Trí tuệ nhân tạo (AI) và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thường bị nhầm lẫn là một. Tuy nhiên, trên thực tế, chúng phục vụ các mục đích khác nhau và hoạt động dựa trên những nguyên lý riêng biệt.
LLM, như ChatGPT hay Gemini, là các mô hình được huấn luyện để dự đoán từ ngữ tiếp theo trong một chuỗi văn bản. Nhờ đó, chúng có khả năng tạo ra nội dung mạch lạc, trả lời câu hỏi và hỗ trợ người dùng trong nhiều tình huống ngôn ngữ. Nhưng điều đó không đồng nghĩa rằng LLM có khả năng “suy nghĩ” hay hiểu biết giống con người.
AI là một lĩnh vực rộng hơn, bao gồm cả robot, thị giác máy tính, nhận diện giọng nói, học máy và nhiều công nghệ khác ngoài ngôn ngữ. LLM chỉ là một nhánh nhỏ của AI, tập trung vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Một điểm quan trọng nữa là LLM không “hiểu” ý nghĩa thực sự của từ ngữ hay câu trả lời. Chúng chỉ đưa ra phản hồi dựa trên xác suất thống kê, tức là xác định từ ngữ nào phù hợp nhất để tiếp nối đoạn văn trước đó.
Ngoài ra, việc sử dụng LLM cũng đòi hỏi cơ sở hạ tầng mạnh mẽ, dữ liệu huấn luyện quy mô lớn và cơ chế kiểm duyệt để hạn chế việc phát sinh nội dung không phù hợp.
Đối với người dùng Việt Nam, điều quan trọng là hiểu rằng các chatbot như ChatGPT không phải là “trí tuệ” toàn năng, mà là công cụ ngôn ngữ hữu ích nếu được sử dụng đúng cách. Khi khai thác các mô hình AI như thế này trong công việc, học tập hoặc giải trí, bạn nên kết hợp với tư duy phản biện để có kết quả chính xác và hiệu quả hơn.
Việc phân biệt rõ LLM và AI không chỉ giúp hiểu rõ công nghệ mà còn giúp người dùng ứng dụng hợp lý, tránh kỳ vọng sai lệch và sử dụng AI một cách thông minh, có trách nhiệm.
KhoaDataSea 