Hỏi AI về bệnh tim bằng tiếng Việt mà nhận lại câu trả lời về... Parkinson? Nghe vô lý nhưng đó là sự thật đấy các bạn ơi!
Đây chính là phát hiện "không đùa được đâu" từ nghiên cứu do các nghiên cứu viên Đại học RMIT Việt Nam dẫn đầu, vừa được đăng trên Tạp chí Y khoa Anh quốc (BMJ) đình đám luôn nha.
Nghiên cứu mang tên "Thông tin sức khỏe cho mọi người: Các mô hình ngôn ngữ lớn đang thu hẹp hay nới rộng khoảng cách số?" đã điểm mặt một vấn đề cực kỳ nghiêm trọng trong tương lai ứng dụng AI của ngành y tế. Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLM) như ChatGPT hứa hẹn cho phép tra cứu thông tin sức khỏe 24/7 siêu tiện (ai cũng thích mà nhỉ?), nhưng team nghiên cứu đã phát hiện ra rằng các mô hình này có thể đưa ra thông tin sai be sai bét hoặc gây hiểu lầm nghiêm trọng khi dùng ngôn ngữ có nguồn tài nguyên kỹ thuật số hạn chế.
Theo số liệu từ Statista, hơn 80% toàn bộ nội dung trên mạng được viết bằng 8 ngôn ngữ chính thôi. Nhưng plot twist là 8 ngôn ngữ này chỉ đại diện cho 21% dân số thế giới Có nghĩa là phần lớn dân số toàn cầu có thể phải nhận thông tin sai lệch do AI tạo ra - nghe mà thấy lo á!
Tiến sĩ Arthur Tang, tác giả chính của nghiên cứu đến từ Đại học RMIT Việt Nam, chia sẻ: "Chúng tôi nhận thấy rằng LLM hiệu quả với những ngôn ngữ có nhiều tài nguyên như tiếng Anh, nhưng lại thường gặp khó khăn về độ chính xác ngôn ngữ và tính xác thực thông tin khi dùng các ngôn ngữ có ít tài nguyên như tiếng Việt. Những khu vực sử dụng ngôn ngữ có ít tài nguyên cũng thường có điều kiện kinh tế khó khăn hơn. Điều đó có nghĩa là trạng thái hiện tại của những tiến bộ công nghệ như LLM có thể khiến chênh lệch về mặt xã hội và kinh tế sâu sắc hơn".
Nghiên cứu xịn này là kết quả hợp tác quốc tế giữa các nghiên cứu viên đến từ Đại học RMIT Việt Nam, Đơn vị nghiên cứu lâm sàng Đại học Oxford (OUCRU), Đại học Trung văn Hồng Kông, Đại học Quốc gia Singapore và Đại học Melbourne. Điểm đặc biệt là có sự tham gia của hai sinh viên theo học chương trình cử nhân ở RMIT Việt Nam (giờ đã tốt nghiệp rồi nha) với tư cách đồng tác giả luôn - xịn sò không?
Các bạn sinh viên đã nhận được hỗ trợ kỹ thuật và các nguồn lực điện toán thiết yếu từ trung tâm RMIT RACE Hub. RMIT RACE Hub cũng nâng cao trải nghiệm học tập của sinh viên bằng cách cho các bạn tiếp cận những thiết bị nghiên cứu tiên tiến nhất.
Nguyễn Quỳnh Giang, sinh viên mới tốt nghiệp ngành Cử nhân Công nghệ thông tin chia sẻ: "Quá trình thực hiện nghiên cứu đã cho tôi mở rộng tầm mắt về những tác động thực tế của AI trong lĩnh vực y tế. Lý tưởng nhất là AI sẽ đem đến quyền tiếp cận các dịch vụ và thông tin y tế một cách bình đẳng, nhưng hiện vẫn còn một số rào cản cho đến khi chúng ta đạt đến độ trưởng thành công nghệ như vậy".
