Ề tiểu luận môn kỹ năng thuyết trình

Chúng tôi đầu tiên bắt đầu với một giới thiệu ngăn gọn và lịch sử phát triển của các mô hình ngôn ngữ dựa trên tri tuệ nhân tạo, sau đó chúng tôi đi qua các ứng dụng có thể của các mô hì

HỌC VIÊN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIEN THONG

TRUNG TAM ĐÀOTẠO BƯU CHÍNH VIÊN THÔNG I

ĐÈ TIỂU LUẬN

Môn: Kỹ năng thuyết trình

Họ tên ; Hà Văn Linh

Mã sinh viên :B23DTCN128 Lớp sinh viên : D23TXCN04-B

Hà Nội, 04/2024

e _ Phân tích loại người nghe

e Xác định số lượng người nghe

e Thu thap thông tin về người nghe

e Đánh giả về người nghe

3 Thu thập tư liệu cho bài thuyết trình

Nhận biết các loại thong tin cần thụ thập

Nhận diện thông tim có độ tin cậy cao

¢ Tao théng tin bằng hình thức điều tra, khảo sát

4 Xây dựng nội dung bài thuyết trình

e© Phác thảo đề cương

S Sắp xếp theo trình tự thời gian

S Sắp xếp theo trình tự không gian

S Sắp xếp theo chủ để, chức năng, hoặc theo quy ước

° Sap xếp theo cặp so sánh các mặt đối lập; thuận - chống

o Sắp xếp theo cách trả lời câu hỏi, cái gì, khi nào, ở đâu, tại sao, như thé nao?

° Sap xép theo giá trị hay kích cỡ

S Sắp xếp theo tâm quan trong

° Sap xếp theo vấn đề và cách giải quyết

oSắp xếp theo mức độ từ đơn giản đến phức tạp

o Theo tình huống tốt nhất và tinh huống xâu nhất

e Xây dựng cấu trúc bài thuyết trình

o Xây dựng cấu trúc bài thuyết trình

- Phan mo bai

- Phan than bai

- _ Phân kết luận

Phân bố thời gian

5 Chuan bi cac điều kiện cho buổi thuyết trình

e_ Chuẩn bị các tài liệu có liên quan

e Su dụng các phương tiện nghe nhìn

e Chuẩn bị và xử lý các vấn đề tô chức thuyết trình

o Sắp xếp lịch trình

oLên kế hoạch đi lại

¢ Chuan bị về địa điểm thuyết trình

oDanh giá địa diém

oSắp xếp chỗ ngôi cho người nghe

e_ Chuẩn bị về hình thức và tâm ly

e Tập trình bảy rõ ràng

e Luyện tập nói

e_ Luyện tập theo nhóm

se Những lưuy khi luyện tập

Câu 2 Viết chuyên đề: “Gưới thiệu về công nghệ trí tuệ nhân tạo ChafGPT”

Bài làm

Tóm tắt

ChatGPT là một loại mô hình ngôn ngữ trí tuệ nhân fạo sử dụng các thuật toán học sâu dé tạo ra các phản hồi giống con người đối với các thao luận dựa trên văn bản Sự ra mắt của phiên bản ChatGPT mới nhất vào tháng 11 năm 2022 đã gây song ĐIÓ trong cộng đồng công nghiệp và học thuật với các khả năng mạnh mẽ, nhiều ứng dụng có thê, và khả năng lớn cho việc lạm dụng Tại thời điểm viết bài này, một số mô hình ngôn ngữ khác (vi du: Bard của Google và LLaMA của Meta) mới chỉ vừa ra mắt với mục tiêu cố gắng chiếm lĩnh một phân thị trường tiêm năng rộng lớn Các mô hình này có khả năng cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với máy tính và có ứng dụng tiềm năng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm giáo dục, kỹ thuật phân mêm, y tế và tiếp thị Trong bài bảo này, chúng tôi sẽ thảo luận về các ứng dụng có thé, hạn chế và hướng nghiên cứu sử dụng các trò chuyện tiên tiến bằng ngôn ngữ (vi du: ChatGPT) trong môi lĩnh vực này Chúng tôi đầu tiên bắt đầu với một giới thiệu ngăn gọn và lịch sử phát triển của các mô hình ngôn ngữ dựa trên tri tuệ nhân tạo, sau đó chúng tôi đi qua các ứng dụng có thể của các mô hình này, sau đó chúng tôi thảo luận về các hạn chế và nhược điểm của trạng thái công nghệ hiện tại, và cuỗi cùng chúng tôi chỉ ra các hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai

1 Giới thiệu

ChatGPT là một dạng mô hình ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng các thuật toán học sâu để tạo ra các phản hồi giống con nguoi đối với các yêu câu dựa trên văn bản Sự ra mắt của phiên bản ChatGPT mới nhất chatGPT-4 (Phiên bản 4) đã gay song gid trong cộng đồng công nghiệp và học thuật với các khả năng mạnh mẽ, nhiều ú ứng dụng có thê,

và khả năng lớn cho việc lạm dụng Tại thời điểm viết bài nảy, một số mô hình ngôn ngữ khác (LLaMA của Meta) moi chi vira ra mắt với mục tiêu cỗ gắng chiếm lĩnh một phần thị trường tiêm năng rộng lớn Những mô hình này có khả năng cách mạng hóa cách chúng ta trong tac với máy tính và có ứng dụng tiêm năng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm giáo dục, kỹ thuật phần mềm, y tế và tiếp thị

1960 Tuy nhiên, các tiến triên gần đây trong trí tuệ nhân tạo học sâu, sức mạnh tính toán lớn được cưng cấp bởi các đơn vị xử lý đồ họa (GPUs), và sự tiếp cận với các tập dữ liệu lớn đã tạo điều kiện cho sự tiễn bộ đáng kinh ngạc trong khả năng và khả năng gần như con người của các mô hình này Hơn nữa, Chatbot hiện đang được quảng bá là tương lai của các công cụ tìm kiếm, vì chúng có khả năng sáng tạo ra câu trả lời cho các truy van thay vì chỉ trỏ ra các liên kết đến các câu trả lời có thé Ví dụ, thay vì tìm kiếm hướng dẫn lập trình hoặc một câu trả lời tương tự may mắn cho một bài tập về nhà, ChatGPT có thê

dé dang cung cấp mã cân thiết để trả lời truy vấn đó với độ phức tạp khác nhau ChatGPT

đã có thé vượt qua ky thi bar, ky thi cấp phép y khoa Hoa Kỳ và phỏng vấn việc làm, giữa các vần đề khác

Các mô hình ngôn ngữ đầu tiên xuất hiện vào những năm 1960 ELIZA được phát triển

bởi Joseph Weizenbaum là một trong những chương trình Chatbot đầu tiên Nó sử dụng các kết hợp mẫu và các phản ứng được viết trước đề mô phỏng cuộc trò chuyện với một người dùng con người Chuyên tiếp đến những năm 1990, thực thê máy tính ngôn ngữ nhân tạo (ALICH) được phát triển bởi Richard Wallace ALICE là một chương trình Chatbot sớm khác Nó kết hợp học máy dé cải thiện các phản ứng của mình theo thời gian Một thập kỷ sau, Cleverbot được giới thiệu bởi Rollo Carpenter Cleverbot là một chương trình Chatbot sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo dé học từ các cuộc trò chuyện với người dùng Nó có khả năng tạo ra các phản ứng tự nhiên và đa dạng hơn so với các

Chatbot trước đó Gần đây hơn, vào năm 2018, OpenA1I phát hành phiên bản đâu tiên của

mô hình ngôn ngữ Transformer được đào tạo trước mạnh mẽ (GPT) Nó sử dụng học không giám sát để đào tạo trên lượng lớn đữ liệu văn bản và có thé tạo ra văn bản logic va

đa dạng dựa trên một yêu cầu cho trước Trong nim 2019, OpenAI phat hanh mét phién bản cải thiện của mô hình GPT của họ được gọi là GPT-2 Nó có 1.5 tỷ tham số, khiến nó trở thành một trong những mô hình ngôn ngữ lớn nhất vào thời điểm đó GPT-2 có thê tạo

ra văn bản chất lượng cao khó phân biệt được với việc viết của con người Vào năm 2020, OpenAI phát hành một phiên bản mạnh mẽ hơn của mô hình GPT của họ được gọi là GPT-3 Nó có 175 tỷ tham số, khiến nó trở thành mô hình ngôn ngữ lớn nhất cho đến nay

dung và trả lời câu hỏi Hơn nữa, số lượng người dùng cua dịch vụ của nó được bảo cáo bởi các phương tiện truyền thông vượt qua 100 triệu chỉ trong hai tháng sau khi ra mắt Bản phát hành mới nhất, ChatGPT-4 được lên kế hoạch ra mắt vào giữa tháng Ba, 2023 Hơn nữa, tại thời diém viét bài này, Microsoft vừa phát hành Visual ChatGPT, mở rộng khả năng của ChatGPT bằng cách cho phép gửi/nhận hình ảnh trong hội thoại trò chuyện ChatGPT được xây đựng dựa trên các mô hình GPT được phát triển bởi OpenA], nhưng được đào tạo và tùy chính thêm cho các ứng dụng trò chuyện Chúng đại diện cho điểm cắt cách của công nghệ ngôn ngữ AI và có tiêm năng cách mạng hóa cách chúng ta trong tác với máy tính và lẫn nhau Vào ngày 6 tháng 2 năm 2023, Google phát hành AI trò chuyện riêng của họ gọi là Bard, sau đó là Meta AI (LLaMA) của Mecrfa vào ngày 24 thang

2 năm 2023

Các mô hình ít được biết đến khác cũng tổn tại trong văn bản, bao gồm mô hình ngôn ngữ

đa hướng, đa ngôn ngữ cực lớn (XLNet) , GShard (kiến trúc học sâu dựa trên

Transformer), phương pháp tiên xử lý BERT tối ưu mạnh mẽ (RoBERTa), và bộ chuyển đổi van ban-sang-van ban (15) Những mô hình ngôn ngữ AI này đều dựa trên kiến trúc transformer và đã đạt được kết quả an tượng trong các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau Tuy nhiên, mỗi mô hình đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, và mô hình phù hợp nhất phụ thuộc vào ứng dụng cụ thê và đữ liệu có săn Những mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ này đại diện cho một sự đột phá công nghệ đối với cảnh quan học thuật và công nghiệp hiện tại Chúng có thể khiến nhiều công nghệ hiện tại (vi dụ: các công cụ tìm kiếm truyền thống) trở nên lỗi thời/ không đủ Hơn nữa, chúng có thể ảnh hưởng tiều cực đến mô hình giáo dục với cách thức hiện thực bài tập và đánh giả hiện tại

