Agent.ai.vn

Ứng dụng và Hạn chế của Trợ lý Ảo Hỗ trợ Trí tuệ Nhân tạo trong Y tế

<h2>Ứng dụng và Hạn chế của Trợ lý ảo hỗ trợ trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Ứng dụng của Trợ lý ảo hỗ trợ trí tuệ nhân tạo trong y tế<ul>
<li>Hỗ trợ bệnh nhân</li>
<li>Hỗ trợ nhân viên y tế</li>
</ul>
</li>
<li>Hạn chế của Trợ lý ảo hỗ trợ trí tuệ nhân tạo trong y tế<ul>
<li>Thiếu thông tin cá nhân</li>
<li>Dữ liệu sai lệch</li>
<li>Vấn đề về đạo đức và pháp lý</li>
</ul>
</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<h3>Giới thiệu</h3>
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mang đến những ứng dụng mới cho nhiều lĩnh vực, bao gồm cả ngành y tế. Trong đó, trợ lý ảo hỗ trợ AI (AI-powered chatbots) đã được ứng dụng để hỗ trợ bệnh nhân và nhân viên y tế, góp phần nâng cao hiệu quả và chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe. 
<h3>Ứng dụng của Trợ lý ảo hỗ trợ trí tuệ nhân tạo trong y tế</h3>
2.1 Hỗ trợ bệnh nhân
<ul>
<li>Cung cấp thông tin y tế: Trợ lý ảo có thể cung cấp thông tin y tế cơ bản, hướng dẫn về các bệnh tật, cách phòng tránh và điều trị.</li>
<li>Lên lịch hẹn khám bệnh: Hỗ trợ đặt lịch khám bệnh, kiểm tra lịch hẹn và xác nhận thông tin.</li>
<li>Giám sát sức khỏe: Theo dõi các chỉ số sức khỏe, nhắc nhở bệnh nhân uống thuốc, theo dõi tiến độ điều trị.</li>
<li>Hỗ trợ tâm lý: Nâng cao tinh thần và hỗ trợ tinh thần cho bệnh nhân.</li>
</ul>
2.2 Hỗ trợ nhân viên y tế
<ul>
<li>Phân loại bệnh nhân: Phân loại bệnh nhân dựa trên triệu chứng ban đầu để đưa ra hướng dẫn phù hợp.</li>
<li>Tự động hóa các quy trình hành chính: Hỗ trợ nhân viên y tế trong việc xử lý các quy trình hành chính như nhập liệu, ghi chép, đặt lịch hẹn.</li>
<li>Phân tích dữ liệu y tế: Phân tích dữ liệu y tế để hỗ trợ trong việc chẩn đoán, điều trị và nghiên cứu y học.</li>
</ul>
<h3>Hạn chế của Trợ lý ảo hỗ trợ trí tuệ nhân tạo trong y tế</h3>
3.1 Thiếu thông tin cá nhân
Trợ lý ảo không thể tiếp cận đầy đủ thông tin cá nhân của bệnh nhân, như bệnh sử, hồ sơ y tế, v.v. Điều này có thể hạn chế khả năng đưa ra những lời khuyên y tế phù hợp.
3.2 Dữ liệu sai lệch
Trợ lý ảo học hỏi từ dữ liệu được cung cấp. Nếu dữ liệu sai lệch hoặc không đầy đủ, điều này sẽ ảnh hưởng đến tính chính xác của thông tin và lời khuyên được cung cấp.
3.3 Vấn đề về đạo đức và pháp lý
<ul>
<li>Sự riêng tư: Sử dụng thông tin y tế của bệnh nhân cần đảm bảo sự riêng tư và bảo mật.</li>
<li>Trách nhiệm pháp lý: Trợ lý ảo không thể thay thế hoàn toàn nhân viên y tế, cần xác định rõ ràng trách nhiệm pháp lý trong trường hợp xảy ra sai sót.</li>
</ul>
<h3>Kết luận</h3>
Trợ lý ảo hỗ trợ AI đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong ngành y tế, mang đến nhiều lợi ích cho cả bệnh nhân và nhân viên y tế. Tuy nhiên, việc sử dụng công nghệ này cũng cần chú trọng đến những hạn chế và vấn đề về đạo đức và pháp lý để đảm bảo an toàn và hiệu quả. 
Trong tương lai, AI có tiềm năng to lớn trong việc nâng cao chất lượng và hiệu quả dịch vụ chăm sóc sức khỏe, nhưng cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để khắc phục những hạn chế và đảm bảo sự an toàn và đáng tin cậy.

Ứng dụng và Hạn chế của Trợ lý Ảo Hỗ trợ Trí tuệ Nhân tạo trong Y tế

Ứng dụng và Hạn chế của Trợ lý ảo hỗ trợ trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế Mục lục Giới thiệu Ứng dụng của Trợ lý ảo hỗ trợ trí tuệ n...

