Kể từ khi ra mắt, ChatGPT đã cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với công nghệ tạo văn bản do AI điều khiển. Tuy nhiên, khi các tổ chức và cá nhân ngày càng phụ thuộc vào kết quả đầu ra của công nghệ này, một mối quan ngại quan trọng đã xuất hiện: tại sao phản hồi của ChatGPT đôi khi lại thiếu chính xác hoặc không liên quan? Trong bài phân tích chuyên sâu này, chúng tôi kết hợp những phát hiện nghiên cứu mới nhất và các diễn biến tin tức để tìm ra gốc rễ của những vấn đề này—và xem xét những nỗ lực đang được thực hiện để giải quyết chúng.
Trạng thái lỗi hiện tại của mô hình ChatGPT
Một báo cáo gần đây nêu bật cách các bản cập nhật ChatGPT nhằm cải thiện trải nghiệm của người dùng đôi khi lại phản tác dụng, khuyến khích hành vi quá dễ dãi hoặc "nịnh hót" làm ảnh hưởng đến tính chính xác của sự việc.
Dòng mô hình của OpenAI—từ GPT‑4o đến các mô hình suy luận o3 và o4‑mini mới hơn—đã chứng minh rằng mô hình mới hơn không phải lúc nào cũng tốt hơn khi nói đến tần suất ảo giác.
Các thử nghiệm nội bộ cho thấy o3 và o4‑mini gây ảo giác với tỷ lệ cao hơn đáng kể—lần lượt là 33% và 48%—trên chuẩn PersonQA của OpenAI, so với các mô hình lập luận trước đó như o1 (16%) và o3‑mini (14.8%). Một yếu tố góp phần là các mô hình được tối ưu hóa cho lập luận đưa ra những "tuyên bố" rõ ràng hơn, làm tăng cả phản hồi đúng và sai. OpenAI thừa nhận rằng nguyên nhân cơ bản vẫn chưa rõ ràng và cần được nghiên cứu thêm.
Các tính năng mới tạo ra những chế độ lỗi mới như thế nào?
Việc triển khai Chế độ giọng nói trong ChatGPT, được thiết kế để cho phép tương tác bằng giọng nói, đã phải đối mặt với những thách thức về ảo giác: người dùng báo cáo những âm thanh không được nhắc trước giống như quảng cáo hoặc nhạc nền không liên quan đến cuộc trò chuyện, cho thấy quy trình tổng hợp âm thanh có thể tạo ra các hiện tượng bất thường không thể đoán trước.
Tại sao phản hồi của ChatGPT đôi khi không liên quan hoặc vô nghĩa?
Ngoài việc bịa đặt, ChatGPT đôi khi còn đưa ra những phản hồi lạc đề, thiếu mạch lạc hoặc đầy rẫy những ngụy biện logic. Có một số yếu tố góp phần vào điều này:
- Lời nhắc mơ hồ hoặc nhiều phần:Khi đối mặt với các hướng dẫn phức tạp mà không có sự phân định rõ ràng về nhiệm vụ, LLM có thể ưu tiên một số truy vấn phụ hơn các truy vấn khác, dẫn đến câu trả lời không đầy đủ hoặc không liên quan.
- Giới hạn cửa sổ ngữ cảnh: ChatGPT có một cửa sổ ngữ cảnh hữu hạn (ví dụ: vài nghìn token). Các cuộc trò chuyện dài dòng có nguy cơ "quên" các phần trước đó của cuộc đối thoại, khiến mô hình đi chệch khỏi câu hỏi ban đầu khi phiên trò chuyện phát triển.
- Sự đánh đổi khi tuân theo hướng dẫn: Phản hồi gần đây của cộng đồng cho thấy khả năng tuân thủ các hướng dẫn phức tạp, nhiều bước của ChatGPT đã bị suy giảm trong một số phiên bản, phá vỡ các quy trình làm việc vốn đã hoạt động đáng tin cậy trước đây. Sự suy giảm này có thể liên quan đến các bộ lọc an toàn hoặc các ràng buộc về độ dài phản hồi được đưa ra để hạn chế việc sử dụng sai mục đích.
