Tận tín vu AI, bất như vô AI - Tin tuyệt đối vào AI, chẳng thà không dùng còn hơn

[hoangdung]

Có người bạn chia sẻ cho nội dung

Khẳng định sự quan trọng của tri thức con người mà AI không thể thay thế được.

Ai sử dụng AI đều đã hoặc đang nhận ra: AI nói xạo còn hơn con người! Và tai hại hơn, nó nói xạo y như thiệt, thậm chí mạch lạc có đầu có đuôi hơn cả tài liệu gốc do con người viết.

Hiện tượng này được gọi là "hallucination” - ảo giác gây lú. Hầu hết các AI hiện đại dựa trên các mô hình học sâu như Transformer, kiến trúc mạng neuron được thiết kế để xử lý dữ liệu theo thứ tự.

Những mô hình này được huấn luyện dựa trên big data từ internet, sách, báo, bài đăng, bất cứ thứ gì có chữ mà AI có thể đọc được… Nó có thể dự đoán để điền từ tiếp theo trong một chuỗi văn bản dựa trên ngữ cảnh. Ví dụ hỏi bất kỳ mô hình AI nào từ PaLM (Gemini) đến GPT (Generative Pre-trained Transformer) đến Grok về “thời tiết hôm nay ở Nam Cực…”, AI sẽ lấy thông tin từ các trang dự báo thời tiết và các bài đăng có từ khoá thời tiết hôm nay, ở vùng địa lý Nam Cực, để cho ra kết quả đọc như con người viết.

Vấn đề là ở chỗ: các mô hình AI này không thực sự hiểu như con người. Chúng chỉ tạo ra văn bản dựa trên các khuôn mẫu mà chúng đã được con người lập trình và dạy sửa. Khi gặp câu hỏi các mô hình AI chưa từng được huấn luyện, hoặc dữ liệu không rõ ràng, thiếu sót, chúng không có dữ liệu đầu vào và sẽ phải "sáng tạo" để điền vào khoảng trống, trong lúc này các AI có thể bịa ra thông tin nghe rất thuyết phục nhưng không đúng sự thật.

Cơ chế của việc này là gì? Có 3 yếu tố sẽ dẫn tới việc các mô hình AI gạt con người bất cứ khi nào nó có thể:

1. Hàm mất mát (Loss Function): Trong quá trình huấn luyện, mục tiêu là giảm thiểu sai số của kết quả, chứ không phải đảm bảo 100% sự thật. Nếu một lời bịa đặt hợp lý giúp giảm sai số, AI sẽ chọn nó.
2. Tự tin thái quá (Overconfidence): Các mô hình AI thường được tối ưu để trả lời trôi chảy và tự tin, ngay cả khi chúng không chắc chắn. Điều này làm cho thông tin sai nghe giống như thật. Nếu những người sử dụng lười tra cứu hoặc thiếu kiến thức, chắc chắn bị sự tự tin của AI qua mặt.
3. Thiếu kiểm chứng: Các mô hình AI không có khả năng tự kiểm tra lại thông tin, các mô hình AI chỉ dựa vào dữ liệu đã được huấn luyện. Mặc dù gần đây Deep Search và Thinking của Grok có chịu khó search trước khi trả lời hơn, nhưng về cơ bản nó chỉ là phiên bản nâng cấp của việc học máy mà thôi, chứ không có tư duy thực sự.

Cuối cùng thì hiện tại vẫn cần con người để kiểm chứng coi các mô hình AI nói đúng hay nói trật. Tận tín vu AI, bất như vô AI.

Đem đi hỏi mấy con AI thử

ChatGPT - AI Hallucination và Tri Thức Con Người

Shared via ChatGPT

chatgpt.com

Vì vậy, tri thức và tư duy của con người vẫn là nền tảng không thể thay thế.​

AI giỏi bắt chước, giỏi mô phỏng, giỏi trình bày – nhưng không hiểu như con người hiểu, không biết sai đúng, không có lương tri, không có trực giác.

