Thực hư chuyện AI càng ngày càng “ngu” đi: Lỗi tại công nghệ hay do người dùng?

Bạn có cảm thấy dạo gần đây, các trợ lý trí tuệ nhân tạo (AI) như ChatGPT, Claude hay Gemini thường xuyên trả lời ngớ ngẩn, lặp từ, hoặc thậm chí là từ chối trả lời những câu hỏi vô hại? Bạn không hề cô đơn. Cụm từ “AI ngày càng ngu đi” đang trở thành chủ đề bàn tán sôi nổi trên khắp các diễn đàn công nghệ lớn như Reddit, Quora cho đến các bài nghiên cứu học thuật.

Liệu đây chỉ là một cảm giác chủ quan khi chúng ta đã quá quen thuộc với công nghệ, hay thực sự có một “sự suy thoái” đang diễn ra bên trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)? Hãy cùng phân tích chi tiết hiện tượng này dưới góc nhìn khoa học và thực tế.

Hiện tượng “AI ngày càng ngu đi” có thật hay không?

Câu trả lời ngắn gọn là: Có thật. Hiện tượng này đã được các nhà khoa học thừa nhận và đặt tên là “AI Drift” (Sự trôi dạt AI).

Một nghiên cứu nổi tiếng từ Đại học Stanford và Đại học California, Berkeley (Mỹ) đã theo dõi hiệu suất của GPT-3.5 và GPT-4 trong một khoảng thời gian. Kết quả cho thấy khả năng giải quyết một số tác vụ cụ thể của các mô hình này đã suy giảm rõ rệt. Ví dụ, khả năng xác định số nguyên tố của GPT-4 đã giảm mạnh trong một số đợt cập nhật, đồng thời khả năng viết mã code (lập trình) cũng xuất hiện nhiều lỗi cú pháp hơn trước.

Người dùng phổ thông cũng dễ dàng nhận ra AI bắt đầu có xu hướng:

• Trả lời vòng vo, không đi thẳng vào trọng tâm câu hỏi.
• Dễ bị nhầm lẫn giữa các dữ kiện đơn giản.
• Lười biếng hơn, thường xuyên yêu cầu người dùng tự làm tiếp phần việc thay vì hoàn thiện toàn bộ.
• Từ chối trả lời các câu hỏi bình thường vì nhầm lẫn với nội dung nhạy cảm.

Tại sao trí tuệ nhân tạo lại có xu hướng “kém thông minh” hơn?

Để hiểu tại sao một hệ thống công nghệ được đầu tư hàng tỷ USD lại có thể “đi lùi”, chúng ta cần nhìn vào cách vận hành và cập nhật của các nhà phát triển.

1. Quá trình căn chỉnh (Alignment) quá đà

Để AI trở nên an toàn hơn, tránh phát ngôn thù hận, phân biệt đối xử hoặc cung cấp thông tin nguy hiểm, các nhà phát triển (như OpenAI, Google) phải thực hiện quá trình căn chỉnh. Tuy nhiên, việc siết chặt các rào cản an toàn này vô tình khiến AI trở nên “nhút nhát” và kém linh hoạt. Nó thà chọn cách trả lời an toàn, chung chung hoặc từ chối trả lời còn hơn là đưa ra một câu trả lời mang tính sáng tạo nhưng có rủi ro.

2. Tối ưu hóa chi phí vận hành (Sự đánh đổi về phần cứng)

Vận hành các mô hình AI khổng lồ tiêu tốn lượng điện năng và chi phí phần cứng cực kỳ khủng khiếp. Để phục vụ hàng triệu người dùng cùng lúc, các công ty công nghệ buộc phải tối ưu hóa. Họ có thể cắt giảm số lượng tham số hoạt động thực tế trong mỗi lượt truy vấn (sử dụng các kỹ thuật như tinh chỉnh mô hình hoặc chia nhỏ mô hình). Hệ quả là AI phản hồi nhanh hơn, tiết kiệm chi phí hơn cho nhà phát triển, nhưng câu trả lời lại nông cạn và thiếu chính xác hơn.

3. Ô nhiễm dữ liệu (Model Collapse)

Đây là một nguy cơ lớn trong tương lai của AI. Các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện dựa trên dữ liệu do con người tạo ra trên Internet. Nhưng hiện nay, Internet đang tràn ngập rác thông tin do chính AI tạo ra. Khi AI bắt đầu học từ những dữ liệu do một AI khác viết ra, chất lượng của nó sẽ bị suy thoái theo thời gian, giống như việc bạn photocopy một bản sao của một bản photocopy vậy.

4. Hiệu ứng “Kỳ vọng tăng cao” từ người dùng

Không thể phủ nhận yếu tố tâm lý từ phía chúng ta. Khi mới tiếp xúc với AI, chúng ta trầm trồ kinh ngạc vì nó có thể làm thơ, viết code chỉ trong vài giây. Nhưng sau một thời gian sử dụng, sự kỳ vọng của chúng ta tăng lên. Chúng ta bắt đầu giao cho AI những việc khó hơn, đòi hỏi tư duy logic phức tạp hơn. Khi AI không đáp ứng được, chúng ta lập tức cho rằng nó đang “ngu đi”, dù thực tế năng lực của nó vẫn như cũ.

Làm thế nào để “sống chung với lũ” và tận dụng AI hiệu quả?

Dù AI có những giai đoạn suy giảm phong độ, nó vẫn là một công cụ hỗ trợ công việc đắc lực nếu bạn biết cách kiểm soát. Dưới đây là một số mẹo giúp bạn khai thác AI tốt hơn trong bối cảnh hiện tại:

• Viết Prompt (câu lệnh) rõ ràng và chi tiết: Đừng chỉ hỏi chung chung. Hãy cung cấp ngữ cảnh, vai trò của AI (ví dụ: “Hãy đóng vai là một chuyên gia marketing…”), định dạng mong muốn và các giới hạn cụ thể.
• Sử dụng kỹ thuật “Chain of Thought” (Chuỗi suy nghĩ): Hãy yêu cầu AI “suy nghĩ từng bước một” trước khi đưa ra kết quả cuối cùng. Điều này giúp AI hạn chế các lỗi logic cơ bản.
• Đa dạng hóa công cụ: Đừng phụ thuộc vào duy nhất một chatbot. Nếu ChatGPT trả lời không tốt, hãy thử chuyển sang Claude cho các tác vụ viết lách sáng tạo, hoặc Gemini cho các tác vụ cần tra cứu thông tin thời gian thực.
• Luôn kiểm chứng thông tin: Hãy luôn nhớ rằng AI là một công cụ dự đoán từ ngữ tiếp theo, không phải là một bộ não biết tư duy thực sự. Mọi số liệu, dữ kiện lịch sử, hoặc đoạn code do AI tạo ra đều cần được kiểm tra lại trước khi sử dụng.

Kết luận

Hiện tượng “AI ngày càng ngu đi” là một thực tế công nghệ dễ hiểu trong giai đoạn phát triển bùng nổ hiện nay. Đó là sự giằng co giữa tính an toàn, chi phí vận hành và năng lực xử lý của hệ thống. Tuy nhiên, đây rất có thể chỉ là một khoảng lặng tạm thời trước khi các thế hệ AI tiếp theo với kiến trúc hoàn thiện hơn được ra mắt.

Thay vì thất vọng, người dùng thông minh là người biết cách chấp nhận những hạn chế này, liên tục cập nhật kỹ năng ra lệnh (prompt engineering) để biến AI thành người trợ lý đắc lực nhất cho mình.