Blog

Created by - Thi Nguyen Van

Mẹo tận dụng sức mạnh của Chatgpt để nâng cao hiệu quả công việc

Trong bối cảnh Chat GPT nổi lên như thời gian gần đây, nếu biết tận dụng sức mạnh của Chatgpt thì nó sẽ giúp ích cho các bạn rất nhiều trong mọi lĩnh vực. Cùng Edhub tìm hiểu cụ thể những cách tận dụng công cụ này như thế nào trong bài viết này nhé.Những cách tận dụng sức mạnh của ChatgptĐặt ra câu lệnh Prompt có bối cảnh chi tiết Prompt được hiểu là nền tảng cơ bản của công cụ AI. Nó sẽ chứa tất cả thông tin mà người dùng chỉ dẫn cho AI để chúng thực hiện những việc mà họ muốn làm. Bạn có thể dùng ChatGPT để đặt ra những câu hỏi chung chung và nhận được những câu trả lời tương tự. Tuy nhiên nếu tạo ra được prompt càng cụ thể, chi tiết và càng nhiều bối cảnh thì phản hồi mà ChatGPT trả về sẽ càng rõ ràng.Lưu ý, khi viết prompt bạn hãy nêu mục tiêu cụ thể, sử dụng đúng ngữ pháp và tránh sử dụng các từ ngữ mơ hồ có thể hiểu theo nhiều cách. Viết prompt dưới dạng câu hỏi cũng sẽ giúp ChatGPT hiểu được những gì bạn đang tìm kiếm và đưa ra câu trả lời một cách rõ ràng hơn.Trong cùng một prompt, bạn có thể ấn "Tạo lại câu trả lời" nhiều lần để thu được các phiên bản trả lời khác nhau của ChatGPT. Các nhà công nghệ cũng khuyến nghị rằng nên sử dụng ChatGPT bằng tiếng Anh vì mô hình ngôn ngữ này được huấn luyện nhiều ở trên các tập dữ liệu tiếng Anh và người dùng có thể tận dụng các mẫu câu lệnh bằng tiếng Anh đã được chứng minh hiệu quả.Yêu cầu trả lời đúng văn phong và định dạng cụ thểKhi sử dụng Chat GPT để viết nội dung thì bạn nên yêu cầu nó tuân theo văn phong và một định dạng cụ thể. Ngoài ra bạn cũng có thể thêm vào các câu lệnh trong đoạn prompt như: Hãy dùng ngôn ngữ dễ hiểu cho học sinh lớp 5 hoặc viết nội dung thuyết phục theo lối kể một câu chuyện, có sử dụng phép ẩn dụ, phép so sánh và biện pháp văn học khác để làm các luận điểm trở nên dễ hiểu và đáng nhớ hơn.Theo phong cách vừa mang tính thông tin vừa mang tính giải trí”.Bạn cũng có thể nêu lên định dạng mà bạn mong muốn nhận được, ví dụ "Hãy viết dưới dạng email", hoặc "Hãy sử dụng với cấu trúc: 1) Cái gì, 2) Tại sao, 3) Như thế nào".Yêu cầu "nhập vai"Trong mỗi cuộc hội thoại với ChatGPT ban đầu nó sẽ không có thông tin nào về bối cảnh hay mục đích của việc người dùng muốn nó thực hiện. Nhưng nếu bạn thêm cho nó một vai trò cụ thể, nó sẽ có định hướng nhất định để phản hồi. Bạn cũng cần mô tả rõ vai trò mà bạn mong muốn chúng thực hiện trong đoạn prompt, hoặc dùng các cấu trúc đơn giản như: "Là một [nghề nghiệp / vai trò], bạn hãy..."Những vai trò có thể gợi ý cho ChatGPT là: người kể chuyện, người đánh giá công nghệ, người nổi tiếng, nhà tuyển dụng hoặc nhà quảng cáo, giáo viên,…Yêu cầu khám phá nhiều góc nhìn và ý tưởng mớiNgười dùng có thể đưa ra các chủ đề nhất định và yêu cầu ChatGPT viết về chủ đề đó dưới nhiều góc nhìn hoặc quan điểm khác nhau. Qua đó bạn có thể khám phá ra nhiều ý tưởng mới và có thêm chiều sâu cho văn bản của mình. Sẽ có nhiều ý tưởng chung chung và cũng có những ý tưởng hoàn toàn ngớ ngẩn. Tuy nhiên, bạn có thể điều chỉnh bằng cách đưa thêm vào nhiều bối cảnh cụ thể hơn vào khung trò chuyện.Bạn cũng có thể dùng từ khóa mô tả trong prompt để khám phá thêm các góc nhìn khác nhau, ví dụ: "Hãy ưu tiên những ý tưởng độc đáo và mới lạ" hoặc "Nêu các quan điểm gây tranh cãi".Đưa ra yêu cầu cải thiện trong đoạn hội thoạiTrong đoạn hội thoại liên tục, ChatGPT có thể “học” được bối cảnh đã nêu để áp dụng vào câu trả lời tiếp theo.Do vậy bạn có thể cải tiến câu trả lời của AI bằng cách đưa thêm thông tin hoặc các hướng dẫn chi tiết, như yêu cầu AI “Hãy đưa ra nhiều ý kiến chuyên gia vào bài viết, sử dụng thông tin được cung cấp dưới đây”. Có thể yêu cầu ChatGPT "Hãy nghĩ ngược lại" nếu AI tiếp tục đưa ra các kết luận không chính xác.Yêu cầu ChatGPT luôn phải đặt câu hỏi trước khi trả lờiNgười dùng có thể viết yêu cầu này trong phần prompt, ví dụ: “Bạn hãy luôn đặt câu hỏi trước khi trả lời để có thể phân vùng tốt hơn về những gì người hỏi đang tìm kiếm. Bạn có đồng ý với điều này hay không?” Khi đó ChatGPT sẽ luôn hỏi thêm thông tin để có thể đưa ra câu trả lời chính xác nhất.Cung cấp trước thông tin cho ChatGPTĐiều này giúp đóng khung kiến thức của chatbot, vì vậy nó sẽ biết những gì cần biết - và những gì nó không biết.Ví dụ:- Prompt 1: Sơ yếu lý lịch của Nguyễn Văn A: [dán sơ yếu lý lịch đầy đủ vào đây].Với thông tin trên, hãy viết một tiểu sử diễn giả thật hài hước về Nguyễn Văn A.- Prompt 2: [Dán toàn bộ văn bản của bài viết vào đây]Tóm tắt nội dung bài viết trên qua 3 gạch đầu dòng.Khai thác lĩnh vực là thế mạnh của ChatGPTCác hãng công nghệ lớn gồm: NVIDIA, Google, Microsoft đã đưa ra hướng dẫn về những tình huống mà việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn sẽ đem lại hiệu quả, như: tóm tắt văn bản sẵn có, tìm kiếm thông tin trong văn bản và viết lại văn bản, tạo sinh văn bản, phiên dịch hoặc phân loại nội dung, trích xuất nội dung,…Bạn nên khai thác những khía cạnh này để tìm kiếm cách sử dụng phù hợp đối với công việc của mình.Bạn cũng có thể yêu cầu chatbot viết lại một đoạn văn bằng giọng chủ động hơn. Nếu không sử dụng thành thạo tiếng Anh như ngôn ngữ mẹ đẻ, bạn hãy yêu cầu chatbot xóa lỗi ngữ pháp khỏi email trước khi gửi. Nếu muốn tự học lập trình, bạn cũng có thể yêu cầu máy tính gợi ý các đoạn code và giám sát việc sửa code theo ý muốnSử dụng ChatGPT có trách nhiệm Nên nhớ rằng chỉ sử dụng ChatGPT để cải thiện chứ không phải làm thay công việc. Theo đó AI có thể trở nên hữu ích nếu chúng ta đang tìm kiếm sự hỗ trợ. Tuy nhiên trong bất kỳ tình huống nào, cũng đừng mù quáng tin tưởng vào máy móc ví nó có thể phản hồi ra thông tin không chính xác hoặc thiên kiến.ChatGPT được đào tạo từ một nguồn dữ liệu khổng lồ về sách kỹ thuật số, bài viết trực tuyến hoặc qua các phương tiện khác, song nó không thể kiểm tra nguồn thông tin trên là đúng hay sai. Mô hình này sẽ tạo ra những lập luận hợp lý, tuy nhiên nếu trước đó có nội dung đăng tải sai lệch về cùng chủ đề trên Internet thì nhiều khả năng ChatGPT