Tuy nhiên, nó cũng có thê mở ra các cơ hội khám phá và học hỏi nếu được sử đụng đúng cách Trong bài bao nay, chúng tôi thảo luận về các ảnh hưởng của việc giới thiệu các mô hình Chatbot phức tạp lên giáo dục, kỹ thuật phân mềm, y tế và tiếp thị Các ứng dụng, hạn chế và hướng nghiên cứu tiềm năng được trình bày trong các phân tiếp theo Tuy nhiên, các ảnh hưởng của các mô hình ngôn ngữ Chatbot mới nhất vẫn đang được cảm nhận và có thêm các ứng dụng/hạn chế xuất hiện mỗi ngày Phân còn lại của bài bao nay được tô chức như sau Trong phân 2, chúng tôi trình bảy các ứng dụng có thé của ChatGPT trong bốn lĩnh vực được xác định, Các hạn chế được thảo luận trong phần 3 Hướng nghiên cứu tiêm năng được khám phá trong phân 4 Chúng tôi kết hiận trong phần

2 Ứng dụng của ChatGPT và các mô hình ngôn ngữ

Trong phân này, chúng ta sé nhân mạnh về những ứng dụng có thê của ChatGPT, cũng như các mô hình ngôn ngữ tiên tiến khác đang được triển khai, trong bến lĩnh vực đã đề cập Khi có nhiều người sử dụng và áp dụng những công cụ trí tuệ nhân tạo này, các lỗi đi khác cũng có thê mở ra và đây là một chủ đề liên tục và phát triên

2.1 Giáo dục

Các mô hình ngôn ngữ có một số ứng dụng trong giáo dục, như cung cấp trải nghiệm học tập cá nhân hóa, tạo ra câu hoi va câu trả lời kiểm tra, và hỗ trợ các cuộc thảo luận trực tuyến Nó cũng có thê hỗ trợ giáo viên trong việc chấm điểm bài tập và cưng cấp phản hồi cho học sinh Một số hoạt động liên quan bao gồm:

e Các mô hình ngôn ngữ có thé hé tro việc cung cap trải nghiệm học tập cá nhân hóa bằng cách phân tích đữ liệu hiệu suất của học sinh và tạo ra các con đường học tập

điều chỉnh Nó có thể dé xuất tài liệu học tập phù hợp, trả lời câu hỏi của học sinh va

cung cấp phản hồi về các bài tập

Tạo ra các câu hỏi và câu trả lời cho học sinh, giúp tiết kiệm thời gian cho giáo viên và dam bao rang cac bai kiêm tra bao gom một loạt các chủ đề và mức độ khó khác nhau

Hỗ trợ các cuộc thao luận trực tuyến giữa học sinh va giáo viên bằng cách Tạo ra các câu hỏi kích thích cuộc trò chuyện, trả lời câu hỏi và cung cấp phản hôi về các câu trả lời Điều này có thê nâng cao sự hợp tác và tương tác trong môi trường học trực tuyến

Hỗ trợ giáo viên trong việc chấm điểm bài tập và cung cấp phản hôi cho học sinh Nó

CÓ thể xác định các lĩnh vực mà học sinh cần cải thiện và đề xuất cách để cải thiện công Việc của họ

Hỗ trợ người học tiếng qua việc tạo ra các bài tập, cung cấp phản hồi về cách phát âm

và trả lời các câu hỏi về ngữ pháp và từ vựng Nó cũng có thể cung cấp thực hành giao tiếp cho người học tiếng bằng cách tạo ra các dé xuất về hội thoại

Hỗ trợ học sinh giáo dục đặc biệt bằng cách tạo ra các tài liệu học tập thay thé, cung cấp các giải thích bỗ sung và trả lời các câu hỏi theo cách phủ hợp với nhu cầu cụ thê của họ

Nhìn chung, các ứng dụng giáo dục của ChatGPT có tiêm năng để nâng cao trải nghiệm học tập của học sinh, cung cấp cho giáo viên các tài nguyên và hỗ trợ quý báu,

và cải thiện hiệu suất và hiệu quả của môi trường học trực tryến Tapalova và Zhiyenbaycva gần đây đã khám phá các khả năng của trí tuệ nhân tạo trong giáo dục Một cuộc khảo sát của giáo viên tại viện của họ cho thấy rằng giáo dục có thê trở nên hiệu quả hơn với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo Cụ thể hơn, trí tuệ nhân tao có thé tạo điều kiện cá nhân hóa cho các hoạt động giáo dục, tăng khả năng tiếp cận tài nguyên, cải thiện tính linh hoạt của tư liệu giáo trình đối với nhu câu học tập cá nhân, cung cấp phản hồi nhanh chóng và liên tục, và cải thiện động lực và kích thích tĩnh thần Tuy nhiên, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng ChatGPT được sử dựng một cách có trách nhiệm và cân thận, với sự cân nhắc đối với các yêu tô có thể gây thiên vị và lo ngại về đạo đức Trong một nghiên cứu khác, Kumar và Boulanger đã khám phá việc sử dụng trí tuệ nhân tạo học sâu đề tự động chấm điểm các bài luận bằng cách sử dụng hệ thống phân loại thay vì điểm toàn điện Họ kết luận rằng có thê các mô hình ngôn ngữ

có thê hỗ trợ học sinh trong việc học viết đúng và các chiến lược về viết đúng Các mô hình ngôn ngữ có thẻ là một công cụ hữu ích cho việc giảng đạy và học tập, đặc biệt là trong lĩnh vực nghệ thuật ngôn ngữ và viết lách Dưới đây là một số cách mà các mô hình ngôn ngữ có thê được sử dụng để tăng cường việc giảng dạy:

