ChatGPT, chatbot tưởng chừng toàn năng khi có thể viết được các bài luận thuộc nhiều lĩnh vực và vượt qua một số kì thi khó nhằn, lại có nhược điểm ít ai ngờ.
ChatGPT đã tạo ra một cơn sốt về trí tuệ nhân tạo, dấy nên nỗi lo sợ rằng công nghệ có thể ảnh hưởng mạnh mẽ tới thị trường việc làm, công cụ tìm kiếm và trường học. Nhưng các nhà sáng tạo nội dung trực tuyến xác định có một lĩnh vực vẫn an toàn trước sự xâm lăng của máy tính: nghệ thuật đan móc.
Một số TikToker đã sử dụng ChatGPT để thiết kế các mẫu đan móc, thử thách giới hạn khả năng của trí tuệ nhân tạo, và kết quả cho ra thật “gớm ghiếc”.
Tháng trước, TikToker Alexandra Woolner, một người đan móc lâu năm, đã ấp ủ ý tưởng dùng ChatGPT để làm ra các con thú nhồi bông, và cô yêu cầu nó viết hướng dẫn (chart) làm con kỳ lân biển.
Chart đan móc có cách viết riêng, gồm các chữ viết tắt và ký hiệu mũi để biểu thị quá trình thực hiện. Ví dụ, “Ch” chỉ “mũi bính”, “sc” là “mũi đơn”. Trong khi đó, dấu hoa thị (*) ngụ ý lặp lại hướng dẫn này, dấu ngoặc [] là để tách các bước lặp lại trong hướng dẫn.
Woolner hết sức ấn tượng khi ChatGPT cho ra các hướng dẫn dễ hiểu giống với mẫu thường thấy. Nhưng làm theo hướng dẫn này, thành phẩm của cô là “con kỳ lân biển quái dị”.
Cư dân mạng sục sôi trước sự kiện này, video gốc có tới gần 900.000 lượt xem, sau đó số người thử yêu cầu ChatGPT viết chart đã tăng lên hàng ngàn.
Trong số đó, Lily Lanario, sống ở London, cho biết cô hứng thú xem ChatGPT có ứng dụng được cho việc đan móc không, bởi kỹ thuật thủ công có tuổi đời hàng thế kỷ này đã không bị máy móc sao chép do các mũi đan móc khó đoán định và có tính tự phát.
Lanario dùng ChatGPT tạo ra một số chart cho hình con mèo, con vịt và Pikachu, với các mức độ thành công và chính xác khác nhau. Cô cho biết công cụ này có khả năng khắc phục sai sót của các chart chưa tốt, viết lại chart khi cô yêu cầu thay đổi màu sắc hay bổ sung một bộ phận bị thiếu của cơ thể con thú.
Đối với trí tuệ nhân tạo, các mẫu đan cực kỳ khó phân tích, do chúng dựa rất nhiều vào các con số, một loại bộ dữ liệu mà AI gặp nhiều trắc trở hơn từ ngữ, theo Jessica Newman, giám đốc sáng kiến bảo mật trí tuệ nhân tạo tại Trung tâm An ninh mạng dài hạn của Đại học California–Berkeley.
ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ lớn, nó được đào tạo bằng các bộ dữ liệu văn bản khổng lồ để dự đoán từ nào sẽ xuất hiện tiếp theo trong văn bản. Song kỹ năng này không dễ dàng áp dụng với các con số.
Điều này chỉ ra một thực tế là nhìn chung các hệ thống AI tạo sinh không hiểu nội dung, chúng không biết từ ngữ và con số có nghĩa là gì, mà chỉ đơn giản dự đoán cái gì sẽ tới tiếp theo.
Nhiều người đã nói về việc ChatGPT gặp khó khăn với toán, chẳng hạn như ChatGPT nói đúng chiều cao của hai vận động viên bóng rổ Diêu Minh (2,29m) và Shaquille O’Neal (2,16m) nhưng khi được hỏi ai cao hơn, ChatGPT lại kết luận rằng Shaq cao hơn.
Tuy gần đây, vào ngày 30/1, OpenAI đã công bố ChatGPT phiên bản cập nhật để nâng cao tính chính xác và cải thiện khả năng giải quyết các phương trình toán học, nhưng dường như các chart đan móc chính xác vẫn nằm ngoài tầm với.
Nguồn: