Tại sao chatbot AI ảo tưởng

(Tham khảo chính: CME AI trong y khoa )

19/7/2024 (nguồn: https://www.unite.ai/why-do-ai-chatbots-hallucinate-exploring-the-science/)

Tại sao chatbot AI ảo tưởng? Khám phá khoa học

Khám phá lý do tại sao chatbot AI ảo tưởng, tạo ra thông tin sai lệch hoặc bịa đặt và khám phá khoa học đằng sau hiện tượng này Ngày nay, chatbot Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta, hỗ trợ mọi thứ, từ quản lý lịch trình đến cung cấp hỗ trợ khách hàng. Tuy nhiên, khi các chatbot này trở nên tiên tiến hơn, một vấn đề đáng quan tâm được gọi là ảo tưởng đã xuất hiện. Trong AI, ảo tưởng đề cập đến những 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 của mình 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 vẻ thú vị, nhưng trong các lĩnh vực quan trọng như chăm sóc sức khỏe hoặc tư vấn pháp lý, những ảo tưởng như vậy có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng. Do đó, việc hiểu lý do tại sao chatbot AI ảo tưởng là điều cần thiết để tăng cường độ tin cậy và tính an toàn của chúng.

Những điều cơ bản của chatbot AI

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: dựa trên quy tắc và mô hình sinh. Chatbot dựa trên quy tắc tuân theo các quy tắc hoặc tập lệnh được xác định trước. Chúng có thể xử lý các tác vụ đơn giản như đặt bàn tại nhà hàng hoặc trả lời các câu hỏi dịch vụ khách hàng thông thường. Các bot này hoạt động trong phạm vi giới hạn và dựa vào các trình kích hoạt hoặc từ khóa cụ thể để cung cấp phản hồi chính xác. Tuy nhiên, sự cứng nhắc của chúng hạn chế khả năng xử lý các truy vấn phức tạp hơn hoặc các truy vấn không mong đợi. Mặt khác, các mô hình sinh sử dụng học máy và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tạo phản hồi. Các mô hình này được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu, học các mẫu và cấu trúc trong ngôn ngữ con người. Các ví dụ phổ biến bao gồm loạt GPT của OpenAI và BERT của Google. Các mô hình này có thể tạo ra các phản hồi linh hoạt hơn và phù hợp với ngữ cảnh, khiến chúng trở nên đa năng và dễ thích ứng hơn so với các chatbot dựa trên quy tắc. Tuy nhiên, sự linh hoạt này cũng khiến chúng dễ bị ảo tưởng hơn vì chúng dựa vào các phương pháp xác suất để tạo phản hồi.

Ảo tưởng AI là gì?

Ảo tưởng AI xảy ra khi một chatbot tạo ra nội dung không dựa trên thực tế. Điều này có thể chỉ đơn giản là một lỗi thực tế, chẳng hạn như ngày của một sự kiện lịch sử bị sai, hoặc điều gì đó phức tạp hơn, chẳng hạn như chế tạo toàn bộ một câu chuyện hoặc khuyến nghị y tế. Trong khi ảo giác của con người là những trải nghiệm giác quan không có kích thích bên ngoài, thường do các yếu tố tâm lý hoặc thần kinh gây ra, thì ảo giác của AI bắt nguồn từ việc diễn giải sai hoặc tổng 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 ra một loài khủng long hư cấu hoàn toàn mới chưa từng tồn tại. Khái niệm ảo tưởng AI đã có từ những ngày đầu của học máy. Các mô hình ban đầu, tương đối đơn giản, thường mắc những lỗi rất đáng ngờ, chẳng hạn như cho rằng "Paris là thủ đô của Ý". Khi công nghệ AI phát triển, các ảo giác trở nên tinh tế hơn nhưng có khả năng nguy hiểm hơn. Ban đầu, những lỗi AI này được coi là những trường hợp bất thường hoặc 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 thiết. Việc tích hợp AI vào các lĩnh vực nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe, tư vấn pháp lý và dịch vụ khách hàng làm tăng rủi ro liên quan đến ảo tưởng. Điều này làm cho việc hiểu và giảm thiểu những sự cố này trở nên cần thiết để đảm bảo độ tin cậy và an toàn của các hệ thống AI.

Nguyên nhân gây ra ảo tưởng AI

Hiểu được lý do tại sao chatbot AI ảo tưởng liên quan đến việc khám phá một số yếu tố có mối liên hệ chặt chẽ:

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 đào tạo bị thiên lệch, lỗi thời hoặc không chính xác, thì kết quả của AI cũng sẽ phản ánh những sai sót đó. Ví dụ, nếu một chatbot AI được đào tạo trên các văn bản y tế bao gồm các phương pháp lỗi thời, nó có thể đề xuất các phương pháp điều trị đã lỗi thời hoặc có hại. Hơn nữa, nếu dữ liệu thiếu tính đa dạng, AI có thể không hiểu được các bối cảnh nằm ngoài phạm vi đào tạo hạn chế của nó, dẫn đến kết quả sai.

