VBD 
Dù các Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLMs – Large Language Models) đã tạo ra nhiều tác động tích cực và tiềm năng đột phá cho ngành trí tuệ nhân tạo (AI). Tuy nhiên, chúng không hoàn toàn hoàn hảo. Đôi khi, các mô hình này tự tin đưa ra những thông tin sai sự thật, vô lý, thậm chí gây hại – hiện tượng này được gọi là ảo giác AI (AI Hallucination).
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu khái niệm ảo giác AI là gì, điểm qua một số ví dụ điển hình, phân tích nguyên nhân chính và thảo luận các giải pháp để hạn chế hiện tượng này.
1. Ảo giác AI là gì?
Ảo giác AI là hiện tượng đầu ra do mô hình AI tạo ra bị lệch khỏi thực tế hoặc không dựa trên dữ liệu có thật.
Nói cách dễ hiểu, đây là khi mô hình đưa ra câu trả lời sai, bịa đặt nội dung hoặc tạo ra thông tin vô lý. Mức độ nghiêm trọng của ảo giác AI có thể dao động từ một lỗi sai nhỏ về mặt thông tin cho đến một tuyên bố hoàn toàn bịa đặt.
Dù thường được nhắc đến trong các mô hình ngôn ngữ lớn dạng văn bản (text-based LLMs), nhưng hiện tượng này cũng xảy ra trong các công nghệ tạo ảnh và video bằng AI, dẫn đến các kết quả thiếu chính xác và phi thực tế. Tuy nhiên, trong bài viết này, chúng ta sẽ tập trung vào hiện tượng ảo giác trong mô hình ngôn ngữ dạng văn bản, vì đây là loại dễ minh họa và dễ hiểu nhất để giải thích khái niệm này.
2. Các loại ảo giác AI
Ảo giác AI có thể được chia thành ba dạng phổ biến. Tuy nhiên, một trường hợp ảo giác có thể đồng thời thuộc nhiều loại, chẳng hạn như một câu chuyện bịa đặt nhưng lại chứa cả thông tin sai lệch và những yếu tố phi lý, khó hiểu.
2.1. Sai lệch thực tế
Sai lệch thực tế xảy ra khi mô hình AI cung cấp thông tin không đúng sự thật, chẳng hạn như sai lệch về lịch sử hoặc kiến thức khoa học. Ví dụ dễ thấy là trong toán học, nơi ngay cả các mô hình tiên tiến cũng từng gặp khó khăn trong việc duy trì độ chính xác ổn định.
Các mô hình cũ thường mắc lỗi với những bài toán cơ bản, còn các phiên bản mới – dù đã cải thiện – vẫn dễ gặp khó khăn với bài toán phức tạp, nhất là khi liên quan đến số liệu hiếm gặp hoặc những tình huống không phổ biến trong dữ liệu huấn luyện.
2.2. Nội dung bịa đặt
Khi không thể đưa ra câu trả lời chính xác, đôi khi AI sẽ tự tạo ra một câu chuyện hoàn toàn hư cấu để củng cố cho phản hồi sai của mình. Càng là những chủ đề ít phổ biến thì khả năng mô hình “bịa” nội dung càng cao. Việc kết hợp hai sự thật riêng lẻ – dù đã biết từng thông tin – cũng là một thách thức với các mô hình cũ.
2.3. Câu trả lời vô nghĩa
Trong một số trường hợp, nội dung do AI tạo ra có thể trông rất chỉn chu và đúng ngữ pháp, nhưng lại thiếu ý nghĩa thực sự – đặc biệt khi câu hỏi ban đầu của người dùng chứa thông tin mâu thuẫn.
Nguyên nhân là vì các mô hình ngôn ngữ được thiết kế để dự đoán và sắp xếp từ ngữ dựa trên các mẫu trong dữ liệu huấn luyện, chứ không thực sự “hiểu” nội dung mà chúng tạo ra. Do đó, câu trả lời có thể rất trôi chảy và thuyết phục về mặt hình thức, nhưng lại thiếu tính logic hoặc không truyền tải được thông tin rõ ràng, khiến nội dung trở nên vô nghĩa.
