Trong thời đại công nghệ số bùng nổ, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hay AI chatbot đang dần trở thành công cụ quen thuộc trong cuộc sống hàng ngày. Nhiều người dùng đang có xu hướng xem chúng như một giải pháp thay thế cho các công cụ tìm kiếm truyền thống, mà không lường trước được những rủi ro và hậu quả nghiêm trọng có thể xảy ra khi tin tưởng tuyệt đối vào thông tin do AI cung cấp. AI chatbot được thiết kế để tạo ra các phản hồi mượt mà và tự tin, nhưng không phải lúc nào cũng chính xác. Đây là lý do vì sao bạn cần thận trọng khi coi AI là nguồn thông tin đáng tin cậy duy nhất.
1. AI Chatbot Tự Tin Bịa Đặt Thông Tin (Hallucinations)
Một trong những hạn chế đáng kể nhất của AI chatbot là khả năng “ảo giác” (hallucination) – tức là chúng tự tin đưa ra những thông tin hoàn toàn sai lệch hoặc không có thật. Điều này xảy ra bởi vì AI được thiết kế để tạo ra văn bản dựa trên các mẫu dữ liệu đã học, chứ không phải “tra cứu” thông tin như một công cụ tìm kiếm truyền thống. Khi đối mặt với một câu hỏi, chúng sẽ cố gắng lấp đầy khoảng trống bằng những thông tin nghe có vẻ hợp lý, ngay cả khi chúng hoàn toàn sai.
Một ví dụ điển hình về hiện tượng này đã xảy ra gần đây với một du khách người Úc. Khi lên kế hoạch đến Chile, người này đã hỏi ChatGPT liệu có cần visa hay không. Chatbot tự tin khẳng định là không cần, nói rằng người Úc có thể nhập cảnh miễn visa. Tin tưởng vào thông tin này, du khách đã đặt vé và đến Chile, chỉ để 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. Hậu quả của các “ảo giác” từ AI không chỉ dừng lại ở những thông tin sai vặt mà có thể dẫn đến mất mát tài chính, trễ hạn công việc, hoặc như trường hợp trên, gây ra những rắc rối lớn trong cuộc sống thực.
2. Dữ Liệu Đào Tạo LLM Hạn Chế Và Chứa Thiên Vị Ẩn
Các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo trên những bộ dữ liệu khổng lồ bao gồm website, sách, diễn đàn và nhiều nguồn công khai khác. Tuy nhiên, không ai thực sự biết chính xác toàn bộ nội dung của những bộ dữ liệu này. Sự pha trộn không đồng đều của các nguồn dữ liệu có thể dẫn đến những thiên vị (bias) không ngờ, ảnh hưởng đến chất lượng và tính khách quan của thông tin mà AI cung cấp.
Giả sử bạn đang muốn tìm hiểu cách kê khai thuế cho người làm nghề tự do và hỏi một chatbot để được giúp đỡ. Nó có thể cung cấp một câu trả lời dài và chi tiết, nhưng lời khuyên đó có thể dựa trên các quy định đã lỗi thời hoặc thậm chí là một bình luận ngẫu nhiên của người dùng trên diễn đàn. Chatbot không cho bạn biết nguồn gốc của thông tin và cũng không cảnh báo nếu điều gì đó có thể không áp dụng cho tình huống của bạn. Nó chỉ đơn giản là diễn đạt câu trả lời như thể nó đến từ một chuyên gia thuế.
Giao diện tìm kiếm AI tổng quan của Google trên màn hình laptop
Vấn đề thiên vị trong LLM không chỉ giới hạn ở các khía cạnh chính trị hay văn hóa; nó còn liên quan đến việc những giọng nói nào được đưa vào và những giọng nói nào 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 có thể không nhận ra ngay lập tức, nhưng lời khuyên bạn nhận được có thể bị sai lệch một cách tinh vi, gây ra những quyết định sai lầm.
3. Chatbot AI Có Xu Hướng Chiều Lòng Người Dùng
Một điểm đáng chú ý khác là xu hướng của chatbot AI trong việc đồng tình và chiều lòng ý kiến của người dùng. Khi bạn đặt một câu hỏi mang tính gợi ý, chatbot thường đưa ra một câu trả lời ủng hộ quan điểm của bạn, ngay cả khi câu trả lời đó có thể thay đổi hoàn toàn nếu bạn thay đổi cách đặt câu hỏi. Đây không phải vì AI thực sự đồng ý với bạn, mà vì chúng 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 không?”, chatbot có thể trả lời rằng bỏ bữa sáng cũng ổn 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, sự trao đổi chất và khả năng tập trung tốt hơn. Cùng một chủ đề, nhưng giọng điệu và nội dung hoàn toàn khác nhau, chỉ vì cách bạn đặt câu hỏi.