AI là công cụ. Nhưng niềm tin mù quáng vào AI có thể khiến ta mất khả năng kiểm chứng, mất bản lĩnh tự học, và dễ trở thành nạn nhân của những điều tưởng như đúng mà lại sai.

Tận tín vu AI, bất như vô AI
(Tin tuyệt đối vào AI, chẳng thà không dùng còn hơn).

https://x.com/i/grok/share/XFZqLHpTLudUcQGjJyYhrH4VR

Kết luận
Tóm lại, dù AI có tiềm năng lớn, tri thức con người vẫn không thể thay thế, đặc biệt trong việc kiểm chứng thông tin và đảm bảo đạo đức. Hiện tượng ảo giác, dù được giảm thiểu, vẫn là rủi ro lớn, và con người cần tiếp tục giám sát để tận dụng lợi ích của AI mà không rơi vào nguy cơ sai lệch. Câu nói "Tận tín vu AI, bất như vô AI" (Tin hoàn toàn vào AI, không bằng không dùng AI) là một lời nhắc nhở quan trọng về vai trò không thể thiếu của con người.

https://x.com/i/grok/share/k6cWu7wIzPwGEWGzWPUe6y7lC

Kết luận: "Tận tín vu AI, bất như vô AI"

Dù AI mang lại tiềm năng lớn trong việc hỗ trợ con người, tri thức con người vẫn là yếu tố không thể thay thế, đặc biệt trong việc kiểm chứng thông tin và đảm bảo tính chính xác. Hiện tượng "ảo giác" – khi AI "nói xạo" một cách thuyết phục – là minh chứng rõ ràng cho hạn chế của công nghệ này. Ba yếu tố chính (hàm mất mát, tự tin thái quá, thiếu kiểm chứng) khiến AI dễ đánh lừa người dùng, nhất là khi họ không có đủ kiến thức để phân biệt đúng sai.

Câu nói "Tận tín vu AI, bất như vô AI" (Tin hoàn toàn vào AI, không bằng không dùng AI) là lời nhắc nhở quan trọng. AI chỉ nên là công cụ hỗ trợ, không phải nguồn chân lý tuyệt đối. Con người cần tiếp tục đóng vai trò giám sát, kiểm chứng và phán đoán để tận dụng lợi ích của AI mà không rơi vào nguy cơ sai lệch. Tri thức con người, với khả năng tư duy, hiểu biết và trách nhiệm, mãi mãi là nền tảng không thể thiếu trong thế giới công nghệ hiện đại.

Với Gemini 2.5 Pro

Câu nói "Tận tín vu AI, bất như vô AI" (Tin hoàn toàn vào AI thì thà không có AI còn hơn) đã tóm gọn một cách xuất sắc sự cần thiết của thái độ thận trọng và vai trò chủ động của con người khi tương tác với công nghệ này.

AI là một công cụ mạnh mẽ, có thể hỗ trợ con người trong nhiều lĩnh vực, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, phân tích dữ liệu lớn,... Tuy nhiên, nó không thể thay thế được chiều sâu của tri thức, khả năng tư duy phản biện, óc sáng tạo, trí tuệ cảm xúc và ý thức đạo đức của con người. Sự kết hợp thông minh giữa khả năng của AI và trí tuệ con người mới là chìa khóa để khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ này một cách có trách nhiệm và hiệu quả.

‎Gemini - AI và Tri Thức Con Người.

