Agent.ai.vn

Công cụ AI miễn phí giúp bạn tăng năng suất làm việc

<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Perplexity: Trợ lý nghiên cứu AI</li>
<li>Texts.com: Quản lý mạng xã hội thông minh</li>
<li>Fathom: Ghi chú cuộc họp thông minh</li>
<li>Teach Anything: Giải thích khái niệm kỹ thuật đơn giản</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<h2>1. Giới thiệu</h2>
<p>Thế giới công nghệ AI đang phát triển chóng mặt với hàng loạt công cụ mới ra mắt mỗi tuần.  Việc theo dõi và lựa chọn những công cụ thực sự hữu ích có thể khiến bạn cảm thấy choáng ngợp.  Bài viết này sẽ giới thiệu một số công cụ AI miễn phí tuyệt vời giúp bạn tiết kiệm thời gian và nâng cao năng suất làm việc.  Nếu tôi tìm thấy những công cụ này sớm hơn, tôi chắc chắn đã tiết kiệm được rất nhiều thời gian!</p>
<div class="responsive-img img-size-heading-image-full-width">
<img alt="Illustration of a clock dissolving, with notification and graph icons around it indicating low productivity." src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/10/illustration-of-a-clock-dissolving-with-notification-and-graph-icons-around-it-indicating-low-productivity.jpg">
<figcaption>Red Vector / <a href="https://www.shutterstock.com/image-vector/business-illustration-characters-planning-organizing-schedule-2489990629" rel="noreferrer noopener" target="_blank">Shutterstock</a></figcaption>
</div>

<h2>2. Perplexity: Trợ lý nghiên cứu AI</h2>
<p><a href="http://www.perplexity.ai/" rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">Perplexity</a> là công cụ tìm kiếm hội thoại AI miễn phí, cung cấp câu trả lời và thông tin dựa trên tìm kiếm thời gian thực. Vậy nó khác biệt với các công cụ tìm kiếm truyền thống như thế nào?</p>
<p>Perplexity hoạt động như một trợ lý nghiên cứu AI, cung cấp các câu trả lời toàn diện và chính xác hơn so với các công cụ tìm kiếm thông thường. Nó cũng chính xác hơn và phù hợp với các câu hỏi cụ thể so với ChatGPT, vì nó được huấn luyện với khả năng nhận thức ngữ cảnh tốt hơn. Phiên bản miễn phí đã đủ đáp ứng nhu cầu của tôi, nhưng Perplexity cũng cung cấp phiên bản trả phí "pro" lý tưởng cho những câu hỏi phức tạp cần câu trả lời dài hơn.</p>
<div class="responsive-img img-size-article-item">
<img alt="Search result on Perplexity AI search engine." src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/11/perplexityai.png">
</div>

<p>Nếu bạn sử dụng ChatGPT đủ lâu, bạn sẽ nhận thấy nhiều thông tin không chính xác hoặc gây hiểu nhầm mà nó tạo ra. Những lỗi này được gọi là ảo giác AI, nơi AI đưa ra thông tin do dữ liệu đào tạo thiên vị hoặc không đủ, hoặc dữ liệu ngữ cảnh bị hạn chế. Tôi nhận thấy Perplexity dường như ít bị ảo giác hơn, và các câu trả lời thường chính xác hơn. Tuy nhiên, điều này không được đảm bảo và ảo giác vẫn có thể xảy ra, vì vậy điều quan trọng là phải kiểm tra lại.</p>
<h2>3. Texts.com: Quản lý mạng xã hội thông minh</h2>
<p>Nếu bạn sử dụng nhiều nền tảng truyền thông xã hội, công cụ này có thể thay đổi cuộc sống của bạn. <a href="http://www.texts.com" rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">Texts.com</a> là một công cụ tiết kiệm thời gian đáng kể, đặc biệt nếu bạn muốn dành ít thời gian hơn cho các ứng dụng truyền thông xã hội và nhắn tin. Thay vì phải chuyển đổi giữa Instagram, Slack, Discord,… Texts.com tập hợp tất cả vào một nơi, cho phép bạn dành ra một hoặc hai giờ mỗi ngày để xem tất cả mọi thứ. Phiên bản miễn phí cho phép bạn kết nối với 10 tài khoản khác nhau, đối với tôi là quá đủ.</p>
<div class="responsive-img img-size-article-item">
<img alt="Text AI tool example showing social media messages in one platform." src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/11/textsai.png">
</div>

<p>Nó bao gồm một hộp thư đến thống nhất cho tất cả các ứng dụng của bạn và tích hợp AI, vì vậy bạn có thể dễ dàng soạn thảo email phản hồi bằng ChatGPT, cũng như tạo tóm tắt và bản dịch tự động trong hộp thư đến. Bạn cũng có thể tìm kiếm trong tin nhắn hoặc ghim các cuộc trò chuyện quan trọng lên đầu, cũng như tùy chọn lên lịch tin nhắn để gửi chúng vào thời điểm sau. Một điều khác thực sự nổi bật đối với tôi là số lượng tính năng mà nó có, từ giao diện người dùng có thể tùy chỉnh đến tùy chọn tạm dừng tin nhắn để xử lý sau.</p>
<h2>4. Fathom: Ghi chú cuộc họp thông minh</h2>
<p>Nếu bạn chưa từng nghe đến phần mềm ghi chú cuộc họp bằng AI, hãy chuẩn bị choáng ngợp. Giờ đây, bạn có thể cho phép AI tham gia các cuộc họp và ghi chú thay cho bạn. Tôi tiết kiệm được rất nhiều thời gian vì không cần phải ghi chép vội vã nữa. Nó cũng giúp giảm bớt sự mệt mỏi trong các cuộc họp.</p>
<p>Có rất nhiều phần mềm ghi chú AI tích hợp với các nền tảng trò chuyện video, tuy nhiên, <a href="https://fathom.video/" rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">Fathom</a> là phần mềm tôi thích nhất. Nó nổi bật với khả năng tóm tắt chính xác và thậm chí cung cấp phân tích hữu ích, bao gồm các hiểu biết quan trọng và các bước hành động.</p>
<div class="responsive-img img-size-article-item">
<img alt="Highlighting example of Fathom platform features, to receive overviews, transcript, and ask Fathom." src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/11/fathom.png">
</div>

