Ảo giác trí tuệ nhân tạo: AI Hallucinations là gì? Biểu hiện và Tác động

Ảo giác trí tuệ nhân tạo: AI Hallucinations là từ để chỉ việc trí tuệ nhân tạo (AI) tự tạo ra những thông tin sai lệch, nhưng lại trình bày chúng một cách rất logic.

Nói cách khác, vấn đề không chỉ nằm ở việc AI “nói sai”, mà còn ở việc nó “nói sai một cách đầy hợp lý”, khiến người dùng dễ dàng tin tưởng nếu không có sự kiểm chứng cẩn trọng. Đây là nguyên nhân làm suy giảm độ tin cậy và tiềm ẩn nhiều rủi ro khi áp dụng AI vào các nhiệm vụ yêu cầu độ chính xác cao.

Hiểu được lý do tại sao ảo giác xảy ra, chẳng hạn như các vấn đề với dữ liệu đào tạo, cách mô hình được xây dựng hoặc cách mô hình học, giúp chúng ta thấy được vấn đề này phát triển như thế nào (Al Jannadi, 2023).

Để hiểu rõ hơn về nguyên nhân gây ra hiện tượng này, chúng ta cần phân tích một số yếu tố cơ bản liên quan đến dữ liệu đào tạo, cấu trúc mô hình và quy trình huấn luyện của AI.

AI Hallucinations là gì?

Trong bài báo “AI Hallucinations: Types, Causes, Impacts, and Strategies for Detection and Prevention” (tạm dịch: Ảo giác trí tuệ nhân tạo: Phân loại, nguyên nhân, tác động và các chiến lược phát hiện, ngăn ngừa), tác giả Khmaïess Al Jannadi (2023) đã tiến hành một phân tích toàn diện về hiện tượng ảo giác trong các mô hình trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs).

Bài viết tập trung vào việc nhận diện và đánh giá các chiến lược đương thời nhằm phát hiện và hạn chế ảo giác trí tuệ nhân tạo, đồng thời chỉ ra những hướng cải tiến cần thiết trong thiết kế và vận hành các hệ thống này.

Dựa trên nguồn gốc hình thành, Al Jannadi phân chia ảo giác trí tuệ nhân tạo thành hai nhóm chính: ảo giác nội tại (intrinsic hallucinations) và ảo giác ngoại tại (extrinsic hallucinations).

Ảo giác nội tại

Ảo giác nội tại xuất phát từ chính các hạn chế cấu trúc bên trong của mô hình AI. Các nguyên nhân có thể bao gồm:

• Thiết kế kiến trúc mô hình chưa tối ưu, khiến hệ thống khó đạt được sự hiểu biết sâu sắc về ngữ cảnh và logic.

• Phương pháp đào tạo thiếu sót, dẫn đến sự khái quát hóa quá mức hoặc học lệch từ các mẫu dữ liệu không đại diện.

• Biểu diễn thông tin không đầy đủ hoặc xung đột trong mạng nơ-ron, khiến mô hình không thể điều hòa các mâu thuẫn ẩn trong dữ liệu huấn luyện.

Ví dụ điển hình cho loại ảo giác này là khi một LLM tạo ra một câu chuyện có vẻ liền mạch, trôi chảy về mặt ngôn ngữ nhưng lại hoàn toàn sai lệch về mặt thực tiễn. Điều này phản ánh đặc điểm xác suất trong cơ chế hoạt động của mô hình: nó ưu tiên tối ưu hóa sự lưu loát của ngôn ngữ thay vì đảm bảo tính chính xác về mặt thông tin.

Ảo giác ngoại tại

Ngược lại, ảo giác ngoại tại bắt nguồn từ các yếu tố bên ngoài mô hình, chủ yếu liên quan đến chất lượng và tính phù hợp của dữ liệu đầu vào. Những nguyên nhân chính bao gồm:

• Nguồn dữ liệu không đầy đủ, lỗi thời hoặc mang tính đánh lừa.

• Dữ liệu nhập vào thiếu tính xác thực, buộc mô hình phải “sáng tạo” thêm chi tiết để lấp đầy khoảng trống trong thông tin.

Trong trường hợp này, nếu người dùng yêu cầu một câu trả lời dựa trên những dữ liệu khiếm khuyết, mô hình có thể tạo ra các phản hồi nghe có vẻ hợp lý nhưng thực chất là bịa đặt, nhằm duy trì sự liền mạch của nội dung.

Ảo giác ngoại tại cho thấy một thách thức lớn khi triển khai LLMs trong thực tế: các mô hình này sẽ trở nên không đáng tin cậy nếu không được kết nối với các cơ sở dữ liệu đã được kiểm chứng, cập nhật và có liên quan về mặt ngữ cảnh.