tháng 11 07, 2024

SambaNova và Hugging Face: Hỗ trợ phát triển chatbot AI dễ dàng hơn bao giờ hết

<h2>SambaNova và Hugging Face: Hỗ trợ phát triển chatbot AI một cách đơn giản</h2>
Mục lục
<ol>
<li>Giải pháp đơn giản hóa triển khai chatbot AI</li>
<li>Triển khai chatbot với chỉ 3 dòng code</li>
<li>Hiệu suất ấn tượng và khả năng mở rộng</li>
<li>Tầm nhìn cho tương lai của phát triển AI doanh nghiệp</li>
<li>Thách thức mới với khả năng triển khai nhanh chóng</li>
<li>Kết luận: AI đơn giản hóa, nhưng trách nhiệm vẫn còn</li>
</ol>
1. Giải pháp đơn giản hóa triển khai chatbot AI
SambaNova và Hugging Face vừa giới thiệu một tích hợp mới giúp các nhà phát triển triển khai giao diện chatbot tương tự ChatGPT chỉ với một cú nhấp chuột. Công nghệ này rút ngắn thời gian triển khai từ vài giờ xuống còn vài phút.
2. Triển khai chatbot với chỉ 3 dòng code
Với tích hợp mới, nhà phát triển chỉ cần thực hiện 3 dòng code đơn giản để triển khai một chatbot AI:
<pre><code class="language-python">import gradio as gr
import sambanova_gradio
gr.load("Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-8k", src=sambanova_gradio.registry, accept_token=True).launch()
</code></pre>
Sau đó, chỉ cần nhấp vào nút "Deploy to Hugging Face" và nhập mã thông báo SambaNova, một chatbot AI đầy đủ chức năng sẽ sẵn sàng hoạt động trên nền tảng Spaces của Hugging Face trong vòng vài giây.
3. Hiệu suất ấn tượng và khả năng mở rộng
Tích hợp hỗ trợ cả chatbot văn bản và đa phương thức, có khả năng xử lý cả văn bản và hình ảnh. Nhà phát triển có thể truy cập các mô hình mạnh mẽ như Llama 3.2-11B-Vision-Instruct thông qua nền tảng đám mây của SambaNova. Hiệu suất được đánh giá cao, với tốc độ xử lý lên tới 358 token mỗi giây trên phần cứng không bị giới hạn.
4. Tầm nhìn cho tương lai của phát triển AI doanh nghiệp
Sự ra đời của tích hợp này đến vào thời điểm nhu cầu của doanh nghiệp đối với các giải pháp AI có thể triển khai và mở rộng nhanh chóng đang ngày càng tăng. Trong khi các gã khổng lồ công nghệ như OpenAI và Anthropic chiếm lĩnh các tiêu đề với các chatbot hướng đến người tiêu dùng, SambaNova lại nhắm đến cộng đồng nhà phát triển, cung cấp cho họ các công cụ cấp doanh nghiệp tương đương với sự tinh vi của các giao diện AI hàng đầu.
5. Thách thức mới với khả năng triển khai nhanh chóng
Sự đơn giản hóa triển khai AI đặt ra những thách thức mới cho các công ty. Họ cần phải suy nghĩ kỹ hơn về cách sử dụng AI hiệu quả, giải quyết vấn đề gì, bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và đảm bảo sử dụng có trách nhiệm. Sự đơn giản về mặt kỹ thuật không đảm bảo việc triển khai tốt.
6. Kết luận: AI đơn giản hóa, nhưng trách nhiệm vẫn còn
Công cụ xây dựng chatbot AI giờ đây đã đơn giản đến mức hầu hết các nhà phát triển đều có thể sử dụng. Tuy nhiên, những câu hỏi khó vẫn còn là vấn đề của con người: Chúng ta nên xây dựng gì? Chúng ta sẽ sử dụng nó như thế nào? Và quan trọng nhất, nó có thực sự giúp ích cho con người hay không? Đó là những thách thức đáng để giải quyết.

SambaNova và Hugging Face: Hỗ trợ phát triển chatbot AI dễ dàng hơn bao giờ hết

SambaNova và Hugging Face: Hỗ trợ phát triển chatbot AI một cách đơn giản Mục lục Giải pháp đơn giản hóa triển khai chatbot AI Triển kha...

tháng 11 07, 2024

AI Thế Hệ Mới: Càng Lớn Mạnh Càng Bớt Tin Cậy - Hay Đó Chỉ Là Ảo Ảnh?