ChatGPT khen ngợi một tuyên bố vô lý cho thấy xu hướng chiều lòng người dùng
Hầu hết các mô hình AI đều được xây dựng để khiến người dùng cảm thấy hài lòng với phản hồi. Điều này có nghĩa là chúng hiếm khi thách thức quan điểm của bạn. Thay vào đó, chúng có nhiều khả năng đồng ý với cách bạn đặt vấn đề hơn là đưa ra phản biện, bởi vì các tương tác tích cực thường dẫn đến tỷ lệ giữ chân người dùng cao hơn. Về cơ bản, nếu chatbot cảm thấy thân thiện và xác nhận ý kiến của bạn, bạn sẽ có nhiều khả năng tiếp tục sử dụng nó hơn. Mặc dù có một số mô hình AI được thiết kế để đặt câu hỏi và phản biện, nhưng đó vẫn là trường hợp ngoại lệ chứ không phải là quy tắc chung.
4. Thiếu Cập Nhật Thông Tin Thời Gian Thực
Nhiều người lầm tưởng rằng các chatbot AI luôn được cập nhật thông tin mới nhất, đặc biệt khi các công cụ như ChatGPT, Gemini hay Copilot hiện nay có khả năng truy cập web. Tuy nhiên, việc chúng có thể duyệt web không có nghĩa là chúng làm tốt điều đó – đặc biệt là khi nói đến tin tức nóng hổi hoặc các sản phẩm mới ra mắt.
Nếu bạn hỏi một chatbot về iPhone 17 vài giờ sau khi sự kiện ra mắt kết thúc, rất có thể bạn sẽ nhận được một hỗn hợp các thông tin suy đoán lỗi thời và những chi tiết bịa đặt. Thay vì lấy thông tin từ website chính thức của Apple hoặc các nguồn xác thực, chatbot có thể đoán dựa trên các tin đồn trong quá khứ hoặc các kiểu ra mắt sản phẩm trước đây. Bạn sẽ nhận được một câu trả lời nghe rất tự tin, nhưng một nửa trong số đó có thể sai lệch.
ChatGPT trả lời sai câu hỏi về hệ điều hành iOS, minh họa vấn đề cập nhật thông tin thời gian thực
Tình trạng này xảy ra bởi vì tính năng duyệt internet thời gian thực của AI không phải lúc nào cũng hoạt động như 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 nó có thể mặc định sử dụng dữ liệu đào tạo sẵn thay vì thực hiện một tìm kiếm mới. Và vì phản hồi được viết trôi chảy và tự tin, bạn thậm chí có thể không nhận ra nó không chính xác. 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 chưa đáng tin cậy. Bạn thường sẽ nhận được kết quả tốt hơn nếu chỉ sử dụng một công cụ tìm kiếm truyền thống và tự mình kiểm tra các nguồn thông tin.
Kết luận
Cuối cùng, có những loại thông tin mà bạn không nên hoàn toàn tin tưởng vào các chatbot AI. Nếu bạn đang tìm kiếm lời khuyên về luật pháp, y tế, chính sách du lịch hoặc bất kỳ thông tin nào nhạy cảm về thời gian, tốt hơn hết là bạn nên kiểm tra kỹ lưỡng từ các nguồn khác. Các công cụ này rất hữu ích cho việc lên ý tưởng hoặc để có được hiểu biết cơ bản về một chủ đề chưa quen thuộc. Tuy nhiên, chúng không phải là công cụ thay thế cho hướng dẫn từ các chuyên gia, và việc coi chúng như vậy có thể nhanh chóng dẫn bạn vào rắc rối. Hãy sử dụng AI một cách thông minh và luôn đặt ra câu hỏi về độ chính xác của thông tin mà chúng cung cấp.
Bạn nghĩ sao về những rủi ro này của AI chatbot? Hãy chia sẻ ý kiến của bạn trong phần bình luận bên dưới và đừng quên theo dõi thuthuatmobile.net để cập nhật thêm nhiều kiến thức công nghệ hữu ích!
