Phần lớn người dùng điện thoại thông minh đã dùng AI mỗi ngày từ nhiều năm trước khi chatbot xuất hiện: camera tự làm đẹp ảnh chụp tối, bàn phím đoán chữ tiếp theo, hộp thư đẩy quảng cáo rác vào thư mục riêng, ứng dụng bản đồ báo đoạn đường đang tắc, ứng dụng xem phim gợi ý tập tiếp theo, ngân hàng nhắn tin hỏi về một giao dịch lạ. Tất cả đều là AI hẹp, chủ yếu dùng học máy, và hiếm khi được gọi tên.
Nhận ra AI ở những chỗ quen thuộc này có hai cái lợi. Thứ nhất, bạn hiểu đúng hơn AI là gì: không phải một thứ mới toanh, xa lạ, mà là một lớp công nghệ đã thấm vào rất nhiều sản phẩm. Thứ hai, bạn thấy rõ cái giá đi kèm: các hệ thống đó học từ dữ liệu, và một phần dữ liệu đó là của bạn. Bài này đi qua từng chỗ quen thuộc, giải thích AI làm gì ở đó, rồi tổng kết những điều nên lưu ý.
Trong chiếc điện thoại: camera, bàn phím, mở khoá
Camera chụp đêm và chế độ chân dung. Khi bạn bấm chụp trong quán cà phê tối, điện thoại thường chụp nhanh nhiều khung hình rồi ghép lại, dùng các mô hình học máy để giảm nhiễu, cân màu, làm nét. Chế độ chân dung xoá phông nhờ mô hình đoán đâu là người, đâu là nền. Đó là lý do ảnh đẹp hơn nhiều so với kích thước ống kính nhỏ bé cho phép, và cũng là lý do đôi khi tóc hay mép kính bị xoá nhoè một cách kỳ lạ.
Bàn phím đoán chữ. Bàn phím trên điện thoại học những cụm từ hay đi cùng nhau để gợi ý từ tiếp theo và sửa lỗi gõ. Với tiếng Việt, nó còn phải đoán dấu khi bạn gõ không dấu. Về nguyên lý, đây là họ hàng rất xa của các mô hình ngôn ngữ lớn: cũng là đoán chữ tiếp theo, chỉ ở quy mô nhỏ hơn rất nhiều.
Mở khoá bằng khuôn mặt, vân tay. Điện thoại lưu một bản mô tả dạng số của khuôn mặt hoặc vân tay, rồi dùng mô hình so khớp mỗi khi bạn mở máy. Các dòng máy khác nhau cách lưu và mức an toàn khác nhau; điều đáng biết là dữ liệu sinh trắc học không đổi được như mật khẩu, nên cần cẩn trọng khi cung cấp cho ứng dụng lạ.
Thư viện ảnh tự gom nhóm. Tính năng tìm "ảnh biển", "ảnh có chó", hay gom ảnh theo khuôn mặt dùng mô hình nhận dạng hình ảnh. Tuỳ dòng máy, việc này có thể chạy ngay trên máy hoặc trên máy chủ của dịch vụ lưu trữ — chi tiết này ảnh hưởng tới việc ảnh của bạn đi đâu, nên đáng đọc trong phần cài đặt.
Trong hộp thư và tin nhắn: người gác cổng thầm lặng
Bộ lọc thư rác là một trong những ứng dụng học máy thành công sớm nhất và bền nhất. Từ đầu những năm 2000, các bộ lọc dựa trên xác suất đã học từ thư bị người dùng đánh dấu để nhận ra thư rác mới. Ngày nay, hộp thư dùng nhiều lớp mô hình: lọc rác, phát hiện thư giả mạo ngân hàng, xếp thư vào các mục như quảng cáo, mạng xã hội, cập nhật.
Điều thú vị là bộ lọc thư rác là một cuộc chạy đua liên tục. Người gửi rác thay đổi cách viết, chèn ký tự lạ, dùng ảnh thay chữ; hệ thống phải học lại từ những thư lọt lưới. Mỗi lần bạn bấm "đánh dấu là rác" hay "không phải rác", bạn đang góp một ví dụ vào quá trình đó.
Tin nhắn trên điện thoại cũng có lớp lọc tương tự, cảnh báo tin nhắn có dấu hiệu lừa đảo. Không bộ lọc nào bắt được hết: kẻ gian liên tục thử cách mới, và một tin nhắn khéo léo mạo danh cơ quan nhà nước hay người quen vẫn có thể lọt qua. Bộ lọc giảm rủi ro, không thay được sự cảnh giác của bạn. Nguyên tắc cũ vẫn đúng: không bấm đường dẫn lạ, không cung cấp mã xác thực cho ai, gọi lại bằng số quen khi có yêu cầu chuyển tiền.