lặp lại lỗi sai đó. Nếu sử dụng câu trả lời này là bạn sẽ góp phần làm thông tin sai lệch lan rộng hơn.Ngay cả trong lĩnh vực lập trình, mặc dù ban đầu có một số ý kiến về khả năng chatbot có thể làm thay công việc của một người lập trình viên phần mềm, nhưng người ta đã phát hiện ra rằng ChatGPT có vấn đề về việc chèn những thứ vô nghĩa vào cơ sở mã.Thông qua những ưu và nhược điểm của ChatGPT hiện nay, bạn sẽ cần thay đổi nội dung mà AI tạo ra và học thêm nhiều kỹ năng như kiểm chứng thông tin hoặc tư duy phản biện để đảm bảo những gì mình nhận được và sẽ sử dụng là những điều đúng đắn.

More details

Published - Sun, 19 Mar 2023

Created by - Thi Nguyen Van

Trí tuệ nhân tạo là gì? Các ứng dụng của AI hiện nay

Ngày nay trí tuệ nhân tạo đang rất phát triển được nhiều người quan tâm và chú trọng tìm nâng cao. Ngày nay trí tuệ nhân tạo còn được coi là ngành công nghệ quan trọng hàng đầu giúp con người giải quyết được nhiều vấn đề đa dạng khác nhau. Vậy trí tuệ nhân tạo là gì và ứng dụng của nó với con người thế nào cùng Edhub tìm hiểu nhé.Trí tuệ nhân tạo là gì?Trí tuệ nhân tạo với tên tiếng anh là: Artificial intelligence - được viết tắt là AI. Một ngành thuộc về lĩnh vực khoa học máy tính và do con người lập trình với mục đích giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như một con người. Đặc điểm của trí tuệ nhân tạo AI đó là: - Ứng dụng hệ thống học máy để giúp mô phỏng trí tuệ của con người trong các xử lý mà con người có thể làm tốt hơn máy tính. - Trí tuệ nhân tạo cũng giúp cho máy tính có được những trí tuệ của con người: khả năng biết suy nghĩ, lập luận để có thể giải quyết được nhiều vấn đề, giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi... - Trí thông minh nhân tạo là một ngành trọng yếu của tin học, liên quan đến cách cư xử, học hỏi và khả năng thích ứng thông mình của máy móc mà chúng ta không ngờ. Lịch sử phát triển của AINgười máy thông minh và các loài sinh vật nhân tạo lần đầu tiên xuất hiện trong thần thoại Hy Lạp cổ đại về thời cổ đại. Sự phát triển của thuyết âm tiết và sử dụng suy luận của Aristotle là một thời điểm quan trọng trong hành trình tìm hiểu trí thông minh của nhân loại. Mặc dù có nguồn gốc từ lâu đời và sâu xa, nhưng lịch sử của trí tuệ nhân tạo ngày nay kéo dài chưa đầy một thế kỷ. Trí tuệ nhân tạo bắt đầu vào năm 1950 với sự xuất hiện của các nghiên cứu về lý thuyết trí tuệ máy và học máy. Ở thời điểm đó, các nhà khoa học đã tìm cách xây dựng máy tính có thể suy luận và tự học như con người. Trong những năm 1960, các nhà khoa học đã phát triển ra mô hình học máy đầu tiên và thực hiện các nghiên cứu về trí tuệ máy. Đến năm 1970, các nhà khoa học đã phát triển ra thuật toán học máy và thuật toán học cục bộ.Vào những năm 1980 và 1990, AI đã tiến hành nhiều bước tiến trong việc phát triển các thuật toán học máy nâng cao, như thuật toán học sự kiện và thuật toán học máy deep learning. Đồng thời công nghệ máy tính và internet cũng phát triển rất mạnh mẽ, giúp cho việc phát triển AI trở nên dễ dàng hơn.