Bí kíp khai thác hiệu quả ChatGPT trong học tập và làm việc

ChatGPT, có thể nói là từ khóa công nghệ đang được tìm kiếm và quan tâm nhất hiện nay trên khắp các nền tảng mạng xã hội. Được mệnh danh là một siêu AI với khả năng xử lý lượng thông tin khổng lồ, ChatGPT đã nhanh chóng cán mốc 100 triệu người sử dụng chỉ sau 2 tháng ra mắt. Sức hút của ChatGPT do đâu mà có? Tại sao nó có thể gây ấn tượng mạnh mẽ cho giới công nghệ đến thế? Trong buổi Trò chuyện Libero đầu tiên của năm 2023, các diễn giả của Libero đã giải mã cách thức hoạt động của ChatGPT cũng như các bí kíp khai thác hiệu quả ChatGPT để cải thiện hoạt động học tập và làm việc. 

Hiện tượng “bão mạng” mang tên ChatGPT

ChatGPT (tên đầy đủ Chat Generative Pre-training Transformer), là chatbot tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) do công ty khởi nghiệp OpenAI phát triển. Chatbot đình đám này là sản phẩm của OpenAI, một startup thành lập vào năm 2015 bởi các doanh nhân và nhà đầu tư trong lĩnh vực công nghệ. 

Trước ChatGPT, OpenAI đã phát triển và cho ra mắt GPT-3, một AI khác cũng gây ấn tượng và nhận được sự đánh giá cao từ cả người dùng lẫn các chuyên gia. Thế nhưng chỉ đến khi ChatGPT ra đời, cái tên OpenAI mới thực sự nổi bật trên bản đồ công nghệ thế giới.

Anh Đỗ Thành Công, Trưởng phòng Đào tạo và Phát triển HSM, học viện Libero22 nhận xét, đây là một trường hợp tương đối khác biệt trong lịch sử của các phần mềm, ứng dụng lớn trên thế giới. Nếu như các ứng dụng lớn trên thế giới như Instagram, Facebook, Twitter,.. cần từ 2,5 tháng đến 3,5 năm để đạt được 1 triệu người dùng thì công cụ này chỉ cần 5 ngày để đạt được con số đó!

Nghiên cứu của UBS (một ngân hàng đầu tư đa quốc gia và công ty dịch vụ tài chính của Thụy Sĩ) dẫn số liệu của công ty phân tích Similar Web cho biết, trung bình có khoảng 13 triệu người đã dùng ChatGPT/ngày trong tháng 1-2023, gấp đôi so với tháng 12-2022. Các nhà phân tích của UBS đánh giá trong suốt 20 năm qua, chưa từng có một ứng dụng Internet nào có tốc độ tăng trưởng nhanh như vậy. 

Cũng theo một nghiên cứu khác của tờ The Guardian, chỉ tính riêng trong tháng 1 năm 2023, ChatGPT đã liên tiếp lập nên các kỷ lục ấn tượng như: hơn 100 triệu người dùng, hơn 590 triệu lượt truy cập hàng tháng.

Như vậy, nhờ việc tương tác và đưa ra những phản hồi rất đáng kinh ngạc, mô hình này đã trở thành ứng dụng cho người dùng phát triển nhanh nhất trong lịch sử.

Cơ chế vận hành của ChatGPT

ChatGPT được phát triển dựa trên một thuật toán có tên gọi là “deep-learning” với thiết kế đơn giản để mô phỏng các cuộc hội thoại giống con người. Trên các diễn đàn, mọi người đưa ra rất nhiều ý kiến trái chiều về công cụ sử dụng ngôn ngữ tự nhiên này, thậm chí có những kỳ vọng rằng ChatGPT sẽ thay đổi tương lai tương lai loài người.

Với tâm thế khai phóng, anh Ngô Khánh Hoàng – Giám đốc điều hành GEM, học viên Libero22 đã chia sẻ một số phương pháp khai thác được các hệ thống chat tương tự ChatGPT và khả năng phát triển của nó đến đâu. 