Một chi tiết ít người để ý là các bộ lọc phải cân giữa hai loại sai: bỏ lọt rác và chặn nhầm thư thật. Chặn quá tay thì thư mời phỏng vấn, hoá đơn điện tử nằm im trong thư mục rác. Vì vậy nếu bạn đang chờ một thư quan trọng mà không thấy, thư mục rác là chỗ nên xem trước tiên.
Trên đường và trong ví: bản đồ, gọi xe, ngân hàng
Ứng dụng bản đồ ước lượng thời gian đến nơi bằng cách kết hợp dữ liệu tốc độ di chuyển ở từng đoạn đường theo giờ trong ngày với tình hình hiện tại thu từ những người đang dùng ứng dụng. Phần tìm đường ngắn nhất dựa trên các thuật toán kinh điển, còn phần đoán đường sẽ tắc trong hai mươi phút tới là chỗ học máy phát huy. Mưa lớn bất chợt ở TP Hồ Chí Minh, một vụ va chạm, một tuyến phố cấm đột xuất là những thứ mô hình khó lường trước.
Ứng dụng gọi xe dùng mô hình để ghép khách với tài xế, ước thời gian đón, và nhiều nơi điều chỉnh giá theo cung cầu. Cách các thuật toán này ảnh hưởng tới tài xế là đề tài riêng, được bàn ở trang AI Giao Thông.
Ngân hàng và ví điện tử dùng mô hình phát hiện giao dịch bất thường: một khoản chi lệch hẳn thói quen, một lần đăng nhập từ thiết bị lạ, một chuỗi chuyển tiền nhỏ liên tục. Khi bạn nhận tin hỏi xác nhận giao dịch, nhiều khả năng một mô hình vừa gắn cờ. Các quy trình xác minh danh tính khi mở tài khoản trực tuyến cũng dùng AI để so khuôn mặt với ảnh trên giấy tờ. Hệ thống này có lúc chặn nhầm giao dịch hợp lệ, gây phiền, nhưng đó là cái giá của việc bắt được nhiều giao dịch gian lận hơn.
Trong giờ giải trí: gợi ý phim, nhạc, video và mua sắm
Hệ thống gợi ý có lẽ là dạng AI ảnh hưởng tới thời gian của bạn nhiều nhất mà bạn ít nghĩ tới. Nguyên lý chung của chúng khá giống nhau dù sản phẩm khác nhau:
- Học từ hành vi: bạn xem gì, xem bao lâu, bỏ qua gì, tua lại đoạn nào, mua gì, bỏ gì vào giỏ rồi không mua.
- So với người giống bạn: những người có thói quen tương tự bạn thích gì mà bạn chưa xem.
- Tối ưu cho một mục tiêu: thường là thời gian bạn ở lại, số lần bạn quay lại, hoặc khả năng bạn mua. Mục tiêu này do công ty chọn, không nhất thiết trùng với điều tốt cho bạn.
- Tạo vòng lặp: bạn xem nhiều một loại nội dung, hệ thống gợi ý thêm loại đó, bạn càng xem nhiều hơn. Đây là cơ chế đằng sau cảm giác "lướt mãi không dừng được".
- Pha thêm cái mới: hệ thống thường chèn một ít nội dung khác để thăm dò sở thích mới của bạn, nên thỉnh thoảng có gợi ý lạ.
Cách các nền tảng giải trí đoán bạn muốn xem gì được phân tích kỹ ở trang AI Giải Trí. Ở mức hiểu nền tảng, điều đáng nhớ là: thứ bạn thấy trên màn hình là kết quả của một mô hình được tối ưu cho một mục tiêu kinh doanh, không phải một bức tranh trung lập về thế giới.
Đổi lại, bạn trao dữ liệu gì
Mỗi tiện ích ở trên đều học từ dữ liệu, và một phần dữ liệu đến từ chính bạn. Bảng dưới tóm tắt ở mức nguyên lý; chi tiết thật của từng dịch vụ nằm trong chính sách quyền riêng tư và phần cài đặt của dịch vụ đó, và thay đổi theo thời gian.
| Tiện ích | Dữ liệu thường được dùng | Điều đáng cân nhắc |
|---|---|---|
| Camera, thư viện ảnh | Ảnh, khuôn mặt trong ảnh, vị trí chụp | Ảnh có được xử lý trên máy hay gửi lên máy chủ |
| Bàn phím | Những gì bạn gõ, để học cách gợi ý | Bàn phím cài thêm từ bên thứ ba có thể được cấp quyền đọc những gì bạn gõ; chỉ cài từ nhà phát triển đáng tin |
| Bản đồ, gọi xe | Vị trí liên tục, lịch sử đi lại | Lịch sử vị trí tiết lộ nhà, chỗ làm, thói quen |
| Gợi ý giải trí, mua sắm | Lịch sử xem, nghe, mua, tìm kiếm | Có thể suy ra sở thích, tình trạng sức khoẻ, tài chính |
| Ngân hàng, ví | Giao dịch, thiết bị, khuôn mặt khi xác minh | Đây là dữ liệu nhạy cảm, chỉ cung cấp qua ứng dụng chính thức |
Không cần hoảng mà tắt hết mọi tiện ích. Cách làm hợp lý là chọn: tiện ích nào thật sự có ích thì chấp nhận đánh đổi, tiện ích nào không cần thì tắt quyền truy cập. Với các công cụ AI tạo sinh mới, nguyên tắc còn chặt hơn: không dán giấy tờ cá nhân, số tài khoản, thông tin bí mật công việc vào chatbot. Các khía cạnh quyền riêng tư được bàn sâu ở trang AI Bảo Mật.
