Hiểu đúng về AI tạo sinh để sử dụng hiệu quả hơn, tránh hiện tượng 'ảo giác'

AI tạo sinh là một nguồn dữ liệu khổng lồ, nhưng chính ưu điểm này đang dần trở thành điểm yếu của công nghệ này khi chúng mắc phải hiện tượng "ảo giác" (hallucination), khó có thể phân biệt giữa các nguồn tin thật - giả.

Với sự phát triển nhanh chóng, trí tuệ nhân tạo đang ảnh hưởng lớn, tác động sâu rộng đến mọi lĩnh vực, tuy nhiên, chúng lại phải đối mặt với một thách thức lớn, hiện tượng “ảo giác”, một thuật ngữ mà ngành công nghiệp này sử dụng để chỉ những điều bịa đặt mà các mô hình ngôn ngữ lớn thường coi là sự thật và sử dụng để cung cấp thông tin cho người dùng. Đặc biệt, khi các mô hình AI phát triển mạnh mẽ hơn, chúng cũng dễ bị ảo giác hơn. Điều này gây nên ảnh hưởng không hề nhỏ đối với những người dùng, khi ranh giới “thật-giả” đang dần bị lẫn lộn bởi những thuật toán công nghệ.

Việc phát triển quá nhanh thiếu sự kiểm soát dẫn đến hiện tượng ảo giác AI mà người dùng cần thận trọng

Nguyên nhân dẫn đến hiện tượng AI “ảo giác”?

Theo nhiều chuyên gia, hiện tượng AI ảo giác không phải là lỗi trong hệ thống - mà là các tính năng của hệ thống. Cho dù các nhà công nghệ có xây dựng các mô hình này tốt đến đâu, chúng vẫn sẽ gây ảo giác. Nguyên nhân được cho là:

Nguồn dữ liệu huấn luyện: Các mô hình AI tạo sinh được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu khổng lồ từ Internet. Dữ liệu này chứa cả thông tin chính xác lẫn sai lệch, cũng như các thiên kiến xã hội và văn hóa. Vì các mô hình này chỉ đơn giản là bắt chước các mẫu trong dữ liệu huấn luyện mà không phân biệt thật giả, chúng có thể tái tạo bất kỳ sai lệch hoặc định kiến nào.

Giới hạn của mô hình tạo sinh: Các mô hình AI tạo sinh vận hành giống như các công cụ "tự động hoàn thiện nâng cao" - chúng dự đoán từ hoặc chuỗi tiếp theo dựa trên các mẫu đã quan sát. Mục tiêu của chúng là tạo ra nội dung nghe hợp lý, chứ không phải xác minh tính chính xác. Do đó, độ chính xác trong các kết quả đầu ra thường chỉ là ngẫu nhiên. Điều này dẫn đến việc chúng có thể sản xuất nội dung nghe có vẻ hợp lý nhưng thực chất lại sai lệch.

Thách thức nội tại trong thiết kế AI: Công nghệ đứng sau các công cụ AI tạo sinh không được thiết kế để phân biệt giữa sự thật và giả dối. Ngay cả khi mô hình AI chỉ được huấn luyện bằng dữ liệu hoàn toàn chính xác, bản chất tạo sinh của nó vẫn có thể tạo ra nội dung mới, có khả năng sai lệch, bằng cách kết hợp các mẫu theo những cách không lường trước được.

Hiện tượng "ảo giác" và xảy ra sự sai lệch trong kết quả đầu ra của AI tạo sinh bắt nguồn từ chính dữ liệu huấn luyện, cách thức thiết kế dựa trên mô hình mẫu và những hạn chế cố hữu của công nghệ AI. Việc thừa nhận và xử lý những thách thức này sẽ là yếu tố then chốt khi AI tạo sinh ngày càng được ứng dụng vào các quá trình ra quyết định trong nhiều lĩnh vực. Mặt khác, việc sử dụng AI với những câu lệnh trong phạm vi nội dung quá rộng, mơ hồ cũng có thể làm “nhiễu” các thông tin do AI đưa ra.

Xây dựng chiến lược sử dụng AI một cách thông minh, hiệu quả

Đánh giá phê phán các kết quả của AI: Khác với con người, hệ thống AI không có khả năng suy nghĩ hay hình thành niềm tin. Chúng hoạt động hoàn toàn dựa trên thuật toán và dữ liệu huấn luyện, không có khả năng lý luận hay tự phản tư. Vì vậy, người dùng cần tiếp cận kết quả của AI với con mắt phê phán và đánh giá bằng lý trí con người.

Đa dạng hóa nguồn tham chiếu: Luôn luôn kiểm tra chéo tính chính xác của nội dung do AI tạo ra. Chiến lược quan trọng nhất là đối chiếu kết quả AI với các nguồn đáng tin cậy như các ấn phẩm học thuật được truy cập qua thư viện MIT. Ngoài ra, bạn cũng nên so sánh kết quả từ nhiều nền tảng AI khác nhau để có cái nhìn toàn diện hơn về chất lượng của từng công cụ.

AI tạo sinh mang đến tiềm năng to lớn để cải thiện cách chúng ta giảng dạy, nghiên cứu và vận hành. Tuy nhiên, cần ghi nhớ rằng các công cụ AI có thể tạo ra thông tin sai lệch và khuếch đại định kiến có hại. Dù AI là một công cụ mạnh mẽ, yếu tố con người vẫn đóng vai trò không thể thay thế. Bằng cách hợp tác, chúng ta có thể tận dụng tốt những gì AI mang lại, đồng thời giảm thiểu các hạn chế vốn có của nó.