Tác giả: Yaniv Makover
ngày 12 tháng 8 năm 2024

Thiết Lập Cảnh Quan: Cơn Sốt AI

Cơn sốt AI gần đây đã làm cho việc tiếp cận các nền tảng AI trở nên phổ biến hơn, từ các mô hình Generative Pre-trained Transformers (GPTs) tiên tiến đến các chatbot tích hợp trong nhiều ứng dụng khác nhau. Lời hứa của AI về việc cung cấp một lượng lớn thông tin nhanh chóng và hiệu quả đang chuyển mình các ngành công nghiệp và cuộc sống hàng ngày. Tuy nhiên, công nghệ mạnh mẽ này không phải không có khuyết điểm. Các vấn đề như thông tin sai lệch, ảo giác, thiên lệch và đạo văn đã gây lo ngại cho các nhà quản lý và công chúng. Thách thức trong việc giải quyết những mối quan tâm này đã dấy lên một cuộc tranh luận về cách tiếp cận tốt nhất để giảm thiểu các tác động tiêu cực của AI.

Quy Định AI

Khi các doanh nghiệp trên các ngành công nghiệp tiếp tục tích hợp AI vào quy trình của họ, các nhà quản lý ngày càng lo lắng về độ chính xác của đầu ra từ AI và nguy cơ phát tán thông tin sai lệch. Phản ứng bản năng đã là đề xuất các quy định nhằm kiểm soát chính công nghệ AI. Tuy nhiên, cách tiếp cận này có thể sẽ không hiệu quả do sự tiến triển nhanh chóng của AI. Thay vì tập trung vào công nghệ, có thể sẽ hiệu quả hơn nếu tập trung vào việc quy định thông tin sai lệch trực tiếp, bất kể nó xuất phát từ AI hay nguồn nhân tạo.

Tại Sao Quy Định AI Không Giải Quyết Được Vấn Đề Thông Tin Sai Lệch

Thông tin sai lệch không phải là một hiện tượng mới. Trước khi AI trở thành một thuật ngữ quen thuộc, thông tin sai lệch đã lan tràn, được thúc đẩy bởi internet, mạng xã hội và các nền tảng kỹ thuật số khác. Việc tập trung vào AI như là nguyên nhân chính đã bỏ qua bối cảnh rộng hơn của thông tin sai lệch. Lỗi của con người trong việc nhập liệu và xử lý dữ liệu có thể dẫn đến thông tin sai lệch cũng dễ dàng như cách mà AI có thể tạo ra đầu ra không chính xác. Do đó, vấn đề không chỉ giới hạn ở AI; đó là một thách thức rộng hơn trong việc đảm bảo độ chính xác của thông tin.

Đổ lỗi cho AI về thông tin sai lệch làm phân tán sự chú ý khỏi vấn đề cơ bản. Các nỗ lực quản lý nên ưu tiên phân biệt giữa thông tin chính xác và thông tin không chính xác thay vì chỉ trích rộng rãi AI, vì việc loại bỏ AI sẽ không giải quyết được vấn đề thông tin sai lệch. Làm thế nào chúng ta có thể quản lý vấn đề thông tin sai lệch? Một ví dụ là gán nhãn thông tin sai lệch là “sai” thay vì chỉ gắn thẻ nó là do AI tạo ra. Cách tiếp cận này khuyến khích việc đánh giá phê phán các nguồn thông tin, dù là do AI hay không.

Quy định AI với ý định kiểm soát thông tin sai lệch có thể không mang lại kết quả như mong muốn. Internet hiện đã tràn ngập thông tin sai lệch chưa được kiểm soát. Việc siết chặt các quy định xung quanh AI không nhất thiết giảm bớt sự lan truyền của thông tin sai lệch. Thay vào đó, người dùng và các tổ chức nên nhận thức rằng AI không phải là giải pháp hoàn hảo 100% và nên thực hiện các quy trình mà con người kiểm tra đầu ra của AI.

Duy Trì Đứng Đầu Trong Việc Phát Hiện Thông Tin Sai Lệch Do AI Tạo Ra

Đón Nhận Sự Tiến Hóa Của AI

AI vẫn đang ở giai đoạn sơ khai và liên tục tiến hóa. Việc cung cấp một lớp đệm tự nhiên cho một số lỗi và tập trung vào việc phát triển các hướng dẫn để xử lý chúng một cách hiệu quả là rất quan trọng. Cách tiếp cận này thúc đẩy một môi trường xây dựng cho sự phát triển của AI đồng thời giảm thiểu các tác động tiêu cực của nó.

