Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã phát triển qua nhiều năm và Facebook đã tích hợp các phát triển và khái niệm AI vào nhiều tính năng bao gồm camera và phân tích news feed. AI được cho là làm cho cuộc sống con người dễ dàng hơn bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và đơn giản hóa trải nghiệm. Trong mạng xã hội, AI đã được dùng để giới thiệu người dùng đến phương tiện giao tiếp và tương tác thế hệ mới, giúp họ kết nối với người thân thông minh hơn. Nhưng lại lần nữa, AI của Facebook đã thất bại thảm hại trong việc lọc news feed, bảo vệ quyền riêng tư người dùng, và vi phạm đạo đức bằng cách để lời nói căm thù (hate speech) lan truyền tự do trên nền tảng mạng xã hội lớn nhất thế giới. Vào Ngày 2 của Sự kiện Keynote F8 của Facebook, AI và an ninh AI chiếm phần lớn sự kiện, do Facebook CTO Mike Schroepfer dẫn dắt. Hãy xem Facebook dự định làm gì với AI trong tương lai.
Trí Tuệ Nhân Tạo Tại Facebook
Cách dùng cốt lõi của Facebook đối với Trí tuệ Nhân tạo là kiểm tra news feed. Công nghệ AI được dùng để đảm bảo bất kỳ nội dung nào thể hiện hate speech (lời nói căm thù), bạo lực, phân biệt chủng tộc, thông tin chính trị, và bất cứ điều gì vi phạm giá trị của Facebook cũng như luật pháp trên toàn cầu. AI cũng được dùng để đọc tìm kiếm, sở thích và cập nhật của người dùng, cho phép Facebook thu hút người dùng với đúng loại quảng cáo và lọc gợi ý bạn bè và bài đăng tài trợ để thêm vào feed của họ. Đây là điều hỗ trợ mô hình kinh doanh của Facebook.
Facebook Sử Dụng AI Như Thế Nào
Facebook đã sử dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên Nâng cao (Advanced Natural Language Processing - NLP) để huấn luyện AI của mình và giúp nó hiểu sự khác biệt giữa các loại nội dung khác nhau ở mọi định dạng. NLP sử dụng đa ngôn ngữ nhúng (multilingual embedding) cho phép AI hiểu nội dung bằng nhiều ngôn ngữ và loại bỏ nội dung có hại khỏi News Feed trên toàn cầu.
Sự Khó Khăn
Mặc dù có đa ngôn ngữ nhúng, nhưng AI của Facebook rất khó nắm bắt tất cả nội dung. Có hơn sáu ngàn ngôn ngữ trên thế giới được viết và nói bởi con người từ gần như số lượng nền dân tộc ngang ngửa. Huấn luyện AI với lượng kiến thức hiểu ngôn ngữ khổng lồ như vậy là cực kỳ khó khăn. AI của Facebook học từ dữ liệu được gán nhãn (labeled data) tải lên hệ thống và học từ nó. Dữ liệu lượng lớn và việc gán nhãn nó để huấn luyện AI hiệu quả là nhiệm vụ khó khăn cho nhà phát triển. Và càng nhiều dữ liệu, càng lớn không gian cho lỗi của con người.
Học Dạng Dữ Liệu Ảnh Và Video Là Nỗi Đau Đầu Khác
Facebook đã mở rộng rộng lớn khi nói đến việc hiểu hình ảnh, đặc biệt sau khi mua lại Instagram. Facebook đã nhúng khái niệm Computer Vision (Thị giác máy tính) và Mạng Kim Tự Tháp Đặc Trưng Panoptic (Panoptic Feature Pyramid Network - Panoptic FPN) để hiểu kiến trúc của tất cả khía cạnh hình ảnh. Panoptic FPN thậm chí đã phát triển để hiểu cấu trúc bất kỳ hình ảnh nào cùng với nền hình ảnh, khiến AI của Facebook càng có khả năng lọc nội dung có hại trên web dưới dạng hình ảnh.