Biểu hiện của hiện tượng ảo giác trí tuệ nhân tạo (AI Hallucinations)

Hiện tượng ảo giác trí tuệ nhân tạo (AI Hallucinations) xảy ra khi các mô hình trí tuệ nhân tạo tạo sinh, đặc biệt là các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (Large Language Models – LLMs), sản sinh ra các đầu ra không chính xác, phi lý hoặc không dựa trên thực tế, nhưng lại trình bày chúng dưới hình thức có vẻ hợp lý, mạch lạc và đáng tin cậy.

Những ảo giác này là kết quả trực tiếp từ những giới hạn nội tại của mô hình trong việc hiểu sâu ngữ cảnh hoặc xác minh độ xác thực của thông tin đầu ra. Thường xuyên, hiện tượng này bắt nguồn từ những khoảng trống trong tập dữ liệu đào tạo hoặc từ các lỗi trong quá trình suy luận và dự đoán của mô hình.

Theo Gartner (2023), mặc dù các sản phẩm đầu ra từ Ảo giác trí tuệ nhân tạo có thể mang hình thức hợp lý và thuyết phục, nhưng chúng tiềm ẩn rủi ro nghiêm trọng đối với các ứng dụng yêu cầu độ chính xác và độ tin cậy cao. Từ đó, đặt ra yêu cầu cấp thiết đối với việc triển khai các cơ chế xác thực dữ liệu chặt chẽ, cũng như duy trì sự giám sát trực tiếp từ con người trong suốt quá trình sử dụng mô hình AI.

Các dạng biểu hiện đặc trưng của ảo giác trí tuệ nhân tạo

Ảo giác trong các LLM có thể xuất hiện dưới nhiều hình thức khác nhau, với mỗi dạng biểu hiện mang theo những nguy cơ riêng biệt đối với tính chính xác và độ tin cậy của thông tin:

Cung cấp thông tin sai lệch so với thực tế

Các mô hình AI có thể tự tin tạo ra những tuyên bố nghe có vẻ thuyết phục nhưng lại hoàn toàn không chính xác. Điều này thường xảy ra khi mô hình hiểu sai hoặc diễn giải sai các mối quan hệ giữa các khái niệm trong cơ sở dữ liệu nội tại của nó. Ví dụ, mô hình có thể cung cấp ngày tháng sai lệch của một sự kiện lịch sử hoặc xác định nhầm danh tính của một khám phá khoa học.

Bịa đặt chi tiết hoặc thực thể không tồn tại

Một hiện tượng phổ biến khác là việc mô hình tạo ra các thực thể hư cấu, chẳng hạn như bịa đặt các vụ án pháp lý, trích dẫn các tài liệu học thuật không tồn tại, hoặc đưa ra các số liệu tưởng tượng. Chẳng hạn, một LLM có thể sáng tạo ra một án lệ pháp lý hoàn toàn không có thật nhưng lại trình bày nó với đầy đủ quy chuẩn đặt tên và thuộc tính như thể nó thực sự tồn tại, gây hiểu nhầm nghiêm trọng trong các bối cảnh nghiên cứu hoặc ứng dụng pháp lý.

Giải thích sai sáng tạo

Dạng biểu hiện này xảy ra khi mô hình đưa ra các phản hồi vượt ra ngoài phạm vi thực tế, bằng cách kết hợp các khái niệm không liên quan nhằm xây dựng nên những câu chuyện hoặc lời giải thích có vẻ logic nhưng không đúng bản chất. Ví dụ, khi được yêu cầu mô tả một quy trình kỹ thuật, mô hình có thể trộn lẫn các khái niệm kỹ thuật không tương thích với nhau, từ đó tạo ra một mô tả có vẻ hợp lý về hình thức nhưng thực tế lại sai lệch về nội dung chuyên môn.

Một số hình thức cụ thể của AI Hallucinations

Dựa trên các quan sát hiện tại, AI Hallucinations có thể liệt kê cụ thể thành các dạng tiêu biểu sau:

Sáng tạo thông tin: Khi được hỏi về một bài báo khoa học cụ thể, AI có thể tự ý bịa ra một tiêu đề bài báo nghe rất hợp lý về mặt ngôn ngữ nhưng trên thực tế không hề tồn tại trong bất kỳ cơ sở dữ liệu học thuật nào.

Bịa đặt sự kiện hoặc số liệu: AI có thể tự ý tuyên bố những sự kiện sai lệch, chẳng hạn như việc khẳng định rằng “Trái Đất có hai mặt trăng”, chỉ dựa trên cơ chế nội suy hoặc suy đoán của mô hình mà không có cơ sở thực nghiệm hay dữ liệu xác thực.

