Giới thiệu
Trong thời đại công nghệ AI phát triển mạnh mẽ, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4, Claude 3.5, và Mistral đã mang lại những cải tiến đáng kể. Tuy nhiên, một vấn đề nghiêm trọng vẫn tồn tại: hiện tượng ảo tưởng (hallucination). Khi triển khai trong môi trường sản xuất, hiện tượng này có thể gây rối loạn và thiệt hại đáng kể. Theo báo cáo của ICONIQ về tình hình AI năm 2025, 38% lãnh đạo sản phẩm AI coi hiện tượng ảo tưởng là một trong ba thách thức lớn nhất. Bài viết này sẽ đưa ra cách thức mà các nhóm làm việc hiệu quả có thể kiểm soát hiện tượng này và xây dựng các hệ thống AI đáp ứng tiêu chuẩn vận hành thực tế.
Khoảng Cách Tin Cậy Trong Triển Khai AI
Mô hình của bạn có thể đạt 90% độ chính xác trong thử nghiệm, nhưng khi vào sản xuất, nó có thể tạo ra email với tên khách hàng giả, gợi ý điều khoản pháp lý sai hoặc trích dẫn số liệu tài chính lỗi thời. Khi điều này xảy ra, vấn đề không chỉ là sai sót của mô hình mà còn là sự mất lòng tin của người dùng. Do đó, nhiều nhóm phát triển phần mềm không nhận ra rằng các chỉ số như độ chính xác hay điểm BLEU không phản ánh đầy đủ trải nghiệm thực tế của người dùng.
Sự Thiếu Cạnh Tranh Trong Kiểm Tra
Các chỉ số này đo lường hiệu suất tổng thể trên các bộ dữ liệu lớn, nhưng người dùng chỉ trải nghiệm các sản phẩm trong bối cảnh cụ thể. Một ví dụ điển hình là một công ty bảo hiểm Fortune 100 đã thử nghiệm một trợ lý AI để soạn thảo tóm tắt chính sách. Mô hình đạt tiêu chuẩn độ chính xác trong môi trường thử nghiệm, nhưng khi vào sản xuất, nó đã tạo ra một điều khoản không tồn tại trong tài liệu gốc. Kết quả là, bộ phận pháp lý đã chặn việc triển khai chỉ sau hai tuần.
Nguyên Nhân Gốc Rễ Của Hiện Tượng Ảo Tưởng
Vậy tại sao lại xảy ra những lỗi phá vỡ lòng tin này? Nguyên nhân chính xuất phát từ việc triển khai các mô hình LLM chung vào các quy trình làm việc cụ thể mà không có sự thích nghi với lĩnh vực. Những mô hình này biết về các mẫu ngôn ngữ nhưng không quen thuộc với các tập dữ liệu độc quyền, quy định, hoặc các trường hợp ngoại lệ trong ngành cụ thể của bạn.
Sự Khác Biệt Trong Các Ngành
Cách thức mà hiện tượng ảo tưởng xuất hiện có thể khác nhau tùy thuộc vào ngành. Do đó, cần có các chiến lược khác nhau để kiểm soát hiện tượng này. Dưới đây là bốn phương pháp để giảm thiểu ảo tưởng AI và xây dựng lòng tin.
1. Đào Tạo Theo Bối Cảnh
Bắt đầu bằng cách tinh chỉnh hoặc làm quen mô hình với dữ liệu của riêng bạn. Điều này bao gồm các vé hỗ trợ, tài liệu nội bộ, hướng dẫn sản phẩm, và nhật ký CRM. Loại bỏ bất kỳ thứ gì không phải là tài liệu chính thức hoặc đã được phê duyệt.
Sau khi đã tập hợp dữ liệu, hãy thêm cấu trúc. Phân loại tài liệu của bạn bằng cách sử dụng một lớp truy xuất và tuân theo các phương pháp tốt nhất cho việc tiền xử lý:
- Chuyển đổi tài liệu PDF và tài liệu quét thành văn bản có thể phân tích.
- Làm phẳng các định dạng không nhất quán.
- Loại bỏ tiêu đề và chân trang không cần thiết.
- Sử dụng cơ sở dữ liệu vector với bộ lọc metadata để thu hút các đoạn tài liệu liên quan nhất.
Tiếp theo, hãy làm chặt chẽ lớp prompt. Thay vì dựa vào hướng dẫn chung chung, hãy sử dụng các ví dụ từ quy trình làm việc thực tế của bạn. Hạn chế đầu ra càng nhiều càng tốt: xác định định dạng, áp đặt cấu trúc phản hồi, và đặt ranh giới về ngữ điệu.
2. Xây Dựng Điểm Tin Cậy Trong Mọi Tương Tác
Khi mô hình của bạn đã được đào tạo, bước tiếp theo là theo dõi những gì nó sản xuất. Theo dõi độ tin cậy ở mức độ token nếu có thể. Nếu bạn đang sử dụng truy xuất, kết hợp điều đó với điểm liên quan từ lớp tìm kiếm để tạo ra một tín hiệu độ tin cậy tổng hợp.
Định nghĩa các ngưỡng phù hợp với mức độ rủi ro của quy trình làm việc. Ví dụ, cho các bản nháp nội bộ, bạn có thể chấp nhận bất cứ thứ gì trên 85%. Đối với giao tiếp với khách hàng, bạn có thể muốn từ 92% trở lên.
3. Thêm Giám Sát Con Người Nơi Cần Thiết
Dù mô hình của bạn được đào tạo tốt đến đâu, một số phản hồi vẫn sẽ rơi vào vùng xám. Đó là lúc giám sát con người trở nên cần thiết. Bạn có thể thiết lập các tác động tự động cho việc xem xét.
4. Chọn Các Trường Hợp Sử Dụng Nội Bộ Trước
Trước khi bạn đưa LLM ra trước khách hàng, hãy thử nghiệm nó trong các môi trường mà sai sót có thể được khắc phục. Bắt đầu với các trường hợp sử dụng nội bộ, nơi có quy trình làm việc cấu trúc và khối lượng lớn.
Kết Luận
Việc triển khai một LLM vào sản xuất không phải là phần khó khăn. Điều khó khăn là làm cho nó đáng tin cậy. Bạn cần các mô hình cụ thể cho lĩnh vực, việc truy xuất phản ánh logic kinh doanh thực tế và các lớp xem xét là một phần của quy trình.
Hãy xem xét hiện tượng ảo tưởng một cách nghiêm túc. Thiết kế cho việc kiểm soát và xây dựng lòng tin.
Câu Hỏi Thường Gặp (FAQ)
1. Hiện tượng ảo tưởng là gì?
Hiện tượng ảo tưởng là tình trạng mà mô hình AI tạo ra thông tin sai lệch hoặc không chính xác mà người dùng không mong đợi.
2. Làm thế nào để giảm thiểu hiện tượng ảo tưởng trong AI?
Bằng cách đào tạo mô hình với dữ liệu cụ thể, xây dựng điểm tin cậy trong mọi tương tác và thêm giám sát con người.
3. Tại sao việc kiểm tra AI lại quan trọng?
Bởi vì nó đảm bảo rằng mô hình hoạt động hiệu quả trong các bối cảnh thực tế mà người dùng sẽ trải nghiệm.
