Cạm bẫy của AI – Những vấn đề và sai sót mà LLM gây ra
Hiểu những thành kiến và vấn đề mà LLM gặp phải
Mô hình học ngôn ngữ (LLM) là những công cụ mạnh mẽ đã cách mạng hóa nhiều khía cạnh của công nghệ, từ dịch vụ khách hàng đến sáng tạo nội dung. Tuy nhiên, giống như bất kỳ công nghệ nào, chúng không phải là không có sai sót.
Hiểu được những cạm bẫy này là rất quan trọng để sử dụng LLM một cách hiệu quả và giảm thiểu các vấn đề tiềm ẩn. Bài viết này sẽ khám phá một số cạm bẫy phổ biến của LLM, bao gồm các vấn đề về trích dẫn nguồn, sai lệch, ảo giác, toán học và Thao túng lời nhắc.
Trích dẫn nguồn chưa chính xác
Mặc dù LLM có thể tạo văn bản có vẻ trích dẫn nguồn nhưng điều quan trọng cần lưu ý là chúng không thể trích dẫn nguồn chính xác. Điều này là do họ không có quyền truy cập Internet và không có khả năng ghi nhớ dữ liệu đào tạo của họ đến từ đâu. Kết quả là, chúng thường tạo ra những nguồn tin có vẻ hợp lý nhưng hoàn toàn là bịa đặt. Đây là một hạn chế đáng kể khi sử dụng LLM cho các nhiệm vụ yêu cầu trích dẫn nguồn chính xác.
Vấn đề trích dẫn nguồn không chính xác có thể được giảm thiểu ở một mức độ nào đó bằng cách sử dụng LLM tăng cường tìm kiếm. Đây là những LLM có khả năng tìm kiếm trên Internet và các nguồn khác để cung cấp thông tin chính xác hơn.
Thiên vị
LLM có thể thể hiện sự thiên vị trong phản hồi của họ, thường tạo ra nội dung khuôn mẫu hoặc thành kiến. Điều này là do họ được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn có thể chứa thông tin sai lệch.
Bất chấp các biện pháp bảo vệ được đưa ra để ngăn chặn điều này, LLM đôi khi có thể tạo ra nội dung phân biệt giới tính, phân biệt chủng tộc hoặc kỳ thị đồng tính. Đây là một vấn đề quan trọng cần lưu ý khi sử dụng LLM trong các ứng dụng hướng tới người tiêu dùng hoặc trong nghiên cứu, vì nó có thể dẫn đến việc truyền bá các khuôn mẫu có hại và kết quả sai lệch.
Thông tin sai lệch (Ảo giác)
LLM đôi khi có thể “ảo giác” hoặc tạo ra thông tin sai lệch khi được hỏi một câu hỏi mà họ không biết câu trả lời. Thay vì nói rằng họ không biết câu trả lời, họ thường đưa ra câu trả lời nghe có vẻ tự tin nhưng lại không chính xác. Điều này có thể dẫn đến việc phổ biến thông tin sai lệch và cần được tính đến khi sử dụng LLM cho các nhiệm vụ yêu cầu thông tin chính xác.
Làm toán
Mặc dù có khả năng nâng cao nhưng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thường gặp khó khăn với các nhiệm vụ toán học và có thể đưa ra câu trả lời sai (thậm chí đơn giản như nhân 2 số). Điều này là do họ được đào tạo về khối lượng lớn văn bản và toán học có thể yêu cầu một cách tiếp cận khác.
Vấn đề với toán học có thể được giảm bớt phần nào bằng cách sử dụng LLM tăng cường công cụ, kết hợp các khả năng của LLM với các công cụ chuyên dụng cho các nhiệm vụ như toán học.
Thao túng lời nhắc (Prompts Hacking)
LLM có thể bị người dùng thao túng hoặc “tấn công” để tạo ra nội dung cụ thể. Điều này được gọi là (Prompts hacking) hack nhanh chóng và có thể được sử dụng để lừa LLM tạo ra nội dung không phù hợp hoặc có hại.
Điều quan trọng là phải nhận thức được vấn đề tiềm ẩn này khi sử dụng LLM, đặc biệt là trong các ứng dụng công khai.
Tổng Kết
Tóm lại, mặc dù LLM là công cụ mạnh mẽ và linh hoạt nhưng chúng lại có một số cạm bẫy mà người dùng cần lưu ý. Các vấn đề về trích dẫn nguồn chính xác, những thành kiến cố hữu, tạo ra thông tin sai lệch, khó khăn về toán học và dễ bị hack nhanh chóng đều là những thách thức cần được giải quyết khi sử dụng các mô hình này.
Bằng cách hiểu những hạn chế này, chúng ta có thể sử dụng LLM hiệu quả và có trách nhiệm hơn, đồng thời nỗ lực cải thiện các mô hình này trong tương lai.