Cơ chế hoạt động của chatbot truyền thống

Các hệ thống chatbot truyền thống là công cụ ứng dụng công nghệ AI để tương tác với con người, giúp con người giải đáp thắc mắc, cung cấp thông tin cho các lĩnh vực nhất định. Ví dụ hiện nay chúng ta có các hệ thống chatbot liên quan đến nhân sự, nghiên cứu trong ngành y tế,..

Đối với một chatbot truyền thống, hệ thống của nó có các thành phần cơ bản như:

• Intent: mục đích, hay còn gọi là các kịch bản mà mình dựng cho hệ thống đó để cho nó hiểu được. VD: “tìm nhà hàng”, “đặt món ăn”,..Bản chất của công cụ máy không thể hiểu được ý nghĩa của câu, máy tính chỉ phân loại chuỗi ký tự theo từng mục đích. Một hệ thống chatbot có khoảng tầm vài trăm đến vài nghìn mục đích như vậy. Số lượng intent này khá giới hạn bởi vì nếu nhiều hơn thì có khả năng sẽ làm giảm độ thông minh của chatbot.

• Entity: các danh từ mà máy tính cần phải hiểu để tìm kiếm nguồn dữ liệu liên quan và trả lại kết quả cho người dùng. VD: “tên nhà hàng”, “tên món ăn”,..

• Dialog: flow trao đổi (bao gồm nhiều intent khác nhau).

Đây là ba thực thể chính tạo nên một hệ thống chat. Cách trả lời của chatbot có tốt hay không, dựa trên một module bên ngoài – module NLG – nơi tạo ra những mẫu câu (templates) liên quan đến cách thức trả lời. 

Phần AI của chatbot sẽ nằm ở NLU Engine. Còn sự thông minh của chatbot nằm ở chỗ, với một đoạn văn bản mà người dùng đưa vào, nó có thể xác định thành các “intent” nào. Trong một intent mà mình đưa được càng nhiều các câu trả lời chứng tỏ độ thông minh của nó càng cao. Do vậy, càng đưa được nhiều cách hỏi, chatbot sẽ càng thông minh hơn.

Cách huấn luyện chatbot

Các bước huấn luyện chatbot truyền thống bao gồm:

• Tạo ra năng lực cho chatbot

• Nghĩ ra các kịch bản có thể xảy ra, định nghĩa các thông tin động mà người dùng có lẽ sẽ cần

• Cung cấp các dữ liệu mẫu để huấn luyện. Hầu hết các mô hình này đều public, sự cạnh tranh nằm ở AI

• Lặp lại bước 1,2,3 để cho con chatbot ngày càng thông minh

Một số vấn đề tồn tại ở chatbot truyền thống là: giới hạn về tên miền; giới hạn về mặt người dùng cho nó ăn những gì, đồng nghĩa với việc nó có thể thông minh được đến đâu; và giới hạn về khả năng sử dụng ngôn ngữ để trả lời (vì đội ngũ phát triển chatbot sẽ đưa dữ liệu đầu vào dưới dạng các mẫu câu có sẵn, do đó mà cách sử dụng ngôn ngữ của chúng chưa được mượt mà.) 

Điểm khác biệt đầu tiên của ChatGPT nằm ở khả năng sử dụng ngôn ngữ vô cùng tự nhiên. ChatGPT sử dụng một kiến trúc khác so với chatbot thông thường. Đội ngũ của OpenAI đã sử dụng kiến trúc mạng Transformer, một loại mạng nơ-ron, để ChatGPT có khả năng mã hóa và xử lý dữ liệu văn bản. Transformer kết hợp các cơ chế cho phép mô hình xác định và tập trung vào các phần thích hợp của văn bản đầu vào, mang lại phản hồi chính xác và phù hợp hơn. Bằng cách đào tạo mô hình trên các bộ dữ liệu văn bản đa dạng, chẳng hạn như sách, bài báo và trang web, ChatGPT có thể liên tục tạo ra các phản hồi chính xác và đầy thông tin.

