'Gợi chuyện với AI', kỹ năng đang được săn đón nhất giới công nghệ
Prompt engineer - kỹ sư gợi ý đang được coi là một trong những công việc hấp dẫn nhất ngành công nghệ và đóng vai trò quan trọng giúp các hệ thống hoạt động trơn tru.
Khi Google, Microsoft và startup công nghệ OpenAI với sản phẩm ChatGPT đã mở ra các công cụ trò chuyện và tìm kiếm bằng AI cho đại chúng, họ cũng đã đảo ngược truyền thống tương tác giữa con người và máy móc đã tồn tại hàng thập kỷ qua.
Các kỹ sư sẽ không cần phải viết những dòng bằng những ngôn ngữ như Python hoặc SQL để điều khiển máy tính nữa. Họ đơn giản chỉ cần nói chuyện với trí tuệ nhân tạo (AI).
“Ngôn ngữ lập trình mới hấp dẫn nhất hiện nay là tiếng Anh”, Andrej Karpathy, cựu giám đốc AI của Tesla, cho biết trong một tweet.
Công việc kỳ lạ
Khi Riley Goodside bắt đầu cuộc nói chuyện với hệ thống trí tuệ nhân tạo GPT-3, anh muốn thiết lập sự thống trị của mình. Goodside nói với AI rằng nó là một công cụ rất tốt, nhưng không hoàn hảo và cần phải tuân theo bất cứ điều gì anh nói.
“Bạn là GPT‑3 và bạn không thể làm toán. Khả năng ghi nhớ của bạn rất ấn tượng, nhưng bạn có xu hướng khó chịu là chỉ bịa ra những câu trả lời sai”, Goodside gõ vào hộp thoại với AI ở một trong những buổi huấn luyện kéo dài hàng giờ đồng hồ.
Người đàn ông 36 tuổi của công ty khởi nghiệp Scale AI ở San Francisco, đang làm một trong những công việc mới và kỳ lạ nhất của lĩnh vực AI: Kỹ sư gợi ý.
Cụ thể, vai trò của Goodside liên quan đến việc tạo và tinh chỉnh lời nhắc bằng văn bản mà mọi người nhập vào AI với hy vọng thu được kết quả tối ưu từ đó.
Không giống như các lập trình viên truyền thống, kỹ sư gợi ý lập trình bằng những đoạn văn xuôi, sau đó gửi các lệnh được viết bằng văn bản thuần túy tới hệ thống AI. Hệ thống này sau đó sẽ biến những dòng chữ mô tả thành công việc thực tế.
Các kỹ sư gợi ý như Goodside chính là người đặt ra giới hạn tối đa của những gì các công cụ AI có thể làm.
Những người này thường hiểu rõ sai sót của AI, từ đó có thể tăng cường sức mạnh của chúng và đưa ra các chiến lược phức tạp để biến đầu vào đơn giản thành kết quả thực sự độc đáo.
ChatGPT hay Chatbot Bing có thể đưa ra những câu trả lời khiến nhiều người phải thán phục. Nhưng đôi khi những AI này cung cấp những phản hồi sai lệch, khó hiểu.
Thậm chí, nhiều người phát hiện ra rằng chatbot Bing đôi lúc sẽ đưa ra các câu trả lời không chính xác, khó hiểu hoặc vô nghĩa.
“Tôi là một kỹ sư phần mềm với 20 năm kinh nghiệm và mọi thứ luôn tuân theo một khuôn mẫu cố định là bạn viết code và máy tính thực hiện chính xác những gì nó được yêu cầu. Tuy nhiên, những người xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn này thậm chí còn không thể nói cho bạn biết nó sẽ làm gì. Đó là cách làm việc điên rồ với máy tính, nhưng đồng thời nó cũng cho phép bạn làm những thứ hoàn toàn kỳ diệu”, Simon Willison, một lập trình viên người Anh đang nghiên cứu ngành gợi ý cho AI giải thích.
Đối với những người trong nghề, hành động kỳ lạ của các chatbot chẳng hạn như ChatGPT hay Bing Chat của Microsoft là một thất bại trong trí tưởng tượng của con người.
Tuy nhiên, vấn đề này thực tế hoàn toàn có thể được giải quyết nếu con người đưa ra lời khuyên đúng đắn cho máy móc. Đây cũng là lý do vì sao mà các kỹ sư gợi ý thường bị đánh giá thấp.
