Nỗi lo quyền riêng tư và cách sống an toàn hơn trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo
Giáo sư quản lý công nghệ tại Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc (KAIST) Kim Byoung-pil đã hỏi phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) mà ông thường xuyên sử dụng một câu hỏi đơn giản.
Và câu trả lời của nó đã khiến ông ‘mất ngủ’…
Phần mềm AI thường sử dụng có thể thu thập dữ liệu để đánh giá chính xác đến kinh ngạc về người dùng nó. (Ảnh minh họa do AI tạo)
AI chạm tới những góc khuất riêng tư
Cách đây không lâu, trong một bài viết đăng tải trên tờ Korea JoongAng Daily (Hàn Quốc), Giáo sư quản lý công nghệ tại Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc (KAIST) Kim Byoung-pil cho biết, ông đã hỏi phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) mà ông thường xuyên sử dụng một câu hỏi đơn giản.
Nhưng chính câu hỏi đó lại khiến ông băn khoăn. Ông hỏi phần mềm AI của mình: “Dựa trên tất cả những cuộc trò chuyện của chúng ta cho đến nay, hãy kể cho tôi nghe mọi thứ bạn biết về tôi”.
Phần mềm AI của đã trả lời không chút do dự. Nó liệt kê tên, tuổi, nghề nghiệp và các hoạt động xã hội của tác giả. Sau đó là sở thích của ông về phim ảnh, âm nhạc và sân khấu, tiếp theo là những đánh giá chính xác đến kinh ngạc về phong cách đầu tư và thậm chí cả lượng tài sản mà ông nắm giữ.
Trước đó, hai bên đã vài lần thỏa luận về các chủ đề tài chính, nhưng tác giả không ngờ AI lại hiểu ông đến như vậy. Giáo sư Kim bắt đầu tự hỏi liệu AI này giờ đây có hiểu ông hơn bất kỳ ai không. Dường như nó nắm giữ một bản đồ chi tiết về cuộc đời, chạm đến những góc khuất mà từ lâu vẫn được cho là riêng tư. Nếu AI tiếp tục phát triển với tốc độ hiện tại, nó có thể sớm biết được nhiều như, hoặc hơn, về hầu hết mọi người trên thế giới .
Video đang HOT
Liệu AI có thực sự cần biết nhiều không?
Sự thật là, AI muốn biết nhiều hơn. Chất lượng câu trả lời của nó giờ đây thay đổi đáng kể tùy thuộc vào lượng thông tin nền mà nó có thể tiếp cận. Lịch sử hội thoại đang nhanh chóng trở thành một tài sản quan trọng để tận dụng tối đa các công cụ AI. Mặc dù khả năng vốn có của AI rất quan trọng, nhưng độ sâu và độ chính xác của các phản hồi của nó ngày càng được định hình bởi thông tin mà chúng ta cung cấp cho nó.
Đã có lúc suy nghĩ của một người có thể được suy ra từ lịch sử tìm kiếm của họ. Một người sắp tỏ tình có thể tìm kiếm những địa điểm lãng mạn hoặc ý tưởng trang phục. Một người đang lên kế hoạch phạm tội có thể để lại dấu vết kỹ thuật số trong các truy vấn tìm kiếm. Ngay cả ngày nay, các nhà điều tra vẫn thường sử dụng lịch sử duyệt web làm bằng chứng quan trọng.
Vai trò đó giờ đây đang chuyển sang nhật ký hội thoại của AI. Việc đoán suy nghĩ của một người chỉ dựa trên từ khóa đã không còn cần thiết nữa. Mong muốn, suy nghĩ, kế hoạch và mối quan hệ của chúng ta hiện đang được viết ra thành câu hoàn chỉnh và được chuyển trực tiếp cho AI. Đáng chú ý hơn, các hệ thống AI có thể thu thập và sử dụng dữ liệu cá nhân mà không cần chúng ta phải nhập thủ công.
Đầu năm nay, Google đã tiết lộ một tính năng có tên là “personal context”, cho phép AI tự động truy xuất dữ liệu nền có liên quan (email, tin nhắn, lịch…). Nếu một người bạn gửi email cho bạn hỏi “Bạn đã đi du lịch ở đâu vào mùa hè năm ngoái?”, AI có thể quét lịch sử dụng email của bạn và soạn thư trả lời với địa điểm chính xác mà không cần bất kỳ lời nhắc nào thêm.
CEO OpenAI Sam Altman dự báo AI sẽ làm thay việc của cả tiến sĩ. (Ảnh minh họa do AI tạo)