Ưu và nhược điểm của trí tuệ nhân tạoVới sự phát triển ngày càng rộng rãi của trí tuệ nhân tạo này nên nó sẽ có những ưu nhược điểm cụ thể như sau:Ưu điểm của trí tuệ nhân tạoMạng lưới thần kinh nhân tạo và công nghệ trí tuệ nhân tạo có khả năng học tập giỏi. AI xử lý được số lượng lớn dữ liệu nhanh hơn nhiều và đưa ra các dự đoán chính xác hơn khả năng của con người.Một khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra hàng ngày sẽ gây khó khăn cho các nhà nghiên cứu, AI dùng học máy để lấy những dữ liệu này và biến nó trở thành thông tin có thể thực hiện được.Nhược điểm Việc sử dụng AI sẽ gây tốn kém nhiều vì phải xử lý một lượng lớn dữ liệu mà lập trình AI yêu cầu.Khả năng giải thích cũng là một trở ngại trong việc sử dụng AI trong các lĩnh vực khác nhau theo các yêu cầu phải tuân thủ quy định nghiêm ngặt.Ví dụ: Các tổ chức tài chính, nếu từ chối cấp tín dụng được đưa ra bởi A thì khó có thể đưa ra giải thích rõ ràng, các lý do không cấp tín dụng cho khách hàng.Phân loại trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo được phân chia thành những nhóm nhỏ nhất định, mang đặc điểm và tính ứng dụng khác nhau.Loại 1: Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine)Công nghệ AI phản ứng được dùng để phân tích những động thái khả thi – của chính nó và đổi thủ và sẽ chọn ra hành động chiến lược nhất.Ví dụ: Chương trình tự động chơi cờ vua của IBM đã đánh bại kỳ thủ thế giới Garry Kasparov vào năm 1990. Công nghệ AI của Deep Blue dùng để xác định các nước cờ và dự đoán những bước đi tiếp theo. Nhưng nó không có ký ức và không thể dùng những kinh nghiệm trong quá khứ để tiếp tục huấn luyện ở trong tương lai.Deep Blue và AlphaGO của Google được thiết kế cho các mục đích hẹp và không thể dễ dàng áp dụng đối với tình huống khác.Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chếỨng dụng AI này sẽ dùng các kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra quyết định cho tương lai. Những chức năng ra quyết định này có mặt trong các loại thiết bị không người lái như xe, máy bay drone hoặc tàu ngầm. Kết hợp các cảm biến môi trường xung quanh công nghệ AI để dự đoán tình huống và đưa ra những bước hành động tối ưu cho thiết bị. Loại 3: Lý thuyết về trí tuệ nhân tạoĐây là một công nghệ Ai có thể tự mình suy nghĩ và học hỏi nhiều thứ xung quanh để áp dụng cho chính bản thân nó trong một việc cụ thể. Tuy nhiên công nghệ AI này vẫn chưa khả thi trong hiện tại.Loại 4: Tự nhận thứcHệ thống AI có thể tự nhận thức về bản thân, có ý thức và hành xử như một con người. Những ứng dụng này còn có cảm xúc và hiểu được cảm xúc của những người khác. Lợi ích của Trí tuệ nhân tạoTrí tuệ nhân tạo đang nhận được rất nhiều sự quan tâm của trên toàn thế giới vậy chính xác tác dụng của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo thế nào cùng chúng tôi tìm hiểu nhé.Giảm tỷ lệ lỗiNgày nay với sự gia tăng nhanh chóng của AI nên các thuật toán cũng được dùng phổ biến trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Khi đó họ có thể thực hiện các nhiệm vụ cấp thấp ví dụ nhập dữ liệu hoặc dịch vụ khách hàng đạt hiệu quả cao nhưng chi phí sẽ thấp hơn.