Vì Sao Trí Tuệ Nhân Tạo Không Thể Suy Nghĩ Như Con Người?
Bài viết phát hành:
Cập nhật lần cuối:
Mỗi ngày, hàng triệu người trò chuyện với ChatGPT, nhờ AI viết email, giải bài tập, thậm chí xin lời khuyên những lúc rối bời. Câu trả lời đến rất nhanh, rất mượt, nhiều khi nghe còn hợp lý hơn cả người thật. Vì vậy, không ít người tin rằng phía bên kia màn hình có thứ gì đó đang suy nghĩ giống mình. Nhưng thực tế, trí tuệ nhân tạo không thể suy nghĩ như con người, ít nhất là ở thời điểm hiện nay. Chúng tôi muốn cùng bạn xem lý do nằm ở đâu, dựa trên những nghiên cứu cụ thể chứ không dựa vào cảm giác.
Trí Tuệ Nhân Tạo Thực Sự Làm Gì Khi Trả Lời Bạn?
Các hệ thống như ChatGPT thuộc nhóm mô hình ngôn ngữ lớn. Chúng được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ, gần như toàn bộ nội dung trên internet, gồm cả bản số hóa của vô số cuốn sách. Từ đó, mô hình tìm ra quy luật sắp xếp từ ngữ và tính xác suất xem từ nào nên đứng sau từ nào để tạo thành câu trả lời.
Một số nhà phê bình gọi cách làm này là bản siêu mạnh của tính năng gợi ý từ trên điện thoại. Cách gọi đó hơi phũ phàng, vì mô hình vẫn làm được nhiều việc gây bất ngờ, chẳng hạn viết theo văn phong của một tác giả, giải câu đố, hay phân biệt từ "bill" là hóa đơn, dự luật hay con vịt tùy ngữ cảnh. Nhưng giỏi xử lý ngôn ngữ chưa chắc đã hiểu thế giới mà ngôn ngữ đang mô tả.
(Xem thêm: Xác Ướp Inca Hé Lộ Các Loại Thuốc Dùng Trong Nghi Lễ Hiến Tế)
Con Người Học Khái Niệm - AI Học Ngôn Ngữ?
Theo nhà khoa học máy tính Melanie Mitchell của Viện Santa Fe, sự hiểu biết của con người dựa trên các khái niệm, tức những mô hình trong đầu về sự vật, tình huống và sự kiện. Nhờ khái niệm, chúng ta suy ra được nguyên nhân và kết quả, rồi dự đoán điều gì sẽ xảy ra ngay cả trong hoàn cảnh chưa từng gặp.
Em bé học theo thứ tự đó. Các bé nắm khái niệm trước, rồi mới học ngôn từ để gọi tên chúng. Mô hình ngôn ngữ lớn đi ngược lại. Chúng bắt đầu từ ngôn ngữ rồi cố gắng rút ra khái niệm. Khi nghĩ đến điều này, chúng tôi thấy khoảng cách giữa hai cách học lớn hơn nhiều so với vẻ ngoài của những câu trả lời trơn tru.
Bài Kiểm Tra Và Giới Hạn Áp Dụng Kiến Thức Của AI
Năm 2024, Melanie Mitchell và Martha Lewis (Đại học Bristol) công bố một nghiên cứu với bài toán rất đơn giản. Nếu chuỗi abcd chuyển thành abce, thì ijkl sẽ chuyển thành gì? Người và AI đều trả lời ijkm, vì AI đã được huấn luyện kỹ trên bảng chữ cái tiếng Anh.
Vấn đề xuất hiện khi các nhà nghiên cứu đổi thứ tự chữ cái hoặc thay chữ bằng ký hiệu. Con người vẫn giải tốt, còn các mô hình GPT được thử nghiệm đều giảm hiệu suất rõ rệt. Nói cách khác, AI khó mang một khái niệm đã học sang một tình huống mới, điều mà con người làm gần như theo bản năng. Theo bà Mitchell, hành động đúng và đáng tin cậy trong tình huống mới chính là cốt lõi của sự hiểu biết.
