Những điểm chính của bài viết này Khi nói đến các biện pháp đối phó với ảo giác AI, câu trả lời đúng không phải là "giảm nó về 0" mà là "giảm thiệt hại thực tế xuống 0". Ảo giác là hiện tượng AI tạo sinh thông tin không dựa trên thực tế, như thể nó chính xác. Đây không phải là lỗi mà là do cấu trúc của LLM, nó chọn từ tiếp theo dựa trên xác suất. Vì vậy không thể loại bỏ hoàn toàn được. Mặt khác, lời nói dối có những khuôn mẫu có thể được phát hiện và thiết kế hoạt động chắc chắn có thể giảm thiểu rủi ro. Bài viết này đã tổ chức cơ chế, phương pháp phát hiện và các kỹ thuật thực hành để phòng ngừa dựa trên thông tin sơ cấp.
Hộp thông tin Ban biên tập
Hiện tượng AI tự tin tạo ra thông tin vô căn cứ
Các vấn đề về cấu trúc phổ biến đối với tất cả các LLM như ChatGPT, Claude và Gemini
Về nguyên tắc, không thể có được. Rủi ro có thể giảm đáng kể thông qua thiết kế vận hành
Kiểm tra sự thật / Lời nhắc ghi công / RAG / Tách biệt mục đích
Y tế/Luật/Tài chính/Danh từ riêng/Thông tin mới nhất/Con số
Xác nhận lần cuối: Ngày 1 tháng 8 năm 2026 bởi ban biên tập
Trước khi nói về cách chống lại ảo giác AI, hãy để tôi thừa nhận một điều. AI rất thoải mái khi nói dối. Và tràn đầy tự tin.
Anh ta trích dẫn những giấy tờ không tồn tại, tuyên bố giờ làm việc của các cửa hàng mà anh ta chưa từng đến, và thậm chí còn đưa những tiền lệ hư cấu vào tài liệu của tòa án. Hiện tượng tạo ra "lời bịa ra thông tin nghe rất hợp lý" này là ảo giác (ảo giác, khi AI nói dối trông giống như vậy). Đây không chỉ là một lỗ hổng trong ChatGPT. Đây là một vấn đề về cấu trúc phổ biến đối với Claude, Gemini và tất cả các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM; AI tạo văn bản được đào tạo trên số lượng lớn văn bản).
Tuy nhiên, sẽ là quá sớm nếu coi điều này là “Đó là lý do tại sao AI không thể được sử dụng”. Hiểu nguyên nhân, tìm hiểu thói quen phát hiện và thiết kế các hoạt động. Điều này làm giảm đáng kể rủi ro trong khi tối đa hóa lợi ích. Vấn đề không phải là có sử dụng AI hay không mà là tương tác với nó như thế nào.
Ảo giác là gì?
Ảo giác là một hiện tượng trong đó trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra thông tin không dựa trên thực tế, như thể nó chính xác.
Nguồn gốc của từ này là ảo giác, có nghĩa là "ảo giác" trong tiếng Anh. Cái tên này xuất phát từ việc AI đưa ra những sự thật, thông tin vô căn cứ không tồn tại trong thực tế, như thể nó đang nhìn thấy ảo ảnh. Điều đáng lo ngại là những lời nói dối đều sai ngữ pháp, có vẻ hợp lý và thể hiện sự tự tin. AI không có sự “ngập ngừng” như con người khi nói dối.
Có hai điểm. Thứ nhất, AI không có ý định “nói dối”. Thứ hai, bản thân AI không biết mình sai. Đó là lý do tại sao ngay cả khi bạn hỏi ai đó một câu hỏi, họ có thể âm thầm củng cố câu hỏi đó bằng một lời nói dối khác.
Tại sao AI lại nói dối?—Nó xảy ra như thế nào
LLM không phải là một ``thiết bị để tìm và trả lời các sự kiện.'' Thiết bị này tiếp tục chọn từ có xác suất xuất hiện tiếp theo cao nhất dựa trên ngữ cảnh trước đó. Đây là gốc rễ của ảo giác.
Đối với AI, không có sự phân biệt giữa “câu trả lời đúng” và “câu trả lời hợp lý”. Mô hình chỉ tái tạo các chuỗi tự nhiên về mặt thống kê trong dữ liệu huấn luyện và bản thân mô hình không có cơ chế để xác minh xem nội dung có đúng hay không.