Gợi ý viết: Các mô hình ngôn ngữ có thể được sử dụng đẻ kích thích sự sáng tạo của học sinh

và tham gia họ vào việc viết lách Ví dụ, nhập một chủ đề hoặc chủ đề và yêu cầu Chatbot tạo

ra một gợi ý viết để học sinh làm việc

Phản hoi viết: Sau khi học sinh đã viết một đoạn văn, mô hình ngôn ngữ có thé cung cấp phản hồi về công việc của họ Ví dụ, ChatGPT có thé phan tich văn bản để tìm lỗi ngữ pháp, dau châm, đầu phây và đề xuất cách đề cải thiện cấu trúc téng thé va dong chảy của bài viết Luyện tập ngôn ngữ: Các mô hình ngôn ngữ tiên tiễn có thê giúp học sinh luyện tập kỹ năng ngôn ngữ của họ Vi du, bạn có thê yêu cau ChatGPT cung cấp các từ đồng nplĩa hoặc trai nghĩa cho một số từ nhất định, hoặc cung cấp các câu mẫu sử dụng các cầu trúc ngữ pháp

hoặc từ vựng nhất định

Hỗ trợ nghiên cửu: các mô hình ngôn ngữ có thê được sử dụng dé hỗ trợ học sinh trong

nghiên cứu của họ bằng cách hoạt động như một công cụ tìm kiểm tiên tiến Tuy nhiên, điều này làm gián đoạn mô hình hiện tại của bài tập/homework với sự thiểu khả năng phát hiện gian lận bằng cach su dung ChatGPT

học tập cá nhân hóa cho học sinh Ví dụ, ChatGPT có thể được sử dựng để cưng cấp phản hỗồi

và hướng dân cho từng học sinh dựa trên các điềm mạnh và yêu của họ trong việc viết lách

Tuy nhiên, việc đánh giá tác động của việc sử dựng ChatGPT trong giảng dạy và học tập là quan

trọng để xác định liệu đó có phải là một công cụ hiệu quả để cải thiện kỹ năng của học sinh hay

không Dưới đây là một sé cach dé đo lường tác động của việc sử đụng ChatGPT trong giảng day:

e - Đánh giá trước và sau đề đo lường sự cải thiện trong kỹ năng của học sinh Các đánh giá này nên phủ hợp với các mục tiêu và kết quả học tập của việc sử dụng ChatGPT Ví dụ, đánh giá

kỹ năng viết của học sinh trước và sau khi sử dựng ChatGPT để xem liệu có sự cải thiện về chất lượng của viết của họ hay không

¢ _ Phântích công việc của học sinh để xem liệu có cải thiện trong kỹ năng của họ hay không, Một bảng chấm điểm đề đánh giá kỹ năng viết của học sinh và so sánh công việc của họ trước

và sau khi sử đựng ChatGPT đẻ xem liệu có cải thiện ở các lĩnh vực như ngữ pháp, câu trúc câu và từ vựng hay không

e Phản hồi từ học sinh Có thể sử dụng các cuộc khảo sát hoặc nhóm tập trung để thu thập ý kiến phản hồi của họ về tính hữu ích của ChatGPT trong việc cải thiện kỹ năng của họ, cũng như trải nghiệm tổng thẻ của họ khi sử đựng công cụ

¢ Quan sát để đánh giá sự tham gia và mức độ tham gia của học sinh Điều này bao gồm việc

quan sát tương tác của họ với ChatGPT, mức độ động viên của họ và khả năng sử dụng công

cụ một cách hiệu quả

© - So sánh với nhóm kiểm soát Nếu có thé, tiễn triển của học sinh sử đụng ChatGPT có thể được so sánh với một nhóm kiểm soát của những học sinh không sử dụng công cụ Điều này

có thể giúp cô lập tác động của việc sử dụng ChatGPT và xác định liệu đó có phải là một yêu

tổ quan trọng trong việc cải thiện kỹ năng của học sinh hay không

Bằng cách sử đụng các phương pháp này để đánh giá tác động của việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ trong việc giảng dạy, có thể xác định xem đó có phải là một công cụ hiệu quả để cải thiện kỹ năng của học sinh, và điều chỉnh các phương pháp giảng dạy cần thiết để tăng cường kết quả học

e Gỡ lỗi: Nếu mô hình tạo ra kết quả không mong đợi hoặc không chính xác, việc xác định nguồn gốc của vấn đề có thê khó khăn mà không hiểu được cách mà mô hình đến được quyết định của mình

® Trách nhiệm: Trong một số trường hợp, kết quả được tạo ra bởi mô hình có thể có hậu quả quan trọng đối với cá nhân hoặc xã hội như một toản thê (ví dụ, trong lĩnh vực y

tế hoặc tư pháp hình sự) Nếu mô hình thiếu tính minh bạch, việc giữ cho nó chịu trách nhiệm về quyết định của mình có thê trở nên khó khăn

