An toàn thông tin

Tạo niềm tin cho người dùng vào các sản phẩm AI tạo sinh

Hạnh Tâm 09:59 21/05/2024

Để tăng niềm tin của người dùng vào công nghệ AI tạo sinh cần giảm thiểu nội dung không chính xác hoặc gây hiểu lầm do các mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra.

AI tạo sinh ngày càng trở nên phổ biến, làm thay đổi cách sống và làm việc của con người. Theo một nghiên cứu do công ty PwC thực hiện, AI có thể đóng góp tới 15,7 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030. Báo cáo của Forbes Advisor cho thấy 97% chủ doanh nghiệp tin rằng ChatGPT sẽ giúp ích cho hoạt động kinh doanh của họ.

a1.png

Tuy nhiên, người dùng cũng có những cảm nhận khác nhau về “cuộc cách mạng” AI tạo sinh. Ví dụ, chỉ 46% người Mỹ quan tâm và hào hứng với AI. Khi người dùng có sự nghi ngờ thì sẽ gây cản trở việc áp dụng AI. Để tăng niềm tin của người dùng vào công nghệ này cần một số cách để giảm thiểu nội dung không chính xác hoặc gây hiểu lầm do những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo ra. Vậy những cách này là gì? Làm thế nào các công ty có thể tạo ra những sản phẩm mà người dùng không chỉ yêu thích mà còn tin tưởng?

Ảo giác

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể đưa ra những câu trả lời có vẻ thuyết phục, nhưng thực tế, chúng không thể hiểu ý nghĩa của những câu trả lời đó được như con người. Các LLM được đào tạo thông qua lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau nhưng chúng không thể tự thực hiện bất kỳ tra cứu hay tham khảo nào từ các nguồn thông tin bên ngoài những thứ được "đào tạo".

Điều này nghĩa là một LLM có thể đưa ra những đáp án lại không chính xác hoặc không có căn cứ so với bối cảnh đầu vào. Những câu trả lời như vậy được gọi là "ảo giác".

Ở một mức độ nào đó, "ảo giác" trong các LLM là điều không thể tránh khỏi. Tuy nhiên, con người vẫn cần các LLM có được những phản hồi đúng và phù hợp với thực tế.

Dù rằng, việc giải quyết những vấn đề như vậy trong các sản phẩm GenAI là một thách thức chưa có hồi kết. Tuy nhiên vẫn có nhiều cách để đảm bảo niềm tin cho người dùng trong khi vẫn khai thác tính sáng tạo và tiềm năng của AI.

Bổ sung nguồn thông tin thực tế

Cách giúp giảm thiểu "ảo giác" là đào tạo LLM bằng những kiến thức có cơ sở thực tế, đặt LLM vào bối những cảnh cụ thể. Đây gọi là quá trình Grounding.

Về mặt triển khai, tạo tăng cường truy xuất (Retrieval Augmented Generation – RAG) là cách phổ biến nhất được sử dụng hiện nay để grounding các LLM. Hiện nay, trên thị trường có sẵn rất nhiều giải pháp RAG sử dụng kho dữ liệu tùy chỉnh.

Grounding sẽ rất hữu ích cho việc đánh giá và xác thực chất lượng phản hồi của LLM. Đây cũng điều quan trọng trong thử nghiệm các ứng dụng AI tạo sinh trước khi triển khai . Trong trường hợp không có tập dữ liệu nền tảng thì sẽ không có cách nào để “so sánh” các phản hồi của LLM xem liệu chúng có dựa trên thực tế hay không. Vì vậy, việc lựa chọn RAG phù hợp và tập dữ liệu nền tảng phù hợp là rất quan trọng để cải thiện tính thực tế của ứng dụng GenAI.

Cần cung cấp đa dạng bối cảnh cho AI

Để khai thác tiềm năng của AI tạo sinh cần một lượng dữ liệu rất lớn, đa dạng và phù hợp cho quá trình đào tạo mô hình. Đây là một thách thức đối với các nhà phát triển cũng như lãnh đạo doanh nghiệp, bởi việc thu thập và chuẩn bị dữ liệu thường khó khăn và tốn nhiều nguồn lực.

Trước đây, các ứng dụng máy tính không thể thực hiện một tác vụ trừ khi con người cung cấp hướng dẫn rõ ràng về cách hoàn thành tác vụ đó. Những hướng dẫn đó được gọi là “lập trình”.

Các hệ thống AI tạo sinh linh hoạt hơn vì chúng dựa vào công nghệ học máy, không yêu cầu lập trình rõ ràng. Thay vào đó, con người cung cấp cho máy tính quyền truy cập vào lượng lớn dữ liệu. Các máy móc tự đào tạo để nhận ra các mẫu trong dữ liệu đó và quan trọng nhất là đưa ra kết luận từ những thông tin chúng đã học hỏi được. AI chỉ hữu ích khi có dữ liệu mà AI được đào tạo.

Sử dụng các giới hạn

Để giảm "ảo giác" cho AI tạo sinh, ngoài grounding còn có nhiều kỹ thuật khác như sử dụng kết hợp với các mô hình được tinh chỉnh với RAG; yêu cầu LLM tự đánh giá kết quả đầu ra của chính mình...