Phân loại các nguyên nhân chính của sự xuất hiện.
| gây ra | chuyện gì đang xảy ra | Ví dụ điển hình |
|---|---|---|
| thế hệ ngẫu nhiên | Kết quả đầu ra “có khả năng tiếp tục” mà không kiểm tra sự thật | Bịa đặt tên giấy/sách không tồn tại |
| Dữ liệu đào tạo cũ/bị thiếu | Điền vào những khu vực chưa biết bằng "đoán" | Trả lời sai về phí, nhân sự và số liệu thống kê mới nhất |
| hiểu nhầm ngữ cảnh | Được tạo ra do sự hiểu lầm về tiền đề của câu hỏi | Thông tin gây nhầm lẫn về những người/sản phẩm khác nhau có cùng tên |
| chiều chuộng quá mức | Căn chỉnh với các giả định sai lầm của người dùng | Ngay cả khi tôi chỉ ra chỗ sai, tôi cũng sẽ nói: “Đúng vậy”. |
| hướng dẫn mơ hồ | bịa đặt để chừa chỗ cho việc giải thích | Trả lời những câu hỏi mơ hồ bằng những lời nói dối quá cụ thể |
Điều đáng chú ý là bản chất của “Tôi không thể nói tôi không biết”. Trong khi con người chỉ có thể nói "Tôi không hiểu", LLM ghét những khoảng trống và cố gắng điền vào chỗ trống bằng những từ thích hợp. Khả năng điền vào chỗ trống này là điểm mạnh trong việc tạo câu và là điểm yếu trong câu trả lời thực tế.
Tôi cũng muốn đọc nó
TypingMind là gì? Giá và các tùy chọn lựa chọn bắt đầu từ $39 (phiên bản 2026)
TypingMind là màn hình trò chuyện một lần, nơi bạn có thể sử dụng nhiều AI bằng khóa API của riêng mình. Chúng tôi đã sắp xếp các nội dung của Tiêu chuẩn $39, Mở rộng $79 và Cao cấp $99, phiên bản Nhóm bắt đầu từ $83 mỗi tháng, nơi lưu dữ liệu và mức độ bạn có thể sử dụng miễn phí bằng cách sử dụng thông tin chính thức kể từ tháng 8 năm 2026.
Ngày 7 tháng 8 năm 2026
14 bài toán và giải pháp triển khai AI trong các công ty xây dựng và ngành xây dựng
Phải mất nửa ngày để tạo ước tính và bạn có thể thu thập 20 báo cáo hàng ngày. Chúng tôi đã sắp xếp 14 vấn đề gặp phải khi giới thiệu AI trong ngành xây dựng dưới dạng Hỏi đáp. Hầu hết các nguyên nhân không nằm ở hiệu suất của AI mà nằm ở cách nó được phân phối. Nó bao gồm bản tóm tắt chi tiết về báo cáo hàng ngày, cách bắt đầu sau một tuần, chi phí khoảng 3.000 yên Nhật mỗi tháng và những điểm cần lưu ý về trợ cấp.
Ngày 7 tháng 8 năm 2026
Ảo giác có thể được loại bỏ?
Nếu chúng ta xem xét kỹ hơn kết luận, về nguyên tắc nó không thể giảm về 0. Trừ khi chúng ta từ bỏ phương pháp tạo ra lựa chọn từ tiếp theo dựa trên xác suất, nếu không việc đưa ra những lời nói dối sẽ không hoàn toàn dừng lại.
Tuy nhiên, đây không phải là một câu chuyện vô vọng. Điều này là do tỷ lệ mắc bệnh thay đổi rất nhiều tùy thuộc vào hoạt động. Người ta đã chỉ ra rằng khoảng 15-20% câu trả lời do thế hệ AI đưa ra có chứa một số loại lỗi thực tế. Ngược lại, nếu tiến hành kiểm tra thích hợp, 20% này có thể được ngăn chặn thành thiệt hại thực tế.
Thay vì "giảm nó xuống 0", nó là "giảm thiệt hại thực tế xuống 0". Cần có sự thay đổi trong tư duy.
Các loại ảo giác chính
Ngay cả khi bạn nói đó là lời nói dối, vẫn có nhiều cách khác nhau để phát hiện điều đó tùy thuộc vào loại. Bằng cách biết bốn loại điển hình, bạn sẽ có thể cải thiện độ phân giải của những cảnh cần thận trọng.
| các loại | Nội dung | rủi ro cao |
|---|---|---|
| loại lỗi thực tế | Số, ngày tháng và danh từ riêng đơn giản là không chính xác. | Trung bình |
| loại chế tạo | Tạo giấy tờ, URL, tiền lệ và những người không tồn tại | cao |
| kiểu nhầm lẫn | Trộn lẫn và soạn thông tin về những thứ tương tự và khác nhau | Trung bình đến cao |
| Loại lỗi logic | Tuyên bố mâu thuẫn trước và sau, tính toán không cộng lại | thấp đến trung bình |
Loại nguy hiểm nhất là giả mạo. Nếu một bộ URL nguồn và tài liệu tham khảo hoàn chỉnh được tạo ra, nó sẽ chỉ có vẻ chân thực. Một cạm bẫy điển hình là bạn nhận thấy lỗi 404 cho đến khi bạn nhấp vào liên kết.