¢ Dinh kiến: Như đã đề cập trước đó, các mô hình ngôn ngữ có thê có định kiến theo nhiều cách, chang hạn như trong dữ liệu huan luyện hoặc các thuật toán được sử dụng Thiếu tính minh bạch, có thé làm cho việc nhận biết và sửa chữa những định kiến nay tro nén kho khan

¢ Tin cay: Trong nhiều trường hợp, người dùng có thê do dự trong việc tin tưởng vào kết quả được tạo ra bởi mô hình nêu họ không hiểu được cách mà nó đến với quyết định

họ đề xuất một phương pháp mới gọi là ban đồ kích hoạt lớp gradient điện tâm đồ, tạo ra các giải thích cho các kết quả của phân tích điện tâm đồ (EEG) Theo cùng một hướng với phân tích EEG, Khasawneh và đồng nghiệp đề xuất xử lý tín hiệu theo cùng một cách như các bác sĩ lâm sàng và thực hiện kiểm tra tín hiệu một cách trực quan bằng cách sử dụng các thuật toán phát hiện đối tượng học sâu Trong ngữ cảnh của các mô hình ngôn ngữ, tính giải thích có thê được đạt được thông qua các thực hành sau đây:

se Tài liệu: Nhà phát trên có thê tài liệu hóa cách mà mô hình được huấn luyện, dữ liệu nào đã được sử dụng, quyết định nào đã được thực hiện trong quá trình huấn luyện,

và các giá định nảo đã được đưa ra Hơn nữa, các tiêu chuẩn đạo đức có thê được phát triển để tiêu chuân hóa quả trình huấn luyện Điều này có thể giúp tăng tính minh bach va trách nhiệm

e_ Kiểm toán: Kiểm toán định kỳ của mô hình có thé giúp nhận diện và sửa chữa các định kiến, cũng như cung cấp cai nhìn sâu hơn vào cách mà mô hình đang đưa ra quyết định

© - Sự hợp tác: Sự hợp tác giữa các nhà phát triển, người đùng và các chuyên gia trong các lĩnh vực liên quan có thê giúp tăng tính minh bạch và đảm bảo rằng mô hình đang được sử dụng một cách đạo đức và có trách nhiệm

© - Sự hợp tác: Sự hợp tác giữa các nhà phát triển, người dùng và các chuyên gia trong các lĩnh vực liên quan có thê giúp tăng tính minh bạch và đảm bảo rằng mô hình đang được sử dụng một cách đạo đức và có trách nhiệm Mặc dù những phương pháp nảy có thé giúp giải quyết van đề thiếu tính minh bạch trong học sâu, nhưng cần nhận thức rằng việc đạt được tính minh bạch đây đủ có thể không thực sự khả thí hoặc mong muốn

3.4 Sự Phụ Thuộc Quá Mức

Các nhà nghiên cứu, chuyên gia hoặc sinh viên có thê trở nên quả phụ thuộc vào Chatbots, các mô hình ngôn ngữ và trí tuệ nhân tạo nói chung Do đó, họ có thê bỏ qua tư duy phê phán, dẫn đến sai lầm và không chính xác trong nghiên cứu, học tập hoặc thực hành/công việc của họ Sự phụ thuộc quả mức có thê xảy ra theo nhiều cách, như trong các ví dụ sau đây:

© _ Lựa chọn tập dữ liệu: Các nhà nghiên cứu có thể phụ thuộc qua mirc vao Chatbots

dé tạo ra dữ liệu tông hợp hoặc bô sung cho các tập dữ liệu hiện có Điều nảy có thê gây van đề nếu đữ liệu được tạo ra có định kiến hoặc không chính xác so với dữ liệu thực tế

e Tao gia thuyết: Các mô hình ngôn ngữ có thé tao ra gia thuyết hoặc câu hỏi nghiên cứu dựa trên đầu vào từ các nhà nghiên cứu Mặc dù điều này có thê là một công cụ hữu ích để khám phả các lĩnh vực nghiên cứu mới, nhưng các nhà nghiên cứu nên cần thận và không nên phụ thuộc quả mức vào các gợi ý của mô hình mà không có sự xác mình độc

lập

e - Phân tích dữ liệu: Chatbots có thể được sử dụng dé phan tich va tom tắt các tập dữ liệu lớn Mặc dù điều này có thê tiết kiệm thời gian và nguồn lực, các nhà nghiên cứu nên

minh độc lập

e - Lựa chọn mô hình: Các nhà nghiên cứu có thể chọn sử dụng ChatGPT (hoặc các

mô hình ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo khác) làm công cụ nghiên cứu chính của họ, thay vì chỉ

là một công cụ trong số nhiều công cụ Điều này có thể dẫn đến sự phụ thuộc quá mức vào kết quả của mô hình và sự không xem xét đến các giả thuyết hoặc phương pháp thay the

e - Định kiến: Như chúng ta đã thảo luận trước đó, Chatbots và các mô hình ngôn ngữ

có thê chứa định kiến theo nhiều cách Nếu các nhà nghiên cứu phụ thuộc quá mức vào kết quả của mô hình, họ có thể không biết răng họ đang tái tạo hoặc tăng cường các định kiến này

e Tính tông quát quả mức: ChatGPT được huan luyện trên một tập hợp lớn các văn bản và có thê không chính xác phản anh sy tinh tế và phức tạp của thế giới thực Nếu các nhà nghiên cứu phụ thuộc quả mức vào kết quả của mô hình, họ có thê quá tổng quát hoặc đơn giản hóa các kết luận của mình Đề tránh sự phụ thuộc quá mức vào trí tuệ nhân tạo

và các mô hình ngôn ngữ, các nhà nghiên cứu nên cân thận trong việc sử dụng mô hình và nên sử dung nó kết hợp VỚI Các phương pháp và công cụ nghiên cứu khác Họ cũng nên nhận thức về các giới hạn của mô hình và các định kiến tiềm ân, và nên thực hiện các biện pháp để giảm thiểu các rủi ro nảy

