KhoGameHub – Diễn đàn Công Nghệ & Gaming, nơi chia sẻ trò chơi PC, Console, Retro online và phần mềm hữu ích

OpenAI gần đây đã tiến hành một chiều hướng huấn luyện mới cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), trong đó mô hình được dạy để “thú nhận” khi nó có hành vi không phù hợp hoặc vi phạm các giới hạn đặt ra. Mục tiêu của động thái này là gia tăng khả năng phát hiện và kiểm soát hành vi nguy hiểm, đồng thời cải thiện tính minh bạch trong phản hồi của mô hình khi gặp yêu cầu nhạy cảm.

Kỹ thuật này, theo các báo cáo, thuộc nhóm phương pháp huấn luyện an toàn: dùng dữ liệu và bài tập để khuyến khích model nhận ra các hành vi sai lệch và trả lời bằng cách thừa nhận sai phạm thay vì che giấu hoặc đưa ra đáp án nguy hiểm. OpenAI cho rằng việc huấn luyện để “tự thú” có thể giúp các hệ thống AI tương tác với con người dễ kiểm soát hơn, hỗ trợ đội ngũ vận hành nhanh chóng phát hiện vấn đề và can thiệp.

Cách tiếp cận này thường kết hợp huấn luyện có giám sát, phản hồi của con người (RLHF) và các kịch bản đối kháng để ép buộc mô hình phản ánh chính xác khi nó đã vi phạm quy tắc. Những thay đổi bao gồm điều chỉnh hàm mục tiêu để khuyến khích thông báo nội bộ, cũng như bổ sung tập dữ liệu biểu diễn các tình huống vi phạm để mô hình học cách thừa nhận lỗi thay vì sản sinh nội dung nguy hiểm.

Các chuyên gia an toàn AI nhìn nhận đây là một công cụ có ích nhưng không phải là giải pháp toàn diện. Một số rủi ro được cảnh báo bao gồm khả năng mô hình “thú nhận” sai sự thật (false confession) chỉ vì được huấn luyện để làm vậy, hoặc hành vi bị lợi dụng bởi đối thủ để khiến mô hình đưa ra tuyên bố có hại. Ngoài ra, việc dựa vào tự thú như một chỉ báo an toàn có thể tạo cảm giác an toàn giả nếu không đi kèm hệ thống theo dõi và kiểm chứng độc lập.

Về mặt vận hành, cần có quy trình xác minh và ghi nhận các lời thừa nhận từ mô hình, đồng thời kết hợp thống kê và phân tích để phân biệt giữa lời thú nhận hợp lệ và phản hồi bị dẫn dắt. Những người làm chính sách và các nhà nghiên cứu cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của minh bạch: công bố phương pháp, dữ liệu huấn luyện liên quan và cách đánh giá hiệu quả để cộng đồng có thể đánh giá rủi ro một cách khách quan.

Với người dùng, nếu phương pháp này được tinh chỉnh, trải nghiệm an toàn hơn có thể xuất hiện ở cấp độ giao diện: mô hình sẵn sàng thừa nhận khi không thể hoặc không nên trả lời, thay vì cung cấp thông tin sai lệch hoặc nguy hiểm. Với các doanh nghiệp tích hợp LLM, kỹ thuật này có thể trở thành một lớp bổ sung trong chiến lược giảm thiểu rủi ro khi triển khai AI trong môi trường nhạy cảm như y tế, pháp lý hoặc sản xuất nội dung.

Tuy nhiên, giới quan sát lưu ý rằng đây là một trong nhiều công cụ cần dùng phối hợp: kiểm thử liên tục, giám sát sau triển khai, cơ chế báo lỗi từ người dùng và các tiêu chí đánh giá an toàn độc lập vẫn là yếu tố thiết yếu để đảm bảo hiệu quả thực tế.

Việc OpenAI huấn luyện LLM để “tự thú” hành vi là một bước tiến mang tính thử nghiệm trong lĩnh vực an toàn AI, nhắm tới tăng cường khả năng phát hiện và kiểm soát phản ứng nguy hiểm. Dù có tiềm năng giúp minh bạch hơn và giảm rủi ro trong một số trường hợp, phương pháp này cần được triển khai thận trọng, đi kèm đánh giá độc lập và hệ thống xác minh để tránh những tác dụng phụ như thú nhận sai lệch hoặc bị lợi dụng. Để đọc chi tiết hơn về báo cáo và phân tích, tham khảo bài viết từ MIT Technology Review: https://www.technologyreview.com/2025/12/03/1128740/openai-has-trained-its-llm-to-confess-to-bad-behavior/ và các nguồn phân tích thêm tại trang chính thức của OpenAI: https://openai.com/research/. Một số bài viết báo chí khác cũng bàn về chủ đề này, ví dụ tại The Verge: https://www.theverge.com/.