Một thách thức phức tạp hơn đang dần xuất hiện: kỷ nguyên giao tiếp giữa các AI. Một số mô hình AI hiện đăng bài trên mạng xã hội và trả lời các bình luận. Trong tương lai gần, chúng có thể xử lý việc đặt chỗ và thanh toán nhà hàng thay mặt bạn. Trong một thế giới như vậy, chúng ta phải bắt đầu lo lắng không chỉ về những gì AI biết mà còn cả những gì nó nói và nói với ai. Khi các hệ thống này đảm nhận nhiều trách nhiệm hơn, nhu cầu về các biện pháp bảo vệ nghiêm ngặt xung quanh việc chia sẻ thông tin trở nên cấp thiết.
Một nghiên cứu gần đây cho thấy các tác nhân AI có xu hướng chia sẻ quá mức thông tin nhạy cảm khi hợp tác với các mô hình khác. Ví dụ, trong các cuộc đàm phán, họ đã tiết lộ nhiều hơn mức cần thiết, tiết lộ những chi tiết mà bên kia thậm chí không yêu cầu. Các hệ thống AI nhận thức được sự nhạy cảm này, khi được hỏi những câu hỏi đơn giản chỉ cần trả lời có hoặc không, họ đã phản hồi một cách thận trọng. Nhưng trong cộng tác thời gian thực, những chuẩn mực đó đã bị phá vỡ.
Thông tin rò rỉ được sử dụng sai mục đích
Những phát triển kỹ thuật này làm dấy lên những nghi ngờ nghiêm trọng về mức độ bảo vệ dữ liệu cá nhân của chúng ta. Không có gì ngạc nhiên khi nhiều người vẫn còn ngần ngại sử dụng chatbot AI. Họ lo ngại các cuộc trò chuyện của họ có thể bị rò rỉ hoặc sử dụng sai mục đích. Các tập đoàn đặc biệt cảnh giác. Bí mật thương mại có thể dễ dàng bị xâm phạm, đó là lý do tại sao nhiều công ty đã cấm sử dụng các nền tảng AI bên ngoài như ChatGPT cho các công việc nội bộ.
Trên thực tế, sự trỗi dậy của AI đã làm gia tăng nguy cơ xâm phạm quyền riêng tư lên một quy mô chưa từng có. Khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu cá nhân chảy vào các hệ thống này vượt xa bất kỳ điều gì chúng ta từng thấy trước đây. Đó là lý do tại sao ngày càng nhiều người bắt đầu che giấu thông tin cá nhân khỏi các hệ thống AI. Tuy nhiên, vẫn còn một vấn đề nan giải: Chúng ta càng cung cấp nhiều thông tin cho AI, nó càng có thể giúp chúng ta hiệu quả hơn.
Mỗi người chúng ta giờ đây phải tự hỏi: Chúng ta sẵn sàng hy sinh bao nhiêu sự tiện lợi để bảo vệ quyền riêng tư của mình?
Daniel Solove, học giả pháp lý nổi tiếng của Mỹ, lập luận rằng tình thế tiến thoái lưỡng nan này không thể chỉ dành cho cá nhân. Đây là một thách thức xã hội đòi hỏi các giải pháp tập thể và sự giám sát theo quy định. Chính phủ phải theo dõi chặt chẽ các diễn biến, đặt ra các quy tắc rõ ràng và thực thi chúng. Các công ty phải tăng cường các biện pháp bảo mật và cam kết minh bạch. Đây không phải là những vấn đề dễ dàng có câu trả lời. Nhưng nếu chúng ta muốn sống cùng với AI, chúng ta phải học cách biết chia sẻ điều gì và không chia sẻ điều gì.
Chỉ thông qua sự suy ngẫm cẩn thận và trách nhiệm chung, chúng ta mới có thể thực sự hưởng lợi từ khả năng của AI đồng thời bảo vệ phẩm giá con người.
AI đang tiến hóa nhờ phương pháp huấn luyện mới
Phương pháp RLHF đang trở thành nền tảng để huấn luyện AI (trí tuệ nhân tạo), giúp cải thiện khả năng phản hồi và phù hợp hơn với mong đợi thực tế.
Theo Arsechnica , trong nhiều năm qua, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện chủ yếu bằng cách dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi văn bản. Cách tiếp cận này cho phép mô hình AI học được cấu trúc ngữ pháp và các mẫu câu phổ biến, nhưng lại hạn chế khi xử lý các nhiệm vụ đòi hỏi suy luận phức tạp hoặc cần tương tác tự nhiên với con người. Bước ngoặt quan trọng đã đến khi các nhà nghiên cứu chuyển sang một phương pháp huấn luyện mới: học tăng cường từ phản hồi con người (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF).
