Trong thời đại số, một loại AI mới và thông minh hơn đang xuất hiện, gọi là Mô hình Suy luận Lớn (LRM). Điểm đặc biệt của chúng là khả năng “suy nghĩ từng bước” trước khi đưa ra câu trả lời, hứa hẹn sẽ thay đổi hoàn toàn cách chúng ta xử lý các công việc phức tạp.
Tuy nhiên, có một vấn đề: chúng ta chưa thực sự hiểu rõ về chúng. Các bài kiểm tra hiện nay thường chỉ xem xét câu trả lời cuối cùng của AI có đúng hay không, mà bỏ qua toàn bộ quá trình suy luận của nó.
Để hiểu sâu hơn, các nhà nghiên cứu đề xuất một phương pháp mới: dùng các câu đố (puzzle) được thiết kế đặc biệt. Bằng cách điều chỉnh độ khó của câu đố, họ có thể theo dõi và phân tích “dòng suy nghĩ” của AI. Cách làm này giúp chúng ta hiểu rõ hơn cách AI thực sự “tư duy” để giải quyết vấn đề.
Bài viết này sẽ đi sâu vào những hạn chế cơ bản của các mô hình AI suy luận (LRM). Chúng tôi sẽ chỉ ra một điều khá bất ngờ là đôi khi AI lại tốn nhiều công sức hơn để giải quyết các vấn đề đơn giản, cũng như khám phá giới hạn trong việc nâng cấp sức mạnh của chúng.
Để dễ hình dung, chúng tôi sẽ liên hệ những phát hiện này với ứng dụng thực tế tại IRDOP (irdop.org) – một tổ chức chuyên phát triển công nghệ cho các phòng thí nghiệm hiệu suất cao. IRDOP đang tích hợp AI vào các công việc hằng ngày như tiếp nhận mẫu, phân loại tài liệu, phân tích dữ liệu và phát hiện lỗi.
Cụ thể, chúng ta sẽ xem xét cách họ dùng công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) để đọc văn bản nhanh và chính xác, kết hợp với các mô hình AI hàng đầu như Grok, Gemini 1.5 Flash và OpenAI o1 để tự động phân loại thông tin.
Cuối cùng, bài viết sẽ đưa ra kết luận độc lập, đánh giá những thuận lợi và thách thức khi triển khai AI trong môi trường thực tế này.
Các Hạn Chế Cơ Bản Của AI Suy Luận (LRMs)
AI Suy luận (LRM) là một bước tiến mới, nơi mô hình không chỉ đưa ra câu trả lời mà còn giải thích các bước suy nghĩ của nó. Tuy nhiên, qua thử nghiệm, chúng tôi nhận thấy các mô hình này có những hạn chế lớn:
- “Bỏ cuộc” khi gặp vấn đề khó: Khi độ phức tạp của vấn đề vượt qua một ngưỡng nhất định, AI gần như thất bại hoàn toàn, ngay cả khi có đủ tài nguyên để xử lý.
- Lối suy nghĩ khó hiểu: Điều đáng ngạc nhiên là AI lại tốn nhiều công sức hơn cho các vấn đề có độ khó trung bình. Nhưng khi vấn đề trở nên quá khó, nó lại “suy nghĩ” ít đi và nhanh chóng bỏ cuộc. Điều này cho thấy AI không thể duy trì dòng suy luận sâu một cách liên tục.
Khi so sánh AI suy luận (LRM) với AI ngôn ngữ (LLM) thông thường, chúng ta thấy rõ ba trường hợp:
- Nhiệm vụ dễ: LLM thông thường làm tốt hơn. LRM có xu hướng “suy nghĩ quá nhiều” (overthink), dẫn đến những lỗi không đáng có.
- Nhiệm vụ trung bình: LRM vượt trội hơn nhờ khả năng suy nghĩ từng bước, giúp cải thiện độ chính xác.
- Nhiệm vụ khó: Cả hai loại AI đều thất bại và không thể giải quyết vấn đề.
Ngoài ra, LRM còn yếu trong việc tính toán chính xác và thường suy nghĩ không nhất quán. Cách chúng tìm kiếm giải pháp cũng không hiệu quả, đặt ra câu hỏi lớn về khả năng suy luận thực sự của AI hiện tại.
Ứng Dụng AI Tại IRDOP: Xử Lý Dữ Liệu Tốc Độ Cao
IRDOP là tổ chức tập trung vào việc dùng AI để tối ưu hóa quy trình trong phòng thí nghiệm, từ tiếp nhận mẫu, phân loại tài liệu, cho đến phân tích dữ liệu để tìm ra các điểm bất thường.Các công việc này đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối để tuân thủ tiêu chuẩn quốc tế ISO 17025. Tuy nhiên, những hạn chế của AI đã nêu ở trên ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả, đặc biệt là khi phải xử lý các dữ liệu phức tạp trong thời gian thực.
Đọc Văn Bản Bằng Công Nghệ OCR
Một phần quan trọng trong công việc của IRDOP là dùng công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) để trích xuất thông tin từ tài liệu (như ngày tháng, mã mẫu). Độ phân giải của ảnh quét (DPI) ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ và độ chính xác.
