5 hiểu lầm phổ biến về công cụ AI

[AI Crazy]

AI thường bị thổi phồng và sợ hãi quá mức, dẫn đến nhiều hiểu lầm về khả năng thật sự của các công cụ hiện nay. Bài viết làm rõ những quan niệm sai lầm phổ biến và giải thích thực tế để giúp bạn dùng AI hiệu quả hơn.

AI đang là chủ đề gây tranh luận, dễ tạo ra cả sự phấn khích lẫn lo ngại. Nhiều người dựa vào những màn trình diễn ấn tượng để suy ra rằng máy móc đã hiểu và suy nghĩ giống con người, nhưng sự thật phức tạp hơn nhiều.

1. AI suy nghĩ như con người​

AI có thể viết văn mạch lạc hoặc trả lời câu hỏi phức tạp, nhưng đó không có nghĩa chúng có ý thức hay hiểu biết như con người. Các mô hình ngôn ngữ lớn thực ra chỉ xử lý các mẫu thống kê trong dữ liệu để tạo đầu ra hợp lý. Chúng không có đời sống nội tâm, cảm xúc hay khả năng suy luận ngầm như con người.

Chẳng vì vậy mà AI "ngu" — mà ngôn ngữ giống trí tuệ không đồng nghĩa với trí tuệ thực sự. Con người có thể suy diễn ý nghĩa, ngữ cảnh và hàm ý từ thông tin không đầy đủ; AI chỉ làm được những gì được huấn luyện hoặc được chỉ dẫn. Tin rằng AI hiểu sâu giống người dễ dẫn đến kỳ vọng sai lệch và làm lệch hướng cả người dùng lẫn nhà phát triển.

2. AI biết đọc ý định của người dùng​

Nhiều bản demo cho thấy AI dường như hiểu ý nghĩa không nói ra, khiến người ta tin rằng nó có năng lực "đọc ý nghĩ". Trên thực tế, khi lệnh mơ hồ hoặc thiếu chi tiết, AI chỉ lấp đầy khoảng trống bằng các dự đoán có vẻ hợp lý dựa trên dữ liệu huấn luyện.

Cảm giác như AI hiểu ý định thực ra là ảo tưởng do dự đoán thống kê. Khi dự đoán đó sai, hậu quả có thể lớn. Do vậy, không nên giao phó quyết định quan trọng cho AI khi yêu cầu hoặc ngữ cảnh chưa rõ ràng.

3. AI luôn trung lập và công bằng​

Nhiều người nghĩ vì AI được viết bằng mã và huấn luyện trên dữ liệu nên nó phải vô tư. Thực tế là AI thừa hưởng những thiên kiến có trong dữ liệu huấn luyện và trong các quyết định thiết kế.

Dù nhà phát triển có ý tốt đến đâu, mô hình vẫn phản ánh và đôi khi khuếch đại các định kiến sẵn có. Điều này có nghĩa không thể mặc định coi AI là trung lập; cần có kiểm tra, điều chỉnh và giám sát để giảm sai lệch.

4. AI có thể tự học và vận hành độc lập​

Một quan niệm phổ biến khác là sau khi được huấn luyện, AI sẽ tự cải thiện mà không cần con người. Trên thực tế, việc cải thiện mô hình thường đòi hỏi dữ liệu mới, chuyên gia đánh giá lỗi và vòng phản hồi được quản lý.

Con người tham gia vào mọi giai đoạn vòng đời của hệ thống AI: thu thập dữ liệu, hiệu chỉnh, kiểm thử và giám sát khi vận hành. Mô hình không tự tiến hoá một cách tự phát; sự hiện diện của con người là cần thiết và liên tục để đảm bảo hành vi đúng như mong muốn.

Kết luận​

Gỡ bỏ hiểu lầm về AI giúp ta vừa tránh bị thổi phồng kỳ vọng vừa không rơi vào hoảng loạn vô căn cứ. AI là công cụ mạnh mẽ khi được dùng đúng cách và có giám sát của con người — hiểu rõ giới hạn của nó chính là chìa khóa để tận dụng lợi ích và giảm rủi ro.