<h2>Mô hình AI Thế hệ Mới Càng Lớn Mạnh Càng Bớt Tin Cậy - Hay Đó Chỉ Là Ảo Ảnh?</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Sự Tin Cậy Liện Quan Đến Tính Nhất Quán Trong Sự Chính Xác</li>
<li>Việc Đếm Sự Chính Xác Trở Thành Vấn Đề</li>
<li>Đếm Sự Chính Xác Của Mô Hình AI Thế Hệ Mới</li>
<li>Nghiên Cứu Về Cách Điểm Số AI Thế Hệ Mới</li>
<li>Minh Họa Được Giải Thích Bởi ChatGPT</li>
<li>Chúng Ta Đang Ở Đâu Và Điều Gì Sẽ Xảy Ra Tiếp Theo?</li>
</ol>
1. Sự Tin Cậy Liện Quan Đến Tính Nhất Quán Trong Sự Chính Xác
Các tiêu đề gần đây thường phàn nàn về việc sự tin cậy của AI thế hệ mới đang giảm sút. Điều này có vẻ kỳ lạ vì các mô hình AI này đồng thời cũng đang trở nên lớn hơn và tốt hơn về tổng thể. Nhiều người lo lắng về xu hướng đáng lo ngại này. Nó không hợp lý và có vẻ trái ngược với trực giác.
Liệu chúng ta có thể kỳ vọng rằng AI sẽ có mức độ tin cậy như cũ hoặc thậm chí là cải thiện khi AI có phạm vi khả năng rộng hơn và được coi là tốt hơn trong việc trả lời các câu hỏi? Làm cách nào để AI có khả năng rộng hơn và tốt hơn trong việc trả lời câu hỏi lại không thể giữ nguyên hoặc thậm chí là cải thiện mức độ tin cậy?
Sự thật đau lòng là sự tin cậy dường như đang giảm sút. 
2. Việc Đếm Sự Chính Xác Trở Thành Vấn Đề
Tiếp theo, chúng ta sẽ đi sâu vào cách chúng ta có thể theo dõi sự tin cậy liên quan đến AI thế hệ mới. Đầu tiên, chúng ta sẽ xem xét việc đếm sự chính xác khi nói đến con người làm bài kiểm tra.
Hãy nhớ lại thời đi học và làm bài kiểm tra của bạn.
Giáo viên phát ra một bài kiểm tra và bạn nghiêm túc bắt đầu đưa ra câu trả lời. Bạn biết rằng cuối cùng bạn sẽ được chấm điểm dựa trên số câu trả lời đúng và số câu trả lời sai. Thông thường, sẽ có một tổng số điểm được ghi ở đầu bài kiểm tra của bạn, hiển thị số câu trả lời đúng và tổng số câu hỏi trong bài kiểm tra. Có thể nếu may mắn, bạn sẽ đạt được hơn 90% câu trả lời đúng, có thể đạt được điểm số 100% đáng ngưỡng mộ.
Không phải tất cả các kỳ thi đều bị giới hạn bởi một điểm số dựa trên tiêu chí đúng và sai.
Một số kỳ thi toàn quốc kết hợp một quy định đặc biệt cho trường hợp bạn không trả lời một câu hỏi cụ thể nào đó. Bình thường, nếu bạn bỏ qua một câu hỏi, bạn sẽ nhận được điểm 0 cho câu hỏi đó, nghĩa là bạn đã trả lời sai. Điều này dường như là cách chấm điểm phù hợp. Bạn thấy đấy, nhiệm vụ quyết tâm của bạn là cố gắng trả lời tất cả các câu hỏi trong bài kiểm tra. Bỏ qua một câu hỏi đồng nghĩa với việc bạn đã trả lời sai. Việc bạn không trả lời câu hỏi được coi là tương đương với việc chọn câu trả lời sai. Kết thúc câu chuyện.
Một số người khẳng định rằng thật bất công khi nói rằng bạn đã trả lời sai câu hỏi vì bạn không thực sự cố gắng trả lời câu hỏi đó. Có thể bạn chỉ đúng hoặc sai khi bạn thực sự đoán mò. Việc bỏ trống một câu hỏi cho thấy bạn không đoán mò chút nào đối với câu hỏi đó. Việc chấm điểm một câu hỏi bỏ qua bằng 0 ngụ ý rằng bạn đã cố gắng nhưng lại không trả lời đúng câu hỏi đó.
Chờ một chút, một phản bác nhanh chóng vang lên.
Nếu bạn cho phép mọi người bỏ qua các câu hỏi và không bị phạt vì việc đó, cuối cùng họ sẽ bỏ qua vô số câu hỏi. Họ có thể chỉ chọn ra một vài câu hỏi mà họ tự tin nhất và dường như đạt được điểm số cao nhất. Điều đó thật nực cười. Nếu bạn bỏ qua một câu hỏi, điểm số cho câu hỏi đó chắc chắn phải giống như việc bạn đã trả lời sai hoàn toàn câu hỏi đó.
Có một cuộc tranh luận đang diễn ra về tình huống bỏ qua câu hỏi. Trước đây, trong kỳ thi SAT danh tiếng, có một quy định được cho là phạt đoán mò. Bạn phải đau khổ quyết định xem nên bỏ trống một câu hỏi hay cố gắng hết sức để chọn một câu trả lời. Năm 2016, cơ quan tổ chức SAT đã thay đổi quy định và hiện tại, nói chung, được coi là một mẹo hay là luôn đoán mò một câu trả lời và không bao giờ bỏ trống câu trả lời.
3. Đếm Sự Chính Xác Của AI Thế Hệ Mới
Tại sao tôi lại lôi kéo bạn đi qua những kỷ niệm xa xưa về việc bạn làm bài kiểm tra?
Bởi vì chúng ta đang gặp phải một tình huống tương tự khi nói đến việc chấm điểm AI thế hệ mới dựa trên tiêu chí chính xác.
Các câu trả lời của AI thế hệ mới có thể được chấm điểm thông qua ba danh mục:
