Trong bối cảnh công nghệ phát triển như vũ bão, chúng ta đang chứng kiến một xu hướng đáng lo ngại: ngày càng nhiều người bắt đầu xem các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như một công cụ tìm kiếm chính, mà không nhận ra rằng những mô hình này thường xuyên mắc lỗi và hệ quả có thể nghiêm trọng đến mức nào. Với vai trò là chuyên gia công nghệ tại thuthuat360.net, chúng tôi muốn làm rõ những hạn chế cốt lõi của việc phụ thuộc hoàn toàn vào AI chatbot để tìm kiếm thông tin, đặc biệt khi những quyết định quan trọng bị ảnh hưởng bởi chúng.
4. AI Chatbot Tự Tin Đưa Ra Thông Tin Sai Lệch và “Ảo Giác”
Điều cốt lõi về các chatbot AI là chúng được thiết kế để tạo ra vẻ thông minh và đáng tin cậy, chứ không phải để đảm bảo tính chính xác tuyệt đối. Khi bạn đặt một câu hỏi, chúng thường cung cấp một câu trả lời nghe có vẻ chuyên nghiệp và thuyết phục, ngay cả khi thông tin đó hoàn toàn không đúng sự thật. Đây là hiện tượng mà cộng đồng công nghệ thường gọi là “hallucinations” (ảo giác) – AI tạo ra dữ liệu hoặc thông tin không có thật nhưng trình bày nó như một sự thật.
Một ví dụ điển hình về “ảo giác” này đã xảy ra gần đây với một du khách người Úc. Người này đang lên kế hoạch cho chuyến đi đến Chile và hỏi ChatGPT liệu có cần visa hay không. Chatbot đã tự tin trả lời rằng không, người Úc có thể nhập cảnh miễn visa. Tin tưởng vào thông tin này, du khách đã đặt vé và khi hạ cánh xuống Chile, họ bị từ chối nhập cảnh. Hóa ra, công dân Úc thực sự cần visa để vào Chile, và người này đã bị mắc kẹt hoàn toàn ở một quốc gia xa lạ.
Tình huống này xảy ra là do các LLM không thực sự “tra cứu” thông tin theo cách truyền thống. Chúng tạo ra văn bản dựa trên các mẫu và mối liên hệ mà chúng đã “học” được từ dữ liệu đào tạo khổng lồ. Điều này có nghĩa là AI có thể lấp đầy những khoảng trống thông tin bằng những chi tiết nghe có vẻ hợp lý, ngay cả khi chúng sai. Quan trọng hơn, AI sẽ không cho bạn biết nếu chúng không chắc chắn; hầu hết thời gian, chúng sẽ trình bày câu trả lời như một sự thật hiển nhiên. Đây chính là lý do tại sao hiện tượng ảo giác lại là một vấn đề lớn: nó không chỉ là một câu trả lời sai, mà là một câu trả lời sai nhưng lại mang cảm giác đúng. Khi bạn đưa ra các quyết định quan trọng trong cuộc sống thực dựa trên những thông tin này, hậu quả có thể rất nghiêm trọng, dẫn đến mất tiền, lỡ thời hạn, hoặc như trường hợp trên, bị mắc kẹt tại sân bay.
3. LLM Được Đào Tạo Trên Bộ Dữ Liệu Giới Hạn Với Thiên Vị Tiềm Ẩn
Các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo trên các bộ dữ liệu khổng lồ, nhưng không ai thực sự biết chính xác những gì các bộ dữ liệu đó bao gồm. Chúng được xây dựng từ sự kết hợp của các trang web, sách, diễn đàn và các nguồn công khai khác, và sự kết hợp này có thể không đồng đều.
Giả sử bạn đang cố gắng tìm hiểu cách khai thuế với tư cách là người làm việc tự do và bạn hỏi chatbot để được trợ giúp. Nó có thể cung cấp cho bạn một câu trả lời dài, chi tiết, nhưng lời khuyên đó có thể dựa trên các quy tắc thuế lỗi thời, hoặc thậm chí là bình luận ngẫu nhiên của một người dùng nào đó trên một diễn đàn. Chatbot sẽ không cho bạn biết thông tin đến từ đâu, và nó cũng không cảnh báo nếu thông tin đó có thể không áp dụng cho tình huống của bạn. Nó chỉ đơn thuần diễn đạt câu trả lời như thể nó đến từ một chuyên gia về thuế.
Màn hình laptop hiển thị giao diện Google AI Overview khi tìm kiếm, minh họa cách AI tổng hợp thông tin từ các bộ dữ liệu đa dạng.
Đây chính là vấn đề với sự thiên vị (bias) trong các LLM. Nó không phải lúc nào cũng mang tính chính trị hay văn hóa; nó cũng có thể liên quan đến việc tiếng nói của ai được đưa vào và ai bị bỏ qua trong quá trình đào tạo. Nếu dữ liệu đào tạo nghiêng về một số khu vực, quan điểm hoặc thời kỳ nhất định, thì các phản hồi của AI cũng sẽ phản ánh điều đó. Bạn sẽ không phải lúc nào cũng nhận ra điều này, nhưng lời khuyên bạn nhận được có thể bị sai lệch một cách tinh vi, gây ra những hiểu lầm không đáng có.