3.5 Những Vấn Để Đạo Đức

ChatGPT có thé gây ra những vẫn đề đạo đức như ví phạm quyên riêng tư và mắt việc làm (tức là mất việc không tự nguyện) ChatGPT có thể tạo ra các phản ứng có thê vi phạm quyền riêng tư của người đùng, và việc sử dụng ChatGPT trong các ngành công nghiệp khác nhau có thé dan dén mat việc làm Có một số vẫn đề đạo đức liên quan đến ChatGPT và các mô hình trí tuệ nhân tạo khác Dưới đây là một số ví dụ:

e Định kiến Như chung ta da thao luận trước đó, các mô hình ngôn ngữ có thê chứa định kiến theo nhiều cách, chẳng hạn như trong dữ liệu huấn luyện hoặc các thuật toán được sử dụng Những định kiến nảy CÓ thể dẫn đến các kết quả không công bằng hoặc kỳ thị, chẳng hạn như trong việc tuyên dụng, chăm sóc sức khỏe hoặc pháp luật hình sự

e - Quyênriêng tr: Chatbots có thê tạo ra các đầu ra cá nhân hóa cao dựa trên đầu vào

từ người dùng, điều này có thê gây ra những lo ngại về quyền riêng tư Ví dụ, nếu một người dùng nhập thông tin nhạy cảm vào mô hình (như dữ liệu về sức khỏe hoặc tai chính), kết quả của mô hình có thê tiết lộ thông tin đó cho người khác

e _ Trách nhiệm: ChatGPT (và các mô hình trí tuệ nhân tạo khác) có thê ra quyết định hoặc tạo ra kết quả có hậu quả đáng kê đối với cá nhân hoặc xã hội (ví dụ, trong chăm sóc sức khỏe hoặc pháp luật hình sự) Nếu mô hình đưa ra một quyết định sai lầm hoặc kỳ thị, việc đưa mô hình chịu trách nhiệm về hành động của mình có thé rất khó khăn

e - Mức độ minh bạch: Như chúng ta đã thảo luận trước đó, học sâu có thể thiếu minh bạch, điều này có ng]ữa là thường khó để hiểu làm thế nào mà mô hình đạt được một kết quả hoặc quyết định cụ thể Thiếu minh bạch này có thể làm khó khăn trong việc xác định

và sửa chữa các định kiến hoặc để mô hình chịu trách nhiệm về hành động của mình

e Lam dung: ChatGPT c6 thé bi lam dung cho cac muc dich xấu, chẳng hạn như tạo

ra tin tức giả mạo hoặc tuyên truyền Hơn nữa, giới học thuật đang cảnh báo về những khả năng lớn về gian lận trong các bài tập học thuật bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ

và Chatbots, kết hợp với việc phát triển phần mềm phát hiện gian lận chậm trễ với van dé này Điều này có thê có hậu quả nghiêm trọng cho cá nhân và xã hội nói chung

dùng của ChatGPT nên ưu tiên xem xét đạo đức trong quá trình phát triển và sử dụng của

mô hình Điều này có thê bao gồm:

se Công bằng: Đảm bảo rằng mô hình được huấn luyện trên dữ liệu đa dang va đại diện, và răng nó không phân biệt đối xử bất công đối với bất kỳ nhóm người cụ thê nao

e Quyềnriêng tr Đảm bảo rằng mô hình được sử dụng một cách tôn trọng quyền riêng tư của người dùng và rằng dữ liệu nhạy cảm được bảo vệ

¢ Trach nhiém: Dam bao rằng có các cơ chế để mô hình chịu trách nhiệm về quyết định và hành động của mình

¢ Minh bạch: Dam bao rang đầu ra của mô hình là minh bạch và có thê giải thích, dé người dùng có thê hiểu làm thế nào mà mô hình đạt được các quyết định của mình

e - Sử dụng có trách nhiệm: Đảm bảo rằng mô hình được sử dụng một cách đạo đức

và có trách nhiệm, và không bị lạm dụng cho các mục đích xấu

4 Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

4.1 Hướng đi

Một trong những hướng nghiên cứu quan trọng nhất là phát triển các phương pháp đề làm cho học sâu nói chung và các mô hình ngôn ngữ cụ thê trở nên có thê giải thích hơn Sự giải thích đề cập đến khả năng hiểu được làm thế nào mả một mô hình đạt được đầu ra hoặc quyết định của nó, và có thê giải thích quá trình đó một cách đễ hiểu đối với con người Điều nảy sẽ cho phép các nhà nghiên cứu hiểu lý do sau các quyết định của mô hình và cưng cấp sự minh bạch trong đâu ra của chúng Sự giải thích là một hướng nghiên cứu quan trọng đối với Chatbots, vì nó có thể giúp giải quyết những lo ngại về minh bạch