Từ AI thầm lặng đến AI trò chuyện: cái gì thật sự mới
Nếu AI đã có mặt khắp nơi từ lâu, tại sao chatbot lại gây chú ý đến vậy? Có ba khác biệt. Thứ nhất, AI cũ làm việc phía sau, bạn không trò chuyện với nó; chatbot thì bạn ra lệnh bằng lời thường. Thứ hai, AI cũ mỗi hệ thống một việc; chatbot làm được rất nhiều việc khác nhau với cùng một giao diện. Thứ ba, AI cũ chủ yếu chọn hoặc xếp những thứ có sẵn; chatbot tạo ra nội dung mới.
Ba khác biệt đó mang theo rủi ro mới. Một bộ lọc rác sai thì bạn mất một lá thư; một chatbot sai thì có thể đưa cho bạn một thông tin bịa mà bạn tin và chia sẻ. AI thầm lặng ảnh hưởng tới bạn qua những lựa chọn bạn không thấy; AI trò chuyện ảnh hưởng qua những câu trả lời bạn đọc và dễ tin vì nó nói như người.
Nhìn từ phía này, chatbot không phải là thứ từ trên trời rơi xuống, mà là bước tiếp theo của một quá trình dài. Những thói quen tốt bạn đã có với AI cũ — kiểm thư mục rác, nghi ngờ tin nhắn lạ, không tin hết gợi ý mua sắm — vẫn đúng với AI mới, chỉ cần thêm một thói quen: kiểm lại thông tin quan trọng ở nguồn gốc.
Câu hỏi thường gặp
Trợ lý giọng nói trên điện thoại có nghe lén mọi lúc không?
Thông thường trợ lý giọng nói chỉ lắng nghe một cụm từ đánh thức ngay trên máy, và chỉ gửi âm thanh đi xử lý sau khi nghe thấy cụm đó. Tuy vậy, đã có những trường hợp kích hoạt nhầm. Nếu lo ngại, bạn có thể tắt tính năng đánh thức bằng giọng nói và xem lại lịch sử ghi âm trong phần cài đặt của dịch vụ.
Có thể dùng điện thoại mà không có AI không?
Gần như không, vì nhiều tính năng cơ bản như camera, bàn phím, lọc thư rác đã dùng học máy. Điều bạn có thể làm là hạn chế dữ liệu chia sẻ: tắt quyền vị trí với ứng dụng không cần, tắt cá nhân hoá quảng cáo, hạn chế lịch sử hoạt động. Mức độ tuỳ chọn khác nhau theo hệ điều hành và ứng dụng.
Vì sao gợi ý trên mạng xã hội có lúc đúng tới mức đáng sợ?
Hệ thống gợi ý kết hợp rất nhiều tín hiệu: những gì bạn xem, dừng lại lâu, tìm kiếm, vị trí, bạn bè, và hành vi của hàng triệu người giống bạn. Từ đó nó có thể đoán khá đúng mà không cần nghe lén. Cảm giác "nó đọc được suy nghĩ" phần lớn đến từ việc con người dễ đoán hơn ta tưởng.
AI trong ngân hàng có quyết định cho vay thay con người không?
Nhiều tổ chức tài chính dùng mô hình chấm điểm để hỗ trợ đánh giá hồ sơ, mức độ tự động khác nhau theo từng nơi và từng sản phẩm. Quy trình cụ thể, quyền được giải thích và quyền khiếu nại tuỳ quy định và chính sách hiện hành, nên nếu bị từ chối, bạn nên hỏi trực tiếp tổ chức về lý do và cách xem xét lại.
Ứng dụng dịch bằng camera có dùng AI không?
Có. Nó kết hợp nhận dạng chữ trong ảnh với mô hình dịch máy, rồi vẽ bản dịch đè lên ảnh. Chất lượng thường tốt với biển báo, thực đơn đơn giản, nhưng có thể sai với chữ viết tay, chữ cách điệu hay câu nhiều nghĩa. Khi đọc hướng dẫn dùng thuốc hay giấy tờ quan trọng ở nước ngoài, nên nhờ người biết tiếng xác nhận.