Khi hệ thống AI đưa ra thông tin sai lệch, nó có thể dẫn đến những kết quả không mong muốn trong khâu quản lý, vận hành, kinh doanh,... của tổ chức, gây tốn kém chi phí, thời gian và nguồn lực để khắc phục.

Để giảm nguy cơ do ảo giác AI mang lại, cũng như tăng cường độ tin cậy của hệ thống, người dùng cần phải hiểu, xác định những lo ngại tiềm ẩn về ảo giác AI tạo sinh và biết cách khắc phục.

Vậy ảo giác GenAI là gì? Có những cách nào để tránh được ảo giác GenAI? Bài viết này sẽ giúp bạn đọc hiểu rõ hơn về các khái niệm này và cung cấp các giải pháp hiệu quả để tránh rơi vào những cạm bẫy do ảo giác AI tạo sinh gây ra.

1. Ảo giác AI tạo sinh là gì?

Generative AI (AI tạo sinh) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra nội dung mới từ dữ liệu đã học, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm thanh. Ảo giác GenAI xuất hiện khi hệ thống AI tạo ra những nội dung có vẻ hợp lý hoặc sáng tạo, nhưng thực chất lại không chính xác hoặc không có ý nghĩa.

Hiện tượng này được bắt gặp trên nhiều hệ thống AI tạo sinh khác nhau, bao gồm trình tạo văn bản, trình tạo hình ảnh,...

Ảo giác GenAI (Generative AI hallucinations) thường không phải tạo ra do cố ý. Hiện tượng này bắt nguồn từ việc khả năng của AI tạo sinh phụ thuộc vào các mẫu học được từ dữ liệu đào tạo, thay vì truy cập vào cơ sở dữ liệu thực tế bên ngoài hoặc thông tin thời gian thực.

Điều này ảnh hưởng đến kết quả đầu ra của mô hình. Mặc dù câu trả lời có vẻ hợp lý và mạch lạc, nhưng thực tế thông tin có phần không chính xác. Giải quyết những ảo giác này là một thách thức đáng kể trong quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo nói chung và GenAI nói riêng.

Ví dụ, trong những mô hình dựa trên văn bản như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM - Large Language Model), ảo giác đôi khi biểu hiện dưới dạng nội dung không chính xác về mặt thực tế, thiếu logic và trích dẫn không tồn tại.

2. Nguyên nhân gây ra ảo giác GenAI

Có nhiều nguyên nhân dẫn đến ảo giác AI tạo sinh, bao gồm:

Thiếu dữ liệu đào tạo chất lượng cao:

Hệ thống AI phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu đào tạo. Nếu dữ liệu không đủ đa dạng hoặc không chất lượng, AI tạo sinh sẽ không thể học được các mẫu chính xác và dễ cung cấp đầu ra thiếu tin cậy. Đồng thời, nhiều kẻ xấu, tin tặc lợi dụng lỗ hổng này để đưa thêm vào mô hình những thông tin sai lệch.

Sự phức tạp của mô hình AI tạo sinh:

Mô hình AI tạo sinh phức tạp có thể tạo ra những phản hồi khó hiểu, dẫn đến hiểu lầm hoặc khó xác minh trong quá trình sử dụng thông tin.

Mô hình AI tạo sinh thường có cấu trúc phức tạp - Ảnh: Internet

Thiếu sự giám sát của con người:

Khi hệ thống GenAI hoạt động một cách tự động mà không có sự giám sát của con người, ảo giác rất dễ xảy ra và thậm chí không được phát hiện kịp thời.

3. Cách để tránh ảo giác AI tạo sinh

Giảm thiểu ảo giác cải thiện độ tin cậy và chính xác của mô hình AI tạo sinh. Để tránh ảo giác GenAI, cần có biện pháp và phương pháp cụ thể. Dưới đây là một số cách hiệu quả để giảm thiểu nguy cơ rơi vào “bẫy” ảo giác GenAI.

Sử dụng dữ liệu chất lượng

Đảm bảo rằng mô hình GenAI được đào tạo với dữ liệu chất lượng và đa dạng là bước đầu tiên và quan trọng nhất để tránh ảo giác. Dữ liệu đào tạo cần phải bao quát nhiều khía cạnh và tình huống khác nhau. Từ đó, hệ thống AI có thể học và hiểu một cách chính xác.

Quá trình xác thực và làm sạch dữ liệu cần tiến hành nghiêm ngặt trước khi đưa vào đào tạo mô hình. Quy trình này bao gồm một số bước như sau:

• Chuẩn hóa định dạng dữ liệu.