3. Nguyên nhân gây ra ảo giác AI
3.1. Thiếu hụt hoặc thiên kiến trong dữ liệu
Một trong những nguyên nhân chính dẫn đến ảo giác AI là dữ liệu huấn luyện không đầy đủ hoặc bị thiên kiến (data bias). Các Mô hình Ngôn ngữ lớn cần học từ lượng dữ liệu khổng lồ để nhận biết mẫu và đưa ra phản hồi. Khi dữ liệu huấn luyện thiếu thông tin chính xác hoặc toàn diện về một chủ đề, mô hình sẽ dễ “đoán mò”, tự tạo ra thông tin không đúng sự thật.
Hiện tượng này phổ biến ở các lĩnh vực chuyên môn cao như khoa học – nơi dữ liệu chất lượng cao và đa dạng thường rất khan hiếm. Nếu một tập dữ liệu chỉ có một nguồn hoặc mô tả mơ hồ về chủ đề, mô hình dễ ghi nhớ máy móc nội dung đó thay vì hiểu bản chất và hình thành hiểu biết sâu rộng, dẫn đến việc học quá khớp (overfitting) và sinh ra ảo giác.
Thiên kiến trong dữ liệu (data bias), dù xuất hiện trong quá trình thu thập hay gán nhãn cũng đều khiến vấn đề nghiêm trọng hơn khi bóp méo nhận thức của mô hình về thế giới. Nếu tập dữ liệu bị mất cân bằng, ví dụ như quá thiên về một góc nhìn hoặc bỏ qua các quan điểm khác, mô hình sẽ phản ánh những thiên kiến đó trong phản hồi. Chẳng hạn, nếu nguồn dữ liệu chủ yếu đến từ truyền thông hiện đại, AI có thể đưa ra cách lý giải sai lệch hoặc quá đơn giản về các sự kiện lịch sử.
3.2. Hiện tượng quá khớp
Mô hình bị quá khớp (overfitting) thường gặp khó khăn trong việc thích ứng với ngữ cảnh mới, dẫn đến phản hồi cứng nhắc hoặc không liên quan. Học quá khớp xảy ra khi mô hình AI học dữ liệu huấn luyện một cách quá mức – không chỉ nhận biết quy luật mà còn ghi nhớ từng chi tiết, thay vì học cách khái quát kiến thức.
Thoạt nhìn, việc học kỹ có vẻ giúp tăng độ chính xác, nhưng thực tế điều này gây ra nhiều vấn đề khi mô hình phải xử lý các dữ liệu mới chưa từng gặp. Đây là điểm đặc biệt rủi ro trong môi trường đầu vào linh hoạt và mơ hồ như câu lệnh (prompt), nơi người dùng có thể đặt câu hỏi theo hàng ngàn cách diễn đạt khác nhau.
Khi bị học quá khớp, mô hình sẽ thiếu khả năng thích ứng và dễ phản hồi sai hoặc lệch hướng. Ví dụ, nếu mô hình đã ghi nhớ một cụm từ cụ thể trong dữ liệu huấn luyện, nó có thể lặp lại cụm đó ngay cả khi không phù hợp với câu hỏi mới và vẫn thể hiện sự “tự tin” sai lệch trong phản hồi.
Như đã đề cập ở trên, hiện tượng này đặc biệt phổ biến trong các lĩnh vực chuyên sâu, khi dữ liệu huấn luyện chất lượng cao còn hạn chế, khiến mô hình dễ rơi vào tình trạng học quá khớp.
3.3 Kiến trúc mô hình không phù hợp
Ngôn ngữ là một hệ thống phức tạp với nhiều tầng lớp ngữ cảnh, thành ngữ và sắc thái biểu cảm, đòi hỏi mô hình AI phải có khả năng vượt ra ngoài các mẫu mẫu câu đơn giản ở bề mặt. Khi kiến trúc mô hình thiếu chiều sâu hoặc thiếu năng lực xử lý, nó thường không nắm bắt được những chi tiết này, dẫn đến các phản hồi quá đơn giản hoặc chung chung.
Những mô hình như vậy dễ hiểu sai ý nghĩa ngữ cảnh của từ hoặc cụm từ, từ đó đưa ra cách diễn giải sai lệch hoặc phản hồi thiếu chính xác và thiếu thực tế.
Hạn chế này càng rõ rệt trong các tác vụ đòi hỏi sự hiểu biết sâu về các lĩnh vực chuyên môn, khi việc thiếu độ phức tạp trong kiến trúc mô hình khiến AI khó suy luận chính xác. Vì vậy, việc thiết kế kiến trúc mô hình không phù hợp trong quá trình phát triển có thể là nguyên nhân quan trọng dẫn đến ảo giác AI.