Trích dẫn sai: Trong các bối cảnh hỗ trợ nghiên cứu pháp lý hoặc học thuật, AI có thể tạo ra các trích dẫn luật pháp, án lệ hoặc tài liệu tham khảo hoàn toàn không tồn tại, gây ra những hậu quả nghiêm trọng nếu người sử dụng không thẩm định lại nguồn thông tin.

Bản chất nguy hiểm của ảo giác trí tuệ nhân tạo

Một đặc điểm then chốt làm gia tăng mức độ nguy hiểm của hiện tượng này là bản thân mô hình AI không có khả năng tự nhận diện hoặc đánh giá tính đúng sai của những thông tin mà nó tạo ra. Mô hình vẫn sẽ trình bày những thông tin sai lệch này với phong cách diễn đạt tự tin, mạch lạc và thuyết phục như thể đó là chân lý đã được kiểm chứng.

Do đó, trong những ứng dụng yêu cầu sự chính xác tuyệt đối, việc dựa hoàn toàn vào đầu ra của AI mà không qua quy trình kiểm chứng độc lập sẽ dẫn đến những hệ quả nghiêm trọng cả về mặt kỹ thuật lẫn đạo đức.

Tác động của Ảo giác trí tuệ nhân tạo

Ảo giác trí tuệ nhân tạo đang đặt ra những thách thức nghiêm trọng cho việc triển khai và vận hành các ứng dụng AI, đặc biệt trong các lĩnh vực có yêu cầu độ chính xác và độ tin cậy tuyệt đối như chăm sóc sức khỏe, pháp lý, tài chính, truyền thông và sản xuất.

Khác với những sai sót thông thường, AI Hallucinations không chỉ đơn thuần là “nói sai”, mà còn tiềm ẩn nguy cơ dẫn đến các hậu quả hệ trọng, ảnh hưởng trực tiếp tới tính mạng con người, an toàn xã hội và sự ổn định kinh tế.

Ảnh hưởng của Ảo giác trí tuệ nhân tạo đến các lĩnh vực

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, các hệ thống AI hỗ trợ chẩn đoán và điều trị nếu tạo ra thông tin sai lệch có thể gây hậu quả thảm khốc. Chẩn đoán bệnh không chính xác, gợi ý phác đồ điều trị sai lệch, hoặc đưa ra thông tin y khoa không có cơ sở sẽ trực tiếp đe dọa an toàn bệnh nhân.

Ví dụ, một hệ thống hỗ trợ ra quyết định lâm sàng có thể đề xuất một liệu pháp điều trị không phù hợp, làm chậm trễ việc điều trị đúng cách hoặc khiến bệnh tình của bệnh nhân trở nên trầm trọng hơn. Trong môi trường lâm sàng, nơi tính chính xác và khả năng giải trình là tối quan trọng, những sai sót như vậy không thể chấp nhận được. Do đó, việc xác thực chặt chẽ đầu ra của AI trong y tế là một yêu cầu sống còn.

AI Hallucinations trong lĩnh vực pháp lý có thể làm suy yếu nghiêm trọng hệ thống công lý. Một hệ thống AI bịa đặt tiền lệ pháp lý không tồn tại, trích dẫn luật sai hoặc hiểu sai hợp đồng có thể dẫn đến lập luận sai lệch trong quá trình tố tụng, làm gián đoạn phiên tòa và thậm chí dẫn tới các quyết định sai lầm về mặt pháp lý.

Nguy cơ lớn nhất là những thông tin sai lệch này có thể làm các luật sư, thẩm phán và chuyên gia pháp lý dựa vào đó ra quyết định, kéo theo hệ quả pháp lý sâu rộng và tổn thất uy tín ngành luật. Trong môi trường yêu cầu sự chính xác và xác minh cao độ như pháp lý, bất kỳ ảo giác nào từ AI cũng là một rủi ro không thể dung thứ.

Trong lĩnh vực tài chính, các phân tích, dự báo hoặc đánh giá rủi ro sai lệch do AI tạo ra có thể dẫn đến tổn thất tài chính nghiêm trọng. Ví dụ, nếu AI dự đoán sai xu hướng thị trường hoặc đề xuất chiến lược đầu tư dựa trên dữ liệu không có thực, nhà đầu tư có thể đưa ra những quyết định rủi ro, gây thua lỗ nặng nề cho cá nhân và tổ chức.