Làm thế nào để phát hiện lời nói dối trong AI? 5 cách kiểm tra xem xuyên suốt
Ảo giác có một điều kỳ quặc. Câu trả lời càng hoàn hảo thì càng có nhiều dấu hiệu ẩn giấu. Độ chính xác của việc phát hiện phụ thuộc vào việc bạn có nhận thức được thói quen này hay không. Dưới đây là một số phương pháp đánh giá có thể được sử dụng trong thực tế.
- Kiểm tra nguồn bằng cách nhấp vào nó. Nếu một URL hoặc tên giấy được hiển thị, hãy nhớ mở nó. Nó không tồn tại, nội dung không trùng khớp, nó đi tới một miền giống như vậy: đó là dấu hiệu của sự bịa đặt. AI đột ngột tắt khi được yêu cầu cung cấp nguồn cũng đáng nghi ngờ.
- Hãy xem liệu sức mạnh khẳng định của bạn có cân bằng với bản chất của thông tin hay không. Hãy cảnh giác với những người nói về những vấn đề thích hợp, khó xác minh một cách trôi chảy và quyết đoán một cách kỳ lạ. Sự tự tin quá mức vào những lĩnh vực lẽ ra phải mơ hồ là điển hình của Ảo giác.
- Hỏi cùng một câu hỏi hai lần bằng cách diễn đạt lại nó. Nếu bạn hỏi lại câu hỏi với cách diễn đạt khác và câu trả lời cũng khác nhau thì độ tin cậy sẽ thấp. Nếu đúng thì dù có hỏi bao nhiêu lần thì câu trả lời vẫn luôn như vậy.
Là một cầu nối, hai phương pháp sau đây tuy tốn ít công sức nhưng lại mang lại hiệu quả cao.
- Kiểm tra chéo với AI/công cụ tìm kiếm khác. Xác minh câu trả lời ChatGPT bằng Gemini, Perplexity hoặc tìm kiếm thông thường. Độ tin cậy tăng lên khi có nhiều nguồn độc lập đồng ý.
- Số nghi ngờ, danh từ riêng và thông tin mới nhất Thống kê, giá cả, tên người, ngày tháng và tin tức gần đây. Bốn lĩnh vực này là những lĩnh vực chính mà những lời nói dối có thể xen vào. Hãy tập thói quen kiểm tra thông tin chính chỉ ở đây.
ChatGPT là chatbot AI hỗ trợ trả lời câu hỏi, tạo văn bản, sắp xếp thông tin và tạo ý tưởng thông qua đối thoại tự nhiên. Bạn có thể thực hiện các tác vụ dựa trên văn bản như tóm tắt văn bản dài, soạn thảo email và đề xuất, dịch, diễn giải và sắp xếp chúng dưới dạng bảng trong khi trò chuyện. Chúng tôi còn cung cấp dịch vụ tạo mã lập trình, xác nhận nguyên nhân lỗi, giải thích nội dung học tập và tư vấn bằng hình ảnh. Nó phù hợp cho những người dùng muốn sử dụng nó cho nhiều mục đích khác nhau, từ nghiên cứu cá nhân đến hỗ trợ tạo và phát triển tài liệu kinh doanh.
Những rủi ro cụ thể do ảo giác tại nơi làm việc
Nếu là nghiên cứu cá nhân thì chỉ là trò đùa. Nhưng khi nó bị trộn lẫn vào việc ra quyết định của công ty, tổn thất sẽ trở thành tổn hại thực sự.
Các quyết định quản lý dựa trên thông tin không chính xác, mất niềm tin do hướng dẫn sai đối với khách hàng và vi phạm tuân thủ. Người ta đã chỉ ra rằng yếu tố rủi ro lớn nhất là chấp nhận đầu ra của AI được tạo ra theo mệnh giá mà không kiểm tra thực tế.
