Tác giả: Haziqa Sajid
ngày 19 tháng 7 năm 2024

Bạn hỏi trợ lý ảo một câu hỏi, và nó tự tin trả lời rằng thủ đô của Pháp là London. Đó là một ảo giác AI, nơi AI bịa ra thông tin không chính xác. Các nghiên cứu cho thấy rằng từ 3% đến 10% các phản hồi mà AI tạo ra đối với các truy vấn của người dùng chứa các ảo giác AI.

Những ảo giác này có thể là một vấn đề nghiêm trọng, đặc biệt trong các lĩnh vực quan trọng như chăm sóc sức khỏe, tài chính, hoặc tư vấn pháp lý. Hậu quả của việc dựa vào thông tin không chính xác có thể rất nghiêm trọng đối với các ngành này. Đây là lý do tại sao các nhà nghiên cứu và công ty đã phát triển các công cụ giúp phát hiện ảo giác AI.

Hãy cùng khám phá 5 công cụ phát hiện ảo giác AI hàng đầu và cách chọn công cụ phù hợp.

Công Cụ Phát Hiện Ảo Giác AI Là Gì?

Công cụ phát hiện ảo giác AI giống như những người kiểm tra thực tế cho các máy móc ngày càng thông minh của chúng ta. Những công cụ này giúp xác định khi nào AI bịa ra thông tin hoặc đưa ra câu trả lời không chính xác, ngay cả khi chúng nghe có vẻ đáng tin.

Những công cụ này sử dụng các kỹ thuật khác nhau để phát hiện ảo giác AI. Một số dựa vào các thuật toán học máy, trong khi những công cụ khác sử dụng hệ thống dựa trên quy tắc hoặc phương pháp thống kê. Mục tiêu là bắt lỗi trước khi chúng gây ra vấn đề.

Các công cụ phát hiện ảo giác có thể dễ dàng tích hợp với các hệ thống AI khác nhau. Chúng cũng có thể hoạt động với văn bản, hình ảnh và âm thanh để phát hiện ảo giác. Hơn nữa, chúng hỗ trợ các nhà phát triển tinh chỉnh mô hình của họ và loại bỏ thông tin gây hiểu lầm bằng cách hoạt động như một người kiểm tra thực tế ảo. Điều này dẫn đến các hệ thống AI chính xác và đáng tin cậy hơn.

Top 5 Công Cụ Phát Hiện Ảo Giác AI

Ảo giác AI có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy của nội dung do AI tạo ra. Để giải quyết vấn đề này, nhiều công cụ đã được phát triển để phát hiện và sửa chữa các sai lệch của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM). Mặc dù mỗi công cụ đều có những điểm mạnh và điểm yếu riêng, chúng đều đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo độ tin cậy và tính minh bạch của AI khi nó tiếp tục phát triển.

1. Pythia

Pythia sử dụng một biểu đồ tri thức mạnh mẽ và một mạng lưới thông tin liên kết để xác minh tính chính xác và tính nhất quán của các đầu ra từ LLM. Cơ sở tri thức rộng lớn này cho phép xác thực AI một cách mạnh mẽ, khiến Pythia trở nên lý tưởng cho các tình huống cần độ chính xác cao.

Các tính năng chính của Pythia:

• Với khả năng phát hiện ảo giác theo thời gian thực, Pythia giúp các mô hình AI đưa ra quyết định đáng tin cậy.
• Sự tích hợp của biểu đồ tri thức của Pythia cho phép phân tích sâu và phát hiện ảo giác AI có ngữ cảnh.
• Công cụ sử dụng các thuật toán tiên tiến để cung cấp phát hiện ảo giác chính xác.
• Nó sử dụng các bộ ba tri thức để phân chia thông tin thành các đơn vị nhỏ hơn và dễ quản lý hơn cho việc phân tích ảo giác chi tiết.
• Pythia cung cấp giám sát và cảnh báo liên tục để theo dõi và ghi chép hiệu suất của mô hình AI một cách minh bạch.
• Pythia tích hợp mượt mà với các công cụ triển khai AI như LangChain và AWS Bedrock, giúp đơn giản hóa quy trình làm việc của LLM để cho phép giám sát theo thời gian thực các đầu ra của AI.
• Các tiêu chuẩn hiệu suất hàng đầu của Pythia làm cho nó trở thành một công cụ đáng tin cậy trong các lĩnh vực như y tế, nơi mà ngay cả những sai sót nhỏ cũng có thể gây hậu quả nghiêm trọng.

Ưu điểm

• Phân tích chính xác và đánh giá đúng đắn để cung cấp các thông tin tin cậy.
• Các trường hợp sử dụng linh hoạt cho phát hiện ảo giác trong các ứng dụng RAG, Chatbot, Tóm tắt.
• Chi phí hợp lý.
• Các tiện ích và cảnh báo bảng điều khiển có thể tùy chỉnh.
• Báo cáo tuân thủ và các thông tin dự đoán.
• Nền tảng cộng đồng chuyên dụng trên Reddit.

