Điểm yếu, hậu quả khi AI tự học từ dữ liệu do chính nó tạo ra: Sự vô nghĩa, sụp đổ đến từ vòng lặp tử thần của LLM và mô hình tạo sinh

Tags: ai, đào tạo, generative, llm, nlp, training

Bạn đã từng sử dụng ChatGPT, Bard hay các công cụ AI tạo nội dung khác chưa? Chúng là những ví dụ điển hình của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – những cỗ máy thông minh có thể tạo ra văn bản, dịch ngôn ngữ, viết thơ, thậm chí là viết code. Nhưng bạn có biết rằng ChatGPT, Bard và những công cụ này đều được đào tạo trên dữ liệu do con người tạo ra? Vậy bạn thử nghĩ đi, chuyện gì sẽ xảy ra khi internet tràn ngập dữ liệu do AI tạo ra? Liệu các LLM có thể tiếp tục tiến bộ hay sẽ rơi vào vòng lặp tử thần (death loop)?

Theo Click Digital, một nghiên cứu mới có tiêu đề “Lòng Chết Của Luyện Tập Lặp” (The Curse of Recursion) đã đưa ra những dự đoán đáng lo ngại về tương lai của LLM. Nghiên cứu này được thực hiện bởi một nhóm các nhà nghiên cứu đến từ Vương quốc Anh và Canada, họ đã tưởng tượng một tương lai nơi nội dung trên internet (văn bản, hình ảnh) chủ yếu do các dịch vụ và thuật toán AI tạo ra.

Điểm yếu, hậu quả khi AI tự học dữ liệu từ chính nó: Vòng Lặp Đào Tạo AI Vô Tận

Hãy tưởng tượng một thế giới nơi con người không còn đóng góp nội dung vào internet nữa. Thay vào đó, các mô hình AI sẽ tự đào tạo chính mình bằng dữ liệu do chính chúng tạo ra. Cách làm này tạo ra một vòng lặp nguy hiểm: AI tạo ra nội dung, nội dung đó được sử dụng để đào tạo AI, AI lại tạo ra nội dung, và cứ tiếp tục như vậy.

Giống như một trò chơi điện tử bị lỗi, vòng lặp này sẽ khiến các LLM dần mất đi khả năng học hỏi và tiến bộ. Thay vì tạo ra nội dung chất lượng, chúng sẽ chỉ sản xuất ra những thông tin vô nghĩa, lặp đi lặp lại, và không đáng tin cậy.

Sự Sụp Đổ Mô Hình: Một Nguy Cơ Khó Tránh Khỏi

Hiện tượng này được các nhà nghiên cứu gọi là “sự sụp đổ mô hình (Model Collapse)”.

Thay vì học hỏi từ dữ liệu đa dạng và phong phú do con người tạo ra, các LLM sẽ bị “nhồi nhét” bởi chính những thông tin do chúng tự tạo ra, dẫn đến sự suy giảm chất lượng nghiêm trọng.

Sự sụp đổ mô hình không chỉ là một giả thuyết lý thuyết. Các nhà nghiên cứu đã thực hiện các thí nghiệm và phát hiện ra rằng khi các LLM được đào tạo trên dữ liệu do AI tạo ra, chúng sẽ mất đi khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dẫn đến những kết quả không chính xác và vô nghĩa.

Ví dụ: Một LLM được đào tạo trên dữ liệu do AI tạo ra có thể không hiểu được các khái niệm trừu tượng như tình cảm, đạo đức hoặc văn hóa. Nó có thể tạo ra những câu chuyện vô lý, những bài thơ thiếu cảm xúc hoặc những bản dịch sai nghĩa.

Sự sụp đổ mô hình cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng sáng tạo của AI. Thay vì tạo ra những ý tưởng mới, các LLM sẽ chỉ sao chép và lặp lại những gì chúng đã học được từ dữ liệu do AI tạo ra, dẫn đến sự thiếu sáng tạo và nhàm chán.

Làm Sao Để Tránh Vòng Lặp Đào Tạo AI?