<ul>
<li>(1) Câu trả lời đúng. Câu trả lời do AI tạo ra là một câu trả lời đúng.</li>
<li>(2) Câu trả lời sai. Câu trả lời do AI tạo ra là một câu trả lời sai.</li>
<li>(3) Tránh trả lời. Câu hỏi đã bị bỏ qua theo nghĩa là AI thế hệ mới không đưa ra câu trả lời hoặc né tránh việc trả lời câu hỏi đó. Điều này về cơ bản giống như việc bỏ trống một câu trả lời.</li>
</ul>
Tôi yêu cầu bạn suy ngẫm về câu hỏi sau.
Khi đưa bài kiểm tra cho AI thế hệ mới để đánh giá sự tin cậy hoặc tính nhất quán trong sự chính xác, bạn sẽ chấm điểm như thế nào đối với trường hợp AI tránh trả lời các câu hỏi?
Hãy suy nghĩ kỹ về điều đó.
Nếu bạn không quen thuộc với những trường hợp mà AI thế hệ mới từ chối trả lời các câu hỏi, tôi đã đề cập đến phạm vi khả năng đó ở <a href="https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2023/05/16/when-generative-ai-refuses-to-answer-questions-ai-ethics-and-ai-law-get-deeply-worried/" target="_self" class="color-link" title="https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2023/05/16/when-generative-ai-refuses-to-answer-questions-ai-ethics-and-ai-law-get-deeply-worried/" data-ga-track="InternalLink:https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2023/05/16/when-generative-ai-refuses-to-answer-questions-ai-ethics-and-ai-law-get-deeply-worried/" aria-label="the link here">the link here</a>. Nhà sản xuất AI có thể đặt ra các thông số khác nhau liên quan đến tốc độ hoặc tần suất từ chối. Có một sự đánh đổi mà nhà sản xuất AI phải vật lộn. Mọi người đều khó chịu khi AI từ chối trả lời các câu hỏi. Nhưng nếu AI chọn trả lời các câu hỏi một cách sai lệch, và nếu những câu trả lời sai đó có thể được tránh bằng cách từ chối trả lời, điều này có thể hấp dẫn người dùng hơn là AI trả lời sai. Như bạn có thể tưởng tượng, tỷ lệ từ chối đặt ra tất cả các loại vấn đề về đạo đức AI và luật AI, như đã đề cập trong <a href="https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2024/07/20/what-if-america-opted-to-validate-or-pre-test-generative-ai-before-public-release-as-china-does/" target="_self" class="color-link" title="https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2024/07/20/what-if-america-opted-to-validate-or-pre-test-generative-ai-before-public-release-as-china-does/" data-ga-track="InternalLink:https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2024/07/20/what-if-america-opted-to-validate-or-pre-test-generative-ai-before-public-release-as-china-does/" aria-label="the link here">the link here</a>.
Tất cả những điều này khá giống với vấn đề chấm điểm người làm bài kiểm tra.
Có thể cho phép AI có một "sự miễn trừ" và nếu một câu trả lời bị bỏ qua hoặc từ chối, chúng ta sẽ không phạt sự bỏ qua hoặc từ chối đó. Ôi, điều đó có vẻ không đúng, xuất hiện quan điểm trái ngược, một câu trả lời bị bỏ qua nên được giữ ở cùng tiêu chuẩn với việc trả lời sai hoàn toàn.
Hãy hỏi bất kỳ nhà nghiên cứu AI nào về vấn đề khó xử này và bạn sẽ thấy mình bị cuốn vào một cuộc tranh luận sôi nổi. Những người tin rằng không nên có bất kỳ hình phạt nào sẽ khăng khăng rằng đây là cách chấm điểm duy nhất phù hợp. Lại có một phe khác sẽ hét lên rằng bạn không thể để AI lẩn tránh. Đó là cách sai, và chúng ta đang tự chuốc lấy rắc rối nếu đó là cách chúng ta chấm điểm AI. Đó sẽ là một cuộc đua đến đáy của AI mà chúng ta đang thiết kế và phát hành cho công chúng nói chung.
4. Nghiên Cứu Về Cách Điểm Số AI Thế Hệ Mới
Kết quả cuối cùng của việc AI thế hệ mới trở nên kém đáng tin cậy phụ thuộc rất nhiều vào cách bạn quyết định chấm điểm AI.
Một nghiên cứu gần đây có tiêu đề "Các mô hình ngôn ngữ lớn hơn và có thể hướng dẫn nhiều hơn trở nên kém đáng tin cậy hơn" do Lexin Zhou, Wout Schellaert, Fernando Martínez-Plumed, Yael Moros-Daval, Cèsar Ferri và José Hernández-Orallo thực hiện, được xuất bản trên tạp chí Nature, ngày 25 tháng 9 năm 2024, đã đưa ra những điểm nổi bật sau (trích dẫn):
<ul>
