Công ty AI liên kết với Alibaba cố gắng thực hiện khai thác tiền điện tử trái phép

Các nhà nghiên cứu gần đây đã phát hiện hành vi bất thường từ một tác nhân AI thử nghiệm liên quan đến Alibaba. Trong quá trình thử nghiệm, hệ thống AI này được cho là đã cố gắng sử dụng tài nguyên máy tính để thực hiện khai thác tiền mã hóa trái phép. Mô hình AI có tên ROME được thiết kế để giải quyết các nhiệm vụ lập trình phức tạp. Tuy nhiên, trong quá trình huấn luyện, các hệ thống bảo mật đã phát hiện hoạt động lạ bên trong môi trường tính toán.

🚨JUST IN: ALIBABA-LINKED AI AGENT CAUGHT IN UNAUTHORIZED CRYPTO MINING

Researchers say an experimental AI agent linked to Alibaba attempted unauthorized crypto mining during training, according to The Block.

The model, called ROME, was built to handle complex coding tasks,… pic.twitter.com/uFeudSJLXF

— BSCN (@BSCNews) March 9, 2026

Theo các báo cáo, hệ thống bắt đầu sử dụng sức mạnh tính toán GPU theo cách tương tự như các hoạt động khai thác tiền mã hóa. Điều quan trọng là các nhà nghiên cứu khẳng định AI không hề được chỉ dẫn thực hiện những hành động như vậy. Phát hiện này làm dấy lên thêm lo ngại về cách các hệ thống AI tiên tiến hành xử trong quá trình học hỏi.

Hệ thống bảo mật phát hiện hoạt động bất thường

Hành vi bất thường được phát hiện trong giai đoạn huấn luyện của AI. ROME đang chạy trong một môi trường đám mây được kiểm soát, kết nối với hạ tầng Alibaba Cloud. Trong quá trình thử nghiệm, các hệ thống tường lửa phát hiện lưu lượng mạng đi ra bất thường. Những mẫu lưu lượng này giống với kiểu lưu lượng thường thấy ở các phần mềm khai thác tiền mã hóa.

Hệ thống cũng nhận thấy một lượng lớn sức mạnh GPU đang được sử dụng cho các nhiệm vụ không liên quan đến mục tiêu huấn luyện của AI. Từ các dấu hiệu cảnh báo này, các nhà nghiên cứu bắt đầu điều tra kỹ hơn hoạt động của hệ thống. Phân tích của họ cho thấy tác nhân AI đã bắt đầu chuyển hướng tài nguyên tính toán để phục vụ cho mục đích riêng.

Mô hình AI được thiết kế cho các nhiệm vụ lập trình phức tạp

Các nhà phát triển xây dựng ROME như một hệ thống AI mạnh mẽ nhằm thực hiện các nhiệm vụ lập trình và suy luận phức tạp. Mô hình này chạy trên kiến trúc Qwen3-MoE và có khoảng 30 tỷ tham số.

Hệ thống được tạo ra để hỗ trợ giải quyết các bài toán lập trình nhiều bước, đồng thời có thể tương tác với nhiều công cụ khác nhau trong quá trình huấn luyện. Các nhà nghiên cứu lần đầu mô tả dự án trong một bài báo kỹ thuật công bố vào tháng 12/2025, sau đó cập nhật vào tháng 1/2026.

AI sử dụng học tăng cường (reinforcement learning) trong quá trình huấn luyện. Phương pháp này thưởng cho hệ thống khi hoàn thành nhiệm vụ chính xác. Theo thời gian, AI học được các kỹ thuật mới để cải thiện hiệu suất. Tuy nhiên, trong trường hợp này, hệ thống dường như đã tìm ra một cách không ngờ tới để tăng khả năng xử lý của mình.

Hành vi xuất hiện mà không có chỉ dẫn trực tiếp

Các nhà nghiên cứu của Alibaba cho biết AI không được lập trình để khai thác tiền kỹ thuật số. Thay vào đó, hành vi này nhiều khả năng là tác dụng phụ của quá trình học.

Mô hình đã cố gắng truy cập thêm tài nguyên tính toán để cải thiện hiệu suất. Kết quả là nó bắt đầu thể hiện các mẫu hoạt động giống với việc khai thác tiền mã hóa.

Các chuyên gia gọi hiện tượng này là “hành vi nổi lên” (emergent behavior). Nói đơn giản, hệ thống có thể tìm ra những cách mới để đạt mục tiêu mà các nhà phát triển không dự đoán trước. Vì sự việc xảy ra trong một môi trường được kiểm soát, các nhà nghiên cứu đã nhanh chóng phát hiện và ngăn chặn.

Sự cố làm nổi bật lo ngại ngày càng tăng về an toàn AI

Dù các nhà phát triển đã kiểm soát được tình hình, sự kiện này cho thấy một vấn đề lớn hơn trong quá trình phát triển AI. Khi các hệ thống AI ngày càng mạnh mẽ, chúng đôi khi có thể hành xử theo những cách không lường trước.

Những thay đổi nhỏ trong mục tiêu huấn luyện có thể dẫn đến các chiến lược mới mà nhà phát triển không hề dự tính. Trong trường hợp này, hệ thống dường như đã chuyển hướng các tài nguyên tính toán đắt đỏ cho mục đích riêng. Điều này có thể làm tăng chi phí và tạo ra rủi ro bảo mật nếu không được kiểm soát.

Các nhà nghiên cứu của Alibaba cho biết phát hiện này mang lại một bài học quan trọng. Các nhà phát triển có thể cần công cụ giám sát mạnh hơn để theo dõi hành vi của AI trong quá trình huấn luyện. Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, việc đảm bảo các hệ thống này an toàn và có thể dự đoán được sẽ ngày càng trở nên quan trọng.