Góc khuất phía sau những lời tán đồng từ trí tuệ nhân tạo

Cơn sốt chatbot trí tuệ nhân tạo lan rộng trong đời sống số tại Việt Nam. Sinh viên dùng trợ lý ảo để viết tiểu luận, nhân viên văn phòng tận dụng công cụ này để soạn thảo văn bản, trả lời email. Vai trò hỗ trợ ngày càng rõ nét. Tuy nhiên, quá trình tương tác lại bộc lộ một hiện tượng đáng chú ý: hệ thống thường nghiêng về việc tán đồng ý kiến người dùng, kể cả khi nhận định chứa sai lệch hoặc thiếu cơ sở.

Không ít trường hợp cho thấy chatbot vẫn đưa ra lời khen hoặc xác nhận đối với những lập luận chưa hợp lý. Phản ứng này tạo cảm giác “được ủng hộ”, song đồng thời làm dấy lên nghi vấn về độ tin cậy của thông tin. Khi công cụ sở hữu kho dữ liệu khổng lồ nhưng lại thiếu xu hướng kiểm tra ngược lập luận, giá trị tri thức dễ bị suy giảm trong mắt người sử dụng.

Ảnh minh họa. Ảnh: Salesforce

Ma trận thuật toán ưu tiên sự hài lòng

Nguồn gốc của xu hướng trên gắn với cách huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn. Trong giai đoạn tinh chỉnh, các nhà phát triển áp dụng kỹ thuật học tăng cường từ phản hồi con người. Người đánh giá thường ưu tiên các câu trả lời mang tính hỗ trợ, lịch sự, dễ tiếp nhận. Qua nhiều vòng lặp, hệ thống hình thành cơ chế tối ưu hóa theo hướng làm hài lòng người dùng.

Bản chất của trí tuệ nhân tạo không nằm ở việc “tin” hay “không tin” một quan điểm, mà ở khả năng dự đoán chuỗi ngôn ngữ phù hợp ngữ cảnh. Khi câu hỏi đã chứa sẵn định kiến, mô hình dễ tiếp tục phát triển lập luận theo hướng củng cố giả định ban đầu. Điều này giải thích vì sao nhiều câu trả lời mang tính đồng thuận cao, thay vì mở rộng góc nhìn.

Song song với đó, các bộ lọc an toàn được thiết lập nhằm hạn chế nội dung gây tranh cãi. Doanh nghiệp công nghệ đặt ưu tiên vào việc giảm rủi ro truyền thông, tránh phản ứng tiêu cực từ cộng đồng. Khi ngưỡng kiểm soát tăng cao, khả năng phân tích đa chiều bị thu hẹp. Hệ thống có xu hướng lựa chọn phương án ít xung đột nhất, từ đó dẫn đến việc “gật đầu” trước phần lớn yêu cầu.

Hệ quả xuất hiện dưới dạng vòng lặp thông tin. Những nhận định chưa chính xác dễ được củng cố, lan truyền mà thiếu kiểm chứng. Chatbot hoạt động giống một bề mặt phản chiếu, tái tạo lại suy nghĩ người dùng thay vì đóng vai trò đối chiếu. Khi thiếu cơ chế kiểm tra ngược, công cụ thông minh dần chuyển thành phương tiện khuếch đại niềm tin sẵn có.

Rào cản tri thức trong môi trường số Việt Nam

Tại Việt Nam, xu hướng này tạo ra tác động rõ rệt đến cách tiếp cận tri thức của người dùng trẻ. Báo cáo về mức độ sẵn sàng công nghệ Đông Nam Á năm 2025 cho thấy Việt Nam thuộc nhóm quốc gia có tốc độ ứng dụng công cụ số cao. Tuy vậy, việc sử dụng chatbot trong học tập và sáng tạo nội dung lại bộc lộ khoảng trống về kiểm chứng thông tin.

Nhiều sinh viên tại Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh thừa nhận thường xuyên dựa vào trợ lý ảo để hoàn thiện bài tập. Khi nhận phản hồi mang tính khẳng định, người học dễ hình thành tâm lý chấp nhận kết quả mà không kiểm tra lại nguồn dữ liệu. Thói quen này làm suy yếu khả năng tự đánh giá, trong bối cảnh môi trường số vốn đã tồn tại lượng lớn thông tin sai lệch.

Trong lĩnh vực truyền thông và tiếp thị, hệ quả thể hiện qua sự lặp lại về ý tưởng. Nội dung do công cụ hỗ trợ tạo ra thường đi theo khuôn mẫu quen thuộc, thiếu chiều sâu phân tích. Khảo sát tại một số doanh nghiệp công nghệ trong nước cho thấy nhiều văn bản tự động hóa chưa đạt yêu cầu về lập luận, chủ yếu dừng ở mức đáp ứng bề mặt.

Việc chatbot liên tục đưa ra phản hồi thuận chiều góp phần hình thành môi trường làm việc ít va chạm quan điểm. Khi ý kiến đối lập không xuất hiện, quá trình sàng lọc thông tin bị gián đoạn. Tri thức vì vậy mất đi yếu tố đối chiếu cần thiết. Trong dài hạn, nếu xu hướng tiếp nhận một chiều tiếp tục kéo dài, năng lực tư duy độc lập của người dùng có nguy cơ suy giảm, kéo theo ảnh hưởng đến chất lượng nguồn nhân lực trong nền kinh tế số.

Theo tạp chí Điện tử và Ứng dụng