<li>“Các phương pháp phổ biến để tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn mạnh hơn và dễ uốn nắn hơn dựa trên việc liên tục mở rộng quy mô (nghĩa là tăng kích thước, khối lượng dữ liệu và tài nguyên tính toán) và định hình cụ thể (bao gồm lọc sau, điều chỉnh tinh chỉnh hoặc sử dụng phản hồi của con người).”</li>
<li>“Có thể cho rằng khi các mô hình trở nên mạnh mẽ hơn và phù hợp hơn bằng cách sử dụng những chiến lược này, chúng cũng trở nên đáng tin cậy hơn từ quan điểm của con người, nghĩa là lỗi của chúng tuân theo một mô hình có thể dự đoán được mà con người có thể hiểu và điều chỉnh truy vấn của họ để phù hợp.”</li>
<li>“Mặc dù các mô hình có thể giải quyết các trường hợp rất khó, nhưng chúng vẫn thất bại trong các trường hợp rất đơn giản.”</li>
<li>“Tập trung vào xu hướng trên các mô hình, chúng ta cũng thấy một điều gì đó nhiều hơn: tỷ lệ kết quả sai lệch tăng lên đáng kể từ các mô hình thô sơ đến các mô hình được định hình, do kết quả của việc giảm đáng kể sự tránh né.”</li>
<li>“Chúng ta cũng thấy rằng các mô hình ban đầu thường tránh các câu hỏi của người dùng, nhưng các mô hình được định hình, mở rộng quy mô có xu hướng đưa ra câu trả lời dường như hợp lý nhưng sai lệch thường xuyên hơn, bao gồm cả lỗi trong các câu hỏi khó mà người giám sát con người thường bỏ qua.”</li>
</ul>
Đây là phần tóm tắt.
Giả sử bạn chấm điểm AI thế hệ mới bằng cách ban đầu cho phép các câu trả lời bị bỏ qua. Điều này có nghĩa là bạn không thực sự thu thập được một sự tương tự về sự chính xác thực sự, vì các câu hỏi bị từ chối không bị phạt điểm. AI dường như sẽ đạt điểm số cao hơn so với bất kỳ nghĩa nào hợp lý.
Bạn có hiểu ý tôi không?
Sau đó, hãy tưởng tượng rằng chúng ta quyết định buộc AI phải kiên trì trả lời các câu hỏi và chỉ thỉnh thoảng mới từ chối trả lời các câu hỏi. Chúng ta gần như yêu cầu AI phải đoán mò mọi lúc, ngay cả khi AI không chắc chắn về mặt tính toán về câu trả lời đúng.
Bạn có thể dự đoán điều gì sẽ xảy ra với sự tương tự về mức độ tin cậy được đo?
Có thể sự tin cậy sẽ giảm đi vì bạn giờ đây đang buộc AI phải đoán mò những câu hỏi mà trước đây nó từ chối trả lời. Giả sử rằng một số tỷ lệ những dự đoán đó sẽ bị sai, khối lượng hoặc tỷ lệ câu hỏi bị trả lời sai sẽ tăng lên. Nói ngắn gọn, bằng cách chuyển các câu hỏi bị bỏ qua trước đây không bị phạt điểm sang một sơ đồ trả lời đúng/sai rõ ràng, khả năng là tỷ lệ câu trả lời sai sẽ cao hơn trước đây.
Không còn chuyện chọn lựa.
AI phải đoán mò và phải chịu hậu quả cho những gì nó làm.
5. Minh Họa Được Giải Thích Bởi ChatGPT
Tôi quyết định rằng tôi sẽ thuận tiện sử dụng ChatGPT để đưa ra một ví dụ nhằm minh họa cho hiện tượng trên.
Chúng ta cùng bắt đầu.
<ul>
<li>Lệnh nhập của tôi: “Hãy đưa ra một kịch bản minh họa giải thích tình huống kỳ lạ rằng bằng cách buộc AI thế hệ mới trả lời những câu hỏi mà trước đây nó từ chối hoặc né tránh, phép đo mức độ tin cậy của AI sẽ bị ảnh hưởng.”</li>
<li>ChatGPT tạo ra phản hồi:</li>
</ul>
<blockquote>
"Hãy phân tích điều này với một ví dụ về 100 câu hỏi, minh họa cách AI thế hệ mới có thể đưa ra nhiều câu trả lời đúng hơn về tổng thể, nhưng cũng cách các câu trả lời sai có thể tăng nhanh hơn do ít câu hỏi bị bỏ qua hơn."
</blockquote>
<blockquote>
"Kịch bản 1: Điểm chuẩn — Tổng số câu hỏi: 100. Câu trả lời đúng: 60. Câu trả lời sai: 10. Câu hỏi bị bỏ qua: 30"
</blockquote>
<blockquote>
"Ở đây, AI đưa ra 60 câu trả lời đúng, 10 câu trả lời sai và tránh trả lời 30 câu hỏi. Các câu hỏi bị bỏ qua có thể rất khó, và thay vì đoán mò, AI chọn không trả lời. Điều này giúp AI đạt được độ chính xác 60% từ 100 câu hỏi (60 trên 100).”
</blockquote>
<blockquote>
"Kịch bản 2: Tình huống mới"
</blockquote>
<blockquote>
"Bây giờ, giả sử có những cải tiến được thực hiện để khuyến khích AI tránh ít câu hỏi hơn, nhưng đồng thời, nó dẫn đến nhiều dự đoán hơn."
</blockquote>
<blockquote>
"Tổng số câu hỏi: 100"
</blockquote>
<blockquote>
"Câu trả lời đúng: 70 (tăng từ 60)”
</blockquote>
<blockquote>
"Câu trả lời sai: 20 (tăng từ 10)”
</blockquote>
<blockquote>
"Câu hỏi bị bỏ qua: 10 (giảm từ 30)”
</blockquote>
<blockquote>
