Hàn Quốc phát triển công nghệ AI có khả năng suy luận ý định đối phương

  • Trường Giang/Vnanet.vn

BNEWS Giới chuyên gia công nghệ Hàn Quốc đánh giá thành tựu này góp phần mở rộng năng lực AI từ xử lý thông tin và thực hiện chỉ dẫn sang suy luận xã hội, nhận diện ý đồ và ra quyết định chiến lược.

Các nhà khoa học Hàn Quốc vừa phát triển phương pháp huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng suy luận vai trò, mối quan hệ và ý định tiềm ẩn của các đối tượng tương tác, thay vì chỉ tiếp nhận thông tin một cách thụ động. Công nghệ mới được kỳ vọng nâng cao khả năng ra quyết định của AI trong môi trường có thông tin không đầy đủ, phức tạp hoặc chứa đựng hành vi đánh lừa.

Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng thông minh hơn. Ảnh minh hoạ

Theo phóng viên TTXVN tại Hàn Quốc, ngày 1/11, Viện Khoa học và Công nghệ Quốc gia Ulsan (UNIST) của Hàn Quốc thông báo nhóm nghiên cứu do Giáo sư Han Seung Yeol thuộc Trường Cao học Trí tuệ nhân tạo dẫn đầu đã phát triển phương pháp “Tối ưu hóa niềm tin có tính quan hệ giữa các tác tử” (MARBO), cho phép huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) suy luận về vai trò, lập trường và ý định của những tác nhân khác, từ đó lựa chọn cách giao tiếp và hành động phù hợp với mục tiêu của mình.

Điểm khác biệt của MARBO là khả năng giúp AI nhận diện những ý đồ không được thể hiện trực tiếp thông qua lời nói hoặc hành vi. Trong môi trường nhiều tác nhân AI cùng hợp tác hoặc cạnh tranh, các đối tượng có thể che giấu thông tin, đưa ra nhận định sai lệch hoặc cố tình đánh lừa lẫn nhau. Phương pháp mới huấn luyện AI phân tích lịch sử hội thoại và hành vi để hình thành những giả định về danh tính, vai trò và quan hệ giữa các đối tượng, được gọi là “niềm tin quan hệ”. Các tổ hợp tác nhân tham gia cũng được thay đổi ngẫu nhiên nhằm giúp AI thích nghi với nhiều tình huống khác nhau.

Đáng chú ý, hệ thống đánh giá không chỉ dựa trên kết quả cuối cùng mà còn xem xét mức độ chính xác của quá trình suy luận. AI chỉ được đánh giá tích cực khi nhận diện đúng đối tượng và lựa chọn hành động thực sự có lợi cho mục tiêu, qua đó hạn chế tình trạng đạt kết quả thuận lợi một cách ngẫu nhiên nhưng dựa trên phán đoán sai. Phương pháp này đồng thời giúp AI đánh giá cách đối phương nhìn nhận mình và điều chỉnh phát ngôn, hành vi nhằm tạo ra những phản ứng có lợi.

Để kiểm chứng hiệu quả, nhóm nghiên cứu tổ chức các thử nghiệm cho nhiều mô hình AI đối đầu trong hai trò chơi suy luận xã hội nổi tiếng là “Werewolf” (Ma sói) và “Among Us”, nơi người chơi phải xác định những đối tượng có vai trò bí mật trong môi trường thông tin không đầy đủ và thường xuyên xuất hiện hành vi đánh lừa.

Kết quả cho thấy mô hình ngôn ngữ có 7 tỷ tham số được huấn luyện bằng MARBO đạt tỷ lệ chiến thắng trung bình 65,6% trong trò chơi Ma sói trước 5 loại AI đối thủ, cao hơn đáng kể so với mức 41,6% của phương pháp huấn luyện hiện hành. Kết quả này thậm chí vượt mức 64% của mô hình có số tham số lớn gấp đôi nhưng sử dụng phương pháp huấn luyện cũ. Trong trò chơi Among Us, tỷ lệ chiến thắng của mô hình 2 tỷ tham số tăng từ 36,4% lên 49%, trong khi mô hình 4 tỷ tham số tăng từ 40% lên 59%.

Giáo sư Han Seung Yeol cho biết công nghệ này giúp AI đưa ra phán đoán chính xác hơn bằng cách suy luận vai trò và mối quan hệ giữa các đối tượng ngay cả trong điều kiện thông tin thiếu hụt hoặc gây hiểu nhầm. Trong tương lai, MARBO có thể được phát triển thành công nghệ nền tảng cho các hệ thống robot đa tác nhân, thiết bị bay không người lái tự hành và mô hình phối hợp giữa con người với AI.

Kết quả nghiên cứu đã được công bố tại Hội nghị quốc tế về phương pháp thực nghiệm trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (EMNLP), tổ chức tại Budapest (Hungary) từ ngày 24-29/10/2026. Nghiên cứu nhận được hỗ trợ từ Viện Quy hoạch và Đánh giá Thông tin và Truyền thông cùng Quỹ Nghiên cứu Quốc gia Hàn Quốc.

Giới chuyên gia công nghệ Hàn Quốc đánh giá thành tựu này góp phần mở rộng năng lực AI từ xử lý thông tin và thực hiện chỉ dẫn sang suy luận xã hội, nhận diện ý đồ và ra quyết định chiến lược. Đây là hướng nghiên cứu có ý nghĩa đối với sự phát triển của các hệ thống AI tự chủ, đặc biệt trong những môi trường đòi hỏi nhiều tác nhân phối hợp, cạnh tranh và thích ứng với hành vi khó dự đoán.


Tin liên quan


Tin cùng chuyên mục