Nhược điểm

• Có thể cần thiết lập và cấu hình ban đầu.

2. Galileo

Galileo sử dụng các cơ sở dữ liệu bên ngoài và biểu đồ tri thức để xác minh tính chính xác của các câu trả lời từ AI. Hơn nữa, công cụ này xác minh sự thật bằng cách sử dụng các chỉ số như độ đúng và sự tuân thủ ngữ cảnh. Galileo đánh giá xu hướng ảo giác của LLM qua các loại nhiệm vụ phổ biến như trả lời câu hỏi và tạo văn bản.

Các tính năng của Galileo:

• Hoạt động trong thời gian thực để đánh dấu các ảo giác khi AI tạo ra các phản hồi.
• Galileo cũng có thể giúp các doanh nghiệp xác định các quy tắc cụ thể để lọc ra các đầu ra không mong muốn và các lỗi thực tế.
• Nó tích hợp mượt mà với các sản phẩm khác để tạo ra một môi trường phát triển AI toàn diện hơn.
• Galileo cung cấp lý do đằng sau các ảo giác được đánh dấu, giúp các nhà phát triển hiểu và khắc phục nguyên nhân gốc rễ.

Ưu điểm

• Khả năng mở rộng và xử lý các tập dữ liệu lớn.
• Được tài liệu hóa đầy đủ với các hướng dẫn.
• Liên tục phát triển.
• Giao diện dễ sử dụng.

Nhược điểm

• Thiếu chiều sâu và ngữ cảnh trong phát hiện ảo giác.
• Ít chú trọng vào phân tích tuân thủ.
• Tính tương thích với các công cụ giám sát chưa rõ ràng.

3. Cleanlab

Cleanlab được phát triển để nâng cao chất lượng dữ liệu AI bằng cách xác định và sửa chữa lỗi, chẳng hạn như các ảo giác trong Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM). Nó được thiết kế để tự động phát hiện và khắc phục các vấn đề dữ liệu có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất của các mô hình học máy, bao gồm cả các mô hình ngôn ngữ dễ bị ảo giác.

Các tính năng chính của Cleanlab bao gồm:

• Thuật toán AI của Cleanlab có thể tự động xác định lỗi nhãn, các điểm bất thường và các bản sao gần giống nhau. Nó cũng có thể xác định các vấn đề về chất lượng dữ liệu trong các tập dữ liệu văn bản, hình ảnh và bảng.
• Cleanlab có thể giúp đảm bảo các mô hình AI được đào tạo trên thông tin đáng tin cậy hơn bằng cách làm sạch và tinh chỉnh dữ liệu của bạn, giảm khả năng xảy ra ảo giác.
• Cung cấp các công cụ phân tích và khám phá để giúp bạn xác định và hiểu các vấn đề cụ thể trong dữ liệu của mình. Chiến lược này cực kỳ hữu ích trong việc xác định nguyên nhân tiềm ẩn của các ảo giác.
• Giúp xác định các điểm không nhất quán về mặt thực tế có thể góp phần vào các ảo giác AI.

Ưu điểm

• Áp dụng được trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
• Giao diện đơn giản và trực quan.
• Tự động phát hiện dữ liệu bị gắn nhãn sai.
• Nâng cao chất lượng dữ liệu.

Nhược điểm

• Mô hình giá cả và cấp phép có thể không phù hợp với tất cả các ngân sách.
• Hiệu quả có thể khác nhau giữa các lĩnh vực khác nhau.

4. Guardrail AI

Guardrail AI được thiết kế để đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu và tuân thủ thông qua các khung kiểm toán AI tiên tiến. Trong khi nó xuất sắc trong việc theo dõi các quyết định AI và duy trì tuân thủ, trọng tâm chính của nó là các ngành có yêu cầu quy định nặng nề, chẳng hạn như tài chính và các lĩnh vực pháp lý.

Các tính năng chính của Guardrail AI:

• Guardrail sử dụng các phương pháp kiểm toán tiên tiến để theo dõi các quyết định AI và đảm bảo tuân thủ các quy định.
• Công cụ này cũng tích hợp với các hệ thống AI và các nền tảng tuân thủ, cho phép giám sát theo thời gian thực các đầu ra của AI và tạo ra cảnh báo cho các vấn đề tiềm ẩn về tuân thủ và ảo giác.
• Thúc đẩy hiệu quả chi phí bằng cách giảm nhu cầu kiểm tra tuân thủ thủ công, dẫn đến tiết kiệm và hiệu quả.
• Người dùng cũng có thể tạo và áp dụng các chính sách kiểm toán tùy chỉnh phù hợp với ngành hoặc yêu cầu tổ chức cụ thể của họ.