Tác động sẽ đặc biệt trực tiếp trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng. Nếu chatbot AI đưa ra hướng dẫn không chính xác, niềm tin của khách hàng sẽ bị hủy hoại ngay tại chỗ. Triết lý thiết kế để đưa AI vào hoạt động hỗ trợ khách hàng được trình bày chi tiết trong Cách chọn Công cụ hỗ trợ khách hàng AI, nhưng điểm mấu chốt là không để AI đưa ra câu trả lời cuối cùng.
Trong những tình huống nào nó đặc biệt nguy hiểm?
Không phải tất cả việc sử dụng đều nguy hiểm như nhau. Thiệt hại thực tế do ảo giác gây ra sẽ tăng lên ở những khu vực mà câu trả lời đúng được xác định duy nhất và tổn thất sẽ lớn nếu bạn trả lời sai.
| Mục đích | rủi ro | Chính sách phản hồi |
|---|---|---|
| Tạo ra ý tưởng và đập vào tường | thấp | OK để sử dụng như cũ |
| Tạo cơ sở viết | thấp | Hoàn thiện bằng tay |
| Tóm tắt/Dịch thuật | Trung bình | Xác minh bằng văn bản gốc |
| Điều tra/kiểm tra thực tế | cao | Hãy chắc chắn xác nhận với thông tin chính |
| Tư vấn y tế/pháp lý/tài chính | điều tốt nhất | Cần có sự xác nhận của chuyên gia |
Thành thật mà nói, ảo giác thậm chí có thể hữu ích như một “bước nhảy vọt về ý tưởng” khi sáng tạo hoặc động não. Vấn đề là đưa điều này vào bối cảnh của các câu trả lời thực tế. Việc đầu tiên cần làm là xác định mục đích sử dụng.
Biện pháp 1: Ngăn chặn lời nói dối bằng lời nhắc
Chỉ cần thay đổi cách viết đầu vào, tỷ lệ xảy ra ảo giác có thể giảm xuống mức độ khiêm tốn. Đây là một biện pháp không tốn phí và có thể có hiệu lực bắt đầu từ hôm nay.
Liệt kê các hướng dẫn hiệu quả.
- Hãy nêu rõ ràng: "Nếu bạn không biết, hãy trả lời 'Tôi không biết'".
- Yêu cầu “Vui lòng bao gồm URL nguồn” (nếu đó là bịa đặt, nó có thể được xác minh bằng xác minh)
- Yêu cầu sự phân biệt bằng cách nói: “Nếu bạn đoán, hãy viết như vậy”.
- Bao gồm các giả định và bối cảnh cụ thể trong các câu hỏi để giảm bớt chỗ cho việc giải thích
Đơn giản chỉ cần cho phép nói, “Tôi không biết,” sẽ làm giảm xu hướng lấp đầy chỗ trống bằng những lời nói dối. AI ghét sự im lặng, nhưng có thể im lặng nếu được ra lệnh.
Biện pháp 2: Kết hợp việc kiểm tra thực tế vào quy trình làm việc của bạn
Nếu bạn dựa vào cam kết cá nhân của mình, nó sẽ luôn tuột mất khi bạn bận rộn. Câu trả lời đúng là sử dụng một cơ chế để ngăn chặn nó.
Chuẩn hóa quy trình xác minh thông tin tối thiểu theo bốn bước. Lỗi cá nhân được giảm đáng kể.
Bước 1: Trích xuất “tuyên bố thực tế” từ đầu ra AI
Số, danh từ riêng, ngày tháng. Ba điều này là bản chất thực sự của những tuyên bố thực tế. Chỉ chọn ra những phần có thể xác định được là “đúng/sai”, chứ không chọn ra những ý kiến hay đề xuất. Đây là đối tượng của việc xác minh.
Bước 2: Xác minh thông tin chính của từng người
Áp dụng các tuyên bố thực tế được trích xuất cho các trang web chính thức, nguồn gốc và số liệu thống kê chính thức. Kiểm tra lời của nguồn chứ không phải lời của AI. Đây là bản chất của việc lấy lại.
Bước 3: Gắn cờ các xác nhận quyền sở hữu chưa được xác nhận là “chưa được xác nhận” và giữ chúng.
Các mục không thể xác nhận sẽ không bị xóa mà được đánh dấu rõ ràng là ``chưa được xác nhận'' và được giữ lại. Hãy coi màu xám như màu xám. Điều này ngăn ngừa tai nạn.
Bước 4: Chỉ chuyển các mục đã được xác minh cho đến sản phẩm cuối cùng
Chỉ những tuyên bố đã được chứng minh là đúng mới được chấp nhận và những tuyên bố chưa được xác nhận sẽ bị xóa hoặc gửi đi điều tra bổ sung. Điều quan trọng là phải thiết kế một hoạt động bao gồm bộ lọc này trước khi sử dụng các câu trả lời của AI được tạo.
