Với hệ thống tạo văn bản tự động (ATG) linh hoạt, được cho là có khả năng viết ra các tác phẩm như của một nhà văn hay trả lời các câu hỏi như một con người, ChatGPT đã được sử dụng trong hàng chục ứng dụng mới dù cho vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm.
Một số ứng dụng trong số đó đã vượt xa mục đích ban đầu của ChatGPT như giải yêu cầu AI giải toán hay viết luận văn cho trường đại học.
Tính ứng dụng cao và công nghệ đột phá đã khiến khả năng của ChatGPT đã được cường điệu lên khá nhiều. Vô số công ty khởi nghiệp cũng đang tìm cách cấp phép cho công nghệ này để áp dụng vào các ứng dụng của mình, từ trò chuyện với các nhân vật lịch sử đến học các ngôn ngữ khác, tạo thói quen tập thể dục và thậm chí là đánh giá nhà hàng.
Nhưng đi kèm với những tiến bộ kỹ thuật luôn là những cơ hội để kẻ xấu lạm dụng và gây hại. Không như deepfake hay các công nghệ từng nổi lên và bị lạm dụng, cộng đồng internet đang thiếu sự chuẩn bị một cách nguy hiểm trước các thông tin sai lệch tự động, quy mô lớn mà những AI mạnh mẽ như ChatGPT sẽ gây ra cho xã hội.
Trí tuệ nhân tạo là gì?
OpenAI không phải là người chơi duy nhất trong ngành ATG. AI sáng tạo (hay ngắn gọn hơn là gen-AI) là phương pháp sử dụng thuật toán học máy để tạo ra nội dung mới lạ, dưới dạng văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc video, dựa trên cơ sở dữ liệu mẫu.
Đây là chế độ tương tự cách Google đào tạo AlphaGo, công cụ đề xuất bài hát và video trên internet, cũng như các hệ thống hỗ trợ người lái xe.
Tất nhiên, trong khi các mô hình như “Khuếch tán ổn định” của Stability AI hoặc Imagen của Google được đào tạo để chuyển đổi những dấu chấm ngẫu nhiên có độ phân giải cao thành hình ảnh, thì các ATG như ChatGPT phối lại các đoạn văn bản được lấy từ dữ liệu đào tạo của chúng để tạo ra văn xuôi chân thực, mặc dù vẫn chưa thực sự tinh tế và cảm xúc như con người.
Rủi ro đến từ trí tuệ nhân tạo: Bài học từ Deepfake
Sự nổi lên của ChatGPT đã nhắc người dùng mạng nhớ về Deepfake, một công nghệ AI đã bị lợi dụng khi cung cấp khả năng làm giả người khác cả về hình ảnh và giọng nói.
Deepfake là thuật ngữ ghép từ chữ deep-learning nghĩa là học sâu và fake là giả. Deep-learning là hướng nghiên cứu trong AI, giúp máy tư duy giống người một cách sâu sắc hơn.
Công nghệ deepfake sẽ thu thập hình ảnh khuôn mặt của một đối tượng, sau đó thay thế khuôn mặt này vào mặt của một người khác trong video.
Đối với các tập tin âm thanh, deepfake sử dụng bản ghi âm giọng nói của một người thực để huấn luyện máy tính nói chuyện giống hệt người ấy. Những kẻ gian trên internet đã sử dụng công nghệ này để làm giả người khác với mục đích lừa tiền, dữ liệu.
Thậm chí, có những người đã ghép gương mặt của người nổi tiếng vào các video khiêu dâm để bán cho người hâm mộ của họ.
Về lý thuyết, một video deepfake càng giống thật nếu có càng nhiều hình ảnh biểu cảm gương mặt và môi của nhân vật để mô phỏng và đưa vào video.
Vì thế, một số chuyên gia khuyên rằng nên hạn chế chia sẻ các hình ảnh lên mạng xã hội, những nơi bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng tìm thấy nguồn dữ liệu cho deepfake.
Bộ Quốc phòng Mỹ, Google và Facebook từng tài trợ và hỗ trợ dữ liệu để các nhà nghiên cứu tìm ra giải pháp phát hiện deepfake hiệu quả. Năm 2020, Facebook với sự hỗ trợ lớn từ Microsoft và nhiều trường đại học danh tiếng đã triển khai cuộc thi Deepfake Detection Challenge (DFDC), với nội dung phát triển công nghệ phát hiện những video deepfake. Tổng giải thưởng cho cuộc thi này lên tới 10 triệu USD.
ChatGPT mới xuất hiện được vài tháng và mới chỉ vừa tung ra gói đăng ký chính thức của mình. Hiện tại, OpenAI chưa tung ra phiên bản ứng dụng điện thoại, nhưng các cửa hàng trực tuyến đã tràn ngập ứng dụng giả với tên "na ná" bản gốc nhằm lừa tiền người tiêu dùng.
Đây là khoảng thời gian cần cẩn thận và đánh giá kỹ càng các thông tin đến từ AI này, chuẩn bị sớm cho các rủi ro có thể phòng tránh để chatbot này không trở thành một Deepfake mới.