Bảng 1: So sánh chung về các mức độ phân giải
| Độ Phân Giải (DPI) | Độ Chính Xác | Thời Gian Xử Lý (1 trang) | Ảnh Hưởng Tới Tiêu Chuẩn ISO 17025 |
| 150 DPI | Thấp (80-90%). Dễ đọc sai chữ mờ, chi tiết nhỏ. | Nhanh (khoảng 32 giây). | Rủi ro cao, dữ liệu sai có thể vi phạm tiêu chuẩn. |
| 300 DPI | Tốt (90-98%). Phù hợp cho hầu hết văn bản. | Trung bình (khoảng 51 giây). | Tốt, giảm thiểu lỗi nhưng vẫn cần người kiểm tra lại. |
| 600 DPI | Rất cao (>98%). Đọc được cả chi tiết phức tạp. | Chậm (khoảng 1 phút 45 giây). | An toàn nhất, đảm bảo dữ liệu đúng chuẩn nhưng tốn thời gian. |
Bảng 2: So sánh hiệu suất OCR giữa các mô hình AI
| Độ Phân Giải (DPI) | So Sánh Các Mô Hình |
| 150 DPI | Hầu hết các mô hình đều cho độ chính xác thấp. OpenAI xử lý nhanh nhưng lỗi nhiều. |
| 300 DPI | Độ chính xác được cải thiện. Gemini Pro bắt đầu cho thấy sự vượt trội. |
| 600 DPI | Gemini Pro và OpenAI cho độ chính xác cao nhất, nhưng thời gian xử lý cũng tăng lên đáng kể. |
Tóm lại: Độ phân giải cao giúp AI đọc chính xác hơn nhưng tốn thời gian hơn. Với các tài liệu quan trọng hoặc khó đọc, nên dùng độ phân giải 300-600 DPI và luôn có người kiểm tra lại.
Phân Biệt Các Tài Liệu Viết Tay (Của Kiểm Nghiệm Viên)
Khả năng đọc chữ viết tay của các mô hình AI rất khác nhau.
| Mô Hình | Khả Năng Đọc Chữ Viết Tay | Độ Chính Xác (Ước tính) | Ghi Chú |
| Grok (xAI) | Không hỗ trợ | 0% | Chưa có tính năng này. |
| Gemini Flash | Kém | 60-80% | Chỉ đọc được chữ viết tay đơn giản, rõ ràng. |
| Gemini Pro | Rất tốt | 85-95% | Vượt trội, đọc được cả chữ viết tay phức tạp, khó đọc. |
| OpenAI (GPT-4o) | Trung bình | 70-85% | Đọc được chữ viết tay cơ bản nhưng không chính xác bằng Gemini Pro. |
Kết luận:Gemini Pro là lựa chọn tốt nhất để đọc tài liệu viết tay của các kiểm nghiệm viên tại IRDOP.
Chi Phí Xử Lý Ảnh Theo Độ Phân Giải
Ảnh có độ phân giải càng cao thì chi phí xử lý (tính bằng token) càng lớn, vì AI cần phân tích nhiều dữ liệu hơn.
| Độ Phân Giải (DPI) | Chi Phí Token (Ước tính/ảnh) | So Sánh Các Mô Hình |
| 150 DPI | Rất thấp (~0.0001 – 0.001 USD) | Gemini Flash có chi phí cực thấp và ổn định. |
| 300 DPI | Thấp (~0.001 – 0.005 USD) | Chi phí của Gemini Pro và OpenAI bắt đầu tăng. |
| 600 DPI | Trung bình (~0.005 – 0.01 USD) | Gemini Pro và OpenAI tốn kém nhất do xử lý chi tiết. |
Tóm lại: Chất lượng cao đi kèm với chi phí lớn. Đáng chú ý, Gemini Flash giữ chi phí ổn định bất kể độ phân giải, là một lựa chọn tiết kiệm.
Phân Loại Nội Dung Văn Bản Bằng Vector Database
IRDOP sử dụng một công nghệ gọi là “vector database” để tìm kiếm và phân loại tài liệu theo nội dung một cách nhanh chóng. Dưới đây là so sánh hiệu quả của các mô hình AI cho việc này:
- Grok (xAI): Suy luận tốt nhưng chưa được tối ưu cho việc tìm kiếm và phân loại chuyên sâu.
- Gemini 1.5 Flash: Nhanh và chính xác, cải thiện khả năng tìm kiếm từ 5-10%. Đây là lựa chọn lý tưởng cho môi trường cần tốc độ cao như IRDOP.
- OpenAI o1: Hiệu quả cao nhưng đôi khi hoạt động không nhất quán với các nhiệm vụ phức tạp.
Tóm lại: Gemini dẫn đầu về tốc độ và độ chính xác, theo sau là OpenAI. Dù công nghệ này rất hữu ích, mô hình vẫn có thể thất bại khi gặp dữ liệu quá phức tạp, đòi hỏi con người phải giám sát.
Kết Luận: Hướng Áp Dụng AI Thực Tế
Phân tích trên cho thấy AI hiện tại, kể cả các mô hình suy luận tiên tiến, vẫn còn những hạn chế lớn. Chúng chưa sẵn sàng cho các công việc đòi hỏi sự chính xác tuyệt đối và ra quyết định ngay lập tức.
Thay vào đó, tại các tổ chức như IRDOP, AI nên được dùng cho các nhiệm vụ nền, không khẩn cấp như:
- Xử lý OCR ban đầu: Để số hóa tài liệu.
- Phân loại cơ bản: Sắp xếp tài liệu vào các danh mục chung.
- Lập chỉ mục (indexing): Giúp việc tìm kiếm sau này dễ dàng hơn.
Điều quan trọng nhất là mọi kết quả do AI tạo ra đều phải được con người kiểm tra và xác minh lại để đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu, đặc biệt là khi tuân thủ các tiêu chuẩn như ISO 17025.
Cách tiếp cận kết hợp giữa AI và con người là hướng đi bền vững nhất, giúp chúng ta tận dụng sức mạnh của công nghệ mà vẫn kiểm soát được rủi ro.
