Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và có tiềm năng cách mạng hóa nhiều khía cạnh trong cuộc sống của chúng ta. Tuy nhiên, bên cạnh nhiều ưu điểm, AI cũng có một số hạn chế cần được xem xét. Trong bài đăng này, chúng ta sẽ khám phá một số hạn chế chính của AI, bao gồm các vấn đề liên quan đến độ chính xác, khả năng diễn giải và đạo đức.
Bằng cách hiểu những hạn chế này, chúng ta có thể đánh giá cao hơn các khả năng và hạn chế của AI và đưa ra quyết định sáng suốt hơn về cách sử dụng nó trong tương lai.
Trí tuệ nhân tạo đã biến đổi nhân loại, cho phép các công ty tăng hiệu quả, giảm chi phí và củng cố hoạt động kinh doanh của họ theo nhiều cách khác nhau. Tuy nhiên, vào năm 2023, nó không phải là không có sai sót.
Ba hạn chế chính của AI là nó chỉ có thể thông minh hoặc hiệu quả bằng chất lượng dữ liệu được cung cấp cho nó, các sai lệch về thuật toán và bản chất “hộp đen” của nó.
Sự không chính xác trong phân tích dữ liệu:
Các chương trình AI chỉ có thể học hỏi từ dữ liệu chúng tôi cung cấp cho chúng. Tuy nhiên, nếu dữ liệu được cung cấp cho chương trình không đầy đủ hoặc không đáng tin cậy thì kết quả của bạn có thể không chính xác hoặc sai lệch. Kết quả là AI chỉ có thể thông minh hoặc hiệu quả như dữ liệu mà nó được cung cấp.
Ví dụ: Amazon đã bắt đầu sử dụng một chương trình AI để sàng lọc những người xin việc mới vào năm 2014. Nó được đào tạo bằng cách sử dụng các hồ sơ xin việc từ thập kỷ trước, phần lớn trong số đó là nam giới. Hệ thống đã giả định không chính xác rằng ứng viên nam được ưu tiên cho những người mới tuyển dụng và bắt đầu lọc ra những ứng viên nữ.
Xu hướng thuật toán:
Thuật toán là một tập hợp các hướng dẫn mà máy tuân theo để hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể, có thể được lập trình viên con người viết hoặc không. Tuy nhiên, nếu thuật toán có sai sót hoặc sai lệch, chúng sẽ chỉ tạo ra kết quả không công bằng và chúng ta không thể dựa vào chúng. Những thành kiến phát sinh chủ yếu là do các lập trình viên đã thiết kế thuật toán một phần để ưu tiên các tiêu chí mong muốn hoặc tự phục vụ nhất định. Sai lệch thuật toán là phổ biến trên các nền tảng lớn như các trang truyền thông xã hội và công cụ tìm kiếm.
Ví dụ: vào năm 2017, một thuật toán của Facebook đã tạo ra một thuật toán để loại bỏ lời nói căm thù. Tuy nhiên, sau đó người ta phát hiện ra rằng thuật toán đã chặn lời nói căm thù nhắm vào nam giới da trắng trong khi cho phép lời nói căm thù nhắm vào trẻ em da đen. Thuật toán cho phép lời nói căm thù này vì nó được thiết kế để chỉ lọc ra các danh mục rộng như “người da trắng”, “người da đen”, “Hồi giáo”, “những kẻ khủng bố” và “Đức quốc xã” thay vì các tập hợp danh mục con cụ thể.
Bản chất “hộp đen” của AI:
AI được biết đến với khả năng học hỏi từ lượng lớn dữ liệu, xác định các mẫu cơ bản và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, mặc dù hệ thống luôn đưa ra kết quả chính xác nhưng một nhược điểm chính là hệ thống AI không thể diễn đạt hoặc giải thích làm thế nào nó đi đến kết luận đó. Điều này đặt ra câu hỏi: làm thế nào chúng ta có thể tin tưởng vào hệ thống trong các lĩnh vực có tính nhạy cảm cao như an ninh quốc gia, quản trị hoặc các dự án kinh doanh có mức độ rủi ro cao?
Những hạn chế khác của AI vào năm 2023 (OpenAI và ChatGPT)
Một số hạn chế chính của AI bao gồm:
- Độ chính xác hạn chế: Các mô hình AI có thể dễ mắc lỗi, đặc biệt khi xử lý dữ liệu phức tạp hoặc mơ hồ.
- Thiếu khả năng diễn giải: Nhiều mô hình AI được coi là “hộp đen”, nghĩa là rất khó hiểu làm thế nào chúng đi đến một quyết định hoặc dự đoán cụ thể.
- Mối quan tâm về đạo đức: AI có thể duy trì và thậm chí khuếch đại những thành kiến trong dữ liệu mà nó được đào tạo. Nó cũng có thể nâng cao các vấn đề về quyền riêng tư, quyền tự chủ và chuyển dịch công việc.
- Phạm vi giới hạn: AI không thể hiểu được các sắc thái cảm xúc, lý trí và ý thức của con người.
- Phụ thuộc dữ liệu: AI dựa chủ yếu vào dữ liệu chất lượng cao để tìm hiểu và đưa ra dự đoán, điều này có thể khó thực hiện và tốn kém.
- trang bị quá mức: Các mô hình AI đôi khi có thể “ghi nhớ” dữ liệu huấn luyện thay vì học các tính năng có thể khái quát hóa, điều này gây khó khăn cho việc khái quát hóa dữ liệu mới chưa được nhìn thấy.
- Các cuộc tấn công đối nghịch: Các mô hình AI có thể dễ bị tấn công bởi các tác nhân độc hại cố gắng thao túng dữ liệu đầu vào để lừa mô hình đưa ra quyết định sai lầm.
- Hạn chế về phần cứng: Các mô hình AI yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể, có thể gây tốn kém chi phí đối với một số tổ chức.
- Quy định: Môi trường pháp lý và quy định cho AI vẫn đang phát triển, điều này có thể gây khó khăn cho các tổ chức trong việc điều hướng các yêu cầu và đảm bảo tuân thủ.
bottom Line
Do mức độ rủi ro cao liên quan đến những hạn chế này, các chính phủ, nhà đổi mới, lãnh đạo doanh nghiệp và cơ quan quản lý nên sử dụng công nghệ AI một cách có đạo đức.