- Quá chú trọng vào sự trôi chảy: Mô hình này ưu tiên tạo ra các chuyển tiếp văn bản mượt mà, đôi khi phải đánh đổi bằng tính nhất quán về mặt logic. Việc tập trung vào tính mạch lạc bề mặt này có thể biểu hiện dưới dạng những điểm tiếp tuyến hợp lý nhưng không liên quan, đặc biệt là trong các gợi ý sáng tạo hoặc mở.
Hậu quả của phản hồi ChatGPT không chính xác là gì?
Tác động thực tế của ảo giác và sự không liên quan có thể từ sự bất tiện nhẹ đến tác hại nghiêm trọng:
- Sự khuếch đại thông tin sai lệch:Nội dung sai lệch hoặc bịa đặt, sau khi được ChatGPT tạo ra và chia sẻ trực tuyến, có thể lan truyền qua mạng xã hội, blog và các kênh tin tức, làm gia tăng phạm vi tiếp cận và ảnh hưởng của nó.
- Xói mòn lòng tin:Các chuyên gia dựa vào AI để hỗ trợ quyết định—bác sĩ, luật sư, kỹ sư—có thể mất niềm tin vào công nghệ nếu tình trạng không chính xác vẫn tiếp diễn, làm chậm quá trình áp dụng và cản trở việc tích hợp AI có lợi.
- Rủi ro về mặt đạo đức và pháp lý:Các tổ chức triển khai dịch vụ AI có nguy cơ phải chịu trách nhiệm pháp lý khi các quyết định dựa trên kết quả đầu ra sai sót dẫn đến tổn thất tài chính, vi phạm quy định hoặc gây hại cho cá nhân.
- Tác hại của người dùng: Trong các lĩnh vực nhạy cảm như sức khỏe tâm thần, ảo giác có thể gây hiểu lầm cho người dùng dễ bị tổn thương. Tạp chí Psychology Today cảnh báo rằng ảo giác AI trong tư vấn y khoa hoặc tâm lý tạo ra những hình thức thông tin sai lệch mới có thể làm trầm trọng thêm tình trạng của bệnh nhân.
Những biện pháp nào đang được thực hiện để giảm thiểu sự thiếu chính xác và không liên quan?
Việc giải quyết ảo giác đòi hỏi một phương pháp tiếp cận đa hướng bao gồm kiến trúc mô hình, phương pháp đào tạo, thực hành triển khai và giáo dục người dùng.
Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG)
Các khuôn khổ RAG tích hợp các cơ sở tri thức bên ngoài hoặc công cụ tìm kiếm vào quy trình tạo dữ liệu. Thay vì chỉ dựa vào các mẫu đã học, mô hình sẽ trích xuất các đoạn văn liên quan tại thời điểm suy luận, dựa trên các nguồn có thể kiểm chứng được. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng RAG có thể giảm đáng kể tỷ lệ ảo giác bằng cách gắn các phản hồi vào các tập dữ liệu được cập nhật và quản lý chặt chẽ.
Tự xác minh và mô hình hóa sự không chắc chắn
Việc kết hợp các cơ chế tự kiểm tra—chẳng hạn như gợi ý chuỗi suy nghĩ, điểm số sự thật hoặc các bước xác thực câu trả lời—cho phép mô hình tự đánh giá độ tin cậy và truy vấn lại nguồn dữ liệu khi mức độ không chắc chắn cao. Các công ty con của MIT đang khám phá các kỹ thuật để AI thừa nhận sự không chắc chắn thay vì bịa đặt chi tiết, nhắc nhở hệ thống trả lời "Tôi không biết" khi cần thiết.
Con người trong vòng lặp và tinh chỉnh theo miền cụ thể
Sự giám sát của con người vẫn là một mạng lưới an toàn quan trọng. Bằng cách định tuyến các truy vấn có rủi ro cao thông qua đánh giá chuyên gia hoặc kiểm duyệt cộng đồng, các tổ chức có thể phát hiện và sửa chữa ảo giác trước khi phát tán. Ngoài ra, việc tinh chỉnh các chương trình Thạc sĩ Luật (LLM) trên các tập dữ liệu chất lượng cao, chuyên biệt cho từng lĩnh vực - chẳng hạn như các tạp chí được bình duyệt cho các ứng dụng y tế - giúp nâng cao chuyên môn và giảm sự phụ thuộc vào các tập dữ liệu đa năng, nhiễu loạn.
