Đọc một bài báo về trí tuệ máy mà gặp liên tục các chữ như tham số, tinh chỉnh, ảo giác, tác tử thì rất dễ bỏ ngang. Bài này gom hơn hai mươi chữ hay gặp nhất, giải thích bằng tiếng Việt đời thường, mỗi chữ kèm một ví dụ, để người không làm kỹ thuật vẫn đọc tin, nghe họp và góp ý được.
Các chữ được xếp theo nhóm: chữ về cách máy học, chữ về cách máy trả lời, chữ về cách máy được dùng, và chữ hay gặp trong các cuộc bàn chính sách. Các chữ lớn như AI, AGI, ASI, SI và mô hình nền tảng đã có bài riêng trong cùng danh mục, ở đây không nhắc lại.
Chữ về cách máy học
Dữ liệu huấn luyện. Toàn bộ chữ, ảnh, âm thanh mà máy được cho "đọc" để học. Như sách giáo khoa, nhưng nhiều gấp vô số lần và lẫn cả sách tốt lẫn sách dở.
Huấn luyện. Quá trình cho máy xem dữ liệu, chỉnh dần bên trong để nó đoán ngày càng đúng. Tốn rất nhiều điện và máy tính, có khi hàng tháng.
Tham số. Những con số bên trong mô hình được chỉnh trong lúc huấn luyện; có thể hình dung như các núm vặn. Mô hình lớn có rất nhiều núm, nhưng nhiều núm hơn không tự động là giỏi hơn.
Học sâu. Kiểu học máy dùng mạng nhiều tầng chồng lên nhau; là nền của hầu hết hệ thống bạn gặp bây giờ.
Transformer. Tên một kiểu thiết kế mạng giúp máy chú ý tới quan hệ giữa các chữ cách xa nhau trong câu; là kiến trúc phổ biến của mô hình ngôn ngữ lớn.
Tinh chỉnh. Dạy thêm cho một mô hình có sẵn bằng dữ liệu riêng, như cho một người đã biết đọc học thêm nghề kế toán.
Học tăng cường. Cách dạy bằng thưởng và phạt: làm đúng được điểm, làm sai bị trừ, máy dần chọn cách làm được nhiều điểm.
Học từ phản hồi của người. Người chấm các câu trả lời tốt hay dở, máy học theo; đây là lý do máy hay lễ phép và tránh một số chủ đề.
Thiên lệch. Khi dữ liệu nghiêng về một nhóm, máy học theo độ nghiêng đó; ví dụ hay gắn nghề y tá với phụ nữ, nghề kỹ sư với nam giới.
Mốc kiến thức. Thời điểm dữ liệu huấn luyện dừng lại; chuyện xảy ra sau mốc này máy không tự biết.
Dữ liệu tổng hợp. Dữ liệu do chính máy tạo ra để dạy máy khác; tiện nhưng có thể lặp lại cả lỗi của máy tạo ra nó.
Chữ về cách máy trả lời
Câu lệnh. Điều bạn gõ hoặc nói để yêu cầu máy làm; tiếng Anh hay gọi là prompt. Câu lệnh rõ thì kết quả thường tốt hơn.
Token. Mẩu chữ nhỏ mà máy dùng để đọc và viết, có khi là một chữ, có khi là nửa chữ. Tiếng Việt có dấu thường tốn nhiều token hơn tiếng Anh cho cùng ý.
Cửa sổ ngữ cảnh. Lượng chữ máy "để mắt" được trong một lần trò chuyện; quá giới hạn, nó quên phần đầu.
Suy luận. Ở đây nghĩa là lúc máy đang chạy để trả lời, khác với lúc huấn luyện; mỗi câu trả lời đều tốn sức máy.
Ảo giác. Khi máy bịa ra thông tin nghe như thật: tên sách không có, số liệu không ai đo, điều luật không tồn tại.
Độ ngẫu nhiên. Máy chọn chữ có chút may rủi nên hỏi hai lần có thể ra hai câu khác nhau; đó là thiết kế, không phải hỏng.
Truy xuất tài liệu. Cách cho máy tra trong kho tài liệu cụ thể rồi mới trả lời, giảm bịa và dẫn được nguồn.
Đa phương thức. Mô hình làm việc với nhiều loại dữ liệu cùng lúc: chữ, ảnh, giọng nói, video.
Tác tử. Hệ thống không chỉ trả lời mà tự làm một chuỗi việc: tìm thông tin, điền biểu mẫu, gửi thư. Quyền tự làm càng lớn, câu hỏi kiểm soát càng quan trọng.
Từ chối. Khi máy không làm theo yêu cầu vì quy tắc an toàn; có lúc từ chối đúng, có lúc từ chối nhầm việc vô hại.
Giọng nói tổng hợp. Máy đọc chữ thành giọng nói, có thể bắt chước giọng một người thật; nguồn gốc của nhiều vụ lừa qua điện thoại.
Ba chữ người không làm kỹ thuật nên nắm chắc nhất
Nếu chỉ nhớ được ba chữ trong cả bài, hãy nhớ: ảo giác, thiên lệch và tác tử. Ba chữ này chạm thẳng vào đời sống, còn các chữ khác chủ yếu giúp đọc tin cho trôi.
Ảo giác quan trọng vì nó là lỗi người dùng gặp nhiều nhất mà khó nhận ra nhất. Một cô sinh viên ở Xuân Thuỷ nhờ máy tìm tài liệu tham khảo cho khoá luận, nhận về một danh sách đẹp đẽ, có tên tác giả, tên tạp chí. Mang lên thư viện tìm thì nửa số đó không tồn tại. Biết chữ "ảo giác" là biết phải kiểm từng nguồn.