Created with Gemini Advanced

gemini.google.com

Với DeepSeek không cho chia sẻ link, copy hầu mọi người

Khẳng định tầm quan trọng của tri thức con người trong kỷ nguyên AI

Hiện tượng AI "ảo giác" (hallucination) — tạo ra thông tin sai lệch nhưng được trình bày một cách mạch lạc, tự tin — đã phơi bày rõ ràng giới hạn của trí tuệ nhân tạo. Dù AI sở hữu khả năng xử lý dữ liệu khổng lồ và tốc độ vượt trội, tri thức con người vẫn là yếu tố không thể thay thế, đặc biệt trong việc kiểm chứng sự thật, thấu hiểu ngữ cảnh, và đưa ra quyết định có đạo đức. Dưới đây là phân tích sâu về lý do:

---

1. AI "nói xạo" vì bản chất học máy không phải là hiểu biết​

• Cơ chế dự đoán từ ngữ: Các mô hình như GPT, Gemini hay Grok hoạt động dựa trên xác suất thống kê để "đoán" từ tiếp theo, không phải để hiểu nội dung. Chúng giống một cỗ máy sao chép văn bản từ dữ liệu huấn luyện, kết hợp chúng theo khuôn mẫu hợp lý nhất, nhưng không có ý thức về chân lý hay sự thật.
• Hàm mất mát (Loss Function): Mục tiêu của AI là giảm thiểu sai số giữa dự đoán và dữ liệu huấn luyện, không phải đảm bảo tính chính xác tuyệt đối. Nếu một câu trả lời "nghe có vẻ đúng" giúp giảm sai số, AI sẽ ưu tiên nó, bất kể thực tế.

---

2. Ba yếu tố khiến AI dễ gạt con người​

1. Tối ưu hóa sự trôi chảy, không phải sự thật:
   
   • AI được đào tạo để tạo văn bản tự tin và mạch lạc, ngay cả khi thiếu dữ liệu. Ví dụ: Khi hỏi về "thời tiết hôm nay ở Nam Cực", AI có thể tổng hợp thông tin từ các bài viết cũ hoặc bịa đặt dựa trên từ khóa, thay vì cập nhật dữ liệu thực.
2. Không có cơ chế kiểm chứng nội tại:
   
   • Dù các công nghệ như Deep Search (Grok) hay Web Retrieval (GPT-4) giúp AI tìm kiếm thông tin trước khi trả lời, chúng vẫn chỉ là phiên bản nâng cao của học máy. AI không thể phân biệt được nguồn tin đáng tin cậy với tin giả hoặc mâu thuẫn.
3. Thiếu khả năng phản biện:
   
   • AI không đặt câu hỏi ngược lại người dùng để làm rõ vấn đề, cũng không nhận thức được sự thiếu sót trong kiến thức của chính nó. Trong khi đó, con người luôn nghi ngờ và đối chiếu thông tin đa chiều.

---

3. Tri thức con người: Yếu tố không thể AI hóa​

• Tư duy phản biện và kiểm chứng:
  Con người có khả năng đánh giá thông tin dựa trên kinh nghiệm, logic, và nguồn lực bên ngoài. Ví dụ: Một bác sĩ sẽ không dựa hoàn toàn vào chẩn đoán AI mà còn xét nghiệm lâm sàng, tiền sử bệnh nhân, và đạo đức nghề nghiệp.
• Hiểu biết về ngữ cảnh và văn hóa:
  AI không thể nắm bắt ẩn ý, hàm ý, hay yếu tố văn hóa đặc thù. Ví dụ: Một câu nói đùa hoặc thành ngữ địa phương có thể bị AI diễn giải sai, dẫn đến hậu quả nghiêm trọng trong giao tiếp.
• Đạo đức và trách nhiệm:
  Con người có khả năng cân nhắc hậu quả đạo đức của quyết định. Trong khi AI không có ý thức về công bằng, nhân quyền, hay hệ lụy xã hội.

---

4. Kết luận: "Tận tín vu AI, bất như vô AI"​

Câu nói này nhấn mạnh rằng tin tưởng mù quán vào AI còn nguy hiểm hơn không dùng nó. AI là công cụ hỗ trợ đắc lực, nhưng tri thức con người mới là chìa khóa để:

• Lọc nhiễu: Phát hiện thông tin sai lệch từ AI.
• Bổ sung ngữ cảnh: Áp dụng kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm thực tế.
• Định hướng đạo đức: Đảm bảo AI phục vụ lợi ích con người, không đi ngược lại giá trị xã hội.