Đối với các kiến trúc mạng thông thường, ví dụ để phân tích một câu, nó sẽ tách các câu ra làm các từ khác nhau, trọng số của các từ là tương đương nhau. Và để dựng lên được một câu hay một đoạn văn, nó sẽ là ma trận của tất cả các từ đấy. tức là, chatbot sẽ phải dựa trên rất nhiều đoạn văn, nó chọn lọc và nhận biết các từ nào đứng cạnh nhau sẽ tạo thành một đoạn văn hợp lý dựa trên tỷ lệ đứng cạnh nhau của các từ. Còn đối với Transformers, nó có một kỹ thuật gọi là Self-extension, nó có các trọng số của các từ để có thể hiểu được chúng. Điều này giúp ChatGPT tối ưu trong việc sử dụng ngôn ngữ. 

Điểm khác biệt thứ hai của module GPT này nằm ở số lượng tham số của nó rất khủng khiếp: 175 tỉ tham số, lớn hơn rất nhiều con số những mô hình NLP hiện tại. Số lượng tham số lớn như vậy giúp cho nó phân tích một số lượng đoạn văn khổng lồ, từ đó khả năng sử dụng ngôn ngữ của nó thành thạo hơn rất nhiều. Nói một cách đơn giản, việc nó có thể viết được những bài văn, bài thơ như vậy là do nó có dữ liệu đầu vào rất lớn, ngôn ngữ của nó lão luyện hơn các con chatbot khác rất nhiều.

Phương pháp huấn luyện

Về phương pháp huấn luyện, đội ngũ sáng tạo ChatGPT sử dụng Học tăng cường (Reinforcement learning):

• Bước 1: sử dụng “prompt”, gọi nôm na là tập các câu hỏi và câu trả lời (sau đây gọi là Q&A), tập này rất lớn, họ đã thu thập câu hỏi và câu trả lời ở trên các trang Stack overflow, Reddit, Quora,… những trang thuần dạng hỏi đáp – đây là nguồn cực lớn cho dữ liệu đầu vào của ChatGPT. Họ cũng sẽ có những hệ thống để tạo ra các câu hỏi dựa trên các nguồn khác mà không theo cấu trúc Q&A.

• Bước 2: xếp hạng các câu trả lời. Bởi vì một câu hỏi có rất nhiều câu trả lời, OpenAI dùng các phương pháp thủ công để sắp xếp chúng. Thủ công ở đây có thể là dựa trên các nguồn đã có dữ liệu thứ hạng có sẵn như ở các trang Q&A. Sau đó thì sẽ huấn luyện lần đầu cho ChatGPT. 

• Bước 3: huấn luyện mô hình reward: tự động đánh thứ hạng các câu trả lời. Mình sẽ đưa vào một loạt câu hỏi và câu trả lời, sau đó Chatbot sẽ hiểu cách thức để mình đánh rank như thế nào dựa trên những mô hình mẫu mà mình đã có.

• Bước 4: sử dụng mô hình reward để đánh giá output của Q&A mình đã có và Q&A được bổ sung, từ đó khiến hệ thống GPT của mình thông minh hơn

Hệ thống học tăng cường sẽ lặp đi lặp lại bước 3,4. Vừa cải tiến mô hình thứ bậc, vừa làm cho mô hình chính của con chatbot này – mô hình GPT được tốt hơn. 

Phương pháp huấn luyện này sẽ làm cho ChatGPT ngày càng thông minh hơn, và nó không bị hạn chế ở một lĩnh vực nào cả, chỉ cần dữ liệu đầu vào càng lớn thì nó càng tốt hơn. Tất nhiên, những dữ liệu này vẫn còn cần xử lý thủ công khá nhiều. 

OpenAI, công ty phát triển ChatGPT đã cảnh báo rằng, ứng dụng này “có thể tạo ra thông tin sai lệch” hoặc “đưa ra các hướng dẫn độc hại với nội dung sai trái”. Nguyên nhân là AI chỉ đơn giản đưa ra phản hồi dựa trên thuật toán xác suất chứ không thực sự hiểu nội dung mà nó đang được hỏi.

Mặc dù, câu trả lời của ChatGPT không phải luôn đúng và đây cũng không phải là chatbot tích hợp AI đầu tiên trên thế giới, nhưng sự tăng trưởng nhanh của ứng dụng này có thể tạo ra bước ngoặt cho cuộc đua AI vốn ngày càng nóng hiện nay. Các nhà phân tích tin rằng, ChatGPT sẽ giúp OpenAI giành được lợi thế đi đầu trước những công ty phát triển AI khác. Lượng người dùng ngày càng tăng sẽ đem lại phản hồi giá trị để giúp nâng cấp chatbot.

