Nội dung bài viết
Trí tuệ nhân tạo một ngày nào đó có thể nâng cao nhận thức của con người, dẫn đến những tiến bộ đáng kể trong khoa học, công nghệ và các lĩnh vực khác. Nghiên cứu học thuật mới cho thấy nó cũng có thể khiến chúng ta trở nên buồn tẻ.
Đó là bởi vì cái gọi là mô hình ngôn ngữ lớn hỗ trợ các ứng dụng AI thường mang lại thông tin có thể dự đoán được và mang tính quy chuẩn cho toàn bộ người dân, làm giảm sự phức tạp của cuộc sống thành một đống ý tưởng nhạt nhẽo.
Giáo sư Sandra Matz của Trường Kinh doanh Columbia, tác giả của nghiên cứu, nói với CBS News: “LLM dự đoán từ tiếp theo có khả năng xảy ra nhất trong một câu hoặc sự kiện theo một trình tự và theo định nghĩa, đó là mức trung bình”.
"Nó cho bạn biết điều gì có nhiều khả năng xuất hiện nhất nếu bạn yêu cầu nó giới thiệu một bộ phim hoặc màu sơn tường của bạn.
Nó đồng nhất hóa các quyết định và tất cả chúng ta đều nhận được kết quả như nhau." Để đi đến phát hiện của mình, Matz và các đồng tác giả nghiên cứu của cô đã phân tích hơn 110.000 quyết định trong thế giới thực được đưa ra bởi 1.000 người và so sánh chúng với các lựa chọn được đưa ra bởi cả tác nhân AI chung và cá nhân hóa.
Họ cũng sử dụng dữ liệu từ một ứng dụng Facebook có tên là dự án myPersonality, dự án này đã tiến hành kiểm tra tính cách của những người dùng đã chia sẻ hồ sơ Facebook của họ cho mục đích nghiên cứu.
Đối với các cá nhân, việc dựa vào AI để đưa ra quyết định, chẳng hạn như đi đâu trong kỳ nghỉ hay mua giày đi bộ, sẽ hướng mọi người đến những lựa chọn phổ biến nhất và tránh xa những hành vi và sở thích đặc biệt hơn, thậm chí kỳ quặc hơn, theo Matz, một nhà khoa học xã hội tính toán có nền tảng về tâm lý học và khoa học máy tính.
Trên thực tế, AI thu hẹp những gì người dùng “khám phá về các chủ đề và mối quan hệ tâm lý”, cô viết và nói thêm rằng “LLM hoạt động an toàn theo sở thích của người dùng”.
Nói cách khác, ngay cả khi tác nhân AI biết người dùng của nó thỉnh thoảng đưa ra quyết định đột phá hoặc không bình thường về bất kỳ chủ đề cụ thể nào, chẳng hạn như ăn gì cho bữa tối, "Các tác nhân LLM sẽ thúc đẩy hành vi hướng tới các lựa chọn chuẩn mực hơn và thu hẹp phạm vi những gì cá nhân khám phá", Matz nói thêm.
Matz nói: “AI ghét rủi ro vì chúng tôi huấn luyện nó theo cách đó.
"Nó muốn giữ bạn trên nền tảng, vì vậy nó cho bạn thấy những gì bạn đã thích chứ không phải những thứ bên ngoài những gì bạn làm." Cô nói thêm, các ứng dụng AI không cần phải hoạt động theo cách này mà đó là cách chúng được lập trình để hoạt động.
Để ngăn chặn các tác nhân AI làm giảm sự phong phú và đa dạng của trải nghiệm con người, Matz khuyến khích các nhà phát triển công nghệ xây dựng một nền tảng Tùy chọn "chế độ khám phá" dành cho những người dùng muốn có nhiều đề xuất bất ngờ hơn, ít thông thường hơn.
Điều đó sẽ giúp đảm bảo “chúng ta ngăn chặn bản thân với tư cách cá nhân trở nên nhàm chán và đảm bảo văn hóa không bị thu hẹp thành một nhóm sở thích duy nhất,” Matz nói.
Gợi ý thực hành:
1. Theo dõi thông báo từ cơ quan địa phương tại California.
2. Kiểm tra nguồn chính thức trước khi chia sẻ lại thông tin.