<p>Fathom hoàn toàn miễn phí để ghi âm, phiên âm và tóm tắt không giới hạn. Nó cung cấp phiên bản cao cấp với các tính năng như mục hành động do AI tạo ra và mười hai mẫu tóm tắt cuộc họp khác nhau, nhưng phiên bản miễn phí đã rất tốt.</p>
<h2>5. Teach Anything: Giải thích khái niệm kỹ thuật đơn giản</h2>
<p>Hầu hết chúng ta, bất kể lĩnh vực nào, đều cần cập nhật và thích ứng với công nghệ mới. Là một người làm công nghệ, tôi thích khám phá khía cạnh kỹ thuật của mọi thứ và hiểu cách mọi thứ hoạt động. Điều đó giúp cuộc sống thú vị hơn, giúp tôi học hỏi nhanh hơn và do đó, tiết kiệm thời gian.</p>
<p>Hãy xem <a href="https://www.teach-anything.com/" rel="noopener noreferrer nofollow" target="_blank">Teach Anything</a>—nó đơn giản hóa các khái niệm kỹ thuật phức tạp thành thứ mà ngay cả một đứa trẻ năm tuổi cũng có thể hiểu được. Nó sử dụng GPT-4 và có nhiều tùy chọn ngôn ngữ để lựa chọn.</p>
<p>Ví dụ, tôi tò mò về cách nó đơn giản hóa <a href="https://www.howtogeek.com/what-is-an-llm-how-ai-holds-conversations/" target="_blank">Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)</a>, vì vậy tôi đã hỏi, “Giải thích LLM”.</p>
<div class="responsive-img img-size-article-item">
<img alt="Teach Anything AI tool being asked a question to explain LLMs." src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/11/llm1.png">
</div>

<p>Tuyệt vời phải không? Teach Anything miễn phí để sử dụng, mặc dù nó cung cấp phiên bản pro với các tính năng chuyên biệt.</p>
<h2>6. Kết luận</h2>
<p>Với những công cụ AI miễn phí này trong bộ công cụ của bạn, bạn sẽ có thể làm việc thông minh hơn, không phải chăm chỉ hơn. Vì vậy, hãy bắt đầu—làm cho cuộc sống của bạn dễ dàng hơn và xem năng suất của bạn tăng lên.</p>

Công cụ AI miễn phí giúp bạn tăng năng suất làm việc

Mục lục Giới thiệu Perplexity: Trợ lý nghiên cứu AI Texts.com: Quản lý mạng xã hội thông minh Fathom: Ghi chú cuộc họp thông minh Teac...

tháng 11 26, 2024

Scale AI: Đế chế huấn luyện trí tuệ nhân tạo khổng lồ

<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-scale-ai">Giới thiệu Scale AI</a></li>
<li><a href="#">Từ xử lý ảnh đến huấn luyện LLM</a></li>
<li><a href="#n%E1%BB%81n-t%E1%BA%A3ng-outlier-%C4%91%E1%BB%99ng-l%E1%BB%B1c-t%C4%83ng-tr%C6%B0%E1%BB%9Fng-c%E1%BB%A7a-scale-ai">Nền tảng Outlier: Động lực tăng trưởng của Scale AI</a></li>
<li><a href="#h%C6%A1n-c%E1%BA%A3-m%E1%BB%99t-c%C3%B4ng-ty-m%C3%B4i-gi%E1%BB%9Bi-lao-%C4%91%E1%BB%99ng">Hơn cả một công ty môi giới lao động</a></li>
<li><a href="#nh%E1%BB%AFng-th%C3%A1ch-th%E1%BB%A9c-v%C3%A0-gi%E1%BA%A3i-ph%C3%A1p-c%E1%BB%A7a-scale-ai">Những thách thức và giải pháp của Scale AI</a></li>
<li><a href="#t%E1%BA%A7m-nh%C3%ACn-t%C6%B0%C6%A1ng-lai">Tầm nhìn tương lai</a></li>
</ul>
<br>

<h2>Giới thiệu Scale AI</h2>
<p>Scale AI đã nhanh chóng trở thành một cái tên nổi bật trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là trong khâu huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).  Công ty này hợp tác với những gã khổng lồ công nghệ như OpenAI, Meta, Microsoft, Nvidia và Character.ai, cung cấp dịch vụ huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình AI, góp phần quan trọng vào sự phát triển của các ứng dụng AI hàng đầu hiện nay như ChatGPT, Claude và Gemini. Sự thành công nhanh chóng đã đưa CEO kiêm người sáng lập Alexandr Wang trở thành tỷ phú ở tuổi 27.</p>
<h2>Từ xử lý ảnh đến huấn luyện LLM</h2>
<p>Hành trình của Scale AI bắt đầu cách đây khoảng 7 năm, khi công ty tập trung vào việc xử lý dữ liệu hình ảnh, xây dựng các đường dẫn dữ liệu (pipeline) để huấn luyện các hệ thống lái xe tự hành nhận biết người đi bộ, biển báo giao thông và các đối tượng khác.  Những kỹ thuật và đường dẫn dữ liệu này sau đó đã đóng vai trò quan trọng trong cuộc cách mạng AI thế hệ mới.</p>
<p>Khoảng 3 năm trước, Scale AI bắt đầu hợp tác với OpenAI, áp dụng kỹ thuật học tăng cường với phản hồi của con người (RLHF) để tinh chỉnh các hệ thống như ChatGPT.  Đây là bước ngoặt quan trọng đưa Scale AI trở thành đối tác huấn luyện AI hàng đầu.</p>
<h2>Nền tảng Outlier: Động lực tăng trưởng của Scale AI</h2>
<p>Scale AI sở hữu nền tảng huấn luyện AI quy mô lớn gọi là Outlier.  Trong khoảng một năm gần đây, Outlier đã chi hàng trăm triệu đô la cho hàng chục nghìn người cộng tác tự do trên toàn thế giới.  Một nền tảng nhỏ hơn là Remotasks, chủ yếu tập trung vào thị trường ngoài Mỹ và vẫn tập trung vào lĩnh vực thị giác máy tính và xe tự lái.  Outlier thường xuyên tuyển dụng hàng trăm vị trí, đòi hỏi các kỹ năng đa dạng, từ ngôn ngữ hiếm như tiếng Na Uy, tiếng Ba Tư đến các lĩnh vực chuyên môn như lập trình, âm nhạc, vật lý hạt nhân, triết học, tư vấn tự lực và luật pháp.</p>
<h2>Hơn cả một công ty môi giới lao động</h2>
<p>Scale AI không chỉ đơn thuần là một công ty môi giới lao động.  Họ cung cấp các dịch vụ toàn diện, bao gồm việc quản lý đội ngũ cộng tác viên, liên tục kiểm tra và đánh giá các phiên bản mới nhất của mô hình AI của khách hàng.  Các chuyên gia của Scale AI cung cấp phản hồi chi tiết, chuyên sâu, giúp các công ty AI hiểu rõ những thay đổi trong mô hình và đảm bảo tính chính xác, độ tin cậy.  Scale AI còn phát triển các chuẩn mực đánh giá hiệu suất riêng, giúp khách hàng đánh giá hiệu quả của mô hình AI, đảm bảo hoạt động đúng đắn ngay cả khi người dùng cố gắng thao túng hệ thống.</p>
<p>Scale AI cũng hợp tác với các doanh nghiệp sử dụng AI, hỗ trợ họ đánh giá, tinh chỉnh và triển khai các mô hình AI, bao gồm cả các mô hình mã nguồn mở như Llama của Meta và các hệ thống AI trên Azure của Microsoft.  Công ty cam kết bảo mật thông tin, đảm bảo dữ liệu huấn luyện không bị rò rỉ.</p>
<h2>Những thách thức và giải pháp của Scale AI</h2>
<p>Tuy nhiên, Scale AI cũng phải đối mặt với những thách thức.  Việc quản lý hàng chục nghìn cộng tác viên tự do, đảm bảo tính minh bạch về mức lương và giải quyết các vấn đề phát sinh là những thách thức không nhỏ.  Công ty đã và đang nỗ lực giải quyết vấn đề này bằng cách cải thiện trải nghiệm người dùng, tăng cường hỗ trợ khách hàng, đảm bảo tính minh bạch về mức lương, và ngăn chặn gian lận.</p>
<h2>Tầm nhìn tương lai</h2>
<p>Với sự phát triển mạnh mẽ của AI, nhu cầu về các dịch vụ huấn luyện AI chuyên nghiệp ngày càng tăng cao. Scale AI, với kinh nghiệm và năng lực vượt trội, đang dẫn đầu trong lĩnh vực này.  Sự thành công của Scale AI không chỉ dựa trên công nghệ mà còn dựa trên việc xây dựng và duy trì một cộng đồng cộng tác viên rộng lớn, giàu kinh nghiệm và tận tâm.  Việc tạo ra môi trường làm việc tốt, trả lương công bằng và minh bạch sẽ là chìa khóa để Scale AI tiếp tục phát triển và dẫn đầu trong tương lai.</p>

