Bạn đã bao giờ hỏi một con AI một câu hỏi phức tạp và nhận được câu trả lời chi tiết, mạch lạc đến kinh ngạc chưa? Từ lịch sử La Mã cổ đại đến công thức nấu món phở, dường như nó biết tuốt. Điều này dẫn đến một câu hỏi cực kỳ quan trọng: Rốt cuộc, AI lấy những "sự thật" đó từ đâu? Nó có một bộ não siêu phàm hay một thư viện bí mật nào đó?

Sự thật thì phức tạp và thú vị hơn nhiều. AI không "biết" bất cứ điều gì theo cách con người chúng ta biết. Thay vào đó, nó là một bậc thầy trong việc nhận dạng và tái tạo các mẫu từ một lượng dữ liệu khổng lồ. Hãy cùng "mổ xẻ" và xem xét các nguồn cung cấp kiến thức chính cho những hệ thống AI mà chúng ta đang tương tác hàng ngày.

Nền tảng cốt lõi: Dữ liệu huấn luyện khổng lồ

Internet - Thư viện lớn nhất (và lộn xộn nhất) thế giới

Phần lớn dữ liệu này đến từ việc "cào" (scraping) một phần khổng lồ của Internet công cộng.

• Common Crawl: Đây là một bộ dữ liệu khổng lồ, chứa hàng petabyte dữ liệu từ hàng tỷ trang web được thu thập trong nhiều năm. Nó bao gồm các bài báo, blog, diễn đàn, bình luận, gần như mọi thứ bạn có thể tìm thấy trên mạng.
• Wikipedia: Toàn bộ bách khoa toàn thư Wikipedia bằng nhiều ngôn ngữ là một nguồn kiến thức có cấu trúc, chất lượng cao và được sử dụng rộng rãi để huấn luyện AI.
• Sách: Hàng triệu cuốn sách kỹ thuật số, từ văn học kinh điển đến sách giáo khoa khoa học, cũng được đưa vào. Điều này giúp AI có được lối hành văn mạch lạc, ngữ pháp chuẩn và kiến thức sâu rộng.
• Bài báo khoa học và mã nguồn: Các kho lưu trữ như arXiv (cho các bài báo nghiên cứu) và GitHub (cho mã nguồn) cũng là những nguồn dữ liệu quan trọng, giúp AI có khả năng lý luận về các chủ đề kỹ thuật và thậm chí là viết code.

Nhưng có một vấn đề. Internet cũng đầy rẫy thông tin sai lệch, thiên vị, và những quan điểm độc hại. AI sẽ "ăn" tất cả những thứ này mà không có sự phân biệt. Nó học được cả những điều tốt, điều xấu và cả những thứ... cực kỳ ngớ ngẩn. Đây chính là lý do tại sao đôi khi AI có thể tạo ra những thông tin không chính xác hoặc thể hiện những định kiến tồn tại trong xã hội. Nó chỉ đơn giản là tấm gương phản chiếu dữ liệu mà nó đã học.

AI "học" sự thật như thế nào? (Gợi ý: Không giống chúng ta)

Hãy tưởng tượng bạn đưa cho AI hàng tỷ câu văn. Nó bắt đầu nhận thấy rằng từ "Paris" thường xuất hiện gần các từ như "Pháp", "tháp Eiffel", "sông Seine". Nó không biết Paris là gì, nhưng nó học được mối liên hệ thống kê mạnh mẽ giữa các từ này. Khi bạn hỏi "Thủ đô của Pháp là gì?", dựa trên các mẫu đã học, từ có xác suất xuất hiện cao nhất sau cụm từ đó chính là "Paris".

Toàn bộ "kiến thức" này được nén vào hàng tỷ, thậm chí hàng nghìn tỷ tham số (parameters) của mô hình. Bạn có thể coi các tham số này như những nút vặn siêu nhỏ trong một bộ não nhân tạo khổng lồ, mỗi nút được điều chỉnh một chút sau khi đọc mỗi mẩu dữ liệu để tối ưu hóa khả năng dự đoán từ tiếp theo. Vì vậy, "sự thật" đối với AI không phải là một khái niệm được xác minh, mà là một dự đoán thống kê có độ tin cậy cao. Khá là khác biệt, phải không?

Vượt qua giới hạn tĩnh: RAG và dữ liệu thời gian thực

Một trong những hạn chế lớn nhất của việc chỉ dựa vào dữ liệu huấn luyện là nó sẽ bị lỗi thời. Một mô hình được huấn luyện trên dữ liệu đến năm 2021 sẽ không biết gì về các sự kiện xảy ra vào năm 2023. Vậy làm thế nào mà các chatbot hiện đại có thể cho bạn biết kết quả trận bóng đá tối qua?

