Tổng quan các giải pháp về tính trách nhiệm của AI với mô hình Azure OpenAI
22 December, 2023

Tổng quan các giải pháp về tính trách nhiệm của AI với mô hình Azure OpenAI

Trong thế giới công nghệ đang không ngừng phát triển, việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào các mô hình Azure OpenAI mở ra cánh cửa cho những khả năng mới và sáng tạo. Từ việc tự động hóa quy trình làm việc đến việc phân tích dữ liệu phức tạp, AI đã trở thành một công cụ mạnh mẽ, giúp doanh nghiệp tăng cường hiệu suất và khả năng cạnh tranh.

Việc ứng dụng hiệu quả các giải pháp về tính trách nhiệm của AI với mô hình Azure OpenAI không chỉ mang lại hiệu quả cao trong việc xử lý và phân tích dữ liệu mà còn cung cấp giải pháp thông minh cho vấn đề quản lý thông tin. Sự kết hợp giữa AI và dữ liệu lớn đã tạo nên một bước đột phá, mở ra những cơ hội mới cho các doanh nghiệp trong việc chuyển đổi số và áp dụng công nghệ thông minh.

Mục lục

Tầm quan trọng của việc áp dụng tính trách nhiệm của AI với các mô hình Azure OpenAI

Áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) với các mô hình Azure OpenAI là một bước quan trọng giúp doanh nghiệp mở ra nhiều tiềm năng đổi mới trong quản lý dữ liệu và xử lý thông tin. 

Các mô hình này không chỉ có tác dụng tự động hóa quy trình, tăng cường hiệu suất, mà còn mang lại khả năng hiểu biết sâu rộng từ dữ liệu phức tạp. Việc ứng dụng tính trách nhiệm của AI giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quá trình ra quyết định và dự đoán xu hướng, từ đó định hình chiến lược kinh doanh một cách linh hoạt và hiệu quả.

Đặc biệt, sự tích hợp linh hoạt của Azure OpenAI cung cấp khả năng tùy chỉnh cao, đáp ứng nhanh chóng với nhu cầu đặc biệt của người dùng. Điều này mở ra cánh cửa cho việc ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực, từ dự đoán thị trường đến tự động hóa công việc hàng ngày. 

 

Tích hợp tính trách nhiệm của AI trong mô hình Azure OpenAI mở ra cánh cửa mới trong việc quản lý dữ liệu và xử lý thông tin
Tích hợp tính trách nhiệm của AI trong mô hình Azure OpenAI mở ra cánh cửa mới trong việc quản lý dữ liệu và xử lý thông tin

Tóm lại, việc áp dụng AI với các mô hình Azure OpenAI không chỉ mang lại sự hiện đại hóa mà còn là chìa khóa để đạt được hiệu suất và sự linh hoạt đối với thách thức ngày càng phức tạp của quản lý thông tin và ra quyết định.

Xem thêm: Cập nhật những tính năng mới trong Azure Data và AI

Nhận dạng các rủi ro tiềm ẩn

Trong việc triển khai tính trách nhiệm của AI, như sử dụng Dịch vụ Azure OpenAI, bước đầu tiên và quan trọng là nhận dạng các rủi ro tiềm ẩn. Sự nhận biết sớm về các tác hại tiềm ẩn giúp doanh nghiệp chủ động giảm thiểu rủi ro hiệu quả. Việc này đòi hỏi sự hiểu biết sâu rộng về loại hình tác hại có thể xảy ra trong từng bối cảnh sử dụng cụ thể của hệ thống AI.

Các bước quan trọng bao gồm việc đánh giá sự khác biệt trong Responsible AI và khả năng của nó, như ưu điểm của mô hình GPT-3 so với GPT-4. Mỗi mô hình có những tính năng và rủi ro khác nhau cần được xem xét cẩn thận. Bên cạnh đó, doanh nghiệp cũng cần xác định rủi ro liên quan đến mục đích sử dụng hệ thống, như khác biệt giữa việc AI tóm tắt thông tin y tế và tóm tắt bài báo trực tuyến.

Đánh giá và xác định mức độ ảnh hưởng của các tác hại, dựa trên cả tần suất xuất hiện và mức độ nghiêm trọng của chúng, là bước quan trọng để doanh nghiệp có thể xác định ưu tiên trong giải pháp và đảm bảo an toàn hệ thống. Sử dụng các phương pháp như Red Team Testing, Security Testing, Stress Testing và Load Testing giúp kiểm tra hiệu quả các tác hại dự kiến và phát hiện các rủi ro mới. 