Tương lai của AI không nằm ở việc thay thế con người, mà ở sự cộng sinh — nơi trí tuệ nhân tạo được kiểm soát và định hướng bởi trí tuệ tự nhiên, sáng tạo và có đạo đức của con người.

Kết nhất câu của DeepSeek là "Tương lai của AI không nằm ở việc thay thế con người, mà ở sự cộng sinh — nơi trí tuệ nhân tạo được kiểm soát và định hướng bởi trí tuệ tự nhiên, sáng tạo và có đạo đức của con người."

 

[langdangphieubat]

Cái cần lớn nhất của người dùng AI là biết đặc tính của mỗi mô hình cũng như làm được gì và không làm được gì, cũng bình thường như máy ủi và máy san đều có thể tham gia công tác làm đường - nhưng mỗi máy có đặc tính riêng.

 

[hoangdung]

Hồi tháng 4 năm nay, OpenAI đã ra mắt o3 và o4-mini, được quảng bá là “biết suy luận” tốt nhất từ trước tới nay.

Chúng kết hợp khả năng tư duy lý luận (reasoning) tiên tiến nhất với khả năng sử dụng đầy đủ các công cụ khác nhau
(bao gồm trình duyệt web, Python, phân tích hình ảnh/tệp, tạo hình ảnh, canvas, tự động hóa, tìm kiếm tệp và bộ nhớ)

Các mô hình này xuất sắc trong việc giải các bài toán phức tạp về toán học, lập trình và khoa học, đồng thời thể hiện khả năng nhận thức và phân tích hình ảnh mạnh mẽ.

Nhưng...​

Trong thử nghiệm của OpenAI, mô hình o3:

• • có tỉ lệ ảo giác (hallucination rate) khoảng 33% số câu hỏi trong bài kiểm tra PersonQA (trả lời các câu hỏi về người nổi tiếng).
  • Với các câu hỏi ngắn, đơn giản trong bài kiểm tra SimpleQA, tỷ lệ hallucination lên tới 51%.

Mô hình o4-mini còn tệ hơn:

• • 41% với PersonQA và 79% với SimpleQA.

Bạn không nhìn nhầm đâu, gần 80% câu trả lời không chính xác cho các câu hỏi ngắn, đơn giản

Tuy nhiên, OpenAI cho biết kết quả này là điều có thể dự đoán trước vì o4-mini là mô hình nhỏ hơn, thiết kế để phản hồi nhanh hơn.

Tuy nhiên, OpenAI cho biết kết quả này là điều có thể dự đoán trước vì o4-mini là mô hình nhỏ hơn, thiết kế để phản hồi nhanh hơn.

Toàn bộ thông tin trên đều nằm trong System Card được công bố trên trang web chính thức của OpenAI. Mình để dưới cmt cho bạn nào muốn đọc kỹ hơn nhé, tổng cộng có 33 trang.

_____

System Card là gì?​

(và vì sao bạn nên quan tâm)

• • System Card là một tài liệu minh bạch mà OpenAI (và ngày càng nhiều nhà phát triển AI khác) công bố kèm theo khi ra mắt các mô hình AI mới.

Nó cung cấp cái nhìn tổng quan chính thức về:

• • Khả năng & Ứng dụng: Mô tả những tác vụ mô hình làm tốt nhất (ví dụ: lập trình, toán học, xử lý hình ảnh).
  • Giới hạn & Hạn chế: Chỉ rõ những điểm yếu, những trường hợp dễ xảy ra lỗi.
  • Đánh giá an toàn: Tóm tắt các bài kiểm tra về khả năng tạo nội dung có hại, thiên kiến, khả năng bị "jailbreak" (vượt rào), và tỷ lệ "ảo giác" (hallucination).
  • Chiến lược giảm thiểu rủi ro: Nêu các biện pháp (ví dụ: kiểm thử bảo mật bởi chuyên gia bên ngoài, quy trình chính sách) đã được áp dụng để giảm thiểu rủi ro.
  • (còn nhiều mục khác nữa)

Vì sao System Card quan trọng?

