Vì sao AI trả lời khác nhau khi bạn hỏi cùng một câu?

Thử một ví dụ nhỏ

Giả sử bạn gõ vào một công cụ AI câu lệnh: "Viết 1 câu slogan cho quán cà phê sân vườn." Gõ 3 lần, bạn có thể nhận về 3 kết quả như sau:

Lần 1: "Chậm lại một chút, cà phê có cả bầu trời." Lần 2: "Giữa phố đông, một góc xanh cho riêng bạn." Lần 3: "Cà phê ngon hơn khi có gió và nắng."

Cả 3 câu đều đúng yêu cầu. Chúng chỉ khác nhau về ý tưởng và cách nói. Đây chính là hiện tượng mà nhiều người dùng AI thắc mắc, và nó hoàn toàn bình thường.

5 nguyên nhân khiến AI trả lời mỗi lần một khác

Để hiểu vì sao AI trả lời khác nhau, bạn có thể nhìn vào 5 nguyên nhân dưới đây. Có nguyên nhân nằm ở cách AI hoạt động, cũng có nguyên nhân nằm ở chính cách chúng ta dùng nó.

AI chọn chữ theo xác suất, không chép từ một đáp án có sẵn

Khi viết, AI đoán chữ tiếp theo nên là gì dựa trên những gì nó đã học. Với mỗi vị trí, có nhiều chữ đều hợp lý, mỗi chữ có một khả năng được chọn khác nhau. AI không phải lúc nào cũng chọn chữ có khả năng cao nhất. Nó có một chút ngẫu nhiên trong lựa chọn, để câu văn tự nhiên và không lặp đi lặp lại.

Chỉ cần chữ đầu tiên khác đi, cả câu phía sau sẽ đi theo một hướng mới. Đó là lý do cùng một câu lệnh có thể cho ra 2 đoạn văn khác hẳn nhau.

Với người lập trình, mức ngẫu nhiên này có thể chỉnh được bằng một thông số kỹ thuật. Mức thấp thì AI trả lời đều đều, ít bất ngờ. Mức cao thì AI sáng tạo hơn nhưng cũng dễ lan man. Còn với người dùng các ứng dụng AI thông thường, thông số này đã được đặt sẵn và bạn không chỉnh được.

Cuộc trò chuyện trước đó ảnh hưởng đến câu trả lời

AI đọc lại toàn bộ cuộc trò chuyện mỗi khi trả lời. Nếu trước đó bạn vừa nhờ nó viết theo giọng hài hước, câu trả lời tiếp theo có thể vẫn mang chút hài hước dù bạn không yêu cầu nữa.

Vì vậy, cùng một câu hỏi đặt ở đầu cuộc trò chuyện mới và đặt ở giữa một cuộc trò chuyện dài sẽ cho kết quả khác nhau. Một số công cụ còn có tính năng ghi nhớ thông tin về bạn qua nhiều lần dùng, khiến câu trả lời càng khác giữa người này với người khác.

Câu lệnh càng mơ hồ, AI càng phải tự đoán

"Viết bài giới thiệu sản phẩm" là một câu lệnh có hàng trăm cách hiểu. Bài dài hay ngắn, viết cho ai, giọng nghiêm túc hay vui vẻ? Khi bạn không nói, AI sẽ tự chọn, và mỗi lần nó có thể chọn một kiểu.

Câu lệnh càng cụ thể, khoảng trống để AI tự đoán càng hẹp, kết quả giữa các lần càng giống nhau. Đây là nguyên nhân mà bạn có thể kiểm soát nhiều nhất.

Công cụ và phiên bản AI khác nhau

ChatGPT, Gemini, Claude hay các công cụ khác được xây dựng và huấn luyện khác nhau, nên cùng một câu hỏi sẽ được trả lời theo những cách khác nhau. Ngay cả trong một công cụ, nhà phát triển cũng thường xuyên cập nhật phiên bản mới. Câu lệnh bạn dùng tốt tháng trước có thể cho kết quả hơi khác ở tháng này.

AI có tìm kiếm thông tin mới hay không

Một số công cụ AI có thể tìm kiếm trên internet trước khi trả lời. Kết quả tìm kiếm thay đổi theo thời gian, nên câu trả lời cũng thay đổi theo. Hỏi về giá vàng hay tin tức hôm nay và hôm qua dĩ nhiên sẽ khác nhau.

Khác nhau là lỗi hay là ưu điểm?

Biết vì sao AI trả lời khác nhau rồi, câu hỏi tiếp theo là sự khác biệt này tốt hay xấu. Câu trả lời tùy vào việc bạn đang dùng AI để làm gì.

