Nguy cơ sụp đổ mô hình: Sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai có thực sự là một ý tưởng tồi?

Mục lục:

1. AI tự huấn luyện: Một vòng xoắn nguy hiểm
2. Sự sụp đổ của mô hình AI: Thực trạng đáng báo động
3. Ảnh hưởng thực tế của sự sụp đổ mô hình AI
4. Làm thế nào để ngăn chặn sự sụp đổ mô hình AI?

1. AI tự huấn luyện: Một vòng xoắn nguy hiểm

Các công cụ AI như ChatGPT, Gemini, Copilot đã tạo ra những văn bản ấn tượng chỉ từ một vài dòng lệnh đơn giản. Để tạo ra những văn bản này, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện trên một lượng khổng lồ dữ liệu văn bản do con người tạo ra và thu thập từ internet. Tuy nhiên, hiện nay, khi các công cụ AI tạo sinh tràn ngập internet với lượng lớn nội dung tổng hợp, chính những nội dung này lại được sử dụng để huấn luyện các thế hệ AI tiếp theo. Các nhà nghiên cứu cảnh báo rằng, nếu điều này tiếp tục diễn ra không kiểm soát, hậu quả sẽ rất nghiêm trọng.

2. Sự sụp đổ của mô hình AI: Thực trạng đáng báo động

Theo một nghiên cứu gần đây được công bố trên tạp chí Nature, việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn trên chính dữ liệu do chúng tạo ra có thể dẫn đến "sự sụp đổ của mô hình" (model collapse). Điều này không có nghĩa là các AI tạo sinh sẽ ngừng hoạt động, mà thay vào đó, các phản hồi của chúng sẽ ngày càng lệch xa dữ liệu huấn luyện ban đầu. Mặc dù đôi khi bị lệch lạc, dữ liệu ban đầu vẫn là một sự phản ánh tương đối chính xác của thực tế. Tuy nhiên, khi các công cụ tự huấn luyện trên dữ liệu do chính chúng tạo ra, các lỗi nhỏ ban đầu sẽ tích tụ, nội dung cuối cùng sẽ mất đi sự sắc sảo, đa chiều và biến thành những thứ vô nghĩa.

3. Ảnh hưởng thực tế của sự sụp đổ mô hình AI

Nghiên cứu của Shumailov và các cộng sự đã minh chứng điều này. Họ sử dụng mô hình ngôn ngữ OPT-125m, tinh chỉnh nó bằng các bài báo trên Wikipedia, sau đó yêu cầu mô hình dự đoán văn bản tiếp theo dựa trên một lệnh. Phản hồi của mô hình lại được dùng để tinh chỉnh mô hình. Sau 9 thế hệ, mô hình bắt đầu tạo ra những thứ vô nghĩa. Một lệnh ban đầu về kiến trúc thế kỷ 14 lại kết thúc bằng một danh sách các loại thỏ rừng. Chỉ khi giữ lại một phần dữ liệu ban đầu, sự suy giảm mô hình mới được giảm thiểu.

Điều này cho thấy việc huấn luyện AI trên chính phản hồi của nó sẽ gây ra những hậu quả nghiêm trọng, bao gồm làm trầm trọng thêm hiện tượng thiên vị và biến đổi văn bản thành những thứ vô nghĩa nếu không được kiểm soát. Các công ty lớn có những phương pháp để ngăn chặn hiện tượng này, nhưng khi ngày càng nhiều người sử dụng mô hình ngôn ngữ để huấn luyện chatbot và AI riêng, nguy cơ này vẫn tiềm ẩn.

4. Làm thế nào để ngăn chặn sự sụp đổ mô hình AI?

Để ngăn chặn AI tăng cường thiên vị hoặc tạo ra nội dung vô nghĩa, điều quan trọng là phải theo dõi tất cả dữ liệu và đảm bảo rằng cả kiến thức ban đầu (bao gồm văn bản do con người tạo ra) và kiến thức mới (văn bản do AI tạo ra) đều được sử dụng trong quá trình huấn luyện. Về cơ bản, ý tưởng là không nên huấn luyện các mô hình mới chỉ với dữ liệu do AI tạo ra. Một cách tiếp cận khác là đảm bảo thu thập được tất cả các dữ liệu, ngay cả những dữ liệu có xác suất xuất hiện thấp.

Các công ty lớn đang tích cực kiểm tra sự trôi dữ liệu (data drift), do đó các vấn đề sẽ được phát hiện sớm và khắc phục kịp thời. Tuy nhiên, đối với những cá nhân tự xây dựng mô hình quy mô nhỏ hơn, việc nhận thức về rủi ro này là rất cần thiết.

Tóm lại, việc sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai tiềm ẩn nhiều rủi ro, đòi hỏi sự thận trọng và các biện pháp phòng ngừa kỹ lưỡng để tránh sự sụp đổ mô hình và đảm bảo chất lượng, tính trung lập của dữ liệu.