Bên lề AI4VN 2024 ngày 23/8, Tiến sĩ Arthur Tang, giảng viên cấp cao ngành Công nghệ Thông tin, Khoa Khoa học, Kỹ thuật và Công nghệ, Đại học RMIT Việt Nam, đã chia sẻ về tầm quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là ứng dụng của mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM) trong y tế.
Large Language Model, mà ChatGPT là một ví dụ điển hình, là loại mô hình ngôn ngữ được đào tạo bằng cách sử dụng các kỹ thuật học sâu trên tập dữ liệu văn bản khổng lồ. Các mô hình này có khả năng tạo văn bản tương tự như con người và thực hiện các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau. Theo ông Tang, AI và LLM giúp tăng cường nhận thức, hỗ trợ con người phát triển năng lực.
"Tôi cho rằng đối với giới trẻ, AI không phải sự lựa chọn, AI là một yêu cầu. Đây là cách họ sẽ làm việc trong thế giới thực sau khi tốt nghiệp. Mỗi người cần hiểu, làm chủ và nắm bắt được AI. Nếu mắc kẹt trong lối làm việc cũ và không hiểu về nó, rất có thể bạn sẽ tụt lại", TS. Tang trả lời VnExpress.
Tiến sĩ Arthur Tang, giảng viên cấp cao ngành Công nghệ Thông tin, Khoa Khoa học, Kỹ thuật và Công nghệ, Đại học RMIT Việt Nam. Ảnh: Lưu Quý
Ông nhận định tác động của LLM sẽ ảnh hưởng đến tất cả những người sử dụng ngôn ngữ, dù là ngôn ngữ nói, viết hay hình ảnh. TS. Tang và các đồng nghiệp đang thực hiện một nghiên cứu ứng dụng AI để biến thông tin y tế thành các dữ liệu trực quan, dạng bài bình luận hoặc tường thuật để người dùng dễ dàng tiếp thu những thông tin phức tạp. Bước tiếp theo là biến chúng thành dạng video ngắn, giống với video TikTok để thế hệ trẻ có thể tiếp nhận được những thông tin chính xác hơn, đồng thời tham gia vào chiến dịch truyền thông về sức khỏe cộng đồng.
Đây chỉ là một trong những nghiên cứu tiềm năng của lĩnh vực này. Các chuyên gia RMIT thậm chí tiến xa hơn, tìm hiểu về cách các nhân viên y tế và bác sĩ sử dụng ngôn ngữ để tạo nên mô hình bệnh truyền nhiễm. TS. Tang giải thích, trong các đợt dịch lớn như Covid-19, giới khoa học phải vạch ra lộ trình lây nhiễm, các kịch bản tiến triển của bệnh. Tuy nhiên, nhiều người làm việc trong lĩnh vực dịch tễ học không đủ hiểu về công nghệ, gặp khó khăn trong việc ước tính thông số, tổng hợp dữ liệu. Khi ấy, họ cần các chuyên gia công nghệ viết chương trình AI để làm điều này.
Hiểu được rào cản đó, TS. Tang và các đồng nghiệp đã nghiên cứu tạo ra chương trình máy tính phù hợp, sử dụng mô hình LLM để hỗ trợ những người không quá am hiểu về công nghệ. Đối với những người không nói tiếng Anh, các mô hình này thậm chí có thể cải thiện khả năng giao tiếp của họ trong công việc.
Trong lĩnh vực khoa học y tế, họ cũng chú ý đến trách nhiệm pháp lý và đạo đức của những bên sử dụng. Các mô hình yêu cầu người dùng kiểm tra chéo, chịu trách nhiệm chứng nhận các thông tin tự đăng tải, thay vì sao chép các thông tin có sẵn.
TS. Tang trao đổi với phóng viên VnExpress tại sự kiện Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam. Ảnh: RMIT Việt Nam
Cũng về vấn đề đạo đức của trí tuệ nhân tạo, TS. Tang nhắc đến hiện tượng "ảo giác AI". Về cơ bản, AI tạo ra thông tin "trông có vẻ chính xác, nhưng thực chất là sai lệch". Theo ông, điều này rất nguy hiểm, đặc biệt đối với ngành y tế.
"Thông thường, khi người Việt Nam tìm kiếm các thông tin y tế bằng tiếng Việt trên ChatGPT, kết quả trả về rất tệ. Lý do là tiếng Việt là loại ngôn ngữ có tài nguyên thấp (low-resource languages). Về cơ bản, đây là ngôn ngữ không có quá nhiều tài nguyên, dữ liệu để đào tạo mô hình máy tính", ông nói.
Điều này sẽ tạo ra sự cách biệt về thông tin. Những người sống tại quốc gia thu nhập cao được tiếp cận với công nghệ tốt, thông tin y tế chính xác hơn, còn người dân ở các nước thu nhập thấp và trung bình thì ngược lại.
Sinh viên RMIT học với thiết bị hiện đại. Ảnh: RMIT Việt Nam
Hiểu được sự cần thiết của AI trong thị trường lao động và xã hội nói chung, Đại học RMIT có chương trình giới thiệu công nghệ AI dành cho sinh viên năm nhất. Theo TS. Tang, sinh viên năm nhất sẽ được học những kiến thức cơ bản, dễ hiểu nhất về AI, giải thích bằng ngôn ngữ đại chúng. Trường cũng tích cực tạo điều kiện để sinh viên được tiếp xúc và tham gia vào các nghiên cứu ngay từ những năm đầu chương trình.
"Sinh viên là đồng tác giả với chúng tôi trên những tạp chí học thuật hàng đầu, uy tín về AI, ứng dụng LLM trong tin học y tế. Chúng tôi không chỉ đơn thuần dạy sinh viên kiến thức, chúng tôi muốn họ thực sự áp dụng những gì đã học vào thực tế", ông Tang nói.
Trường cũng triển khai các bài giảng của khách mời, những dự án Capstone, hợp tác với các trường quốc tế như Đại học Trung văn Hồng Kông, Đại học Quốc gia Singapore và rất nhiều trường đại học khác. Tại đây, các sinh viên có cơ hội tốt để tham gia vào ngành công nghiệp hoặc các nghiên cứu uy tín.
Thục Linh