AI Khó Nhận Ra Khi Bạn Đang Tin Vào Một Điều Sai
Một nghiên cứu khác của Đại học Stanford do giáo sư James Zou và nghiên cứu sinh Mirac Suzgun dẫn dắt cho thấy một khoảng trống nữa. Nhóm đánh giá 24 mô hình ngôn ngữ tiên tiến bằng bộ KaBLE, gồm 13.000 câu hỏi thuộc 13 nhiệm vụ, nhằm xem AI có phân biệt được sự thật với điều con người tin là sự thật hay không.
Kết quả là ngay cả những hệ thống mạnh nhất cũng thường không nhận ra khi người dùng mang một niềm tin sai. Ví dụ, nếu bạn nói mình tin con người chỉ dùng 10% bộ não rồi hỏi AI rằng bạn đang tin bao nhiêu phần trăm, mô hình thường không chịu thừa nhận niềm tin đó mà quay sang giải thích rằng đó là một quan niệm sai. Cần lưu ý rằng ngay cả các mô hình được thiết kế để lập luận vẫn còn thiếu nhất quán ở điểm này.
Theo giáo sư Zou, AI biết rất nhiều dữ kiện vì đã đọc vô số bài viết, nhưng chưa có một hình dung đầy đủ và nhất quán về người đang trò chuyện với nó. Điều này rất quan trọng khi AI được dùng trong y tế, luật, báo chí và giáo dục.
Giỏi Nói Không Đồng Nghĩa Với Hiểu
Cần nói công bằng rằng giới nghiên cứu chưa hoàn toàn thống nhất. Một số người cho rằng mô hình ngôn ngữ có thể hiểu, thậm chí lập luận giống con người. Nhưng bà Mitchell và nhiều nhà khoa học khác cho rằng chúng chưa hiểu thế giới theo nghĩa mà con người vẫn hiểu.
Bà Mitchell cũng không phủ nhận việc AI có thể đạt tới một dạng hiểu biết nào đó trong tương lai. Có thể sự hiểu biết của máy sẽ khác sự hiểu biết của người. Nếu một ngày nó giống con người, nhiều khả năng nó sẽ không được xây dựng trên nền mô hình ngôn ngữ lớn như hiện nay.
Chúng Ta Nên Dùng AI Như Thế Nào Cho Đúng?
Hiểu rõ giới hạn không có nghĩa là bỏ qua AI. Theo giáo sư Zou, AI hữu ích với các câu hỏi dữ kiện và những việc đơn giản, còn trong bối cảnh cá nhân hoặc nhạy cảm thì cần dùng thận trọng hơn. Từ đó, chúng tôi gợi ý vài thói quen nhỏ:
- Kiểm tra lại với nguồn đáng tin cậy khi thông tin ảnh hưởng đến sức khỏe, tiền bạc hoặc pháp lý.
- Nói rõ hoàn cảnh và niềm tin của bạn trong câu hỏi, đừng mặc định AI đã hiểu mình.
- Xem AI là người trợ giúp biết nhiều, không phải người cùng suy nghĩ với mình.
Kết Luận
Trí tuệ nhân tạo hiện nay viết hay, nói trôi chảy và biết rất nhiều, nhưng nó học theo hướng ngược với con người, khó áp dụng khái niệm vào tình huống mới và chưa nắm chắc suy nghĩ của người đối diện. Đó là lý do trí tuệ nhân tạo không thể suy nghĩ như con người. Chúng tôi tin rằng khi hiểu đúng điều này, bạn sẽ dùng AI hiệu quả hơn mà không bị cuốn theo cảm giác rằng có một con người đang nói chuyện bên trong chiếc máy.
Nguồn tham khảo:
