Trong bối cảnh sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI), việc sử dụng AI để đào tạo AI mang theo những hệ lụy đáng lo ngại.

Một nghiên cứu mới từ Đại học Stanford và Đại học Rice đã chỉ ra rằng, việc sử dụng hình ảnh tạo bởi AI để huấn luyện các mô hình AI khác có thể dẫn đến những sản phẩm không chỉ tồi tệ mà còn kỳ dị. Hiện tượng này được gọi là “Rối loạn mô hình tự thực” (MAD). Tự thực là quá trình tế bào tự ăn các thành phần của chính nó, trong trường hợp này AI tạo ảnh tự tiêu hóa những nội dung do nó tạo ra.

Rối loạn mô hình tự thực là tình trạng mà hình ảnh do AI tạo ra có thể bị phóng đại các chi tiết không bình thường, dẫn đến dữ liệu huấn luyện sai lệch và kết quả là những bức ảnh ngày càng không giống con người. Nghiên cứu cho thấy, việc bổ sung dữ liệu thực tế và mới mẻ vào mỗi thế hệ mô hình là cần thiết để tránh việc giảm chất lượng và đa dạng của mô hình.

Trí tuệ nhân tạo sẽ phải dựa vào dữ liệu thực tế do con người tạo ra với chất lượng cao để tiến xa hơn trong quá trình phát triển.

Trong tương lai, việc cân nhắc cách sử dụng và đào tạo AI sẽ trở nên cực kỳ quan trọng để bảo đảm rằng, sự phát triển của AI không chỉ mang lại lợi ích, mà còn tránh được những hệ lụy tiềm tàng, duy trì giá trị của con người trong lĩnh vực nội dung và nhiếp ảnh.

Mối lo AI đào tạo AI (hanoimoi.vn)

Nguyễn Phúc (HNM)