Ngày 1-11, Viện Khoa học và Công nghệ Quốc gia Ulsan (UNIST) 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 huấn luyện có tên MARBO (Tối ưu hóa niềm tin có tính quan hệ giữa các tác tử).

Phương pháp này giúp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) không chỉ tiếp nhận thông tin mà còn suy luận vai trò, lập trường và ý định của những đối tượng cùng tương tác, từ đó lựa chọn cách giao tiếp và hành động phù hợp với mục tiêu.

Điểm mới của MARBO là khả năng giúp AI nhận diện những ý đồ không được thể hiện trực tiếp 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 nhau.

Để làm được điều này, AI được huấn luyện phân tích lịch sử hội thoại và hành vi nhằm hình thành những giả định về danh tính, vai trò và mối quan hệ giữa các đối tượng. Các nhóm tác nhân tham gia được thay đổi ngẫu nhiên để AI thích nghi với nhiều tình huống.

Đáng chú ý, hệ thống không chỉ đánh giá kết quả cuối cùng mà còn xem xét độ chính xác trong 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, thay vì đạt kết quả thuận lợi một cách ngẫu nhiên.

Nhóm nghiên cứu kiểm chứng phương pháp bằng cách cho nhiều mô hình AI đối đầu trong hai trò chơi suy luận xã hội là Ma sói (Werewolf) và Among Us. Đây là những trò chơi đòi hỏi người tham gia phát hiện vai trò bí mật, suy luận ý đồ và ứng phó với hành vi đánh lừa.

Kết quả, mô hình ngôn ngữ 7 tỉ tham số được huấn luyện bằng MARBO đạt tỉ lệ chiến thắng trung bình 65,6% trong trò chơi Ma sói khi đối đầu với 5 loại AI, cao hơn mức 41,6% của phương pháp huấn luyện hiện hành. Kết quả này cũng vượt mức 64% của mô hình có số tham số lớn gấp đôi nhưng sử dụng phương pháp cũ.

Trong trò chơi Among Us, tỉ lệ chiến thắng của mô hình 2 tỉ tham số tăng từ 36,4% lên 49%, còn mô hình 4 tỉ tham số tăng từ 40% lên 59%.

Giáo sư Han Seung Yeol cho biết MARBO giúp AI suy luận vai trò và mối quan hệ giữa các đối tượng chính xác hơn ngay cả khi thông tin thiếu hụt hoặc gây hiểu nhầm. Công nghệ này có tiềm năng ứng dụng trong 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 được công bố tại Hội nghị quốc tế về phương pháp thực nghiệm trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (EMNLP), diễn ra tại Budapest (Hungary) từ ngày 24 đến 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.

Tối đa:

1500 ký tự Hiện chưa có bình luận nào, hãy là người đầu tiên bình luận