Huấn luyện Chatbot AI Trách Nhiệm: 5 Giai đoạn quan trọng như đào tạo nhân viên thực tập

Huấn luyện Chatbot AI Trách Nhiệm: 5 Giai đoạn quan trọng như đào tạo nhân viên thực tập

Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI) thường được ví như “nhân viên thực tập thông minh nhất thế giới”: tiềm năng to lớn nhưng còn thiếu kinh nghiệm thực tế. Nó đã gây ấn tượng mạnh mẽ đến ngành công nghiệp công nghệ, nhưng cũng để lại những bài học đắt giá về việc sử dụng công nghệ một cách có trách nhiệm.

Những câu chuyện cảnh báo: Từ việc luật sư bị phạt vì nộp hồ sơ giả tạo do AI tạo ra, đến vụ kiện Air Canada vì chatbot dịch vụ khách hàng bịa đặt thông tin hỗ trợ, cho thấy sự cần thiết phải kiểm soát và huấn luyện AI một cách bài bản. Điều này càng trở nên cấp thiết hơn khi chatbot AI ngày càng phổ biến, trong khi niềm tin của người dùng vào sự an toàn và trách nhiệm của các doanh nghiệp khi ứng dụng AI lại đang ở mức thấp. Một cuộc khảo sát của Gallup/Bentley University cho thấy chỉ 21% người tiêu dùng tin tưởng rằng doanh nghiệp có thể ứng dụng AI một cách có trách nhiệm - một con số đáng báo động đối với những công ty đang nỗ lực xây dựng các nguyên tắc AI có đạo đức.

Vậy, làm thế nào để chúng ta có thể hướng dẫn chatbot AI trở thành một “nhân viên” đáng tin cậy, tương tự như cách chúng ta đào tạo nhân viên thực tập?

Bài viết này sẽ giới thiệu 5 hướng tiếp cận quan trọng để huấn luyện chatbot AI trở nên trách nhiệm:

1. Thực hành phép lịch sự trong giao tiếp: Sự tôn trọng là điều không thể thương lượng.

Người dùng trực tuyến thường nhận biết ngay khi quyền lợi của họ bị tôn trọng hoặc vi phạm. Không ai muốn biết thông tin cá nhân nhạy cảm của mình bị tiết lộ một cách bất ngờ, ví dụ như trường hợp Target đã quảng cáo sản phẩm cho một cô gái mang thai trước cả bố cô ấy.

Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng sự minh bạch trong cách thu thập và sử dụng dữ liệu có thể ảnh hưởng đến lựa chọn của người tiêu dùng. Hơn 1/3 người dùng có xu hướng ủng hộ các thương hiệu có thái độ cởi mở và minh bạch.

Vì vậy, khi thiết kế chatbot AI có trách nhiệm, cần tuân thủ “quy tắc 3” : minh bạch về mục đích, giới hạn và các chính sách bảo mật.

• Xác định rõ bản chất của chatbot: Thông báo cho người dùng biết họ đang tương tác với AI hay dịch vụ tự động, đồng thời giải thích giới hạn hỗ trợ của chatbot.
• Minh bạch về độ tin cậy: Người dùng cần biết rằng chatbot có thể đưa ra thông tin không chính xác, thường rơi vào khoảng 3%. Nên cung cấp các số liệu về hiệu suất chung và cảnh báo rõ ràng trong các tình huống cụ thể.
• Bảo mật và quyền riêng tư: Người dùng cần có quyền đưa ra quyết định có ý nghĩa về việc đồng ý với các điều khoản và điều kiện, thay vì chấp nhận một cách mù quáng. Ví dụ, Claude AI công khai thông tin xóa dữ liệu đầu vào sau 30 ngày, trong khi ChatGPT lại không nêu rõ điều này.

2. Đánh giá hiệu suất chatbot định kỳ với các chỉ số thành công rõ ràng.

Một trong những thách thức lớn khi sử dụng AI là nó có vẻ “làm được tất cả mọi thứ”, điều này khiến việc thiết lập các tiêu chuẩn đánh giá trở nên khó khăn.

