AI និយាយស្តាប់ទៅសមហេតុផលណាស់ ប៉ុន្តែតើអ្នកបានផ្ទៀងផ្ទាត់ហើយឬនៅ? ទម្លាប់នេះអាចជួយសង្គ្រោះអ្នកពីការខ្មាស់អៀនដ៏ធំមួយ

ខ្ញុំត្រូវតែលើកឡើងនូវចំណុចដ៏សំខាន់បំផុតមួយក្នុងការប្រើប្រាស់ AI ប៉ុន្តែជាញឹកញាប់ត្រូវបានមនុស្សជាច្រើនមើលរំលង៖ AI អាចផ្ដល់ចម្លើយខុសដោយមានទំនុកចិត្តយ៉ាងខ្លាំង។ ປະກົດการณ์នេះត្រូវបានគេហៅว่า «ការបំភាន់ភ្នែក (Hallucination)» ដែលវាម是不មែនជាកំហុសបច្ចេកទេស (bug) កើតឡើងម្តងម្កាលនោះទេ ប៉ុន្តែវាជាលក្ខណៈធម្មជាតិនៃបច្ចេកវិទ្យានេះ។ វាไม่ได้មានចេតនាបោកប្រាស់អ្នកឡើយ ប៉ុន្តែដោយសារតែរបៀបដែលវាដំណើរការ ទើបវាអាច «ប្រឌិត» ខ្លឹមសារដែលមើលទៅហាក់ដូចជាសមហេតុផល ប៉ុន្តែការពិតគឺខុសទៅវិញ។ ប្រសិនបើអ្នកមិនយល់ពីចំណុចនេះទេ ថ្ងៃណាមួយអ្នកនឹងខាតបង់ធំមិនខាន។

តម្លៃពិតប្រាកដនៃការមិនផ្ទៀងផ្ទាត់

នេះមិនមែនเป็นการបន្លាចឱ្យអ្នកភ័យខ្លាចនោះទេ។ ខ្ញុំធ្លាប់ឃើញ និងឮករណីបែបនេះច្រើនណាស់៖

• មានអ្នកយកទិន្នន័យដែល AI សរសេរ ទៅធ្វើបទបង្ហាញ ហើយត្រូវគេចាប់បានថាកុហកកុករក្សាច់នឹងភ្នែក។
• មានសិស្សានុសិស្សបានដកស្រង់ «ឯកសារយោង» ដែល AI ပေးឱ្យ ប៉ុន្តែការពិតអត្ថបទស្រាវជ្រាវនោះមិនមានសូម្បីតែបន្តិច។
• មានអ្នកអនុវត្តតាមដំបូណ្ដៃផ្នែកច្បាប់ ឬវេជ្ជសាស្ត្រដែល AI ផ្ដល់ឱ្យ ហើយเกือบនឹងជួបគ្រោះថ្នាក់។
• មានអ្នកចែកចាយខ្លឹមសារដែល AI សរសេរ ខណៈដែល «ការពិត» នៅក្នុងនោះគឺខុសទាំងស្រុង។

រឿងទាំងនេះមិនមែនបណ្តាលមកពីបុគ្គលទាំងនោះល្ងង់នោះទេ ប៉ុន្តែគឺដោយសារតែ AI និយាយដោយមានទំនុកចិត្ត និងរលូនខ្លាំងពេក រហូតធ្វើឱ្យមនុស្សភ្លេចការផ្ទៀងផ្ទាត់។

ស្ថានភាពដែល «ចាំបាច់» ត្រូវតែផ្ទៀងផ្ទាត់

មិនមែនរាល់រឿងទាំងអស់សុទ្ធតែត្រូវផ្ទៀងផ្ទាត់នោះទេ (ដូចជាការឱ្យវាសរសេររឿងនិទាន ឬគិតរក අាយ៉ាជាដើម) ប៉ុន្តែប្រភេទព័ត៌មានទាំងនេះ ពេលជួបគឺត្រូវតែពិនិត្យផ្ទៀងផ្ទាត់ជាដាច់ខាត៖

