Tham gia một sự kiện trao đổi giữa các chuyên gia trong các lĩnh vực khác nhau ở một trường đại học, tất cả những người tham gia đều là trình độ cao học, nghiên cứu sinh, tiến sĩ của nhiều ngành khác nhau. Nhưng cá nhân tôi thật bất ngờ khi thấy mọi người vẫn đang thần thánh hóa AI quá mức, thậm chí nhân hóa quá mức AI tạo sinh, xem AI như trí tuệ thực hay những cá thể có khả năng suy luận cao siêu.
Generative AI hay trí tuệ nhân tạo tạo sinh là gì?
Các công cụ chat mà chúng ta thường hay sử dụng gần đây như ChatGPT, Gemini, Claude... là nhưng mô hình "trí tuệ nhân tạo tạo sinh", gọi là tạo sinh vì đó là những mô hình ngôn ngữ được thiết kế để tạo ra hay sinh ra một cái gì đó. Có mô hình nhận vào văn bản và sinh ra văn bản, có mô hình nhận vào văn bản và sinh ra hình ảnh, các mô hình tiên tiến hơn thì có thể nhận vào cả văn bản và hình ảnh rồi sinh ra cả văn bản trộn lẫn với hình ảnh, thậm chí là sinh ra video từ hình ảnh hay văn bản.
Và "trí tuệ nhân tạo tạo sinh" là một lĩnh vực thuộc trí tuệ nhân tạo, phân biệt với những lĩnh vực khác trong trí tuệ nhân tạo như xử lý giọng nói, nhận diện hình ảnh, xác thực gương mặt, dự báo tương lai, robotic... Cho nên việc mọi người cứ hay nhầm lẫn Generative AI với AI và xem tất cả là AI khiến cho việc tìm hiểu về năng lực của ChatGPT, Gemini của mọi người bị nhầm lẫn sang năng lực của AI. Các công cụ chat mà chúng ta sử dụng hằng ngày chỉ là Generative AI hay trí tuệ nhân tạo tạo sinh.
Công cụ truy xuất thông tin
Nếu ai đó có cơ hội sử dụng các Generative AI thời kỳ đầu như mô hình GPT1 hay Davinci của ChatGPT hai ba năm trước, thì mới được trải nghiệm như thế nào là Generative AI. Các mô hình đó chỉ sinh ra câu trả lời từ những câu hỏi đầu vào từ bộ từ điển xác xuất các từ của chính mô hình đó, tức không có thông tin bổ sung từ internet, mà chỉ là thông tin từ nguồn dữ liệu huấn luyện của mô hình. Và cách sử dụng Generative AI như vậy gặp rất nhiều vấn đề, thông tin được huấn luyện của mô hình thì bị lỗi thời, không thể huấn luyện liên tục hằng ngày với các thông tin mới được, và thông tin chỉ của nội bộ mô hình thì thường không đầy đủ như thông tin tìm kiếm từ Google do giới hạn dung lượng của mô hình.
Thế là các mô hình Generative phiên bản mới ra đời, các mô hình này xử lý khác, khi gặp một câu hỏi, mô hình sẽ lên internet truy vấn trước, giống như cách chúng ta tìm kiếm trên Google Search ấy, sau đó sẽ tổng hợp kiến thức từ rất nhiều kết quả tìm kiếm đó lại, có thể có những bước phân loại, đánh giá, rồi đưa ra câu trả lời cuối cùng. Khi tinh ý, các bạn sẽ thấy các trả lời ngày nay của các công cụ như ChatGPT, Gemini sẽ có trích dẫn nguồn của ý trả lời đó, và đó là nguồn mà nó đã tìm ra trên internet, chứ không phải là kiến thức mà nó đã ghi nhớ được từ quá trình huấn luyện.
Giống như cách mà một người trước đây dùng Google Search để tìm thông tin, nhưng chúng ta thường chỉ có thể chú ý tới những kết quả ở trang đầu, hay chỉ tổng hợp được kiến thức ở vài trang lại. Thì Generative AI giúp đọc rất nhiều kết quả tìm kiếm được trả về, có thể là 3, 4 trang, rồi đánh giá, tổng hợp lại kết quả trả lời. Như vậy, chúng ta thấy Generative AI chỉ là một bước tiến hóa nữa của các công cụ truy vấn thông tin, cụ thể là công cụ tìm kiếm. Nó giúp chúng ta tự động hóa thêm một công đoạn nữa là trích lọc, tổng hợp thông tin từ kết quả tìm kiếm trả về, thay vì chỉ có danh sách trang web kết quả khớp với truy vấn.
