Có vẻ ngược đời, nhưng càng dùng lệnh thoại với trợ lý ảo như “OK Google” hay “Hey Siri”, nhiều người lại thấy thiết bị phản hồi càng tệ hơn. Nói rõ ràng hơn, lặp đi lặp lại, mà kết quả vẫn không đúng ý. Vì sao lại vậy?
Lý do nằm ở chính cách hệ thống học hỏi từ bạn.
Trợ lý ảo dùng AI, trong đó có công nghệ nhận dạng giọng nói và học máy. Mỗi khi bạn nói, hệ thống sẽ cố gắng hiểu và ghi nhớ cách bạn phát âm, ngữ điệu, thói quen lệnh. Nhưng nếu bạn càng lặp lại những câu quen thuộc — cùng cách nói, cùng ngữ cảnh — thì AI sẽ “mắc kẹt” trong một vùng hiểu biết hẹp. Nó không được thử thách để mở rộng khả năng suy đoán hoặc học thêm cách diễn đạt khác của cùng một ý. Càng nhiều dữ liệu giống nhau, AI càng có xu hướng “tự tin thái quá” vào một phiên bản hiểu sai.
Một ví dụ gần gũi: nếu bạn cứ mãi nói “bật đèn phòng ngủ” mà hôm nào đó chỉ đổi thành “bật đèn chỗ ngủ”, trợ lý có thể không hiểu. Thậm chí, nếu lần đó nó đoán sai và bạn lại sửa bằng cách lặp lại câu cũ, nó sẽ học rằng “câu kia mới đúng”, từ đó ngày càng bỏ qua các cách nói khác.
Điều này gọi là hiệu ứng thiên lệch dữ liệu huấn luyện cá nhân. Khác với con người – vốn linh hoạt và suy luận theo ngữ cảnh – hệ thống học máy cần đủ đa dạng để không bị lệch hướng. Và trớ trêu là chính người dùng thường tạo ra môi trường học quá nghèo nàn cho AI, dù vô tình.
Một số hãng đã bắt đầu tích hợp cơ chế “làm mới” mô hình học, hoặc cho phép AI tự kiểm tra lại cách hiểu. Nhưng vẫn còn xa mới đạt được sự uyển chuyển như người thật. Trong lúc đó, nếu bạn muốn trợ lý ảo hiểu mình hơn, có lẽ nên… nói khác đi một chút.
Vì biết đâu, chính khi bạn ngừng nói “OK Google” theo đúng cách thường lệ, nó mới thật sự bắt đầu lắng nghe bạn.