Hơn nữa, những ảo giác như vậy còn đe dọa sự tuân thủ các quy định tài chính và phá vỡ lòng tin vào các công cụ AI trong hệ sinh thái kinh tế. Các hệ thống tài chính vì vậy đòi hỏi phải có cơ chế giám sát, kiểm định và phòng ngừa ảo giác mạnh mẽ.

Trong ngành truyền thông và công nghiệp nội dung, AI Hallucinations có thể vô tình thúc đẩy việc phát tán “tin giả” (fake news). Các bài báo, bài viết hoặc nội dung do AI sinh ra nếu chứa đựng thông tin bịa đặt có thể nhanh chóng lan rộng, ảnh hưởng đến dư luận xã hội, định hình sai lầm các quan điểm công chúng và làm xói mòn niềm tin đối với các cơ quan báo chí, phương tiện truyền thông.

Do đặc tính thông tin sai lệch thường lan nhanh hơn sự đính chính, việc AI sinh ra nội dung không chính xác sẽ tạo ra những hệ quả lâu dài và khó khắc phục đối với xã hội. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết về thiết kế AI có trách nhiệm, tích hợp quy trình kiểm chứng thực tế trước khi xuất bản nội dung.

Trong lĩnh vực sản xuất công nghiệp, ảo giác từ AI có thể dẫn đến những sai lệch nghiêm trọng trong quản lý vận hành, bảo trì thiết bị và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.

Một hệ thống AI nếu bịa đặt dữ liệu về tình trạng máy móc có thể khiến doanh nghiệp thực hiện những hoạt động bảo trì không cần thiết hoặc bỏ sót bảo trì dự phòng quan trọng, dẫn đến gián đoạn dây chuyền sản xuất, gia tăng chi phí và thậm chí gây rủi ro về an toàn lao động. Trong những ngành công nghiệp phụ thuộc vào độ chính xác thời gian thực và hiệu quả vận hành cao, các ảo giác này có thể gây thiệt hại tài chính lớn và làm giảm năng lực cạnh tranh.

Tác động đáng quan ngại của Ảo giác trí tuệ nhân tạo

AI Hallucinations không phải là những sai sót nhỏ có thể bỏ qua, mà là mối đe dọa nghiêm trọng đối với tính toàn vẹn, an toàn và hiệu quả của các hệ thống AI trong các lĩnh vực trọng yếu. Khi một hệ thống AI “mơ mộng lệch pha”, ngay cả chỉ một lần, cũng có thể dẫn đến hậu quả không thể lường trước được – từ thiệt hại về sức khỏe con người, thiệt hại pháp lý, tổn thất tài chính cho đến sự xáo trộn thông tin xã hội và gián đoạn sản xuất.

Để khai thác tối đa tiềm năng của AI đồng thời giảm thiểu các nguy cơ tiềm ẩn, việc phát triển các biện pháp kiểm soát, phát hiện và ngăn chặn ảo giác là yêu cầu bắt buộc.

Nguyên nhân của hiện tượng Ảo giác trí tuệ nhân tạo – AI Hallucinations

Dữ liệu đào tạo không đủ hoặc thiếu cân bằng

Dữ liệu là yếu tố nền tảng trong việc huấn luyện các mô hình AI. Khi các bộ dữ liệu không đầy đủ, thiếu hụt thông tin hoặc mất cân bằng, mô hình sẽ gặp phải khoảng cách thông tin, điều này khiến nó không thể tổng hợp và xử lý dữ liệu một cách chính xác.

Mô hình sẽ phải “suy đoán” để lấp đầy những khoảng trống thông tin này, dẫn đến việc tạo ra các kết quả không chính xác hoặc không thực tế, điều này làm tăng nguy cơ xuất hiện ảo giác. Dữ liệu không đầy đủ có thể đến từ việc thiếu một số trường thông tin quan trọng, hoặc sự thiếu đồng nhất giữa các yếu tố dữ liệu cần thiết.

Mô hình quá khớp (Overfitting)

Khi một mô hình AI học quá kỹ từ một tập dữ liệu huấn luyện cụ thể, nó có thể phát sinh hiện tượng quá khớp, nghĩa là mô hình đã “học thuộc lòng” các chi tiết cụ thể trong dữ liệu mà không thể tổng quát hóa tốt cho các tình huống mới. Mô hình quá khớp dẫn đến việc tạo ra các kết quả không chính xác, nhưng do mô hình đã “học thuộc” quá tốt, nó vẫn thể hiện những thông tin sai lầm một cách tự tin. Điều này khiến người sử dụng dễ dàng bị thuyết phục bởi những thông tin mà AI đưa ra, mặc dù chúng là sai lệch.

