Tại sao Chatbot AI lại gây ảo giác? Khám phá khoa học

Artificial Intelligence (AI) chatbot đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta ngày nay, hỗ trợ mọi việc từ quản lý lịch trình đến cung cấp hỗ trợ khách hàng. Tuy nhiên, như những chatbot trở nên tiên tiến hơn, vấn đề đáng lo ngại được gọi là ảo giác đã xuất hiện. Trong AI, ảo giác đề cập đến các trường hợp chatbot tạo ra thông tin không chính xác, gây hiểu lầm hoặc hoàn toàn bịa đặt.

Hãy tưởng tượng bạn hỏi trợ lý ảo về thời tiết và nó bắt đầu cung cấp cho bạn thông tin lỗi thời hoặc hoàn toàn sai về một cơn bão chưa từng xảy ra. Mặc dù điều này có thể thú vị nhưng trong những lĩnh vực quan trọng như chăm sóc sức khỏe hoặc tư vấn pháp lý, những ảo giác như vậy có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng. Do đó, việc hiểu lý do tại sao chatbot AI lại gây ảo giác là điều cần thiết để nâng cao độ tin cậy và an toàn của chúng.

Khái niệm cơ bản về AI Chatbots

Các chatbot AI được hỗ trợ bởi các thuật toán tiên tiến cho phép chúng hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Có hai loại chatbot AI chính: mô hình dựa trên quy tắc và mô hình tổng quát.

Chatbots dựa trên quy tắc tuân theo các quy tắc hoặc tập lệnh được xác định trước. Họ có thể xử lý các công việc đơn giản như đặt bàn tại nhà hàng hoặc trả lời các câu hỏi thông thường về dịch vụ khách hàng. Các bot này hoạt động trong phạm vi giới hạn và dựa vào các trình kích hoạt hoặc từ khóa cụ thể để đưa ra phản hồi chính xác. Tuy nhiên, độ cứng nhắc của chúng hạn chế khả năng xử lý các truy vấn phức tạp hoặc bất ngờ hơn.

Mặt khác, các mô hình sáng tạo sử dụng học máy và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tạo ra phản hồi. Những mô hình này được đào tạo dựa trên lượng lớn dữ liệu, mô hình học tập và cấu trúc trong ngôn ngữ của con người. Các ví dụ phổ biến bao gồm GPT của OpenAI loạt phim và của Google Chứng nhận. Các mô hình này có thể tạo ra các phản hồi linh hoạt hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn, khiến chúng trở nên linh hoạt và dễ thích ứng hơn so với các chatbot dựa trên quy tắc. Tuy nhiên, tính linh hoạt này cũng khiến họ dễ bị ảo giác hơn vì họ dựa vào các phương pháp xác suất để tạo ra phản ứng.

Ảo giác AI là gì?

Ảo giác AI xảy ra khi chatbot tạo ra nội dung không có cơ sở thực tế. Điều này có thể đơn giản như một lỗi thực tế, như ghi sai ngày của một sự kiện lịch sử hoặc điều gì đó phức tạp hơn, như bịa đặt toàn bộ câu chuyện hoặc khuyến nghị y tế. Trong khi ảo giác của con người là những trải nghiệm cảm giác không có kích thích bên ngoài, thường do các yếu tố tâm lý hoặc thần kinh gây ra, ảo giác AI bắt nguồn từ việc giải thích sai hoặc khái quát hóa quá mức dữ liệu huấn luyện của mô hình. Ví dụ: nếu AI đã đọc nhiều văn bản về khủng long, nó có thể tạo nhầm một loài khủng long mới, hư cấu chưa từng tồn tại.

Khái niệm ảo giác AI đã xuất hiện từ những ngày đầu của học máy. Các mô hình ban đầu, tương đối đơn giản, thường mắc những lỗi nghiêm trọng đáng nghi ngờ, chẳng hạn như cho rằng “Paris là thủ đô của Ý.” Khi công nghệ AI tiến bộ, ảo giác trở nên tinh vi hơn nhưng tiềm ẩn nhiều nguy hiểm hơn.

Ban đầu, những lỗi AI này được coi chỉ là sự bất thường hoặc gây tò mò. Tuy nhiên, khi vai trò của AI trong các quá trình ra quyết định quan trọng ngày càng tăng, việc giải quyết những vấn đề này ngày càng trở nên cấp bách. Việc tích hợp AI vào các lĩnh vực nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe, tư vấn pháp lý và dịch vụ khách hàng sẽ làm tăng rủi ro liên quan đến ảo giác. Điều này khiến việc hiểu và giảm thiểu những sự cố này trở nên cần thiết để đảm bảo độ tin cậy và an toàn của hệ thống AI.

