Nhóm nghiên cứu Nhật Bản dạy AI "nói leo" như người, thế mà lại khiến chúng suy luận thông minh hơn

Trong nỗ lực thu hẹp khoảng cách giữa máy móc và con người, các nhà khoa học Nhật Bản đã thử nghiệm một ý tưởng táo bạo: khiến AI trở nên “ít lịch sự” hơn. Thay vì buộc các mô hình ngôn ngữ lớn phải chờ đến lượt phát biểu, nhóm nghiên cứu cho phép chúng ngắt lời, im lặng hoặc chen ngang như cách người với người trò chuyện.

Hoạt động giao tiếp của con người đầy rẫy những khoảng lặng, việc ngắt lời nhau, hay những khúc chen ngang, chút do dự và cả tính mơ hồ. Trong khi đó, AI tuân theo phong cách giao tiếp rõ ràng và tuần tự; chúng xử lý một lệnh, xây dựng phản hồi, đưa ra kết quả và kiên nhẫn chờ lệnh tiếp theo.

Kết quả cho thấy việc “dạy hư” AI suy luận tốt hơn và đưa ra đáp án chính xác hơn trong các tác vụ phức tạp.

Theo đồng tác giả nghiên cứu Yuichi Sei, Giáo sư tại Khoa Tin học thuộc Đại học Điện tử - Truyền thông Tokyo, các hệ thống đa tác nhân hiện nay thiếu đi tính hỗn loạn, vốn đặc trưng trong hoạt động giao tiếp của con người. Liệu có phải chính sự thiếu sót này khiến chúng trở nên … máy móc và kém linh hoạt trong tranh luận tập thể?

"Các hệ thống đa tác nhân hiện nay thường tạo cảm giác khiên cưỡng vì chúng thiếu đi sự năng động, phức tạp và tức thời như trong hội thoại của con người", Giáo sư Yuichi Sei phát biểu. "Chúng tôi muốn xem liệu việc trang bị cho các tác nhân AI những tín hiệu xã hội mà chúng ta vốn coi là hiển nhiên, như khả năng ngắt lời hay lựa chọn giữ im lặng, có giúp cải thiện trí tuệ tập thể của chúng hay không".

Gán tính cách cho mô hình ngôn ngữ

Nhóm nghiên cứu tích hợp năm đặc điểm tính cách kinh điển trong tâm lý học gồm cởi mở, tận tâm, hướng ngoại, dễ chịu và bất ổn cảm xúc vào các mô hình ngôn ngữ. Thay vì tạo ra toàn bộ câu trả lời một lần, mô hình được lập trình xử lý từng câu, giúp kiểm soát nhịp độ và dòng chảy hội thoại.

Ba kịch bản được thử nghiệm gồm phát biểu theo thứ tự cố định, thứ tự động và thứ tự động có cho phép ngắt lời. Ở chế độ cuối cùng, hệ thống sử dụng một “điểm khẩn cấp” để quyết định có nên can thiệp ngay lập tức hay không. Nếu phát hiện lỗi hoặc vấn đề quan trọng, mô hình có thể lập tức lên tiếng. Ngược lại, nếu không có giá trị bổ sung rõ ràng, nó sẽ giữ im lặng để tránh làm nhiễu cuộc thảo luận.

Hiệu suất được đánh giá bằng 1.000 câu hỏi từ bộ Massive Multitask Language Understanding, bao phủ nhiều lĩnh vực từ khoa học đến nhân văn.

Khi một tác nhân ban đầu trả lời sai, độ chính xác tăng từ 68,7% ở chế độ cố định lên 73,8% ở chế độ động và đạt 79,2% khi cho phép ngắt lời. Trong kịch bản khó hơn với hai tác nhân trả lời sai, con số tương ứng là 37,2%, 43,7% và 49,5%. Sự cải thiện nhất quán cho thấy yếu tố linh hoạt trong giao tiếp đóng vai trò quan trọng trong nâng cao trí tuệ tập thể của AI.

Sau khi chứng minh hiệu quả của mô hình định hướng tính cách, nhóm nghiên cứu hướng đến các môi trường hợp tác sáng tạo, nơi nhiều tác nhân cùng tham gia ra quyết định. Theo Yuichi Sei, trong tương lai AI sẽ ngày càng tương tác với nhau và với con người trong các bối cảnh cộng tác. Những cuộc thảo luận có yếu tố tính cách và khả năng ngắt lời khi cần thiết có thể mang lại kết quả tốt hơn so với mô hình trao đổi luân phiên và lịch sự tuyệt đối.

Nghiên cứu này gợi mở một hướng tiếp cận mới trong thiết kế hệ thống đa tác nhân, nơi sự “thô” có kiểm soát trong giao tiếp có thể trở thành chìa khóa nâng cao năng lực suy luận.