Một nghiên cứu gần đây đã chỉ ra khoảng cách niềm tin đối với AI, với phần lớn người được khảo sát (57%) bày tỏ sự thiếu tin tưởng và 22% giữ thái độ trung lập (Harvard Business Review). Mặc dù công nghệ AI đã đạt được nhiều tiến bộ vượt bậc, nhiều người vẫn cảm thấy không chắc chắn về vai trò của nó trong cuộc sống. Có vẻ như đang tồn tại một khoảng cách – và nó khá lớn – giữa khả năng của công nghệ và mức độ tin tưởng mà nó nhận được. Tại sao điều này lại quan trọng và chúng ta có thể làm gì để thay đổi? Trong blog này, hãy cùng khám phá những lý do đằng sau khoảng cách niềm tin này.
Hiểu thế nào về niềm tin vào AI?
Điều này có nghĩa là người dùng cảm thấy tự tin rằng công nghệ sẽ hoạt động chính xác và đưa ra các quyết định công bằng. Ví dụ, khi sử dụng trợ lý giọng nói như Siri. Nếu Siri luôn hiểu lệnh của bạn và cung cấp câu trả lời chính xác, theo thời gian bạn sẽ ngày càng tin tưởng và thoải mái sử dụng nó cho các tác vụ như đặt lời nhắc hoặc gửi tin nhắn. Tuy nhiên, nếu Siri không hiểu bạn hoặc đưa ra câu trả lời sai, điều đó có thể khiến bạn nghi ngờ về độ tin cậy của nó.
Mối liên hệ giữa niềm tin, trải nghiệm người dùng và hiệu quả của AI rất quan trọng. Khi người dùng tin tưởng AI, họ sẽ sử dụng nó nhiều hơn, từ đó tạo ra trải nghiệm tốt hơn. Ngược lại, nếu AI hoạt động khó đoán hoặc khó hiểu, nó có thể khiến mọi người nghi ngờ, ngay cả khi công nghệ đó thực sự hiệu quả. Vì vậy, để AI hoạt động tốt, các công ty cần tạo ra trải nghiệm đáng tin cậy cho người dùng.
Tìm hiểu cách generative AI cũng xây dựng niềm tin này để phát triển khách hàng của bạn – xem bài viết: Boosting Customer Growth with Generative AI
Vai trò của tính minh bạch trong việc xây dựng niềm tin.
Tính minh bạch trong AI là gì?
Tính minh bạch trong AI có nghĩa là rõ ràng và cởi mở về cách các hệ thống AI hoạt động, bao gồm cách chúng đưa ra quyết định và sử dụng dữ liệu. Sự minh bạch này rất quan trọng để xây dựng niềm tin với người dùng và công chúng. Khi mọi người hiểu cách AI vận hành, họ sẽ cảm thấy an toàn và tự tin hơn khi sử dụng.
Các nhà nghiên cứu từ Stanford, MIT và Princeton đã tạo ra Chỉ số Minh bạch Mô hình Nền tảng
(Foundation Model Transparency Index) để đánh giá mức độ minh bạch của 10 nhà phát triển AI
lớn, bao gồm OpenAI, Google và Meta. Nghiên cứu cho thấy có sự thiếu minh bạch đáng kể ở ba
lĩnh vực chính: tài nguyên đầu vào, chi tiết mô hình và cách sử dụng.
Kết quả nghiên cứu chỉ ra
rằng mức độ minh bạch nhìn chung còn thấp, với điểm số cao nhất chỉ đạt 54/100 và điểm trung
bình chỉ 37.
Điều này có nghĩa là các công ty AI chia sẻ rất ít thông tin về cách họ xây dựng, vận hành và sử dụng các mô hình của mình. Minh bạch là chìa khóa để xây dựng niềm tin và đảm bảo AI có đạo đức, nhưng những điểm số này cho thấy vẫn còn khoảng cách lớn trong việc cởi mở thông tin.
Tầm quan trọng của tính minh bạch
Tính minh bạch đóng vai trò then chốt trong việc xây dựng niềm tin và thúc đẩy sự công bằng. Khi người dùng biết cách AI đưa ra quyết định, họ sẽ có xu hướng tin tưởng kết quả hơn. Nếu một hệ thống AI mắc lỗi, việc minh bạch về quy trình sẽ giúp xác định nguyên nhân vấn đề. Ngoài ra, việc cởi mở về dữ liệu và thuật toán được sử dụng cho phép tổ chức phát hiện và giảm thiểu thiên vị, từ đó mang lại kết quả công bằng hơn và phát triển AI một cách có đạo đức.