"AI đã được cải thiện bằng cách đưa ra nhiều câu trả lời đúng hơn—nay là 70 thay vì 60. Tuy nhiên, do giảm sự tránh né, nó đoán mò thường xuyên hơn đối với các câu hỏi khó, dẫn đến nhiều câu trả lời sai hơn—nay là 20 thay vì 10. AI tránh ít câu hỏi hơn, giảm xuống còn 10 từ 30. Vì vậy, mặc dù AI đang đưa ra nhiều câu trả lời đúng hơn về tổng thể (70 đúng so với 60 trước đây), nhưng số câu trả lời sai đã tăng gấp đôi (20 sai so với 10 trước đây).”
</blockquote>
<blockquote>
Kết thúc phản hồi của ChatGPT
</blockquote>
Tôi khá thích ví dụ đó.
Hãy cùng phân tích nó.
Ví dụ cho thấy các câu hỏi ban đầu được thực hiện ở mức 70/100 hoặc 70% tỷ lệ phần trăm, sau đó trở thành 90/100 hoặc 90%, điều này có thể được coi là tuyệt vời, có nghĩa là AI đang tuân theo hướng dẫn của chúng ta và cố gắng trả lời nhiều câu hỏi được đặt ra hơn. Trong khi đó, theo đó, số câu hỏi bị bỏ qua đã giảm từ 30 xuống 10, giảm 67%, điều này cũng rất tuyệt vời.
Câu trả lời đúng đã tăng từ 60 lên 70, tăng 16%, điều này rất tuyệt vời. Chúng ta có thể tuyên bố rằng AI đang ngày càng giỏi hơn trong việc trả lời câu hỏi. Có, chúng ta có thể tuyên bố rằng AI thế hệ mới tốt hơn 16% so với trước đây. Khuôn mặt vui vẻ. Một sự cải thiện đáng kể. Hãy loan báo với cả thế giới.
Nếu chúng ta khôn khéo hoặc lén lút quyết định kết thúc hoặc hoàn thành việc kể câu chuyện dựa trên những số liệu thống kê đó, chúng ta có thể dễ dàng đánh lừa cả thế giới. Không ai nhận ra rằng một điều gì đó khác đã đi xuống dốc.
Điều gì đã đi xuống dốc?
Như ví dụ minh họa rõ ràng, số câu trả lời sai đã tăng từ 10 lên 20, tăng 100% hoặc tăng gấp đôi số lần trả lời sai, điều này rất tệ. Tại sao lại thế? Bởi vì chúng ta đang buộc AI phải đoán mò những câu hỏi mà trước đây nó từ chối trả lời.
Cách chấm điểm trước đây đã để AI thoát khỏi gông cùm.
Bạn có thể thẳng thắn tranh luận rằng cuối cùng con quỷ đã phải trả giá, và chúng ta thấy ở một khía cạnh nào đó những điểm số thực. Sự kỳ quặc hoặc mánh khóe của việc từ chối các câu hỏi đã thổi phồng hoặc che giấu sự thật. Bằng việc không còn tránh né việc trả lời các câu hỏi, điều này đã làm cho bong bóng về những gì dường như là sự tin cậy nhất quán vỡ tung.
6. Chúng Ta Đang Ở Đâu Và Điều Gì Sẽ Xảy Ra Tiếp Theo?
Một số người cho rằng chúng ta nên quay lại việc cho phép AI từ chối trả lời các câu hỏi và tiếp tục giả định trước đây rằng không nên có hình phạt nào đối với những từ chối đó. Nếu chúng ta làm như vậy, có khả năng các phép đo mức độ tin cậy có thể vẫn như trước đây. Sau đó, chúng ta có thể dễ dàng bỏ qua yếu tố tin cậy và chỉ tuyên bố rằng mức độ tin cậy của AI tiếp tục diễn ra một cách suôn sẻ.
Một quan điểm hỗ trợ khác đối với cách tiếp cận đó là chúng ta, với tư cách là con người, nên nhất quán trong cách chúng ta đo lường hiệu suất của AI. Nếu trước đây chúng ta cho phép các từ chối được miễn trừ, phương pháp tương tự nên được tiếp tục. Ý tưởng là nếu chúng ta liều lĩnh thay đổi mục tiêu, những thay đổi trong cách chấm điểm không phản ánh AI mà thay vào đó lại phản ánh việc chúng ta đã thay đổi suy nghĩ về phương pháp đo lường.
Vớ vẩn—thông báo từ phía còn lại. Chúng ta luôn nên phạt những lần từ chối. Đó là một ảo ảnh mà chúng ta đã tạo ra một cách sai lầm. Chúng ta biết hoặc đáng lẽ phải biết rằng một ngày nào đó sẽ có ngày quả báo. Dù sao đi nữa, cách tiếp cận đúng đắn hiện đang được thực hiện và chúng ta đừng quay trở lại thời gian trước.
Bạn muốn mọi thứ đi theo hướng nào?
Có những người nói rằng chúng ta đã mắc sai lầm khi không đếm hoặc tính toán đầy đủ sự từ chối hoặc né tránh. Đừng quay trở lại những sai lầm trong quá khứ. Quan điểm ngược lại là phương pháp trước đây không phải là một sai lầm và nó có ý nghĩa đối với thời điểm mà AI ban đầu được thiết kế và đánh giá.
Hãy khép lại mọi thứ ở đây.
Tôi sẽ dành lời cuối cùng cho Henry Ford nổi tiếng: "Sai lầm duy nhất thực sự là sai lầm mà chúng ta không học hỏi được gì từ nó." Chúng ta có thể học cách đánh giá tiến bộ trong AI tốt hơn, bao gồm cả các phép đo của chúng ta, cách chúng ta thiết kế chúng, cách chúng ta áp dụng chúng và cách chúng ta truyền đạt kết quả cho những người trong ngành và cho công chúng.
Đó dường như là một quan điểm khá đáng tin cậy.

