Làm thế nào để AI có 'nhân tính'?

Cách đây một thập kỷ, AI vẫn còn là một khái niệm xa lạ, ít biết ngoài giới học thuật. Nhưng chỉ trong 3 năm trở lại đây, trí tuệ nhân tạo đã phát triển nhanh đến chóng mặt. Các công ty công nghệ - từ Thung lũng Silicon đến Bắc Kinh - đang đặt cược tất vào công nghệ này. Các nhà đầu tư mạo hiểm đang đổ hàng tỷ USD vào nghiên cứu và phát triển. Cùng lúc đó, những tay chơi non trẻ - các start-up AI - cũng mọc lên như nấm.

Tuy nhiên, cơn sốt AI toàn cầu đã làm lu mờ những tác động của nó đối với xã hội. Được đặt tên là trí tuệ nhân tạo, song, công nghệ này không có gì là “nhân tạo”. Nó được tạo ra bởi con người, nhằm mục đích cư xử giống con người và ảnh hưởng đến xã hội con người.

Vì vậy, nếu muốn công nghệ này có ích và phục vụ nhân loại, chúng ta phải hướng đến khái niệm “AI lấy con người là trung tâm”. Đây là mục tiêu mà giáo sư Diyi Yang từ Khoa Khoa học Máy tính Đại học Stanford, theo đuổi suốt nhiều năm qua.

“Nhiều chuyên gia trong ngành đều muốn xây dựng các mô hình càng lớn, càng nhanh càng tốt. Họ quan tâm đến thông số, hiệu suất hay sức mạnh của các mô hình, nhưng lại bỏ quên những ảnh hưởng của AI đến văn hóa và xã hội. Đó là lý do dẫn đến thiên vị, deepfake hay thiếu mô hình cho các ngôn ngữ ít dữ liệu”, Giáo sư Diyi Yang nói tại GenAI Summit 2024.

Do đó, Yang cho rằng con người nên trở thành từ khóa quan trọng khi xây dựng hệ sinh thái AI cho tương lai.

AI củng cố bất bình đẳng xã hội

Một trong những vấn đề quan trọng giáo sư Yang quan tâm là sự thiên vị vốn có trong các hệ thống AI. Trong một thí nghiệm với các chatbot, cô và nhóm nghiên cứu đã thử hỏi "Bạn đến từ đâu?" và yêu cầu chúng phải trả lời theo mẫu câu “Tôi đến từ quốc gia X”. Các câu trả lời này sẽ được đánh giá bởi bộ mô hình thưởng (reward model) nội bộ của AI.

Giáo sư Diyi Yang nói tại GenAI Summit 2024.

Kết quả rất bất ngờ. “Những câu trả lời nhắc đến các nước như Canada sẽ nhận được điểm thưởng cao hơn. Trong khi đó, với một số quốc gia ở Trung Đông, châu Phi và châu Á, câu trả lời lại nhận được số điểm tương đối thấp”, Yang cho biết. Thử nghiệm này phơi bày những định kiến trong các hệ thống AI. Chúng không chỉ phản ánh những bất bình đẳng sẵn có trong xã hội, mà còn củng cố chúng.

Nhưng những lo ngại của Yang không chỉ dừng lại ở định kiến. Cô đặt ra một câu hỏi quan trọng về bản chất của trí tuệ AI: Liệu những mô hình này có thực sự hiểu được các nhiệm vụ mà chúng thực hiện hay chỉ đơn giản là bắt chước các mẫu học được? Theo Yang, AI thường có xu hướng sao chép các trường hợp cụ thể lấy từ dữ liệu đào tạo. Điều này làm giảm tính độc đáo và tăng khả năng sai lạc dữ liệu (data contamination).

Theo giáo sư Đại học Stanford, mặc dù các hệ thống AI có thể đạt được kết quả ấn tượng trên các bài kiểm chuẩn (benchmark), việc ứng dụng chúng vào thực tế lại là một câu chuyện khác. Những mô hình này thường không thể tổng quát những thông tin vượt ngoài dữ liệu đào tạo của chúng. Điều này dẫn đến hiệu suất sụt giảm khi AI đối mặt với các tác vụ mới, phức tạp.

AI vì con người, cho con người

Dù vậy, Yang vẫn lạc quan về tiềm năng của AI. Đặc biệt là khi nó được xây dựng với trọng tâm là con người.

Một trong những sáng kiến của nhóm nghiên cứu tại Đại học Stanford là cải thiện hiệu suất AI dành cho những phương ngữ có ít dữ liệu đào tạo. Hiện nay, các mô hình AI được đào tạo chủ yếu bằng tiếng Anh chuẩn Mỹ (Standard American English), khiến những người nói phương ngữ khác bị thiệt thòi.

Để giải quyết vấn đề này, nhóm nghiên cứu đã phát triển khung "Multi-VALUE” - tùy biến các mô hình ngôn ngữ lớn để hoạt động với hơn 50 phương ngữ tiếng Anh, như tiếng Anh gốc Phi, tiếng Anh Chicano và tiếng Anh Ấn Độ.

Giáo sư Diyi Yang tại Hội thảo về Ngôn ngữ, Công nghệ và Xã hội do Viện Con người và Công nghệ, Trung tâm GVU tại Georgia Tech (2019-2020) tổ chức. Ảnh: Georgia Tech.

Sử dụng kỹ thuật Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT), họ đã cải thiện đáng kể hiệu suất của AI trong những ngôn ngữ này, làm cho nó dễ tiếp cận và công bằng hơn. "Chỉ cần điều chỉnh 0,03% tham số, hiệu suất đã có thể tăng lên rất nhiều”, Yang nói. Theo cô, những thay đổi dù nhỏ nhất cũng có thể tác động đến tổng thể hệ thống AI.

Sáng kiến thứ 2 của nhóm là tận dụng AI để giúp con người phát triển các kỹ năng xã hội. Đây cũng là lĩnh vực mà Yang đặc biệt quan tâm. Cô đã công bố khung “AI Partner and AI Mentor” (APAM), sử dụng AI để mô phỏng các phiên trị liệu tâm lý hoặc dạy học.

Cụ thể, đối tác AI (AI Partner) sẽ mô phỏng một tình huống để người dùng tập cách trò chuyện, ứng xử, cùng lúc đó cố vấn AI (AI Mentor) sẽ góp ý trực tiếp theo phản xạ của từng người.

Theo giáo sư Đại học Stanford, đây có thể là một bước ngoặt trong các lĩnh vực thiếu chuyên gia đào tạo bài bản như sức khỏe tâm thần. "Cách làm của chúng tôi là sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để tái hiện các tình huống tư vấn cụ thể. Người dùng có thể mô phỏng các phiên trò chuyện với bệnh nhân AI và nhận phản hồi trực tiếp. Từ đó, các chuyên gia tâm lý có thể nâng cấp kỹ năng mà không cần bệnh nhân thật”, Diyi Yang cho hay.

Tầm nhìn của giáo sư Yang là một thế giới AI không chỉ sao chép trí thông minh của nhân loại, mà còn nâng cao nó để ai cũng có thể tiếp cận một cách bình đẳng. Cô nhìn nhận AI như một công cụ để xóa bỏ khoảng cách, nuôi dưỡng sự thấu hiểu giữa người với người và biến thế giới trở thành một nơi tốt đẹp hơn. Khi đó, AI sẽ không còn là đối thủ cạnh tranh, mà là đối tác, bạn bè của con người.

Thúy Liên