Đồng thời các thuật toán AI còn được đào tạo một cách bài bản khiến cho sai sót của con người cũng được loại bỏ đáng kể, đem lại hiệu quả tốt về chi phí tốt hơn.Hiệu quả chi phíDù hiện tại AI chỉ có khả năng thay thế các tác vụ cấp thấp, nhưng xét về mặt chi phí thì nó vẫn vượt trội hơn rất nhiều. Ở cí dụ về dịch vụ khách hàng, mô hình AI có thể sử dụng NLP để hiểu khách hàng muốn gì và có thể thực hiện cùng lúc cho nhiều khách hàng. Chỉ cần một mô hình cụ thể cho AI và sức mạnh tính toán cần thiết để chạy nó sẽ bằng một phần nhỏ so với chi phí thuê ở quy mô đó. Trải nghiệm được cá nhân hóaCác công nghệ như công cụ đề xuất sẽ cho phép thay đổi các đề xuất dựa trên sở thích của người dùng. Điều này có thể được áp dụng để tạo ra môi trường cá nhân hóa cho người dùng cuối, cũng là một cách tiếp cận hiệu quả mà nhiều công ty đang thực hiện.Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng để khiến họ cảm thấy đặc biệt. Đối với các nền tảng muốn tập trung vào tương tác của người dùng, thì thuật toán có thể được điều chỉnh cho phù hợp bằng cách đề xuất nội dung được nhắm mục tiêu.Tăng cường con ngườiViệc áp dụng các công nghệ như tự động hóa thông minh, có thể giúp tăng cường hiệu quả của trí tuệ con người đối với trí tuệ nhân tạo. Một ví dụ nổi bật về điều này đó là Google, tính khả dụng và độ tin cậy của AI cho phép con người nhận được câu trả lời phù hợp cho một câu hỏi.Các ứng dụng phổ biến khác của AI là để nâng cao con người bao gồm cải tiến AI trong các sản phẩm phần mềm bộ ứng dụng văn phòng, ví dụ: Microsoft Excel. Ngoài ra các công cụ AI cũng giúp các công việc của con người được AI phát triển thành sản phẩm cuối hoàn chỉnh.Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo Dưới đây là một vài ứng dụng chính khi sử dụng trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực cụ thể giúp đạt được hiệu quả tốt nhất.AI trong lĩnh vực sức khỏeAI đóng vai trò lớn trong việc cải thiện sức khỏe của người bệnh, cũng như giảm chi phí tối đa. Một trong những công nghệ chăm sóc sức khỏe tốt nhất chính là IBM Watson, có thể hiểu được các ngôn ngữ tự nhiên và phản hồi các câu hỏi được yêu cầu. Hệ thống này khai thác dữ liệu của bệnh nhân và các nguồn dữ liệu sẵn có khác để tạo ra giả thuyết.Tiếp theo nó sẽ trình bày một lược đồ điểm tin cậy. Ứng dụng khác của AI như: chatbot, chương trình máy tính trực tuyến để trả lời câu hỏi và hỗ trợ khách hàng, sắp xếp các cuộc hẹn hoặc trợ giúp bệnh nhân thông qua việc thanh toán và các trợ lý y tế ảo cung cấp phản hồi y tế cơ bản.Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (Nature Language Generation, NLG)AI có thể tạo ra các văn bản từ những dữ liệu máy tính tự tổng hợp. Cũng tượng tự như con người, Ai có thể tự soạn cho mình những tài liệu phù hợp với công việc được giao, các kế hoạch cũng như thực hiện các phương án tối ưu nhất với vốn từ được học hỏi từ chính con người.Nhận diện giọng nóiNó còn có thể chuyển lời nói của con người sang dạng mà các ứng dụng máy tính có thể đọc hiểu được. Điều này cũng tương tự như việc bạn có thể nói chuyện giao tiếp với máy móc giống như một con người thật sự. Quản trị viên ảoTừ chatbot đơn giản cho đến những hệ thống tiên tiến có thể kết nối được với con người, công nghệ này ngày càng được sử dụng trong dịch vụ khách hàng, hỗ trợ người dùng và quản lý nhà thông minh. Do vậy ngày càng có nhiều ứng dụng công nghẹ trí tuệ nhân tạo AI.Nền tảng máy học (Machine Learning)Cung cấp các thuật toán, API cùng bộ công cụ phát triển và huấn luyện, dữ liệu cũng như các công nghệ điện toán để thiết kế, huấn luyện và triển khai các mô hình máy vào các ứng dụng, tiến trình và máy móc từ đó sử dụng vào công việc đem lại kết quả tốt.Phần cứng tối ưu hóa AIBao gồm các bộ xử lý GPU và các thiết bị được thiết kế để thực hiện các công việc của AI một cách hiệu quả nhất. Để xử lý các AI tốt thì bạn cần phải trang bị một bộ máy tính chuyên dụng cho ứng dụng của AI - Trí Tuệ Nhân Tạo (Deep Learning), đây là những bộ PC được xây dựng rất đặc biệt, có thể chạy song song nhiều card màn hình.Quản lý việc ra quyết địnhĐây chính là công nghệ đưa các quy tắc và logic vào trong hệ thống AI để dùng cho việc thiết lập hoặc huấn luyện ban đầu nhằm giúp chúng có khả năng duy trì và điều chỉnh liên tục. Nhờ vào AI mà việc ra quyết định cũng trở nên đơn giản và chính xác hơn rất nhiều.Nền tảng Deep LearningCũng là một lĩnh vực đặc biệt trong máy học (machine learning), deep learning được biết đến là chương trình chạy trên một mạng thần kinh nhân tạo, có khả năng huấn luyện máy tính học một lượng lớn dữ liệu. Áp dụng nền tảng này sẽ nâng cao hiệu quả trong quá trình làm việc của mình.Sinh trắc họcCông nghệ này còn cho phép tương tác tự nhiên hơn giữa con người và máy móc, bao gồm cả việc nhận diện hình ảnh, dấu vân tay, giọng nói và cử chỉ của con người. Một ứng dụng hữu ích và cần thiết được nhiều người quan tâm và tìm hiểu.Quy trình tự động hóa robot (Robotic Process Automation)Sử dụng mã hóa và các phương pháp khác để tự động hóa hoạt động của con người bằng robot giúp hỗ trợ công việc hiệu quả hơn.Hiện tại trí tuệ nhân tạo và các cỗ máy Ai Machine đã và đang được các tập đoàn lớn ứng dụng, tại Việt Nam có Viettel đang sử dụng để tạo ra con bot giọng cũng như nhiều ứng dụng tương lai khác. Sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo - Ai là vô cùng quan trọng cho công nghiệp sau này và trong tương lai chúng sẽ trở thành công cụ chính phát triển vượt bậc.Big Data AnalyticsAI được sử dụng để xử lý số lượng dữ liệu cực lớn nhằm tìm ra thông tin hữu ích. Nó còn có lợi cho việc phân tích doanh thu tiềm năng của lợi nhuận hoặc tìm ra cách để tối ưu hóa các quy trình hiện có.Big Data Analytics không chỉ được tìm thấy thông tin chi tiết mà còn có thể dự đoán các yếu tố, ví dụ như: lợi nhuận, tổn thất, yêu cầu về kho bãi, kết nối chặng cuối... Lĩnh vực AI hiện đang được sử dụng trong toàn bộ khu vực doanh nghiệp do những lợi ích mà nó mang