Quy trình RLHF trong huấn luyện AI hiện đại: bắt đầu từ dữ liệu mẫu của con người, xây dựng mô hình phần thưởng qua phản hồi, rồi tối ưu hóa phản hồi mô hình bằng PPO . ẢNH: CHỤP MÀN HÌNH AWS
RLHF bổ sung vào quá trình huấn luyện AI truyền thống một giai đoạn tinh chỉnh dựa trên phản hồi. Sau khi huấn luyện mô hình cơ sở, các nhà phát triển yêu cầu mô hình sinh phản hồi cho nhiều câu hỏi khác nhau. Các phản hồi này được con người đánh giá và xếp hạng, từ đó tạo dữ liệu huấn luyện cho một mô hình phần thưởng - hệ thống học cách ước lượng mức độ hữu ích của phản hồi. Cuối cùng, mô hình ban đầu được tinh chỉnh lại để tối ưu hóa điểm số do mô hình phần thưởng cung cấp, nhằm tạo ra phản hồi ngày càng phù hợp hơn với kỳ vọng của người dùng.
Mặc dù mô hình phần thưởng không thực sự hiểu nội dung phản hồi, nó giúp đưa ra đánh giá ổn định và có thể huấn luyện được ở quy mô lớn. Nhờ quá trình này, các mô hình ngôn ngữ không chỉ học cách viết đúng ngữ pháp mà còn biết cách trình bày câu trả lời rõ ràng, có tổ chức và lịch sự hơn.
Kết quả rõ rệt là khả năng xử lý các nhiệm vụ có yêu cầu cao, như viết luận, giải thích mã nguồn, lập luận logic hoặc trả lời câu hỏi phức tạp, đã được cải thiện đáng kể. Các sản phẩm AI như ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic) hay Gemini (Google) đều đã ứng dụng RLHF trong các phiên bản gần đây để nâng cao độ chính xác và tính tương tác của hệ thống.
Quy trình RLHF trong ChatGPT gồm ba bước: thu thập dữ liệu mẫu, huấn luyện mô hình phần thưởng qua so sánh đầu ra và tối ưu phản hồi mô hình bằng cách học tăng cường . ẢNH: CHỤP MÀN HÌNH SIMFORM
Dù vậy, RLHF vẫn tồn tại những thách thức nhất định. Một rủi ro là mô hình có thể học cách "lấy lòng" hệ thống đánh giá bằng các phản hồi chỉ nhằm đạt điểm cao, thay vì cung cấp thông tin đúng và hữu ích. Hiện tượng này, gọi là "gaming the reward model", có thể khiến mô hình tạo ra thông tin sai lệch nhưng có vẻ thuyết phục. Ngoài ra, việc xây dựng và huấn luyện mô hình phần thưởng cần lượng lớn phản hồi chất lượng cao, đòi hỏi nguồn lực và kiểm soát nghiêm ngặt.
Một điểm mới quan trọng trong RLHF là việc sử dụng thuật toán tối ưu hóa chính sách gọi là Proximal Policy Optimization (Tối ưu hóa chính sách tiệm cận - PPO). PPO giúp mô hình điều chỉnh hành vi để tăng điểm số phần thưởng mà không thay đổi quá mạnh chính sách ban đầu - một yếu tố then chốt nhằm duy trì sự ổn định và tránh các phản ứng cực đoan trong quá trình huấn luyện. Đây là bước kỹ thuật quan trọng để đảm bảo mô hình học hiệu quả và an toàn.
RLHF đồng thời mở ra tiềm năng cho AI cá nhân hóa. Khi mô hình có thể học từ phản hồi cụ thể của từng người dùng, chúng có khả năng thích ứng với ngữ cảnh, phong cách và nhu cầu riêng biệt, từ đó cải thiện đáng kể trải nghiệm sử dụng. Mô hình AI không chỉ đưa ra câu trả lời đúng, mà còn phù hợp với từng người dùng cụ thể - một mục tiêu quan trọng trong phát triển trí tuệ nhân tạo.
Chuyển hướng sang RLHF là một bước tiến lớn trong quá trình hoàn thiện các mô hình ngôn ngữ. Phương pháp này giúp mô hình trở nên hữu ích, dễ sử dụng và chính xác hơn trong nhiều tình huống thực tế. Dù còn tồn tại hạn chế, RLHF cùng với các kỹ thuật hỗ trợ như PPO được dự báo sẽ tiếp tục đóng vai trò trung tâm trong việc định hình tương lai của trí tuệ nhân tạo.
DeepSeek: Cú hích thúc đẩy hạ tầng AI toàn cầu Sự xuất hiện của DeepSeek giúp tất cả nhận ra rằng mô hình AI mạnh mẽ có thể được phát triển hiệu quả với chi phí tối ưu hơn và cũng khơi mào một cuộc tranh luận giữa mô hình mở và mô hình khép kín... Sự xuất hiện của DeepSeek thúc đẩy hạ tầng về AI phát triển. Ảnh: Intel. Sự xuất...











