Trí tuệ nhân tạo: Liệu có phải là giải pháp cho dịch vụ công tốt hơn?

Mục lục:

• Từ chatbot đơn giản đến AI thế hệ mới
• Thách thức của AI trong dịch vụ công: Sai sót và thiếu minh bạch
• Estonia: Mô hình chatbot dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Lựa chọn nào cho tương lai?

1. Từ chatbot đơn giản đến AI thế hệ mới

Trước khi ChatGPT xuất hiện, các chính phủ đã rất muốn sử dụng chatbot để tự động hóa dịch vụ và tư vấn của họ. Những chatbot ban đầu thường đơn giản, với khả năng trò chuyện hạn chế. Tuy nhiên, sự xuất hiện của AI thế hệ mới trong hai năm qua đã hồi sinh tầm nhìn về dịch vụ công hiệu quả hơn, nơi các cố vấn giống con người có thể làm việc mọi lúc, trả lời các câu hỏi về phúc lợi, thuế và các lĩnh vực khác nơi chính phủ tương tác với công chúng.

AI thế hệ mới đủ tinh vi để đưa ra phản hồi giống con người, và nếu được đào tạo trên dữ liệu chất lượng đủ lớn, về mặt lý thuyết nó có thể xử lý mọi loại câu hỏi về dịch vụ công.

2. Thách thức của AI trong dịch vụ công: Sai sót và thiếu minh bạch

Tuy nhiên, AI thế hệ mới cũng nổi tiếng với việc mắc lỗi hoặc thậm chí đưa ra câu trả lời vô nghĩa - những gì được gọi là ảo giác. Tại Anh, Dịch vụ Kỹ thuật số Chính phủ (GDS) đã tiến hành thử nghiệm chatbot dựa trên ChatGPT có tên GOV.UK Chat, nhằm trả lời các câu hỏi của công dân về một loạt vấn đề liên quan đến dịch vụ công.

Trong một bài đăng trên blog về những phát hiện ban đầu của họ, cơ quan này lưu ý rằng gần 70% những người tham gia thử nghiệm thấy các phản hồi hữu ích. Tuy nhiên, đã có vấn đề với một số trường hợp hệ thống tạo ra thông tin không chính xác và trình bày nó như một sự thật. Bài đăng cũng bày tỏ lo ngại rằng có thể có sự tin tưởng nhầm lẫn vào một hệ thống có thể sai trong một số trường hợp.

Nói chung, các câu trả lời không đạt đến mức độ chính xác cao nhất được yêu cầu cho một trang web như GOV.UK, nơi chính xác về mặt thực tế là rất quan trọng. Chúng tôi đang nhanh chóng lặp lại thử nghiệm này để giải quyết các vấn đề về độ chính xác và độ tin cậy, GDS cho biết.

3. Estonia: Mô hình chatbot dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Nếu ChatGPT và các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) khác chưa sẵn sàng để đưa ra lời khuyên quan trọng, thì có lẽ chúng ta có thể nhìn vào Estonia để tìm giải pháp thay thế.

Khi nói đến việc số hóa dịch vụ công, Estonia là một trong những nước đi đầu. Từ đầu những năm 1990, nước này đã xây dựng các dịch vụ kỹ thuật số, và vào năm 2002 đã giới thiệu thẻ căn cước kỹ thuật số cho phép công dân truy cập các dịch vụ của nhà nước. Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi Estonia đi đầu trong việc giới thiệu chatbot.

Nước này hiện đang phát triển một bộ chatbot cho các dịch vụ của nhà nước với tên gọi Bürokratt. Tuy nhiên, chatbot của Estonia không dựa trên Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như ChatGPT hoặc Gemini của Google. Thay vào đó, chúng sử dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), một công nghệ đã xuất hiện trước làn sóng AI gần đây.

Thuật toán NLP của Estonia phân chia yêu cầu thành các đoạn nhỏ, xác định các từ khóa và từ đó suy ra những gì người dùng muốn. Tại Bürokratt, các bộ phận sử dụng dữ liệu của họ để đào tạo chatbot và kiểm tra câu trả lời của chúng.

Nếu Bürokratt không biết câu trả lời, cuộc trò chuyện sẽ được chuyển cho nhân viên hỗ trợ khách hàng, người sẽ tiếp quản cuộc trò chuyện và trả lời bằng cách thủ công, Kai Kallas, trưởng bộ phận Dịch vụ Cá nhân tại Cơ quan Hệ thống Thông tin của Estonia, cho biết.

Đây là một hệ thống có tiềm năng hạn chế hơn so với hệ thống dựa trên ChatGPT, vì các mô hình NLP bị giới hạn trong khả năng bắt chước lời nói của con người và phát hiện những gợi ý tinh tế trong ngôn ngữ. Tuy nhiên, chúng không có khả năng đưa ra câu trả lời sai hoặc gây hiểu nhầm.

4. Lựa chọn nào cho tương lai?

Một số chatbot ban đầu đã buộc công dân phải lựa chọn các tùy chọn cho các câu hỏi. Đồng thời, nó cho phép kiểm soát và minh bạch cao hơn về cách chatbot hoạt động và trả lời, Colin van Noordt giải thích.

Các chatbot dựa trên LLM thường có chất lượng trò chuyện tốt hơn nhiều và có thể đưa ra các câu trả lời tinh tế hơn. Tuy nhiên, nó đi kèm với chi phí là kiểm soát ít hơn đối với hệ thống, và nó cũng có thể đưa ra các câu trả lời khác nhau cho cùng một câu hỏi, ông nói thêm.

AI hứa hẹn mang đến nhiều lợi ích cho dịch vụ công, nhưng cần phải thận trọng trong việc triển khai và đảm bảo độ chính xác, minh bạch và trách nhiệm giải trình.