Khi bạn cần ý tưởng, sự khác biệt là món quà. Gõ cùng một câu 5 lần là bạn có 5 hướng để chọn, không phải ngồi nghĩ một mình.

Khi bạn cần thông tin chính xác, sự khác biệt lại là rủi ro. Một bài viết ghi giảm 20%, bài khác ghi giảm 15% cho cùng một chương trình sẽ làm khách hàng hoang mang. Thương hiệu hôm nay nói chuyện trẻ trung, mai lại nghiêm túc như văn bản hành chính cũng khiến khách thấy thiếu nhất quán.

Thử kiểm tra độ ổn định trong 10 phút

Trước khi giao một việc quan trọng cho AI, bạn nên tự kiểm tra xem nó trả lời có đều tay không. Cách làm rất đơn giản.

Bạn chọn một câu lệnh mình hay dùng, ví dụ viết bài giới thiệu chương trình khuyến mãi tháng này. Gõ câu lệnh đó 3 lần, mỗi lần trong một cuộc trò chuyện mới. Sau đó, đặt 3 kết quả cạnh nhau và đánh dấu những chỗ khác nhau.

Nếu chỗ khác chỉ là cách mở bài hay cách dùng từ, bạn có thể yên tâm. Nếu chỗ khác là con số, thời hạn chương trình hay điều kiện áp dụng, câu lệnh của bạn đang thiếu thông tin. AI phải tự đoán và mỗi lần đoán một kiểu. Bạn cần bổ sung những thông tin đó vào câu lệnh rồi thử lại.

Bài kiểm tra nhỏ này cũng giúp bạn hiểu rõ hơn vì sao AI trả lời khác nhau trong từng trường hợp cụ thể của mình, thay vì chỉ đoán chung chung.

Làm sao để AI trả lời ổn định hơn?

Bạn không thể làm AI trả lời giống hệt nhau 100% qua các lần. Nhưng bạn hoàn toàn có thể thu hẹp sự khác biệt ở những chỗ quan trọng.

Viết câu lệnh đầy đủ là bước đầu tiên. Hãy nói rõ bạn là ai, viết cho ai, viết để làm gì, độ dài bao nhiêu và điều gì cần tránh. Mỗi thông tin bạn đưa vào là một chỗ AI không phải tự đoán nữa.

Đưa dữ liệu thật vào câu lệnh cũng giúp ích rất nhiều. Thay vì để AI tự nghĩ ra thông tin sản phẩm, bạn dán sẵn giá, thông số và chính sách vào. AI sẽ viết dựa trên những gì bạn cung cấp, nên các con số giữa các bài sẽ khớp nhau. Bài AI tạo nội dung marketing từ dữ liệu doanh nghiệp giải thích kỹ hơn vì sao dữ liệu đầu vào quyết định chất lượng đầu ra.

Đưa cho AI một bài mẫu là cách nhanh nhất để giữ giọng văn. Bạn dán một bài cũ mà bạn thích và nói "viết theo giọng này". AI bắt chước cách viết từ ví dụ cụ thể tốt hơn nhiều so với mô tả kiểu "thân thiện, gần gũi".

Bạn cũng nên mở cuộc trò chuyện mới khi chuyển sang việc khác. Làm vậy giúp những yêu cầu cũ không ảnh hưởng đến kết quả mới.

Cuối cùng, hãy lưu lại những câu lệnh cho kết quả tốt. Khi cả đội dùng chung một bộ câu lệnh, kết quả giữa các thành viên sẽ đồng đều hơn hẳn.

Giữ AI nhất quán khi cả đội cùng dùng

Với một người dùng, viết câu lệnh kỹ là đủ. Với một đội marketing 3, 4 người, chuyện khó hơn nhiều. Mỗi người giới thiệu thương hiệu một kiểu, dán một bộ thông tin khác nhau, và nội dung ra cũng mỗi người một giọng.

Cách hiệu quả là lưu những thông tin cố định ở một nơi mà AI luôn đọc trước khi trả lời: sản phẩm, giá, khách hàng, giọng điệu, những từ cần tránh. Trên Scalio, phần này gọi là Brand Brain. Bạn khai báo thông tin thương hiệu một lần, sau đó mọi công cụ viết nội dung và lập kế hoạch đều dựa trên cùng bộ dữ liệu đó. Dù ai trong đội gõ yêu cầu, AI cũng hiểu thương hiệu theo cùng một cách.

Sự khác biệt về câu chữ vẫn còn, và đó là điều tốt để bài viết không bị rập khuôn. Nhưng những chỗ quan trọng như giá, chính sách và giọng nói sẽ không còn mỗi lần một kiểu.