Các bộ phát hiện deepfake tập trung đang sai lệch về cấu trúc, dễ vỡ và tụt hậu. Ngành công nghiệp crypto cần một giải pháp phòng thủ mang tính “crypto-native” — các mạng lưới phát hiện phi tập trung, thưởng cho nhiều nhà cung cấp mô hình độc lập vì đã phát hiện được các deepfake trong thế giới thực và ghi lại những đánh giá đó lên blockchain.
Kết quả: Tính minh bạch và khả năng kết hợp xuyên suốt các sàn giao dịch, ví và tài chính phi tập trung (DeFi).
Chỉ riêng quý 1 đã có 200 triệu USD bị đánh cắp thông qua các vụ lừa đảo deepfake, với hơn 40% các vụ gian lận crypto giá trị lớn hiện nay bắt nguồn từ các vụ giả mạo bằng AI.
Khi tội phạm dùng deepfake để vượt qua quy trình KYC và giả danh lãnh đạo trong các giao dịch gian lận, ngành crypto đang đối mặt với một mối đe dọa tồn vong mà các hệ thống phát hiện tập trung không thể giải quyết.
Phát hiện tập trung đang thất bại
Vấn đề cốt lõi nằm ở kiến trúc.
Các bộ phát hiện tập trung bị xung đột lợi ích và chia cắt, chỉ phát hiện tốt các mô hình của chính mình trong khi bỏ sót của hệ khác. Khi cùng một công ty vừa phát triển công cụ tạo deepfake vừa phát triển công cụ phát hiện, động lực trở nên mờ nhạt. Các hệ thống này tĩnh tại, chậm chạp, trong khi đối thủ liên tục cải tiến từng ngày.
Crypto không thể giao phó vấn đề này cho các hệ thống đóng, vốn luôn bị deepfake bỏ xa, mà không lặp lại sai lầm. Đã đến lúc thay đổi tư duy và chuyển sang mạng lưới phát hiện phi tập trung.
Các cơ quan thực thi pháp luật ở châu Á đã triệt phá 87 đường dây lừa đảo deepfake, những nhóm này dùng AI để giả danh các nhân vật như Elon Musk hoặc quan chức chính phủ. Các chiêu trò này đã tiến hóa thành việc giả mạo trực tiếp trong các cuộc gọi video, nơi kẻ gian giả làm giám đốc blockchain để phê duyệt các giao dịch trái phép.
Ví dụ, Michael Saylor, chủ tịch điều hành của Strategy, từng cảnh báo rằng nhóm ông phải gỡ bỏ khoảng 80 video deepfake trên YouTube giả mạo ông mỗi ngày, quảng bá các chương trình tặng Bitcoin lừa đảo qua QR code — minh chứng cho sự bền bỉ của hình thức tấn công này trên mạng xã hội.
CEO Bitget, bà Gracy Chen, cũng khẳng định: “Tốc độ mà kẻ lừa đảo có thể tạo ra video giả, kết hợp với tính lan truyền của mạng xã hội, mang đến cho deepfake một lợi thế độc nhất về cả độ phủ và độ tin cậy.”
Khi các công cụ phát hiện truyền thống chỉ đạt 69% độ chính xác với deepfake ngoài đời thực, chúng tạo ra khoảng trống khổng lồ cho tội phạm khai thác. CEO OpenAI, Sam Altman, gần đây cảnh báo về một “cuộc khủng hoảng gian lận sắp tới” vì AI đã “vượt qua hầu hết các phương thức xác thực.” Ngành crypto cần những giải pháp tiến hóa nhanh như chính mối đe dọa.
Những lỗ hổng này còn lan sang cả lừa đảo tình cảm, khi deepfake và chatbot giả mạo các mối quan hệ cá nhân để moi tiền.
Vấn đề cốt lõi là việc tin tưởng các công ty AI lớn tự giám sát sản phẩm của chính mình, giữa những áp lực chính trị và kinh tế. Google SynthID chỉ phát hiện nội dung từ hệ Gemini của chính họ, bỏ qua deepfake từ các công cụ khác. Xung đột lợi ích là điều tất yếu khi cùng một công ty vừa tạo ra AI sinh nội dung vừa kiểm soát hệ thống phát hiện.
