“Slop” Trí Tuệ Nhân Tạo Đang Đe Dọa Doanh Nghiệp

Trí tuệ nhân tạo có một vấn đề “slop”. Đối với một số người, điều này có thể xuất hiện trong trình cuộn truyền thông xã hội hàng ngày của bạn dưới dạng video được tạo bởi trí tuệ nhân tạo, hoặc nếu bạn đã đi sâu vào mạng lưới, như phim truyền hình thực tế giữa trái cây nhân tạo hóa thành con người. Mặc dù những ví dụ này có thể được coi là niềm vui vô hại, nhưng chúng ta nên đặt ranh giới ở đâu cho việc trí tuệ nhân tạo xuất hiện trong các môi trường nghiêm túc và rủi ro cao hơn, như doanh nghiệp?

“Slop” trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp xuất hiện dưới dạng thông tin tinh tế, tự tin được xây dựng trên dữ liệu nông, không thể tiếp cận hoặc không chính xác và các doanh nghiệp đang bắt đầu cảm nhận được chi phí. Dữ liệu AlphaSense cho thấy sự thay đổi này, với đề cập đến “slop” trí tuệ nhân tạo trong tin tức và phạm vi truyền thông tăng 20% theo quý từ Q4 2025 đến Q1 2026.

Một hạn chế mà nhiều người dùng gặp phải với các công cụ trí tuệ nhân tạo chung là thiếu quyền truy cập vào các nguồn an toàn, cao cấp – không mọi quyết định đều có thể hoặc nên dựa trên nguồn từ web. Khi nói đến thông tin cấp quyết định với các ставki cao hơn, một ranh giới rõ ràng đang xuất hiện giữa các công cụ tạo ra câu trả lời cấp bề mặt và những công cụ cung cấp thông tin cụ thể theo lĩnh vực.

Thách thức là sự bùng nổ của nội dung được tạo bởi trí tuệ nhân tạo đang tạo ra một vòng lặp phản hồi lớn của các đầu vào chất lượng thấp và đầu ra chất lượng thấp hơn. Các tổ chức có thể phá vỡ chu kỳ này và tập trung vào các đầu vào đáng tin cậy, cụ thể theo lĩnh vực sẽ định nghĩa giai đoạn tiếp theo của trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp, phân biệt giữa thông tin thực sự và tiếng ồn nhân tạo.

Hạn Chế Lớn Nhất Của Trí Tuệ Nhân Tạo Doanh Nghiệp Là Dữ Liệu Được Cung Cấp

Các công cụ trí tuệ nhân tạo chung là hệ thống có thể hiểu, học và suy luận trên nhiều lĩnh vực. Những công cụ này tập trung vào các khả năng cơ bản như suy luận và học tập, khiến chúng trở thành trợ lý hữu ích trong việc tối ưu hóa quy trình làm việc và tăng năng suất. Tuy nhiên, dữ liệu chung được sử dụng để đào tạo các mô hình này có thể tạo ra đầu ra chung, dẫn đến “slop” trí tuệ nhân tạo khi sử dụng ở quy mô lớn.

Trong toàn ngành công nghệ, nhiều công ty hiện đang dựa vào các công cụ trí tuệ nhân tạo chung và LLM cho các quy trình làm việc và tiết kiệm thời gian.

Các công ty không chỉ thử nghiệm các mô hình này; họ đang tích hợp chúng vào các quy trình làm việc tự động, nơi các hệ thống trí tuệ nhân tạo tương tác tự động với dữ liệu doanh nghiệp, API và ứng dụng bên ngoài để hoàn thành các nhiệm vụ từ đầu đến cuối. Điều này hạn chế các doanh nghiệp trong việc sử dụng dữ liệu thường khó hoặc không thể xác minh, dẫn đến đầu ra thiếu giá trị.

Sử dụng công cụ trí tuệ nhân tạo chung tạo ra một số thách thức góp phần vào “slop” trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp:

• Nội dung được tạo bởi trí tuệ nhân tạo thường làm cho các cơ sở kiến thức nội bộ trở nên khó tin cậy và khó sử dụng hơn.
• Các lỗi được tái chế qua các vòng lặp phản hồi làm cho nội dung bị tắc nghẽn với thông tin chung và không liên quan.
• Trí tuệ nhân tạo tối ưu hóa quá trình tạo nội dung, nhưng đồng thời giảm các kiểm tra chất lượng được tích hợp dọc theo quá trình.