Nói một cách dễ hiểu là, ChatGPT sẽ càng ngày càng thông minh hơn. Nếu người dùng càng ngày càng đặt nhiều câu hỏi thì câu trả lời của nó sẽ càng ngày càng sắc bén, không hạn chế trên các lĩnh vực. Đây chính là một cơ hội để chúng ta có thể khai thác nó, nhằm học tập và phát triển tốt hơn.

Khai thác ChatGPT trong công việc

ChatGPT có thể được sử dụng để nâng cao năng suất trong các môi trường làm việc khác nhau. Một số cách tối ưu hóa ChatGPT có thể được kể đến như:

1. Phác thảo nội dung:

Đối với các mô hình sản xuất content hàng loạt, làm sao để tiết kiệm chi phí có lẽ là một trong những bài toán nan giải nhất. Anh Nguyễn Đình Khiêm, co-founder Học viện Kstudy, học viên Libero21 đã tìm cách sản xuất content giá rẻ bằng cách xào những content cũ. Bắt đầu với GPT-3. 

“Mình đã tìm và mua một số plugin của wordpress liên quan đến GPT-3 để viết bài. Các bạn học viên bên mình trong môn Content sẽ được học cách dùng GPT-3 để lập dàn ý cho bài viết, tức là các bạn ý đưa ra những từ khóa để hướng dẫn nó để nó đưa ra dàn ý. Sau đó từ dàn ý đấy thì các bạn phải bồi da đắp thịt vào cho nó tạo ra một bài viết hoàn chỉnh. 

Lúc đó thì các bạn ấy đã tiết kiệm được phần ý tưởng rồi. Tại vì trong việc sản xuất content hàng loạt thì có một hoạt động ban đầu mình tạm hiểu là content curation, đi xào nấu nội dung. Kiến thức nền đó là những thứ đã có sẵn trên internet, nhiệm vụ của mình là tìm xem những gì tồn tại, mở rộng ý tưởng đó để triển khai thành các dàn ý. VD như là tổng hợp ý tưởng, đào sâu ý tưởng, chèn những kiến thức, góc nhìn cá nhân vào để cho có sự khác biệt. Lúc đó thì chúng ta vẫn tạo ra những content hàng loạt mà không bị là đạo văn hay nó vẫn đem lại một giá trị độc đáo nào đó.” – anh Khiêm chia sẻ.

2. Nghiên cứu: 

ChatGPT có thể được sử dụng cho nghiên cứu bằng cách cung cấp danh sách các nguồn có liên quan về một chủ đề nhất định, giúp tiết kiệm thời gian quý báu. Tuy nhiên cần lưu ý là dữ liệu đầu vào của ChatGPT hiện tại mới đến năm 2021 thôi, tức là nếu bây giờ bạn hỏi “Thủ tướng Phạm Minh Chính có chuyến thăm gì đó vào một vài tháng trước..” thì nó không biết. Nguyên nhân rất đơn giản, nó chưa được học những thứ đó. Hoặc bây giờ bạn hỏi là viết hộ một bài “Tổng hợp tin tức hot nhất trong tuần vừa qua” thì ChatGPT không làm được vì không có dữ liệu.

3. Nâng cấp dịch vụ khách hàng: 

Các công ty có thể tích hợp ChatGPT vào trang web và nền tảng truyền thông xã hội của họ, cung cấp phản hồi nhanh chóng và chính xác cho các câu hỏi của khách hàng. 

Đồng thời, họ cũng có thể kết nối với API để tạo ra những chatbot đơn giản. Anh Khiêm từng ứng dụng ChatGPT trong một số chatbot đơn giản để trả lời một số câu hỏi của khách hàng khi mà họ cần tư vấn một số thông tin cơ bản nào đó ngoài giờ. Chatbot đó có thể được sử dụng bởi những người không chuyên về lập trình để dạy nó một số câu hỏi liên quan đến sản phẩm của bạn, sau đó nó có thể thay bạn trả lời một số câu hỏi ngoài giờ, khác với ChatGPT vì chúng ta không thể dạy nó tại thời điểm này.