Biện pháp 3: Gửi “câu trả lời dựa trên bằng chứng” trên RAG
Nếu bạn muốn ngăn ảo giác LLM khỏi cấu trúc thì đây là lựa chọn yêu thích của bạn. RAG (Retrieval-Augmented Generation, một hệ thống cho phép AI đọc tài liệu nội bộ và đưa ra câu trả lời) cho phép AI tham khảo các tài liệu và cơ sở dữ liệu nội bộ đáng tin cậy trước khi đưa ra câu trả lời.
Hãy ngừng yêu cầu AI trả lời dựa trên “bộ nhớ của chính nó”. Thay vào đó, hãy “yêu cầu học sinh đọc và trả lời đúng tài liệu trong tay”. Chỉ riêng điều này đã làm giảm đáng kể phạm vi của việc bịa đặt.
RAG sẽ hiệu quả hơn đối với những công ty có tài liệu cơ bản như sổ tay hướng dẫn nội bộ, thông số kỹ thuật sản phẩm và Câu hỏi thường gặp. Điều này là do cơ sở cho câu trả lời gắn liền với tài liệu hiện có. Người ta đã chỉ ra rằng cơ sở hạ tầng tìm kiếm yếu kém là một yếu tố góp phần gây ra ảo giác và chất lượng tài liệu tham khảo có liên quan trực tiếp đến chất lượng câu trả lời.
Tuy nhiên, nó không hoàn hảo. Nếu bản thân tài liệu nguồn tham chiếu đã cũ hoặc không chính xác, AI sẽ tái tạo lỗi một cách trung thực. RAG chỉ hoạt động khi được kết hợp với ``dữ liệu nguồn chính xác.'' Các biện pháp đối phó chỉ có thể được thực hiện bằng cách bao gồm quản lý độ mới của dữ liệu gốc.
Biện pháp 4: Tách biệt ứng dụng và mô hình
Đối với các nhiệm vụ yêu cầu tính xác thực, AI trả lời bằng cách tham khảo các nguồn (các loại được liên kết tìm kiếm như Perplexity) là phù hợp. Mặt khác, một mô hình chuyên về đối thoại sẽ dễ tạo và soạn thảo hơn.
ChatGPT, Claude và Perplexity đều có lĩnh vực chuyên môn khác nhau. Thay vì dựa vào một mô hình để làm mọi việc, hãy phân chia vai trò bằng cách nói, ``Đây là để kiểm tra thực tế, và đây là để xây dựng cơ sở.'' Đây là một ý tưởng thiết kế đơn giản nhưng chắc chắn, có thể áp dụng được trong thực tế.
Claude là một chatbot AI được phát triển bởi Anthropic, hỗ trợ hiểu, tạo, tóm tắt và phân tích văn bản theo cách trò chuyện tự nhiên. Nó có thế mạnh trong việc đọc các văn bản dài và sắp xếp các vấn đề, đồng thời có thể tóm tắt nội dung giấy tờ, hợp đồng, báo cáo, biên bản, v.v. và rút ra những điểm và rủi ro quan trọng. Chúng tôi cũng có thể trợ giúp soạn thảo email, đề xuất và tài liệu kinh doanh, diễn giải văn bản và tư vấn về quy tắc. Nó phù hợp cho các cá nhân và người dùng doanh nghiệp muốn hợp lý hóa việc nghiên cứu, viết và tạo tài liệu kinh doanh đồng thời nhấn mạnh tính chính xác và giải thích chi tiết.
Xu hướng theo mô hình—AI nào chống lại ảo giác mạnh hơn?
“AI nào ít có khả năng nói dối nhất?” Tôi thường được hỏi câu hỏi này, nhưng tôi sẽ nêu kết luận của mình trước. Không có mô hình nào là an toàn tuyệt đối. Ảo giác xảy ra khi có khoảng cách giữa mô hình mục đích chung và kiến thức cụ thể của công ty.