Ngược lại, trí tuệ nhân tạo cụ thể theo lĩnh vực tập trung vào độ sâu hơn là bề rộng, thiết kế các hệ thống giải quyết các vấn đề được định nghĩa rõ ràng, có giá trị cao trong một lĩnh vực cụ thể. Thay vì dựa vào dữ liệu đào tạo chung, rộng rãi và công khai, những công cụ này được xây dựng trên các tập dữ liệu độc quyền và được kiểm duyệt, cho phép chúng tạo ra đầu ra chất lượng cao và liên quan đến ngữ cảnh hơn. Bằng cách gắn trí tuệ nhân tạo vào chuyên môn lĩnh vực thay vì dữ liệu chung, Trí tuệ nhân tạo ứng dụng cung cấp thông tin đáp ứng các yêu cầu về độ chính xác và trách nhiệm giải trình của doanh nghiệp.

Mức độ chính xác này không phải là tùy chọn cho các doanh nghiệp hoạt động ở quy mô lớn, nơi rủi ro của “slop” trí tuệ nhân tạo có thể dịch chuyển thành những sai lầm quan trọng.

Phá Vỡ Vòng Lặp Phản Hồi

Các đầu vào và đầu ra kém có thể ảnh hưởng đến phản hồi theo thời gian, làm trầm trọng thêm thách thức “slop” trí tuệ nhân tạo và tạo ra một vòng lặp phản hồi tiêu cực.

Ví dụ, trong các môi trường sử dụng mô hình chung, nội dung được tạo bởi trí tuệ nhân tạo đã tạo ra một chu kỳ tự củng cố của chất lượng giảm dần. Các hệ thống trí tuệ nhân tạo thường học từ thông tin nội bộ mà chúng có thể truy cập, bao gồm cả đầu ra trước đó, và chúng thường hấp thụ và tái sản xuất các lỗi hiện có. Nếu những tài liệu này bao gồm lỗi, lỗi sẽ được tái chế và các mẫu chung sẽ tự củng cố. Điều này rất đơn giản: nếu dữ liệu đào tạo cơ bản có chất lượng thấp, đầu ra của mô hình sẽ phản ánh tiêu chuẩn đó.

Suy nghĩ ban đầu cũng giảm khi con người ít tham gia hơn. Và khi các quy trình tiếp tục, vòng lặp được lặp lại và chất lượng của đầu ra tiếp tục giảm theo cấp số nhân. Các công cụ trí tuệ nhân tạo thường không ưu tiên xác minh độ chính xác, cũng không xem xét kỹ lưỡng việc lựa chọn từ khi điền vào các khoảng trống trong nội dung. Do đó, “slop” trí tuệ nhân tạo che khuất nội dung với tiếng ồn nhân tạo với tốc độ ngày càng tăng.

Xu hướng này đang xuất hiện một cách rõ ràng trong các phương tiện truyền thông lớn của công ty. Một bài viết gần đây của Barron’s, được hỗ trợ bởi dữ liệu từ AlphaSense, đã khám phá việc sử dụng định dạng “không phải là điều này – mà là điều đó” đặc trưng của trí tuệ nhân tạo, đã xuất hiện trong một số lượng lớn các kênh truyền thông doanh nghiệp bên ngoài. Theo bài viết, việc sử dụng cách diễn đạt này gần như tăng gấp đôi trong cả năm 2024 và 2025.

Ngoài truyền thông, rủi ro của “slop” trí tuệ nhân tạo có thể ảnh hưởng đến doanh nghiệp theo nhiều cách quan trọng trên các chức năng của công ty, đặc biệt là khi trí tuệ nhân tạo trở thành một luồng công việc ngày càng phổ biến trong các chức năng ra quyết định. Nếu việc ra quyết định quan trọng bị ảnh hưởng bởi thông tin không chính xác hoặc thậm chí là dư thừa, các đội không thể và không nên tự tin vào đầu ra của họ.

Các Hệ Thống Trí Tuệ Nhân Tạo Hiệu Quả Nhất Cung Cấp Thông Tin Cấp Quyết Định

Khi các doanh nghiệp mở rộng việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và đánh giá ROI, sự khác biệt giữa thông tin có giá trị và “slop” trí tuệ nhân tạo sẽ trở thành một lợi thế cạnh tranh được định nghĩa. Các tổ chức chỉ dựa vào các công cụ trí tuệ nhân tạo chung mà không tích cực thực thi chất lượng dữ liệu và ngữ cảnh lĩnh vực sẽ có nguy cơ ngập lụt hoạt động của họ, và lãng phí thời gian, với đầu ra không đáng tin cậy.

Trí tuệ nhân tạo ứng dụng cung cấp một con đường an toàn và thông tin hơn, nhưng các tổ chức cũng phải kết hợp các công cụ này với giám sát của con người, tiêu chuẩn xác minh, và đánh giá liên tục các quy trình và đầu ra để phát hiện “slop” trí tuệ nhân tạo. Không có cách tiếp cận phù hợp với tất cả.

Các công ty có thể làm điều này đúng sẽ đưa ra những quyết định tốt hơn, thông tin hơn. Và trong một thị trường ngày càng bị ảnh hưởng bởi trí tuệ nhân tạo, sự khác biệt này đã trở thành một lợi thế cạnh tranh.