Ví dụ, Firefly AI của Adobe nổi bật nhờ minh bạch về dữ liệu đào tạo, chia sẻ chi tiết các hình ảnh được sử dụng và xác nhận rằng chúng thuộc sở hữu của Adobe hoặc thuộc phạm vi công cộng. Điều này giúp người dùng tin tưởng vào công cụ và tránh lo ngại về bản quyền.
Yếu tố then chốt đảm bảo tính minh bạch trong AI
Minh bạch dữ liệu
Minh bạch dữ liệu có nghĩa là cởi mở chia sẻ nguồn gốc dữ liệu đào tạo AI, cách thu thập và nội dung của dữ liệu. Điều này xây dựng niềm tin bằng cách giúp người dùng hiểu cách đưa ra quyết định và đảm bảo dữ liệu công bằng, không thiên vị. Ví dụ, Hugging Face khuyến khích các nhà phát triển sử dụng Model Cards và Dataset Cards để chia sẻ chi tiết về các mô hình AI và bộ dữ liệu. Sáng kiến Croissant, được hỗ trợ bởi các nền tảng như TensorFlow và Hugging Face, cung cấp siêu dữ liệu cho bộ dữ liệu, giúp nâng cao khả năng truy cập và trách nhiệm giải trìnhOpen Data Institute).
Bằng cách công khai những thông tin này, các nhà phát triển giúp đảm bảo dữ liệu công bằng và không thiên vị, từ đó xây dựng niềm tin với người dùng và giúp họ hiểu rõ hơn về cách AI đưa ra quyết định.
Mô hình AI với chỉ số độ tin cậy
Các mô hình AI có thể cung cấp điểm tin cậy, thể hiện mức độ chắc chắn của hệ thống về dự đoán hoặc quyết định của nó. Ví dụ, nếu một hệ thống AI dự đoán ai đó sẽ được duyệt vay, nó có thể đưa ra điểm tin cậy là 85%. Điểm số này giúp người dùng hiểu mức độ đáng tin cậy của quyết định AI.
Ngoài ra, khi các mô hình AI hiển thị nguồn dữ liệu được sử dụng để tạo ra kết quả, người dùng có thể thấy thông tin nào đã ảnh hưởng đến quyết định. Sự minh bạch này giúp người dùng cảm thấy tự tin hơn với các đề xuất của AI.
Mức độ gắn kết của người dùng
Các nghiên cứu cho thấy trong khi 90% lãnh đạo tin rằng khách hàng tin tưởng công ty của họ, thì thực tế chỉ có 30% khách hàng thực sự tin tưởng (PwC). Điều này cho thấy doanh nghiệp cần minh bạch hơn để giành được niềm tin từ người tiêu dùng. Sự tương tác của người dùng liên quan đến việc chủ động đưa họ tham gia vào quy trình AI. Điều này có thể bao gồm việc cung cấp cho họ lựa chọn phản hồi về các quyết định của AI hoặc cho phép họ đặt câu hỏi về cách hệ thống hoạt động. Việc tương tác với người dùng giúp họ cảm thấy có quyền kiểm soát và hiểu rõ hơn về công nghệ mà họ đang sử dụng.
Xây dựng AI đáng tin cậy
Thiết kế giao diện người dùng (UI) ảnh hưởng đến sự tin tưởng của người dùng như thế nào
Thiết kế giao diện người dùng (UI) đóng vai trò then chốt trong việc xây dựng niềm tin vào các hệ thống AI. Một giao diện rõ ràng, nhất quán và thân thiện với người dùng sẽ giúp họ cảm thấy tự tin và an tâm hơn. Điều hướng đơn giản, nhãn rõ ràng và phản hồi hữu ích giúp việc tương tác với hệ thống dễ dàng hơn. Các yếu tố thiết kế như màu sắc, phông chữ và bố cục cũng ảnh hưởng đến cảm nhận về độ tin cậy của AI. Thiết kế đẹp mắt tạo ấn tượng ban đầu tốt, trong khi tính minh bạch giúp người dùng cảm thấy được cung cấp đầy đủ thông tin và có quyền kiểm soát.
Ví dụ, giao diện của Spotify nổi bật với ảnh bìa playlist đầy màu sắc, gợi ý nhạc cá nhân hóa và bố cục dễ sử dụng. Giao diện này nhất quán trên tất cả thiết bị, cùng với nền tối và hình ảnh sáng giúp dễ nhìn và thân thiện với người dùng (Interaction Design Foundation).
