Ngày 25/6, trang Business Insider gây xôn xao giới công nghệ khi đưa tin Scale AI – công ty chuyên dán nhãn dữ liệu phục vụ huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI) – đã vô tình để lộ hàng nghìn tệp thông tin nhạy cảm do lưu trữ qua Google Docs.

Theo nguồn tin, Scale AI thường xuyên sử dụng Google Docs để theo dõi tiến độ công việc và phối hợp với những khách hàng lớn như Google, Meta và xAI. Tuy nhiên, nhiều tài liệu không được bảo mật đúng cách, dẫn đến việc bất kỳ ai có đường dẫn đều có thể truy cập, thậm chí chỉnh sửa nội dung.

Đáng lo ngại hơn, một số tài liệu chứa thông tin cá nhân của hàng nghìn cộng tác viên – hay còn gọi là "đội quân nhãn dán" – gồm tên, địa chỉ, số ID, email cá nhân, và cả các ghi chú nội bộ đánh giá khả năng gian lận trong quá trình gán nhãn dữ liệu.

Hai chuyên gia an ninh mạng nhận định, hệ thống quản lý lỏng lẻo này có thể tạo điều kiện cho hacker mạo danh nhà thầu, hoặc cài mã độc vào tài liệu trực tuyến, từ đó mở ra nguy cơ tấn công chuỗi cung ứng dữ liệu AI.

Trước tình hình trên, phát ngôn viên của Scale AI xác nhận công ty đang tiến hành điều tra nội bộ kỹ lưỡng và ngay lập tức chuyển các tệp Google Docs từ trạng thái công khai sang chế độ riêng tư. Tuy vậy, động thái này cũng khiến quá trình làm việc của nhiều nhóm bị gián đoạn, do không thể truy cập tài liệu đào tạo, theo lời một trưởng nhóm công nhân.

Vụ việc xảy ra đúng lúc Scale AI đang thu hút sự chú ý đặc biệt từ thị trường sau khi đồng sáng lập Alexandr Wang gia nhập Meta trong thương vụ bán 49% cổ phần trị giá 14,3 tỷ USD.

Scale AI, được Wang cùng Lucy Guo sáng lập năm 2016 sau khi anh rời MIT, hiện là một trong những công ty hàng đầu trong lĩnh vực huấn luyện dữ liệu cho AI, phục vụ hơn 300 doanh nghiệp lớn, bao gồm các ông lớn như Waymo, Cruise và Uber. Công ty đã huy động được hơn 1,6 tỷ USD từ các quỹ đầu tư, trong đó có Amazon, Intel, Qualcomm và Meta.

Tuy nhiên, đây không phải lần đầu Scale AI vướng vào lùm xùm. Công ty từng bị chỉ trích vì mức lương thấp, điều kiện làm việc khắc nghiệt, và thiếu minh bạch trong quy trình đánh giá chất lượng dữ liệu.