• Kiểm thử toàn diện: Cần thực hiện kiểm thử chatbot một cách thường xuyên, trước và sau khi triển khai, đặc biệt chú ý đến khả năng phân biệt dữ liệu xấu và dữ liệu tốt.
• Điều chỉnh và tinh chỉnh: Fine-tuning, hay việc đào tạo chuyên sâu chatbot về các chủ đề cụ thể, là một công cụ quan trọng trong quản lý rủi ro AI. Chatbot cần được huấn luyện cho các trường hợp sử dụng, phong cách ngôn ngữ và yêu cầu riêng biệt.
• Kỹ thuật thiết kế lời nhắc (Prompt Engineering): Thiết kế và cải thiện các lời nhắc để chatbot đưa ra phản hồi chính xác. Ví dụ, một chatbot hỗ trợ tuyển dụng phải giải thích được lý do lựa chọn một ứng viên này hơn một ứng viên khác, đồng thời tham chiếu đến chính sách không phân biệt đối xử của công ty.
• Tính giải thích (Explainability): Chatbot cần được thiết kế để minh bạch cách thức hoạt động, giúp tăng cường sự tin tưởng của người dùng.
• Sự hợp tác: Việc hình thành một nhóm chuyên trách kiểm thử và giám sát chatbot từ sớm sẽ đảm bảo quá trình kiểm thử diễn ra suôn sẻ, tích hợp dễ dàng và có thể mở rộng cho số lượng người dùng lớn.

3. Đảm bảo chatbot hoàn thành khóa đào tạo an toàn.

Cũng như nhân viên thực tập cần hoàn thành các khóa đào tạo an toàn ngay từ ngày đầu, chatbot cũng phải đáp ứng các tiêu chuẩn an ninh quan trọng.

• Chu kỳ phát triển phần mềm an toàn: Chatbot cần được phát triển theo một quy trình Secure Software Development Lifecycle toàn diện.
• Các biện pháp phòng ngừa: Các mối đe dọa từ AI đang gia tăng, các biện pháp như kiểm thử đối kháng, phòng chống đầu độc dữ liệu, minh bạch chức năng, giám sát an ninh AI và ngăn chặn tấn công đảo ngược mô hình ngày càng quan trọng.
• Tuân thủ quy định: Các quy định như Đạo luật AI của EU và sắc lệnh của Tổng thống Mỹ Joe Biden đang thúc đẩy việc áp dụng các thực tiễn này.

4. Giữ chatbot hoạt động trong khuôn khổ pháp lý.

Xác định trách nhiệm trong việc sử dụng AI là vấn đề nan giải. Có hơn 40 khuôn khổ quản lý AI được thiết kế cho các đối tượng khác nhau, có thể hỗ trợ các bên liên quan trong lĩnh vực pháp lý, bảo mật hay an ninh.

• Các khuôn khổ pháp lý: Các khuôn khổ như Đạo luật AI của EU và Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung (GDPR) đặt ra các nghĩa vụ pháp lý đối với hệ thống AI hoạt động tại châu Âu.
• Các khuôn khổ toàn cầu: Các khuôn khổ không ràng buộc về mặt pháp lý như Khung quản lý rủi ro AI của Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia (NIST) của Mỹ và ISO/IEC 23894 thúc đẩy sự minh bạch, trách nhiệm giải trình và công bằng.
• Ngành nghề đặc thù: Một số ngành nghề, ví dụ như tài chính, cần thiết lập các quy định nghiêm ngặt hơn đối với chatbot để tránh các sai sót nghiêm trọng.

5. Thực hành giá trị đạo đức và nhận thức về bức tranh toàn cảnh.

Ngoài chuyên môn kỹ thuật và kiến thức an ninh, chúng ta mong đợi các đồng nghiệp, dù là nhân viên thực tập hay lãnh đạo, đều tuân thủ các chuẩn mực đạo đức như tôn trọng khách hàng, bảo vệ môi trường và giữ gìn sự liêm chính.

• Trách nhiệm giải trình: Trong trường hợp chatbot mắc lỗi, cần xác định rõ trách nhiệm cho người điều khiển và thiết lập các kênh báo cáo rõ ràng.
• Ảnh hưởng đến môi trường: Tác động môi trường của các chatbot quy mô lớn đang là mối quan tâm ngày càng tăng. Mỗi lần tương tác với chatbot đều tiêu tốn tài nguyên tính toán, đặc biệt trong các ứng dụng thời gian thực, như dịch vụ khách hàng.
• Tương lai của AI: Các tổ chức đặt niềm tin vào thế hệ chuyên gia trẻ để xây dựng một môi trường làm việc có trách nhiệm hơn. Điều này cũng áp dụng cho chatbot và trợ lý AI. Tuy nhiên, chúng ta cần nhận thức rằng tác động nhanh chóng và sâu rộng của AI có thể khiến chatbot “ngoan cố” gây ra những rủi ro vượt quá khả năng kiểm soát của các quy trình kỷ luật truyền thống.

Kết luận: Giống như cách chúng ta đào tạo nhân viên thực tập, việc huấn luyện chatbot AI cần được thực hiện một cách bài bản, chú trọng đến các yếu tố đạo đức, an toàn và pháp lý. Đây là chìa khóa để khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ AI trong khi giảm thiểu những rủi ro tiềm ẩn. Sự phát triển của AI đang diễn ra với tốc độ chóng mặt, đòi hỏi chúng ta phải chủ động và có trách nhiệm trong việc định hình tương lai của công nghệ này.