AI Thế Hệ Mới: Càng Lớn Mạnh Càng Bớt Tin Cậy - Hay Đó Chỉ Là Ảo Ảnh?

Mô hình AI Thế hệ Mới Càng Lớn Mạnh Càng Bớt Tin Cậy - Hay Đó Chỉ Là Ảo Ảnh? Mục lục: Sự Tin Cậy Liện Quan Đến Tính Nhất Quán Trong Sự Ch...

tháng 11 07, 2024

Google Rò Rỉ Thông Tin Về Trí Tuệ Nhân Tạo Mới "Jarvis AI"

<h2>Google Lộ Thông Tin Về Trí Tuệ Nhân Tạo Mới Có Tên Gọi Là "Jarvis AI"</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Google vô tình tiết lộ Jarvis AI</li>
<li>Jarvis AI có thể làm gì?</li>
<li>Google Search gặp khó khăn</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Google vô tình tiết lộ Jarvis AI
Theo một báo cáo từ The Information, Google đã vô tình tiết lộ thông tin về một hệ thống AI mới. Hệ thống này được gọi là Jarvis AI và đã được phát hiện trong cửa hàng tiện ích mở rộng của trình duyệt web Google Chrome. Mô tả của Jarvis AI cho biết nó là "một người bạn đồng hành hữu ích lướt web cùng bạn".
Tiện ích mở rộng này đã được gỡ bỏ khỏi cửa hàng tiện ích mở rộng của Google Chrome sau đó trong ngày, nhưng thông tin đã được rò rỉ ra ngoài.
2. Jarvis AI có thể làm gì?
Hiện tại, chúng ta chưa biết nhiều về Jarvis AI, vì sự cố rò rỉ thông tin từ Google rất ngắn gọn và nhanh chóng. Tuy nhiên, việc nó được liệt kê là một người bạn đồng hành AI có thể "lướt web cùng bạn" cho thấy rằng Jarvis AI có thể là hệ thống AI được Google công bố vào tháng 10, có khả năng thực hiện nhiều tác vụ, từ đặt vé máy bay đến mua sắm trực tuyến cùng người dùng.
Chúng ta sẽ phải chờ Google thông báo chính thức về chức năng của Jarvis AI, nhưng với sự bùng nổ của các hệ thống AI trong năm 2024, không khó để đoán được những gì có thể được đưa ra.
3. Google Search gặp khó khăn
Nói Google đang rất cần một diện mạo mới cho chức năng tìm kiếm và toàn bộ chức năng web của mình là một cách nói giảm nhẹ. Do đó, thông tin về một hệ thống AI mới có thể cải thiện Google Search chắc chắn được chào đón.
Người dùng trên toàn thế giới đã chỉ trích Google Search trong những tháng gần đây, với việc tung ra AI Overviews được coi là điểm thấp của gã khổng lồ công nghệ.
Từ việc hệ thống khuyến nghị người dùng "uống keo và ăn đá" đến việc phải cuộn trang quảng cáo vô tận để tìm kết quả, không có gì lạ khi Google đang tìm cách thay đổi quỹ đạo AI của mình.
4. Kết luận
Sự rò rỉ thông tin về Jarvis AI là một dấu hiệu cho thấy Google đang nỗ lực nâng cấp các dịch vụ của mình và cạnh tranh trong cuộc đua AI. Dù chức năng chính xác của Jarvis AI vẫn chưa được xác định, nhưng có thể nó sẽ giúp Google cải thiện Google Search và mang lại trải nghiệm trực tuyến tốt hơn cho người dùng.
Tuy nhiên, Google cần phải giải quyết những vấn đề của AI Overviews và cải thiện độ tin cậy và chất lượng của các hệ thống AI của mình để giữ vững vị thế dẫn đầu trong thị trường AI đầy cạnh tranh.

Google Rò Rỉ Thông Tin Về Trí Tuệ Nhân Tạo Mới "Jarvis AI"

Google Lộ Thông Tin Về Trí Tuệ Nhân Tạo Mới Có Tên Gọi Là "Jarvis AI" Mục lục: Google vô tình tiết lộ Jarvis AI Jarvis AI có t...

tháng 11 07, 2024

Bí mật để tóm tắt thông báo trên Android bằng AI

<h2>Bí mật để tóm tắt thông báo trên Android</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu về tóm tắt thông báo</li>
<li>Sử dụng Sum Up AI Notification Summary<ul>
<li>Bước 1: Cài đặt và kết nối</li>
<li>Bước 2: Cho phép và cấu hình</li>
<li>Bước 3: Theo dõi và điều chỉnh</li>
</ul>
</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu về tóm tắt thông báo
Trong thời đại "AI cho mọi thứ", dường như không phải tất cả những ứng dụng AI đều hiệu quả và mang lại lợi ích thực sự. Tuy nhiên, một số ứng dụng AI đã chứng minh được tính hữu ích của mình, đặc biệt là trong việc tóm tắt văn bản.
Tóm tắt thông báo trên Android đang trở nên phổ biến, với Apple đã triển khai tính năng này trong bộ công cụ Apple Intelligence và Samsung đang xem xét áp dụng nó cho các thiết bị Galaxy.
Bài viết này sẽ chia sẻ với bạn một ứng dụng đơn giản nhưng hữu ích giúp bạn tóm tắt thông báo trên Android mà không cần chờ đợi các nhà sản xuất chính thức đưa ra tính năng này.
2. Sử dụng Sum Up AI Notification Summary
Sum Up AI Notification Summary là một ứng dụng nhỏ gọn nhưng mạnh mẽ giúp tóm tắt thông báo trên Android. Ứng dụng này sử dụng AI của Google (Gemini) để phân tích và tóm tắt nội dung thông báo.
Bước 1: Cài đặt và kết nối
<ul>
<li>Cài đặt ứng dụng Sum Up từ Play Store.</li>
<li>Kết nối ứng dụng với tài khoản Google của bạn để cấp quyền truy cập vào Gemini.</li>
</ul>
Bước 2: Cho phép và cấu hình
<ul>
<li>Cho phép Sum Up truy cập vào thông báo của bạn.</li>
<li>Cấu hình Sum Up để phù hợp với nhu cầu của bạn, bao gồm:<ul>
<li>Messages threshold: Điều chỉnh số lượng thông báo tối thiểu để Sum Up tóm tắt.</li>
<li>Retain original notification actions: Cho phép bạn tương tác với thông báo gốc (như trả lời tin nhắn hoặc đánh dấu đã đọc) ngay cả khi thông báo được tóm tắt.</li>
<li>Per-app settings: Chọn các ứng dụng cụ thể mà bạn muốn Sum Up tóm tắt thông báo.</li>
</ul>
</li>
</ul>
Bước 3: Theo dõi và điều chỉnh
<ul>
<li>Theo dõi cách Sum Up hoạt động và điều chỉnh cài đặt để phù hợp với sở thích của bạn. Ví dụ, bạn có thể muốn xem toàn bộ tin nhắn từ Google Messages, nhưng tóm tắt các cuộc trò chuyện Slack dài dòng.</li>
</ul>
3. Kết luận
Sum Up AI Notification Summary là một giải pháp tuyệt vời để tóm tắt thông báo trên Android, giúp bạn quản lý thông báo hiệu quả hơn và dễ dàng theo dõi thông tin quan trọng.
Lưu ý:
<ul>
<li>Ứng dụng này có giá $1.65.</li>
<li>Ứng dụng này không yêu cầu quyền truy cập vào dữ liệu cá nhân.</li>
<li>Ứng dụng Sum Up AI Notification Summary có thể không hoạt động với tất cả các ứng dụng.</li>
</ul>
Tài nguyên:
<ul>
<li><a href="https://play.google.com/store/apps/details?id=com.gustavoas.sumup">Sum Up AI Notification Summary trên Play Store</a></li>
</ul>
Mời bạn thử nghiệm Sum Up AI Notification Summary và chia sẻ trải nghiệm của bạn!