4. Dịch ngôn ngữ: 

ChatGPT có thể dịch tài liệu hoặc tin nhắn từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, một tính năng quan trọng đối với những người làm việc với khách hàng hoặc đối tác từ các quốc gia khác nhau. Tuy nhiên, vì nó không được sáng tạo nhằm mục đích chính là dịch, khả năng dịch của nó còn nhiều hạn chế.

Một kinh nghiệm là dữ liệu tiếng Việt của ChatGPT khá là ít, vậy thì khi chat với nó thì nên viết bằng tiếng Anh, nhưng nếu chúng ta mong muốn output là tiếng Việt? ChatGPT là một công cụ dịch khá là tốt, tức là sau khi có câu trả lời bằng tiếng Anh, bạn có thể gõ: “Dịch cho tôi đoạn trên sang tiếng Việt”. Một thao tác rất đơn giản, ngắn gọn thôi nhưng thu lại bản dịch khá là chuẩn nghĩa, thường là chỉ phải chỉnh lại một số cái liên quan đến đại từ nhân xưng, hoặc là một số cái liên quan đến xưng hô, giọng điệu và dùng được luôn. Bản dịch này cũng khá chuẩn về ngữ pháp.

Khai thác ChatGPT trong học tập

ChatGPT có thể được khai thác theo nhiều cách để hỗ trợ thực hành nghiên cứu. Dưới đây là một số cách sử dụng ChatGPT để giúp cho quá trình học tập tiết kiệm thời gian hơn:

1. Lập dàn ý/đề cương:

ChatGPT có thể hỗ trợ người học viết bài bằng cách tạo ra các văn bản có cấu trúc tốt về một chủ đề cụ thể. Cách viết của ChatGPT ưu tiên theo hướng liệt kê, đơn giản, dễ hiểu. Tất nhiên chúng ta không nên phụ thuộc vào ChatGPT, nó chỉ đưa cho chúng ta một số góc nhìn và bản thân chúng ta phải bổ sung thêm.

“ChatGPT viết outline khá là chuẩn. Đây chính là những keywords. Trước đây khi mình đi học các khóa học, nhiều khi mình không được hết công suất, nguyên nhân là vì mục đích đi học chỉ là để nắm được các keywords. Khi có các keywords, mô tả keywords, tổng quan bài học, các kiến thức tổng quát trong cái keywords đấy, thì đến khi cần dùng mình có thể đào sâu được nó, mình biết trên đời có thứ đó tồn tại.” – anh Khiêm kể.

2. Luyện tập tư duy phản biện thông qua cách đặt câu hỏi:

Người học có thể đặt câu hỏi cho ChatGPT về bất kỳ chủ đề nào mà họ đang nghiên cứu và mô hình này sẽ cung cấp các câu trả lời chính xác và đầy đủ thông tin.

Trong quá trình học và làm việc với ChatGPT, anh Khiêm nhận thấy có một công cụ rất quan trọng để chúng ta có thể làm chủ được nó là cần có một danh sách các câu hỏi. Tại vì khi chúng ta hỏi nó sẽ có output trả lời theo phong thái, phong cách, độ chi tiết khác nhau. Bạn muốn nó trả lời mình với hướng nào thì lúc hỏi bạn có thể gợi ý cho nó cách tìm hiểu. 

Dù là Google hay ChatGPT thì đều khác biệt ở người dùng, nó khác nhau ở chỗ người ấy sẽ sử dụng công cụ đó như thế nào. Giống như Google search, trong tìm kiếm nâng cao, người ta có hàng chục cú pháp tìm kiếm để tìm được ra những kết quả chuyên sâu khác nhau, ChatGPT cũng tương tự như vậy. Tuy nhiên hiện tại không có tài liệu nào để liệt kê chính xác những thứ đó, nhưng xem các tài liệu của cộng đồng quốc tế và các video hướng dẫn thì thường có những mẫu câu kiểu như này và dài hơn (thường là dài hơn) bởi vì muốn nó search được chính xác thì mình phải hướng dẫn nó kèm với câu hỏi. 

