7 cách đơn giản để ứng phó khi AI "Bịa chuyện"
Điều đáng sợ nhất về AI không phải là nó sai, mà là nó sai nhưng lại nghe có vẻ đúng.
Mình từng dùng ChatGPT để tra cứu thông tin cho một bài viết. Nó trả lời tự tin đến mức mình tí nữa đã copy nguyên văn mà không kiểm tra lại. May mắn là mình đã kiểm tra và phát hiện ra con số nó đưa ra... không hề tồn tại!
Hiện tượng này có tên gọi chuyên môn là “hallucination” – tạm dịch là “ảo giác” hay nói nôm na là AI bịa chuyện. Và nó xảy ra thường xuyên hơn bạn nghĩ.
AI bịa chuyện là sao?
Hãy tưởng tượng bạn hỏi một người bạn về một cuốn sách mà cả hai người chưa đọc. Thay vì thừa nhận “tui không biết”, họ lại... chém gió một cách tự tin. AI cũng hay làm vậy.
Có hai kiểu “bịa” chính:
1. Bịa từ trong ra ngoài:
Bạn đưa cho AI một tài liệu ghi rõ deadline là ngày 15/3. AI tóm tắt lại và thản nhiên viết thành ngày 30/3. Nó không lấy thông tin từ đâu khác – nó đọc sai ngay cái bạn đưa cho nó.
2. Bịa từ hư không:
Bạn hỏi về một chủ đề ít người biết. Thay vì nói “tôi không chắc”, AI lại sáng tác ra một câu trả lời chi tiết, tự tin như thật. Có luật sư ở Mỹ từng trích dẫn những vụ án mà AI bịa ra – vụ án đó không hề tồn tại!
Tại sao AI lại bịa chuyện?
Điều quan trọng cần hiểu: AI không cố ý lừa bạn. Vấn đề nằm ở cách nó đã được dạy để chiều lòng bạn.
AI hoạt động như một cỗ máy dự đoán từ tiếp theo. Nó được huấn luyện để tạo ra những câu nghe có vẻ hợp lý, không phải những câu đúng sự thật. Giữa “nghe hay” và “nói đúng” là một khoảng cách rất xa.
Thêm nữa, trong quá trình huấn luyện, AI được “thưởng” khi đưa ra câu trả lời, chứ không phải khi thừa nhận “tôi không biết”. Nên nó học được rằng: đoán bừa tốt hơn là im lặng.
Điều hay ho là, nghiên cứu cho thấy AI biết khi nào nó đang đoán và khi nào nó chắc chắn. Chỉ là nó không tự động nói ra. Nên chúng ta có thể buộc nó phải thành thật hơn nếu biết cách.
7 Cách để AI bớt bịa
1. Cho phép AI nói “Tôi không biết”
Đây là cách đơn giản nhất và hiệu quả nhất.
Mặc định, AI ngại thừa nhận sự không chắc chắn. Bạn phải cho phép rõ ràng rằng điều đó OK.
Ví dụ: “Nếu bạn không chắc về điều gì, hãy nói rằng bạn không biết, tuyệt đối không đưa thông tin chưa có kiểm chứng.”
2. Yêu cầu AI suy nghĩ từng bước
Thay vì để AI nhảy thẳng đến kết luận, hãy bắt nó giải thích từng bước suy luận.
Ví dụ: “Hãy phân tích vấn đề này từng bước một trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng.”
Nghiên cứu cho thấy cách này giảm tỉ lệ bịa chuyện từ 38% xuống còn 18%. Lý do? Khi phải giải thích logic, những “lỗ hổng” trong lập luận sẽ dễ bị phát hiện hơn.
3. Yêu cầu AI trích dẫn trước khi phân tích
Khi làm việc với tài liệu (hợp đồng, báo cáo, bài nghiên cứu...), đừng để AI tự do diễn giải. Hãy thử nghiệm các bước prompt sau:
Bước 1: “Trích xuất 5-7 đoạn nguyên văn từ tài liệu này liên quan đến [câu hỏi của bạn].”
Bước 2: “Chỉ dựa trên những đoạn trích vừa rồi, hãy trả lời câu hỏi. Nếu không có trích dẫn nào hỗ trợ, đừng nói.”
4. Yêu cầu AI tự kiểm tra lại
Sau khi nhận được câu trả lời, hãy hỏi lại: “Với mỗi thông tin bạn vừa đưa, hãy đánh giá độ tin cậy: cao/trung bình/thấp. Nếu thấp, hãy giải thích tại sao.”
AI có thể nhận ra những điểm yếu trong chính câu trả lời của mình nếu được yêu cầu làm điều đó.
5. Hỏi cùng một câu nhiều lần
Với thông tin quan trọng, hãy bắt đầu cuộc trò chuyện mới và hỏi lại y hệt câu hỏi cũ. Nếu câu trả lời nhất quán, khả năng cao nó đúng. Nếu câu trả lời thay đổi mỗi lần, đó là dấu hiệu AI đang đoán.
6. Giao vai “người kiểm tra sự thật”
Thay vì để AI làm trợ lý tận tụy (và đôi khi quá nhiệt tình), hãy giao cho nó vai trò cụ thể:
“Bạn là người kiểm tra sự thật. Công việc của bạn là chính xác, không phải hữu ích. Nếu không chắc, hãy nói. Nếu không có thông tin, hãy thừa nhận. Tôi thà có khoảng trống còn hơn tin sai.”
7. Yêu cầu định dạng có cấu trúc
Khi cần thông tin để hành động, hãy yêu cầu AI trình bày theo format:
- Thông tin: [nội dung cụ thể]
- Nguồn: [dữ liệu huấn luyện / suy luận / giả định]
- Độ tin cậy: [cao / trung bình / thấp]
- Cách kiểm chứng: [gợi ý từ khóa để bạn Google]
Biết khi nào cần kiểm tra kỹ
Không phải lúc nào cũng cần áp dụng hết 7 cách trên. Điều quan trọng là đánh giá mức độ rủi ro:
Rủi ro thấp (brainstorm, sáng tạo nội dung): Cứ thoải mái, đôi khi những “ảo giác” lại cho ra ý tưởng hay ho.
Rủi ro trung bình (nghiên cứu, học tập): Áp dụng cách 1, 2 và 6. Kiểm tra nhanh những điểm quan trọng.
Rủi ro cao (công việc với khách hàng, nội dung xuất bản, quyết định có hệ quả thực): Dùng tất cả các cách, kết hợp kiểm tra thủ công với các nguồn khác.
Kết luận
AI ngày càng tốt hơn. Mỗi phiên bản mới bịa ít hơn phiên bản cũ. Nhưng hiện tượng “ảo giác” sẽ không bao giờ biến mất hoàn toàn vì nó nằm trong cách mô hình ngôn ngữ hoạt động.
Điều quan trọng không phải là ngừng tin AI, mà là dùng AI với đôi mắt mở. Học cách nhận ra khi nào nên tin, khi nào nên kiểm tra.
Cuối cùng, dù AI viết ra thì bạn vẫn là người chịu trách nhiệm với những gì bạn sử dụng. Đổ lỗi cho AI không có tác dụng gì, dù là với sếp, với khách hàng, hay với chính tiêu chuẩn của bản thân.
Hãy là người dùng AI thông minh.
Bạn có kinh nghiệm gì khi phát hiện AI bịa chuyện? Hãy chia sẻ trong phần bình luận nhé!