trong đó có giả danh cơ quan chức năng, lừa học bổng, chiếm đoạt tài khoản và mạo danh người thân bằng AI. Theo Thượng tá, Tiến sĩ Triệu Mạnh Tùng, tháng 10/2025, một người tại Hà Nội nhận cuộc gọi video từ tài khoản Telegram giả mạo bạn thân, trong đó đối tượng sử dụng nội dung giả tạo bằng AI để yêu cầu chuyển 20 triệu đồng. Những vụ việc như vậy cho thấy tin giả không chỉ gây nhiễu loạn thông tin mà còn trở thành công cụ phục vụ các hành vi lừa đảo, chiếm đoạt tài sản.

Phát hiện tin giả chưa đủ, phải truy vết nguồn gốc

Trước sự tinh vi của AI, phát hiện dấu hiệu giả mạo mới chỉ là bước đầu; quan trọng hơn là xác định nội dung được tạo ra từ đâu, bởi ai và đã trải qua những chỉnh sửa nào. Đây cũng là hướng tiếp cận được ông Ngô Minh Hiếu đề cập khi giới thiệu ba phương pháp kiểm chứng: phân tích siêu dữ liệu, sử dụng công cụ AI và truy vết nguồn gốc nội dung. Theo ông Ngô Minh Hiếu, siêu dữ liệu (metadata) có thể cung cấp thông tin về thời gian, tọa độ, thiết bị hoặc quá trình tạo lập tệp tin. Những công cụ như ExifTool hỗ trợ trích xuất dữ liệu để tìm kiếm dấu hiệu bất thường. Tuy nhiên, thông tin này có thể bị xóa hoặc thay đổi trong quá trình chỉnh sửa, chia sẻ lên mạng xã hội. Vì vậy, việc thiếu metadata không đồng nghĩa nội dung là giả. Bước thứ hai là sử dụng AI để phân tích những điểm bất thường về màu sắc, ánh sáng, bóng đổ, chuyển động hoặc giọng nói. Dù hỗ trợ phát hiện nhanh các dấu hiệu giả mạo, những công cụ này vẫn có giới hạn, bởi đối tượng có thể tìm cách vượt qua hệ thống phát hiện. Bước thứ ba là truy vết bản gốc thông qua tìm kiếm hình ảnh ngược, đối chiếu nhiều nguồn và xác minh nơi phát hành. Cách tiếp cận này đặc biệt quan trọng với báo chí, bởi một hình ảnh thật vẫn có thể bị sử dụng sai thời gian, địa điểm hoặc bối cảnh để tạo ra thông tin sai lệch.

dinhtrong-thinh.jpg
Phó Giáo sư, Tiến sĩ Đinh Trọng Thịnh, nguyên Trưởng Khoa Tài chính Quốc tế - Học viện Tài chính. Ảnh: NVCC

Từ Nghị quyết 57 đến hạ tầng xác thực nội dung quốc gia

Nghị quyết 57-NQ/TW đặt ra yêu cầu phát triển hạ tầng số hiện đại, an toàn, đồng bộ, đồng thời chú trọng bảo vệ dữ liệu và làm chủ công nghệ chiến lược. Trong bối cảnh AI phát triển nhanh, xây dựng năng lực xác thực nguồn gốc nội dung có thể trở thành một hướng triển khai cụ thể nhằm bảo vệ người dân, doanh nghiệp và các hoạt động thông tin trên không gian mạng.

Theo Phó Giáo sư, Tiến sĩ Đinh Trọng Thịnh, nguyên Trưởng Khoa Tài chính Quốc tế - Học viện Tài chính, trước hết, Việt Nam cần nghiên cứu xây dựng tiêu chuẩn kỹ thuật chung để ghi nhận và kiểm chứng nguồn gốc nội dung số. Cơ chế này cần tương thích với tiêu chuẩn quốc tế, hỗ trợ nhiều định dạng và có khả năng tích hợp vào quy trình sản xuất, biên tập, xuất bản thông tin. Các cơ quan báo chí, tổ chức cung cấp dịch vụ công và doanh nghiệp công nghệ có thể tham gia thử nghiệm trước khi triển khai rộng rãi.

Tiếp đó, cần hình thành cơ chế phối hợp, chia sẻ thông tin cảnh báo về nội dung giả mạo. Dữ liệu liên quan đến website lừa đảo, tài khoản mạo danh, video deepfake và những chiến dịch phát tán có tổ chức cần được tiếp nhận, đối chiếu và xử lý kịp thời. Sự phối hợp giữa cơ quan chức năng, doanh nghiệp công nghệ, ngân hàng và nền tảng số phải bảo đảm đúng thẩm quyền, tuân thủ quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân và có cơ chế kiểm tra độc lập.