Thiên lệch quan trọng vì nó ảnh hưởng tới công bằng. Khi máy được dùng để lọc hồ sơ xin việc, gợi ý cho vay hay xếp lịch, thiên lệch trong dữ liệu có thể biến thành thiệt thòi có hệ thống cho một nhóm người, mà không ai cố ý.
Tác tử quan trọng vì nó là bước chuyển từ "máy nói" sang "máy làm". Một hệ thống chỉ gợi ý thì người còn quyết. Một tác tử có quyền gửi tiền, đặt hàng, trả lời khách thay mình thì lỗi của nó thành hành động ngay. Khi nghe chữ tác tử, câu hỏi đầu tiên nên là: nó được phép làm những gì, và ai dừng nó lại được.
Chữ hay gặp trong các cuộc bàn chính sách
Minh bạch. Người dùng và cơ quan giám sát được biết hệ thống làm gì, dựa vào gì, giới hạn ở đâu.
Giải thích được. Chỉ ra được vì sao máy đưa ra một kết quả cụ thể, ít nhất ở mức người bị ảnh hưởng hiểu được.
Hộp đen. Hệ thống mà ngay cả người làm ra cũng khó nói rõ vì sao nó cho ra một kết quả.
Kiểm định. Kiểm tra hệ thống theo một bộ tiêu chí trước khi đưa vào dùng, như kiểm định cân điện tử ở chợ.
Đánh giá tác động. Xem xét trước hệ thống ảnh hưởng tới ai, theo cách nào, cái gì có thể sai.
Người trong vòng quyết định. Có một con người thật duyệt hoặc có quyền gạt kết quả của máy.
Truy vết. Ghi lại để biết sau này máy đã nhận gì, trả lời gì, ai dùng.
Đánh dấu nội dung do máy tạo. Gắn dấu hiệu, nhìn thấy được hoặc ẩn, để biết ảnh, chữ, giọng là do máy làm.
Thử nghiệm có kiểm soát. Cho dùng thật trong phạm vi hẹp, có thời hạn, có theo dõi, trước khi mở rộng.
Quản lý theo rủi ro. Việc càng ảnh hưởng tới con người thì quy tắc càng chặt.
Căn chỉnh. Làm cho mục tiêu và hành vi của máy khớp với điều con người thật sự muốn; mảng kỹ thuật sâu do trang vietnamasi.com bàn.
Trọng số mở. Mô hình công bố phần tham số để ai cũng tải về chạy được.
Mẹo học thuật ngữ mà không phải học thuộc
Đừng cố nhớ hết một lần. Mỗi khi đọc tin gặp một chữ lạ, hãy dừng lại, tìm nghĩa, rồi tự đặt một câu ví dụ bằng chuyện quanh mình. Chữ "tinh chỉnh" sẽ dễ nhớ hơn nhiều nếu bạn nghĩ tới chuyện người thợ may sửa một bộ vest may sẵn cho vừa người.
Khi nghe ai dùng chữ tiếng Anh trong cuộc họp, cứ hỏi lại "chữ đó tiếng Việt mình nói sao". Câu hỏi này không làm mình kém đi; nó giúp cả phòng hiểu giống nhau, và nhiều khi chính người nói cũng chưa nghĩ kỹ.
Với thầy cô và cán bộ phải giải thích lại cho người khác, nên giữ một bảng chữ nhỏ cho cơ quan mình, mỗi chữ một dòng định nghĩa và một ví dụ trong ngành. Bảng chữ chung giúp các văn bản nội bộ nói cùng một thứ tiếng.
Cuối cùng, biết chữ không thay được việc hỏi đúng. Người không thuộc chữ "truy xuất tài liệu" nhưng biết hỏi "câu trả lời này lấy từ văn bản nào" đã đi đúng hướng hơn người thuộc chữ mà không hỏi.
Câu hỏi thường gặp
Prompt dịch sang tiếng Việt là gì?
Cách dịch hay gặp là "câu lệnh" hoặc "lời nhắc". Trong giao tiếp thông thường, nói "câu bạn gõ cho máy" là đủ hiểu. Khi viết văn bản, nên ghi tiếng Việt và để chữ prompt trong ngoặc lần đầu.
Mô hình nhiều tham số hơn có luôn tốt hơn?
Không luôn luôn. Mô hình lớn thường làm được nhiều việc hơn, nhưng tốn kém hơn và chậm hơn. Cho một việc hẹp, mô hình nhỏ được dạy kỹ có thể làm tốt ngang hoặc hơn.
Ảo giác có sửa hết được không?
Hiện chưa có cách loại bỏ hoàn toàn. Các cách như cho máy tra tài liệu trước khi trả lời giúp giảm đáng kể, nhưng người dùng vẫn cần kiểm những thông tin quan trọng.
Tác tử khác chatbot ở đâu?
Chatbot chủ yếu trả lời trong khung trò chuyện. Tác tử được cấp quyền tự thực hiện các bước, như mở trang web, điền biểu mẫu, gửi thư, nên lỗi của nó có thể thành hành động thật.
Có bảng thuật ngữ chính thức tiếng Việt không?
Cách dịch hiện còn chưa thống nhất giữa các nơi. Khi làm việc với văn bản của cơ quan, hãy theo chữ văn bản đó dùng; khi tự viết, chọn một cách dịch và giữ nhất quán.