Scale AI: Đế chế huấn luyện trí tuệ nhân tạo khổng lồ

Mục lục Giới thiệu Scale AI Từ xử lý ảnh đến huấn luyện LLM Nền tảng Outlier: Động lực tăng trưởng của Scale AI Hơn cả một công ty môi ...

tháng 11 26, 2024

Xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo hàng đầu năm 2024

<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Điểm chung của các ứng dụng AI hàng đầu</li>
<li>15 ứng dụng AI hàng đầu năm 2024</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<h2>1. Giới thiệu</h2>
<p>Trí tuệ nhân tạo (AI) đã len lỏi vào mọi ngõ ngách của cuộc sống, ngay cả những sản phẩm mới nhất của Apple như iPhone 16 cũng tích hợp "Trí tuệ Apple".  Trong khi năm 2023 tập trung vào nhận thức và sự cường điệu về AI, thì năm 2024 đánh dấu sự bùng nổ của các thử nghiệm và triển khai AI cho cả doanh nghiệp và cá nhân. Bài viết này sẽ phân tích các ứng dụng AI hàng đầu năm 2024 và xu hướng thị trường AI hiện nay.</p>
<p>Đầu năm, sức hút của tiềm năng AI đã thúc đẩy nhiều tổ chức xem xét việc triển khai AI trên diện rộng vào nhiều chức năng khác nhau, với kết quả khá đa dạng. Niềm tin này thường xuất phát từ các chỉ thị của ban giám đốc hoặc nỗi sợ bỏ lỡ (FOMO).  Tuy nhiên, thực tế cho thấy AI là một công cụ để tăng cường năng lực con người, chứ không phải thay thế hoàn toàn.  Năm 2024 đã chứng kiến nhiều kết quả trái chiều do bỏ qua một thực tế quan trọng: AI là công cụ để tăng cường khả năng của con người, chứ không phải ngược lại.  Việc tích hợp AI thành công phụ thuộc vào việc hiểu và tận dụng các thế mạnh cốt lõi của nó – quy mô và tốc độ – để khuếch đại, tăng tốc và đẩy nhanh các nhiệm vụ tốn thời gian và không đòi hỏi tư duy phức tạp.</p>
<h2>2. Điểm chung của các ứng dụng AI hàng đầu</h2>
<p>Bài viết trên Forbes này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giảm thiểu sự suy giảm năng lực trí tuệ khi chúng ta tiếp tục áp dụng nhiều công nghệ hơn vào cuộc sống hàng ngày.  Sự tích hợp AI thành công phụ thuộc vào việc hiểu và tận dụng các điểm mạnh cốt lõi của nó – đó là khả năng xử lý quy mô lớn và tốc độ nhanh – để tăng cường, đẩy nhanh và xúc tiến những công việc tốn nhiều thời gian và không đòi hỏi nhiều suy nghĩ.  Ban đầu, chúng ta có xu hướng tiếp cận AI một cách toàn diện – cho rằng nó có thể giải quyết mọi vấn đề. May mắn thay, thực tế đã giúp chúng ta nhận ra điều đó là không thể. Hơn nữa, còn có những lo ngại về hiện tượng "ảo giác" và thiếu minh bạch, nhưng các công ty đổi mới như Perplexity.AI đang cung cấp một giải pháp tìm kiếm thay thế bằng cách tiên phong trong AI minh bạch – cung cấp cho người dùng sự minh bạch về nguồn dữ liệu được sử dụng trong phản hồi AI (không giống như ChatGPT).  Cách tiếp cận này, mà tôi gọi là "Tư bản chủ nghĩa có ý thức", nhằm mục đích tăng cường việc áp dụng AI, đồng thời xây dựng uy tín và đảm bảo có sự "can thiệp của con người" (Chương 6 của cuốn sách này), phản ánh phương châm của Tổng thống Reagan: "Tin tưởng, nhưng hãy kiểm chứng".</p>
<h2>3. 15 ứng dụng AI hàng đầu năm 2024</h2>
<p>15 ví dụ ứng dụng sau đây minh chứng cho cách tiếp cận cân bằng này, cho thấy AI là một công cụ để tăng tốc độ đầu ra của con người. Dưới đây là các ứng dụng AI hàng đầu năm 2024:</p>
<ol>
<li>Tìm kiếm & Nghiên cứu – Perplexity.AI, một công cụ tìm kiếm AI thay thế, cho phép người dùng truy cập và xem nguồn dữ liệu.</li>
<li>Nâng cao CV – Bài viết trên Forbes này cung cấp hướng dẫn về cách tận dụng AI tốt nhất cho việc tìm việc, phỏng vấn và nâng cao CV.</li>
<li>Kiểm tra ngữ pháp – Sửa lỗi ngữ pháp và chính tả vượt trội so với công cụ kiểm tra chính tả thông thường.</li>
<li>Hướng dẫn Excel – Khám phá các công thức đơn giản, tính toán dễ dàng, học macro và thực hiện phân tích dữ liệu mà không cần phải thuê chuyên gia phân tích dữ liệu.</li>
<li>Dịch vụ khách hàng cấp cao (không phải tương tác trực tiếp) – Sử dụng các agent và bot để trả lời các câu hỏi và câu trả lời cố định.</li>
<li>Viết blog – Tạo bản nháp cho bài viết blog.</li>
<li>Email tiếp thị và trả lời – Tạo email được cá nhân hóa để tối đa hóa tỷ lệ phản hồi.</li>
<li>Tiếp thị kỹ thuật số và giám sát – Nhận đề xuất về chiến dịch và cách đo lường kết quả.</li>
<li>Tối ưu hóa SEO – Xác định từ khóa để nhúng vào chiến lược tối ưu hóa công cụ tìm kiếm.</li>
<li>Móc viral và tạo nội dung – Tạo bản nháp cho nội dung đăng trên nhiều kênh mạng xã hội.</li>
<li>Cố vấn bán hàng và xác định nhóm khách hàng – Thực hiện phân tích dữ liệu để khám phá các nhóm khách hàng mới và mô hình mua hàng của họ, đồng thời tìm cách bán thêm sản phẩm cho các phân khúc khách hàng hiện có.</li>
<li>Xử lý và phân tích dữ liệu – Sử dụng các công cụ AI để thực hiện các chức năng phân tích dữ liệu cơ bản.</li>
<li>Tương tác trên mạng xã hội – Quản lý ấn tượng, lượt click, chia sẻ lại, retweet, bình luận, v.v.</li>
<li>Tạo nội dung kỹ thuật số – Tạo bảng cảm hứng và bản nháp cho nội dung kỹ thuật số.</li>
<li>Trợ lý ảo – Sử dụng bot để đặt vé, đặt chỗ, quản lý lịch và email.</li>
</ol>
<p><img alt="Image showing AI use cases and market share" src="https://specials-images.forbesimg.com/imageserve/674344c578ba3d70b2dabcd7/AI-competitors--AI-companies--AI-Use-Cases--and-AI-maturity-in-2024/960x0.jpg?cropX1=694&cropX2=3099&cropY1=0&cropY2=1801"></p>
<h2>4. Kết luận</h2>
<p>Phân tích "15 ứng dụng AI hàng đầu" cho thấy một xu hướng đáng chú ý: các ứng dụng phổ biến nhất tập trung vào các hoạt động định hướng nhiệm vụ thường tốn nhiều thời gian, thay vì giải quyết các vấn đề phức tạp. Chúng đóng vai trò như chất xúc tác, cho phép chúng ta phân bổ thời gian hiệu quả hơn cho các hoạt động có giá trị cao hơn, đòi hỏi sự phán đoán và sáng tạo. Các ứng dụng này cũng được đặc trưng bởi tính chất rủi ro thấp.  Chìa khóa để tận dụng AI là biết khi nào nên sử dụng AI!  Xu hướng ngày càng phổ biến đang dẫn đến sự ra đời của các "AI Agent" được cá nhân hóa.  Các trợ lý kỹ thuật số được thiết kế riêng giúp cách mạng hóa cách tiếp cận của chúng ta đối với những công việc tốn thời gian nhưng cần thiết.  Việc giao phó các quy trình thường xuyên, tốn nhiều công sức cho các "AI Agent" này mở ra một kỷ nguyên mới về năng suất cá nhân, nhưng không phải để chuyển giao hoặc ủy thác công việc đòi hỏi tư duy phản biện.</p>

Xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo hàng đầu năm 2024

Mục lục: Giới thiệu Điểm chung của các ứng dụng AI hàng đầu 15 ứng dụng AI hàng đầu năm 2024 Kết luận 1. Giới thiệu Trí tuệ nhân tạo...

tháng 11 26, 2024

Tầm quan trọng của AI trong việc định hình nhận thức thương hiệu viễn thông

<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ol>
<li>Sự thay đổi trong thói quen tìm kiếm trực tuyến</li>
<li>Vai trò quan trọng của kết quả do AI tạo ra</li>
<li>Kiểm soát kết quả GenAI: Một chiến lược ba bước<ul>
<li>Hiểu nhu cầu của người tiêu dùng</li>
<li>Xây dựng tài sản đáp ứng nhu cầu đó</li>
<li>Không ngừng tối ưu hóa và cải tiến tài sản</li>
</ul>
</li>
<li>Kiểm soát nhận thức thương hiệu trong môi trường số</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<h2>1. Sự thay đổi trong thói quen tìm kiếm trực tuyến</h2>
<p>Thói quen tìm kiếm thông tin trực tuyến đang thay đổi nhanh chóng.  Người dùng ngày càng chuyển sang sử dụng các công cụ như AI Overviews, ChatGPT, và Perplexity thay vì các công cụ tìm kiếm truyền thống như Google.  </p>
<p>Trải nghiệm tìm kiếm do AI (GenAI) tạo ra đang ngày càng phổ biến, với <strong>68% người Mỹ được báo cáo là sử dụng các công cụ AI này để tìm câu trả lời</strong>. Mặc dù Google vẫn chiếm thị phần lớn, người dùng đang dần mở rộng sang các nền tảng khác.  Sự thay đổi này không chỉ ảnh hưởng đến thói quen tìm kiếm mà còn đến cách các công ty công nghệ khổng lồ như Google tích hợp khả năng AI vào các sản phẩm chính thống, giúp tăng tốc độ áp dụng và dễ sử dụng hơn.</p>
<p>Những thay đổi này đồng nghĩa với việc ngày càng nhiều người tiêu dùng tìm hiểu về các thương hiệu thông qua kết quả do AI tạo ra.  Các thương hiệu cần hiểu cách họ được thể hiện trong môi trường số do AI điều khiển này và làm thế nào để tác động đến sự thể hiện đó, nếu không sẽ mất kiểm soát câu chuyện thương hiệu và lòng tin của người tiêu dùng. Trong các ngành như viễn thông, với các sản phẩm cần cân nhắc kỹ lưỡng và chu kỳ bán hàng dài, điều này càng trở nên quan trọng.</p>
<h2>2. Vai trò quan trọng của kết quả do AI tạo ra</h2>
<p>Người tiêu dùng đánh giá cao các nền tảng GenAI vì khả năng cung cấp câu trả lời nhanh chóng, dễ hiểu, và mạch lạc hơn so với kết quả tìm kiếm truyền thống thường rất nhiều thông tin.  Thông qua AI Overviews của Google, nhiều câu trả lời liên quan đến thương hiệu đã được hiển thị cho người tìm kiếm.</p>
<p>Theo nghiên cứu gần đây, <strong>45% truy vấn tìm kiếm được theo dõi trên danh mục khách hàng cho thấy sự hiện diện nhất quán của tổng quan do AI tạo ra trong kết quả của Google</strong>. Điều này có nghĩa là câu chuyện thương hiệu được tạo ra bởi các công cụ GenAI tiếp cận một lượng khán giả khổng lồ và đang ngày càng tăng, điều này có thể ảnh hưởng đáng kể đến nhận thức của công chúng về một thương hiệu. Trong ngành viễn thông, niềm tin của người tiêu dùng là rất quan trọng trước khi chuyển đổi thành khách hàng, vì vậy các thương hiệu phải sẵn sàng tác động đến những điểm chạm mới này do AI tạo ra.</p>
<p>May mắn thay, các nghiên cứu mới cho thấy các thương hiệu có thể giành được một số quyền kiểm soát về cách GenAI trình bày câu chuyện của mình. Đối với một khách hàng, chúng tôi đã quan sát thấy <strong>từ 46% đến 52% khả năng kiểm soát các kết quả thương hiệu của một giám đốc điều hành (ví dụ: tên, sự liên kết và các biến thể) trên ba nền tảng GenAI, và từ 37% đến 48% khả năng kiểm soát đối với các chủ đề thương hiệu rộng hơn</strong>.</p>
<p><img alt="How Telecom Brands Can Own Up to 52% of Their AI-Generated Perception" src="https://www.thefastmode.com/media/k2/items/src/15df469de1c6c5b4df141903b7fa8288.jpg?t=20241125_024632"></p>
