Gần đây, cộng đồng công nghệ đang xôn xao trước thông tin về một vấn đề cố hữu trong quá trình huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thế hệ tiếp theo. Vấn đề này, được gọi là "ô nhiễm dữ liệu" hay "rò rỉ dữ liệu", xảy ra khi các mô hình AI vô tình được huấn luyện trên chính những dữ liệu dùng để kiểm tra và đánh giá chúng.

Nói một cách dễ hiểu, điều này tương tự như việc một học sinh nhìn thấy trước đề bài và đáp án trước khi bước vào kỳ thi. Hậu quả là mô hình có thể đưa ra câu trả lời cực kỳ chính xác cho các bộ câu hỏi đánh giá hiệu năng, nhưng lại không phản ánh đúng năng lực thực sự của nó. Tình trạng này không chỉ làm sai lệch kết quả đánh giá mà còn tiềm ẩn nguy cơ về quyền riêng tư và có thể dẫn đến việc AI tạo ra các nội dung lặp đi lặp lại hoặc vô nghĩa.

Lỗi rò rỉ dữ liệu đang là một vấn đề thách thức với các nhà phát triển AI hàng đầu. (Ảnh: 1thegioi.vn)

Nguyên nhân sâu xa của vấn đề đến từ quy mô khổng lồ của các bộ dữ liệu huấn luyện, vốn được thu thập từ khắp nơi trên Internet. Việc sàng lọc và loại bỏ hoàn toàn các phần dữ liệu bị "ô nhiễm" là một thách thức cực kỳ phức tạp.

Để giải quyết vấn đề này, OpenAI đã đề xuất một phương pháp mới gọi là "khử nhiễm" (decontamination). Giải pháp này sử dụng các mô hình AI nhỏ hơn, chuyên biệt hơn để quét, phát hiện và loại bỏ những dữ liệu bị trùng lặp hoặc rò rỉ khỏi bộ dữ liệu huấn luyện khổng lồ trước khi chúng được đưa vào quá trình đào tạo các mô hình lớn như GPT-5.

Sam Altman và đội ngũ OpenAI đang nỗ lực giải quyết vấn đề trước khi ra mắt GPT-5. (Ảnh: 1thegioi.vn)

Việc OpenAI chủ động công bố lỗ hổng và đề xuất giải pháp được xem là một bước đi quan trọng, thể hiện sự minh bạch và cam kết xây dựng một môi trường AI an toàn, đáng tin cậy. Đây là một bước đi cần thiết để đảm bảo rằng các mô hình AI thế hệ tiếp theo có thể được triển khai một cách có trách nhiệm, tránh những rủi ro không đáng có trước khi chúng được phổ biến rộng rãi đến người dùng toàn cầu.

(Theo 1thegioi.vn)