Kiến trúc và đào tạo mô hình

Kiến trúc và quá trình đào tạo của mô hình AI cũng đóng vai trò quan trọng. Quá khớp xảy ra khi mô hình AI học dữ liệu đào tạo quá tốt, bao gồm cả nhiễu và lỗi của nó, khiến nó hoạt động kém đối với dữ liệu mới. Ngược lại, thiếu khớp xảy ra khi mô hình đào tạo chưa đầy đủ dữ liệu đào tạo, dẫn đến phản hồi quá đơn giản. Do đó, việc duy trì sự cân bằng giữa các thái cực là rất khó khăn nhưng lại cần thiết để giảm ảo giác.

Sự mơ hồ trong ngôn ngữ

Bản chất ngôn ngữ của con người là phức tạp và đầy sắc thái. Các từ và cụm từ có thể có nhiều nghĩa tùy thuộc vào ngữ cảnh. Ví dụ, từ "bank" có nghĩa là một tổ chức tài chính hoặc 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 tưởng.

Thách thức về mặt thuật toán

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

Những phát triển và nghiên cứu gần đây

Các nhà nghiên cứu liên tục làm việc để giảm ảo tưởng 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 quan trọng là cải thiện chất lượng dữ liệu bằng cách tuyển chọn các tập dữ liệu chính xác, đa dạng và cập nhật hơn. Điều này liên quan đến việc phát triển các phương pháp để lọc dữ liệu thiên lệch hoặc không chính xác và đảm bảo rằng các tập huấn luyện đại diện cho nhiều bối cảnh và nền văn hóa khác nhau. Bằng cách cải thiện dữ liệu mà các mô hình AI được đào tạo, khả năng ảo tưởng giảm đi vì các hệ thống AI có được nền tảng thông tin chính xác tốt hơn. Các kỹ thuật đào tạo tiên tiến cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc giải quyết ảo tưởng AI. Các kỹ thuật như xác thực chéo và các tập dữ liệu toàn diện hơn giúp giảm các vấn đề như quá khớp và thiếu khớp. Ngoài ra, các nhà nghiên cứu đang khám phá các cách để kết hợp sự hiểu biết về ngữ cảnh tốt hơn vào các mô hình AI. Các mô hình Transformer, chẳng hạn như BERT, đã có những cải tiến đáng kể trong việc hiểu và tạo ra các phản hồi phù hợp với ngữ cảnh, giảm ảo tưởng bằng cách cho phép AI nắm bắt các sắc thái hiệu quả hơn. Hơn nữa, các cải tiến về thuật toán đang được khám phá để giải quyết trực tiếp ảo tưởng. Một trong những cải tiến như vậy là Explainable AI (XAI), nhằm mục đích làm cho các quy trình ra quyết định của AI trở nên minh bạch hơn. Bằng cách hiểu cách thức hệ thống AI đưa ra kết luận cụ thể, các nhà phát triển có thể xác định và khắc phục các nguồn ảo tưởng hiệu quả hơn. Sự minh bạch này giúp xác định và giảm thiểu các yếu tố dẫn đến ảo giác, làm cho các hệ thống AI trở nên đáng tin cậy và đáng tin cậy hơn. Những nỗ lực kết hợp này về chất lượng dữ liệu, đào tạo mô hình và tiến bộ thuật toán đại diện cho một cách tiếp cận đa phương diện để giảm ảo giác AI và tăng cường hiệu suất và độ tin cậy tổng thể của chatbot AI.