Tuy nhiên, vẫn có sự khác biệt về xu hướng tùy thuộc vào triết lý thiết kế. Sẽ dễ dàng hơn để lựa chọn nếu bạn biết loại.
| kiểu | Ví dụ điển hình | Xu hướng trong câu trả lời thực tế |
|---|---|---|
| Loại liên kết tìm kiếm | bối rối | Câu trả lời dựa trên kết quả tìm kiếm trên web, giúp bạn dễ dàng xác minh nguồn. |
| Loại đối thoại chuyên ngành | Trò chuyệnGPT・Claude | Việc tạo câu diễn ra suôn sẻ nhưng thông tin mới nhất và danh từ riêng cần được xác minh |
| Loại liên kết thông tin mới nhất | Gemini | Nó được tích hợp với nền tảng tìm kiếm và mạnh về các chủ đề gần đây, nhưng cần phải xác nhận nguồn. |
Loại được liên kết tìm kiếm giúp giảm chi phí xác minh bằng cách thêm URL nguồn vào câu trả lời. Do đó, nó tương thích với công việc mà việc kiểm tra thực tế là chìa khóa. Mặt khác, loại đối thoại chuyên biệt dễ tóm tắt những đoạn văn dài và tạo cơ sở.
Điều bạn cần cẩn thận là dù có liên kết tìm kiếm thì những lời nói dối cũng sẽ không biến mất. Xảy ra sai sót trong kết quả tìm kiếm và đọc sai thông tin được truy xuất. Nỗ lực "nhấp để xác nhận" rất hữu ích vì đã bao gồm nguồn.
Phù hợp với mục đích sẽ hiệu quả hơn là chọn mẫu. Các câu trả lời thực tế được liên kết với tìm kiếm và việc tạo ý tưởng là dành riêng cho từng cuộc đối thoại. Chỉ riêng sự phân bố này cũng có thể thay đổi đáng kể tỷ lệ ảo giác được cảm nhận. Sự khác biệt về xu hướng giữa từng mô hình được so sánh cụ thể giữa ChatGPT so với Claude và Perplexity so với ChatGPT.
Perplexity là một công cụ nghiên cứu AI giúp điều tra thông tin trên web để trả lời các câu hỏi có câu tự nhiên và tóm tắt các điểm chính bằng các liên kết nguồn. Thay vì tự mình mở nhiều trang kết quả tìm kiếm, bạn có thể sắp xếp thông tin liên quan trên các trang và xem lại các trang cơ bản để hiểu rõ hơn. Bạn có thể tìm hiểu sâu hơn bằng các câu hỏi bổ sung hoặc tiếp tục nghiên cứu về một chủ đề cụ thể ở định dạng theo chuỗi để có thể dùng chủ đề này làm điểm khởi đầu cho các nghiên cứu so sánh hoặc nghiên cứu sơ cấp. Thích hợp cho doanh nhân, nhà văn, sinh viên và người dùng nghiên cứu muốn rút ngắn thời gian thu thập thông tin.
Hình ảnh tổng thể về các biện pháp chống ảo giác
Chúng ta hãy xem xét các biện pháp được thực hiện cho đến nay về mặt hiệu quả và nỗ lực. Điều này sẽ giúp bạn ưu tiên.
| biện pháp đối phó | thời gian và công sức | tác dụng | Hiệu quả ngay lập tức |
|---|---|---|---|
| Thiết bị prompt | bé nhỏ | Trung bình | cùng ngày |
| Thủ tục kiểm tra thực tế | Trung bình | lớn | vài ngày |
| Tách ứng dụng/mô hình | Trung bình | trung bình đến lớn | cùng ngày |
| Giới thiệu RAG | lớn | lớn | Một vài tuần~ |
| đánh giá của chuyên gia | lớn | tối đa | mỗi lần |
Không có viên đạn bạc nào chỉ đòi hỏi một sự lựa chọn. Thực tế là bắt đầu với việc ``tạo lời nhắc'' và ``tách biệt các mục đích sử dụng'' và xây dựng ``kiểm tra thực tế'' và ``RAG'' tùy thuộc vào tầm quan trọng của doanh nghiệp.
Điều gì thay đổi với ảo giác? Điều kiện tiên quyết để sử dụng AI
Hiểu được ảo giác sẽ thay đổi cảm giác của bạn về khoảng cách với AI.
Từ bỏ hình ảnh “AI như một chuyên gia hiểu biết” và coi đó là “một trợ lý xuất sắc nhưng đôi khi lười biếng dựa vào việc xác minh”. Việc triển khai AI thành công hay thất bại phụ thuộc vào việc tiền đề này có được chia sẻ trong toàn tổ chức hay không.
Chúng tôi không cấm AI hoặc tin tưởng một cách mù quáng vào nó. Sau khi tính đến chi phí xác minh, chúng tôi vẫn sẽ tận dụng năng suất còn lại. Đây là cạm bẫy thực tế vào năm 2026.
Ban biên tập Phán quyết
Ảo giác không phải là một lỗi cần sửa mà là một phẩm chất cần phải chung sống. Nếu bạn hiểu sai điều này, bạn sẽ có biện pháp đối phó sai hướng.