Tất nhiên là khi chúng ta hỏi từ ChatGPT thì cũng phải lưu ý nó là AI và dữ liệu của nó tập hợp từ internet là chủ yếu, vì vậy có thể xuất hiện thông tin sai lệch, thông tin nó hiểu lầm, hoặc nó mang định kiến, thậm chí là một số cái độc hại hoặc phân biệt chủng tộc, phân biệt giới tính (người ta chứng minh là nó có). Vậy thì quan điểm của người sử dụng rất quan trọng, chúng ta phải có góc nhìn chính xác về thứ mà chúng ta đang tìm kiếm, và khi nó đưa ra một kết quả nào đấy thì chúng ta phải có sự phản biện hoặc là sự kiểm chứng. 

3. Biến bài giảng trở nên thu hút hơn:

Anh Khiêm chia sẻ: “Trước đây khi giảng bài mình phải soạn slide, từ khi có ChatGPT thì mình lười soạn slide hẳn. Bởi vì mình biết có những cái kiến thức chung chung mà không thể nào sai được. Thế thì khi lên lớp, thay vì mình mở slide thì mình gõ ngay một cái câu hỏi vào đây và đợi nó trả lời, thì lúc đấy mình phát hiện người học sẽ chăm chú nhìn màn hình để xem thứ sắp xuất hiện là gì. Và đôi khi cả thầy và trò sẽ có một cái tâm lý chờ đợi và nhiều khi kết quả đưa ra khá bất ngờ ở chỗ nó có những thông tin mà mình chưa từng biết tới, những quan điểm mà mình chưa nghĩ tới, từ đó có thêm nhiều thứ để thảo luận. Ví dụ tự nhiên nó đưa ra một thông tin bất ngờ nào đó, từ đó chúng ta có chuyện để trao đổi, bài học sẽ trở nên thú vị hơn.”

4. Học các khái niệm mới: 

Học sinh có thể yêu cầu ChatGPT giải thích các khái niệm hoặc ý tưởng phức tạp và nó sẽ đưa ra lời giải thích toàn diện. Tính năng này có thể đặc biệt có lợi cho những người học gặp khó khăn trong việc hiểu một chủ đề cụ thể.

Ví dụ đối với mô hình bên dưới, tên mô hình thì các bạn sinh viên marketing có thể đọc vanh vách, nhưng chưa chắc đã hiểu, lúc ấy thì các bạn có thể hỏi thử ChatGPT. 

ChatGPT hay ở chỗ, có những mô hình mà khi được giao nhiệm vụ tìm hiểu, các bạn sinh viên thấy nó có vẻ cao siêu, và nhất là một số thầy ở Việt Nam mình thường giảng kiểu nguy hiểm hóa vấn đề lên, lúc đó sinh viên rất khó để mà hình dung nó một cách dễ dàng. 

Một mẹo nhỏ mà anh Khiêm hay sử dụng là hướng dẫn các bạn học viên yêu cầu ChatGPT lấy ví dụ. Những ví dụ này khiến cho các khái niệm trở nên trực quan và dễ hiểu. Việc dùng ChatGPT để cụ thể hóa hoặc lấy ví dụ cho một lý thuyết nào đó rất đáng để áp dụng. Hoặc là khi để chúng ta chuẩn bị kiến thức nền như khi chúng ta nói về Libero, những kiến thức nền khá là rộng và mới. Khi gặp những kiến thức mới thì nhiều khi mình không có kiến thức nền để biết cần tìm hiểu cái gì. Chẳng hạn như sắp tới mình phải viết một báo cáo về Triết học, nhưng mình chưa bao giờ hoặc triết hoặc học lâu quá rồi quên mất, trong triết học có những khái niệm gì mà mình không biết, vậy thì hãy nhờ ChatGPT đơn giản hóa chúng.

