Ảo giác của AI (hallucination) là gì và vì sao xảy ra

Ảo giác của AI (tiếng Anh là hallucination) là hiện tượng chatbot đưa ra câu trả lời nghe rất tự tin, trôi chảy nhưng thực tế sai hoặc hoàn toàn bịa đặt: trích dẫn một nguồn không tồn tại, nêu số liệu không có thật hoặc kể một sự kiện chưa từng xảy ra. Điều nguy hiểm là giọng văn của nó thường giống hệt khi nó trả lời đúng.

Hiểu cơ chế này không để bạn bỏ AI, mà để dùng đúng chỗ: AI là trợ lý hữu ích cho việc nháp, tóm tắt, gợi ý, nhưng không phải nguồn sự thật cuối cùng.

Ảo giác AI là gì, nói đơn giản?

Các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện để dự đoán từ tiếp theo hợp lý nhất trong một câu dựa trên lượng văn bản khổng lồ. Chúng không có cơ sở dữ liệu sự thật như một bộ bách khoa. Khi được hỏi, chúng tạo ra câu trả lời nghe có vẻ đúng theo mẫu mà chúng đã học.

Nếu mô hình không có đủ thông tin, hoặc câu hỏi mơ hồ, nó vẫn có xu hướng đưa ra một câu trả lời thay vì nói không biết. Đó chính là lúc ảo giác xuất hiện.

Vì sao AI hay bịa?

Một vài nguyên nhân phổ biến:

• Dữ liệu huấn luyện có giới hạn và có thể sai. Mô hình có thể chưa biết sự kiện mới hoặc chủ đề ít phổ biến, nhất là ở tiếng Việt và thông tin địa phương.
• Câu hỏi mơ hồ hoặc gài sẵn tiền đề sai. Nếu bạn hỏi về một thứ không tồn tại như thể nó có thật, mô hình có thể làm theo.
• Ưu tiên văn trôi chảy hơn chính xác. Cách mô hình tạo văn bản khiến nó giỏi nghe có lý hơn là kiểm chứng.
• Yêu cầu quá cụ thể: số liệu chính xác, trích dẫn nguồn, số điều luật, ngày tháng, tên người ít nổi tiếng là những vùng dễ sai.
• Hội thoại dài. Càng dài, mô hình càng dễ nhầm lẫn các chi tiết trước đó.

Các công cụ khác nhau có mức độ ảo giác khác nhau và đang được cải thiện, nhưng chưa có công cụ nào đảm bảo tuyệt đối đúng.

Ví dụ dễ nhận ra

• Hỏi về một cuốn sách, AI đưa tên tác giả và số trang nghe rất thật nhưng cuốn sách không tồn tại.
• Nhờ viết đoạn tổng hợp kèm trích dẫn nguồn, AI tạo đường link hoặc tên bài báo không có thật.
• Nhờ tính toán hoặc đếm, AI đưa ra kết quả sai mà vẫn giải thích rất tự tin.
• Hỏi về quy định, giá, thông số sản phẩm mới, AI trả lời theo kiến thức cũ.

Cách giảm rủi ro khi dùng AI

1. Hỏi rõ, cụ thể, đưa đủ bối cảnh. Cách viết câu lệnh tốt giúp giảm sai lệch. Xem cách viết câu lệnh (prompt) để AI trả lời đúng.
2. Cho phép AI nói không biết. Thêm vào câu lệnh: nếu không chắc chắn, hãy nói rõ là không chắc, đừng đoán.
3. Cung cấp tài liệu nguồn. Dán đoạn văn bản gốc và yêu cầu AI chỉ dựa vào đó để trả lời. Công cụ như NotebookLM làm việc theo hướng này, xem dùng NotebookLM học từ tài liệu của riêng bạn.
4. Yêu cầu nguồn rồi tự kiểm tra. Nếu AI đưa nguồn, hãy mở và đọc xem có thật không. Xem cách dùng AI tra cứu thông tin có trích nguồn.
5. Đối chiếu ở nguồn đáng tin. Số liệu, luật, thông số thì kiểm tra ở trang chính thức. Xem cách kiểm tra câu trả lời của AI có đúng không.
6. Chia nhỏ câu hỏi. Hỏi từng bước nhỏ thay vì một câu rất phức tạp.
7. Tự đọc lại. Đoạn nào có số, tên riêng, ngày tháng, hãy soát kỹ.

Khi nào AI vẫn rất hữu ích?

Ảo giác không có nghĩa AI vô dụng. AI làm tốt những việc mà bạn có thể tự kiểm tra kết quả hoặc không đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối:

• Viết nháp email, bài đăng, rồi bạn chỉnh sửa.
• Gợi ý ý tưởng, dàn ý, cách diễn đạt.
• Tóm tắt tài liệu bạn cung cấp. Xem dùng AI tóm tắt tài liệu PDF.
• Giải thích khái niệm, rồi bạn đối chiếu thêm.

Còn các việc như trích dẫn chính xác, số liệu pháp lý, tính toán quan trọng thì phải kiểm chứng kỹ.

Bảo mật khi dùng AI

Đừng đưa dữ liệu nhạy cảm vào AI công cộng: căn cước, mật khẩu, số tài khoản, dữ liệu khách hàng, tài liệu mật của công ty. Xem những thông tin không nên đưa vào ChatGPT và AI.

Cần hỗ trợ thêm?

Nếu bạn muốn dùng AI hiệu quả và an toàn cho công việc kinh doanh, hoặc cần máy tính đủ mạnh để chạy AI cục bộ, hãy xem trang tư vấn chuyển đổi số hoặc dùng Build PC để chọn cấu hình. Bạn cũng có thể gọi hotline 0943.847.333.