Sai lệch trong dữ liệu đào tạo

Các sai lệch (bias) trong bộ dữ liệu huấn luyện có thể dẫn đến ảo giác trong mô hình AI. Dữ liệu có thể chứa sự thiên lệch từ nguồn gốc của nó, chẳng hạn như cách lựa chọn thông tin, các giả định văn hóa, hoặc các yếu tố chủ quan khác.

Khi mô hình học từ những bộ dữ liệu này, nó sẽ phản ánh hoặc thậm chí khuếch đại những sai lệch có sẵn trong dữ liệu, tạo ra các kết quả không chính xác hoặc gây hiểu lầm. Sự sai lệch này có thể làm tăng khả năng AI tạo ra các thông tin bịa đặt hoặc không chính xác mà người dùng khó nhận diện.

Hạn chế về kiến trúc mô hình

Kiến trúc của mô hình AI, đặc biệt là trong các mô hình ngôn ngữ lớn như LLMs, có thể góp phần vào sự xuất hiện của ảo giác. Các mô hình này dựa vào các cơ chế như máy biến áp (transformer) và có tính chất tự hồi quy (autoregressive), nghĩa là chúng dựa vào các từ ngữ hoặc thông tin trước đó để dự đoán các từ ngữ tiếp theo.

Tuy nhiên, khi mô hình gặp phải các câu hỏi mở hoặc các tình huống suy đoán, nó có thể không duy trì được tính chính xác trong việc tạo ra thông tin. Do không có khả năng “hiểu” theo nghĩa sâu sắc về nội dung, mô hình có thể phát sinh thông tin sai lệch nhưng lại rất tự tin vào kết quả của mình.

Hạn chế về thành phần mô hình

Một trong những thách thức lớn đối với các mô hình ngôn ngữ lớn là duy trì tính nhất quán về mặt logic và độ chính xác trong các phản hồi dài hoặc các nhiệm vụ phức tạp có nhiều phần.

Mô hình AI có thể gặp khó khăn trong việc liên kết các phần của một nhiệm vụ hoặc duy trì mạch lạc trong các cuộc đối thoại dài, dẫn đến sự cố về tính mạch lạc và độ chính xác của thông tin. Khi mô hình phải xử lý các câu hỏi phức tạp hoặc các chủ đề yêu cầu tổng hợp nhiều yếu tố khác nhau, khả năng tạo ra các kết quả chính xác có thể giảm xuống, dẫn đến hiện tượng ảo giác.

Các nguyên nhân gây ra hiện tượng AI Hallucinations có thể bắt nguồn từ nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm dữ liệu đào tạo không đầy đủ, các vấn đề trong thiết kế mô hình, sự thiên lệch trong dữ liệu, và các hạn chế của kiến trúc mô hình. Hiểu rõ những nguyên nhân này là bước quan trọng để phát triển và cải thiện các mô hình AI, nhằm giảm thiểu hiện tượng ảo giác và nâng cao độ tin cậy của các hệ thống trí tuệ nhân tạo trong thực tế.

Chiến lược hiện tại nhằm giảm thiểu Ảo giác trí tuệ nhân tạo – AI Hallucinations

Trong bối cảnh các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng trở nên phổ biến và phát triển mạnh mẽ, việc phát hiện và ngăn ngừa hiện tượng Ảo giác trí tuệ nhân tạo – AI Hallucinations đã trở thành một vấn đề quan trọng.

Giám sát Entropy ngữ nghĩa

Giám sát entropy ngữ nghĩa (Độ bất định hoặc sự hỗn loạn trong ý nghĩa) là phương pháp đánh giá sự không chắc chắn hoặc “entropy” trong đầu ra của mô hình AI. Entropy đo lường mức độ không chắc chắn của mô hình về kết quả mà nó tạo ra. Khi mô hình thể hiện sự tự tin thấp hoặc thiếu định hướng rõ ràng, tức là entropy cao, đầu ra này có thể được coi là không đáng tin cậy và tiềm ẩn nguy cơ tạo ra ảo giác.

Phương pháp này sử dụng các kỹ thuật như mô hình hóa sự không chắc chắn Bayesian và chấm điểm entropy cấp mã thông báo để định lượng và trực quan hóa mức độ không chắc chắn của các kết quả. Các mô hình có thể được tích hợp giám sát entropy ngữ nghĩa trong quá trình triển khai để phát hiện và giảm thiểu ảo giác trong thời gian thực, đặc biệt là trong các ứng dụng có yêu cầu cao về độ chính xác, chẳng hạn như y tế hoặc tài chính.