<h2>3. Kiểm soát kết quả GenAI: Một chiến lược ba bước</h2>
<p>Chúng tôi đã phát triển một phương pháp tập trung để giúp các thương hiệu định hình câu chuyện của họ trên các nền tảng GenAI. Phương pháp này bao gồm ba bước chính:</p>
<ul>
<li><p><strong>Hiểu nhu cầu của người tiêu dùng:</strong> Bước đầu tiên là hiểu những gì người tiêu dùng đang tìm hiểu về thương hiệu của bạn và những gì xuất hiện trong kết quả tìm kiếm GenAI.  Bạn có thể thu thập dữ liệu từ những hiểu biết về tìm kiếm trên các danh mục mục đích và nhu cầu.  Điều này giúp hiểu được nhu cầu thực sự của người tiêu dùng, và có nhiều công cụ sẵn có để nghiên cứu cách mọi người đang tìm kiếm thương hiệu, sản phẩm hoặc ngành của bạn.  Cũng cần xem xét dữ liệu bên trong, ví dụ như câu hỏi của dịch vụ khách hàng, dữ liệu tìm kiếm nội bộ trên trang web,... để tìm ra cơ hội nội dung toàn diện hơn.</p>
</li>
<li><p><strong>Xây dựng tài sản đáp ứng nhu cầu đó:</strong> Sau khi xác định được các chủ đề và loại nội dung, bước tiếp theo là xây dựng các tài sản này ở những vị trí phù hợp.  Vấn đề cốt lõi ở đây rất đơn giản: đảm bảo câu chuyện thương hiệu ưa thích của bạn được truyền tải và phân phối nổi bật trên nhiều tài sản và nền tảng nội dung.  Hãy ưu tiên các nền tảng mà người tiêu dùng của bạn đang tương tác.</p>
</li>
<li><p><strong>Không ngừng tối ưu hóa và cải tiến tài sản:</strong> Sau khi triển khai nội dung trên từng nền tảng, bạn sẽ chuyển sang tối ưu hóa liên tục để cải thiện sự xuất hiện của nó trong kết quả GenAI.  Các nền tảng GenAI sử dụng các mô hình Tạo thế hệ tăng cường bằng Truy xuất (RAG), mô hình này xếp hạng nội dung để cung cấp câu trả lời.  Chúng ta đang thấy sự tương quan giữa hiệu suất tìm kiếm nội dung và việc đưa nó vào các phản hồi do AI tạo ra liên quan đến thương hiệu.  GenAI phụ thuộc vào kho lưu trữ kỹ thuật số khổng lồ để tạo nội dung, vì vậy việc tạo nội dung có thẩm quyền, tập trung vào người tiêu dùng cho phép các thương hiệu xây dựng một cơ sở thông tin vững chắc, bắt kịp với các cập nhật mô hình ngôn ngữ. Do đó, nó không chỉ giúp đỡ và hỗ trợ người tiêu dùng, mà còn tiếp cận AI và tác động đến câu chuyện thương hiệu. Hãy theo dõi hiệu suất trên từng nền tảng bằng cách xem xét các số liệu tìm kiếm truyền thống và bất kỳ số liệu phân tích của bên thứ ba nào khác. Việc đánh giá hiệu suất hàng tháng cho phép chiến lược của bạn có thời gian phát triển và xếp hạng trên từng tài sản. Mỗi tháng hãy xem xét hiệu suất và tối ưu hóa tài sản để cải thiện độ hiển thị và mức độ tương tác trong khi liên tục tạo ra các tài sản mới trên mạng lưới.</p>
</li>
</ul>
<h2>4. Kiểm soát nhận thức thương hiệu trong môi trường số</h2>
<p>Đối với các thương hiệu viễn thông, việc kiểm soát câu chuyện chưa bao giờ quan trọng hơn thế - và cũng đầy thách thức hơn. Tuy nhiên, với một phương pháp toàn diện, tập trung vào người tiêu dùng đối với việc tạo và tối ưu hóa nội dung, các thương hiệu có thể ảnh hưởng đáng kể đến câu chuyện do AI tạo ra về thương hiệu của mình, khẳng định quyền kiểm soát sự hiện diện kỹ thuật số và đảm bảo rằng GenAI là một người bạn đồng hành chứ không phải là một mối rủi ro.</p>
<h2>5. Kết luận</h2>
<p>Bài viết này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc các thương hiệu viễn thông chủ động định hình nhận thức của mình trong thời đại AI. Bằng cách hiểu nhu cầu khách hàng, tạo nội dung chất lượng và tối ưu hóa liên tục, các thương hiệu có thể tận dụng sức mạnh của AI để củng cố vị thế và xây dựng lòng tin của khách hàng.</p>

Tầm quan trọng của AI trong việc định hình nhận thức thương hiệu viễn thông

Mục lục: Sự thay đổi trong thói quen tìm kiếm trực tuyến Vai trò quan trọng của kết quả do AI tạo ra Kiểm soát kết quả GenAI: Một chiến ...

