Quang Trương
Pearl
Nếu một ngày bạn hỏi AI một câu rất đơn giản mà nó vẫn trả lời sai, bạn có tự hỏi vấn đề nằm ở đâu không?
Thay vì để người dùng phải viết những lời nhắc dài dòng, Microsoft giới thiệu Promptions, một khung giao diện giúp chuyển từ hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên sang chọn các tuỳ chọn có sẵn. Ý tưởng giống như đặt câu hỏi theo kiểu có cấu trúc, có lựa chọn rõ ràng, nhờ vậy hệ thống hiểu ý người dùng chính xác hơn.
Microsoft cho rằng chỉ riêng việc diễn đạt ý định đúng cũng đã là một thử thách. Người dùng phải gõ những lời nhắc dài, cẩn thận, và điều này không mang lại hiệu quả.
Promptions hoạt động như một lớp ở giữa. Nó xem xét lời nhắc và lịch sử trò chuyện, sau đó tạo ra các tuỳ chọn có thể bấm chọn về độ dài, giọng điệu hay mục tiêu. Người dùng chỉ cần chọn thay vì viết lại.
Các thử nghiệm cho thấy kiểu điều khiển linh hoạt này giúp người dùng diễn đạt cụ thể hơn mà không mất công lặp lại câu hỏi. Họ tập trung vào nội dung thay vì mất thời gian loay hoay với cách diễn đạt. Tuy vậy, điều này không phải không có mặt trái. Một vài người cảm thấy giao diện phức tạp và khó đoán biết mỗi lựa chọn sẽ ảnh hưởng ra sao cho đến khi kết quả xuất hiện.
Cách tiếp cận “lựa chọn lời nhắc” có thể giúp doanh nghiệp tạo ra kết quả AI ổn định hơn, đặc biệt với đội ngũ lớn. Tuy nhiên, việc sử dụng tuỳ chọn động đi kèm độ phức tạp của việc hiểu mối liên hệ giữa lựa chọn và kết quả cuối cùng. Đây không phải giải pháp hoàn hảo mà là một mô hình thiết kế đáng thử nghiệm trong các công cụ nội bộ.
Có lẽ điều quan trọng nhất rút ra từ câu chuyện, đó là việc dùng AI hiệu quả không chỉ phụ thuộc vào bản thân mô hình mà còn nằm ở cách chúng ta tương tác với nó. Nếu Việt Nam muốn đẩy mạnh ứng dụng AI trong doanh nghiệp, liệu chúng ta có nên bắt đầu từ việc chuẩn hoá chính giao diện và cách đặt câu hỏi? (artificialintelligence)
Khi lời nhắc không còn là lời nhắc
Microsoft đang cố giải một bài toán mà gần như ai dùng AI trong công việc cũng gặp phải, đó là phải thiết kế lời nhắc sao cho AI hiểu đúng ý mình. Câu chuyện nghe quen vì nhiều người rơi vào vòng lặp đặt câu hỏi, sửa câu hỏi rồi lại đặt lại. Điều đáng nói là nó tiêu tốn thời gian và khiến nhiều người cảm thấy việc dùng AI còn mệt hơn không dùng.Thay vì để người dùng phải viết những lời nhắc dài dòng, Microsoft giới thiệu Promptions, một khung giao diện giúp chuyển từ hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên sang chọn các tuỳ chọn có sẵn. Ý tưởng giống như đặt câu hỏi theo kiểu có cấu trúc, có lựa chọn rõ ràng, nhờ vậy hệ thống hiểu ý người dùng chính xác hơn.
Vấn đề thật sự nằm ở “khả năng hiểu”
Phần lớn các ứng dụng AI trong doanh nghiệp không phải để viết văn hay tạo hình ảnh mà để giải thích và hướng dẫn. Cùng một công thức bảng tính, mỗi người cần một kiểu giải thích khác nhau. Tuy nhiên, giao diện trò chuyện hiện nay khó nắm bắt mức độ chi tiết và góc nhìn mà người dùng muốn.Microsoft cho rằng chỉ riêng việc diễn đạt ý định đúng cũng đã là một thử thách. Người dùng phải gõ những lời nhắc dài, cẩn thận, và điều này không mang lại hiệu quả.
Promptions hoạt động như một lớp ở giữa. Nó xem xét lời nhắc và lịch sử trò chuyện, sau đó tạo ra các tuỳ chọn có thể bấm chọn về độ dài, giọng điệu hay mục tiêu. Người dùng chỉ cần chọn thay vì viết lại.
Các thử nghiệm cho thấy kiểu điều khiển linh hoạt này giúp người dùng diễn đạt cụ thể hơn mà không mất công lặp lại câu hỏi. Họ tập trung vào nội dung thay vì mất thời gian loay hoay với cách diễn đạt. Tuy vậy, điều này không phải không có mặt trái. Một vài người cảm thấy giao diện phức tạp và khó đoán biết mỗi lựa chọn sẽ ảnh hưởng ra sao cho đến khi kết quả xuất hiện.
Thiết kế mới, nhưng không phải cây đũa thần
Promptions có hai phần: mô đun tạo tuỳ chọn và mô đun trò chuyện ghép các tuỳ chọn vào phản hồi của AI. Điểm được chú ý là hệ thống không lưu trạng thái giữa các phiên, điều này giúp việc triển khai dễ hơn và hạn chế các vấn đề dữ liệu.Cách tiếp cận “lựa chọn lời nhắc” có thể giúp doanh nghiệp tạo ra kết quả AI ổn định hơn, đặc biệt với đội ngũ lớn. Tuy nhiên, việc sử dụng tuỳ chọn động đi kèm độ phức tạp của việc hiểu mối liên hệ giữa lựa chọn và kết quả cuối cùng. Đây không phải giải pháp hoàn hảo mà là một mô hình thiết kế đáng thử nghiệm trong các công cụ nội bộ.
Có lẽ điều quan trọng nhất rút ra từ câu chuyện, đó là việc dùng AI hiệu quả không chỉ phụ thuộc vào bản thân mô hình mà còn nằm ở cách chúng ta tương tác với nó. Nếu Việt Nam muốn đẩy mạnh ứng dụng AI trong doanh nghiệp, liệu chúng ta có nên bắt đầu từ việc chuẩn hoá chính giao diện và cách đặt câu hỏi? (artificialintelligence)