Học tăng cường từ phản hồi con người (RLHF)

Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) là một phương pháp tinh chỉnh mô hình AI thông qua việc kết hợp các đánh giá của con người vào quy trình huấn luyện. Trong quy trình này, người đánh giá con người sẽ kiểm tra chất lượng, độ chính xác và tính đúng đắn thực tế của các đầu ra mà mô hình tạo ra.

Phản hồi từ người đánh giá sẽ được sử dụng để điều chỉnh hành vi của mô hình qua các thuật toán học tăng cường, từ đó giúp mô hình phân biệt chính xác hơn giữa các phản hồi thực tế và các phản hồi bịa đặt. Quá trình lặp đi lặp lại này cải thiện khả năng nhận thức ngữ cảnh và độ tin cậy của hệ thống AI, giảm thiểu các lỗi và tăng cường an toàn cho các ứng dụng thực tế.

Hạn chế bộ dữ liệu

Một trong những cách hiệu quả để giảm thiểu nguy cơ AI tạo ra ảo giác là hạn chế dữ liệu đào tạo đối với các nguồn đã được xác minh, chất lượng cao. Khi mô hình học từ các dữ liệu không được kiểm soát hoặc chưa được xác thực, nó có thể tạo ra các kết quả sai lệch hoặc không chính xác.

Việc sử dụng dữ liệu đã được xác minh giúp xây dựng một cơ sở kiến thức đáng tin cậy và kiểm soát, từ đó giảm thiểu sự sai lệch và các kết quả không chính xác. Các kỹ thuật như quản lý dữ liệu qua các đường ống, chấm điểm độ tin cậy của nguồn và lọc dữ liệu theo từng miền cụ thể có thể cải thiện tính toàn vẹn của dữ liệu, giúp tăng cường độ chính xác của mô hình.

Mặc dù việc hạn chế bộ dữ liệu có thể giảm bớt phạm vi kiến thức, nhưng điều này lại nâng cao độ tin cậy và chính xác trong các lĩnh vực quan trọng như y học, luật pháp và tài chính.

Các kỹ thuật tự xác minh

Các phương pháp tự xác minh cho phép mô hình AI tự đánh giá và kiểm tra tính nhất quán, chính xác của các phản hồi mà nó tạo ra. Các mô hình có thể so sánh các kết quả đầu ra của mình với các cơ sở dữ liệu được xác định trước, xử lý lại các truy vấn hoặc thực hiện các bước xác thực hợp lý để đánh giá độ chính xác của các thông tin.

Các thuật toán tự xác minh có thể giúp mô hình tham chiếu chéo các sự kiện hoặc diễn đạt lại các câu trả lời để phát hiện sự khác biệt hoặc sai lệch. Những tiến bộ trong các cơ chế suy luận nhiều lần và các kỹ thuật lý luận lặp lại củng cố thêm khả năng tự kiểm tra của mô hình, từ đó giảm thiểu ảo giác bằng cách giới thiệu một phương pháp có hệ thống để tự xác minh các phản hồi.

Mô hình xác minh và kiểm tra thực tế ngoài

Để nâng cao độ tin cậy và giảm thiểu ảo giác, các lớp xác minh và kiểm tra thực tế bên ngoài có thể đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá đầu ra của mô hình AI. Các lớp này sử dụng các biểu đồ kiến thức độc lập, API kiểm tra thực tế, hoặc các mô hình chuyên biệt được đào tạo trên các dữ liệu đã được xác minh để kiểm tra và xác thực các phản hồi của mô hình trong thời gian thực.

Việc tích hợp các hệ thống xác minh bên ngoài giúp đảm bảo rằng các kết quả tạo ra bởi AI được đối chiếu với các nguồn thông tin đáng tin cậy, từ đó giảm thiểu nguy cơ thông tin sai lệch và gia tăng độ chính xác của các đầu ra.

Tóm lại, việc phát hiện và phòng ngừa hiện tượng AI Hallucinations yêu cầu sự kết hợp của nhiều chiến lược và công nghệ khác nhau, từ việc cải thiện dữ liệu đào tạo đến các phương pháp giám sát và xác minh chặt chẽ. Khi các chiến lược này được triển khai hiệu quả, chúng có thể giảm thiểu đáng kể nguy cơ AI tạo ra các đầu ra không chính xác, từ đó nâng cao độ tin cậy và an toàn cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Hướng nghiên cứu tương lai cho Ảo giác trí tuệ nhân tạo – AI Hallucinations

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đại diện cho một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, được huấn luyện với một lượng dữ liệu khổng lồ từ các nguồn khác nhau, nhằm mô phỏng khả năng hiểu và tạo ra văn bản giống như con người.