tháng 11 26, 2024

Accenture và Nvidia: Xây dựng và mở rộng quy mô các tác nhân AI cho doanh nghiệp

<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li>Tăng tốc quá trình áp dụng AI trong doanh nghiệp</li>
<li>Nhóm Kinh doanh Accenture Nvidia: Đào tạo và công nghệ</li>
<li>Ứng dụng AI trong bộ phận Marketing của Accenture</li>
<li>Xu hướng phát triển và mở rộng quy mô tác nhân AI</li>
<li>Thách thức trong việc áp dụng tác nhân AI cho doanh nghiệp</li>
<li>Tin tức và thông báo về AI</li>
<li>Nhận định từ các chuyên gia</li>
</ol>
<hr>
<ol>
<li><strong>Tăng tốc quá trình áp dụng AI trong doanh nghiệp:</strong></li>
</ol>
<p>Accenture và Nvidia đang nỗ lực đẩy mạnh việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các doanh nghiệp. Điểm khởi đầu của họ là chính bộ phận marketing của Accenture, một tập đoàn tư vấn khổng lồ.</p>
<ol start="2">
<li><strong>Nhóm Kinh doanh Accenture Nvidia: Đào tạo và công nghệ:</strong></li>
</ol>
<p>Tháng trước, hai công ty đã công bố thành lập một bộ phận mới thuộc Accenture, gọi là Nhóm Kinh doanh Accenture Nvidia.  Kế hoạch bao gồm đào tạo hơn 30.000 người sử dụng toàn bộ hệ sinh thái công nghệ của Nvidia: Nvidia AI Foundry để tạo các mô hình AI tùy chỉnh, AI Enterprise để triển khai các giải pháp AI, và Omniverse cho mô phỏng 3D và cộng tác.  Những nỗ lực này – là một phần của sự hợp tác mở rộng – cũng bao gồm "Bản thiết kế NIM Agent" của Nvidia để giúp các công ty dễ dàng phát triển các tác nhân AI cấp doanh nghiệp, có khả năng học hỏi, thích ứng và tự động hóa các tác vụ phức tạp.</p>
<ol start="3">
<li><strong>Ứng dụng AI trong bộ phận Marketing của Accenture:</strong></li>
</ol>
<p>Để chứng minh hiệu quả của nền tảng AI, nhóm marketing của Accenture đã quyết định cách tân hoạt động của bộ phận bằng cách sử dụng các tác nhân AI, theo lời Giám đốc Marketing của Accenture, Jill Kramer. Bước đầu tiên là xác định những khâu trong quy trình có thể được hưởng lợi nhiều nhất từ các tác nhân – bao gồm các tác vụ đòi hỏi nhiều trí tuệ hoặc lặp đi lặp lại nhiều nhất.</p>
<p><img alt="Ảnh minh họa quá trình chuyển đổi AI" src="https://digiday.com/wp-content/uploads/sites/3/2024/10/ai-transition-digiday.gif?w=1030&h=579&crop=1"></p>
<p>Kết quả là hơn một tá tác nhân AI đã giúp giảm số bước trung bình trong một dự án marketing từ 135 xuống còn 85. Một số tác nhân hỗ trợ nghiên cứu marketing, phân tích dữ liệu và lập lịch truyền thông xã hội. Những tác nhân khác giúp tìm kiếm tài liệu nội bộ, soạn thảo chiến lược và xác định cách tài trợ cho các dự án dựa trên các phần khác của ngân sách.</p>
<p>"Ai đó đã mô tả nó với tôi như việc chạy trên đường đua, nhưng cứ phải dừng lại ở trạm dừng," Kramer cho biết. "Nhóm nghiên cứu, hãy lấy dữ liệu đó. Nhóm phân tích, hãy lấy những báo cáo đó... Tùy thuộc vào độ bận rộn của các nhóm khác, bạn sẽ nhận được phản hồi trong một ngày, một tuần, một tháng, sau đó bạn phải tích hợp nó. Giờ đây, [các tác nhân] mang tất cả lại cho bạn và giúp bạn tích hợp nó."</p>
<ol start="4">
<li><strong>Xu hướng phát triển và mở rộng quy mô tác nhân AI:</strong></li>
</ol>
<p>Accenture và Nvidia chỉ là hai trong số nhiều công ty đầu tư mạnh vào việc phát triển và mở rộng quy mô các tác nhân AI và trợ lý AI. Các công ty khác trong những tháng gần đây bao gồm Snowflake, Salesforce và Microsoft. Tuần trước, Microsoft đã ra mắt Azure AI Foundry – trước đây có tên là Azure AI Studio – trong bối cảnh chuẩn bị ra mắt AI Copilot Studio.</p>
<p>Một báo cáo mới của Deloitte cho thấy số lượng các công ty triển khai tác nhân AI sẽ tăng lên 25% vào năm 2025 và tăng vọt lên 50% vào năm 2027. Trong khi đó, chỉ có 30% dự án thử nghiệm AI đạt được sản xuất đầy đủ. Tuy nhiên, các nhà phân tích dự đoán các tác nhân AI sẽ vẫn tồn tại.</p>
<p>"Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới và ChatGPT đã cho thấy sự hấp dẫn của người tiêu dùng, và các công ty công nghệ lớn đang phản hồi theo hướng đó," Stephanie Liu, nhà phân tích cấp cao của Forrester cho biết. "Điều đó nói rằng, giống như tất cả các công nghệ mới nổi, có rất nhiều tiếng ồn và cường điệu xung quanh các tác nhân AI, và các công ty cần phải thận trọng trong việc xác định trường hợp sử dụng của họ là gì và khả năng nào họ thực sự cần."</p>
<ol start="5">
<li><strong>Thách thức trong việc áp dụng tác nhân AI cho doanh nghiệp:</strong></li>
</ol>
<p>Ban đầu, Accenture đã cố gắng cung cấp các công cụ AI cho càng nhiều người càng tốt cùng một lúc, nhưng Kramer cho biết điều đó đã tạo ra sự lo lắng cho những người không sử dụng chúng, trong khi các trường hợp sử dụng thực tế bị hạn chế. Ngay cả sau khi các tác nhân AI được triển khai, Accenture vẫn phải tạo ra một tư duy mới để giúp nhân viên suy nghĩ lại về marketing thay vì chỉ lắp ghép các công cụ vào các mô hình hoạt động cũ.</p>
<p>"Đây là bất kỳ nhóm nào ở bất cứ đâu: Nếu bạn yêu cầu họ làm việc theo một cách thức hoàn toàn khác, sẽ có sự 'bác bỏ' ban đầu," Kramer nói. "Điều quan trọng nhất là khả năng đó — chúng tôi đã thay đổi toàn bộ mô hình hoạt động của mình. Chúng tôi đã thay đổi cách thức hoạt động của các quy trình để việc 'bác bỏ' sẽ không xảy ra."</p>
<p>Giám đốc AI của Accenture, Lan Guan, cho biết công ty đã giải quyết những vấn đề marketing khó khăn hơn. Điều đó có nghĩa là tạo ra các tác nhân AI cho suy luận ngẫu nhiên, lập kế hoạch chiến lược và tối ưu hóa giá cả. Điều đó cũng đòi hỏi việc sử dụng khả năng tính toán mạnh mẽ do Nvidia cung cấp cùng với các mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất như Llama 3 của Meta.</p>