Thực hành kỹ thuật nhanh chóng tốt nhất
Những gợi ý được thiết kế cẩn thận có thể hướng các mô hình đến độ chính xác thực tế. Các chiến lược bao gồm:
- Hướng dẫn rõ ràng: Hướng dẫn mô hình trích dẫn nguồn hoặc giới hạn phản hồi của nó đối với dữ liệu đã được xác minh.
- Ví dụ ít ảnh: Cung cấp các cặp câu hỏi-trả lời mẫu mực giúp tóm tắt chính xác.
- Lời nhắc xác minh: Yêu cầu người mẫu tự xem lại bản nháp trước khi hoàn thiện câu trả lời.
Hướng dẫn của Kanerika khuyến nghị tính cụ thể trong lời nhắc và sử dụng plugin dữ liệu thời gian thực để giảm thiểu suy đoán.
Những tiến bộ nào đang được thực hiện để giảm ảo giác?
Cả ngành công nghiệp và học viện đều đang tích cực nghiên cứu các giải pháp:
- đổi mới kiến trúc:Các thiết kế LLM mới hướng đến việc kết hợp khả năng truy xuất, lập luận và tạo ra dữ liệu trong các khuôn khổ thống nhất giúp cân bằng tốt hơn giữa tính sáng tạo và độ chính xác.
- Tiêu chuẩn minh bạch:Các số liệu chuẩn hóa để phát hiện ảo giác—như FactCC và TruthfulQA—đang ngày càng được chú ý, cho phép so sánh chính xác giữa các mô hình và hướng dẫn các cải tiến có mục tiêu.
- Giám sát quản lý:Các nhà hoạch định chính sách đang xem xét các hướng dẫn về tính minh bạch của AI, yêu cầu các nhà phát triển phải công bố tỷ lệ ảo giác và thực hiện cảnh báo cho người dùng về nội dung được tạo ra.
- nỗ lực hợp tác:Các sáng kiến nguồn mở, chẳng hạn như các dự án BigScience và LLaMA, thúc đẩy việc phân tích do cộng đồng thúc đẩy về nguồn gốc ảo giác và các biện pháp giảm thiểu.
Những nỗ lực này nhấn mạnh vào động lực chung nhằm thiết kế các hệ thống AI đáng tin cậy hơn mà không làm mất đi tính linh hoạt vốn làm nên sức mạnh của LLM.
Người dùng nên tiếp cận đầu ra của ChatGPT một cách có trách nhiệm như thế nào?
Với tình trạng AI hiện tại, người dùng có trách nhiệm đánh giá nghiêm túc kết quả đầu ra của mô hình:
- Kiểm tra chéo các sự kiện: Hãy coi phản hồi ChatGPT là điểm khởi đầu, không phải câu trả lời chắc chắn. Hãy xác minh các tuyên bố dựa trên các nguồn đáng tin cậy.
- Tìm kiếm ý kiến chuyên gia:Trong các lĩnh vực chuyên môn, hãy tham khảo ý kiến của các chuyên gia có trình độ thay vì chỉ dựa vào AI.
- Khuyến khích minh bạch: Yêu cầu trích dẫn hoặc danh sách nguồn trong phản hồi của AI để tạo điều kiện xác minh.
- Báo cáo lỗi: Cung cấp phản hồi cho các nhà phát triển khi ảo giác xuất hiện, giúp cải thiện các bản cập nhật mô hình trong tương lai.
Bằng cách kết hợp những tiến bộ công nghệ với các hoạt động thực hành của người dùng, chúng ta có thể khai thác sức mạnh của ChatGPT đồng thời giảm thiểu rủi ro về kết quả không chính xác hoặc không liên quan.
OpenAI đang thực hiện những bước nào để giảm thiểu sự không chính xác?
Nhận thức được những hạn chế này, OpenAI và cộng đồng AI nói chung đang theo đuổi nhiều chiến lược để tăng cường độ tin cậy và tính phù hợp.
Đào tạo mô hình nâng cao và tinh chỉnh
OpenAI tiếp tục tinh chỉnh các giao thức RLHF và kết hợp đào tạo đối kháng - trong đó các mô hình được kiểm tra rõ ràng bằng các câu hỏi đánh đố và các gợi ý thông tin sai lệch tiềm ẩn. Các bài kiểm tra ban đầu cho GPT-5 được cho là bao gồm các tiêu chuẩn chuyên biệt về độ chính xác khoa học và tuân thủ pháp luật.