Cuối cùng, việc chia sẻ kết quả với các bên liên quan và tuân thủ quy trình nội bộ là bước quan trọng để cập nhật và cải thiện liên tục quy trình nhận dạng tác hại, đảm bảo an toàn và hiệu quả của hệ thống AI trong quá trình sử dụng thực tế.

Tiến hành đo lường tính trách nhiệm của AI khi ứng dụng mô hình Azure OpenAI

Khi đã xác định danh sách tác hại ưu tiên, doanh nghiệp cần tiến hành đo lường và đánh giá tính trách nhiệm của AI – Đây là bước quan trọng để đảm bảo hiệu suất và tính an toàn khi ứng dụng mô hình Azure OpenAI.

Có 2 phương pháp chính để xác định được tính trách nhiệm của AI, đó là đo lường thủ công và đo lường tự động:

  • Đo lường thủ công hữu ích cho việc kiểm tra tiến độ và xác định số liệu đáng tin cậy trước khi áp dụng đo lường tự động. Phương pháp này giúp đo lường tiến trình giảm thiểu tác hại cụ thể và kiểm tra chất lượng đo tự động định kỳ.
  • Phương pháp đo lường tự động mang lại kết quả toàn diện hơn, đặc biệt là đối với những doanh nghiệp có quy mô lớn, giúp theo dõi sự thoái lui và phát triển của hệ thống theo thời gian. 

Để đạt hiệu quả tốt nhất, doanh nghiệp nên sử dụng kết hợp cả 2 phương pháp trên, tạo đầu vào đa dạng để xác định được đâu là tác hại ưu tiên và sử dụng đầu ra của hệ thống để tiến hành đánh giá. Đừng quên thiết lập số liệu rõ ràng để phân loại kết quả đầu ra và đánh giá sự xuất hiện của tác hại.

 

Doanh nghiệp nên kết hợp cả hai phương pháp đo lường tính trách nhiệm của AI để đạt hiệu quả tối ưu nhất
Doanh nghiệp nên kết hợp cả hai phương pháp đo lường tính trách nhiệm của AI để đạt hiệu quả tối ưu nhất

Cuối cùng, hãy chia sẻ thông tin với các bên liên quan tuân thủ theo quy trình nội bộ để đảm bảo mọi người đều hiểu và đồng thuận với các biện pháp giảm nhẹ được triển khai.

Kết thúc giai đoạn đo lường, tổ chức sẽ có phương pháp đo lường linh hoạt, giúp theo dõi và cải thiện hiệu suất của hệ thống AI đối với từng tác hại tiềm ẩn.

Giảm nhẹ tác hại: Chiến lược hiệu quả cho mô hình Azure OpenAI

Giảm nhẹ tác hại của các mô hình ngôn ngữ lớn như mô hình Azure OpenAI đòi hỏi một kế hoạch linh hoạt và chi tiết. Sau đây là mô hình 4 lớp giảm nhẹ tác hại đã được xác định trong quá trình này mà doanh nghiệp có thể tham khảo:

 

Mô hình bốn lớp giảm nhẹ tác hại khi ứng dụng AI trong Azure OpenAI
Mô hình bốn lớp giảm nhẹ tác hại khi ứng dụng AI trong Azure OpenAI
  • Cấp độ Mô hình: Doanh nghiệp cần hiểu rõ mô hình đang sử dụng và những bước tinh chỉnh có thể thực hiện để điều chỉnh mô hình theo mục đích sử dụng. 
  • Cấp độ Hệ thống An toàn: Hiểu các biện pháp giảm nhẹ đã triển khai ở cấp độ nền tảng, như bộ lọc nội dung Azure OpenAI, để chặn đầu ra của nội dung có hại.
  • Cấp độ Ứng dụng: Sử dụng metaprompt và hướng dẫn hành vi để can thiệp vào thiết kế mô hình với tư duy lấy người dùng làm trung tâm. Điều này giúp ngăn chặn lạm dụng hệ thống và đồng thời giảm thiểu sự phụ thuộc quá mức vào AI.
  • Cấp độ Định vị: Giáo dục người dùng và các bên liên quan về khả năng và hạn chế của hệ thống để tăng cường nhận thức.

Lưu ý: Không phải tất cả các biện pháp kể trên phù hợp trong mọi tình huống. Doanh nghiệp cần xem xét kỹ lưỡng để triển khai một quy trình đo lường thích hợp, theo dõi hiệu quả của các biện pháp trong hệ thống và điều chỉnh nếu cần.

Biện pháp giảm thiểu ở cấp độ mô hình

Để xây dựng hệ thống của tổ chức với hiệu suất cao và an toàn, hãy cân nhắc xem xét và lựa chọn mô hình cơ sở trong hệ thống Azure OpenAI.

