OpenAI đang tài trợ một nghiên cứu tại Hàn Quốc nhằm ứng dụng AI tạo sinh vào mô hình dự báo thống kê, với mục tiêu kiểm tra khả năng dùng GPT để mô phỏng hành vi tiêu dùng và đánh giá hiệu quả của chính sách phiếu tiêu dùng.

Thông tin trên được Kwon Hyeok-gu, giáo sư danh dự ngành Hệ thống thông tin tại Đại học Công nghệ Nanyang (NTU, Singapore), công bố ngày 11/11 tại buổi trao đổi với báo chí về ứng dụng AI trong nghiên cứu chính sách, tổ chức tại OpenAI Korea, quận Gangnam, Seoul.

Theo Kwon Hyeok-gu, nghiên cứu tập trung dự báo phản ứng đối với chính sách sau khi phản ánh điều kiện sống và mô hình tiêu dùng khác nhau của từng cá nhân, đồng thời đối chiếu kết quả mô phỏng với hành vi thực tế để đánh giá độ chính xác.

Trong các mô hình dự báo thống kê truyền thống, đặc biệt là mô hình tác nhân dựa trên quy tắc (ABM), nhà nghiên cứu phải tự thiết lập quy tắc hành vi theo các yếu tố như thu nhập, độ tuổi hay môi trường sống của người tiêu dùng. Khi số biến số tăng lên, hệ thống quy tắc trở nên phức tạp hơn và nguy cơ bị chi phối bởi đánh giá chủ quan cũng lớn hơn.

Nhóm nghiên cứu hiện sử dụng dữ liệu giao dịch tài chính của hơn một triệu người dùng ứng dụng sổ chi tiêu gia đình tại Hàn Quốc để xây dựng mô phỏng bằng GPT. Dựa trên mô hình thu nhập và chi tiêu được tổng hợp từ dữ liệu này, nhóm dự báo mức thay đổi tiêu dùng sau khi triển khai chương trình phiếu tiêu dùng phục hồi dân sinh năm 2025.

Sau đó, kết quả dự báo sẽ được đối chiếu với dữ liệu giao dịch thực tế để kiểm chứng độ chính xác, đồng thời phục vụ phân tích hiệu quả chính sách của Ngân hàng Trung ương Hàn Quốc (BOK).

Ở giai đoạn đầu, sai số dự báo đã giảm đáng kể. Kwon Hyeok-gu cho biết khi mới bắt đầu, mức sai số vào khoảng 25%, khiến chính nhóm nghiên cứu cũng hoài nghi về tính khả thi của phương pháp này.

Hiện sai số đã giảm xuống khoảng 10%, và nhóm vẫn tiếp tục thử nghiệm nhiều tổ hợp khác nhau để tinh chỉnh mô hình. Dù vậy, ông lưu ý đây mới chỉ là con số tạm thời trong quá trình cải thiện mô hình dự báo thống kê dựa trên GPT.

Theo Kwon Hyeok-gu, việc đưa AI vào mô phỏng cũng kéo theo một thách thức mới. Nếu trước đây gánh nặng nằm ở khâu xây dựng quy tắc hành vi, thì nay vấn đề chuyển sang nguy cơ thiên lệch từ chính mô hình GPT. Ông nhấn mạnh không có mô hình nào hoàn toàn không thiên lệch.

Ông cho rằng khi không còn phải tự thiết lập quá nhiều quy tắc hành vi, trọng tâm sẽ chuyển sang các câu hỏi khác: đưa dữ liệu nào vào GPT, xử lý dữ liệu ra sao và có thể tin cậy kết quả dự báo ở mức nào.

Loại mô phỏng bằng AI này không chỉ phục vụ nghiên cứu chính sách mà còn có thể được ứng dụng trong dự báo bầu cử, khảo sát thị trường và nhiều lĩnh vực khác. Theo Kwon Hyeok-gu, tại Hàn Quốc hiện cũng có nhiều thử nghiệm nhằm thay thế các panel khảo sát truyền thống bằng mô phỏng AI.

Dù vậy, ông cho rằng vai trò của mô phỏng AI vẫn là cung cấp thêm căn cứ cho việc ra quyết định hợp lý. Chẳng hạn, với cùng một ngân sách, phương án chi trả cho toàn dân và phương án tập trung hỗ trợ nhóm thu nhập thấp có thể cho ra các dự báo kích cầu khác nhau, nhưng quyết định chính sách cuối cùng vẫn đòi hỏi sự phán đoán về giá trị.

“Tôi không nghĩ GPT hay AI có thể tự đưa ra quyết định dựa trên những căn cứ đó”, ông nói, đồng thời cho biết mục tiêu của nghiên cứu là lượng hóa kỳ vọng về hiệu quả chính sách một cách sát thực hơn, từ đó hỗ trợ các cuộc thảo luận dựa trên dữ liệu.

Nghiên cứu này thuộc chương trình tài trợ “New Policy Ideas for the Intelligence Age” của OpenAI. Theo đó, OpenAI hỗ trợ tối đa tương đương 2 triệu USD cho mỗi dự án trong số 14 dự án nghiên cứu độc lập trên toàn cầu, thông qua kinh phí nghiên cứu và API credits.

Nhóm nghiên cứu cũng được cấp quyền tiếp cận các mô hình AI tiên tiến nhất của OpenAI.

Đại diện OpenAI cho biết chương trình tài trợ này được triển khai dựa trên sứ mệnh “để toàn nhân loại được hưởng lợi từ AI”. Eum Seong-won, phụ trách truyền thông của OpenAI Korea, nói rằng lợi ích của AI không chỉ dừng ở việc cá nhân sử dụng mô hình, mà còn có thể lan tỏa rộng hơn nếu công nghệ này được ứng dụng vào nghiên cứu chính sách và giúp chính sách vận hành hiệu quả hơn.

OpenAI cho biết các dự án được lựa chọn dựa trên tác động xã hội và khả năng đóng góp cho lợi ích công. Tại Hàn Quốc, một đề tài khác cũng được chọn là “Đánh giá trách nhiệm giải trình dân chủ và chính sách quản trị bằng AI”, do nhóm của giáo sư Hong Soon-man thuộc Đại học Yonsei dẫn dắt.

Đây là nghiên cứu sử dụng AI để phân tích và đánh giá chức năng kiểm tra, giám sát hành pháp của Quốc hội.

OpenAI khẳng định kết quả của các nghiên cứu chính sách trong chương trình lần này sẽ không được sử dụng để phát triển mô hình AI.

Trong khi đó, nhóm của Kwon Hyeok-gu dự kiến kiểm chứng độ chính xác và các giới hạn của mô hình dự báo thống kê dựa trên GPT đến hết năm nay. Sang tháng 3 năm sau, nhóm sẽ triển khai nghiên cứu tiếp theo, thay đổi các điều kiện chính sách như đối tượng chi trả, mức tiền và thời hạn sử dụng để so sánh hiệu quả.