3.4. Phương pháp tạo nội dung
Các phương pháp được sử dụng để tạo đầu ra của mô hình, chẳng hạn như tìm kiếm chùm (beam search) hoặc chọn mẫu (sampling), cũng là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến hiện tượng ảo giác AI.
Lấy ví dụ tìm kiếm chùm (beam search) – một phương pháp được thiết kế nhằm tối ưu độ trôi chảy và tính mạch lạc của văn bản được tạo ra. Tuy nhiên, điều này thường đi kèm với sự đánh đổi về độ chính xác. Bởi vì tìm kiếm chùm ưu tiên các chuỗi từ có xác suất cao xuất hiện cùng nhau, nó có thể tạo ra những câu nghe rất tự nhiên nhưng lại sai sự thật. Đây là vấn đề đặc biệt nghiêm trọng trong các tác vụ đòi hỏi độ chính xác cao, chẳng hạn như trả lời các câu hỏi về thông tin thực tế hoặc tóm tắt thông tin kỹ thuật.
Trong khi đó, phương pháp lấy mẫu (sampling) – vốn đưa yếu tố ngẫu nhiên vào quá trình tạo văn bản – cũng có thể gây ra ảo giác AI. Bằng cách lựa chọn từ ngữ dựa trên phân phối xác suất, phương pháp này cho phép tạo ra nội dung đa dạng và sáng tạo hơn so với các phương pháp mang tính quyết định như tìm kiếm chùm. Tuy nhiên, chính sự ngẫu nhiên này cũng dễ dẫn đến những nội dung vô nghĩa hoặc hoàn toàn bịa đặt.
Sự cân bằng giữa độ trôi chảy, tính sáng tạo và độ tin cậy trong các hệ thống AI tạo sinh (generative AI) là rất mong manh. Trong khi tìm kiếm chùm giúp đảm bảo câu văn mượt mà, và phương pháp lấy mẫu mang lại sự đa dạng trong phản hồi, cả hai đều làm gia tăng nguy cơ xuất hiện những ảo giác AI dưới nhiều hình thức khác nhau.
Điều này đặc biệt đáng lo ngại trong những ngữ cảnh yêu cầu độ chính xác và tính xác thực cao, chẳng hạn như lĩnh vực y tế hoặc pháp lý. Do đó, việc tích hợp các cơ chế kiểm chứng hoặc đối chiếu thông tin với nguồn đáng tin cậy là điều cần thiết để đảm bảo kết quả đầu ra đáp ứng đúng yêu cầu và không gây hiểu lầm.
4. Tác động của Ảo giác AI
Ảo giác AI có thể gây ra những tác động lớn, đặc biệt trong bối cảnh các công cụ AI tạo sinh đang được ứng dụng nhanh chóng vào doanh nghiệp, học thuật và nhiều khía cạnh trong đời sống hằng ngày. Hệ quả của hiện tượng này đặc biệt đáng lo ngại trong các lĩnh vực có tính rủi ro cao, khi thông tin sai lệch hoặc bịa đặt có thể làm xói mòn niềm tin, dẫn đến các quyết định sai lầm hoặc gây hậu quả nghiêm trọng.
4.1. Rủi ro an ninh
Hậu quả đối với quá trình ra quyết định có thể rất nghiêm trọng, đặc biệt khi người dùng quá tin tưởng vào nội dung do AI tạo ra mà không kiểm chứng độ chính xác. Trong các lĩnh vực như tài chính, y tế hoặc pháp lý, chỉ một sai sót nhỏ hoặc chi tiết bịa đặt cũng có thể dẫn đến quyết định sai lầm và gây hệ lụy lớn. Ví dụ, một chẩn đoán y khoa do AI đưa ra nhưng chứa thông tin sai lệch có thể khiến việc điều trị bị trì hoãn hay một phân tích tài chính dựa trên dữ liệu không chính xác có thể dẫn đến các thiệt hại tốn kém.
