Mô hình khai thác lợi nhuận từ năng lực của AI Agent và phân tích rủi ro pháp lý

随着 AI Agent（ trí tuệ nhân tạo ại）技术的快速发展，围绕其上下游的商业模式，也开始衍生出一些新的黑灰产业务形态。

Trong hệ thống này, các hoạt động đen xám đang lấy năng lực tính toán—nguồn tài nguyên cốt lõi hỗ trợ cho việc vận hành AI Agent—làm đối tượng để kiếm chênh lệch, thông qua các biện pháp kỹ thuật để thu thập hàng loạt và tập trung sử dụng.

Các hành vi liên quan đang dần biến thành một mô hình kiếm chênh lệch có tính tổ chức, quy mô hóa và kỹ thuật hóa. Logic cơ bản là:

利用平台常见的增长策略（如新用户免费额度、邀请奖励、会员权益等），通过批量化技术手段获取算力资源，再以较低成本对外转售，从中赚取差价。

Trong quá trình này, những hành vi như vậy không chỉ gây tác động đến cơ chế vận hành của nền tảng mà trong một số điều kiện, cũng có thể chạm đến rủi ro hình sự.

Bài viết này thử đi từ góc độ mô hình hành vi, phân tích các lộ trình “arbitrage” năng lực tính toán thường gặp hiện nay của AI Agent, và kết hợp góc nhìn thực tiễn để phân tích các rủi ro pháp lý có thể đối mặt.

Trong ngành AI Agent, về bản chất, năng lực tính toán là một loại chi phí có thể được định lượng và có thể bị tiêu hao.

Nhiều nền tảng để có được quy mô người dùng sẽ giảm ngưỡng sử dụng thông qua các hạn mức miễn phí, tiền thưởng mời tham gia,…

Rất nhiều người sẽ cân nhắc đăng ký thêm nhiều tài khoản để dùng hết các hạn mức miễn phí ở các nền tảng khác nhau. Ở giai đoạn này, đa số người sẽ không thấy có gì là sai.

Nhưng nếu dần dần không chỉ dùng cho bản thân, mà bắt đầu lấy hàng loạt các nguồn tài nguyên này, tập trung kiểm soát nhiều tài khoản để chạy năng lực tính toán, thậm chí nhận đơn bên ngoài, thu phí, hoặc giúp người khác cung cấp dịch vụ để kiếm chênh lệch lợi nhuận, thì bản chất của cả việc đó đã không còn giống nữa.

Chính trong sự thay đổi này, những hành vi trước đây nhìn như chỉ là tận dụng quy tắc của nền tảng, bắt đầu được hiểu như một hình thức kiếm chênh lệch lấy năng lực tính toán làm trung tâm; và trong một số điều kiện, nó có thể bị đưa vào phạm vi đánh giá hình sự.

Dưới đây, sẽ kết hợp một số mô hình điển hình để phân tách rủi ro của các hành vi này.

1 Mô hình 1: Lợi dụng cơ chế tăng trưởng người dùng mới của nền tảng để lấy tài nguyên năng lực tính toán

Hiện nay, để đạt được tăng trưởng người dùng, các nền tảng chủ đạo thường cung cấp hạn mức dùng thử miễn phí cho người dùng mới và thiết lập cơ chế thưởng mời tham gia.

Trong cơ chế này, một phần người bắt đầu sử dụng công cụ tự động hóa (như script, trình giả lập) để đăng ký hàng loạt tài khoản, lặp đi lặp lại và với số lượng lớn để lấy tài nguyên năng lực tính toán do nền tảng cung cấp; hoặc thông qua việc đăng ký vòng lặp tài khoản mới, gắn với mã mời, để liên tục lấy điểm thưởng mời hoặc năng lực tính toán.