Tiêu điểm
Tin đang nóng
Tin mới nhất

"Xanh hóa" AI: Nhiệm vụ cấp bách cho Đông Nam Á

Nền tảng du lịch trực tuyến chạy đua ứng phó sự trỗi dậy của tác nhân AI

Doanh nghiệp thương mại điện tử, bán lẻ trở thành mục tiêu ưu tiên của hacker

Tạo đột phá thể chế, thúc đẩy khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo

Meta đối mặt thêm 'sóng gió' từ cáo buộc sai sót trong đảm bảo an ninh mạng

Windows 10 "nổi loạn" giành lại thị phần từ Windows 11 ngay trước giờ G

Cách kéo dài thêm một năm hỗ trợ miễn phí cho Windows 10

Mô hình LLM phản hồi sai nếu bị dẫn dắt bằng thủ thuật tâm lý

Những tính năng đã biến mất khỏi smartphone

Người dùng 'sập bẫy' trước chiêu trò buộc nâng cấp iPhone của Apple

Thói quen gây hao pin trên điện thoại Android cần bỏ ngay

Apple có thể phải 'nhờ cậy' Google Gemini sau khi trì hoãn nâng cấp lớn cho Siri tới năm 2026
Có thể bạn quan tâm

Du lịch nông thôn: 'Điểm tựa' cho bà con vùng cao ở Tuyên Quang
Du lịch
10:50:59 11/09/2025
Top 3 chòm sao vận may dồi dào, công việc rực rỡ ngày 12/9
Trắc nghiệm
10:50:54 11/09/2025
'Nữ hoàng làng chạy' Joyline Chepngeno bị cấm thi đấu 2 năm
Sao thể thao
10:26:15 11/09/2025
Lời khai của bà chủ phòng khám nha khoa Tuyết Chinh hành hung khách hàng
Pháp luật
10:24:35 11/09/2025
Chọn thuê nhà thay vì mua nhà, người phụ nữ U40 khẳng định: "Nhiều triệu phú khác đều làm giống hệt tôi"
Sáng tạo
10:24:22 11/09/2025
Bức tranh đầy đủ về iPhone 17 loạt nâng cấp khiến iFan không thể ngồi yên
Đồ 2-tek
10:15:00 11/09/2025
Nổ xe bồn chở gas tại Mexico City, ít nhất 57 người bị thương
Thế giới
10:11:26 11/09/2025
Quần ống rộng, váy dài và áo polo dệt kim, cặp đôi mới của mùa
Thời trang
10:09:44 11/09/2025
'Sao nhập ngũ': Độ Mixi không bị cắt sóng, Tăng Phúc bị nhắc nhở mái tóc vàng
Tv show
10:03:05 11/09/2025
5 mỹ nhân dối trá bị ghét nhất Hàn Quốc: Scandal của Song Hye Kyo vẫn thua vở kịch của Goo Hye Sun 1 bậc!
Sao châu á
10:00:19 11/09/2025