Hệ sinh thái plugin và tích hợp công cụ
Bằng cách cho phép ChatGPT gọi các công cụ bên ngoài đã được xác minh—chẳng hạn như Wolfram Alpha để tính toán hoặc nguồn cấp tin tức thời gian thực—OpenAI hướng đến việc đặt các phản hồi dựa trên các nguồn đáng tin cậy. Mô hình "sử dụng công cụ" này làm giảm sự phụ thuộc vào trí nhớ nội bộ và hạn chế tỷ lệ ảo giác.
Các lớp kiểm tra thực tế sau xử lý
Nghiên cứu mới nổi ủng hộ phương pháp tiếp cận "chuỗi xác minh": sau khi tạo ra phản hồi, mô hình sẽ tham chiếu chéo các tuyên bố với một biểu đồ kiến thức đáng tin cậy hoặc sử dụng các LLM thứ cấp được đào tạo chuyên biệt về các nhiệm vụ kiểm tra thực tế. Việc triển khai thí điểm kiến trúc này đã cho thấy tỷ lệ lỗi thực tế giảm tới 30%.
Bắt đầu
CometAPI cung cấp giao diện REST thống nhất tổng hợp hàng trăm mô hình AI—dưới một điểm cuối nhất quán, với quản lý khóa API tích hợp, hạn ngạch sử dụng và bảng điều khiển thanh toán. Thay vì phải xử lý nhiều URL và thông tin xác thực của nhà cung cấp.
Trong khi chờ đợi, Nhà phát triển có thể truy cập API O4-Mini ,Giao diện lập trình O3 và API GPT-4.1 thông qua Sao chổiAPI, các mô hình mới nhất được liệt kê là tính đến ngày xuất bản bài viết. Để bắt đầu, hãy khám phá khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
Kết luận
Những sai sót và lạc đề không liên quan thỉnh thoảng xảy ra của ChatGPT xuất phát từ sự kết hợp của nhiều yếu tố: những hạn chế cố hữu của mô hình ngôn ngữ xác suất, ngưỡng kiến thức lỗi thời, ảo giác do kiến trúc, sự đánh đổi ở cấp độ hệ thống, và sự biến đổi không ngừng của các lời nhắc và mô hình sử dụng. Việc giải quyết những thách thức này sẽ đòi hỏi những tiến bộ trong việc xây dựng mô hình dựa trên cơ sở dữ liệu thực tế, tinh chỉnh các mục tiêu đào tạo để ưu tiên tính xác thực, mở rộng khả năng của cửa sổ ngữ cảnh và phát triển các chiến lược cân bằng giữa an toàn và độ chính xác tinh tế hơn.
Câu Hỏi Thường Gặp
Làm thế nào tôi có thể xác minh độ chính xác thực tế của phản hồi ChatGPT?
Sử dụng các nguồn độc lập—chẳng hạn như các tạp chí học thuật, các hãng tin uy tín hoặc cơ sở dữ liệu chính thức—để kiểm tra chéo các tuyên bố chính. Khuyến khích mô hình cung cấp trích dẫn và sau đó xác nhận các nguồn đó cũng có thể giúp phát hiện sớm ảo giác.
Có những giải pháp thay thế nào cho sự hỗ trợ AI đáng tin cậy hơn?
Hãy cân nhắc các hệ thống chuyên biệt được tăng cường khả năng truy xuất (ví dụ: AI được trang bị tìm kiếm web theo thời gian thực) hoặc các công cụ chuyên biệt cho từng lĩnh vực được đào tạo trên các bộ dữ liệu chất lượng cao, được chọn lọc kỹ lưỡng. Các giải pháp này có thể cung cấp giới hạn lỗi chặt chẽ hơn so với các chatbot đa năng.
Tôi nên báo cáo hoặc sửa chữa những lỗi tôi gặp phải như thế nào?
Nhiều nền tảng AI—bao gồm giao diện ChatGPT của OpenAI—cung cấp các tùy chọn phản hồi trong ứng dụng. Việc báo cáo sai sót không chỉ giúp cải thiện mô hình thông qua việc tinh chỉnh mà còn cảnh báo các nhà phát triển về các chế độ lỗi mới nổi cần được chú ý.