Tầm quan trọng của những tương tác ban đầu trong việc xây dựng niềm tin
Xây dựng niềm tin ban đầu vào AI có thể ảnh hưởng lớn đến việc công nghệ này được chấp nhận hay bị từ chối (Fügener et al. 2021). Người dùng nhanh chóng đưa ra cảm nhận về hệ thống dựa trên những tương tác đầu tiên. Các dấu hiệu rõ ràng như phản hồi nhanh và chính xác, điều hướng dễ dàng, và các tính năng bảo mật hiển thị rõ sẽ giúp tăng cường sự tự tin. Những trải nghiệm tích cực và mượt mà ngay từ đầu khiến người dùng có xu hướng tin tưởng và tiếp tục sử dụng AI.
Xây dựng AI đáp ứng các tiêu chuẩn đạo đức
Khía cạnh đạo đức khi phát triển AI
Việc phát triển AI đi kèm với những thách thức đạo đức quan trọng cần được xem xét cẩn thận để mang lại lợi ích cho xã hội. Khi AI trở thành một phần của cuộc sống hàng ngày, các vấn đề như quyền riêng tư, tính công bằng và minh bạch ngày càng trở nên đáng chú ý. Ví dụ, việc sử dụng AI trong tuyển dụng hoặc thực thi pháp luật có thể dẫn đến các quyết định không công bằng nếu hệ thống được đào tạo trên dữ liệu thiên vị. Ngoài ra, còn có rủi ro về giám sát và lạm dụng dữ liệu, đe dọa đến quyền riêng tư.
Các nhà phát triển cần chú trọng đến đạo đức từ đầu đến cuối, thảo luận về tác động của AI và thiết lập các hướng dẫn rõ ràng. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro, xây dựng niềm tin và đảm bảo AI được sử dụng một cách có trách nhiệm.
Làm thế nào để tránh định kiến trong AI?
Tránh thiên vị trong AI rất quan trọng để đảm bảo tính công bằng và xây dựng niềm tin. Sử dụng các bộ dữ liệu đa dạng trong quá trình đào tạo giúp AI học hỏi từ nhiều góc nhìn khác nhau. Việc kiểm tra, đánh giá và rà soát tính công bằng thường xuyên có thể phát hiện và khắc phục thiên vị trước khi triển khai. Các đội ngũ AI đa dạng cũng mang đến những ý tưởng khác nhau, giúp giải pháp trở nên cân bằng và có đạo đức hơn. Những bước này giúp tạo ra hệ thống AI công bằng và có trách nhiệm.
Ví dụ, Amazon đã ngừng sử dụng thuật toán tuyển dụng của mình sau khi phát hiện nó ưu tiên các ứng viên sử dụng từ như “executed” hoặc “captured,” vốn xuất hiện nhiều hơn trong CV của nam giới. Điều này dẫn đến các quyết định tuyển dụng thiên vị, gây bất lợi cho nữ giới (Reuters).
Xây dựng AI đáng tin cậy trong doanh nghiệp
Nhiều CEO ưu tiên đầu tư vào công nghệ (57%) hơn là nâng cao kỹ năng và năng lực cho đội ngũ nhân viên (43%) (KPMG).
Việc đào tạo nhân viên về các công cụ AI là chìa khóa để xây dựng niềm tin trong tổ chức. Khi nhân viên hiểu cách AI hoạt động và những giới hạn của nó, họ sẽ tự tin hơn khi sử dụng AI trong công việc. Điều này tạo ra một văn hóa làm việc nhóm, nơi AI được xem là công cụ hỗ trợ nâng cao hiệu quả công việc, chứ không phải thay thế con người.
Kết luận
Kết luận, niềm tin vào AI là yếu tố then chốt quyết định sự thành công của nó. Minh bạch, phát triển có đạo đức và sự tham gia của người dùng là những yếu tố quan trọng để xây dựng niềm tin đó. Bằng cách tập trung vào giao tiếp rõ ràng, công bằng và trải nghiệm người dùng tích cực, doanh nghiệp có thể đảm bảo AI vừa hiệu quả vừa được tin tưởng. Điều này giúp thúc đẩy đổi mới và sử dụng AI một cách có trách nhiệm.
Nếu bạn đang gặp khó khăn với năng lực của đội ngũ hiện tại hoặc cần xây dựng đội ngũ nhân sự có kỹ năng từ đầu, chúng tôi sẵn sàng hỗ trợ. Đội ngũ của chúng tôi có kinh nghiệm dày dạn trong lĩnh vực Resource as a Service (RaaS) và thuê ngoài đội ngũ, mang đến nguồn nhân lực chất lượng cao với năng lực AI để hỗ trợ tăng trưởng doanh nghiệp của bạn.
Đừng ngần ngại liên hệ – chúng tôi rất mong được giúp doanh nghiệp bạn khai thác tối đa tiềm năng của một đội ngũ linh hoạt và giàu kỹ năng!
Một bình luận