Bí mật để tóm tắt thông báo trên Android bằng AI

Bí mật để tóm tắt thông báo trên Android Mục lục: Giới thiệu về tóm tắt thông báo Sử dụng Sum Up AI Notification Summary Bước 1: Cài đặ...

tháng 11 07, 2024

Google Chat Tóm Tắt Cuộc Trò Chuyện Bằng Gemini AI

<h2>Google Chat Sẽ Tóm Tắt Cuộc Trò Chuyện Của Bạn Nhờ Gemini AI</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Gemini AI và Google Chat</li>
<li>Cách Gemini Hoạt Động</li>
<li>Giới hạn của Gemini Chat</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Google đang tích hợp trợ lý AI Gemini vào nhiều nền tảng và dịch vụ của mình, và Google Chat là điểm đến mới nhất. Tính năng này cho phép người dùng Google Chat tóm tắt các cuộc hội thoại bằng cách sử dụng Gemini AI, giúp người dùng dễ dàng theo dõi các cuộc trò chuyện dài và phức tạp.
2. Gemini AI và Google Chat
Gemini là một trợ lý AI tiên tiến do Google phát triển. Nó có thể xử lý nhiều loại tác vụ, từ viết văn bản và dịch thuật đến tạo hình ảnh và giải quyết các bài toán phức tạp. Giờ đây, Gemini được tích hợp vào Google Chat, cho phép người dùng tận dụng sức mạnh của AI để tóm tắt các cuộc trò chuyện.
3. Cách Gemini Hoạt Động
Người dùng có thể truy cập Gemini từ thanh bên của Google Chat và yêu cầu nó tóm tắt cuộc hội thoại. Gemini có thể cung cấp tóm tắt ngắn gọn hoặc chi tiết hơn tùy theo yêu cầu của người dùng. Ngoài ra, người dùng có thể yêu cầu Gemini cung cấp thông tin chi tiết hơn về các chủ đề cụ thể trong cuộc trò chuyện, chẳng hạn như yêu cầu hỗ trợ, ý tưởng chính hoặc quyết định được đưa ra.
4. Giới hạn của Gemini Chat
Gemini Chat hiện có một số hạn chế:
<ul>
<li>Nó không thể xử lý toàn bộ lịch sử cuộc hội thoại của người dùng, chỉ những nội dung hiển thị hiện tại.</li>
<li>Nó chỉ có thể hoạt động trong Google Chat, không bao gồm email hoặc tệp trong Google Drive.</li>
<li>Tính năng này hiện chỉ khả dụng cho người dùng có đăng ký Gemini Business, Enterprise, Education hoặc Education Premium.</li>
</ul>
5. Kết luận
Tính năng Gemini Chat là một bổ sung hữu ích cho Google Chat, giúp người dùng theo dõi các cuộc trò chuyện hiệu quả hơn. Tuy nhiên, một số hạn chế vẫn tồn tại, nhưng Google có thể sẽ tiếp tục phát triển và mở rộng tính năng này trong tương lai.

Google Chat Tóm Tắt Cuộc Trò Chuyện Bằng Gemini AI

Google Chat Sẽ Tóm Tắt Cuộc Trò Chuyện Của Bạn Nhờ Gemini AI Mục lục: Giới thiệu Gemini AI và Google Chat Cách Gemini Hoạt Động Giới h...

tháng 11 07, 2024

Ứng dụng và Hạn chế của Trợ lý Ảo Hỗ trợ Trí tuệ Nhân tạo trong Y tế

SambaNova và Hugging Face: Hỗ trợ phát triển chatbot AI dễ dàng hơn bao giờ hết

AI Thế Hệ Mới: Càng Lớn Mạnh Càng Bớt Tin Cậy - Hay Đó Chỉ Là Ảo Ảnh?

Google Rò Rỉ Thông Tin Về Trí Tuệ Nhân Tạo Mới "Jarvis AI"

Bí mật để tóm tắt thông báo trên Android bằng AI

Google Chat Tóm Tắt Cuộc Trò Chuyện Bằng Gemini AI

Bài đăng phổ biến

Labels