Theo báo cáo gần đây của IBM về “Chỉ số áp dụng AI toàn cầu của IBM 2022”, 35% doanh nghiệp sử dụng AI, trong khi 42% khám phá AI. AI đang trở thành xu hướng tất yếu trong kỷ nguyên số hiện nay. Trong khi đó Web ngày nay được kỳ vọng sẽ tạo ra môi trường kỹ thuật số nơi máy móc có thể giao tiếp trực tiếp với máy móc và người dùng khác. Điều này đòi hỏi máy móc phải hiểu nội dung số ngay từ đầu. Đây là lý do tại sao trí tuệ nhân tạo sẽ trở thành lớp nhận thức của Web hiện đại bằng cách cung cấp các thuật toán Deep Learning và khả năng phân tích để khiến máy móc “hiểu” được nội dung trực tuyến. Nội dung bài viết sẽ trình bày về các vấn đề khi triển khai Trí tuệ nhân tạo (AI) vào các ứng dụng Web.

Về bản chất, các thuật toán Deep learning sẽ huấn luyện trí tuệ nhân tạo để nhận biết các loại nội dung khác nhau và gán ý nghĩa cho chúng. Bằng cách này, các công cụ tìm kiếm sẽ không chỉ đề xuất loại nội dung phổ biến nhất mà còn có hiểu biết cơ bản về loại nội dung đó để giúp cải thiện trải nghiệm tổng thể của người dùng.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) – một trong những lĩnh vực hấp dẫn nhất của ngôn ngữ học và trí tuệ nhân tạo – cũng sẽ đóng một vai trò nổi bật trong web ngữ nghĩa bằng cách cho phép thuật toán AI phân tích và hiểu dần giao tiếp trực tuyến.

Việc triển khai NLP trong Web hiện đại là rất quan trọng để tạo ra một môi trường trực tuyến an toàn hơn và thúc đẩy một số yếu tố hứa hẹn nhất của nó, chẳng hạn như các chatbot được hỗ trợ bởi AI để tự động hóa các quy trình hỗ trợ khách hàng hoặc các thuật toán lập chỉ mục nội dung tốt hơn.

leftcenterrightdel
 Một số ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trên nền tảng Web

Một số lợi ích hướng tới người dùng khi áp dụng trí tuệ nhân tạo làm lớp nhận thức của Web 3.0:

+ AI sẽ tạo ra nhiều đề xuất được cá nhân hóa hơn: Các công cụ đề xuất được hỗ trợ bởi AI đã được sử dụng trong các ứng dụng Web 2.0 phổ biến như Amazon và Netflix. Các đề xuất của Công cụ đề xuất Netflix (NRE) đã chiếm 80% hoạt động của người xem trên nền tảng phát trực tuyến. Các thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể sẽ là cốt lõi của các công cụ đề xuất Web 3.0, nhờ khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu người dùng và tạo các mô hình dự đoán ở cấp độ cá nhân.

+ Quảng cáo phù hợp hơn:  Mặc dù các gã khổng lồ truyền thông xã hội và các công ty tiếp thị đã thu thập dữ liệu duyệt web của chúng tôi để cung cấp các quảng cáo phù hợp hơn. Bằng cách áp dụng thuật toán AI, các công ty quảng cáo sẽ có thể phân tích lượng dữ liệu lớn hơn và tính toán được nhiều yếu tố hơn khi cá nhân hóa quảng cáo của người dùng. Nhờ đó, người dùng Web sẽ nhận được nhiều quảng cáo phù hợp hơn, đồng thời các thuật toán AI sẽ liên tục thích ứng với sở thích của từng cá nhân.

+ Tạo nội dung: AI có thể được sử dụng để tạo nội dung tự động, chẳng hạn như các bài viết tin tức hoặc mô tả sản phẩm, dựa trên dữ liệu và sở thích của người dùng, cho phép hiệu quả hơn và sáng tạo nội dung hiệu quả.

Mặc dù cơ hội của AI trong Web là rất lớn nhưng vẫn có cũng có nhiều thách thức cần giải quyết. Một số những thách thức chính của AI trong Web bao gồm:

+ Quyền riêng tư dữ liệu: AI dựa chủ yếu vào dữ liệu để đào tạo các thuật toán và đưa ra dự đoán, nhưng việc sử dụng dữ liệu cá nhân có thể làm tăng lo ngại về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu. Tổ chức phải đảm bảo rằng họ tuân thủ các dữ liệu liên quan luật và quy định bảo vệ, và chúng minh bạch về cách dữ liệu người dùng đang được sử dụng.

