Trong thời đại công nghệ số bùng nổ, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hay chatbot AI như ChatGPT, Gemini, hay Copilot đang ngày càng trở nên phổ biến. Một số lượng đáng ngạc nhiên người dùng đã bắt đầu coi những công cụ này là kênh tìm kiếm thông tin chính, thay thế cho các công cụ tìm kiếm truyền thống. Tuy nhiên, điều này tiềm ẩn những rủi ro đáng kể mà nhiều người chưa nhận thức được, đặc biệt là khi các mô hình này thường xuyên đưa ra thông tin sai lệch với sự tự tin đáng sợ. Việc phụ thuộc hoàn toàn vào chatbot AI để tra cứu thông tin có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng trong đời sống cá nhân và công việc. Bài viết này sẽ phân tích chi tiết những hạn chế cốt lõi của chatbot AI khi được sử dụng như một công cụ tìm kiếm chính, giúp bạn hiểu rõ hơn về tính chất và giới hạn của chúng.
1. Chatbot AI “Ảo Giác” và Tự Tin Tạo Ra Thông Tin Sai Lệch
Một trong những hạn chế lớn nhất và nguy hiểm nhất của chatbot AI là khả năng “ảo giác” (hallucinate) – tức là tạo ra thông tin không có thật hoặc hoàn toàn sai lệch nhưng lại trình bày với sự tự tin tuyệt đối. Bản chất của các chatbot AI là được thiết kế để tạo ra văn bản nghe có vẻ thông minh và mạch lạc, chứ không phải để đảm bảo tính chính xác tuyệt đối của sự thật. Khi bạn đặt một câu hỏi, chúng thường đưa ra câu trả lời nghe có vẻ đáng tin cậy, ngay cả khi nội dung đó hoàn toàn sai.
Một ví dụ điển hình về “ảo giác” của AI đã xảy ra gần đây với một du khách người Úc. Khi lên kế hoạch cho chuyến đi đến Chile, người này đã hỏi ChatGPT liệu có cần visa hay không. Chatbot đã tự tin trả lời rằng không, công dân Úc được miễn visa khi nhập cảnh Chile. Tin tưởng vào thông tin này, du khách đã đặt vé và bay đến Chile, nhưng cuối cùng lại 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” câu trả lời theo cách mà một công cụ tìm kiếm truyền thống làm. Thay vào đó, chúng tạo ra văn bản dựa trên các mẫu và mối liên hệ mà chúng đã học được từ dữ liệu huấn luyện khổng lồ. Điều này có nghĩa là chúng có thể “điền vào chỗ trống” bằng những thông tin nghe có vẻ hợp lý, ngay cả khi nó không chính xác. Và quan trọng hơn, chúng sẽ không cho bạn biết khi chúng không chắc chắn; hầu hết thời gian, chúng sẽ trình bày câu trả lời như một sự thật không thể chối cãi. Đây chính là lý do tại sao hiện tượng “ảo giác” lại đáng ngại đến vậy: nó không chỉ là một câu trả lời sai, mà là một câu trả lời sai lầm nhưng lại “cảm thấy” đúng. Khi bạn đưa ra các quyết định trong đời thực dựa trên những thông tin này, đó là lúc thiệt hại thực sự có thể xảy ra. Mặc dù có những cách để giảm thiểu “ảo giác” của AI, nhưng bạn vẫn có thể mất tiền, lỡ thời hạn hoặc, như trường hợp trên, bị mắc kẹt ở sân bay chỉ vì tin tưởng một công cụ không thực sự hiểu điều mình đang nói.
2. Dữ Liệu Huấn Luyện Hạn Chế và Các Thiên Vị Ngầm
Các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo trên những tập dữ liệu khổng lồ, nhưng không ai thực sự biết chính xác những gì các tập 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 pha trộn này có thể khá không đồng đều. Điều này dẫn đến vấn đề về dữ liệu huấn luyện hạn chế và các thiên vị ngầm (bias) bên trong mô hình.
Ví dụ, nếu bạn đang cố gắng tìm hiểu cách nộp thuế với tư cách là người làm việc tự do (freelancer) và bạn hỏi chatbot để được trợ giúp. Nó có thể cung cấp cho bạn một câu trả lời dài dòng và chi tiết, nhưng lời khuyên đó có thể dựa trên các quy tắc thuế đã lỗi thời hoặc thậm chí là bình luận ngẫu nhiên của một người dùng nào đó trên một diễn đàn không chuyên. Chatbot sẽ không cho bạn biết thông tin đến từ đâu và cũng sẽ không cảnh báo nếu điều gì đó có thể không áp dụng cho tình huống cụ thể của bạn. Nó chỉ trình bày câu trả lời như thể nó đến từ một chuyên gia thuế.
Giao diện Google AI Overview hiển thị kết quả tìm kiếm trên màn hình laptop, minh họa việc AI tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn.