• ទិន្នន័យ ស្ថិតិ និងតួលេខ៖ AI ມັກប្រឌិតរឿងនៅត្រង់ចំណុចនេះខ្លាំងបំផុត។
• ឈ្មោះមនុស្ស ការដកស្រង់ និងប្រភព៖ ជាពិសេស «អត្ថបទស្រាវជ្រាវនេះ ឬអ្នកនោះធ្លាប់បាននិយាយថា» គឺភាគច្រើនជារឿងក្លែងក្លាយ។
• ច្បាប់ វេជ្ជសាស្ត្រ និងហិរញ្ញវត្ថុ៖ ពាក់ព័ន្ធនឹងសិទ្ធិអំណាច សុវត្ថិភាព និងផលប្រយោជន៍ ត្រូវតែស្វែងរកអ្នកជំនាញមកបញ្ជាក់ឱ្យបានច្បាស់លាស់។
• ព្រឹត្តិការណ៍បច្ចុប្បន្ន និងព័ត៌មានថ្មីៗ៖ ចំណេះដឹងរបស់ AI អាចនឹងលែងសមស្របតាមកាលកំណត់ (Outdated)។
• ខ្លឹមសារណាមួយដែលអ្នកត្រូវផ្សព្វផ្សាយជាសាធារណៈ និងត្រូវទទួលខុសត្រូវ។

វិធីសាស្ត្រផ្ទៀងផ្ទាត់ (ងាយៗ)

1. ប្រើប្រាស់ម៉ាស៊ីនស្វែងរក (Search Engine) ដើម្បីផ្ទៀងផ្ទាត់ឆ្លងគ្នា៖ យកការពិតគន្លឹះដែល AI បាននិយាយ មកធ្វើការ Google មើលដោយខ្លួនឯង។
2. ទាមទាររកប្រភពពី AI៖ សួរវាថា «តើប្រភពនៃព័ត៌មាននេះមកពីណា?» បន្ទាប់មក ចូលទៅពិនិត្យមើលថាតើប្រភពនោះពិតប្រាកដមែន ឬអត់ និងមាននិយាយរឿងហ៎សឬទេ។
3. ប្រើប្រាស់ AI Search ដែលមានភ្ជាប់ប្រភព៖ ដូចជា Perplexity ដែលមានភ្ជាប់ប្រភពមកជាមួយ ធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកចុចចូលទៅពិនិត្យមើលដោយផ្ទាល់។
4. សួរអ្នកជំនាញចំពោះរឿងសំខាន់ៗ៖ បញ្ហាច្បាប់សួរមេធាវី បញ្ហាសុខភាពសួរវេជ្ជបណ្ឌិត ដោយសារ AI អាចប្រើប្រាស់សម្រាប់ជាឯកសារយោងតែប៉ុណ្ណោះ។

ផ្នត់គ的想法 (Mindset) មួយ

ចាត់ទុក AI ដូចជាមិត្តភក្តិម្នាក់ «ដែលមានចំណេះដឹងទូលំទូលាយ ប៉ុន្តែពេលខ្លះនិយាយខុសដោយភាពជឿជាក់»។ ពាក្យសម្តីរបស់វាមានតម្លៃជាឯកសារយោងខ្ពស់ ប៉ុន្តែ អ្វីដែលវានិយាយមិនស្មើនឹងការពិតនោះទេ។ ថាតើគួរជឿឬអត់ គឺសម្រេចលើការផ្ទៀងផ្ទាត់របស់អ្នកផ្ទាល់។ នេះមិនមែនមានន័យថាជាការមិនទុកចិត្តលើ AI នោះទេ ប៉ុន្តែវាគឺជាការប្រើប្រាស់ AI ដោយវៃឆ្លាត។

ការបង្កើតទម្លាប់ផ្ទៀងផ្ទាត់ ថ្ងៃណាមួយអាចជួយសង្គ្រោះអ្នកពីភាពអាម៉ាស់ដ៏ធំបាន។ អ្នកចេះប្រើប្រាស់ AI មិនមែនជាអ្នកដែលជឿជាក់លើ AI ទាំងស្រុងនោះទេ ប៉ុន្តែជាអ្នកដែលចេះផ្ទៀងផ្ទាត់។ អានបន្ថែម៖ តើ AI Hallucination គឺជាអ្វី?, រណ្តៅអន្ទាក់ដែលអ្នកប្រើប្រាស់ AI ដំបូងតែងតែធ្លាក់ចូល។