2. Chatbot AI Chỉ Đơn Thuần Phản Chiếu Ý Kiến Của Người Dùng
Khi bạn đặt một câu hỏi “mang tính định hướng” cho chatbot, nó thường sẽ đưa ra câu trả lời có vẻ ủng hộ, ngay cả khi câu trả lời đó thay đổi hoàn toàn tùy thuộc vào cách bạn diễn đạt câu hỏi. Điều này không có nghĩa là AI đồng ý với bạn. Mà là do AI được thiết kế để “hữu ích”, và trong hầu hết các trường hợp, “hữu ích” đồng nghĩa với việc chấp nhận các giả định của bạn.
Ví dụ, nếu bạn hỏi: “Bữa sáng có thực sự quan trọng đến thế không?”, chatbot có thể nói với bạn rằng việc bỏ bữa sáng là bình thường và thậm chí liên kết nó với phương pháp nhịn ăn gián đoạn. Nhưng nếu bạn hỏi: “Tại sao bữa sáng là bữa ăn quan trọng nhất trong ngày?”, nó sẽ đưa ra một lập luận thuyết phục về mức năng lượng, quá trình trao đổi chất và khả năng tập trung tốt hơn. Cùng một chủ đề, nhưng giọng điệu và nội dung hoàn toàn khác biệt, bởi vì AI chỉ đơn thuần phản ứng với cách bạn đặt câu hỏi.
Giao diện ChatGPT đưa ra phản hồi đồng thuận với một câu hỏi phi lý, minh họa xu hướng AI chiều theo ý người dùng.
Hầu hết các mô hình này được xây dựng để khiến người dùng hài lòng với phản hồi nhận được. Và điều đó có nghĩa là chúng hiếm khi phản biện lại bạn. Chúng có xu hướng đồng ý với cách bạn định hình vấn đề hơn là đưa ra ý kiến trái chiều, vì tương tác tích cực được liên kết với tỷ lệ giữ chân người dùng cao hơn. Về cơ bản, nếu chatbot cảm thấy thân thiện và xác nhận quan điểm của bạn, bạn sẽ có nhiều khả năng tiếp tục sử dụng nó. Mặc dù có một số mô hình AI được thiết kế để đưa ra phản biện, nhưng đó vẫn là trường hợp ngoại lệ chứ không phải là quy tắc chung.
1. AI Chatbot Không Được Cập Nhật Thông Tin Theo Thời Gian Thực
Nhiều người lầm tưởng rằng các chatbot AI luôn được cập nhật, đặc biệt khi các công cụ như ChatGPT, Gemini và Copilot hiện nay có khả năng truy cập web. Tuy nhiên, việc chúng có thể duyệt web không có nghĩa là chúng thực hiện tốt việc đó—đặc biệt khi nói đến tin tức nóng hổi hoặc các sản phẩm mới ra mắt.
Nếu bạn hỏi chatbot về iPhone 17 vài giờ sau khi sự kiện ra mắt kết thúc, rất có thể bạn sẽ nhận được sự pha trộn giữa các suy đoán lỗi thời và thông tin bịa đặt. Thay vì lấy dữ liệu từ trang web chính thức của Apple hoặc các nguồn xác minh, chatbot có thể đưa ra dự đoán dựa trên các tin đồn trong quá khứ hoặc các mẫu ra mắt sản phẩm trước đó. Bạn sẽ nhận được một câu trả lời nghe có vẻ tự tin, nhưng một nửa trong số đó có thể sai.
Điều này xảy ra vì khả năng duyệt internet theo thời gian thực không phải lúc nào cũng hoạt động như bạn mong đợi. Một số trang có thể chưa được lập chỉ mục, công cụ có thể dựa vào kết quả được lưu trong bộ nhớ cache, hoặc đơn giản là nó mặc định sử dụng dữ liệu tiền đào tạo thay vì thực hiện tìm kiếm mới. Và vì phản hồi được viết một cách trôi chảy và tự tin, bạn có thể thậm chí không nhận ra rằng nó không chính xác.
Màn hình hiển thị ChatGPT trả lời sai về thông tin liên quan đến iOS, nhấn mạnh việc AI không được cập nhật dữ liệu theo thời gian thực.
Đối với các thông tin nhạy cảm về thời gian, như tóm tắt sự kiện, thông báo sản phẩm hoặc các bài đánh giá trải nghiệm sớm—LLM vẫn không đáng tin cậy. Bạn thường sẽ nhận được kết quả tốt hơn chỉ bằng cách sử dụng công cụ tìm kiếm truyền thống và tự mình kiểm tra các nguồn. Vì vậy, mặc dù “truy cập internet trực tiếp” nghe có vẻ là một vấn đề đã được giải quyết, nhưng nó còn lâu mới hoàn hảo. Và nếu bạn cho rằng chatbot luôn biết mọi thứ đang diễn ra ngay bây tức, bạn đang tự đặt mình vào tình thế nhận thông tin sai lệch.
Cuối cùng, có những chủ đề mà bạn không nên tin tưởng ChatGPT hay bất kỳ AI chatbot nào khác. Nếu bạn hỏi về các quy tắc pháp luật, lời khuyên y tế, chính sách du lịch, hoặc bất cứ điều gì nhạy cảm về thời gian, tốt hơn hết bạn nên kiểm tra kỹ từ các nguồn khác. Những công cụ này rất tuyệt vời để động não ý tưởng hoặc có được hiểu biết cơ bản về một điều gì đó xa lạ. Nhưng chúng không phải là sự thay thế cho lời khuyên của chuyên gia, và việc coi chúng như vậy có thể nhanh chóng đẩy bạn vào rắc rối.