4.2. Thiệt hại kinh tế và mất uy tín
Ngoài những rủi ro trực tiếp, ảo giác AI còn có thể gây ra tổn thất kinh tế và uy tín nghiêm trọng cho doanh nghiệp. Các đầu ra sai lệch khiến doanh nghiệp tốn kém tài nguyên, từ thời gian kiểm tra lỗi đến việc đưa ra quyết định dựa trên thông tin sai lệch. Các công ty phát hành công cụ AI kém tin cậy có nguy cơ bị tổn hại danh tiếng, đối mặt với trách nhiệm pháp lý và thiệt hại tài chính.
4.3. Lan truyền thông tin sai lệch
Ảo giác AI cũng góp phần làm lan truyền thông tin sai lệch và thông tin giả mạo, đặc biệt là trên các nền tảng mạng xã hội. Khi AI tạo sinh tạo ra thông tin không chính xác nhưng thoạt nhìn lại trôi chảy và thuyết phục, nội dung đó có thể dễ dàng được chia sẻ và khuếch đại bởi người dùng vốn cho rằng thông tin là đáng tin. Vì thông tin có thể định hình dư luận, thậm chí kích động các hành vi nguy hiểm, cả nhà phát triển lẫn người dùng các công cụ AI cần nhận thức và chịu trách nhiệm trong việc ngăn chặn sự lan truyền vô ý các thông tin sai lệch.
4.5. Xói mòn niềm tin
Cuối cùng, sự xói mòn niềm tin là hệ quả tổng hợp từ tất cả những tác động trên. Khi người dùng gặp những thông tin sai lệch, vô nghĩa hoặc gây hiểu nhầm, họ bắt đầu hoài nghi về độ tin cậy của các hệ thống này – đặc biệt trong các lĩnh vực đòi hỏi thông tin chính xác tuyệt đối. Chỉ một vài sai sót nghiêm trọng cũng có thể làm tổn hại đến danh tiếng của công nghệ AI và cản trở quá trình ứng dụng rộng rãi.
Vì vậy, một trong những thách thức lớn nhất của ảo giác AI là việc đối mặt với kỳ vọng và nhận thức của người dùng. Nhiều người, đặc biệt là những người chưa quen thuộc với AI, thường mặc định rằng các công cụ tạo sinh cho ra kết quả hoàn toàn chính xác và đáng tin cậy – do hình thức trình bày trôi chảy và đầy tự tin. Việc giáo dục người dùng về những giới hạn của AI là điều cần thiết, nhưng cũng không đơn giản, bởi nó đòi hỏi sự cân bằng giữa tính minh bạch về điểm yếu của hệ thống và việc duy trì niềm tin vào tiềm năng của công nghệ này.
5. Hạn chế ảo giác AI
Hiện tượng ảo giác AI có thể được giảm thiểu thông qua việc đảm bảo chất lượng dữ liệu, điều chỉnh mô hình, xác minh thông tin đầu ra, phối hợp giữa con người và AI, cũng như tối ưu câu lệnh đầu vào.
5.1. Đảm bảo chất lượng dữ liệu
Chất lượng dữ liệu huấn luyện là một trong những yếu tố hiệu quả nhất giúp các đơn vị triển khai mô hình giảm thiểu hiện tượng ảo giác AI. Đảm bảo tập dữ liệu huấn luyện đa dạng, có tính đại diện và không mang thiên kiến nghiêm trọng có thể giảm thiểu nguy cơ mô hình tạo ra các đầu ra sai lệch hoặc gây hiểu lầm. Một tập dữ liệu đa dạng giúp mô hình hiểu được nhiều bối cảnh, ngôn ngữ và sắc thái văn hóa khác nhau, từ đó nâng cao khả năng phản hồi chính xác và đáng tin cậy.
Để làm được điều này, cần áp dụng các quy trình tuyển chọn dữ liệu nghiêm ngặt, chẳng hạn như loại bỏ các nguồn không đáng tin cậy, cập nhật dữ liệu định kỳ và tích hợp nội dung đã được chuyên gia thẩm định. Các kỹ thuật như tăng cường dữ liệu (data augmentation) và học chủ động cũng có thể nâng cao chất lượng tập dữ liệu bằng cách phát hiện và bổ sung các khoảng trống thông tin bằng dữ liệu phù hợp. Bên cạnh đó, việc sử dụng các công cụ phát hiện và hiệu chỉnh thiên kiến ngay trong quá trình xây dựng tập dữ liệu là điều cần thiết để đảm bảo tính đại diện và cân bằng.
