Các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) đã chứng minh được khả năng phi thường trong những năm gần đây. Tuy nhiên, vẫn còn một thách thức dai dẳng: ảo giác AI, nơi các mô hình tự tin tạo ra thông tin không chính xác hoặc bịa đặt. Bài viết này khám phá lý do tại sao AI gây ảo giác và xem xét liệu chúng ta có thể ngăn ngừa những lỗi này hay không và ở mức độ nào.
Ảo giác AI không chỉ là trục trặc hay lỗi; chúng là sản phẩm phụ cơ bản của cách các mô hình AI hiện đại học và tạo ra ngôn ngữ. Hiểu được cơ chế đằng sau các hệ thống này—và những tiến bộ mới nhất trong các chiến lược giảm thiểu—là rất quan trọng để triển khai AI một cách an toàn trong các lĩnh vực nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe, luật pháp và tài chính.
Tại sao mô hình AI lại gây ảo giác?
Ảo giác AI là gì?
Ảo giác AI đề cập đến các trường hợp khi các mô hình tạo ra các tuyên bố không đúng sự thật, gây hiểu lầm hoặc hoàn toàn bịa đặt, tất cả trong khi trình bày chúng với sự tự tin hợp lý và ngôn ngữ lưu loát. Những lỗi này có thể bao gồm từ những sai sót nhỏ, chẳng hạn như trích dẫn sai số liệu thống kê, đến những bịa đặt lớn, như bịa ra các điều khoản pháp lý hoặc lời khuyên y tế không tồn tại. Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng ảo giác làm suy yếu lòng tin và độ chính xác, đặc biệt là trong các ứng dụng có rủi ro cao, bằng cách nhúng những điều sai trái vào các câu chuyện mạch lạc.
Nguyên nhân gốc rễ: dự đoán so với truy xuất
Về bản chất, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoạt động bằng cách dự đoán từ có khả năng xảy ra tiếp theo trong một chuỗi dựa trên các mẫu học được từ các tập hợp văn bản lớn. Chúng không được thiết kế rõ ràng để "biết" hoặc xác minh sự thật; thay vào đó, chúng tạo ra các phản hồi phù hợp về mặt thống kê với dữ liệu đào tạo của chúng. Cách tiếp cận từng mã thông báo này, mặc dù mạnh mẽ, nhưng khiến chúng dễ bịa đặt thông tin khi chúng thiếu bằng chứng trực tiếp cho một lời nhắc nhất định hoặc khi chúng phải lấp đầy khoảng trống trong các truy vấn mơ hồ.
Tác động của dữ liệu đào tạo và kiến trúc mô hình
Tần suất và mức độ nghiêm trọng của ảo giác phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và phạm vi của dữ liệu đào tạo, cũng như kiến trúc và chiến lược suy luận của mô hình. Các thử nghiệm gần đây về các mô hình lý luận của OpenAI, o3 và o4-mini, cho thấy tỷ lệ ảo giác cao hơn so với các phiên bản trước đó—một kết quả trớ trêu của việc tăng độ phức tạp và khả năng của mô hình. Hơn nữa, các thành kiến và sự không nhất quán trong dữ liệu cơ bản có thể được lặp lại và khuếch đại trong các đầu ra AI, dẫn đến các lỗi hệ thống trong các khu vực mà tập đào tạo thưa thớt hoặc bị lệch.
Thiết kế nhanh chóng và độ dài đầu ra
Các khía cạnh tinh tế của tương tác người dùng—chẳng hạn như cách diễn đạt nhanh và độ dài câu trả lời—cũng ảnh hưởng đến khuynh hướng ảo giác. Một nghiên cứu gần đây của công ty thử nghiệm AI Giskard có trụ sở tại Paris phát hiện ra rằng việc hướng dẫn các chatbot cung cấp câu trả lời ngắn gọn thực sự có thể làm tăng tỷ lệ ảo giác về các chủ đề mơ hồ, vì sự ngắn gọn gây áp lực cho các mô hình để "đoán" các chi tiết còn thiếu thay vì chỉ ra sự không chắc chắn. Nhận thức này nhấn mạnh tầm quan trọng của kỹ thuật nhắc nhở cẩn thận và nhu cầu về các cơ chế cho phép AI thể hiện khi nó không biết câu trả lời.