Quan điểm của ban biên tập như sau. Thay vì đầu tư vào việc ngăn chặn hoàn toàn, việc vận hành bằng cách kết hợp chi phí xác minh vào hoạt động sẽ có ROI cao hơn. Tỷ lệ lỗi thực tế 15-20% có nghĩa là 80% thông tin có thể được sử dụng nếu đảo ngược. 80% trong số này được thực hiện ở tốc độ cao và 20% còn lại được dừng lại bằng cách kiểm tra thực tế - đội nào có thể tạo ra bố cục này sẽ chiến thắng.
Đặc biệt hiệu quả là lời nhắc “nói với họ rằng họ không biết” và “phân chia mục đích sử dụng”. Nó miễn phí và sẽ bắt đầu có hiệu quả vào ngày mai. RAG tuy mạnh mẽ nhưng cần có chi phí tiên quyết cho việc chuẩn bị dữ liệu gốc nên trình tự đúng là trước tiên phải tạo nền tảng bằng các biện pháp nhẹ nhàng rồi mới xem xét.
Mặt khác, điều tôi thực sự không thích là quyết định cấm hoàn toàn AI. Việc lựa chọn không sử dụng vì sợ rủi ro sẽ là mất đi cơ hội lớn nhất khi các đối thủ tăng năng suất bằng AI. Điều đáng sợ không phải là lời nói dối của AI mà là hoạt động không xác minh được lời nói dối.
Những điểm cần xem trong thực tế
Thẳng thắn đánh giá hiệu quả của từng biện pháp dựa trên thông tin và nghiên cứu công khai.
- prompt về phân bổ: Việc này tuy đơn giản nhưng cực kỳ hiệu quả về mặt chi phí. Chỉ cần yêu cầu một URL, hành vi giả mạo có thể được phát hiện chỉ bằng một cú nhấp chuột. Đó là một động thái miễn phí và sẽ bắt đầu có hiệu quả vào ngày mai.
- Xử lý số, danh từ riêng và thông tin mới nhất: Thành thật mà nói, đây vẫn là một lĩnh vực đáng sợ. Lệ phí, vấn đề nhân sự và tin tức gần đây là những lĩnh vực nhạy cảm mà những lời nói dối có thể xen vào, vì vậy điều cần thiết là phải sao lưu thông tin bằng thông tin chính.
- Mô hình liên kết tìm kiếm: Việc xác minh nhanh hơn vì có đính kèm nguồn. Nó diễn ra tốt đẹp với công việc dựa trên thực tế. Tuy nhiên, xin lưu ý rằng ``có nguồn = đúng'' không có nghĩa.
- Sử dụng trực tiếp cho dịch vụ khách hàng: Thành thật mà nói, đây không phải là một ý tưởng hay mà là một tình huống nên tránh bằng mọi giá. Có một rủi ro lớn khi thiết kế một hệ thống đưa ra trực tiếp các câu trả lời chính của AI cho thế giới bên ngoài. Hãy chắc chắn bao gồm các đánh giá của người khác.
Điều quan trọng là thay đổi cách bạn sử dụng nó tùy thuộc vào cái giá phải trả cho việc mắc sai lầm. Hãy táo bạo khi nói đến các bản thảo và ý tưởng nội bộ, nhưng hãy thận trọng khi nói đến thông tin cuối cùng sẽ được gửi ra bên ngoài. Sự sắp xếp này là giải pháp thực sự để đối phó với ảo giác.
Các câu hỏi thường gặp (FAQ)
Hỏi. Ảo giác có thể loại bỏ hoàn toàn được không?
Về nguyên tắc, nó không thể bị loại bỏ. Vì LLM là một hệ thống chọn từ tiếp theo dựa trên xác suất nên không thể dừng hoàn toàn việc đưa vào những lời nói dối. Tuy nhiên, tỷ lệ xảy ra và thiệt hại thực tế có thể giảm đáng kể thông qua thiết kế vận hành.
Q. AI nào khó bị ảo giác nhất?
Có sự khác biệt tùy thuộc vào kiểu máy, nhưng không có cái gọi là `` an toàn ''. Nếu việc kiểm tra tính xác thực là quan trọng thì một câu trả lời được liên kết với tìm kiếm (chẳng hạn như Perplexity) trả lời bằng cách trích dẫn nguồn là phù hợp. Thực tế là sử dụng chúng theo cách khác nhau tùy theo mục đích.