សង្ខេបក្នុងឃ្លាតែមួយ៖ AI អាចនិយាយរឿងមិនពិតដោយទឹកមុខម៉ឺងម៉ាត់ នេះជាធម្មជាតិរបស់វា មិនមែនជា bug ទេ។ ចំពោះទិន្នន័យ ឈ្មោះមនុស្ស ការដកស្រង់ ច្បាប់ និងវេជ្ជសាស្ត្រ ត្រូវតែផ្ទៀងផ្ទាត់ជាដាច់ខាត។ ចាត់ទុកវាដូចជាមិត្តភក្តិដែលចេះដឹងច្រើនតែង និយាយខុសដោយជឿជាក់ អ្វីដែលវានិយាយមិនស្មើនឹងការពិតនោះទេ។

ប្រភពទិន្នន័យ

រៀបចំឡើងដោយផ្អែកលើបទពិសោធន៍របស់ក្រុមការងារកែសម្រួល និងព័ត៌មានទូទៅ។

ការយល់ច្រឡំ និងអន្ទាក់ទូទៅ

មនុស្សជាច្រើនពេលប្រើប្រាស់ AI តែងតែធ្លាក់ក្នុងអន្ទាក់ និងការយល់ច្រឡំជាទូទៅ។ ឧទាហរណ៍ គិតថាចម្លើយរបស់ AI ត្រូវតែត្រឹមត្រូវជានិច្ច ឬគិតថា AI អាចជំនួសការវិនិច្ឆ័យ និងសមត្ថភាពគិតគូរជាវិភាគរបស់មនុស្សបាន។ តាមការពិត ចម្លើយរបស់ AI អាចផ្អែកលើទិន្នន័យចាស់ សម្មតិកម្មខុស ឬខ្វះចំណេះដឹងផ្នែកបរិបទ។ ដូច្នេះ អ្នកប្រើប្រាស់ត្រូវរក្សាការប្រុងប្រយ័ត្ន និងមានការគិតបែបស៊ីជម្រៅ ដើម្បីជៀសវាងការចាញ់បោកចម្លើយដ៏មានទំនុកចិត្តរបស់ AI។

វិធីសាស្ត្រប្រើប្រាស់ AI ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព

ដើម្បីប្រើប្រាស់ AI ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ចាំបាច់ត្រូវយល់ពីគុណសម្បត្តិ និងដែនកំណត់របស់វា។ ដំបូងឡើយ ត្រូវកំណត់បញ្ហា និងតម្រូវការឱ្យបានច្បាស់លាស់ បន្ទាប់មកប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីធ្វើការស្រាវជ្រាវ និងវិភាគបឋម។ ជាបន្តបន្ទាប់ ត្រូវធ្វើការផ្ទៀងផ្ទាត់ និងวิភាគរិះគន់លើចម្លើយរបស់ AI ដើម្បីធានាបាននូវភាពត្រឹមត្រូវ និងភាពជឿជាក់។ ទន្ទឹមនឹងនេះ ក៏ត្រូវគិតគូរពីភាពលំអៀង និងដែនកំណត់របស់ AI ផងដែរ ដើម្បីជៀសវាងការត្រូវបន្លំដោយចម្លើយដែលមានទំនុកចិត្តរបស់វា។ ជាចុងក្រោយ ត្រូវបញ្ចូលចម្លើយរបស់ AI ជាមួយនឹងចំណេះដឹង និងបទពិសោធន៍ផ្ទាល់ខ្លួន ដើម្បីបង្កើតបានជាការយល់ដឹង និងការវិនិច្ឆ័យដ៏ទូលំទូលាយ។

យោបល់សម្រាប់กลุ่มប្រជាសាស្ត្រផ្សេងៗគ្នា

សម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ក្នុងกลุ่มផ្សេងៗគ្នា គឺត្រូវការយោបល់ និងចំណុចគួរយកចិត្តទុកដាក់ខុសៗគ្នា។ ឧទាហរណ៍ សម្រាប់សិស្សានុសិស្ស និងអ្នកស្រាវជ្រាវ គឺត្រូវគូសបញ្ជាក់ពីសារៈសំខាន់នៃការផ្ទៀងផ្ទាត់ និងការពិនិត្យ ដើម្បីជៀសវាងការត្រូវបំភាន់ដោយចម្លើយខុសរបស់ AI។ សម្រាប់អាជីវករ និងអ្នកអាជីព គឺត្រូវសង្កត់ធ្ងន់លើគុណសម្បត្តិ និងដែនកំណត់របស់ AI ដើម្បីជៀសវាងការពឹងផ្អែកខ្លាំងពេកលើចម្លើយរបស់ AI។ ចំពោះសាធារណជនទូទៅ គឺត្រូវលើកកម្ពស់ការគិតបែបស៊ីជម្រៅ និងចំណេះដឹងផ្នែកប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយ ដើម្បីជៀសវាងការត្រូវបន្លំដោយចម្លើយដែលមានទំនុកចិត្តរបស់ AI។