Để ngăn chặn sự sụp đổ mô hình, các nhà nghiên cứu đề xuất một số giải pháp:

• Bảo tồn dữ liệu do con người tạo ra: Đây là giải pháp quan trọng nhất để đào tạo các mô hình AI trong tương lai. Các công ty công nghệ cần nỗ lực bảo tồn dữ liệu do con người tạo ra, đặc biệt là các tài liệu có giá trị về văn hóa, khoa học và lịch sử.
• Đảm bảo sự đa dạng của dữ liệu: Bao gồm cả dữ liệu từ các nhóm thiểu số và các chủ đề ít phổ biến. Việc sử dụng dữ liệu đa dạng sẽ giúp các LLM học hỏi được nhiều khía cạnh khác nhau của ngôn ngữ và văn hóa, từ đó tạo ra nội dung chất lượng và đa dạng hơn.
• Kiểm soát chặt chẽ việc sử dụng dữ liệu do AI tạo ra: Các công ty công nghệ cần đặt ra các quy định và tiêu chuẩn rõ ràng để quản lý việc sử dụng dữ liệu do AI tạo ra, tránh tình trạng dữ liệu bị “ô nhiễm” và ảnh hưởng đến khả năng học hỏi của các LLM.

Tuy nhiên, đây là những nhiệm vụ không hề dễ dàng. Cần có nỗ lực và hợp tác từ các công ty công nghệ, các nhà nghiên cứu và cộng đồng.

Bảng Tóm Tắt

Vấn đề	Mô tả	Giải pháp
Sự sụp đổ mô hình (Model Collapse)	Các LLM bị đào tạo trên dữ liệu do AI tạo ra, dẫn đến việc chúng mất đi khả năng học hỏi và tạo ra nội dung chất lượng.	Bảo tồn dữ liệu do con người tạo ra, đảm bảo sự đa dạng của dữ liệu, kiểm soát chặt chẽ việc sử dụng dữ liệu do AI tạo ra.
Vòng lặp vô tận	Các LLM liên tục tạo ra nội dung và tự “nuôi” chính mình bằng dữ liệu đó, dẫn đến sự suy giảm chất lượng.	Ngăn chặn vòng lặp này bằng cách bổ sung dữ liệu do con người tạo ra và kiểm soát việc sử dụng dữ liệu do AI tạo ra.
Tác động đến khả năng sáng tạo	Các LLM mất đi khả năng sáng tạo do bị “nhồi nhét” bởi dữ liệu do AI tạo ra.	Khuyến khích sự đa dạng của dữ liệu, đào tạo các LLM trên các tác phẩm nghệ thuật và văn học do con người tạo ra.

Kết Luận

Sự sụp đổ mô hình là một vấn đề nghiêm trọng cần được giải quyết ngay bây giờ. Nếu không, tương lai của internet sẽ là một vòng lặp vô tận của sự vô nghĩa, nơi các mô hình AI sẽ ngày càng trở nên vô dụng và mất khả năng tạo ra nội dung chất lượng.

=> Theo Click Digital, nếu AI chỉ được đào tạo từ dữ liệu do chính AI tạo ra, thì nó sẽ cho ra kết quả vô nghĩa, tạo nên 1 vòng lặp những nội dung vô nghĩa, không có giá trị nào mới cho con người.

Sự sụp đổ mô hình là một nguy cơ thực sự đối với tương lai của AI. Chúng ta cần hành động ngay bây giờ để đảm bảo rằng AI sẽ tiếp tục phát triển một cách có trách nhiệm và mang lại lợi ích cho xã hội. Mọi người cần phải nâng cao nhận thức về nguy cơ này và cùng nhau tìm kiếm giải pháp để bảo vệ internet khỏi nạn thảm AI.

[++++]

• Đọc thêm kiến thức về AI, Machine Learning
• Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
• Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
• Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
• Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
• Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/

• Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
• Backed by Click Digital Company
• Enhancing AI + Machine Learning knowledge
• BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/