AI tạo sinh và cách chúng ta nói về nóCEFR B2
16 thg 4, 2026
Phỏng theo Daria Dergacheva, Global Voices • CC BY 3.0
Ảnh: Brett Jordan, Unsplash
Sự ra đời của ChatGPT vào tháng 11 năm 2022 đưa các mô hình ngôn ngữ lớn lên trước công chúng và thay đổi cuộc tranh luận về trí tuệ nhân tạo. Đến năm 2026, AI tạo sinh vẫn là chủ đề trung tâm, với ảnh hưởng đa dạng: nó làm gián đoạn giáo dục, cung cấp công cụ mới cho một số lập trình viên và đã được sử dụng trong bối cảnh chiến tranh.
Nhiều công ty AI chưa tìm được mô hình kinh doanh sinh lợi, nhưng lãnh đạo của họ tiếp tục quảng bá những tầm nhìn nhân hóa. Ví dụ, Google đang phát triển Gemini; Microsoft đầu tư vào cả Anthropic và OpenAI; Meta có Llama; Elon Musk mua và sau đó phá hủy Twitter, đồng thời cung cấp Grok; Jeff Bezos đầu tư vào bảy công ty AI, gồm Perplexity AI và startup Hà Lan Toloka.
Phần gây hiểu lầm bắt nguồn từ ngôn ngữ giới thiệu công nghệ: ChatGPT được mô tả là được "huấn luyện" trên một "tập dữ liệu" lớn bằng một "mạng nơ-ron" có thể tạo ra "ngôn ngữ tự nhiên". Lỗi thường gọi là "ảo giác" nhưng thực chất là sai số thống kê; một số nhà nghiên cứu ước tính mô hình sai trong 25–30% trường hợp.
Anthropic công bố "Hiến chương của Claude", trong đó khuyến khích Claude tiếp cận sự tồn tại của chính nó bằng tò mò và cởi mở. Học giả Luisa Jarovsky cảnh báo khung diễn này có nguy cơ trao cho AI vị thế đạo đức hoặc pháp lý không chính đáng. Một tác giả của Anthropic, tiến sĩ Amanda Askell, nói bà đang "xây dựng tính cách cho Claude". Các nhà nghiên cứu khác lưu ý mô hình thường viết ở ngôi thứ nhất và dùng giọng giống người, dẫn tới các biểu hiện như xã giao không cần thiết, đồng ý xu nịnh và ngôn ngữ nhân hóa ưu tiên tương tác hơn tính hữu ích.
Vì vậy, chuyên gia đề nghị thay đổi cách nói về AI: tránh ngôn ngữ tiếp thị, chăm chú bảo đảm an toàn, bảo vệ quyền lợi và trân trọng sáng tạo cùng kết nối giữa con người. Tác giả: Daria Dergacheva và Ibrahim Kizza.
- Chủ đề: an toàn
- Quyền lợi và sáng tạo
- Tránh nhân hóa quá mức
Từ khó
- mô hình — cấu trúc máy tính dùng để dự đoán dữ liệu
- tạo sinh — tạo ra nội dung mới bằng công nghệAI tạo sinh
- huấn luyện — dạy mô hình bằng dữ liệu để học
- tập dữ liệu — tập hợp văn bản và thông tin dùng
- mạng nơ-ron — mô hình máy tính lấy cảm hứng từ não
- ảo giác — kết quả sai mà trông có vẻ đúng
- sai số thống kê — độ khác biệt giữa dự đoán và thực tế
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Việc dùng ngôn ngữ nhân hóa với AI có thể ảnh hưởng thế nào đến mức độ tin cậy của người dùng? Hãy nêu ví dụ hoặc lý do.
- Các công ty AI nên cân bằng thế nào giữa quảng bá sản phẩm và đảm bảo an toàn, quyền lợi người dùng?
- Bạn có đồng ý rằng nên tránh ngôn ngữ tiếp thị khi giới thiệu AI? Vì sao hoặc vì sao không?
Bài viết liên quan
Thiết bị đeo có AI cho người tiểu đường: lợi ích và hạn chế
Một meta-review của University at Buffalo, công bố trên NPJ Digital Medicine, đánh giá thiết bị đeo kết hợp AI cho tiểu đường type 2 và tiền tiểu đường. Nghiên cứu nêu lợi ích về dự đoán đường huyết và cá nhân hóa, nhưng cũng chỉ ra nhiều hạn chế nghiên cứu và thực tiễn.
Đánh giá chương trình Thu nhập Cơ bản Đảm bảo ở St. Louis
Đánh giá cho thấy khoản tiền mặt không ràng buộc đã giúp các gia đình thu nhập thấp ở St. Louis cải thiện an ninh kinh tế, điểm tín dụng và chất lượng cuộc sống. Đó là kết quả của một chương trình thí điểm và đánh giá độc lập.