5.2. Tinh chỉnh mô hình
Việc tinh chỉnh và hiệu chỉnh mô hình AI là bước thiết yếu để giảm thiểu hiện tượng ảo giác AI và nâng cao độ tin cậy tổng thể. Các quy trình này giúp điều chỉnh hành vi của mô hình sao cho phù hợp với kỳ vọng của người dùng, giảm lỗi và cải thiện mức độ liên quan của kết quả đầu ra. Đặc biệt, tinh chỉnh (fine-tuning) rất hữu ích khi cần tùy biến một mô hình tổng quát (general-purpose model) cho các trường hợp sử dụng cụ thể, đảm bảo mô hình hoạt động hiệu quả trong ngữ cảnh riêng mà không sinh ra những phản hồi sai lệch hoặc không phù hợp.
Nhiều công cụ và phương pháp hiện có giúp quá trình tinh chỉnh mô hình trở nên hiệu quả hơn. Một trong số đó là học tăng cường từ phản hồi của con người (Reinforcement Learning from Human Feedback – RLHF), cho phép mô hình học hỏi từ phản hồi do người dùng cung cấp để điều chỉnh hành vi theo mục tiêu mong muốn.
Ngoài ra, việc điều chỉnh tham số (parameter tuning) cũng giúp kiểm soát phong cách đầu ra của mô hình như tạo ra các phản hồi chắc chắn hơn nhằm đảm bảo độ chính xác, hoặc sáng tạo hơn cho các tác vụ mở. Các kỹ thuật như bỏ học (dropout), chuẩn hoá (regularization) và dừng sớm (early stopping) cũng được sử dụng để hạn chế hiện tượng quá khớp trong quá trình huấn luyện, từ đó giúp mô hình học tổng quát thay vì chỉ ghi nhớ dữ liệu.
5.3. Xác minh và phối hợp
Việc xác minh đầu ra do AI tạo ra bằng cách đối chiếu với các nguồn đáng tin cậy hoặc kiến thức đã được chứng thực giúp con người phát hiện lỗi, chỉnh sửa sai sót và ngăn chặn những hậu quả nguy hiểm tiềm tàng. Những công cụ này giúp đảm bảo rằng phản hồi từ AI được xây dựng dựa trên thông tin xác thực – đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực nhạy cảm với tính chính xác như giáo dục hoặc nghiên cứu.
Bên cạnh đó, việc tích hợp quy trình đánh giá bởi con người vào quy trình làm việc trang bị thêm một lớp giám sát quan trọng, đặc biệt trong các lĩnh vực có rủi ro cao như y tế hoặc pháp lý, nơi sai sót có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng.
5.4. Tối ưu hóa câu lệnh
Về phía người dùng cuối, việc thiết kế câu lệnh đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu ảo giác AI. Một câu lệnh mơ hồ dễ dẫn đến câu trả lời sai lệch hoặc không liên quan, trong khi một lời nhắc rõ ràng và cụ thể sẽ giúp mô hình dễ tạo ra kết quả có ý nghĩa hơn.
Để tăng độ tin cậy của đầu ra, người dùng có thể áp dụng một số kỹ thuật thiết kế câu lệnh. Ví dụ, chia nhỏ các tác vụ phức tạp thành các bước nhỏ và dễ kiểm soát hơn giúp giảm tải nhận thức cho mô hình AI và hạn chế khả năng xảy ra lỗi.
5.5. Phát triển công nghệ
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, các nỗ lực nghiên cứu liên tục trong cộng đồng AI đang hướng tới việc phát triển các mô hình mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn nhằm giảm thiểu ảo giác AI. Một hướng đi nổi bật là AI có khả năng giải thích (Explainable AI – XAI), giúp tăng tính minh bạch bằng cách làm rõ lý do đằng sau mỗi phản hồi của AI, từ đó cho phép người dùng đánh giá độ tin cậy của kết quả.
Một công nghệ khác đang được quan tâm là hệ thống tăng cường truy xuất thông tin (Retrieval-Augmented Generation – RAG), kết hợp mô hình AI tạo sinh với các nguồn tri thức bên ngoài. Nhờ khả năng truy xuất dữ liệu thực tế, RAG giúp phản hồi của AI trở nên có cơ sở, dựa trên thông tin đã được xác thực và cập nhật, qua đó hạn chế tình trạng bịa đặt hoặc sai lệch thông tin.
Nguồn: Data Camp