Chúng ta có thể ngăn ngừa ảo giác AI không?
Nối đất với thế hệ tăng cường thu hồi (RAG)
Một trong những chiến lược giảm thiểu hứa hẹn nhất là Retrieval-Augmented Generation (RAG), kết hợp các mô hình tạo ra với các nguồn kiến thức bên ngoài. Trước khi tạo ra phản hồi, AI sẽ truy xuất các tài liệu hoặc dữ liệu có liên quan—chẳng hạn như cơ sở dữ liệu cập nhật, nguồn web đáng tin cậy hoặc hồ sơ độc quyền—và điều kiện đầu ra của nó trên bối cảnh thực tế này. Một nghiên cứu năm 2021 đã báo cáo rằng các kỹ thuật RAG đã giảm ảo giác AI trong các nhiệm vụ trả lời câu hỏi khoảng 35% và các mô hình như RETRO của DeepMind đã chứng minh được những lợi ích tương tự thông qua các phương pháp truy xuất quy mô lớn.
Lợi ích và hạn chế của RAG
- Các lợi ích: Cung cấp cơ sở dữ liệu thực tế theo thời gian thực; có thể tích hợp kiến thức chuyên ngành; giảm bớt sự phụ thuộc vào dữ liệu đào tạo tĩnh.
- Hạn chế:Cần duy trì cơ sở kiến thức bên ngoài; độ trễ truy xuất có thể ảnh hưởng đến thời gian phản hồi; vẫn có thể bị ảo giác nếu bản thân các tài liệu truy xuất có thông tin không chính xác hoặc không liên quan.
Ước tính độ tin cậy và mô hình hóa sự không chắc chắn
Khuyến khích các hệ thống AI thể hiện sự không chắc chắn thay vì cam kết quá mức với các chi tiết bịa đặt là một cách tiếp cận quan trọng khác. Các kỹ thuật như thang đo nhiệt độ, bỏ qua Monte Carlo hoặc mô hình tổng thể cho phép các hệ thống tạo ra điểm tin cậy cùng với đầu ra của chúng. Khi sự tin cậy giảm xuống dưới ngưỡng, AI có thể được nhắc nhở để tìm kiếm sự làm rõ, nhờ đến chuyên gia là con người hoặc thành thật thừa nhận những hạn chế của mình. Việc kết hợp các khuôn khổ tự kiểm tra—trong đó mô hình phê bình các câu trả lời của chính nó so với bằng chứng thu thập được—sẽ nâng cao hơn nữa độ tin cậy.
Đào tạo nâng cao và tinh chỉnh
Việc tinh chỉnh trên các tập dữ liệu chất lượng cao, dành riêng cho từng miền có thể làm giảm đáng kể ảo giác AI. Bằng cách đào tạo các mô hình trên các tập hợp dữ liệu được quản lý nhấn mạnh vào độ chính xác thực tế, các nhà phát triển có thể định hướng quá trình tạo ra thông tin có thể xác minh được. Các kỹ thuật như học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) đã được sử dụng để phạt ảo giác và khen thưởng tính đúng đắn, tạo ra các mô hình phù hợp hơn với các đánh giá của con người về tính trung thực. Tuy nhiên, ngay cả việc tinh chỉnh nghiêm ngặt cũng không thể loại bỏ hoàn toàn ảo giác, vì cơ chế tạo ra gốc rễ vẫn mang tính xác suất.
Giám sát con người trong vòng lặp
Cuối cùng, sự giám sát của con người vẫn là điều không thể thiếu. Trong bối cảnh mà lỗi có nguy cơ đáng kể—chẳng hạn như soạn thảo văn bản pháp lý, tư vấn y tế hoặc lập kế hoạch tài chính—các đầu ra tự động nên được các chuyên gia đủ tiêu chuẩn xem xét. Các hệ thống có thể được thiết kế để đánh dấu nội dung có khả năng gây ảo giác và định tuyến nội dung đó để con người xác minh. Phương pháp kết hợp này đảm bảo rằng hiệu quả đạt được của AI được cân bằng với phán đoán của chuyên gia, giảm khả năng thông tin sai lệch có hại lọt qua mà không bị phát hiện.