 

Doanh nghiệp cần hiểu rõ về thách thức và các quy trình để lựa chọn mô hình Azure OpenAI phù hợp
Doanh nghiệp cần hiểu rõ về thách thức và các quy trình để lựa chọn mô hình Azure OpenAI phù hợp

Ví dụ, nếu doanh nghiệp sử dụng GPT-4, ngoài việc đọc Ghi chú minh bạch, hãy tham khảo GPT-4 System Card của OpenAI để hiểu rõ về thách thức bảo mật và các quy trình an toàn đã được áp dụng. 

Ngoài ra, doanh nghiệp cũng có thể thử nghiệm với các phiên bản khác nhau của mô hình, bao gồm cả thông qua nhóm Red Team Testing và đo lường, để đánh giá tác hại hiện diện và chọn lựa mô hình phù hợp.

Giảm thiểu ở cấp độ hệ thống an toàn

Việc xác định và đánh giá hiệu quả của giải pháp ở cấp độ nền tảng đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu tác hại tiềm ẩn của hệ thống AI. Một trong những giải pháp quan trọng là sử dụng bộ lọc nội dung của Azure OpenAI

Dưới đây là một quá trình chi tiết để đảm bảo tính hiệu quả của giải pháp này trong việc gia tăng tính trách nhiệm của AI:

  • Xác định mục tiêu: Đây là bước đầu tiên khi sử dụng bộ lọc nội dung, bao gồm việc xác định các loại tác hại tiềm ẩn mà tổ chức muốn giảm thiểu và đảm bảo bộ lọc được cấu hình để đáp ứng đúng yêu cầu.
  • Thiết lập thông số: Tùy chỉnh các thông số của bộ lọc nội dung như cấp độ nhạy cảm và quy tắc lọc để yêu cầu cụ thể cho hệ thống.
  • Kiểm tra thực nghiệm: Tiến hành các bài kiểm tra thực nghiệm để đánh giá hiệu quả của bộ lọc nội dung, các tình huống thử nghiệm càng đa dạng thì bộ lọc hoạt động càng hiệu quả.
  • Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ các phiên bản triển khai để đánh giá số liệu về việc giảm thiểu tác hại và hiệu suất của bộ lọc nội dung.
  • Đánh giá hiệu quả: Đánh giá hiệu quả dựa vào dữ liệu thu thập được ở cấp độ nền tảng. Xem xét liệu nó đã đáp ứng đúng mục tiêu và giảm thiểu tác hại theo đúng yêu cầu hay không.
  • Tối ưu hóa và cập nhật: Tùy chỉnh và tối ưu hóa cấu hình bộ lọc nội dung dựa trên kết quả đánh giá định kỳ để duy trì tính hiệu quả của giải pháp theo thời gian.

Giảm thiểu ở cấp độ ứng dụng

Để giảm tác hại và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, triển khai kỹ thuật điều chỉnh nhanh, bao gồm cả việc điều chỉnh siêu nhắc nhở, sự kết hợp linh hoạt giữa kỹ thuật nhanh chóng và metaprompt là một giải pháp hiệu quả. 

Khám phá và áp dụng hướng dẫn cũng như phương pháp liên quan đến metaprompt (hay còn được biết đến như “thông báo hệ thống” hoặc “lời nhắc hệ thống”) cũng là cách để doanh nghiệp có thể nắm rõ được cách ứng dụng.

 

Sự kết hợp linh hoạt giữa kỹ thuật nhanh chóng và metaprompt giúp gia tăng trải nghiệm người dùng
Sự kết hợp linh hoạt giữa kỹ thuật nhanh chóng và metaprompt giúp gia tăng trải nghiệm người dùng

Trong quá trình thiết kế, hãy tập trung vào trải nghiệm người dùng (UX), cung cấp giao diện dễ sử dụng, thông tin rõ ràng và cách tiếp cận tương tác tự nhiên. Bằng cách kết hợp chặt chẽ giữa kỹ thuật và metaprompt, doanh nghiệp có thể xây dựng một hệ thống hiệu quả và ngăn chặn sự phụ thuộc quá mức vào hệ thống AI.

Các biện pháp can thiệp xem xét và chỉnh sửa

Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng (UX) là một phương pháp mà tổ chức nên sử dụng để gia tăng những cảm xúc tích cực trong quá trình sử dụng hệ thống. Ngoài ra điều này còn có tác dụng khuyến khích người sử dụng hệ thống có thể góp ý để thực hiện điều chỉnh các tính năng hữu ích hơn, đáp ứng tốt nhất nhu cầu của họ.

Để biết thêm chi tiết, hãy tham khảo HAX G9: Hỗ trợ hiệu chỉnh hiệu quả và tìm hiểu thêm về vấn đề này.