“Có những người coi thường các kỹ sư gợi ý AI khi cho rằng họ được trả tiền để gõ linh tinh vào đoạn chat. Tuy nhiên, tôi có thể nói rằng các AI hoàn toàn không đơn giản. Nó có thể đánh lừa bạn, đưa người trò chuyện tới những con đường sai lầm để lãng phí thời gian vào những thứ không hiệu quả. Huấn luyện cho AI giống như làm phép trong thế giới pháp thuật hư cấu, không ai thật sự hiểu cách thức hoạt động của các câu thần chú. Chỉ cần bạn phát âm sai một chữ, lũ quỷ sẽ đến”, Willison nói thêm.
Trong khi đó, Karpathy ví các kỹ sư gợi ý như “một nhà tâm lý học cho AI”. Các công ty công nghệ tranh nhau tìm kiếm những kỹ sư gợi ý cho riêng họ với hy vọng khám phá ra những khả năng tiềm ẩn của AI.
Vị tư tế quyền năng của giới công nghệ
Nền tảng cho những công cụ AI được gọi là mô hình ngôn ngữ lớn, được đào tạo bằng cách nhập hàng trăm tỷ từ có nguồn từ các bài báo trên Wikipedia, những lời khen ngợi trên Reddit, tin tức và hàng trăm thứ khác từ nhiều trang web mở khác nhau.
Các chương trình AI sau đó được huấn luyện để phân tích về cách sử dụng các từ và cụm từ. Khi được yêu cầu, chúng mô phỏng các mẫu đó, chọn các từ và cụm từ phù hợp với ngữ cảnh của cuộc trò chuyện theo từng từ một.
Nói cách khác, những công cụ này là cỗ máy toán học được xây dựng dựa trên các quy tắc đã được xác định trước.
Tuy nhiên, dù là một hệ thống không có cảm xúc hay nhân cách, sau khi bị tấn công bởi những cuộc trò chuyện của con người, chúng vẫn có thể nhận ra một số điều kỳ quặc trong cách nói chuyện.
Goodside cho biết AI có xu hướng “lộn xộn”, từ ám chỉ việc máy móc bịa ra những chi tiết nhỏ để điền vào chỗ trống trong một câu chuyện. Nó luôn có xu hướng đánh giá quá cao khả năng của mình.
Từ đó, AI bị "ảo giác" - một thuật ngữ trong ngành để chỉ những điều vô nghĩa. Như Goodside đề cập, các công cụ này đơn thuần là “hình thức thể hiện kiến thức và suy nghĩ của con người”, vốn có nhiều thiếu sót và “không thể tránh khỏi là sản phẩm do chúng tôi thiết kế”.
Bard, chatbot AI của Google cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT, đã khiến công ty chủ quản bay hơi 140 tỷ USD giá trị thị trường dù chưa ra mắt với câu hỏi có nội dung“Tôi có thể nói với đứa con 9 tuổi của mình về những khám phá mới nào của kính thiên văn James Webb?”.
Bard trả lời bằng một loạt gạch đầu dòng, trong đó có một gạch đầu dòng có nội dung: “Kính thiên văn James Webb đã chụp những bức ảnh đầu tiên về một hành tinh bên ngoài hệ Mặt Trời của chúng ta”.
Tuy nhiên, theo NASA, hình ảnh đầu tiên cho thấy một hành tinh bên ngoài hệ Mặt Trời được chụp bởi Kính Thiên văn Rất lớn (VLT) của Đài thiên văn Nam Âu gần hai thập kỷ trước.
Đối với các kỹ sư gợi ý, những câu trả lời lập dị là một cơ hội lớn, hay nói cách khác là dịp để họ chẩn đoán cách hệ thống được thiết kế bí mật này hoạt động ra sao.
Khi mọi người khiến ChatGPT lúng túng, đó cũng chính là một lợi ích cho các nhà phát triển. Đơn giản vì sau đó họ có thể làm việc để giải quyết những điểm yếu cơ bản này.
Khi Goodside tốt nghiệp đại học với tấm bằng khoa học máy tính vào năm 2009, anh cảm thấy không mấy hứng thú với lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ngành bấy giờ rất ít người biết đến.
Chủ đề vào thời điểm đó chỉ xoay quanh những công nghệ tương đối thô sơ và tập trung vào một loạt vấn đề cơ bản, chẳng hạn như đào tạo một hệ thống cách xác định tên của một đại từ đang đề cập đến trong một câu.
Qua thời gian, sự phát triển không ngừng của những nghiên cứu về khoa học máy tính và học sâu đã giúp ngành công nghiệp này phát triển nhanh đến chóng mặt, bao gồm cả những mô hình AI gây sốt trên toàn thế giới.
Trong suy nghĩ của Goodside, kỹ sư gợi ý giờ đây không chỉ đại diện cho một công việc, mà còn là một điều gì đó mang tính cách mạng hơn. Không phải những đoạn code, lời nói của con người giờ đây đã trở thành một ngôn ngữ đối với máy tính.