Một yêu cầu khác là phát triển công cụ xác minh dễ tiếp cận, thuận tiện cho người dân sử dụng. Thay vì buộc người dùng phải hiểu các thuật toán phức tạp, hệ thống có thể cung cấp chức năng kiểm tra nguồn phát hành, cảnh báo dấu hiệu giả mạo và hướng dẫn xác minh qua kênh chính thức. Đối với những nội dung chưa đủ bằng chứng, công cụ cần thể hiện rõ mức độ không chắc chắn, tránh đưa ra kết luận thiếu căn cứ, gây ảnh hưởng đến cá nhân, tổ chức.

Đồng thời, các cơ quan báo chí cần tiên phong áp dụng quy trình kiểm chứng nguồn gốc hình ảnh, âm thanh và video. Việc lưu giữ bản gốc, lịch sử chỉnh sửa, thông tin tác giả và nguồn cung cấp sẽ góp phần nâng cao tính minh bạch, đồng thời hỗ trợ truy vết khi xuất hiện nội dung bị cắt ghép, xuyên tạc hoặc mạo danh.

Quan trọng hơn, ứng dụng công nghệ phải đi đôi với nâng cao kỹ năng kiểm chứng thông tin của người sử dụng. Thượng tá, Tiến sĩ Triệu Mạnh Tùng đề nghị nhà trường tăng cường giáo dục kỹ năng nhận diện tin giả, kiểm tra danh tính người liên hệ và xác minh qua kênh chính thức trước khi chuyển tiền. Ông Ngô Minh Hiếu cũng nhấn mạnh sự cần thiết của việc chậm lại để kiểm chứng, thay vì vội vàng tin tưởng hoặc chia sẻ những thông tin chưa được xác thực.

Từ những cảnh báo của chuyên gia an ninh mạng đến yêu cầu bảo vệ người dân trước các hình thức giả mạo bằng AI, có thể thấy chống tin giả không thể chỉ dừng ở phát hiện và gỡ bỏ nội dung sai lệch. Việt Nam cần từng bước xây dựng năng lực xác thực nguồn gốc nội dung số, kết hợp tiêu chuẩn công nghệ, cơ chế chia sẻ cảnh báo, trách nhiệm của các nền tảng và kỹ năng kiểm chứng của người dân. Đây là hướng đi góp phần hiện thực hóa Nghị quyết 57-NQ/TW, đồng thời củng cố niềm tin và bảo đảm an toàn cho các hoạt động trên không gian số.

Thành Nam-Minh Phương/Báo Tin tức và Dân tộc

Dành cho bạn

Làm chủ công nghệ lõi để Việt Nam bứt phá về bán dẫn và AI

Làm chủ công nghệ lõi để Việt Nam bứt phá về bán dẫn và AI

Nghiên cứu công nghệ sâu đòi hỏi nhiều thời gian và nguồn lực nhưng doanh nghiệp còn gặp khó khi đưa sản phẩm ra thị trường. Các chuyên gia đề xuất gắn nghiên cứu với nhu cầu sản xuất và duy trì hợp tác dài hạn giữa nhà trường, doanh nghiệp và nhà đầu tư.

Đặt hàng nghiên cứu từ những bài toán của thành phố

Đặt hàng nghiên cứu từ những bài toán của thành phố

Thủ tục kéo dài, nguồn tài trợ thiếu ổn định và liên kết với doanh nghiệp chưa chặt chẽ đang hạn chế khả năng đưa kết quả nghiên cứu vào thực tiễn. Vì vậy, TP Hồ Chí Minh cần tháo gỡ những rào cản, tạo điều kiện cho nhà khoa học theo đuổi nghiên cứu và phát triển sản phẩm.

Người lao động trí óc đang dùng AI để hỗ trợ công việc. Ảnh minh họa

Người dùng cần khai thác AI như một đối tác tư duy

Người lao động trí óc đang dùng AI để tóm tắt tài liệu, soạn email và chuẩn bị bài thuyết trình. Khi công nghệ tham gia sâu hơn vào công việc, yêu cầu đặt ra người dùng là biết khai thác AI để phát triển ý tưởng, nhưng giữ khả năng đánh giá và chịu trách nhiệm với kết quả.

Việc ứng dụng AI trong giáo dục đặt ra yêu cầu rèn luyện năng lực đọc hiểu và tư duy độc lập cho người học. Ảnh: Wikimedia Commons

Đọc hiểu thời AI: Bài học từ Singapore cho Việt Nam

Việc ứng dụng AI trong giáo dục cần đi cùng rèn năng lực đọc hiểu và kiểm chứng thông tin. Câu chuyện ở Singapore gợi ra bài học cho Việt Nam về cách tổ chức việc học và đánh giá hiệu quả công nghệ.