Nhóm nghiên cứu Nhật Bản đã dạy AI 'nói nhiều' như con người, và điều này lại giúp chúng suy luận thông minh hơn.

Chẳng ai ngờ việc 'dạy hư' AI lại mang đến kết quả tốt đẹp đến thế?

Trong nỗ lực thu hẹp khoảng cách giữa máy móc và con người, các nhà khoa học Nhật Bản đã thử nghiệm một ý tưởng táo bạo: biến AI trở nên 'ít lịch sự' hơn. Thay vì yêu cầu các mô hình ngôn ngữ lớn phải kiên nhẫn chờ đến lượt, nhóm nghiên cứu cho phép chúng chen ngang, ngắt lời hoặc im lặng, giống như cách con người trò chuyện.

Giao tiếp giữa con người thường chứa đầy những khoảnh khắc im lặng, những lần ngắt lời, khúc mắc hay sự mơ hồ. Trong khi đó, AI lại giao tiếp theo một cách rõ ràng và tuần tự: xử lý một mệnh lệnh, tạo phản hồi, đưa kết quả rồi chờ đợi lệnh mới.

Kết quả cho thấy rằng việc 'dạy hư' AI đã giúp chúng suy luận nhanh chóng hơn và đưa ra các câu trả lời chính xác hơn trong các nhiệm vụ phức tạp.

Theo Yuichi Sei, Giáo sư Khoa Tin học tại Đại học Điện tử - Truyền thông Tokyo và là đồng tác giả nghiên cứu, các hệ thống đa tác nhân hiện tại thiếu đi yếu tố hỗn loạn vốn là đặc trưng của giao tiếp con người. Liệu chính sự thiếu vắng này khiến chúng trở nên quá máy móc và thiếu linh hoạt khi tranh luận tập thể?

"Các hệ thống đa tác nhân hiện nay thường gây cảm giác cứng nhắc vì thiếu đi sự năng động, phức tạp và tức thời giống như trong giao tiếp của con người", Giáo sư Yuichi Sei chia sẻ. "Chúng tôi muốn kiểm tra xem liệu việc trang bị cho các tác nhân AI những tín hiệu xã hội mà chúng ta xem là hiển nhiên, như khả năng ngắt lời hay giữ im lặng, có thể giúp cải thiện trí tuệ tập thể của chúng không."

Gán tính cách cho mô hình ngôn ngữ

Nhóm nghiên cứu đã tích hợp năm đặc điểm tính cách cơ bản trong tâm lý học, bao gồm sự cởi mở, tận tâm, hướng ngoại, dễ chịu và bất ổn cảm xúc vào các mô hình ngôn ngữ. Thay vì tạo ra câu trả lời hoàn chỉnh một lần, mô hình được lập trình để xử lý từng câu, giúp kiểm soát nhịp độ và dòng chảy của cuộc hội thoại.

Ba kịch bản được thử nghiệm bao gồm phát biểu theo thứ tự cố định, thứ tự động và thứ tự động cho phép ngắt lời. Trong kịch bản cuối cùng, hệ thống sử dụng một “điểm khẩn cấp” để quyết định có nên can thiệp ngay lập tức hay không. Nếu phát hiện lỗi hoặc vấn đề quan trọng, mô hình sẽ lên tiếng ngay. Ngược lại, nếu không có giá trị bổ sung rõ ràng, nó sẽ giữ im lặng để không làm gián đoạn cuộc thảo luận.

Hiệu suất được đánh giá bằng 1.000 câu hỏi từ bộ Massive Multitask Language Understanding, bao gồm nhiều lĩnh vực từ khoa học đến nhân văn.

Khi một tác nhân trả lời sai ban đầu, độ chính xác đã tăng từ 68,7% ở chế độ cố định lên 73,8% ở chế độ động và đạt 79,2% khi cho phép ngắt lời. Trong một kịch bản khó hơn với hai tác nhân trả lời sai, các con số tương ứng là 37,2%, 43,7% và 49,5%. Sự cải thiện nhất quán cho thấy rằng yếu tố linh hoạt trong giao tiếp đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao trí tuệ tập thể của AI.

Sau khi chứng minh được hiệu quả của mô hình định hướng tính cách, nhóm nghiên cứu tiếp tục hướng tới các môi trường hợp tác sáng tạo, nơi nhiều tác nhân cùng tham gia vào quá trình ra quyết định. Theo Yuichi Sei, trong tương lai, AI sẽ tương tác ngày càng nhiều hơn, cả với nhau và với con người trong các bối cảnh cộng tác. Những cuộc thảo luận mang yếu tố tính cách và khả năng ngắt lời khi cần thiết có thể mang lại kết quả tốt hơn so với mô hình trao đổi lịch sự và luân phiên như hiện tại.

Nghiên cứu này mở ra một hướng tiếp cận mới trong việc thiết kế các hệ thống đa tác nhân, nơi yếu tố 'thô' có kiểm soát trong giao tiếp có thể là chìa khóa nâng cao khả năng suy luận của AI.