แนวโน้ม និងបញ្ហាប្រឈមនាពេលអនាគត

แนวโน้ม និងបញ្ហាប្រឈមនាពេលអនាគត គឺការអភិវឌ្ឍន៍ និងការអនុវត្ត AI នឹងកាន់តែទូលំទូលាយ និងស៊ីជម្រៅថែមទៀត។ វានឹងនាំមកនូវឱកាស និងបញ្ហាប្រឈមថ្មីៗ ដែលតម្រូវឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍សហការគ្នាដើម្បីធានាបាននូវសុវត្ថិភាព ភាពជឿជាក់ និងភាពយុត្តិធម៌របស់ AI។ ទន្ទឹមនឹងនេះ ត្រូវយកចិត្តទុកដាក់ចំពោះឥទ្ធិពលសង្គម និងបញ្ហាសីលធម៌របស់ AI ដើម្បីជៀសវាងការប្រើប្រាស់វាទៅក្នុងគោលបំណងខុសសីលធម៌ ឬបង្កគ្រោះថ្នាក់។ ជាចុងក្រោយ ត្រូវធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព និងកែលម្អបច្ចេកវិទ្យា និងក្បួនដោះស្រាយ (Algorithms) របស់ AI ជាប្រចាំ ដើម្បីធានាថាវាអាចផ្ដល់ចម្លើយ និងសេវាកម្មដែលកាន់តែត្រឹមត្រូវ និងគួរឱ្យទុកចិត្ត។

ការរួមបញ្ចូលគ្នារវាងឧបករណ៍ និងបច្ចេកវិទ្យាផ្សេងៗ

ចុងក្រោយនេះ ត្រូវគូសបញ្ជាក់ពីសារៈសំខាន់នៃការរួមបញ្ចូលគ្នារវាងឧបករណ៍ និងបច្ចេកវិទ្យាផ្សេងៗ។ AI មិនមែនជាឧបករណ៍ និងបច្ចេកវិទ្យាតែមួយគត់នោះទេ វាត្រូវតែធ្វើសមាហរណកម្ម និងរួមបញ្ចូលជាមួយឧបករណ៍ និងបច្ចេកវិទ្យាផ្សេងទៀត ទើបអាចទាញយកតម្លៃអតិបរមារបស់វាបាន។ ឧទាហរណ៍ ការរួមបញ្ចូលគ្នារវាងការចាត់ចែងភាសាធម្មជាតិ (NLP) ការរៀនរបស់ מכ្រ (Machine Learning) និងបច្ចេកវិទ្យាបង្ហាញទិន្នន័យជាภาพ (Data Visualization) ទើបអាចផ្ដល់នូវការយល់ដឹង និងការវិនិច្ឆ័យដ៏ទូលំទូលាយ។ ទន្ទឹមនឹងនេះ ក៏ត្រូវគិតគូរពីតម្រូវការ និងចំណូលចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ដើម្បីផ្តល់នូវសេវាកម្ម និងបទពិសោធន៍ដែលមានលក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួន និងមនុស្សធម៌ជាងមុន។

ប្រភេទកំហុសទូទៅរបស់ AI

ប្រភេទកំហុសរបស់ AI មានច្រើនបែបច្រើនសណ្ឋាន ដែលរួមមាន ប៉ុន្តែមិនកំណត់ត្រឹមតែប៉ុន្មានចំណុចខាងក្រោមនេះទេ៖

ប្រភេទកំហុស	ការពន្យល់
កំហុសទិន្នន័យ	ទិន្នន័យដែល AI ផ្តល់ជូនមិនត្រឹមត្រូវ ឬហួសសម័យ
កំហុសចំណេះដឹង	ចំណេះដឹងរបស់ AI មិនគ្រប់គ្រាន់ ឬមិនពេញលេញ
កំហុសការសន្និដ្ឋាន	ដំណើរការសន្និដ្ឋានរបស់ AI មានចំណុចខ្វះខាត ឬមិនត្រឹមត្រូវ
កំហុសពាក្យពេចន៍	ពាក្យពេចន៍ដែល AI ប្រើប្រាស់មិនត្រឹមត្រូវ ឬមិនសមស្រប
កំហុសបរិបទ	AI មិនបានគិតគូរពីបរិបទ ឬចំណេះដឹងមូលដ្ឋាន

