Hiểu về ảo giác AI (AI hallucination) và cách phòng tránh
Trong các bài viết trước, chúng ta đã tìm hiểu về AI, Machine Learning, Deep Learning và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Hôm nay, chúng ta sẽ đi sâu vào một trong những thách thức quan trọng khi sử dụng AI, đặc biệt là LLM: hiện tượng ảo giác AI (AI hallucination) và cách phòng tránh nó.
## Ảo giác AI là gì?
Ảo giác AI, hay còn gọi là "hallucination” trong tiếng Anh, là hiện tượng khi một hệ thống AI tạo ra thông tin không chính xác hoặc không tồn tại, nhưng lại trình bày nó một cách tự tin như thể đó là sự thật.
Yann LeCun, Giám đốc AI tại Meta, giải thích: "Ảo giác AI xảy ra khi mô hình ngôn ngữ 'điền vào chỗ trống' bằng thông tin không chính xác hoặc không liên quan, thay vì thừa nhận rằng nó không biết câu trả lời." [1]
## Tại sao ảo giác AI xảy ra?
1. Dữ liệu huấn luyện không đầy đủ hoặc thiên lệch:
- LLM được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu từ internet, có thể bao gồm cả thông tin sai lệch hoặc không đầy đủ.
- Ví dụ: Nếu dữ liệu huấn luyện chứa nhiều thông tin sai về một sự kiện lịch sử, LLM có thể tái tạo và lan truyền thông tin sai này.
2. Giới hạn trong kiến thức:
- LLM có kiến thức giới hạn đến thời điểm chúng được huấn luyện.
- Ví dụ: Một LLM được huấn luyện với dữ liệu đến năm 2022 sẽ không có thông tin chính xác về các sự kiện xảy ra sau đó.
3. Thiếu khả năng suy luận sâu:
- Mặc dù LLM có thể tạo ra văn bản mạch lạc, chúng vẫn thiếu khả năng suy luận logic phức tạp như con người.
- Ví dụ: Khi được hỏi về một vấn đề phức tạp đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về nhiều lĩnh vực, LLM có thể tạo ra câu trả lời nghe có vẻ hợp lý nhưng thực tế là không chính xác.
4. Xu hướng "điền vào chỗ trống":
- LLM được thiết kế để tạo ra văn bản liên tục, và đôi khi chúng sẽ "điền vào chỗ trống" bằng thông tin được tạo ra, ngay cả khi thông tin đó không chính xác.
- Ví dụ: Khi được yêu cầu cung cấp thông tin chi tiết về một chủ đề mơ hồ, LLM có thể tạo ra thông tin không tồn tại để hoàn thành câu trả lời.
## Ví dụ về ảo giác AI trong cuộc sống hàng ngày
1. Trả lời câu hỏi:
- Khi được hỏi về một người nổi tiếng, LLM có thể tạo ra thông tin tiểu sử không chính xác.
- Ví dụ: LLM có thể nói rằng một diễn viên đã đoạt giải Oscar, trong khi thực tế người đó chưa bao giờ được đề cử.
2. Tạo nội dung:
- Khi được yêu cầu viết một bài báo về một sự kiện lịch sử, LLM có thể thêm vào các chi tiết không có thật.
- Ví dụ: Trong một bài viết về Chiến tranh Thế giới II, LLM có thể tạo ra một trận đánh không có thật hoặc đưa ra số liệu thương vong không chính xác.
3. Hỗ trợ lập trình:
- Khi được yêu cầu giải thích hoặc tạo mã cho một thư viện hoặc API cụ thể, LLM có thể tạo ra các hàm hoặc phương thức không tồn tại.
- Ví dụ: LLM có thể mô tả một phương thức trong một thư viện Python phổ biến mà thực tế không tồn tại.
4. Tư vấn y tế:
- Khi được hỏi về các triệu chứng hoặc phương pháp điều trị, LLM có thể đưa ra thông tin y tế không chính xác hoặc không được chứng minh.
- Ví dụ: LLM có thể gợi ý một phương pháp điều trị không được khoa học công nhận cho một bệnh cụ thể.
Ethan Mollick, Phó Giáo sư tại Đại học Pennsylvania, cảnh báo: "Ảo giác AI là một trong những thách thức lớn nhất trong việc sử dụng LLM một cách an toàn và hiệu quả. Người dùng cần phải luôn cảnh giác và xác minh thông tin quan trọng từ nhiều nguồn." [2]
## Cách phòng tránh ảo giác AI
1. Xác minh thông tin:
- Luôn kiểm tra thông tin quan trọng từ nhiều nguồn đáng tin cậy.
- Ví dụ: Nếu LLM cung cấp một sự kiện lịch sử, hãy kiểm tra lại từ các sách giáo khoa hoặc trang web học thuật uy tín.
2. Sử dụng AI có khả năng trích dẫn nguồn:
- Một số LLM tiên tiến có khả năng cung cấp nguồn tham khảo cho thông tin chúng đưa ra.
- Ví dụ: Khi sử dụng các hệ thống như GPT-4 với plugin trích dẫn, yêu cầu AI cung cấp nguồn cho mỗi thông tin quan trọng.
3. Đặt câu hỏi cụ thể và chi tiết:
- Càng cung cấp nhiều thông tin và yêu cầu cụ thể, AI càng ít có khả năng tạo ra thông tin sai lệch.
- Ví dụ: Thay vì hỏi "Kể cho tôi về Chiến tranh Thế giới II", hãy hỏi "Liệt kê 5 trận đánh quan trọng nhất trong Chiến tranh Thế giới II, kèm theo ngày tháng và địa điểm cụ thể."
4. Sử dụng AI như một điểm khởi đầu, không phải điểm kết thúc:
- Xem AI như một công cụ hỗ trợ nghiên cứu ban đầu, không phải nguồn thông tin cuối cùng.
- Ví dụ: Sử dụng AI để tạo ra một danh sách các chủ đề cần tìm hiểu về một vấn đề, sau đó tự nghiên cứu sâu hơn về từng chủ đề.
5. Phát triển tư duy phản biện:
- Luôn đặt câu hỏi và đánh giá thông tin một cách khách quan, bất kể nguồn gốc.
- Ví dụ: Khi nhận được một thông tin bất ngờ từ AI, hãy tự hỏi "Điều này có hợp lý không?" và tìm kiếm bằng chứng ủng hộ hoặc phản bác.
6. Cập nhật kiến thức về giới hạn của AI:
- Hiểu rõ khả năng và giới hạn của hệ thống AI bạn đang sử dụng.
- Ví dụ: Biết rằng LLM có giới hạn về thời gian trong dữ liệu huấn luyện và không có khả năng cập nhật thông tin thời sự.
Andrew Ng, người sáng lập DeepLearning.AI, nhấn mạnh: "Giáo dục người dùng về cách sử dụng AI một cách có trách nhiệm là chìa khóa để tận dụng sức mạnh của công nghệ này trong khi giảm thiểu rủi ro." [3]
## Kết luận
Ảo giác AI là một thách thức quan trọng trong việc sử dụng các hệ thống AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn. Tuy nhiên, với sự hiểu biết đúng đắn về nguyên nhân và cách phòng tránh, chúng ta có thể tận dụng sức mạnh của AI một cách an toàn và hiệu quả. Việc phát triển tư duy phản biện và thói quen xác minh thông tin không chỉ giúp chúng ta đối phó với ảo giác AI mà còn là kỹ năng quý giá trong thời đại thông tin số.
Trong bài viết cuối cùng của chuỗi này, chúng ta sẽ thảo luận về đạo đức AI và tương lai của công nghệ trí tuệ nhân tạo, đồng thời xem xét cách chúng ta có thể chuẩn bị cho một tương lai nơi AI ngày càng trở nên phổ biến và mạnh mẽ hơn.
### Tài liệu tham khảo
[1] LeCun, Y. (2023). Keynote speech at the World Artificial Intelligence Conference.
[2] Mollick, E. (2023). Prompt Engineering and the Future of Work. Harvard Business Review.
[3] Ng, A. (2023). AI for Everyone: Master Class. Coursera.