Tuy nhiên, không có phương pháp nào là tuyệt đối không có sai lầm. Do đó, việc giám sát và đánh giá các hệ thống AI tạo sinh là rất quan trọng để giảm thiểu các những tác động về mặt đạo đức cũng như thực tiễn. Ví dụ, những dự đoán không chính xác có thể tiềm ẩn những nguy cơ đe dọa đến tính mạng trong các lĩnh vực như khoa học y tế, dược học, thiết kế xe tự hành, thực thi pháp luật hoặc quản lý thảm họa.

Những nỗ lực giảm ảo giác bằng cách cải thiện tính xác thực và minh bạch sẽ giúp gia tăng niềm tin của người dùng vào các sản phẩm AI. Mặc dù AI có thể là một công cụ tuyệt vời để cách mạng hóa cách tất cả chúng ta sống và làm việc nhưng cuối cùng, nó vẫn không thể thay thế khả năng phán đoán của con người.

Tài liệu tham khảo

1. hackernoon.com

2. adobe.com

Bài liên quan
Nổi bật Tạp chí Thông tin & Truyền thông
Đừng bỏ lỡ
  • Xây dựng hạ tầng cho mạng 5G tương lai của Việt Nam
    Đông Nam Á là một trong những khu vực có tốc độ phát triển nhanh nhất trên thế giới. Dự kiến tới năm 2030, ASEAN (gồm 10 quốc gia Đông Nam Á) sẽ trở thành nền kinh tế lớn thứ tư toàn cầu. Phần lớn động lực thúc đẩy sự phát triển này đến từ sự vận động và tăng trưởng không ngừng của nền kinh tế số trong khu vực, với giá trị ước tính lên đến gần 1 nghìn tỉ đô-la vào năm 2030.
  • Hai nền tảng số MISA được công nhận là sản phẩm Thương hiệu quốc gia Việt Nam 2024
    Vượt qua hơn 1.000 hồ sơ và nhiều vòng thẩm định khắt khe, MISA có hai nền tảng số đạt danh hiệu Thương hiệu quốc gia Việt Nam 2024.
  • Sản phẩm, dịch vụ của VinaPhone được công nhận là Thương hiệu Quốc gia
    Tại lễ công bố sản phẩm đạt Thương hiệu Quốc gia Việt Nam năm 2024 do Bộ Công Thương tổ chức, sản phẩm, dịch vụ VinaPhone 5G, Truyền hình MyTV, chứng thực ký số công cộng (VNPT CA)... của VNPT VinaPhone đã được công nhận là Thương hiệu Quốc gia 2024.
  • GHTK được vinh danh Thương hiệu Quốc gia Việt Nam lần thứ hai
    Công ty CP Giao hàng Tiết Kiệm tự hào là một trong 190 doanh nghiệp tiêu biểu, đạt danh hiệu Thương hiệu Quốc gia Việt Nam năm 2024 trong số hơn 1.000 doanh nghiệp đăng ký.
  • Cuộc đua trung tâm dữ liệu AI tại Đông Nam Á
    Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một động lực chính thúc đẩy đổi mới công nghệ toàn cầu và Đông Nam Á đang ngày càng khẳng định vai trò của mình trong cuộc đua phát triển AI. Hàng loạt các hãng công nghệ và đám mây lớn đã thông báo kế hoạch xây dựng, vận hành trung tâm dữ liệu mới tại Đông Nam Á.
  • Mở rộng trông xe không dùng tiền mặt mang lại lợi ích "kép"
    Việc áp dụng hình thức thanh toán qua ứng dụng thu phí không dừng VETC và mã QR vào hoạt động thanh toán phí gửi xe không dùng tiền mặt không những góp phần từng bước hình thành hệ thống giao thông thông minh mà còn tăng cường công tác quản lý nhà nước, minh bạch trong công tác thu phí dịch vụ trông giữ xe.
  • MobiFone được vinh danh Thương hiệu quốc gia Việt Nam 2024
    Tại Lễ công bố sản phẩm đạt Thương hiệu quốc gia Việt Nam năm 2024 tối 4/11, MobiFone xuất sắc được vinh danh tại sự kiện với 5 thương hiệu sản phẩm đột phá bao gồm: Dịch vụ viễn thông MobiFone, mobiEdu, ClipTV, mobiAgri và nền tảng số MobiFone.
  • 10 xu hướng định hình tương lai của quản lý giao dịch số
    Quản lý giao dịch số đang phát triển mạnh mẽ, được thúc đẩy bởi những tiến bộ công nghệ và nhu cầu ngày càng tăng về xử lý tài liệu an toàn, hiệu quả. Đây là công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp giảm bớt thủ tục hành chính và tối ưu hóa quy trình xử lý tài liệu số.
  • Zalo giữ vững ngôi đầu nền tảng nhắn tin được yêu thích nhất
    Ngày 5/11, theo báo cáo “The Connected Consumer Q.III/2024” mới nhất do Decision Lab công bố, Zalo tiếp tục dẫn đầu các nền tảng nhắn tin tại Việt Nam về tỷ lệ sử dụng (renetration rate) và mức độ yêu thích (preference rate).
  • Triển vọng thị trường chữ ký số toàn cầu
    Thị trường chữ ký số toàn cầu đang có ​​sự tăng trưởng chưa từng có khi các doanh nghiệp và cá nhân ngày càng áp dụng các giải pháp số để xác thực tài liệu và giao dịch an toàn.
Tạo niềm tin cho người dùng vào các sản phẩm AI tạo sinh
POWERED BY ONECMS - A PRODUCT OF NEKO