Một nghiên cứu tháng 3/2025 cho thấy ngay cả các bộ phát hiện tập trung tốt nhất cũng giảm từ 86% chính xác trên dữ liệu kiểm soát xuống chỉ còn 69% trên nội dung thực tế. Các hệ thống tĩnh này chỉ huấn luyện một lần dựa trên cơ sở dữ liệu sẵn có và kỳ vọng hoạt động lâu dài, trong khi tội phạm lại thích ứng nhanh hơn nhiều.
Phòng thủ phi tập trung, mang tính crypto-native
Các mạng lưới phát hiện phi tập trung phản ánh đúng nguyên tắc blockchain được áp dụng cho an ninh số. Giống như Bitcoin giải quyết vấn đề double-spending bằng cách phân tán niềm tin, phát hiện phi tập trung giải quyết vấn đề tính xác thực bằng cách phân tán việc xác minh cho nhiều bên tham gia.
Các nền tảng có thể hiện thực hóa điều này bằng cách tạo cơ chế khuyến khích, nơi các nhà phát triển AI cạnh tranh xây dựng mô hình phát hiện vượt trội.
Phần thưởng kinh tế trong hệ crypto sẽ tự động điều hướng tài năng đến giải pháp hiệu quả nhất, với người tham gia được trả công dựa trên hiệu suất thực tế khi phát hiện deepfake trong môi trường thật. Cơ chế cạnh tranh này đã chứng minh độ chính xác cao hơn rõ rệt so với giải pháp tập trung, đạt được kết quả mà hệ thống tĩnh không thể theo kịp.
Tiếp cận xác minh phi tập trung trở nên cần thiết khi AI sinh nội dung được dự đoán sẽ trở thành thị trường trị giá 1,3 nghìn tỷ USD vào năm 2032, đòi hỏi cơ chế xác thực có khả năng mở rộng, theo kịp tốc độ phát triển.
Các phương pháp truyền thống dễ bị thay đổi hoặc qua mặt, trong khi cơ sở dữ liệu tập trung dễ bị hack. Chỉ có sổ cái bất biến của blockchain mới cung cấp nền tảng minh bạch, an toàn để chống lại làn sóng tội phạm crypto do AI dẫn dắt.
Lừa đảo deepfake có thể chiếm tới 70% tội phạm crypto nếu không có giao thức phát hiện phi tập trung vào năm 2026. Các vụ tấn công như vụ rút 11 triệu USD từ tài khoản OKX nhờ giả mạo AI cho thấy sàn tập trung dễ tổn thương thế nào trước deepfake tinh vi.
Các nền tảng DeFi còn gặp rủi ro cao hơn khi giao dịch ẩn danh vốn đã khiến xác minh trở nên phức tạp. Khi tội phạm có thể tạo danh tính AI thuyết phục để vượt qua KYC hoặc giả danh nhà phát triển giao thức, các biện pháp bảo mật truyền thống trở nên bất lực. Phát hiện phi tập trung là giải pháp duy nhất có thể mở rộng, phù hợp với nguyên tắc “trustless” của DeFi.
Tuân thủ pháp lý và hướng đi phía trước
Các nhà quản lý ngày càng yêu cầu các nền tảng crypto phải có cơ chế xác thực mạnh mẽ, trong khi các mạng lưới phát hiện phi tập trung đã cung cấp công cụ hướng đến người dùng, xác minh nội dung tức thì. Vậy tại sao không hợp tác với các công ty cung cấp xác minh minh bạch, có thể kiểm toán và vẫn đáp ứng yêu cầu quản lý, đồng thời duy trì sự đổi mới phi tập trung vốn là động lực của blockchain?
Ngành blockchain và crypto đang ở ngã rẽ quan trọng: hoặc tiếp tục gắn bó với các hệ phát hiện tập trung luôn bị tội phạm bỏ xa, hoặc áp dụng kiến trúc phi tập trung — biến động lực cạnh tranh của ngành thành một lá chắn mạnh mẽ chống lại gian lận do AI thúc đẩy.