Kiểm soát chất lượng đầu ra do AI tạo ra

Để đảm bảo độ chính xác và tin cậy của kết quả do AI tạo ra, gia tăng tính trách nhiệm của AI khi tạo ra kết quả, doanh nghiệp cần kiểm tra các điểm thiếu chính xác tiềm ẩn. Thao tác này cần thực hiện ngay khi người dùng bắt đầu sử dụng hệ thống mà cần thực hiện liên tục trong quá trình sử dụng hệ thống.

Xem thêm: HAX G2: Làm rõ mức độ hệ thống có thể thực hiện những gì nó có thể làm

  • Trải nghiệm chạy lần đầu (FRE): Trong FRE, doanh nghiệp sẽ được thông báo về khả năng xuất hiện thông tin không chính xác trong kết quả do AI tạo ra. Lúc này hệ thống sẽ khuyến khích xác minh thông tin để đảm bảo độ tin cậy.
  • Quá trình sử dụng liên tục: Trong suốt quá trình sử dụng, hãy tích hợp lời nhắc để kiểm tra kết quả đầu ra do AI tạo ra. Điều này bao gồm cả việc cảnh báo về các điểm thiếu chính xác tiềm ẩn liên quan đến các loại nội dung cụ thể. 

Ví dụ, nếu quá trình đo lường xác định có độ chính xác thấp hơn với các con số, hệ thống sẽ đánh dấu các con số trong kết quả đầu ra để khuyến khích người dùng kiểm tra hoặc xác minh thêm từ các nguồn bên ngoài. Điều này giúp tăng cường kiểm soát chất lượng và đồng thời nâng cao trải nghiệm người dùng với hệ thống AI.

Trách nhiệm của người dùng

Doanh nghiệp phải chịu trách nhiệm về nội dung cuối cùng khi xem xét những gì AI tạo ra. Đặc biệt, khi đưa ra đề xuất mã hoặc bất kỳ nội dung nào khác, quy trình kiểm tra và xem xét, đảm bảo tính tính chính xác đóng vai trò vô cùng quan trọng.

Ví dụ, khi nhà phát triển đưa ra đề xuất mã, họ cần ghi nhớ và tuân thủ quy tắc kiểm tra kỹ lưỡng trước khi ứng dụng. Việc này sẽ đảm bảo rằng mã đã được kiểm tra kỹ lưỡng và đáp ứng đúng với mục tiêu yêu cầu trước khi tích hợp vào dự án.

Bằng cách này, người dùng có thể chịu trách nhiệm đối với nội dung cuối cùng, đồng thời giữ cho quá trình sáng tạo và tích hợp nội dung của AI diễn ra một cách an toàn và đáng tin cậy.

Tổng quan về tương tác với hệ thống AI

Thao tác tiếp theo doanh nghiệp cần quan tâm là làm cho người dùng hiểu rõ về vai trò của hệ thống, tăng tính trách nhiệm của AI trong quá trình tương tác. Thay vì giữ thông tin không rõ ràng, hãy thông báo một cách minh bạch khi người dùng tương tác với nội dung được tạo ra bằng mô hình AI.

Các thông báo này không chỉ tuân theo yêu cầu pháp lý và các nguyên tắc tốt nhất, mà còn giảm sự phụ thuộc vào kết quả của AI, đồng thời khuyến khích người dùng sử dụng khả năng đánh giá và đưa ra hành động dựa trên quan điểm cá nhân của họ đối với nội dung.

Ngăn chặn hiệu ứng con người trong kết quả AI

Mô hình AI có thể tạo ra nội dung mà người đọc có thể hiểu lầm là do con người tạo ra vì chúng thường đi kèm với ý kiến, cảm xúc, hoặc các yếu tố khác. Điều này có thể dẫn đến nhầm lẫn về khả năng và tính nhân hóa của hệ thống. 

Để giảm thiểu tình trạng này, doanh nghiệp cần áp dụng cơ chế làm giảm tác động của các kết quả đầu ra hoặc kết hợp việc công bố thông tin được tạo ra bởi AI. Từ đó giúp người đọc có thể nhận biết rõ ràng giữa sự tác động của AI và sự sáng tạo của con người, tránh những hiểu lầm không mong muốn về khả năng của hệ thống.

Trích dẫn tài liệu tham khảo và nguồn thông tin

Khi AI sử dụng tham chiếu từ nguồn bên ngoài để tạo nội dung, hãy yêu cầu hệ thống trích dẫn nguồn thông tin một cách rõ ràng nhằm giúp người đọc hiểu rõ xuất xứ của nội dung do AI tạo ra. 