Nguyên nhân gây ảo giác AI

Hiểu lý do tại sao chatbot AI gây ảo giác liên quan đến việc khám phá một số yếu tố liên kết với nhau:

Vấn đề về chất lượng dữ liệu

Chất lượng của dữ liệu đào tạo là rất quan trọng. Các mô hình AI học hỏi từ dữ liệu mà chúng được cung cấp, vì vậy nếu dữ liệu huấn luyện bị sai lệch, lỗi thời hoặc không chính xác thì kết quả đầu ra của AI sẽ phản ánh những sai sót đó. Ví dụ: nếu một chatbot AI được đào tạo về các văn bản y tế bao gồm các phương pháp lỗi thời, nó có thể đề xuất các phương pháp điều trị lỗi thời hoặc có hại. Hơn nữa, nếu dữ liệu thiếu đa dạng, AI có thể không hiểu được bối cảnh bên ngoài phạm vi đào tạo hạn chế của nó, dẫn đến kết quả đầu ra sai sót.

Kiến trúc mô hình và đào tạo

Kiến trúc và quy trình đào tạo của một mô hình AI cũng đóng vai trò quan trọng. trang bị quá mức xảy ra khi một mô hình AI học dữ liệu huấn luyện quá tốt, bao gồm cả tiếng ồn và lỗi của nó, khiến nó hoạt động kém trên dữ liệu mới. Ngược lại, việc trang bị thiếu sẽ xảy ra khi mô hình cần tìm hiểu dữ liệu huấn luyện một cách đầy đủ, dẫn đến các phản hồi bị đơn giản hóa quá mức. Vì vậy, việc duy trì sự cân bằng giữa các thái cực này là một thách thức nhưng cần thiết để giảm ảo giác.

Sự mơ hồ trong ngôn ngữ

Ngôn ngữ của con người vốn phức tạp và đầy sắc thái. Các từ và cụm từ có thể có nhiều nghĩa tùy theo ngữ cảnh. Ví dụ như từ “ngân hàng” có thể có nghĩa là một tổ chức tài chính hoặc bên bờ sông. Các mô hình AI thường cần nhiều ngữ cảnh hơn để phân biệt các thuật ngữ như vậy, dẫn đến hiểu lầm và ảo giác.

Những thách thức về thuật toán

Các thuật toán AI hiện tại có những hạn chế, đặc biệt là trong việc xử lý các phần phụ thuộc lâu dài và duy trì tính nhất quán trong các phản hồi của chúng. Những thách thức này có thể khiến AI đưa ra những tuyên bố mâu thuẫn hoặc không hợp lý ngay cả trong cùng một cuộc trò chuyện. Ví dụ: AI có thể khẳng định một sự thật khi bắt đầu cuộc trò chuyện và mâu thuẫn với chính nó sau đó.

Những phát triển và nghiên cứu gần đây

Các nhà nghiên cứu liên tục làm việc để giảm ảo giác AI và các nghiên cứu gần đây đã mang lại những tiến bộ đầy hứa hẹn trong một số lĩnh vực chính. Một nỗ lực đáng kể là cải thiện chất lượng dữ liệu bằng cách quản lý các bộ dữ liệu chính xác, đa dạng và cập nhật hơn. Điều này liên quan đến việc phát triển các phương pháp để lọc ra dữ liệu sai lệch hoặc không chính xác và đảm bảo rằng các tập huấn luyện thể hiện các bối cảnh và nền văn hóa khác nhau. Bằng cách tinh chỉnh dữ liệu mà các mô hình AI được đào tạo, khả năng xảy ra ảo giác sẽ giảm đi khi hệ thống AI có được nền tảng thông tin chính xác tốt hơn.

Các kỹ thuật đào tạo nâng cao cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc giải quyết ảo giác AI. Các kỹ thuật như xác thực chéo và các bộ dữ liệu toàn diện hơn giúp giảm thiểu các vấn đề như trang bị quá mức và thiếu trang bị. Ngoài ra, các nhà nghiên cứu đang tìm cách kết hợp hiểu biết theo ngữ cảnh tốt hơn vào các mô hình AI. Các mô hình máy biến áp, chẳng hạn như BERT, đã cho thấy những cải tiến đáng kể trong việc hiểu và tạo ra phản ứng phù hợp theo ngữ cảnh, giảm ảo giác bằng cách cho phép AI nắm bắt các sắc thái hiệu quả hơn.

Hơn nữa, những đổi mới về thuật toán đang được khám phá để giải quyết trực tiếp ảo giác. Một sự đổi mới như vậy là AI có thể giải thích được (XAI), nhằm mục đích làm cho quá trình ra quyết định của AI trở nên minh bạch hơn. Bằng cách hiểu cách hệ thống AI đưa ra một kết luận cụ thể, các nhà phát triển có thể xác định và sửa chữa các nguồn gây ảo giác một cách hiệu quả hơn. Sự minh bạch này giúp xác định chính xác và giảm thiểu các yếu tố dẫn đến ảo giác, giúp hệ thống AI trở nên đáng tin cậy và đáng tin cậy hơn.