Nhưng hiểu nội dung video đã là nhược điểm lớn cho AI của Facebook và machine learning của nó đã thất bại ở nhiều cấp độ khi nói đến việc tránh hate speech và bạo lực qua video được tải lên và chia sẻ trên Facebook. Dù Facebook tuyên bố đã thử dùng hashtag làm nhãn dữ liệu để giúp AI học từ nội dung video, hoặc ít nhất xác định độ liên quan của dữ liệu từ thông tin hashtag cung cấp; tuy nhiên, nó chưa đạt tiêu chuẩn.
Facebook AI Thất Bại Ở Đâu?
AI của Facebook chạy trên khung Supervised Learning (Học có giám sát), theo đó AI học từ tập dữ liệu được gán nhãn bởi nhà phát triển con người. Trong vài năm qua, dân số trên Facebook đã gần như đạt một phần ba tổng dân số hành tinh. Điều này nghĩa là lượng dữ liệu dư thừa khổng lồ ở dạng văn bản, âm thanh và video, được tải lên Facebook trong tích tắc. Trong khi đó, AI có nhiệm vụ đánh giá nội dung này theo thời gian thực. Vì có sự tham gia của con người, nghiên cứu kỹ lưỡng cũng có thể dẫn đến chậm trễ trong gán nhãn dữ liệu hoặc lỗi trong tập dữ liệu được AI đọc. Điều này có thể dẫn đến lỗi phát hiện nội dung và AI có thể không hoạt động cùng một cách cho tất cả nội dung người dùng tải lên News Feed.
Self-Supervised AI: Kế Hoạch Dự Phòng Của Facebook Để Loại Bỏ Nội Dung Có Hại
Vào Ngày 2 của F8 2019, CTO Mike Schroepfer tuyên bố Facebook đang dẫn dắt các nhà nghiên cứu và phát triển để thiết kế hệ thống hỗ trợ self-supervised learning (học tự giám sát). Hệ thống AI như vậy sẽ có thể hiểu thông tin mà không cần tập dữ liệu và gán nhãn, do đó làm cho nó tự phụ và tự nhận thức. Self-supervised AI có thể được cung cấp khối lượng dữ liệu khổng lồ. Tuy nhiên, không cần thiết toàn bộ dữ liệu sẽ thô (raw) và được cung cấp như nó là. Để thiết kế mô-đun huấn luyện cho máy AI, sẽ cần thiết là người dùng xóa bỏ một số thông tin từ nội dung hoặc dữ liệu và sau đó để máy tự nhận ra các phần thiếu trên chính nó. Loại huấn luyện này sẽ cho phép máy tăng cường độ liên quan của nội dung trên Facebook và cho phép nó kiểm tra nó đối chiếu với chính sách và luật pháp theo cách tốt hơn.
Huấn Luyện Inclusive (Inclusive Training) Cho AI: Làm Cho Kinh Doanh AR Của Facebook Đạo Đức & An Toàn Hơn
Với Portal và Spark AR, Facebook có kế hoạch lớn trong kinh doanh công nghệ AR và VR. Tuy nhiên, công nghệ thông minh cần AI thông minh để cung cấp trải nghiệm người dùng thịnh vượng. Camera Portal được thiết kế dựa trên khái niệm thực tế tăng cường (AR) và là chìa khóa để giới thiệu nhận diện khuôn mặt thế hệ tiếp theo và nền tảng video chat thông minh. Nhưng đã được phát hiện rằng các camera và headset AR/VR này có thiên kiến trong việc hiểu lệnh từ con người. Ống kính đã được phát hiện phân biệt giữa tông da và giới tính trong khi không cung cấp trải nghiệm người dùng tương tự cho tất cả. Thêm vào đó, điều này thúc đẩy phân biệt chủng tộc và giới tính. Sau tất cả chỉ trích trên toàn cầu, đây là điều cuối cùng Facebook muốn.
