Gán Nhãn Hình Ảnh: AI Có Vượt Trội Hơn Con Người?

Gán nhãn hình ảnh là một bước quan trọng trong quy trình huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo (AI). Hiện nay, các doanh nghiệp công nghệ đang đứng trước hai lựa chọn: sử dụng con người hay trí tuệ nhân tạo để thực hiện công việc này. Liệu AI có thể thay thế hoàn toàn vai trò của con người, hay con người vẫn sẽ giữ một vị trí quan trọng trong quy trình này? Hãy cùng tìm kiếm câu trả lời qua bài viết dưới đây.

Gán nhãn hình ảnh hiện nay vẫn phụ thuộc nhiều vào con người

Hiện tại, dù công nghệ AI đã phát triển mạnh, việc gán nhãn hình ảnh vẫn dựa phần lớn vào khả năng nhận thức của con người. Lý do chính là AI chưa hoàn toàn hiểu được bối cảnh và các tầng ý nghĩa sâu xa của hình ảnh.

Theo một khảo sát của Gartner, 39% người tham gia khảo sát cho rằng một trong những rào cản lớn nhất để triển khai các kỹ thuật của AI là “thiếu dữ liệu”. Hiện tại AI chỉ có thể xử lý tốt các tác vụ cụ thể, rõ ràng như nhận diện đồ vật, động vật, và các chi tiết hình học đơn giản. Ngược lại, khi gặp các tình huống đòi hỏi nhận biết ngữ cảnh sâu sắc, AI vẫn chưa thể đạt được hiệu quả cao. Một khảo sát khác của CDO Insights 2025 toàn cầu cung cấp thông tin chi tiết về các yếu tố cụ thể dẫn đến những thất bại trong việc triển khai AI, bao gồm: chất lượng và tính sẵn sàng của dữ liệu (43%), thiếu sự trưởng thành về mặt kỹ thuật (43%) và thiếu kỹ năng và hiểu biết về dữ liệu (35%). Có thể thấy ý nghĩa thực sự của việc “thiếu dữ liệu” ở đây nghĩa là “thiếu dữ liệu sẵn sàng cho AI”.

Bước đột phá của gán nhãn hình ảnh ứng dụng AI

Mặc dù có những giới hạn nhất định, công nghệ AI trong gán nhãn hình ảnh đang có những bước tiến vượt bậc, có thể kể đến các mô hình AI tiên tiến như YOLO (You Only Look Once), SSD (Single Shot MultiBox Detector) và Faster R-CNN. Những mô hình phát hiện đối tượng này đang được ứng dụng rộng rãi với khả năng tự động phân loại hình ảnh và vẽ bounding box nhanh chóng và chính xác.

Trong một nghiên cứu về độ chính xác trong nhận dạng hình ảnh công bổ bởi Perficient, khi các hệ thống gán mức độ tin cậy (confidence level) trên 90% cho các nhãn, ba trong số bốn hệ thống (Amazon, Google và Microsoft) thậm chí có độ chính xác cao hơn so với việc gán nhãn thủ công bởi con người (87.7%). Điều này cho thấy ứng dụng AI trong gán nhãn hình ảnh đặc biệt hữu ích trong các ngành đòi hỏi xử lý lượng lớn dữ liệu như xe tự lái, camera an ninh, hay y tế chẩn đoán hình ảnh.

Liệu AI có thể thay thế hoàn toàn con người trong gán nhãn hình ảnh không?