Q. Điều đó có nghĩa là AI đúng nếu nó “tự tin”?
Đúng hơn là ngược lại. AI tuyên bố với giọng điệu tương tự ngay cả khi nó sai. Tốt nhất bạn nên nghĩ rằng sự tự tin và độ chính xác không liên quan đến nhau. Những khẳng định quá mức về những vấn đề khó xác minh là một dấu hiệu cảnh báo.
H. Tôi nên kiểm tra thực tế ở mức độ nào?
Phụ thuộc vào việc sử dụng. Sẽ không cần thiết nếu bạn đang nảy ra một ý tưởng, nhưng nếu bạn sử dụng nó để tiết lộ ra bên ngoài hoặc ra quyết định, hãy đảm bảo bao gồm các con số, danh từ riêng, ngày tháng và thông tin mới nhất. Sẽ hiệu quả hơn nếu làm cho chúng tỷ lệ thuận với tầm quan trọng của chúng.
Hỏi. Có thể ngăn chặn điều này chỉ bằng cách thay đổi lời nhắc không?
Mặc dù tỷ lệ mắc bệnh có thể giảm nhưng không thể ngăn chặn hoàn toàn. ``Nếu bạn không hiểu, hãy cho tôi biết'' và ``vui lòng trích dẫn nguồn'' đều có hiệu quả, nhưng đừng bỏ qua bước kiểm tra thực tế cuối cùng.
Q. Ảo giác có biến mất nếu tôi sử dụng RAG không?
Nó sẽ giảm đáng kể, nhưng nó sẽ không về không. Nếu tài liệu nguồn tham chiếu cũ hoặc không chính xác, AI sẽ tái tạo lỗi một cách trung thực. RAG hoạt động với dữ liệu nguồn chính xác.
Q. Sử dụng AI cho dịch vụ khách hàng có được không?
Phụ thuộc vào thiết kế. Thay vì để lại câu trả lời cuối cùng cho AI, việc cung cấp các lộ trình đánh giá và báo cáo của con người là thực tế. Để biết thêm thông tin, hãy xem Cách chọn công cụ dịch vụ khách hàng AI.
Q. Có công cụ nào tự động phát hiện ảo giác không?
Có các cơ chế kiểm tra chéo bán tự động với các AI và tìm kiếm khác, nhưng đừng quá tự tin. Các công cụ phát hiện cũng đưa ra kết quả dương tính giả, vì vậy nguyên tắc vàng là mọi người phải xác nhận các sự kiện quan trọng bằng thông tin chính.
H. Sự khác biệt giữa ảo giác và "lỗi AI" là gì?
Ảo giác được đặc trưng bởi "nói dối một cách hợp lý và tự tin". Không giống như các lỗi tính toán đơn giản hoặc lỗi đánh máy, vấn đề nằm ở chỗ các nguồn có vẻ xác thực và thậm chí là các con số cụ thể được tạo ra, đó là lý do tại sao cần phải biết thói quen phát hiện.
Các bài viết liên quan và so sánh bạn có thể muốn đọc
Các biện pháp chống ảo giác được kết nối với việc lựa chọn mô hình. Bạn có thể kiểm tra cụ thể sự khác biệt về tính thực tế và chuyển đổi ứng viên trên trang so sánh/thay thế.
- ChatGPT vs Claude - Sự khác biệt về tính thực tế và khả năng đàm thoại
- Sự bối rối so với ChatGPT - Cách sử dụng loại phân bổ và loại tương tác
- Gemini vs ChatGPT - Dễ dàng xử lý và xác minh thông tin mới nhất
- Claude vs Gemini - So sánh nguy cơ đọc sai trong các bản tóm tắt dài
- Các lựa chọn thay thế cho ChatGPT — Các lựa chọn thay thế được đề xuất cho các mục đích sử dụng khác nhau
- Các lựa chọn thay thế bối rối - Các lựa chọn thay thế dựa trên tìm kiếm
- Cách chọn công cụ hỗ trợ khách hàng AI - Được thiết kế để ngăn chặn những lời nói dối của AI trở thành tác hại thực sự khi giao dịch với khách hàng
Trang web chính thức của từng công cụ (thông tin chính)
Giá cả, chức năng và phạm vi hỗ trợ là thông tin chính được cung cấp bởi trang web chính thức của mỗi công ty. Bài viết này dựa trên xác minh tại thời điểm xuất bản, nhưng hãy nhớ kiểm tra từng trang chính thức để biết các điều kiện chính xác và mới nhất.
- ChatGPT — Trang web chính thức (xem chi tiết)
- Claude — Trang web chính thức (xem chi tiết)
- Perplexity — Trang web chính thức (xem chi tiết)