Bối cảnh: Sự bùng nổ AI

Cơn sốt AI mới nhất đã dân chủ hóa quyền truy cập vào các nền tảng AI, từ Máy biến áp được đào tạo trước sáng tạo (GPT) tiên tiến cho đến chatbot nhúng trong nhiều ứng dụng khác nhau. Lời hứa của AI về khả năng cung cấp lượng thông tin khổng lồ một cách nhanh chóng và hiệu quả đang thay đổi các ngành công nghiệp và cuộc sống hàng ngày. Tuy nhiên, công nghệ mạnh mẽ này không phải là không có sai sót. Các vấn đề như thông tin sai lạc, ảo giác, thiên vịvà đạo văn đã làm dấy lên cảnh báo trong giới quản lý cũng như công chúng nói chung. Thách thức trong việc giải quyết những mối lo ngại này đã làm dấy lên cuộc tranh luận về cách tiếp cận tốt nhất để giảm thiểu tác động tiêu cực của AI.

quy định AI

Khi các doanh nghiệp trong các ngành tiếp tục tích hợp AI vào quy trình của họ, các cơ quan quản lý ngày càng lo lắng về tính chính xác của kết quả đầu ra AI và nguy cơ lan truyền thông tin sai lệch. Phản ứng theo bản năng là đề xuất các quy định nhằm kiểm soát chính công nghệ AI. Tuy nhiên, cách tiếp cận này có thể sẽ không hiệu quả do sự phát triển nhanh chóng của AI. Thay vì tập trung vào công nghệ, việc quản lý trực tiếp thông tin sai lệch có thể hiệu quả hơn, bất kể nó bắt nguồn từ AI hay nguồn con người.

Tại sao việc điều chỉnh AI sẽ không giải quyết được thông tin sai lệch

Thông tin sai lệch không phải là một hiện tượng mới. Từ rất lâu trước khi AI trở thành một thuật ngữ quen thuộc, thông tin sai lệch đã tràn lan, được thúc đẩy bởi internet, mạng xã hội và các nền tảng kỹ thuật số khác. Việc tập trung vào AI như thủ phạm chính đã bỏ qua bối cảnh rộng hơn của chính thông tin sai lệch. Sai sót của con người trong quá trình nhập và xử lý dữ liệu có thể dễ dàng dẫn đến thông tin sai lệch cũng như AI có thể tạo ra kết quả không chính xác. Do đó, vấn đề không chỉ giới hạn ở AI; đó là một thách thức rộng lớn hơn trong việc đảm bảo tính chính xác của thông tin.

Đổ lỗi cho AI về thông tin sai lệch sẽ chuyển hướng sự chú ý khỏi vấn đề cơ bản. Các nỗ lực quản lý nên ưu tiên phân biệt giữa thông tin chính xác và không chính xác thay vì lên án rộng rãi AI, vì việc loại bỏ AI sẽ không giải quyết được vấn đề thông tin sai lệch. Làm thế nào chúng ta có thể quản lý vấn đề thông tin sai lệch? Một ví dụ là gắn nhãn thông tin sai lệch là “sai” thay vì chỉ gắn thẻ thông tin đó là do AI tạo ra. Cách tiếp cận này khuyến khích đánh giá quan trọng các nguồn thông tin, cho dù chúng có được điều khiển bởi AI hay không.

Việc quản lý AI với mục đích hạn chế thông tin sai lệch có thể không mang lại kết quả như mong muốn. Internet đã tràn ngập thông tin sai lệch chưa được kiểm tra. Việc thắt chặt các rào chắn xung quanh AI sẽ không nhất thiết làm giảm sự lan truyền thông tin sai lệch. Thay vào đó, người dùng và tổ chức nên lưu ý rằng AI không phải là giải pháp hoàn hảo 100% và nên triển khai các quy trình trong đó sự giám sát của con người xác minh kết quả đầu ra của AI.

Đi trước thông tin sai lệch do AI tạo ra

Nắm bắt sự phát triển của AI

AI vẫn đang trong giai đoạn sơ khai và liên tục phát triển. Điều quan trọng là phải tạo ra một vùng đệm tự nhiên cho một số lỗi và tập trung vào việc xây dựng các hướng dẫn để giải quyết chúng một cách hiệu quả. Cách tiếp cận này tạo ra một môi trường xây dựng cho sự phát triển của AI, đồng thời giảm thiểu những tác động tiêu cực của nó.

Đánh giá và lựa chọn công cụ AI phù hợp

Khi lựa chọn công cụ AI, tổ chức nên xem xét một số tiêu chí:

Độ chính xác: Đánh giá hồ sơ theo dõi của công cụ trong việc tạo ra kết quả đầu ra chính xác và đáng tin cậy. Hãy tìm những hệ thống AI đã được kiểm tra và xác nhận nghiêm ngặt trong các tình huống thực tế. Hãy xem xét tỷ lệ lỗi và loại lỗi mà mô hình AI dễ mắc phải.

Minh bạch: Hiểu cách công cụ AI xử lý thông tin và các nguồn mà nó sử dụng. Hệ thống AI minh bạch cho phép người dùng xem quá trình ra quyết định, giúp xác định và sửa lỗi dễ dàng hơn. Tìm kiếm các công cụ cung cấp lời giải thích rõ ràng cho kết quả đầu ra của họ.

Giảm thiểu sai lệch: Đảm bảo công cụ có cơ chế giảm sai lệch trong kết quả đầu ra. Hệ thống AI có thể vô tình duy trì những thành kiến ​​​​có trong dữ liệu đào tạo. Chọn các công cụ thực hiện chiến lược phát hiện và giảm thiểu sai lệch để thúc đẩy sự công bằng và bình đẳng.

Phản hồi của người dùng: Kết hợp phản hồi của người dùng để liên tục cải tiến công cụ. Hệ thống AI nên được thiết kế để học hỏi từ tương tác của người dùng và điều chỉnh cho phù hợp. Khuyến khích người dùng báo cáo lỗi và đề xuất cải tiến, tạo ra vòng phản hồi giúp nâng cao hiệu suất của AI theo thời gian.

Khả năng mở rộng: Xem xét liệu công cụ AI có thể mở rộng quy mô để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của tổ chức hay không. Khi tổ chức của bạn mở rộng, hệ thống AI sẽ có thể xử lý khối lượng công việc tăng lên và các nhiệm vụ phức tạp hơn mà không làm giảm hiệu suất.

Hội nhập: Đánh giá mức độ tích hợp của công cụ AI với các hệ thống và quy trình làm việc hiện có. Tích hợp liền mạch làm giảm sự gián đoạn và cho phép quá trình áp dụng suôn sẻ hơn. Đảm bảo hệ thống AI có thể hoạt động cùng với các công cụ và nền tảng khác được sử dụng trong tổ chức.

An ninh: Đánh giá các biện pháp bảo mật hiện có để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm được AI xử lý. Vi phạm dữ liệu và các mối đe dọa mạng là những mối lo ngại đáng kể, vì vậy công cụ AI cần có các giao thức bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ thông tin.

Chi phí: Hãy xem xét chi phí của công cụ AI so với lợi ích của nó. Đánh giá lợi tức đầu tư (ROI) bằng cách so sánh chi phí của công cụ với hiệu quả và cải tiến mà nó mang lại cho tổ chức. Tìm kiếm các giải pháp tiết kiệm chi phí mà không ảnh hưởng đến chất lượng.

Áp dụng và tích hợp nhiều công cụ AI

Đa dạng hóa các công cụ AI được sử dụng trong tổ chức có thể giúp tham khảo chéo thông tin, dẫn đến kết quả chính xác hơn. Việc sử dụng kết hợp các giải pháp AI phù hợp với nhu cầu cụ thể có thể nâng cao độ tin cậy tổng thể của kết quả đầu ra.

Luôn cập nhật các bộ công cụ AI

Luôn cập nhật những tiến bộ mới nhất trong công nghệ AI là rất quan trọng. Thường xuyên cập nhật và nâng cấp các công cụ AI đảm bảo chúng tận dụng được những phát triển và cải tiến mới nhất. Hợp tác với các nhà phát triển AI và các tổ chức khác cũng có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc tiếp cận các giải pháp tiên tiến.

Duy trì sự giám sát của con người

Sự giám sát của con người là điều cần thiết trong việc quản lý kết quả đầu ra của AI. Các tổ chức nên tuân thủ các tiêu chuẩn ngành để theo dõi và xác minh thông tin do AI tạo ra. Cách làm này giúp giảm thiểu rủi ro liên quan đến thông tin sai lệch và đảm bảo rằng AI đóng vai trò là một công cụ có giá trị chứ không phải là trách nhiệm pháp lý.

Kết luận

Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI khiến việc thiết lập các tiêu chuẩn quản lý dài hạn trở nên khó khăn. Những gì có vẻ phù hợp ngày nay có thể đã lỗi thời sau sáu tháng hoặc ít hơn. Hơn nữa, các hệ thống AI học hỏi từ dữ liệu do con người tạo ra, vốn đôi khi có sai sót. Do đó, cần tập trung vào việc điều chỉnh thông tin sai lệch, cho dù nó đến từ nền tảng AI hay nguồn con người.

AI không phải là một công cụ hoàn hảo, nhưng nó có thể mang lại lợi ích vô cùng lớn nếu được sử dụng đúng cách và đúng kỳ vọng. Việc đảm bảo tính chính xác và giảm thiểu thông tin sai lệch đòi hỏi một cách tiếp cận cân bằng bao gồm cả các biện pháp bảo vệ công nghệ và sự can thiệp của con người. Bằng cách ưu tiên quản lý thông tin sai lệch và duy trì các tiêu chuẩn nghiêm ngặt để xác minh thông tin, chúng ta có thể khai thác tiềm năng của AI đồng thời giảm thiểu rủi ro của nó.