Bằng cách này, mọi người có thể theo dõi và đánh giá độ tin cậy của thông tin, tăng cường sự minh bạch và xác nhận rằng nội dung được tạo ra dựa trên cơ sở thông tin đáng tin cậy.

Giới hạn độ dài của đầu vào/đầu ra

Hạn chế độ dài của đầu vào và đầu ra là một chiến lược quan trọng để đảm bảo hệ thống AI hoạt động hiệu quả và ngăn chặn tạo ra nội dung không mong muốn hoặc có hại cho người dùng. Việc này không chỉ giúp tăng tính trách nhiệm của AI trong việc tạo ra sản phẩm mà còn bảo vệ mục đích sử dụng dự kiến và ngăn chặn việc sử dụng hệ thống sai mục đích.

 

Hạn chế độ dài của đầu vào và đầu ra để đảm bảo nội dung của hệ thống AI có chất lượng tốt hơn
Hạn chế độ dài của đầu vào và đầu ra để đảm bảo nội dung của hệ thống AI có chất lượng tốt hơn

Quản lý cấu trúc đầu vào và/hoặc đầu ra của hệ thống

Để đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu quả và an toàn, quản lý cấu trúc đầu vào và/hoặc đầu ra là một phần quan trọng trong quá trình triển khai ứng dụng AI:

  • Cấu trúc đầu vào: Sử dụng các prompt để định dạng đầu vào một cách chặt chẽ, ngăn chặn sự thay đổi không mong muốn và đảm bảo rằng dữ liệu được đưa vào hệ thống là đầy đủ và chính xác.
  • Cấu trúc đầu ra: Hạn chế đầu ra bằng cách giữ cho nó tuân theo các định dạng hoặc mẫu nhất định. Điều này giúp ngăn chặn sự mở rộng không kiểm soát và đảm bảo rằng thông tin được trả về là cụ thể và dễ hiểu.

Chẳng hạn, nếu hệ thống tạo hộp thoại cho nhân vật hư cấu, cấu trúc đầu vào nên được giới hạn để người dùng chỉ có thể truy vấn một nhóm khái niệm cụ thể. Điều này giúp đảm bảo tính trách nhiệm của AI, rằng hệ thống chỉ tạo ra nội dung phản hồi trong phạm vi mục đích sử dụng dự kiến.

Chuẩn bị các câu trả lời được xác định trước

Có một số truy vấn nhất định của người dùng mà mô hình AI có thể tạo ra các phản hồi mang tính xúc phạm, không phù hợp hoặc có hại. Để giảm thiểu rủi ro phát sinh, doanh nghiệp hãy áp dụng các chiến lược sau:

  • Xác định trước phản hồi: Hãy phát triển hệ thống AI chuyên nghiệp để kịp thời phát hiện các truy vấn hoặc phản hồi có thể gây hại. Mục tiêu của hệ thống này là cung cấp phản hồi xác định trước cho người dùng, giúp họ tránh những thông điệp có thể gây hiểu lầm hoặc gây hại. Quá trình này đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng và cẩn thận cho các tình huống đặc biệt.
  • Cung cấp câu trả lời viết sẵn: Đối với các truy vấn nhạy cảm, ứng dụng có thể cung cấp câu trả lời viết sẵn để tránh những phản hồi có khả năng nhân cách hóa. Chẳng hạn, câu trả lời cho câu hỏi “bạn là ai/bạn là gì?” có thể được xác định trước để tránh những phản hồi không mong muốn.
  • Hướng dẫn đến chính sách: Sử dụng câu trả lời xác định trước để hướng dẫn người dùng đến chính sách và điều khoản sử dụng đúng đắn. Ví dụ, phần trả lời cho câu hỏi “Điều khoản sử dụng của bạn là gì?” có thể giúp người dùng hiểu rõ về các quy định và chính sách liên quan.

 

Chuẩn bị câu trả lời trước giúp doanh nghiệp có thể tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, đảm bảo rằng phản hồi từ hệ thống AI an toàn với người dùng
Chuẩn bị câu trả lời trước giúp doanh nghiệp có thể tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, đảm bảo rằng phản hồi từ hệ thống AI an toàn với người dùng

Hạn chế đăng bài tự động trên phương tiện truyền thông xã hội

Hãy hạn chế khả năng tự động hóa sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn nhằm mục đích bảo vệ chất lượng và uy tín. 

Để thực hiện điều này, hãy tham khảo ví dụ sau đây: Cấm đăng nội dung tự động do AI tạo lên các trang web bên ngoài, kể cả trên các nền tảng truyền thông xã hội. 

