Mẹ mình hay nói “Rác nhà ai nấy hốt.” Nghe thô nhưng đúng tới giật mình.
Hồi mình nấu ăn, có lần làm món theo công thức trên mạng, làm đúng từng bước mà vẫn dở. Mãi sau mới biết nguyên liệu mình mua đã cũ từ đầu. Công thức xịn tới đâu cũng vô nghĩa nếu thứ bỏ vào nồi đã hỏng. Dở không nằm ở tay nghề, nó nằm ở cái mình đưa vào.
AI cũng vậy mà ít ai để ý. Nhiều người hỏi @OpenGradient có model giỏi cỡ nào. Nhưng mình thấy câu khó hơn là: thứ đổ vào model đó có sạch không?
Vì người ta lo AI bịa, lo nó suy luận dở. Nhưng phần lớn lỗi nguy hiểm không nằm ở chỗ model nghĩ kém — nó nằm ở dữ liệu đầu vào đã bẩn từ trước. Đầu vào rác thì đầu ra vẫn rác, chỉ là rác được trình bày mượt hơn.
Chỗ này @OpenGradient nhìn trúng. Phần lớn dự án “AI kiểm chứng được” lo chứng minh đầu ra đúng. @OpenGradient đẩy việc kiểm ngược lên đầu nguồn: dữ liệu ngoài đi qua một lớp đáng tin trước khi model chạm vào, mọi thứ settle qua $OPG . Kiểm cả hai đầu, không chỉ một.
Nhưng mình dừng ở đúng đó. Một “lớp đáng tin” chỉ tin được khi bản thân nó cũng kiểm được. Nếu cái cổng lọc dữ liệu lại là một hộp đen thứ hai, thì mình chỉ dời chỗ giấu vấn đề chứ chưa giải nó. “Ai canh người canh cổng” không mất đi, nó chỉ lùi thêm một bước.
Nên cái đáng hỏi không phải model giỏi tới đâu.
Mà là thứ ta tin để đổ vào nó có đáng tin không.
Vì model giỏi mà ăn dữ liệu bẩn thì cho ra cái sai bóng bẩy.
Còn dữ liệu sạch thì một model thường cũng đỡ hại hơn nhiều.
#opg $ARX $RE
Hồi mình nấu ăn, có lần làm món theo công thức trên mạng, làm đúng từng bước mà vẫn dở. Mãi sau mới biết nguyên liệu mình mua đã cũ từ đầu. Công thức xịn tới đâu cũng vô nghĩa nếu thứ bỏ vào nồi đã hỏng. Dở không nằm ở tay nghề, nó nằm ở cái mình đưa vào.
AI cũng vậy mà ít ai để ý. Nhiều người hỏi @OpenGradient có model giỏi cỡ nào. Nhưng mình thấy câu khó hơn là: thứ đổ vào model đó có sạch không?
Vì người ta lo AI bịa, lo nó suy luận dở. Nhưng phần lớn lỗi nguy hiểm không nằm ở chỗ model nghĩ kém — nó nằm ở dữ liệu đầu vào đã bẩn từ trước. Đầu vào rác thì đầu ra vẫn rác, chỉ là rác được trình bày mượt hơn.
Chỗ này @OpenGradient nhìn trúng. Phần lớn dự án “AI kiểm chứng được” lo chứng minh đầu ra đúng. @OpenGradient đẩy việc kiểm ngược lên đầu nguồn: dữ liệu ngoài đi qua một lớp đáng tin trước khi model chạm vào, mọi thứ settle qua $OPG . Kiểm cả hai đầu, không chỉ một.
Nhưng mình dừng ở đúng đó. Một “lớp đáng tin” chỉ tin được khi bản thân nó cũng kiểm được. Nếu cái cổng lọc dữ liệu lại là một hộp đen thứ hai, thì mình chỉ dời chỗ giấu vấn đề chứ chưa giải nó. “Ai canh người canh cổng” không mất đi, nó chỉ lùi thêm một bước.
Nên cái đáng hỏi không phải model giỏi tới đâu.
Mà là thứ ta tin để đổ vào nó có đáng tin không.
Vì model giỏi mà ăn dữ liệu bẩn thì cho ra cái sai bóng bẩy.
Còn dữ liệu sạch thì một model thường cũng đỡ hại hơn nhiều.
#opg $ARX $RE