+ Sự sai lệch: Các thuật toán AI có thể dễ bị sai lệch, đặc biệt nếu chúng được đào tạo từ các tập dữ liệu sai hoặc được thiết kế với những sai lệch tiềm ẩn. Điều này có thể dẫn đến kết quả phân biệt đối xử và củng cố sự bất bình đẳng hiện có. Các tổ chức phải đảm bảo rằng họ giải quyết sự thiên vị trong hệ thống AI của họ và đang theo dõi thuật toán cho bất kỳ hậu quả không mong muốn nào.

+ Sự tin cậy: AI có thể được coi là một hộp đen, khiến nó trở nên khó hiểu, người dùng không hiểu các quyết định đang được thực hiện như thế nào hoặc dữ liệu đang được sử dụng ra sao. Báo cáo của IBM nêu rõ rằng phần lớn các doanh nghiệp chưa thực hiện các bước quan trọng để - giảm thiểu sai lệch AI (74%) đánh giá các biến thể hiệu suất và độ lệch mô hình của AI (68%) giải thích các quyết định do AI cung cấp (61%). Điều này có thể làm giảm dần niềm tin của người dùng vào hệ thống AI và hạn chế việc áp dụng chúng. Các doanh nghiệp phải khuyến khích sự minh bạch trong dữ liệu. Thêm hình mờ hoặc ghi nhãn nguồn sẽ giữ được sự tin cậy. Quan trọng hơn, các công ty phải nâng cao trình độ hiểu biết về trí tuệ nhân tạo trong đội ngũ. Nó sẽ giúp họ theo dõi và giám sát việc bịa đặt trong dữ liệu được tạo ra.

+ Tính xác thực: Sự gia tăng nội dung do AI tạo ra ảnh hưởng đến niềm tin của công chúng. Đó là bởi vì mọi người trở nên hoài nghi về tính xác thực của nội dung.

+ Đạo đức: Việc sử dụng AI có thể gây ra những lo ngại về đạo đức, đặc biệt là khi đề cập đến các vấn đề như quyền tự chủ, trách nhiệm giải trình, và trách nhiệm. Các tổ chức phải đảm bảo rằng họ xem xét các tác động đạo đức khi thiết kế và triển khai hệ thống AI của họ và đang thực hiện các bước để giảm thiểu bất kỳ tác động tiêu cực tiềm ẩn nào.

+ Những thách thức về mặt kỹ thuật: Hệ thống AI có thể phức tạp và đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật đáng kể để phát triển và duy trì. Các tổ chức phải đảm bảo rằng họ có chuyên môn kỹ thuật và nguồn lực cần thiết để phát triển và duy trì hệ thống AI của họ và đang đầu tư vào nghiên cứu và phát triển.

+ Khai thác pháp luật: Tin tặc có thể sử dụng dữ liệu do AI tạo ra để khai thác các lỗ hổng pháp lý hoặc lách luật. Ví dụ, các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra các video giả có chiều sâu đầy thuyết phục. Hacker có thể lợi dụng những video này để thao túng. Tạo hợp đồng tự động là một ví dụ khác dẫn đến các thỏa thuận không công bằng hoặc thiên vị. Các doanh nghiệp phải cập nhật thông tin về những tiến bộ của trí tuệ nhân tạo để giải quyết các mối đe dọa tiềm ẩn. Họ phải khuyến khích sự hợp tác liên ngành giữa các nhóm. Nó có thể giúp đảm bảo rằng luật pháp và các quy định phát triển cùng với những tiến bộ công nghệ.

            Với những thách thức lớn kể trên, các tổ chức phải nghiên cứu các hướng giải quyết phù hợp để đảm bảo rằng hệ thống AI của họ có đạo đức, minh bạch và đáng tin cậy. Bằng cách giải quyết những thách thức này, các tổ chức có thể mở khóa phát huy hết tiềm năng của AI trong Web và cho phép hoạt động hiệu quả hơn, tương tác được cá nhân hóa và an toàn giữa người dùng và máy móc.