Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang cách mạng hóa các ngành công nghiệp, mang lại giá trị thực tiễn cho cả khách hàng và doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc áp dụng AI đi kèm với nhiều rủi ro, đặc biệt là hiện tượng “ảo tưởng” - khi AI tạo ra kết quả sai lệch hoặc thiên vị do dữ liệu huấn luyện không đầy đủ hoặc không chính xác. Để đạt được kết quả AI đáng tin cậy, cần có dữ liệu chất lượng cao, quy trình giám sát rõ ràng và các phương pháp tự động hóa để kiểm tra, sửa chữa kết quả. 

Tầm quan trọng của Độ chính xác trong AI 

Một ví dụ điển hình trong y tế minh họa rủi ro của “ảo tưởng” AI. Trong tình huống này, một loại thuốc có liều 15mg ở dạng miếng dán và 5mg ở dạng viên. Một ứng dụng AI có thể nhầm lẫn và khuyến nghị bệnh nhân dùng “liều 15mg dưới dạng viên”. Sai lầm này có thể dẫn đến nguy hiểm sử dụng thuốc quá liều hay thậm chí tử vong. Những người có hiểu biết về y dược có thể dễ dàng phát hiện ra lỗi này nhưng người không chuyên có thể gặp nguy hiểm nếu nghe theo kết quả sai lệch từ AI.

Ví dụ về sự sai lệch thông tin từ AI

Rủi ro của kết quả AI “ảo tưởng”

“Ảo tưởng” AI xảy ra khi dữ liệu không đầy đủ, thiên vị hoặc không được gắn nhãn tốt, dẫn đến kết quả không chính xác, nhưng khi nhìn qua có vẻ đúng. Những sai lầm này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định kinh doanh. Ngay cả dữ liệu kinh doanh sạch cũng có thể gây ra “ảo tưởng” nếu dữ liệu huấn luyện đầu vào có vấn đề hoặc thiếu sự giám sát chất lượng. Do đó, các tổ chức coi thách thức về dữ liệu là rào cản chính khi triển khai áp dụng AI.

Cách đảm bảo chất lượng dữ liệu

Để đạt được kết quả AI chính xác, cần áp dụng một cách tiếp cận chất lượng dữ liệu toàn diện, bao gồm:  

1. Làm sạch và tăng cường huấn luyện dữ liệu.

Sử dụng dữ liệu huấn luyện và kinh doanh sạch, chính xác, được làm sạch, loại bỏ trùng lặp, phân loại và làm giàu. Quản lý chất lượng dữ liệu tích cực, tự động hóa quy trình là cần thiết để đảm bảo dữ liệu đáng tin cậy.

Các bước “làm sạch” dữ liệu

2. Huấn luyện ứng dụng AI với giám sát ngữ nghĩa có thể quan sát bởi chuyên gia.

Kết hợp dữ liệu với bản thể học ngữ nghĩa, sử dụng suy luận máy móc để phát hiện và sửa lỗi trong thời gian thực, đảm bảo kết quả chính xác.

3. Tự động hóa giám sát, truy xuất và tăng cường/sửa chữa để nâng cao AI ở quy mô lớn.

Áp dụng quy tắc, dữ liệu tham chiếu và phương pháp tạo thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) để tự động kiểm tra, sửa chữa kết quả AI, giảm phụ thuộc vào giám sát con người.

Kết luận

Chống “ảo tưởng” AI đòi hỏi sử dụng các công cụ và tài nguyên hỗ trợ độ chính xác thực nghiệm. Để tránh sai lầm, dữ liệu chất lượng cao, giám sát ngữ nghĩa và tự động hóa kiểm tra là những yếu tố cần thiết. Những phương pháp này cung cấp một nền tảng cơ bản, đáng tin cậy cho việc tạo, kiểm tra và sửa chữa kết quả AI.

Dữ liệu chất lượng quyết định AI thành công! Liên hệ MH Solution để tối ưu hóa dữ liệu, đảm bảo AI chính xác và an toàn với các giải pháp dữ liệu toàn diện