AI Agent hay công cụ tương tác với kết quả
Thêm một bước tiến nữa ở thời gian gần đây, với tên gọi chung là AI Agent. Thay vì Generative AI chỉ trả ra kết quả trả lời bằng văn bản là nội dung công việc cần làm, thì thông qua Agent, công việc đó sẽ có thể được thực thi luôn. Ví dụ như trước đây, các bạn có thể tìm kiếm trên Google cách tải video từ Youtube về máy tính, Google sẽ trả ra mấy trăm kết quả mà có thể chỉ có vài kết quả là đúng, Generative AI sẽ tổng hợp đống kết quả đó ra phương pháp làm, và AI Agent sẽ đọc hiểu phương pháp làm đó để thực hiện các thao tác cần thiết để tải video (như mở link youtube, cài phần mềm phụ, trích lấy link tải, rồi tải về, lưu file vô đâu đó...). Hay khi hỏi Gemini tạo dùm một nội dung file Microsoft Word, nếu không có Agent thì Gemini chỉ trả lời bằng văn bản các bước để làm, tạo file Word trên máy của bạn, và bạn phải tự làm. Còn nếu có Agent phù hợp, như Antigravity hay OpenClaw chẳng hạn, thì file Word sẽ tự động tạo trên máy các bạn luôn.
ChatGPT, Gemini chỉ là công cụ giúp truy vấn thông tin, và xử lý thông tin đó hiệu quả hơn
Qua các mô tả ở trên, các bạn thấy rõ các công cụ chat mà chúng ta hay dùng thực ra chỉ là bản cải tiến của Google Search hay các công cụ tìm kiếm khác. Thực chất nó không có khả năng phán xét, suy luận kiểu như con người (có một số mô hình được xây dựng nhằm mục đích này, nhưng không phải các mô hình phổ biến hiện nay). Độ chính xác của các kiến thức, câu trả lời của Generative AI phụ thuộc hoàn toàn vào việc trên internet có thông tin đó hay không, như một thông tin mà bạn tìm trên Google không ra kết quả thì mô hình AI cũng sẽ không trả lời được. Ví dụ như bạn có thể hỏi thử hôm nay tôi muốn ăn gì thì dĩ nhiên ChatGPT hay Gemini cũng không trả lời được.
Và nếu thông tin tìm kiếm ra từ internet là sai, ví dụ thông tin giả mạo hay thông tin quá cũ, không còn hợp thời đại nữa, thì kết quả trả về từ các công cụ chat cũng sẽ là sai. Mà tệ hơn nữa thì trong quá trình tổng hợp thông tin, các mô hình chat có thể bị cố tình đầu độc bởi những thông tin sai. Có những kỹ thuật chèn thông tin khiến kết quả tìm kiếm cho con người đọc thì đúng, nhưng lại có những meta data mà con người không thấy, nhưng AI Agent thì lại đọc được, và thông tin cung cấp cho AI Agent thì lại sai và hướng dẫn các tác vụ gây hại cho người sử dụng. Các kỹ thuật đó gọi là đầu độc AI. Bên cạnh đó, khả năng sinh văn bản dựa trên xác xuất các cụm từ phổ biến của mình khiến AI tạo ra những nội dung trả lời có vẻ rất thuyết phục, nhưng thật ra đã bị đầu độc. Việc đó khiến sử dụng Generative AI trong công việc đòi hỏi phải có sự cẩn trọng nhất định, khi thông tin càng đi qua nhiều tầng xử lý thì rủi ro một tầng xử lý bị sai sẽ dẫn tới kết quả cuối cùng bị sai nhiều hơn.
Bây giờ một thông tin khi chúng ta truy vấn không chỉ chạy qua hệ thống tìm kiếm của Google nữa, mà sẽ như sau:
- Bước 1: Generative AI phân tích câu hỏi ra truy vấn tìm kiếm.
- Bước 2: Dùng truy vấn tìm kiếm tìm các kết quả phù hợp trên internet.
- Bước 3: Generative AI đọc nhiều kết quả tìm kiếm và tổng hợp lại.
- Bước 4: AI Agent thực thi xử lý công việc theo kết quả tổng hợp.
Thay vì lúc trước chúng ta chỉ dùng bước 2, và nếu có kết quả trả về sai thì chúng ta cũng có các kỹ năng để đánh giá. Nhưng giờ với trí tuệ nhân tạo tạo sinh thì sai trong bất cứ bước nào ở trên cũng dẫn tới kết quả cuối cùng sai. Mà xác định được có sai sót ở những bước trên đó bằng mắt người là không hề dễ dàng, dẫn tới rủi ro trong sử dụng là cao hơn so với tìm kiếm bằng truy vấn trước đây.
Chúng ta cứ nghĩ AI thật thần thánh, nhưng thực ra đó chỉ là một bản nâng cấp của công cụ truy vấn thông tin, tự động hóa nhiều hơn, nhưng cũng nhiều rủi ro sai sót thông tin hơn. Bản thân ChatGPT, Gemini chưa phải siêu trí tuệ như các triết gia có trách nhiệm với uy tín của bản thân mình, mà chỉ đang là một cỗ máy tìm kiếm, tập tành lắp ghép văn bản sao cho hay, sao cho văn vẻ.