Những nỗ lực kết hợp về chất lượng dữ liệu, đào tạo mô hình và tiến bộ thuật toán này thể hiện cách tiếp cận nhiều mặt nhằm giảm ảo giác AI và nâng cao hiệu suất cũng như độ tin cậy tổng thể của chatbot AI.

Ví dụ thực tế về ảo giác AI

Các ví dụ thực tế về ảo giác AI nêu bật cách những lỗi này có thể tác động đến nhiều lĩnh vực khác nhau, đôi khi gây ra hậu quả nghiêm trọng.

Trong chăm sóc sức khỏe, một nghiên cứu của Đại học Y khoa Florida đã thử nghiệm ChatGPT về các câu hỏi y tế phổ biến liên quan đến tiết niệu. Kết quả thật đáng lo ngại. Chatbot chỉ cung cấp phản hồi phù hợp trong 60% thời gian. Thông thường, nó diễn giải sai các hướng dẫn lâm sàng, bỏ qua thông tin ngữ cảnh quan trọng và đưa ra khuyến nghị điều trị không đúng. Ví dụ, đôi khi nó khuyến nghị các phương pháp điều trị mà không nhận ra các triệu chứng nghiêm trọng, điều này có thể dẫn đến những lời khuyên tiềm ẩn nguy hiểm. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc đảm bảo hệ thống AI y tế hoạt động chính xác và đáng tin cậy.

Đã xảy ra sự cố nghiêm trọng trong dịch vụ khách hàng khi chatbot AI cung cấp thông tin không chính xác. Một vụ án đáng chú ý liên quan Chatbot của Air Canada, trong đó cung cấp thông tin chi tiết không chính xác về chính sách giá vé tang chế của họ. Thông tin sai lệch này đã khiến khách du lịch không được hoàn tiền, gây ra sự gián đoạn đáng kể. Tòa án đã ra phán quyết chống lại Air Canada, nhấn mạnh trách nhiệm của họ đối với thông tin do chatbot của họ cung cấp. Sự cố này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thường xuyên cập nhật và xác minh tính chính xác của cơ sở dữ liệu chatbot để ngăn chặn các sự cố tương tự.

Lĩnh vực pháp lý đã gặp phải những vấn đề nghiêm trọng liên quan đến ảo giác về AI. Trong một vụ án ở tòa án, Luật sư New York Steven Schwartz đã sử dụng ChatGPT để tạo ra các tài liệu tham khảo pháp lý cho một bản tóm tắt, bao gồm sáu trích dẫn trường hợp bịa đặt. Điều này dẫn đến hậu quả nghiêm trọng và nhấn mạnh sự cần thiết phải có sự giám sát của con người trong tư vấn pháp lý do AI tạo ra để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy.

Ý nghĩa đạo đức và thực tiễn

Ý nghĩa đạo đức của ảo giác AI là rất sâu sắc, vì thông tin sai lệch do AI điều khiển có thể dẫn đến tác hại đáng kể, chẳng hạn như chẩn đoán sai về y tế và tổn thất tài chính. Đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm giải trình trong phát triển AI là rất quan trọng để giảm thiểu những rủi ro này.

Thông tin sai lệch từ AI có thể gây ra hậu quả trong thế giới thực, gây nguy hiểm đến tính mạng nếu đưa ra lời khuyên y tế không chính xác và dẫn đến kết quả bất công khi đưa ra lời khuyên pháp lý sai lầm. Các cơ quan quản lý như Liên minh Châu Âu đã bắt đầu giải quyết những vấn đề này bằng các đề xuất như Đạo luật AI, nhằm thiết lập các hướng dẫn để triển khai AI an toàn và có đạo đức.

Tính minh bạch trong hoạt động AI là điều cần thiết và lĩnh vực XAI tập trung vào việc làm cho các quy trình ra quyết định của AI trở nên dễ hiểu. Tính minh bạch này giúp xác định và khắc phục ảo giác, đảm bảo hệ thống AI đáng tin cậy và đáng tin cậy hơn.

Lời kết

Các chatbot AI đã trở thành công cụ thiết yếu trong nhiều lĩnh vực khác nhau, nhưng xu hướng gây ảo giác của chúng đặt ra những thách thức đáng kể. Bằng cách hiểu rõ các nguyên nhân, từ các vấn đề về chất lượng dữ liệu đến các hạn chế về thuật toán—và triển khai các chiến lược để giảm thiểu những lỗi này, chúng tôi có thể nâng cao độ tin cậy và độ an toàn của hệ thống AI. Những tiến bộ liên tục trong việc quản lý dữ liệu, đào tạo mô hình và AI có thể giải thích, kết hợp với sự giám sát thiết yếu của con người, sẽ giúp đảm bảo rằng các chatbot AI cung cấp thông tin chính xác và đáng tin cậy, cuối cùng là nâng cao niềm tin và tiện ích lớn hơn trong các công nghệ mạnh mẽ này.

Bạn đọc cũng nên tìm hiểu về đầu Giải pháp phát hiện ảo giác AI.