AI và những thuật ngữ phổ biến: Hướng dẫn đơn giản từ LLM đến “ảo giác”
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hiện đại, nhưng nhiều thuật ngữ liên quan vẫn còn xa lạ với đại đa số người dùng. Từ LLM (Large Language Models) đến hiện tượng “ảo giác” (hallucinations) của AI, bài viết này sẽ giải thích một cách dễ hiểu những khái niệm cơ bản nhất, giúp bạn nắm bắt xu hướng công nghệ đang định hình tương lai.
LLM – “Bộ não” đằng sau những chatbot thông minh
Large Language Models (LLM) là mô hình ngôn ngữ lớn, được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu khổng lồ để hiểu và tạo ra văn bản giống con người. Các ứng dụng như ChatGPT hay Gemini đều dựa trên nền tảng này. LLM hoạt động bằng cách dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi, cho phép chúng trả lời câu hỏi, viết bài luận, thậm chí sáng tác thơ.
Tuy nhiên, LLM không thực sự “hiểu” ngữ nghĩa như con người. Chúng chỉ phân tích thống kê từ ngữ và ngữ cảnh. Điều này dẫn đến một hạn chế lớn: “ảo giác” (AI hallucinations), khi mô hình đưa ra thông tin sai lệch nhưng trình bày một cách đầy thuyết phục.
“Ảo giác” AI – Khi công nghệ “bịa chuyện” như thật
Thuật ngữ “ảo giác” trong AI dùng để chỉ những trường hợp mô hình tạo ra nội dung không chính xác, không có cơ sở từ dữ liệu huấn luyện. Ví dụ, một chatbot có thể trả lời rằng “Mặt trời quay quanh Trái đất” nếu dữ liệu đầu vào chứa nhiều thông tin sai lệch hoặc ngữ cảnh bị hiểu nhầm.
Nguyên nhân chính dẫn đến hiện tượng này bao gồm:
- Dữ liệu huấn luyện không đầy đủ hoặc chứa sai sót
- Mô hình bị “overfitting” – học thuộc dữ liệu thay vì hiểu bản chất
- Thiếu cơ chế kiểm tra tính xác thực trong quá trình xử lý
Hiểu rõ những thuật ngữ cơ bản này giúp chúng ta sử dụng AI một cách hiệu quả và có ý thức hơn. Dù công nghệ ngày càng tiến bộ, việc nhận thức được hạn chế của các hệ thống AI vẫn là yếu tố quan trọng để áp dụng chúng một cách an toàn và hiệu quả trong cả công việc lẫn đời sống hàng ngày.