Nhiều người sẽ cho rằng đây chỉ là “dùng đến cực hạn” quy tắc của nền tảng nên không sao. Nhưng trong việc xác định thực tế, điểm mấu chốt không nằm ở việc có sử dụng những quy tắc đó hay không, mà nằm ở việc có hay không dùng các biện pháp kỹ thuật để lặp đi lặp lại vượt qua cơ chế xác thực của nền tảng (như nhận diện thiết bị, xác thực bằng SMS, v.v.), và liệu có hình thành cách thức liên tục lấy tài nguyên hay không.

Nếu hành vi đã từ việc sử dụng ngẫu nhiên phát triển thành việc dùng công cụ để thao tác hàng loạt, ổn định để lấy tài nguyên, thậm chí còn dùng tiếp để cung cấp dịch vụ bên ngoài hoặc kiếm tiền, thì bản chất của nó có thể thay đổi.

Trong một số vụ án, hành vi như vậy có thể bị đánh giá theo góc độ “vượt qua hệ thống để lấy dữ liệu tài nguyên của nền tảng”, liên quan đến tội lấy cắp trái phép dữ liệu hệ thống thông tin máy tính; nếu các hành vi liên quan dựa vào các chương trình hoặc công cụ được thiết kế đặc biệt để vượt qua biện pháp bảo vệ của nền tảng, hành vi chế tạo và cung cấp các công cụ liên quan cũng có thể bị đưa vào phạm vi đánh giá của tội cung cấp chương trình, công cụ để xâm nhập và kiểm soát trái phép hệ thống thông tin máy tính; và trong tình huống liên tục lấy thưởng dưới danh nghĩa “người dùng mới” hư cấu để chiếm hữu, kiếm tiền hóa, thì cũng có rủi ro bị phân tích theo góc độ tội lừa đảo.

2 Mô hình 2: Lợi dụng việc tách quyền lợi cao cấp của nền tảng để bán lại năng lực tính toán

Một số nền tảng cung cấp tài khoản thành viên cao cấp (như ChatGPT Plus, phiên bản cho đội nhóm), tương ứng với hạn mức năng lực tính toán cao hơn hoặc quyền sử dụng nhiều chỗ ngồi. Trên cơ sở đó, một số người tách quyền sử dụng của một tài khoản thành nhiều phần, thông qua hình thức “đi chung xe” (拼车) hoặc bán quá suất (超售), để cung cấp việc sử dụng cho nhiều người dùng hạ nguồn, kiếm chênh lệch từ đó.

Nhiều người sẽ cho rằng đây chỉ là việc tái sử dụng các quyền lợi đã mua, nhiều nhất là vi phạm thỏa thuận người dùng của nền tảng. Nhưng trong việc xác định thực tế, vẫn cần xem xét cụ thể nguồn gốc và cách thức sử dụng.

Nếu chỉ dựa trên việc chia sẻ hoặc phân bổ sử dụng từ các tài khoản mua một cách bình thường, thường chủ yếu dừng lại ở mức độ vi phạm hợp đồng hoặc cạnh tranh không lành mạnh, và các trường hợp trực tiếp nâng lên tầng diện hình sự tương đối ít.

Nhưng nếu nguồn gốc của các tài khoản liên quan tự nó có vấn đề, ví dụ thông qua các phương thức bất thường để mua với giá thấp, hoặc có liên quan đến các hành vi lấy tài nguyên hàng loạt nêu trên, rồi tiếp tục kiếm tiền hóa bên ngoài thông qua “đi chung xe”, bán lại, v.v., thì đoạn đó không còn đơn thuần là “chia sẻ sử dụng” nữa, mà có thể bị đặt vào trong toàn bộ chuỗi để đánh giá.