<p>"Họ muốn có cái nhìn toàn diện đó, cái mà tôi gọi là dữ liệu được kết nối, để họ thực sự có thể hiểu được nguyên nhân gốc rễ," Guan nói. "Gần giống như các thám tử khi chúng ta ghép các mảnh ghép lại với nhau. Với 1.500 mảnh ghép, bạn không muốn bỏ lỡ một mảnh nào."</p>
<p>Justin Boitano, Phó chủ tịch AI doanh nghiệp của Nvidia, cho biết mặc dù Accenture bắt đầu với marketing, nhưng nền tảng này có thể được vận hành đối với các bộ phận khác của doanh nghiệp. Đó là bởi vì nó được xây dựng để xem xét cách các nhóm làm việc cùng nhau và để thể hiện các vai trò và nhân vật khác nhau. Mặc dù những người dùng đầu tiên tại Accenture đã nhanh chóng bị ấn tượng với các tác vụ ban đầu đối với các mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng ông cho biết các ứng dụng doanh nghiệp mất nhiều thời gian hơn để tạo ra và cải thiện.</p>
<p>"Mọi người nhận ra rằng chúng ta phải đối xử với chúng không chỉ như những mô hình AI kỳ diệu làm mọi thứ, mà phải đối xử với chúng như những nhân viên mà chúng ta tuyển dụng vào công ty của mình," Boitano nói. "Chúng tôi về cơ bản nhắc nhở họ làm điều đúng đắn cho một chức năng kinh doanh cụ thể, chúng tôi đặt rào cản để đảm bảo họ làm một công việc cụ thể, chúng tôi đánh giá họ khi làm công việc đó. Có một quy trình ở đó."</p>
<p>Tuy nhiên, việc thích ứng các mô hình AI mục đích chung để hiểu ngôn ngữ, từ vựng và thuật ngữ cụ thể của doanh nghiệp vẫn còn nhiều thách thức. Các thách thức khác bao gồm khoảng cách kỹ năng, khoảng cách hiệu suất, chi phí tăng cao và rủi ro về quy định. Tuy nhiên, nhà phân tích của Gartner, Nicole Greene, cho biết AI đã được chứng minh là hỗ trợ khả năng tối ưu hóa quy trình làm việc và tạo ra nội dung cá nhân hóa hơn. Chỉ cần mất thời gian để phát triển các mô hình AI có đủ quyền tự chủ để hành động một cách tự chủ.</p>
<p>"Các nhà tiếp thị nên cảnh giác với 'AI Agent Washing', nơi các nhà cung cấp đang công bố các tác nhân AI, nhưng rất ít trong số đó sẽ đáp ứng được tên gọi đó," Greene nói. "Bởi vì các tác nhân AI được thiết kế để hoạt động tự chủ và chủ động trong một môi trường, và thường học hỏi và thích ứng khi hoạt động trong môi trường mục tiêu của chúng, chúng gây ra những rủi ro đáng kể. Các tổ chức không quản lý rủi ro AI một cách nhất quán sẽ có nhiều khả năng gặp phải kết quả bất lợi hơn."</p>
<ol start="6">
<li><strong>Tin tức và thông báo về AI:</strong></li>
</ol>
<ul>
<li>Cognitiv và Index Exchange là những công ty mới nhất hợp tác sử dụng thuật toán học sâu và mô hình ngôn ngữ lớn để quản lý phương tiện truyền thông lập trình.</li>
<li>Với các công ty như Perplexity và Amazon thêm các công cụ AI cho thương mại điện tử, ngày càng có nhiều sự quan tâm đến việc cải thiện tính cá nhân hóa và minh bạch cho các công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn.</li>
<li>Perplexity đã công bố một nền tảng mua sắm Perplexity mới để giúp mọi người tìm kiếm và mua sản phẩm bằng công cụ tìm kiếm AI thế hệ mới.</li>
<li>Pratik Thakar, Phó chủ tịch và người đứng đầu toàn cầu về AI thế hệ mới của Coca-Cola, đã nói chuyện với Digiday về quảng cáo ngày lễ do AI tạo ra của thương hiệu.</li>
<li>Công ty khởi nghiệp AI của Pháp, Mistral, đã thêm một cách thức mới cho đối thủ ChatGPT "Le Chat" để tìm kiếm trên internet và tạo ra hình ảnh chất lượng cao.</li>
<li>Sáng kiến Xác thực Nội dung cho biết hiện có 4.000 thành viên trên toàn thế giới từ các công ty truyền thông, công ty công nghệ, nhà sản xuất máy ảnh và nhà sản xuất điện thoại thông minh.</li>
<li>Snowflake đã công bố kế hoạch mua lại công ty khởi nghiệp Datavolo để cung cấp các đường ống dữ liệu đa phương thức. Họ cũng có một thỏa thuận mới với Anthropic để đưa các mô hình AI của công ty này vào đám mây dữ liệu của Snowflake.</li>
<li>Microsoft đã công bố thêm nhiều cách thức để người dùng Copilot của mình thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại đối với các ứng dụng Microsoft 365.</li>
<li>Amazon đã mở rộng việc sử dụng AWS AP studio sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để xây dựng và sửa đổi ứng dụng.</li>
<li>Công ty mẹ của Pokemon Go được cho là đang sử dụng dữ liệu từ người dùng để huấn luyện một mô hình AI trong thế giới thực.</li>
<li>The Atlantic đã xây dựng một cơ sở dữ liệu mới cho thấy tất cả các cách mà các mô hình AI đang sử dụng nội dung của Hollywood.</li>
</ul>
<ol start="7">
<li><strong>Nhận định từ các chuyên gia:</strong></li>
</ol>
<p>Mọi người thường nói rằng AI thế hệ mới giờ đây rất dễ dàng và dễ tiếp cận chỉ cần cắm vào và sử dụng, nhưng Giám đốc AI của Accenture, Lan Guan, cho biết điều đó là không thực tế đối với các tổ chức doanh nghiệp. Bà đề cập đến một khách hàng muốn sử dụng AI thế hệ mới trong trung tâm liên lạc của họ bằng cách cung cấp cho chatbot của họ các quy trình hoạt động tiêu chuẩn (SOP). Tuy nhiên, họ phát hiện ra rằng họ có 37 phiên bản SOP khác nhau, điều này làm suy yếu ý tưởng về một nguồn sự thật duy nhất.</p>
<p>"Điều chúng ta đang thấy ở đây trong các tổ chức doanh nghiệp là rất nhiều thứ mà chúng ta gọi là sự lộn xộn của doanh nghiệp," Guan nói. "Dữ liệu thì lộn xộn và tích hợp công nghệ cũ thì ở khắp mọi nơi."</p>
<hr>