Đồng thời, doanh nghiệp cũng có thể xem xét việc cấm triển khai những mã tự động được AI tạo ra để đảm bảo tính an toàn và tuân thủ trong quá trình sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ.

Triển khai cơ chế phát hiện bot

Ngăn chặn sự xuất hiện của bot là thao tác quan trọng để bảo vệ tính toàn vẹn của mô hình AI. Một biện pháp hiệu quả là phát triển và triển khai cơ chế cấm, ngăn chặn người dùng xây dựng API trên sản phẩm của doanh nghiệp. 

Điều này giúp đảm bảo rằng chỉ những tương tác có ý nghĩa từ người dùng thực sự mới được chấp nhận, đồng thời ngăn chặn hoạt động không mong muốn từ bot.

Tối ưu hóa mức độ định vị, tăng tính trách nhiệm của AI

Tạo sự minh bạch một cách thích hợp là yếu tố quan trọng để người dùng có thể đưa ra quyết định đúng đắn về việc sử dụng hệ thống. Hãy cung cấp mức độ minh bạch phù hợp thông qua tài liệu hệ thống, giải thích rõ về khả năng và hạn chế của nó. Ví dụ, doanh nghiệp có thể tạo trang “tìm hiểu thêm” để người dùng truy cập được từ hệ thống.

Bên cạnh đó, việc xuất bản tài liệu giáo dục và hướng dẫn người dùng cũng vô cùng cần thiết. Điều này sẽ hỗ trợ người dùng và các bên liên quan hiểu rõ hệ thống bằng cách chia sẻ phương pháp hay nhất, chẳng hạn như xây dựng prompt, xem xét kết quả đầu ra trước khi sử dụng… Những hướng dẫn như vậy có thể giúp mọi người hiểu rõ cách hoạt động của hệ thống.

Khi tổ chức triển khai các biện pháp giảm thiểu các tác hại tiềm ẩn đã được xác định, điều quan trọng là phải phát triển một quy trình đo lường liên tục hiệu quả của các biện pháp giảm thiểu đó. Đồng thời, việc ghi lại kết quả đo lường và xem xét các kết quả đo lường đó sẽ giúp hệ thống liên tục được cải thiện theo thời gian.

Vận hành mô hình Azure OpenAI

Sau khi hệ thống đo lường và giảm thiểu đã sẵn sàng, doanh nghiệp cần tập trung vào xác định và triển khai kế hoạch vận hành. 

Giai đoạn này bao gồm việc hoàn thành các đánh giá phù hợp về hệ thống và các kế hoạch giảm thiểu với các bên liên quan. Đồng thời thiết lập quy trình thu thập dữ liệu từ xa và phản hồi, cũng như phát triển kế hoạch ứng phó và khôi phục sự cố.

Các gợi ý về triển khai và vận hành hệ thống sử dụng dịch vụ Azure OpenAI với các biện pháp giảm thiểu tác hại, tính trách nhiệm của AI bao gồm 2 thao tác:

  • Đầu tiên, hãy hợp tác với các nhóm tuân thủ trong tổ chức để hiểu rõ loại đánh giá cần thiết cho hệ thống và thời điểm chúng được yêu cầu. Ví dụ: Đánh giá pháp lý, đánh giá quyền riêng tư, đánh giá bảo mật, đánh giá khả năng truy cập…

 

Trước khi vận hành hệ thống sử dụng dịch vụ Azure OpenAI, doanh nghiệp cần đánh giá chi tiết ứng dụng
Trước khi vận hành hệ thống sử dụng dịch vụ Azure OpenAI, doanh nghiệp cần đánh giá chi tiết ứng dụng
  • Sau đó, doanh nghiệp hãy tiến hành xây dựng và triển khai các nội dung sau:

Xây dựng kế hoạch phân phối theo từng giai đoạn

Việc triển khai các hệ thống sử dụng dịch vụ Azure OpenAI theo phương pháp “phân phối theo giai đoạn” là lựa chọn thích hợp với doanh nghiệp. 

Điều này đồng nghĩa với việc giới hạn một nhóm người cụ thể để thử nghiệm hệ thống, từ đó thu được phản hồi, báo cáo về các vấn đề và mối quan ngại, cũng như đề xuất các cải tiến trước khi hệ thống được triển khai rộng rãi. 

Phương pháp này cũng giúp tính trách nhiệm của AI, quản lý rủi ro liên quan đến những lỗi hoặc hành vi bất ngờ của hệ thống, và các mối lo ngại không mong muốn khác có thể được báo cáo.

Xây dựng kế hoạch ứng phó sự cố

Trong quá trình triển khai hệ thống sử dụng dịch vụ Azure OpenAI, việc xây dựng một kế hoạch ứng phó sự cố mạnh mẽ là bước không thể bỏ qua. Điều này bao gồm việc đánh giá thời gian cần thiết để phản ứng và giải quyết sự cố một cách hiệu quả. 