Vì vậy, Facebook đã tuyên bố sẽ xây dựng một AI inclusive (hòa nhập) để loại bỏ vấn đề này. Với việc này, họ có Lade Obamehinti người Nigerian-Mỹ lãnh đạo bộ phận chiến lược AR/VR của Facebook. Các nhà nghiên cứu sẽ kiểm tra camera AI trong các điều kiện ánh sáng khác nhau với người có tông da khác nhau, để đảm bảo AI có tính hòa nhập nhúng trong mô-đun học tập của nó mà không có lỗi hoặc biến động.
Tại Sao Facebook Cần Làm Việc Trên AI?
Facebook để dữ liệu con người bị lạm dụng và dữ liệu đó được bán cho nhà marketing và quảng cáo ngay dưới mũi của quan chức. Sau đó Facebook bị surtension (cú sốc điện) và cũng có mật khẩu hàng triệu người dùng bị lộ dưới dạng văn bản thuần túy. Và rồi, mức độ vô năng của AI và sự bỏ bê của nhà phát triển đã vượt quá giới hạn khi một người đàn ông tại Christchurch, New Zealand livestream video trên Facebook khi anh ta bắn chết người trong một nhà thờ hồi giáo nhiều lần. Video được phát trực tiếp, và nó ở lại FB news feed đủ lâu để để người ta tải xuống.
Facebook đã chịu nhiều phản ứng gay gắt và mất hàng tỷ USD trong quá trình. Đây là lý do Mark Zuckerberg dùng từ "privacy" (quyền riêng tư) hàng triệu lần vào Ngày 1 của Sự kiện F8 năm nay. Facebook đã mất đòn bẩy và vượt quá giới hạn kiên nhẫn của cả người dùng và người quyết định chính sách trên toàn cầu. Nếu Facebook không khiến AI của mình hiểu nội dung, nó có thể đối mặt với việc đóng cửa trong những năm tới.
Có lẽ, đó chính là lý do duy nhất Facebook đưa CTO lên sân khấu cả một ngày, trấn an người dùng bằng cách cho họ biết Facebook đang cố gắng làm gì để bảo vệ họ bằng mọi cách.
Di Chuyển Này Có Thành Công Không?
Zuckerberg tự nhận rằng những thay đổi này không xảy ra trong một đêm. Facebook có thể phải thay đổi mô hình kinh doanh để loại bỏ hoàn toàn lỗ hổng trong AI và xóa nội dung căm thù khỏi Facebook mãi mãi. Nghiên cứu đang tiến hành, và phát triển các mô-đun huấn luyện như vậy đang ở giai đoạn đầu. Tuy nhiên, một điều có thể nói là Facebook đã bắt đầu đối mặt nghiêm túc với các vấn đề này. Và nếu nó được giữ ở mức độ ưu tiên, công ty có thể có khả năng hiện thực hóa lời hứa mà quan chức đã đưa ra trong F8 năm nay.
Đã đến lúc Facebook phải xuất hiện với công nghệ mới và mô-đun huấn luyện AI tốt hơn để hiểu nội dung trên FB. Đặc biệt khi người dùng trên Facebook và các nền tảng/sản phẩm thuộc sở hữu hoàn toàn khác nhau có xu hướng tăng ngày một. Vì Facebook đã biến thành cổng quảng cáo và ảnh hưởng cùng với dịch vụ chat và giao tiếp, dữ liệu trên máy chủ của nó đã vượt quá giới hạn phân loại và gán nhãn dữ liệu. Cho dù các bước đi của Facebook Inc. có giúp công ty hay không? Câu trả lời có thể không quá đơn giản. Cho đến lúc đó, chúng ta có thể làm là chờ đợi và xem ông Zuckerberg sẽ hiện thực hóa lời nói của mình như thế nào.