Không thể phủ nhận rằng AI đang phát triển mạnh mẽ, nhưng khả năng thay thế hoàn toàn con người vẫn là một thách thức lớn. Một số trường hợp mô hình AI gặp khó khăn điển hình có thể kể đến bao gồm:

• Nhận diện các yếu tố văn hóa và sắc thái biểu cảm trên khuôn mặt con người: Một số nghiên cứu chỉ ra rằng hiện tại, khả năng mô hình AI tiên tiến và hiện đại nhất có thể phân biệt chính xác các biểu cảm, cảm xúc tinh tế đạt khoảng 75% đến 80%, vẫn thấp hơn so với khả năng phát hiện cảm xúc tự nhiên trung bình của con người, khoảng 90%.
• Nhận biết ngữ cảnh đặc biệt và các tình huống hiếm gặp: AI gặp khó khăn khi nhận diện các tình huống ít xuất hiện trong tập dữ liệu huấn luyện, dẫn đến độ chính xác giảm mạnh. Năm 2024, một nghiên cứu so sánh khả năng nhận diện vật thể giữa con người và AI trong các tư thế khác thường cho thấy: Khi không bị giới hạn thời gian quan sát, con người đạt độ chính xác 98.9% trong việc nhận diện các đối tượng này. Trong khi đó, các mô hình AI hoạt động kém hơn đáng kể, chỉ đạt 67.1%. Trong số đó, SWAG có hiệu suất tốt nhất với độ chính xác 70.1%.

>> Có thể bạn quan tâm: Dữ liệu hình ảnh – nền tảng phát triển AI thông minh

Xu hướng tương lai: AI vẫn hỗ trợ con người hay thay thế hoàn toàn?

Trong tương lai gần, xu hướng phổ biến nhất sẽ là “human-in-the-loop” (con người trong vòng lặp – HITL), trong đó AI thực hiện các nhiệm vụ gán nhãn cơ bản, sau đó con người sẽ tiến hành kiểm tra và chỉnh sửa khi cần thiết. Một nghiên cứu vào năm 2018 của Đại học Stanford cho thấy mô hình AI HITL hoạt động tốt hơn so với AI hoạt động riêng lẻ hoặc các bác sĩ hoạt động độc lập.

Sử dụng mô hình AI với Human-in-the-Loop (HITL) mang lại nhiều lợi ích vượt trội so với việc chỉ dùng AI hoặc con người riêng lẻ. Con người có khả năng hiểu và xử lý các dữ liệu phức tạp và mơ hồ mà máy móc có thể bỏ qua, đặc biệt quan trọng khi làm việc với ngôn ngữ hiếm gặp không có đủ tài liệu để máy học tự tìm hiểu. Nhờ vào hiểu biết sâu sắc về ngữ cảnh và sắc thái chủ quan, con người có thể đảm bảo rằng các nội dung được gán nhãn chính xác theo bối cảnh và ý định thực tế, điều này rất hữu ích trong phân tích cảm xúc và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Hơn nữa, họ có thể giải quyết các trường hợp cạnh biên khó khăn đòi hỏi sự phán đoán và trực giác mà máy móc khó có thể đạt được. Nhờ vào khả năng này, HITL đảm bảo chất lượng gán nhãn thông qua sự xem xét và xác thực bởi con người, giảm thiểu lỗi và đảm bảo độ tin cậy của kết quả.

Kết luận

Cuộc cách mạng trong lĩnh vực gán nhãn hình ảnh không phải là câu chuyện về AI thay thế con người, mà là sự cộng tác chặt chẽ giữa cả hai. Trong tương lai gần, AI sẽ trở thành trợ thủ đắc lực giúp con người tiết kiệm thời gian, tăng năng suất và hiệu quả trong công việc gán nhãn.

Tại BPO.MP, chúng tôi hiểu rõ vai trò quan trọng của sự kết hợp giữa công nghệ và con người. Chính vì vậy, dịch vụ gán nhãn hình ảnh của BPO.MP luôn tận dụng tốt nhất những ưu thế từ công nghệ AI tiên tiến, đồng thời đảm bảo chất lượng với đội ngũ nhân viên giàu kinh nghiệm trong việc kiểm tra và xác thực dữ liệu.

Hãy liên hệ ngay với chúng tôi để khám phá cách dịch vụ gán nhãn hình ảnh chuyên nghiệp từ BPO.MP có thể hỗ trợ doanh nghiệp bắt kịp xu hướng, nâng cao hiệu suất và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững!