Nguy cơ "sụp đổ mô hình" - Khi AI tự hủy hoại chính mình

Nguy cơ "sụp đổ mô hình" - Khi AI tự hủy hoại chính mình

Trong những năm gần đây. Các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 (ChatGPT) hay Claude 3 Opus đã chứng minh khả năng đáng kinh ngạc trong việc tạo ra văn bản giống con người. Tuy nhiên, một nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí Nature đã gióng lên hồi chuông cảnh báo về nguy cơ "sụp đổ mô hình" - hiện tượng AI dần trở nên vô nghĩa do bị "nhiễm độc" bởi chính dữ liệu do AI tạo ra.

Vòng lặp tự hủy hoại tiềm ẩn

Để trở nên thông minh hơn, các mô hình AI cần được huấn luyện trên một lượng dữ liệu khổng lồ. Hiện nay, nguồn dữ liệu chính là hàng nghìn tỷ từ ngữ được chia sẻ trực tuyến - sản phẩm của trí tuệ con người. Tuy nhiên, nguồn dữ liệu này là hữu hạn và dự kiến sẽ cạn kiệt vào cuối thập kỷ này.

Khi đó, các nhà phát triển AI sẽ phải đối mặt với hai lựa chọn:

1. Thu thập dữ liệu riêng tư từ người dùng, điều này đặt ra nhiều vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật.
2. Sử dụng dữ liệu "tổng hợp" do AI tạo ra để huấn luyện chính AI.

Lựa chọn thứ hai, tuy có vẻ khả thi, lại tiềm ẩn nguy cơ "sụp đổ mô hình". Giống như việc photo một bức ảnh nhiều lần, mỗi lần sao chép sẽ tạo ra những sai sót nhỏ, tích tụ dần theo thời gian và khiến bức ảnh gốc trở nên méo mó, mờ nhạt. Tương tự, khi AI được huấn luyện trên dữ liệu do chính nó tạo ra, các sai sót sẽ được hấp thụ và khuếch đại qua mỗi thế hệ, cuối cùng dẫn đến sự suy giảm chất lượng và tính hữu ích của AI.

Nghiên cứu chứng minh nguy cơ "sụp đổ mô hình"

Để minh họa cho nguy cơ này, các nhà nghiên cứu đã tiến hành một thí nghiệm. Họ huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên dữ liệu từ Wikipedia, sau đó sử dụng kết quả đầu ra của mô hình để huấn luyện lại chính nó qua 9 lần lặp.

Kết quả cho thấy, chất lượng phản hồi của mô hình giảm dần theo từng thế hệ, trở nên vô nghĩa và lặp đi lặp lại. Điều này chứng tỏ rằng việc AI tự học hỏi từ chính mình có thể dẫn đến sự suy giảm chất lượng nghiêm trọng.

Giải pháp cho tương lai của AI

Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng "sụp đổ mô hình" không phải là một kết cục tất yếu. Các nhà phát triển AI có thể ngăn chặn hiện tượng này bằng cách:

• Cẩn trọng hơn trong việc lựa chọn dữ liệu huấn luyện, hạn chế sử dụng dữ liệu "tổng hợp" do AI tạo ra.
• Phát triển các kỹ thuật mới để tạo ra dữ liệu "tổng hợp" chất lượng cao, đảm bảo tính đa dạng và chính xác.
• Kết hợp dữ liệu "tổng hợp" với dữ liệu do con người tạo ra để duy trì tính chính xác và độ tin cậy của AI.

Kết luận

Sự phát triển của AI mang đến nhiều tiềm năng to lớn, nhưng cũng đặt ra những thách thức mới. "Sụp đổ mô hình" là một trong những thách thức đó, đòi hỏi sự quan tâm và nỗ lực của cộng đồng AI để đảm bảo sự phát triển bền vững và có ích cho xã hội.