5. Biến việc tự học trở nên thú vị hơn bao giờ hết:

Khi có ChatGPT, việc tự học của anh Khiêm trở nên dễ hơn rất nhiều. Trước đây, khi chỉ có Google, anh sẽ phải đi search (phải biết cách search), search xong lại phải đi đọc hàng chục, hàng trăm kết quả, để tạo kiến thức nền cho mình. Sau khi tạo kiến thức nền xong bắt đầu mới đi đào sâu, lại phải đi tổng hợp. Tức là phải đi qua 4-5 công đoạn. ChatGPT tiết kiệm được cho mình một số công đoạn. 

Ví dụ:

ChatGPT tạo outline (đỡ công đoạn search và đọc kết quả). Sau đó anh Khiêm copy từng dòng trong outline này, thì nó lại giải thích cho mình thành một phần bài viết. Một kỹ năng khi sử dụng ChatGPT là khả năng đào sâu câu hỏi. Đầu tiên hỏi nó một outline rồi mình mở rộng câu hỏi đó ra thì mình sẽ có những kiến thức rất sâu. 

Nếu bạn lười ư? Rất đơn giản, hãy bảo ChatGPT dịch luôn nội dung bên trên ra ngôn ngữ mà mình mong muốn.

Thích nữa mà vẫn thấy khó hiểu thì hãy bảo nó lấy ví dụ cho đoạn văn bản bên trên. Như vậy, anh Khiêm chỉ cần có một outline và sau vài chục phút đồng hồ ngồi chat thì anh thậm chí có thể tạo ra một luận văn được luôn chứ không chỉ là một bài viết. Tất nhiên sẽ phải kết hợp một số thứ khác như là biểu đồ hay hình ảnh.

Một số nhược điểm của ChatGPT cần lưu ý khi sử dụng (ở thời điểm hiện tại – tháng 2/2023)

• Dữ liệu đầu vào tuy nhiều nhưng hiện tại mới chỉ dừng ở năm 2021.

ChatGPT chỉ có dữ liệu và kiến thức đến năm 2021 và không có bất cứ dữ liệu nào về các vấn đề trên thế giới từ năm 2022 đến nay. Vì vậy, nếu sử dụng công cụ này để tìm hiểu về các dữ liệu mang tính cập nhật là không thỏa đáng. Tất nhiên, ChatGPT có thể đưa ra một số dự báo dựa trên các thông tin có sẵn, nhưng các thông tin đó hoàn toàn chỉ mang tính chất tham khảo.

• Câu trả lời của ChatGPT vẫn còn chung chung. 

Có một thực tế là, câu trả lời của ChatGPT dù sao cũng do con người sắp đặt, vì vậy câu trả lời của nó có phần an toàn, không đủ sâu sắc, không mang tính chuyên môn cao. Tuy nhiên, chúng ta có thể dựa vào các thông tin mà ChatGPT đưa ra để tìm hiểu những kiến thức liên quan.

• Bạn vẫn có thể bắt gặp một số từ ngữ phản cảm.

Trong paper của OpenAI cũng ghi rõ cơ chế về cách thức làm sạch dữ liệu. Mặc dù vậy, để làm sạch được từ ngữ trong toàn bộ ChatGPT cần công sức con người đổ ra rất nhiều. Số lượng nhân viên trong đội ngũ lọc từ ngữ phản cảm là rất lớn, tuy nhiên sự phát triển của ngôn ngữ thì luôn vượt xa so với các từ điển hiện hành, việc loại bỏ hoàn toàn những từ ngữ ấy là vô cùng khó khăn.

• Khả năng tích hợp của ChatGPT hiện tại còn hạn chế.

Ví dụ đối với GPT-3 thì anh Khiêm có thể kết hợp nó vào website của mình hoặc là có thể dạy nó một số kiến thức mới để cho nó trả lời giúp mình thế nhưng với ChatGPT thì không. Ví dụ hôm trước khi anh ứng dụng cái này để dạy các bạn làm content, thì các bạn có hỏi là: “Thế bây giờ em có thể cho nó đọc một quyển ebook rồi bắt nó tóm tắt được không?” – “Hiện tại mình không dạy được nó, chỉ có OpenAI với đội ngũ được đào tạo sẵn của họ làm được mà thôi”.

• ChatGPT chưa thành thạo tiếng Việt.