Nói nôm na, RAG hoạt động như thế này:

1. Bạn đặt câu hỏi: "Ai đã thắng giải Oscar cho phim hay nhất năm nay?"
2. Hệ thống tìm kiếm: Thay vì chỉ dựa vào kiến thức cũ, hệ thống sẽ thực hiện một truy vấn tìm kiếm trên Internet (thông qua một công cụ như Bing hoặc Google) để tìm các bài báo, tin tức mới nhất về giải Oscar.
3. Hệ thống "truy xuất" thông tin: Nó trích xuất các đoạn văn bản liên quan nhất từ kết quả tìm kiếm. Ví dụ: "Bộ phim 'Oppenheimer' đã giành giải Phim hay nhất tại Lễ trao giải Oscar lần thứ 96."
4. Hệ thống "tăng cường" và "sinh" câu trả lời: Cuối cùng, nó đưa thông tin mới này (context) cùng với câu hỏi ban đầu của bạn cho mô hình ngôn ngữ lớn. AI bây giờ có đầy đủ dữ liệu cần thiết và sẽ tạo ra câu trả lời chính xác: "Bộ phim thắng giải Oscar cho phim hay nhất năm nay là 'Oppenheimer'."

Về cơ bản, RAG cho phép AI truy cập kiến thức bên ngoài "bộ não" tĩnh của nó, giúp nó trả lời các câu hỏi về những sự kiện gần đây và cung cấp thông tin cập nhật. Đây là một bước tiến vượt bậc, biến AI từ một cuốn bách khoa toàn thư cũ thành một nhà nghiên cứu năng động.

Bàn tay con người: Tinh chỉnh và Học tăng cường

Dữ liệu thô từ Internet là một mớ hỗn độn. Để AI trở nên hữu ích và an toàn, cần có sự can thiệp đáng kể của con người. Đây là lúc hai quá trình quan trọng xuất hiện.

Tinh chỉnh (Fine-Tuning)

Sau khi được huấn luyện trên kho dữ liệu chung khổng lồ, một mô hình AI có thể được "tinh chỉnh" cho các nhiệm vụ cụ thể. Các nhà phát triển sẽ lấy mô hình cơ sở và tiếp tục huấn luyện nó trên một bộ dữ liệu nhỏ hơn, chất lượng cao và chuyên biệt hơn. Ví dụ, một mô hình có thể được tinh chỉnh trên hàng ngàn tài liệu y khoa để trở thành một trợ lý cho bác sĩ, hoặc trên các văn bản pháp lý để hỗ trợ luật sư. Quá trình này giống như việc một sinh viên tốt nghiệp đại cương đi học chuyên sâu về một ngành cụ thể.

Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF)

Đây có lẽ là bước quan trọng nhất để định hình hành vi của AI. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) là một quá trình mà con người đóng vai trò là "giáo viên".

• Đầu tiên, AI sẽ tạo ra nhiều câu trả lời khác nhau cho cùng một câu hỏi.
• Sau đó, những người đánh giá (con người) sẽ xem xét và xếp hạng các câu trả lời này từ tốt nhất đến tệ nhất dựa trên các tiêu chí như độ chính xác, mức độ hữu ích, và sự an toàn.
• Dữ liệu xếp hạng này được sử dụng để huấn luyện một "mô hình phần thưởng" (reward model). Mô hình này học cách dự đoán câu trả lời nào sẽ được con người đánh giá cao.
• Cuối cùng, mô hình AI chính sẽ được tinh chỉnh lại bằng cách sử dụng mô hình phần thưởng này. Nó được "thưởng" khi tạo ra các câu trả lời giống với những câu được con người đánh giá cao và bị "phạt" khi tạo ra các câu trả lời tệ.

Qua hàng triệu chu kỳ như vậy, AI dần học được cách trả lời một cách hữu ích, trung thực và vô hại, tránh xa những nội dung độc hại mà nó đã học được từ dữ liệu thô.

Kết luận: Một ly cocktail kiến thức phức tạp

Vậy, AI lấy sự thật từ đâu? Câu trả lời không phải là một nguồn duy nhất, mà là một sự kết hợp phức tạp của nhiều yếu tố:

• Nền tảng: Một đại dương dữ liệu từ Internet, sách và các nguồn khác, tạo nên kiến thức nền tảng.
• Sự cập nhật: Khả năng truy xuất thông tin thời gian thực thông qua các kỹ thuật như RAG.
• Sự định hướng: Sự tinh chỉnh và hướng dẫn tỉ mỉ từ con người thông qua RLHF để đảm bảo tính chính xác và an toàn.

Hiểu được điều này giúp chúng ta sử dụng AI một cách khôn ngoan hơn. Chúng ta biết rằng nó không phải là một nhà tiên tri toàn năng, mà là một công cụ mạnh mẽ phản ánh dữ liệu mà chúng ta cung cấp cho nó. Và điều đó đặt ra một câu hỏi cuối cùng cho chính chúng ta: Khi chúng ta ngày càng phụ thuộc vào AI để có được thông tin, trách nhiệm của chúng ta trong việc tạo ra một hệ sinh thái dữ liệu sạch và đáng tin cậy là gì?