và trách nhiệm

Việc không giải quyết được sự giải thích có ảnh hưởng lớn đến việc áp dụng và chứng nhận theo quy định của các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo Ví dụ, quy định chung về bảo vệ dữ liệu của Liên minh châu Âu yêu câu rõ ràng các quyết định được thực hiện trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe cùng những lĩnh vực khác phải có thê được theo dõi và giải thích Trí tuệ nhân tạo có thê giải thích (XAI) là một hướng nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang thu hút nhiều sự chú ý, được thúc đây bởi các yêu câu triên khai thực tế của các

hệ thống dựa trên trí tuệ nhân tạo Một cuộc khảo sat gan day cia Bai và cộng sự trình bày các tiến bộ gân đây trong việc đạt được trí tuệ nhân tạo có thể giải thích trong nhận diện mâu

Một phương pháp để đạt được sự giải thích là thông qua việc sử dụng các cơ chế chú ý Các cơ chế chú ý cho phép mô hình tập trung vào các phân nhất định của đầu vào khi tạo

ra đầu ra của mình Chúng có thể tạo ra phân phối xác suất liên quan đến đầu vào, làm nhiệm vụ chỉ ra sự quan trọng của các đặc điểm Bằng cách trực quan hóa trọng số chú ý cho mỗi phân của đầu vào, chúng ta có thê hiểu được các phan của đầu vào mà mô hình đang tập trung vào và cách nó sử dụng thông tin đó để tạo ra đầu ra của mình Tuy nhiên, các cơ chế chú ý theo Lm và cộng sự có thê không thê xác định được tính phương đối của ảnh hưởng của các đặc điểm cá nhân do hiệu ú ứng kìm hãm

Một phương pháp khác là sử dụng các phương pháp không phụ thuộc vào mô hình dé giải thích đầu ra của các mô hình học sâu Các phương pháp này nhằm mục đích giải thích đầu

ra của mô hình mà không cân biết về cách hoạt động nội tại của mô hình đó Ví dụ, một trong những phương pháp như vay la LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), mà tạo ra một mô hình đơn giản, dé hiéu mé phong hanh vi của mô hình

cách sử dụng giá trị Shapley được sử dụng trong lý thuyết trò chơi, cung cấp một số lợi ích về hiệu quả, tính nhất quán và đối xứng

Ngoài các phương pháp này, vẫn có nghiên cứu tiếp tục trong việc phát triển các phương pháp mới để có thê giải thích Ví dụ, công việc gần đây đã khám phả việc sử dụng giải thích phản dịch, mục tiêu là giải thích làm thé nao dau ra của mô hình sẽ thay đôi nếu một

số phân của đầu vào đã khác đi Một lĩnh vực nghiên cứu khác là phát triển các phương pháp để giải thích đầu ra của các mô hình hộp đen khi đầu vào là một chuỗi sự kiện theo thời gian, như trong trường hợp của hồ sơ y tế hoặc giao dịch tài chính

4.2 Phát Hiện và Giảm Thiéu Dinh Kién

Một hướng nghiên cứu khác là phát hiện và giảm thiêu định kiến trong các ChatGPTs Các nhà nghiên cứu có thê phát triển các phương pháp dé nhận diện và loại bỏ định kiến

từ các Chatbot băng cách sử dụng các kỹ thuật như huấn luyện đối kháng Phương pháp nảy điều chỉnh mô hình ngôn ngữ và các mô hình học sâu nói chung thông qua việc giới thiệu các mẫu đối kháng trong tập huấn luyện, điều này thường tăng tính ôn định và tông quát hóa của mô hình

Đề đạt được điều này, đã được đề xuất một số phương pháp và thuật toản trong văn bản, bao gồm huấn luyện đối kháng cho các mô hình ngôn ngữ thân kinh lớn (ALUM), huấn luyện đối kháng sinh tạo, tắn công vào quá trình huấn hưyện (A2T), và phân loại độ lớn lớn Phát hiện và giảm thiểu định kiến là các bước quan trọng trong việc đảm bảo rang cac

mô hình ngôn ngữ được sử dụng một cách đạo đức và công bằng Dưới đây là một số

phương pháp để phát hiện và giảm thiểu định kiến:

e _ Thu thập dỡ liệu Định kiến có thê được giới thiệu trong dữ liệu huấn luyện được

sử dụng đề huấn luyện các ChatGPTs Một cách tiếp cận để giảm thiêu định kiến là đảm bảo rằng dữ liệu huấn luyện là đa dạng va đại diện cho dân sô mà mô hình sẽ được sử dụng Điều nay có thê liên quan đến việc lựa chọn cần thận nguồn đữ liệu và làm sạch và tiễn xử ly dữ liệu đề loại bỏ bất kỳ định kiến nào

e Đo lường định kiến: Khi mô hình đã được huấn luyện, quan trọng là đo hrờng mức

độ của bắt kỳ định kiến nào có thê hiện diện Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các chỉ số định kiến khác nhau, như ảnh hưởng không đồng đều hoặc sự khác biệt về đồng nhất thống kê Các chí số này có thê giúp xác định các lĩnh vực của mô hình có thê