lại cho nhiều loại công ty. Đồng thời có một hệ sinh thái mạnh mẽ của các công ty cung cấp giải pháp một cửa cho Big Data Analytics.Những thách thức của AINgoài những cơ hội của trí tuệ nhân tạo thì nó cũng sẽ gặp phải những thách thức mà cần phải được cải thiện và nâng cao như sau:Phân biệt cường điệu và thực tếMột trong những thách thức chính của AI đó là việc phân biệt giữa cường điệu và thực tế. AI được huấn luyện dựa trên một tập dữ liệu lớn, tuy nhiên nếu dữ liệu có chứa bias hoặc sai sự thật, AI có thể học và triển khai những giả định sai lầm. Điều này có thể dẫn đến AI có thể đưa ra những quyết định hoặc đánh giá sai lầm về một số vấn đề cụ thể, ví dụ như: giới tính, chủng tộc hoặc tôn giáo của một người.Cho nên để tránh việc AI cố tình hoặc tự nhiên phân biệt sai cường điệu và thực tế, cần có một quản lý và kiểm soát chặt chẽ về tập dữ liệu huấn luyện và các tiêu chuẩn đánh giá cho AI.AI là hộp đenAI hoạt động bằng cách học và tạo các mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và kết quả, nhưng không có cách nào để biết hoặc giải thích cách hoạt động của AI. Điều này làm cho việc kiểm soát và quản lý AI trở nên khó khăn, vì bạn sẽ không biết được AI có hoạt động đúng hay sai.Để giải quyết thì bạn cần phải tìm ra các cách để trực quan hóa hoạt động của AI và hiểu rõ cách hoạt động của nó. Có thể thực hiện bằng cách sử dụng các phương pháp như việc giải thích AI hoặc việc sử dụng AI mở rộng. Việc này cũng yêu cầu sự giám sát và quản lý chặt chẽ từ cộng đồng AI và chính phủ, để đảm bảo AI được sử dụng để giải quyết các vấn đề xã hội một cách công bằng.Sai lệch về thuật toánMột thách thức khác của AI đó là việc sai lệch về thuật toán. AI hoạt động dựa trên dữ liệu và thuật toán, vì vậy nếu dữ liệu hoặc thuật toán sai thì AI cũng tạo ra kết quả sai. Ví dụ, nếu dữ liệu mà AI được huấn luyện sai lệch hoặc thiếu dữ liệu về một nhóm đặc biệt như người có màu da, giới tính, hoặc quốc tịch, thì AI có thể tạo ra các kết quả sai lệch về nhóm đó.Để tránh sai lệch về thuật toán, cần phải tạo ra một quy trình huấn luyện và kiểm soát chặt chẽ cho AI, bao gồm cả việc sử dụng các tập dữ liệu đầy đủ và đại diện cho tất cả các nhóm, và đánh giá kỹ càng các thuật toán trước khi sử dụng chúng trong môi trường thực tế. Việc giám sát và quản lý AI cũng rất quan trọng đảm bảo rằng AI hoạt động một cách công bằng và trái với sứ mệnh của con người.Luân lý và đạo đứcAI có thể gặp nhiều thách thức trong việc áp dụng luật và đạo đức. Một trong những vấn đề chính đó là xác định đạo đức và luật pháp để AI thực hiện. AI có thể áp dụng luật và đạo đức theo cách mà nó được huấn luyện, nhưng điều này có thể không phù hợp với quan điểm hoặc giá trị của cộng đồng.AI còn gặp thách thức trong việc xác định kết quả hoàn hảo nhất khi áp dụng luật và đạo đức, vì AI chỉ có thể hoạt động dựa trên dữ liệu và thuật toán mà nó được huấn luyện. Điều này có thể dẫn đến việc AI hoạt động theo cách mà người dùng hoặc cộng đồng không mong muốn.

More details

Published - Sun, 19 Mar 2023