Đánh Giá Và Lựa Chọn Các Công Cụ AI Phù Hợp

Khi lựa chọn các công cụ AI, các tổ chức nên cân nhắc một số tiêu chí sau:

• Độ Chính Xác: Đánh giá hồ sơ của công cụ trong việc sản xuất các đầu ra đáng tin cậy và chính xác. Tìm kiếm các hệ thống AI đã được kiểm tra và xác nhận nghiêm ngặt trong các tình huống thực tế. Xem xét tỷ lệ lỗi và các loại lỗi mà mô hình AI có thể gặp phải.
• Tính Minh Bạch: Hiểu cách công cụ AI xử lý thông tin và các nguồn mà nó sử dụng. Các hệ thống AI minh bạch cho phép người dùng thấy quy trình ra quyết định, giúp dễ dàng nhận diện và sửa chữa lỗi. Tìm kiếm các công cụ cung cấp giải thích rõ ràng về đầu ra của chúng.
• Giảm Thiểu Thiên Lệch: Đảm bảo công cụ có các cơ chế để giảm bớt thiên lệch trong đầu ra của nó. Các hệ thống AI có thể vô tình duy trì các thiên lệch có sẵn trong dữ liệu đào tạo. Chọn các công cụ áp dụng các chiến lược phát hiện và giảm thiểu thiên lệch để thúc đẩy sự công bằng và công lý.
• Phản Hồi Của Người Dùng: Tích hợp phản hồi của người dùng để cải thiện công cụ liên tục. Các hệ thống AI nên được thiết kế để học từ các tương tác của người dùng và thích ứng theo đó. Khuyến khích người dùng báo cáo lỗi và đề xuất cải tiến, tạo ra một vòng phản hồi giúp nâng cao hiệu suất của AI theo thời gian.
• Khả Năng Mở Rộng: Cân nhắc xem công cụ AI có thể mở rộng để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của tổ chức không. Khi tổ chức của bạn phát triển, hệ thống AI nên có khả năng xử lý khối lượng công việc tăng lên và các nhiệm vụ phức tạp hơn mà không giảm hiệu suất.
• Tích Hợp: Đánh giá mức độ tích hợp của công cụ AI với các hệ thống và quy trình làm việc hiện tại. Tích hợp liền mạch giảm thiểu sự gián đoạn và cho phép quá trình tiếp nhận dễ dàng hơn. Đảm bảo hệ thống AI có thể làm việc cùng với các công cụ và nền tảng khác được sử dụng trong tổ chức.
• Bảo Mật: Đánh giá các biện pháp bảo mật để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm được xử lý bởi AI. Các mối đe dọa bảo mật và vi phạm dữ liệu là những lo ngại lớn, vì vậy công cụ AI nên có các giao thức bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ thông tin.
• Chi Phí: Cân nhắc chi phí của công cụ AI so với lợi ích của nó. Đánh giá lợi tức đầu tư (ROI) bằng cách so sánh chi phí của công cụ với những hiệu quả và cải tiến mà nó mang lại cho tổ chức. Tìm kiếm các giải pháp hiệu quả về chi phí mà không làm giảm chất lượng.

Áp Dụng Và Tích Hợp Nhiều Công Cụ AI

Việc đa dạng hóa các công cụ AI được sử dụng trong một tổ chức có thể giúp đối chiếu thông tin, dẫn đến kết quả chính xác hơn. Sử dụng sự kết hợp của các giải pháp AI được điều chỉnh theo nhu cầu cụ thể có thể nâng cao độ tin cậy tổng thể của các đầu ra.

Giữ Cho Bộ Công Cụ AI Cập Nhật

Việc cập nhật thường xuyên và nâng cấp các công cụ AI là rất quan trọng. Điều này đảm bảo rằng chúng tận dụng các tiến bộ và cải tiến mới nhất. Hợp tác với các nhà phát triển AI và các tổ chức khác cũng có thể tạo điều kiện tiếp cận các giải pháp tiên tiến.

Duy Trì Sự Giám Sát Của Con Người

Sự giám sát của con người là cần thiết trong việc quản lý các đầu ra của AI. Các tổ chức nên đồng thuận về các tiêu chuẩn ngành để theo dõi và xác minh thông tin do AI tạo ra. Thực hành này giúp giảm thiểu các rủi ro liên quan đến thông tin sai lệch và đảm bảo rằng AI phục vụ như một công cụ hữu ích thay vì một gánh nặng.

Kết Luận

Sự tiến hóa nhanh chóng của công nghệ AI khiến việc thiết lập các tiêu chuẩn quy định dài hạn trở nên khó khăn. Những gì có vẻ phù hợp hôm nay có thể trở nên lỗi thời trong vòng sáu tháng hoặc ít hơn. Hơn nữa, các hệ thống AI học từ dữ liệu do con người tạo ra, vốn đôi khi có những sai sót. Do đó, trọng tâm nên là quy định thông tin sai lệch chính nó, bất kể nó xuất phát từ nền tảng AI hay nguồn nhân tạo.

AI không phải là công cụ hoàn hảo, nhưng nó có thể mang lại lợi ích to lớn nếu được sử dụng đúng cách và với những kỳ vọng hợp lý. Đảm bảo độ chính xác và giảm thiểu thông tin sai lệch đòi hỏi một cách tiếp cận cân bằng, bao gồm cả các biện pháp bảo vệ công nghệ và can thiệp của con người. Bằng cách ưu tiên quy định thông tin sai lệch và duy trì các tiêu chuẩn nghiêm ngặt về xác minh thông tin, chúng ta có thể khai thác tiềm năng của AI đồng thời giảm thiểu các rủi ro của nó.