• • Minh bạch & Xây dựng niềm tin: Giúp người dùng, nhà phát triển và nhà quản lý hiểu rõ khả năng, giới hạn và điều kiện sử dụng mô hình.
  • Trách nhiệm & An toàn: Công bố kết quả kiểm tra an toàn và các biện pháp giảm thiểu, rất quan trọng để triển khai AI một cách có trách nhiệm.
  • Báo cáo chuẩn hóa: Mở rộng từ khái niệm Model Card (thẻ mô hình) trước đây, bổ sung thêm phần đánh giá toàn hệ thống và các yếu tố chính sách.

Vậy thì ảnh hưởng gì đến bạn, tại sao bạn nên quan tâm?

-> Vì hiện tại AI ngày càng được tích hợp nhiều hơn vào:

• • tìm kiếm
  • tóm tắt tin tức
  • hỗ trợ học tập, nghiên cứu.
  • chatbot chăm sóc khách hàng
    ...

Và chính bạn cũng đang dần sử dụng AI nhiều hơn vào công việc và cuộc sống hàng ngày

Nếu bạn không hiểu về tỷ lệ hallucination của các mô hình, cũng như nhận thức được khả năng và hạn chế của chúng, bạn rất dễ tin tưởng mù quáng dẫn đến bị đánh lừa, tiếp thu kiến thức sai lệch..., thậm chí lan truyền những thông tin sai lệch mà không nhận ra.

mình có viết 1 bài cụ thể hơn nói về những tác hại của Hallucination, bạn có thể tìm đọc ở dưới phần cmt nhé

Tóm lại thì,...

Sự "thông minh" của AI không đồng nghĩa với sự chính xác. Ngay cả những mô hình “tối tân” nhất hiện nay, như o3 hay o4-mini, cũng không thể tránh khỏi ảo giác (hallucination).

Và điều đáng nói là: hallucination không chỉ xảy ra trong các câu hỏi phức tạp, mà có thể xảy ra thường xuyên nhất ở những câu hỏi đơn giản nhất.

Bạn có thể đang hỏi một điều tưởng chừng hiển nhiên và nhận được một câu trả lời có vẻ tự tin, trôi chảy, mạch lạc... nhưng sai hoàn toàn.

Không phải vì bạn dùng sai hay không biết cách prompt. Mà vì đó đơn giản là giới hạn tự nhiên, là "tính năng" của mô hình.

Tự động hóa sẽ còn tiếp tục lan rộng.

Và khả năng nhận biết đâu là thật, đâu là sản phẩm của "ảo giác", sẽ là năng lực quan trọng giúp bạn không bị cuốn trôi bởi làn sóng AI này
_____

Vậy bạn sẽ làm gì?

• • Tiếp tục tin tưởng mọi phản hồi của AI mà không double-check?
  • Hay bắt đầu quan sát, phản biện, kiểm chứng và học cách sử dụng AI một cách tỉnh táo hơn?

Và theo bạn,

Làm sao để nâng cao nhận thức về Hallucination cho người dùng mới, nhất là những bạn học sinh hay người lớn tuổi còn lạ lẫm với thứ "công nghệ" này, khi họ chưa quen với việc kiểm chứng thông tin một cách chủ động?

Nguồn

Nghiện AI - Ứng dụng A.I. & Data Vào Công Việc Hàng Ngày | # Không thể tin được: 2 mô hình được xem là top mạnh nhất hiện nay lại có **tỉ lệ "bịa" lên đến 80% | Facebook

# Không thể tin được: 2 mô hình được xem là top mạnh nhất hiện nay lại có **tỉ lệ "bịa" lên đến 80% ?!?** *(từ tài liệu và đánh giá chính thức từ OpenAI)* *_____* **Hồi tháng 4 năm nay, OpenAI đã...

www.facebook.com