Thuật toán phát hiện mới lạ
Ngoài việc lập mô hình nền tảng và không chắc chắn, các nhà nghiên cứu đã phát triển các thuật toán chuyên biệt để phát hiện ảo giác AI sau khi tạo. Một phương pháp gần đây do Nature công bố đã giới thiệu khái niệm "entropy ngữ nghĩa", đo tính nhất quán giữa nhiều phản hồi do AI tạo ra cho cùng một truy vấn. Kỹ thuật này đạt độ chính xác 79% trong việc phân biệt đầu ra đúng và không đúng, mặc dù cường độ tính toán của nó hạn chế việc triển khai theo thời gian thực trong các hệ thống quy mô lớn.
Những cân nhắc thực tế và định hướng tương lai
Cân bằng giữa sự sáng tạo và độ chính xác
Trong khi ảo giác gây ra những rủi ro rõ ràng, chúng cũng phản ánh tính linh hoạt sáng tạo của AI tạo sinh. Trong sáng tác, động não hoặc phân tích khám phá, "ảo giác AI" có thể khơi dậy những ý tưởng và kết nối mới lạ. Thách thức nằm ở việc điều chỉnh hành vi AI một cách năng động dựa trên bối cảnh: tối đa hóa sự sáng tạo khi thích hợp, nhưng vẫn thắt chặt các ràng buộc thực tế trong các ứng dụng quan trọng.
Khung pháp lý và đạo đức
Khi các hệ thống AI ngày càng được tích hợp nhiều hơn vào cuộc sống hàng ngày, các khuôn khổ pháp lý đang nổi lên để quản lý tính minh bạch và trách nhiệm giải trình. Các bên liên quan đang kêu gọi "kiểm toán thuật toán" để đánh giá tỷ lệ ảo giác, báo cáo bắt buộc về lỗi AI và chuẩn mực chuẩn hóa cho độ chính xác thực tế. Các hướng dẫn đạo đức nhấn mạnh rằng người dùng phải được thông báo khi họ tương tác với AI và các mô hình phải tiết lộ sự không chắc chắn hoặc trích dẫn nguồn khi có thể.
Tiếp tục nghiên cứu về kiến trúc mô hình
Các nhà nghiên cứu đang khám phá các kiến trúc mô hình mới được thiết kế để giảm ảo giác AI. Các phương pháp tiếp cận như mạng mô-đun, tách biệt các thành phần lý luận và bộ nhớ, hoặc các hệ thống thần kinh biểu tượng lai tích hợp các quy tắc logic rõ ràng, cho thấy tiềm năng cải thiện tính nhất quán thực tế. Những tiến bộ trong học tập liên tục—cho phép các mô hình cập nhật cơ sở kiến thức của chúng sau khi triển khai—có thể thu hẹp hơn nữa khoảng cách giữa dữ liệu đào tạo và thế giới thực.
Bắt đầu
CometAPI cung cấp giao diện REST thống nhất tổng hợp hàng trăm mô hình AI (Gemini Models, Claude Model và openAI models)—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 xem trước Gemini 2.5 Pro , Claude Opus 4 API và API GPT-4.5 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
Ảo giác AI bắt nguồn từ bản chất xác suất của các mô hình ngôn ngữ, vốn xuất sắc trong việc dự đoán mẫu nhưng không sở hữu cơ chế kiểm tra thực tế nội tại. Mặc dù việc loại bỏ hoàn toàn ảo giác AI có thể là điều không thể, nhưng sự kết hợp của các chiến lược—chẳng hạn như thế hệ tăng cường truy xuất, mô hình hóa sự không chắc chắn, tinh chỉnh và giám sát của con người—có thể giảm thiểu đáng kể tác động của chúng. Khi AI tiếp tục phát triển, nghiên cứu đang diễn ra về các thuật toán phát hiện, đổi mới kiến trúc và quản trị đạo đức sẽ định hình một tương lai nơi những lợi ích to lớn của các hệ thống tạo ra được hiện thực hóa mà không ảnh hưởng đến sự tin cậy hoặc độ chính xác.
Cuối cùng, việc kiểm soát ảo giác không phải là tìm kiếm sự hoàn hảo mà là tạo ra sự cân bằng giữa tính đổi mới và độ tin cậy - đảm bảo rằng AI vẫn là trợ lý đắc lực chứ không phải là nguồn thông tin sai lệch không thể kiểm soát.