Kế hoạch này nên bao gồm các bước chi tiết để xác định, báo cáo và xử lý sự cố, cũng như các nguồn lực và quy trình được kích thích để đảm bảo rằng mọi vấn đề đều được giải quyết một cách nhanh chóng và chính xác. Đồng thời, doanh nghiệp cần liên tục đánh giá và cập nhật kế hoạch ứng phó để đảm bảo tính linh hoạt và khả năng thích ứng khi cần thiết.

Xây dựng kế hoạch khôi phục

Việc tiếp theo doanh nghiệp cần thực hiện khi vận dụng mô hình Azure OpenAI đó là đảm bảo khả năng khôi phục nhanh chóng và hiệu quả của hệ thống trong trường hợp xảy ra sự cố.

Đầu tiên, cần phải xác định các tình huống sự cố có thể xảy ra và phát triển các kịch bản khẩn cấp tương ứng. Điều này bao gồm việc đề xuất các biện pháp khắc phục cụ thể, xác định nguồn lực cần thiết và thiết lập quy trình kích thích để triển khai những biện pháp này.

 

Doanh nghiệp cần đảm bảo khả năng khôi phục nhanh chóng và hiệu quả của hệ thống trong trường hợp xảy ra sự cố
Doanh nghiệp cần đảm bảo khả năng khôi phục nhanh chóng và hiệu quả của hệ thống trong trường hợp xảy ra sự cố

Sau đó cần thiết lập một lịch trình kiểm tra và đánh giá định kỳ về khả năng khôi phục của hệ thống, nhằm đảm bảo rằng mọi thành phần của hệ thống đều hoạt động đúng cách và có thể được khôi phục một cách linh hoạt khi cần thiết. 

Quá trình này cũng liên quan đến việc đào tạo nhân sự về các biện pháp khẩn cấp và cung cấp tài liệu hướng dẫn chi tiết để họ có thể thực hiện các bước khôi phục một cách chính xác và nhanh chóng.

Chuẩn bị hành động cho những tác hại không lường trước

Để đối mặt với tác hại không lường trước được, doanh nghiệp cần xây dựng một chiến lược hành động ngay lập tức. Dưới đây là những bước quan trọng mà doanh nghiệp có thể triển khai để chuẩn bị và ứng phó hiệu quả:

  • Chặn lời nhắc và phản hồi có vấn đề: Xây dựng tính năng và quy trình để ngăn chặn lời nhắc và phản hồi có vấn đề ngay khi chúng được phát hiện. Ưu tiên thực hiện trong thời gian thực để giảm thiểu tác động tiêu cực.
  • Ứng phó nhanh chóng: Khi phát hiện tác hại, hãy triển khai ngay lập tức các biện pháp giảm nhẹ để kiểm soát tình hình và giảm thiểu thiệt hại.
  • Điều tra sự cố: Thực hiện điều tra chi tiết nguyên nhân dẫn đến sự cố cũng như cơ chế tác động. Điều này cung cấp cơ sở thông tin cho việc phát triển giải pháp lâu dài.
  • Triển khai giải pháp lâu dài: Xây dựng và triển khai giải pháp lâu dài dựa trên kinh nghiệm có được sau khi xảy ra sự cố để ngăn chặn tình trạng tương tự xảy ra trong tương lai.

Xây dựng cơ chế chống vi phạm chính sách nội dung

Phát triển cơ chế xác định những người dùng vi phạm chính sách nội dung giúp doanh nghiệp có thể duy trì chính sách nội dung an toàn trên hệ thống của mình.

Dưới đây là những bước cụ thể mà doanh nghiệp có thể thực hiện để gia tăng tính trách nhiệm của AI:

  • Xác định người dùng vi phạm: Tạo cơ chế nhạy bén để xác định người dùng vi phạm chính sách nội dung. Điều này có thể thông qua phân tích ngôn từ, ví dụ người dùng sử dụng các từ ngữ kích động, thù địch hoặc các mục đích không mong muốn.
  • Hành động chống lại lạm dụng: Khi xác định người dùng vi phạm, doanh nghiệp nên thực hiện các hành động chống lại hành vi lạm dụng như chặn tài khoản, gắn cờ nội dung không an toàn.
  • Hệ thống an toàn nội dung: Xây dựng hệ thống an toàn nội dung mạnh mẽ để chặn nội dung không phù hợp từ người dùng vi phạm. Điều này bao gồm cả các biện pháp như tự động chặn hoặc gắn cờ nội dung có vấn đề.
  • Cơ chế kháng cáo: Đảm bảo triển khai cơ chế kháng cáo linh hoạt để người dùng có cơ hội giải thích hoặc chống lại quyết định chặn hoặc gắn cờ. Điều này đảm bảo tính công bằng và minh bạch trong quá trình đối phó với vi phạm.