Bùi Minh Nhật, đã hoàn tất bằng Kỹ sư (Kỹ thuật Phần mềm) tại RMIT Việt Nam và hiện đang học Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo tại Đại học RMIT ở Melbourne, chia sẻ về ý nghĩa thực tiễn của công trình: "Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy việc đơn giản như hỏi về các triệu chứng bệnh tim bằng tiếng Việt có thể cho đáp án là thông tin về một căn bệnh không liên quan như Parkinson. Điều này phản ánh yêu cầu cấp thiết phải phát triển các hệ thống AI bao trùm hơn, phục vụ cho mọi ngôn ngữ và nền văn hóa".
Team nghiên cứu nhấn mạnh rằng giải quyết vấn đề này cần sự chung tay từ nhiều phía: các nhà hoạch định chính sách, các đơn vị tài trợ nghiên cứu, các công ty công nghệ lớn, cộng đồng nghiên cứu, các chuyên gia y tế và những cộng đồng có sự hiện diện thấp về mặt ngôn ngữ.
Các đơn vị tài trợ đóng vai trò then chốt trong việc mở rộng hỗ trợ cho tính bao trùm về ngôn ngữ AI. Một ví dụ điển hình là chương trình Grand Challenges 2023 (Thử thách lớn 2023) của Quỹ Bill & Melinda Gates. Chương trình này đã tài trợ cho các dự án phát triển toàn cầu nhằm góp phần vào quyền tiếp cận AI công bằng cho mọi người.
Các big tech cũng đang góp sức đấy nha! Ví dụ như dự án No Language Left Behind (tạm dịch: Không ngôn ngữ nào bị bỏ lại phía sau) của Meta đang hướng tới nâng cao khả năng dịch nhiều ngôn ngữ khác nhau cho AI.
Nghiên cứu của Tiến sĩ Arthur Tang và đồng nghiệp cũng nêu rõ rằng cộng đồng nghiên cứu nên dẫn dắt các sáng kiến về dữ liệu ngôn ngữ cũng như các mô hình và công cụ nguồn mở, vốn rất cần thiết cho đào tạo và nghiên cứu LLM.
Tiến sĩ Tang chia sẻ: "Tại RMIT, chúng tôi tham gia sâu vào nhiều dự án ứng dụng LLM trong các cơ sở y tế. Nỗ lực của chúng tôi không chỉ tập trung vào việc vượt qua thách thức về công nghệ mà còn hướng tới nâng cao tính bao trùm của công nghệ này đối với tiếng Việt. Mục đích là đảm bảo rằng mọi người dân Việt Nam đều có cơ hội hưởng lợi từ những tiến bộ công nghệ gần đây".
Tiến sĩ Tang đặc biệt tự hào về sự tham gia của các sinh viên vào công trình nghiên cứu và tiết lộ rằng dự án này bắt nguồn từ một dự án cuối khóa thuộc bậc đại học vào năm ngoái - từ đồ án cuối kỳ đến nghiên cứu trên tạp chí quốc tế, level up quá đỉnh!
"Tạp chí Y khoa Anh quốc là một trong những tạp chí lâu đời và uy tín nhất trong ngành y đa khoa. Tỉ lệ chấp nhận đăng bài của tạp chí này chỉ khoảng 7% tính trên 7.000-8.000 bài nộp mỗi năm. Vì vậy, đây thực sự là một thành tựu xuất sắc đối với các đồng tác giả là sinh viên", ông cho biết.
"Sinh viên RMIT trau dồi kinh nghiệm thực tế với những công nghệ AI đang định hình lại các ngành nghề trên toàn thế giới. Điều này giúp các bạn chuẩn bị để trở thành những người dẫn đầu trong việc áp dụng AI một cách có đạo đức và hiệu quả trong sự nghiệp tương lai".
Nguồn: svvn.tienphong.vn