Một số người dùng Việt Nam sau khi thử nghiệm đã phản hồi lại rằng ChatGPT chưa thực sự thông minh trong sử dụng tiếng Việt của ChatGPT. Một ví dụ đơn giản là ChatGPt có thể làm thơ tiếng Anh, tuy nhiên thơ tiếng Việt là một phạm trù hoàn toán khác. Trước hết phải định nghĩa một loạt khái niệm có liên quan đến cách viết, từ ngữ, luật, vần…; các ngữ cảnh có liên quan. Sau đó mới yêu cầu một lệnh để ra được bài thơ đúng ý.

Về nguyên tắc của tất cả mọi loại AI đều như nhau: Dữ liệu đầu vào (Input) tốt, ý tưởng tốt, kỹ năng ra lệnh tốt, đánh giá được chất lượng của dữ liệu đầu ra (Output)… là có thể hoàn chỉnh. Thế nhưng vì phải dịch lại nhiều lần nên từ phần dịch đã sai quy tắc thơ. ChatGPT làm thơ tiếng Anh có thể đúng quy tắc, nhưng sau khi dịch ngược lại thì sai rất nhiều về vần điệu, số từ… Khó khăn ở đây là do quá trình dịch thuật chứ không hẳn AI không thể làm thơ.

• ChatGPT không thể đưa ra hình ảnh được, nó chỉ đưa ra văn bản thôi. 

Dẫu vậy, OpenAI cũng cung cấp một số công cụ hỗ trợ tạo lập hình ảnh. Ví dụ nếu bạn cần một hình ảnh, bạn có thể cho nó một vài từ khóa mô tả điều mình mong muốn và lập tức công cụ đó có thể cho bạn hình ảnh minh họa. Thậm chí hiện nay đã xuất hiện một số công cụ AI có khả năng tạo biểu đồ. 

Ví dụ chúng ta có thể sử dụng ý tưởng mà ChatGPT tạo ra, vào trang Viorel Spinu – một công cụ thiết kế theo mô tả là lập tức nó có thể tạo ra các logo như thế này:

Nhìn chung, đây cũng có thể coi là một mối đe dọa đến công việc thiết kế đồ họa. Bình thường ChatGPT đưa ra output là ý tưởng, nhưng ý tưởng lại là input của một con AI khác để vẽ thì sự kết hợp này khiến nó tạo ra những logo không kém gì con người. Mình cũng có thể bảo nó vẽ lại hoặc sửa lại chi tiết dựa trên các lệnh mà mình đưa vào. 

• Ngoài ra, ChatGPT hay gặp một số lỗi như: không truy cập được nếu lượng người dùng cùng thời điểm quá lớn (lấy ví dụ như thời điểm hiện tại ChatGPT có khoảng 100tr người dùng, cùng một thời điểm, lượt người dùng đang hoạt động có lẽ chỉ khoảng 20 – 30% là hệ thống đã treo rồi) hoặc viết không hết câu (lỗi này có thể khắc phục bằng cách lệnh cho nó viết tiếp câu bên trên). 

Kết luận

ChatGPT là một công cụ mạnh, có thể được sử dụng để cải thiện phương pháp học tập và làm việc. Thuật toán của nó xử lý lượng dữ liệu khổng lồ để tạo ra các phản hồi chính xác và đầy đủ thông tin. Người học có thể sử dụng ChatGPT để nâng cao hiểu biết về các khái niệm phức tạp và viết luận, trong khi các doanh nghiệp có thể sử dụng công cụ này để nghiên cứu, nâng cấp dịch vụ khách hàng, viết và dịch ngôn ngữ. 

Riêng đối với giáo dục khai phóng, các nội dung về từng môn khai phóng vốn rất cơ bản, chắc chắn lượng dữ liệu tiềm năng mà ChatGPT đang có rất chất lượng và phong phú. Tại Libero, người học đã ứng dụng ChatGPT rất thuần thục trong việc học, đặc biệt với một chuyên đề tưởng chừng như khó nhằn – Triết học. Với khả năng to lớn của ChatGPT, không có gì ngạc nhiên khi nó sẽ ngày càng trở nên phổ biến trong lĩnh vực giáo dục khai phóng.