 

Phát triển cơ chế chặn những người dùng đang lạm dụng hệ thống
Phát triển cơ chế chặn những người dùng đang lạm dụng hệ thống

Xây dựng kênh phản hồi người dùng để tối ưu hóa hiệu quả của hệ thống

Hãy triển khai các kênh phản hồi để thông qua đó, các bên liên quan (và người dùng) có thể gửi phản hồi hoặc báo cáo các vấn đề với nội dung được tạo ra hoặc các vấn đề phát sinh trong quá trình họ sử dụng hệ thống. Đây không chỉ là một công cụ thu thập thông tin mà còn là cơ hội để doanh nghiệp nâng cao chất lượng và sự hài lòng của người dùng.

Dưới đây là cách tối ưu hóa kênh phản hồi để nâng cao chất lượng hệ thống:

  • Xây dựng kênh phản hồi cấu trúc: Tạo cơ hội cho người dùng xác định vấn đề cụ thể, ví dụ như đưa ra các nút “không chính xác”, “có hại” hoặc “không đầy đủ”. Điều này giúp doanh nghiệp dễ phân tích và sử dụng chúng để cải thiện hệ thống.
  • Ghi lại chi tiết quá trình xử lý: Việc ghi lại đầy đủ không chỉ đảm bảo tính minh bạch mà còn giúp hệ thống học hỏi từ trải nghiệm và áp dụng một số điều chỉnh trong tương lai.
  • Đánh giá và cải thiện: Thường xuyên đánh giá phản hồi và sử dụng thông tin này để thực hiện cải tiến hệ thống. Điều đó có thể bao gồm cập nhật mô hình, điều chỉnh thuật toán, hoặc thậm chí mở rộng các tính năng để đáp ứng mong muốn của người dùng, cải thiện chất lượng tổng thể của hệ thống.

Đo lường và xử lý dữ liệu đo từ xa

Đây là quá trình quan trọng để đánh giá hiệu suất hệ thống AI và đáp ứng nhanh chóng đối với phản hồi người dùng. Hãy ghi lại tín hiệu quan trọng từ dữ liệu đo từ xa giúp đánh giá sự hài lòng và khả năng sử dụng của người dùng. Bằng cách này, doanh nghiệp có thể phát hiện lỗ hổng trong trải nghiệm người dùng và đưa ra những cải tiến một cách hiệu quả.

Tuy nhiên, điều quan trọng nhất vẫn là tuân thủ các nguyên tắc luật pháp và chính sách về quyền riêng tư, đồng thời cân nhắc đến các yếu tố pháp lý có thể ảnh hưởng đến quá trình triển khai của hệ thống AI. 

Hãy nhớ rằng, mỗi hệ thống Azure OpenAI là duy nhất, vì vậy những đề xuất và tài nguyên cần được điều chỉnh sao cho phù hợp với bối cảnh cụ thể của dự án. Đồng thời, doanh nghiệp cũng cần làm việc với chuyên gia pháp lý để đảm bảo tuân thủ đầy đủ mọi quy định trong lĩnh vực mà doanh nghiệp đang hoạt động.

Lời kết

Việc tận dụng tối đa sức mạnh của AI thông qua các mô hình Azure OpenAI là yếu tố quan trọng đối với sự phát triển của tổ chức trong thời đại số. Tuy nhiên hãy sử dụng một cách hiệu quả, kiểm soát tính trách nhiệm của AI ở mức cao nhất.

Nếu doanh nghiệp đang tìm kiếm cách để tích hợp những giải pháp thông minh vào hoạt động kinh doanh của mình, hãy liên hệ với FPT Smart Cloud để nhận tư vấn về gói Microsoft 365 Business. Chúng tôi sẽ cung cấp thông tin chi tiết và tư vấn cách thức mà AI có thể giúp chủ doanh nghiệp đạt được mục tiêu kinh doanh và tối ưu hóa quy trình làm việc trong tổ chức của mình.

0/5 (0 Reviews)

Liên hệ FPT Smart Cloud

Liên hệ ngay với chúng tôi để nhận sự tư vấn và hỗ trợ từ những chuyên gia hàng đầu.
Trang web này được bảo vệ bởi reCAPTCHA Chính sách quyền riêng tư và Điều khoản dịch vụ của Google sẽ được áp dụng
Hội thảo Copilot for Microsoft 365
DMCA compliant image