Với khả năng phân tích và xử lý văn bản đa dạng trong nhiều lĩnh vực, từ tài chính, sản xuất, cho đến giáo dục và dịch vụ khách hàng, LLM đã trở thành công cụ thiết yếu trong việc tối ưu hóa quy trình và hỗ trợ quyết định.

Tuy nhiên, khi việc sử dụng LLMs trở nên phổ biến hơn, vấn đề về tính chính xác và đáng tin cậy của các phản hồi do mô hình tạo ra càng trở nên quan trọng. Một trong những thách thức chính mà các mô hình này phải đối mặt là sự xuất hiện của các “ảo giác” (hallucinations) — những phản hồi không chính xác hoặc sai lệch với thực tế.

Để giảm thiểu các lỗi này, hướng nghiên cứu tương lai sẽ tập trung vào các chiến lược và công nghệ tiên tiến nhằm giảm thiểu ảo giác trong các mô hình LLM.

Tăng cường tính đa dạng và chất lượng của dữ liệu

Một trong những chiến lược quan trọng để giảm thiểu ảo giác là đầu tư vào việc phát triển các bộ dữ liệu đa dạng, chất lượng cao và đã được xác minh. Các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng các lỗi trong bộ dữ liệu có thể lan truyền qua các mô hình và làm trầm trọng thêm vấn đề ảo giác.

Việc quản lý và xử lý các bộ dữ liệu sao cho chúng đại diện đầy đủ các ngữ cảnh, ngôn ngữ và lĩnh vực kiến thức là cực kỳ quan trọng. Một ví dụ điển hình là các sáng kiến như LAION hoặc OpenBioMed, nơi các mô hình được cung cấp kho dữ liệu chuyên biệt, đã được kiểm tra và xác thực, tạo nền tảng cho một cơ sở kiến thức đáng tin cậy.

Tiến về phía trước, việc áp dụng các kỹ thuật lấy mẫu dữ liệu thích ứng và các thuật toán lọc ngữ nghĩa sẽ giúp tăng cường khả năng tạo ra các phản hồi chính xác và có liên quan hơn.

Các kỹ thuật ước tính sự không chắc chắn

Trong bối cảnh AI, việc đo lường và diễn giải sự không chắc chắn trong kết quả đầu ra là một vấn đề nghiên cứu quan trọng.

Các kỹ thuật như Bayesian Deep Learning và Monte Carlo Dropout đã chứng minh khả năng định lượng sự không chắc chắn trong các dự đoán của mô hình, từ đó giúp xác định mức độ tin cậy của các phản hồi được tạo ra.

Các phương pháp tiếp cận như khuôn khổ lý luận xác suất và mô hình hiệu chuẩn thần kinh đang được nghiên cứu để có thể diễn đạt sự không chắc chắn trong thời gian thực một cách hiệu quả hơn. Các nghiên cứu gần đây, chẳng hạn như nghiên cứu của OpenAI, đã chỉ ra rằng việc áp dụng ngưỡng tin cậy dựa trên entropy giúp LLM có thể tự đánh dấu hoặc từ chối các truy vấn khi mức độ không chắc chắn quá cao.

Kết hợp các kỹ thuật này với cơ chế chú ý nhận thức sự không chắc chắn có thể giúp mô hình điều chỉnh động các phản hồi của mình dựa trên mức độ tin cậy vào các dự đoán của chính nó.

Xác minh “con người trong vòng lặp” (HITL)

Mặc dù các phương pháp tự động trong việc giảm thiểu ảo giác đã đạt được những thành tựu đáng kể, nhưng giám sát của con người vẫn là một yếu tố không thể thiếu, đặc biệt là trong các lĩnh vực có mức độ rủi ro cao như y học, luật pháp và tài chính.

Hệ thống có yếu tố con người tham gia vào quá trình xử lý (Human-in-the-loop – HITL) cho phép sự kết hợp giữa sự chính xác của AI và khả năng phán đoán của con người, giúp cải thiện độ tin cậy của các đầu ra. Trong tương lai, các hệ thống HITL sẽ được tối ưu hóa nhờ các vòng phản hồi được hỗ trợ bởi học tăng cường hoặc học chủ động, cho phép can thiệp của con người chỉ khi cần thiết, từ đó tối ưu hóa độ chính xác và khả năng mở rộng.

Kiến trúc mô hình tinh chỉnh

Một hướng nghiên cứu đầy triển vọng là cải tiến kiến trúc mô hình để duy trì tính nhất quán trong việc tạo ra các phản hồi chính xác và có khả năng hiểu các bối cảnh phức tạp.

Các mô hình Transformer đa phương thức, như GPT-4 Vision của OpenAI, đã chứng minh rằng việc kết hợp các loại đầu vào khác nhau, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và dữ liệu có cấu trúc, có thể nâng cao khả năng hiểu ngữ cảnh và giảm thiểu ảo giác.

Bên cạnh đó, các mô hình AI thần kinh-biểu tượng, kết hợp giữa học sâu và suy luận biểu tượng, cũng hứa hẹn sẽ giúp các mô hình có thể xác minh kết quả dựa trên các quy tắc có cấu trúc hoặc cơ sở kiến thức. Việc tinh chỉnh các mô hình theo các lĩnh vực cụ thể như y tế, tài chính hay luật pháp sẽ giúp giảm thiểu ảo giác và nâng cao độ chính xác của đầu ra.

Điều chỉnh cho các miền cụ thể

Tinh chỉnh các mô hình theo các lĩnh vực chuyên biệt đã được chứng minh là một phương pháp hiệu quả để giảm ảo giác trong các ứng dụng chuyên sâu. Chẳng hạn, các mô hình trong lĩnh vực y tế được huấn luyện với bộ dữ liệu như MIMIC-III (Medical Information Mart for Intensive Care) hay trong lĩnh vực pháp lý được đào tạo với Case-text đã chứng minh độ chính xác đáng kể trong việc cung cấp các phản hồi chính xác và phù hợp.

Phát triển các kỹ thuật học liên tục (continual learning) có thể giúp các mô hình này cập nhật liên tục với kiến thức chuyên môn mới, đồng thời duy trì khả năng chung để xử lý các tác vụ đa dạng. Điều này tạo ra các hệ thống AI chuyên sâu trong từng lĩnh vực, đảm bảo rằng các đầu ra không chỉ chính xác mà còn có thể xác minh được.

Kết luận

Hiện tượng Ảo giác trí tuệ nhân  tạo – AI Hallucinations là một vấn đề phức tạp, phát sinh từ sự kết hợp của nhiều yếu tố như dữ liệu đào tạo không đầy đủ, sự thiên lệch trong dữ liệu, các hạn chế của mô hình và kiến trúc thiết kế của AI. Tuy nhiên, vấn đề này không phải là không thể giải quyết.

Các phương pháp như giám sát entropy ngữ nghĩa, học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF), và hạn chế bộ dữ liệu đã được xác minh là những chiến lược hiệu quả giúp giảm thiểu sự xuất hiện của ảo giác trí tuệ nhân tạo, nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của các hệ thống AI.

Để tiến xa hơn trong việc phát triển mô hình AI, nghiên cứu và cải tiến các chiến lược này cần được tiếp tục đẩy mạnh, đặc biệt là trong việc quản lý dữ liệu và cải thiện các công cụ tự kiểm tra. Sự kết hợp giữa các công nghệ mới và phương pháp giám sát chặt chẽ sẽ là yếu tố quyết định trong việc tạo ra những mô hình AI mạnh mẽ và chính xác hơn, giảm thiểu tối đa các rủi ro và đảm bảo tính an toàn cho các ứng dụng thực tế.

Cuối cùng, việc tiếp tục nghiên cứu và cải tiến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) sẽ mở ra những cơ hội mới trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào nhiều lĩnh vực khác nhau, nhưng đồng thời cũng đặt ra yêu cầu ngày càng cao về tính chính xác và độ tin cậy của chúng. Khi các mô hình này ngày càng hoàn thiện, chúng ta có thể kỳ vọng một tương lai trong đó AI có thể hoạt động hiệu quả hơn, đồng thời giảm thiểu tối đa sự xuất hiện của các ảo giác.

AI Hallucinations là một trong những thách thức trọng yếu trong việc phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đại. Việc hiểu rõ nguyên nhân, phân loại chính xác và áp dụng các chiến lược phát hiện-phòng ngừa hiệu quả sẽ là chìa khóa để tối ưu hóa các hệ thống AI, đồng thời bảo vệ người dùng trước những rủi ro thông tin sai lệch.

Trong bối cảnh AI ngày càng thâm nhập sâu vào các lĩnh vực đời sống, khoa học, và kinh doanh, việc xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn có độ chính xác cao và khả năng kiểm soát ảo giác sẽ là một trong những yêu cầu bắt buộc, không chỉ về mặt kỹ thuật mà còn về đạo đức và trách nhiệm xã hội.

Tài liệu tham khảo

Al Jannadi, K. (2023). AI Hallucinations: Types, Causes, Impacts, and Strategies for Detection and Prevention. ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/386148806_AI_Hallucinations_Types_Causes_Impacts_and_Strategies_for_Detection_and_Prevention