Ưu điểm

• Chính sách kiểm toán có thể tùy chỉnh.
• Cách tiếp cận toàn diện đối với kiểm toán và quản trị AI.
• Kỹ thuật kiểm toán tính toàn vẹn dữ liệu để xác định sự thiên lệch.
• Tốt cho các ngành đòi hỏi tuân thủ nghiêm ngặt.

Nhược điểm

• Tính linh hoạt hạn chế do tập trung vào các lĩnh vực tài chính và quy định.
• Ít chú trọng đến việc phát hiện ảo giác.

5. FacTool

FacTool là một dự án nghiên cứu tập trung vào việc phát hiện lỗi thực tế trong các đầu ra được tạo ra bởi các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) như ChatGPT. FacTool giải quyết việc phát hiện ảo giác từ nhiều góc độ khác nhau, làm cho nó trở thành một công cụ đa năng.

Một số tính năng của FacTool:

• FacTool là một dự án mã nguồn mở. Do đó, nó dễ tiếp cận hơn với các nhà nghiên cứu và nhà phát triển muốn đóng góp vào sự tiến bộ trong việc phát hiện ảo giác AI.
• Công cụ này liên tục phát triển với sự phát triển liên tục để cải thiện khả năng của mình và khám phá các cách tiếp cận mới trong việc phát hiện ảo giác của LLM.
• Sử dụng khung đa nhiệm và đa miền để xác định ảo giác trong các câu hỏi dựa trên kiến thức, tạo mã, lý luận toán học, v.v.
• FacTool phân tích logic nội bộ và tính nhất quán của phản hồi từ LLM để xác định ảo giác.

Ưu điểm

• Có thể tùy chỉnh cho các ngành cụ thể.
• Phát hiện lỗi thực tế.
• Đảm bảo độ chính xác cao.
• Tích hợp với nhiều mô hình AI khác nhau.

Nhược điểm

• Thông tin công khai hạn chế về hiệu suất và tiêu chuẩn đo lường.
• Có thể yêu cầu nhiều nỗ lực tích hợp và thiết lập hơn.

Những Yếu Tố Cần Xem Xét Khi Chọn Công Cụ Phát Hiện Ảo Giác AI

Việc chọn đúng công cụ phát hiện ảo giác AI phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Dưới đây là một số yếu tố quan trọng cần xem xét:

Độ Chính Xác

Tính năng quan trọng nhất là mức độ chính xác của công cụ trong việc xác định ảo giác. Hãy tìm các công cụ đã được thử nghiệm kỹ lưỡng và chứng minh có tỷ lệ phát hiện cao với ít kết quả dương tính giả.

Dễ Sử Dụng

Công cụ nên thân thiện với người dùng và dễ tiếp cận với những người có nền tảng kỹ thuật khác nhau. Ngoài ra, công cụ nên có hướng dẫn rõ ràng và yêu cầu cài đặt tối thiểu để dễ sử dụng hơn.

Tính Chuyên Biệt Theo Lĩnh Vực

Một số công cụ được thiết kế chuyên biệt cho các lĩnh vực cụ thể. Vì vậy, hãy tìm một công cụ hoạt động tốt trên các lĩnh vực khác nhau tùy thuộc vào nhu cầu của bạn. Ví dụ bao gồm văn bản, mã, tài liệu pháp lý hoặc dữ liệu chăm sóc sức khỏe.

Tính Minh Bạch

Một công cụ phát hiện ảo giác AI tốt nên giải thích lý do tại sao nó xác định các đầu ra nhất định là ảo giác. Tính minh bạch này sẽ giúp xây dựng niềm tin và đảm bảo rằng người dùng hiểu lý do đằng sau kết quả của công cụ.

Chi Phí

Các công cụ phát hiện ảo giác AI có nhiều mức giá khác nhau. Một số công cụ có thể miễn phí hoặc có các gói giá cả phải chăng. Những công cụ khác có thể có chi phí cao hơn nhưng cung cấp nhiều tính năng tiên tiến hơn. Vì vậy, hãy xem xét ngân sách của bạn và chọn các công cụ mang lại giá trị tốt cho số tiền bạn bỏ ra.

Khi AI tích hợp vào cuộc sống của chúng ta, phát hiện ảo giác sẽ trở nên ngày càng quan trọng. Sự phát triển liên tục của các công cụ này là điều hứa hẹn và chúng mở đường cho một tương lai mà AI có thể trở thành đối tác đáng tin cậy và đáng tin cậy hơn trong nhiều nhiệm vụ khác nhau. Điều quan trọng cần nhớ là phát hiện ảo giác AI vẫn là một lĩnh vực đang phát triển. Không có công cụ nào hoàn hảo, đó là lý do tại sao sự giám sát của con người có khả năng vẫn cần thiết trong một thời gian dài.