Accenture và Nvidia: Xây dựng và mở rộng quy mô các tác nhân AI cho doanh nghiệp

Mục lục Tăng tốc quá trình áp dụng AI trong doanh nghiệp Nhóm Kinh doanh Accenture Nvidia: Đào tạo và công nghệ Ứng dụng AI trong bộ phậ...

tháng 11 26, 2024

Phương pháp Học tăng cường đa bước cải thiện đánh giá an ninh cho Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM)

<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Phương pháp của OpenAI</li>
<li>Chi tiết kỹ thuật</li>
<li>Kết quả và ý nghĩa</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<p><strong>1. Giới thiệu</strong></p>
<p>Với sự phổ biến ngày càng tăng của các Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM) trong các ứng dụng thực tế, mối quan ngại về lỗ hổng bảo mật của chúng cũng gia tăng.  Mặc dù có khả năng mạnh mẽ, LLM vẫn dễ bị tổn thương trước nhiều loại tấn công đối kháng, bao gồm cả việc tạo ra nội dung độc hại, tiết lộ thông tin riêng tư hoặc cho phép tiêm lệnh (prompt injection). Những lỗ hổng này đặt ra những vấn đề đạo đức đáng kể liên quan đến định kiến, thông tin sai lệch, vi phạm quyền riêng tư tiềm tàng và lạm dụng hệ thống.  Vì vậy, việc cần thiết phải có một chiến lược hiệu quả để giải quyết những vấn đề này là rất cấp bách.  Phương pháp đánh giá an ninh truyền thống, gọi là "red teaming" (đánh giá an ninh bằng cách mô phỏng tấn công), đã được chứng minh là hiệu quả trong việc phát hiện lỗ hổng. Tuy nhiên, các phương pháp tự động hóa red teaming trước đây thường gặp khó khăn trong việc cân bằng sự đa dạng của các cuộc tấn công được tạo ra và hiệu quả của chúng, hạn chế tính mạnh mẽ của các mô hình.</p>
<p><strong>2. Phương pháp của OpenAI</strong></p>
<p>Để giải quyết những thách thức này, các nhà nghiên cứu của OpenAI đề xuất một phương pháp tự động hóa red teaming kết hợp cả sự đa dạng và hiệu quả trong các cuộc tấn công được tạo ra. Điều này được thực hiện bằng cách phân tách quá trình red teaming thành hai bước riêng biệt. Bước đầu tiên liên quan đến việc tạo ra các mục tiêu tấn công đa dạng, trong khi bước thứ hai huấn luyện một tác nhân học tăng cường (RL) để đạt được hiệu quả các mục tiêu này.  Phương pháp được đề xuất sử dụng học tăng cường đa bước (multi-step RL) và tạo ra phần thưởng tự động.  Phương pháp này liên quan đến việc tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra các mục tiêu tấn công và sử dụng các phần thưởng dựa trên quy tắc (RBR) và các biện pháp đa dạng tùy chỉnh để hướng dẫn quá trình huấn luyện RL.  Bằng cách thưởng cho một tác nhân RL dựa trên cả tính hiệu quả và sự khác biệt so với các lần thử trước, phương pháp này đảm bảo sự đa dạng và hiệu quả hơn của các cuộc tấn công.</p>
<p><img alt="Hình ảnh 1: Minh họa phương pháp của OpenAI" src="https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-23-at-8.53.54%E2%80%AFPM-1024x539.png"></p>
<p><strong>3. Chi tiết kỹ thuật</strong></p>
<p>Nhóm nghiên cứu mô tả việc phân tách hệ thống red teaming thành việc tạo ra các mục tiêu và huấn luyện các cuộc tấn công như một phương tiện để đơn giản hóa quy trình trong khi vẫn đạt được kết quả mạnh mẽ. Để tạo ra các mục tiêu, các tác giả sử dụng cả việc gợi ý ít mẫu (few-shot prompting) của một mô hình ngôn ngữ và các bộ dữ liệu hiện có về các cuộc tấn công trước đây. Những mục tiêu này đóng vai trò là nền tảng đa dạng, cung cấp cho tác nhân RL dựa trên các hướng cụ thể nhưng đa dạng để tối ưu hóa.  Lõi của quá trình huấn luyện tác nhân RL dựa trên một hàm phần thưởng dựa trên quy tắc được nhắm mục tiêu cho mỗi ví dụ, đảm bảo rằng mỗi cuộc tấn công phù hợp với một mục tiêu đối kháng cụ thể.  Hơn nữa, để ngăn tác nhân RL hội tụ vào các chiến lược tấn công tương tự, một phần thưởng đa dạng được triển khai tập trung vào sự khác biệt về phong cách trong các lời nhắc được tạo ra. Học tăng cường đa bước cho phép tác nhân lặp lại các cuộc tấn công của chính nó và được thưởng cho việc tạo ra thành công các loại cuộc tấn công mới và đa dạng, dẫn đến một hệ thống red teaming toàn diện hơn. Quá trình này giúp xác định các lỗ hổng của mô hình đồng thời đảm bảo rằng sự đa dạng của các ví dụ đối kháng phản ánh gần đúng những ví dụ có thể gặp phải trong các tình huống thực tế.</p>
<p><strong>4. Kết quả và ý nghĩa</strong></p>
<p>Ý nghĩa của phương pháp red teaming này nằm ở khả năng giải quyết cả hiệu quả và sự đa dạng của các cuộc tấn công, một tính hai mặt đã là một thách thức lâu dài trong việc tạo ra các đối kháng tự động.  Bằng cách sử dụng học tăng cường đa bước và phần thưởng tự động, phương pháp này cho phép các cuộc tấn công được tạo ra đa dạng và có liên quan. Các tác giả đã chứng minh phương pháp của họ trên hai ứng dụng chính: các cuộc tấn công tiêm lệnh và các cuộc tấn công "jailbreaking" (vượt qua giới hạn) gợi ra các phản hồi không an toàn. Trong cả hai trường hợp, tác nhân RL đa bước cho thấy hiệu quả và sự đa dạng của các cuộc tấn công được cải thiện so với các phương pháp trước đây.  Cụ thể, việc tiêm lệnh gián tiếp, có thể đánh lừa mô hình tạo ra hành vi không mong muốn, đạt được tỷ lệ thành công cao trong tấn công và đáng chú ý là đa dạng hơn về phong cách so với các phương pháp gợi ý một bước. Nhìn chung, phương pháp được đề xuất có thể tạo ra các cuộc tấn công với tỷ lệ thành công lên tới 50%, đồng thời đạt được các số liệu đa dạng cao hơn đáng kể so với các phương pháp trước đây. Sự kết hợp giữa việc tạo ra phần thưởng tự động và học tăng cường cung cấp một cơ chế tinh vi để thăm dò tính mạnh mẽ của mô hình và cuối cùng là cải thiện khả năng phòng thủ của LLM trước các mối đe dọa trong thế giới thực.</p>
<p><img alt="Hình ảnh 2: Biểu đồ kết quả" src="https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-23-at-8.55.03%E2%80%AFPM-1024x381.png"></p>
<p><strong>5. Kết luận</strong></p>
<p>Phương pháp red teaming được đề xuất cung cấp một hướng đi cho việc đánh giá đối kháng tự động của LLM, giải quyết các hạn chế trước đây liên quan đến sự đánh đổi giữa sự đa dạng và hiệu quả của cuộc tấn công. Bằng cách tận dụng cả việc tạo ra mục tiêu tự động và học tăng cường đa bước, phương pháp này cho phép khám phá chi tiết hơn về các lỗ hổng hiện có trong LLM, cuối cùng giúp tạo ra các mô hình an toàn và mạnh mẽ hơn. Mặc dù kết quả được trình bày là đầy hứa hẹn, vẫn còn những hạn chế và lĩnh vực cần nghiên cứu thêm, đặc biệt là trong việc tinh chỉnh phần thưởng tự động và tối ưu hóa tính ổn định của quá trình huấn luyện. Tuy nhiên, sự kết hợp giữa RL với phần thưởng dựa trên quy tắc và huấn luyện tập trung vào đa dạng đánh dấu một bước quan trọng trong việc đánh giá đối kháng, cung cấp một mô hình có thể phản hồi tốt hơn với bản chất luôn thay đổi của các cuộc tấn công.</p>

Phương pháp Học tăng cường đa bước cải thiện đánh giá an ninh cho Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM)

Mục lục Giới thiệu Phương pháp của OpenAI Chi tiết kỹ thuật Kết quả và ý nghĩa Kết luận 1. Giới thiệu Với sự phổ biến ngày càng tăn...

tháng 11 26, 2024

Công cụ AI miễn phí giúp bạn tăng năng suất làm việc

Scale AI: Đế chế huấn luyện trí tuệ nhân tạo khổng lồ

Xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo hàng đầu năm 2024

Tầm quan trọng của AI trong việc định hình nhận thức thương hiệu viễn thông

Accenture và Nvidia: Xây dựng và mở rộng quy mô các tác nhân AI cho doanh nghiệp

Phương pháp Học tăng cường đa bước cải thiện đánh giá an ninh cho Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM)

Bài đăng phổ biến

Labels