Trong trường hợp này, việc chủ thể có biết hay không về nguồn gốc tài khoản, có tham gia vào hoạt động kiếm tiền hóa tiếp theo hay không, và liệu có thu lợi từ đó hay không, sẽ đều trở thành các yếu tố quan trọng để đánh giá rủi ro. Trong một số tình huống nhất định, cũng có thể bị phân tích, xác định theo góc độ tội che giấu, giấu đi thu nhập bất chính,…

3 Mô hình 3: Lợi dụng năng lực giao diện (API) của nền tảng để kiếm chênh lệch bán lại

Có thể hiểu mô hình này như sau: nền tảng cung cấp một loại “năng lực dịch vụ dùng nội bộ bị giới hạn”, còn bên black/gray làm là chuyển đổi năng lực đó thành một nguồn có thể bán ra bên ngoài.

Nếu ví như, nó gần với một cấu trúc như sau: nền tảng giống như một “nhà hàng tự phục vụ” (tự chọn), cho phép người dùng sử dụng dịch vụ trong cửa hàng theo quy tắc (ví dụ: tạo nội dung miễn phí ở giao diện web), nhưng không cho phép đóng gói các năng lực đó mang đi hoặc cung cấp cho người khác bằng cách gọi giao diện (API).

Nền tảng có thể chịu được chi phí phần này là dựa trên một tiền đề: đa số người dùng sử dụng phân tán, giới hạn, nên tổng chi phí có thể kiểm soát được. Còn cái gọi là đảo ngược ngược (API) ký sinh, về bản chất, là ở bên ngoài hệ thống này, chồng thêm một lớp cấu trúc “lấy hộ và bán lại”: thông qua biện pháp kỹ thuật để lấy đường dẫn gọi và phương thức xác thực bên trong nền tảng, biến hành vi sử dụng rời rạc ban đầu thành năng lực gọi có thể điều phối tập trung, rồi dưới hình thức “dịch vụ giao diện”, thu phí theo lượng gọi.

Trong quá trình này, nền tảng gánh phần tiêu hao năng lực tính toán, còn lớp trung gian này hoàn thành việc tích hợp nguồn lực và thu phí từ bên ngoài. Nói cách khác, các thao tác trước đây chỉ có thể thực hiện trong giao diện của nền tảng, đã được chuyển hóa thành năng lực có thể được chương trình gọi hàng loạt, và hình thành dịch vụ giao diện thu phí cho bên ngoài.

Trong việc xác định thực tế, nếu các hành vi liên quan đã liên quan đến việc vượt qua các biện pháp kỹ thuật đặt ra để giới hạn truy cập của nền tảng (như cơ chế ủy quyền/auth, kiểm tra Token, v.v.), và tiến hành trích xuất, tái sử dụng logic của giao diện, thì có thể bị phân tích theo góc độ tội xâm phạm quyền tác giả; nếu tiếp tục cung cấp dịch vụ ra bên ngoài dưới các hình thức như “API trung chuyển”, “dịch vụ giao diện” và duy trì việc thu lợi, thì cũng có rủi ro bị đánh giá theo góc độ tội kinh doanh trái phép; và khi các hành vi gửi yêu cầu đạt mức độ cao, gây ảnh hưởng rõ rệt đến vận hành hệ thống của nền tảng, thậm chí phá hỏng chức năng, thì còn có thể liên quan đến tội phá hoại hệ thống thông tin máy tính.

4 Cảnh báo rủi ro từ luật sư hình sự

Nhìn tổng thể, hành vi “arbitrage năng lực tính toán” trong lĩnh vực AI Agent đã dần chuyển từ các thao tác rời rạc sang mô hình đa tầng, bao gồm việc lấy tài khoản, tách quyền lợi và bán lại qua giao diện (API).

Trong bối cảnh kinh tế số và môi trường pháp trị tiếp tục hoàn thiện, công tác quản lý đối với các loại mạng lưới đen xám mới như vậy đang ngày càng nghiêm ngặt. Bản thân kỹ thuật không có thuộc tính; điểm mấu chốt nằm ở cách sử dụng và các hiệu quả thực tế mà nó tạo ra.

Đối với người hành nghề, điều cần chú ý hơn là vị trí hành vi của chính mình trong toàn bộ chuỗi và tính chất, rủi ro thể hiện từ đó.