ជំហានជាក់ស្តែង៖ ផ្ទៀងផ្ទាត់ចម្លើយរបស់ AI

ការផ្ទៀងផ្ទាត់ចម្លើយរបស់ AI គឺមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់ ខាងក្រោមនេះគឺជាជំហានជាក់ស្តែងមួយចំនួន៖

1. ពិនិត្យប្រភព៖ ស្វែងរកប្រភពដើមនៃចម្លើយ AI ថាតើមកពីណា និងអាចទុកចិត្តបានដែរឬទេ។
2. ផ្ទៀងផ្ទាត់ឆ្លងគ្នា៖ ប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ និងធនធានផ្សេងទៀតដើម្បីធ្វើការផ្ទៀងផ្ទាត់ឆ្លងគ្នា ដើម្បីបញ្ជាក់ថាចម្លើយរបស់ AI ត្រឹមត្រូវឬទេ។
3. វិភាគការសន្និដ្ឋាន៖ វិភាគដំណើរការសន្និដ្ឋានរបស់ AI ថាតើមានចំណុចខ្វះខាត ឬមិនត្រឹមត្រូវដែរឬទេ។
4. ពិចារណាលើបរិបទ៖ គិតគូរពីបរិបទ និងចំណេះដឹងមូលដ្ឋាន ដើម្បីបញ្ជាក់ថាចម្លើយរបស់ AI គឺសមស្រប។

បំបែកជំនឿខុសឆ្គង៖ AI មិនមែនចេះដឹងគ្រប់រឿងនោះទេ

មនុស្សជាច្រើនគិតថា AI គឺជាអ្វីដែលអស្ចារ្យអាចដោះស្រាយបញ្ហាបានគ្រប់យ៉ាង។ ប៉ុន្តែការពិតមិនមែនបែបនោះទេ។ AI មានដែនកំណត់ និងចំណុចខ្វះខាតរបស់វា ដែលអ្នកប្រើប្រាស់ត្រូវតែស្វែងយល់ និងគោរពវា។ ខាងក្រោមនេះគឺជាជំនឿខុសឆ្គងមួយចំនួនដែលត្រូវបំបែកចោល៖

ជំនឿខុសឆ្គង	ការបំបែកចោល
AI គឺអស្ចារ្យអាចធ្វើបានគ្រប់យ៉ាង	AI មានដែនកំណត់ និងចំណុចខ្វះខាតរបស់វា
ចម្លើយរបស់ AI ត្រូវតែត្រឹមត្រូវជានិច្ច	ចម្លើយរបស់ AI អាចខុស ឬមិនពេញលេញ
AI អាចជំនួសការវិនិច្ឆ័យរបស់មនុស្សបាន	AI ត្រូវការការវិនិច្ឆ័យ និងការពិនិត្យពិចារណាពីមនុស្ស

យោបល់សម្រាប់กลุ่มប្រជាសាស្ត្រផ្សេងៗគ្នា៖ សិស្ស និងអ្នកស្រាវជ្រាវ

សម្រាប់សិស្សានុសិស្ស និងអ្នកស្រាវជ្រាវ គឺត្រូវគូសបញ្ជាក់ពីសារៈសំខាន់នៃការផ្ទៀងផ្ទាត់ និងការពិនិត្យ។ ខាងក្រោមនេះគឺជាយោបល់មួយចំនួន៖

• ពិនិត្យប្រភព៖ ស្វែងរកប្រភពដើមនៃចម្លើយ AI ថាតើមកពីណា និងអាចទុកចិត្តបានដែរឬទេ។
• ផ្ទៀងផ្ទាត់ឆ្លងគ្នា៖ ប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ និងធនធានផ្សេងទៀតដើម្បីធ្វើការផ្ទៀងផ្ទាត់ឆ្លងគ្នា ដើម្បីបញ្ជាក់ថាចម្លើយរបស់ AI ត្រឹមត្រូវឬទេ។
• វិភាគការសន្និដ្ឋាន៖ វិភាគដំណើរការសន្និដ្ឋានរបស់ AI ថាតើមានចំណុចខ្វះខាត ឬមិនត្រឹមត្រូវដែរឬទេ។
• ពិចារណាលើបរិបទ៖ គិតគូរពីបរិបទ និងចំណេះដឹងមូលដ្ឋាន ដើម្បីបញ្ជាក់ថាចម្លើយរបស់ AI គឺសមស្រប។