dễ bị định kiến hơn

«e - Chiến lược giảm thiêu: Sau khi định kiến đã được xác định, có nhiều chiến lược có thé được sử dụng đề giảm thiểu nó Một phương pháp là sửa đôi đữ liệu huấn luyện dé giảm thiểu định kiến, ví dụ như bằng cách tăng cường mẫu từ các nhóm thiêu số Một phương pháp khác là sửa đổi mô hình chính nó, ví dụ như bằng cách thêm các ràng buộc hoặc phạt vào quá trình huấn luyện đề khuyến khích dự đoán công bằng hơn Hoặc có thê

sử dụng các kỹ thuật xử lý sau dé điều chỉnh dự đoán của mô hình để đảm bảo công bằng

e Theo dõi định kỳ: Phát hiện và giảm thiểu định kiến là một quả trình liên tục, va

quan trọng là thường xuyên theo dôi mô hình để xác định bất kỳ nguồn định kiến mới nào

có thê nay sinh Điều nảy có thể liên quan đến thiết lập các hệ thống theo dõi tự động dé báo cáo định kiến tiềm ân trong thời gian thực, cũng như kiểm tra định ky về hiệu suất của

mô hình

Các nhà nghiên cứu có thê khám phá việc tích hợp ChatGPT với các modalities khác như hình ảnh và video đê cải thiện ứng dụng của chúng trong lĩnh vực giáo dục và chăm sóc sức khỏe Tích hợp đa phương tiện là một hướng nghiên cứu quan trọng đối với các mô hình ngôn ngữ, vì nó liên quan đến việc kết hợp nhiều modalities thông tin khác nhau như văn bản, hình ảnh và âm thanh để tạo ra các đầu ra toàn diện và chính xác hơn Tích hợp

đa phương tiện có thể giúp Chatbots hiểu và phản ứng với các đầu vào phức tạp một cách tốt hơn, và có thể tạo ra các tương tác tự nhiên và trực quan hơn giữa con người và máy

moc

Một phương pháp đề tích hợp đa phương tiện trong ChatGPT là sử dụng một kiến trúc transformer đa phương tiện, mà kết hợp nhiều modalities đầu vào vào một mô hình transformer duy nhất Phương pháp này đã được sử dụng trong một số ứng dụng, như mô

tả hình anh (vi dụ, XGPT) và trả lời câu hỏi viđeo (ví dụ, AVQA), với kết quả hứa hẹn Một phương pháp khác là sử dụng các kỹ thuật hợp nhất đa phương tiện để kết hợp các đầu ra của các mô hình riêng biệt được huấn luyện trên các modalities khác nhau Ví du, Zhu và đồng nghiệp đã sử dụng các mô hình riêng biệt cho văn bản và hình ảnh, và sau đó kết hợp các đầu ra của chúng bằng một phương pháp hợp nhất đựa trên tự chú ý Ngoài các phương pháp này, vẫn có nghiên cứu tiếp tục về việc phát triên các phương pháp mới cho tích hợp đa phương tiện trong các mô hình ngôn ngữ Ví dụ, công việc gần đây đã khám phá việc sử dụng học tăng cường để học cách phân bồ trọng số cho các modalities đầu vào dựa trên sự quan trọng tương đối của chúng Một lĩnh vực nghiên cứu khác là phát triển các phương pháp đề tích hợp các đầu vào đa phương tiện không đồng

bộ, như khi các đầu vào văn bản và âm thanh được ghi âm một cách riêng biệt Nói chung, tích hợp đa phương tiện là một hướng nghiên cứu quan trọng đối với các mô hình ngôn ngữ, vì nó cho phép tương tác linh hoạt và mạnh mẽ hơn với người dùng và có thê cải thiện độ chính xác và toàn diện của đầu ra của mô hình

6

How can | help you today?

Write an email Compare marketing strategies Sign up or log in

Brainstorm content ideas Write a Python seript

sô xác nhận, sau đó nhập sô đó vào trang đăng ký Sau khi có tài khoản, chúng fa có thê đăng nhập ngay lập tức Sau khi tài khoản được tạo thành công, bạn có thể đăng nhập bằng tài khoản đó Bây giờ bạn có thê đăng nhập và sử dụng nên tảng ChatGPT Bên dưới là mản hình đăng ký:

©

Create an account

Already have an account? Login

oR

G Continue with Google

HE Continue with Microsoft Account

@ Continue with Apple Terms of Use | Privacy Policy

Trên trang web của ChatGPT có một dịch vụ hộp thoại trò chuyện mà chúng ta có thể sử dụng miễn phí Dưới đáy trang chính cũng có một cột nơi chúng ta có thê điền cầu hỏi của mình Mặc dù hộp thoại trò chuyện sử dụng ngôn ngữ mặc định là tiếng Anh, nhưng chúng ta cũng có thê viết câu hỏi bằng tiếng Indonesia Các câu trả lời sẽ được điều chính cho phù hợp với ngữ pháp dễ hiểu cho người dùng Chúng ta có thê hỏi một số câu hỏi từ các khía cạnh khác nhau, chẳng hạn nhự về bài luận tiếng Anh Câu trả lời cũng sẽ xuất hiện nhanh chóng chỉ trong vài giây

@ Wow chat (@ ChatGPT35

@ You Hello

@ chatcet Hello! How can | assist you today?

@ You +

@ cChatePT 1+ T equals 2.Is there anything clse you would like to know or discuss?