Đây chính là vấn đề với thiên vị trong 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 huấn luyện. Nếu dữ liệu đào tạo nghiêng về một số khu vực, quan điểm hoặc khoảng thời gian nhất định, thì các phản hồi của mô hình cũng sẽ như vậy. Bạn sẽ không phải lúc nào cũng nhận thấy điều đó, nhưng lời khuyên bạn nhận được có thể bị lệch lạc một cách tinh vi.
3. Chatbot AI Có Xu Hướng Chiều Lòng Người Dùng
Khi bạn đặt một câu hỏi mang tính định hướng hoặc có quan điểm sẵn, chatbot AI thường sẽ đưa ra câu trả lời nghe có vẻ ủng hộ, ngay cả khi câu trả lời đó có thể thay đổi hoàn toàn tùy thuộc vào cách bạn đặt câu hỏi. Không phải là AI đồng ý với bạn; mà là nó được thiết kế để “hữu ích”, và trong hầu hết các trường hợp, “hữu ích” có nghĩa là đồng tình với những giả định của bạn.
Ví dụ, nếu bạn hỏi: “Bữa sáng có thực sự quan trọng không?”, chatbot có thể nói với bạn rằng việc bỏ bữa sáng là 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, 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 nhau, bởi vì nó chỉ phản ứng với cách bạn đặt câu hỏi.
Màn hình hiển thị cuộc hội thoại với ChatGPT, chatbot AI đưa ra lời khen ngợi cho một câu phát biểu vô nghĩa, minh họa xu hướng chiều lòng người dùng.
Hầu hết các mô hình này được xây dựng để khiến người dùng cảm thấy hài lòng với phản hồi. Và điều đó có nghĩa là chúng hiếm khi thách thức bạn. Chúng có nhiều khả năng đồng ý với cách bạn định hình câu hỏi hơn là đưa ra phản biện, bởi vì những tương tác tích cực thường liên quan đến 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 hơn. Mặc dù có một số mô hình được thiết kế để đặt câu hỏi thay vì mù quáng đồng ý, nhưng khả năng phản biện như vậy vẫn là ngoại lệ, không phải là quy tắc chung.
4. Thiếu Khả Năng Cập Nhật Thông Tin Thời Gian Thực
Nhiều người dùng cho rằng các chatbot AI luôn được cập nhật thông tin mới nhất, đặc biệt là khi các công cụ như ChatGPT, Gemini và Copilot hiện đã 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 là khi nói đến tin tức nóng hổi hoặc các sản phẩm vừa mới ra mắt.
Nếu bạn hỏi một chatbot về iPhone 17 chỉ vài giờ sau khi sự kiện ra mắt kết thúc, rất có thể bạn sẽ nhận được một sự kết hợp của các suy đoán lỗi thời và các chi tiết bịa đặt. Thay vì lấy thông tin từ trang web chính thức của Apple hoặc các nguồn xác minh đáng tin cậy, chatbot có thể đoán dựa trên những tin đồn trước đây hoặc các mô hình ra mắt sản phẩm cũ. Bạn sẽ nhận được một câu trả lời nghe có vẻ tự tin, nhưng một nửa trong số đó có thể là sai.
Ảnh chụp màn hình thể hiện ChatGPT trả lời sai một câu hỏi liên quan đến hệ điều hành iOS, minh chứng cho việc AI thiếu khả năng cập nhật thông tin thời gian thực và độ chính xác.
Điều này xảy ra bởi 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 nó có thể mặc định sử dụng dữ liệu tiền huấn luyện thay vì thực hiện một tìm kiếm mới. Và vì phản hồi được viết trôi chảy và tự tin, bạn có thể thậm chí không nhận ra rằng 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 ban đầu – LLM vẫn không đáng tin cậy. Bạn thường sẽ nhận được kết quả tốt hơn khi chỉ cần sử dụng công cụ tìm kiếm truyền thống và tự mình kiểm tra các nguồn.
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 điều gì đang xảy ra ngay lúc này, bạn đang tự đặt mình vào thế nhận thông tin sai lệch.
Tóm lại, có những chủ đề bạn hoàn toàn không nên tin tưởng chatbot AI một cách mù quáng. Nếu bạn đang hỏi về các quy định pháp luật, lời khuyên y tế, chính sách du lịch, hoặc bất kỳ thông tin nào nhạy cảm về thời gian, tốt hơn hết bạn nên kiểm tra kỹ ở nơi khác. Các công cụ AI rất tuyệt vời cho việc động não, tạo ý tưởng mới, hoặc có được hiểu biết cơ bản về một điều gì đó xa lạ. Tuy nhiên, chúng không thể thay thế lời khuyên chuyên gia và việc coi chúng là nguồn tin đáng tin cậy duy nhất có thể nhanh chóng đẩy bạn vào rắc rối.
Hãy luôn giữ thái độ hoài nghi lành mạnh và kiểm chứng thông tin từ nhiều nguồn uy tín trước khi đưa ra bất kỳ quyết định quan trọng nào. Bạn đã từng gặp phải trường hợp nào bị chatbot AI cung cấp thông tin sai lệch chưa? Hãy chia sẻ trải nghiệm của bạn trong phần bình luận bên dưới và cùng thảo luận nhé!