Những tiến triển và nghiên cứu gần đây

Các nhà nghiên cứu liên tục làm việc để giảm thiểu ảo giác AI và những nghiên cứu gần đây đã mang lại những tiến bộ đầy hứa hẹn trong một số lĩnh vực chính. Một nỗ lực quan trọng là cải thiện chất lượng dữ liệu bằng cách biên soạn 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 dữ liệu thiên lệch hoặc không chính xác và đảm bảo rằng các bộ dữ liệu đào tạo đại diện cho nhiều bối cảnh và nền văn hóa khác nhau. Bằng cách tinh chỉnh dữ liệu mà các mô hình AI được đào tạo, khả năng ảo ảnh giảm xuống khi các hệ thống AI có được nền tảng thông tin chính xác hơn. Các kỹ thuật đào tạo tiên tiến cũng đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết ảo giác AI. Các kỹ thuật như xác nhận chéo và bộ dữ liệu toàn diện hơn giúp giảm các vấn đề như quá khớp và thiếu khớp. Ngoài ra, các nhà nghiên cứu đang khám phá các cách để kết hợp hiểu biết về ngữ cảnh tốt hơn vào các mô hình AI. Các mô hình Transformer, chẳng hạn như BERT, đã thể hiện những cải tiến đáng kể trong việc hiểu và tạo ra các phản hồi phù hợp với ngữ cảnh, giảm ảo giác bằng cách cho phép AI nắm bắt các sắc thái một cách hiệu quả hơn. Hơn nữa, các cải tiến về thuật toán đang được khám phá để giải quyết trực tiếp vấn đề ảo giác. Một trong những cải tiến đó là Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích (XAI), có mục đích làm cho quá trình ra quyết định của AI trở nên minh bạch hơn. Bằng cách hiểu cách hệ thống AI đạt đến kết luận cụ thể, các nhà phát triển có thể xác định và sửa chữa các nguồn ảo giác hiệu quả hơn. Sự minh bạch này giúp xác định và giảm thiểu các yếu tố dẫn đến ảo giác, giúp các hệ thống AI trở nên đáng tin cậy và đáng tin hơn. Những nỗ lực kết hợp này trong chất lượng dữ liệu, đào tạo mô hình và những tiến bộ về thuật toán thể hiện phương pháp tiếp cận đa phương diện để giảm ảo giác AI và nâng cao hiệu suất và độ tin cậy tổng thể của chatbot AI.

Những ví dụ thực tế về ảo giác AI

Những ví dụ thực tế về ảo giác AI nhấn mạnh cách những lỗi này có thể tác động đến nhiều lĩnh vực khác nhau, đôi khi gây ra những hậu quả nghiêm trọng. Trong chăm sóc sức khỏe, một nghiên cứu của Trường Y thuộc Đại học Florida đã thử nghiệm ChatGPT về các câu hỏi y khoa phổ biến liên quan đến tiết niệu. Kết quả đáng lo ngại. Chatbot chỉ cung cấp phản hồi thích hợp 60% thời gian. Thông thường, nó hiểu sai các hướng dẫn lâm sàng, bỏ sót thông tin quan trọng theo ngữ cảnh và đưa ra các khuyến nghị điều trị không phù hợp. Ví dụ: đôi khi nó khuyến nghị các phương pháp điều trị mà không nhận ra các triệu chứng quan trọng, điều này có thể dẫn đến lời khuyên có khả năng gây nguy hiểm. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc đảm bảo rằng các hệ thống AI y tế là chính xác và đáng tin cậy. Những sự cố đáng kể đã xảy ra trong dịch vụ khách hàng khi các chatbot AI cung cấp thông tin không chính xác. Một trường hợp đáng chú ý liên quan đến chatbot của Air Canada, cung cấp thông tin không chính xác về chính sách giá vé ưu đãi của họ. Thông tin sai lệch này khiến một du khách mất quyền hoàn lại tiền, gây ra sự gián đoạn đáng kể. Tòa án đã 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 nêu bật tầm quan trọng của việc cập nhật và xác minh thường xuyên tính chính xác của cơ sở dữ liệu chatbot để ngăn chặn các vấn đề tương tự. Lĩnh vực pháp lý đã gặp phải những vấn đề đáng kể với ảo giác của AI. Trong một vụ kiện, luật sư New York Steven Schwartz đã sử dụng ChatGPT để tạo ra các văn bản tham khảo pháp lý cho một bản tóm tắt, trong đó có sáu trích dẫn vụ án bịa đặt. Điều này dẫn đến hậu quả nghiêm trọng và nhấn mạnh sự cần thiết phải có sự giám sát của con người đối với lời khuyên pháp lý do AI tạo ra để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy.

Những tác động về mặt đạo đức và thực tế

Những tác động về mặt đạo đức của ảo giác AI là rất sâu sắc, vì thông tin sai lệch do AI tạo ra có thể dẫn đến tác hại đáng kể, chẳng hạn như chẩn đoán sai về mặt 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, đe dọa tính mạng bằng các lời khuyên y khoa không chính xác và dẫn đến kết quả bất công với các lời khuyên pháp lý sai lầm. Các cơ quan quản lý như Liên minh Châu Âu đã bắt đầu giải quyết các vấn đề này với 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 của AI là điều cần thiết và lĩnh vực XAI tập trung vào việc làm cho các quá trình ra quyết định của AI trở nên dễ hiểu. Sự minh bạch này giúp xác định và sửa chữa ảo giác, đảm bảo các hệ thống AI đáng tin cậy và đáng tin hơn.

Kết luận

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

Tải về tài liệu chính .....(xem tiếp)