• Xóa hoặc sửa các điểm dữ liệu không chính xác hoặc bị lỗi.

• Xử lý những giá trị bị thiếu một cách phù hợp.

• Quá trình đảm bảo chất lượng dữ liệu cần diễn ra liên tục, vì dữ liệu kém chất lượng thường là nguyên nhân dẫn đến kết quả không đáng tin cậy.

Sự thiên vị trong dữ liệu đào tạo là một yếu tố khác đằng sau ảo giác AI. Dữ liệu thiên vị về chủng tộc, khuynh hướng chính trị, giới tính, tình trạng kinh tế xã hội và các yếu tố khác sẽ làm sai lệch kết quả đầu ra của hệ thống AI.

Điều này đặc biệt đáng lo ngại khi AI được sử dụng trong những lĩnh vực có tác động như tuyển dụng, luật pháp hay giao dịch tài chính như phê duyệt khoản vay.

Áp dụng kỹ thuật kiểm tra đánh giá

Sử dụng kỹ thuật kiểm tra và đánh giá để phát hiện, loại bỏ ảo giác trước khi hệ thống AI được đưa vào sử dụng. Điều này bao gồm việc kiểm tra các kết quả đầu ra của AI với dữ liệu thực tế và đảm bảo rằng chúng phù hợp, logic.

Cần tăng cường kiểm tra tự động bằng HITL (human-in-the-loop testing), trong đó người đánh giá cung cấp phản hồi, xác định lỗi và đề xuất phương pháp đào tạo lại dữ liệu để tăng độ chính xác.

Thiết lập cơ chế kiểm soát bởi con người

Luôn luôn có sự giám sát của con người đối với hệ thống AI, đặc biệt là những hệ thống AI tạo sinh. Điều này giúp phát hiện kịp thời ảo giác và điều chỉnh lại hệ thống khi cần thiết.

Sử dụng công cụ phát hiện ảo giác

Công cụ phát hiện ảo giác GenAI có thể giúp nhận diện và loại bỏ kết quả không chính xác hoặc không hợp lý mà hệ thống trả lại. Những công cụ này sử dụng nhiều thuật toán phức tạp để kiểm tra và phân tích kết quả đầu ra của mô hình AI.

Đào tạo và nâng cao nhận thức

Đào tạo người dùng và nhà phát triển công cụ AI tạo sinh về nguy cơ và cách phòng tránh ảo giác là một phần quan trọng trong việc đảm bảo an toàn và hiệu quả hoạt động của hệ thống. Nhận thức cao về vấn đề này giúp mọi người cảnh giác và cẩn trọng hơn khi sử dụng AI.

Sử dụng mô hình AI tạo sinh đơn giản

Trong một số trường hợp, việc sử dụng những mô hình AI đơn giản hơn sẽ giúp giảm thiểu nguy cơ ảo giác vì chúng khá dễ hiểu và dễ kiểm soát hơn, từ đó giảm thiểu khả năng tạo ra kết quả không chính xác.

Thường xuyên cập nhật

Hệ thống AI tạo sinh cần được cập nhật dữ liệu học tập thường xuyên để cải thiện và loại bỏ sai sót trong quá trình sử dụng. Việc cập nhật định kỳ giúp hệ thống AI luôn ở trạng thái tốt nhất, giảm thiểu nguy cơ ảo giác.

Hệ thống AI tạo sinh cần được “học” liên tục kiến thức mới để đáp ứng nhu cầu của người dùng - Ảnh: Internet

Kết luận

Ảo giác AI tạo sinh là một vấn đề quan trọng cần được quan tâm, xử lý đúng cách khi phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết những bài toán trong thực tiễn. 

Bằng cách hiểu rõ về ảo giác GenAI và những vấn đề khác liên quan đến AI nói chung, áp dụng những biện pháp hiệu quả, nhà phát triển có thể giảm thiểu nguy cơ đưa ra phản hồi sai lệch và tận dụng tối đa lợi ích của AI tạo sinh.

Việc sử dụng dữ liệu chất lượng, đặt hệ thống dưới sự giám sát của con người, đồng thời áp dụng các công cụ phát hiện ảo giác là những yếu tố then chốt giúp đảm bảo an toàn và hiệu quả cho hệ thống AI.

Nguồn tham khảo:

https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/tip/A-short-guide-to-managing-generative-AI-hallucinations