Mục lục
TL;DR: Một nghiên cứu của Searchable cho thấy các chatbot AI có thể trả lời sai về vấn đề chính trị và bầu cử ngay cả khi đã truy cập nguồn chính phủ, đặc biệt khi câu hỏi chứa sẵn một giả định sai lệch.
Trong 7.449 câu trả lời của ChatGPT, Gemini, Google AI Mode và Perplexity được đánh giá, nhóm nghiên cứu ghi nhận 610 câu sai so với dữ liệu chính thức, tương đương tỷ lệ lỗi 8,2%. Phạm vi khảo sát là các vấn đề địa phương có thể ảnh hưởng đến cách cử tri nhìn nhận ứng viên, như nhà ở, chi phí sinh hoạt, việc làm, giáo dục, y tế và an toàn công cộng.
Kết quả không phải là thước đo toàn diện cho độ chính xác của mọi chatbot hay mọi câu hỏi chính trị. Tuy vậy, nghiên cứu nêu một rủi ro thực tế: AI có thể tìm được tài liệu phù hợp nhưng vẫn tổng hợp, diễn giải hoặc đặt dữ kiện vào sai bối cảnh, khiến câu trả lời cuối cùng lệch với dữ liệu của cơ quan công quyền.
Tỷ lệ sai khác biệt rõ giữa các công cụ
Perplexity có tỷ lệ câu trả lời sai cao nhất trong thử nghiệm, ở mức 22,6%. Gemini là 6,2%, ChatGPT là 4,4%, còn Google AI Mode thấp nhất với 2,9%.
Nhóm nghiên cứu khảo sát 106 câu hỏi nền tảng tại 5 khu vực đô thị cùng các bang tương ứng. Một số câu hỏi được thiết kế dựa trên các tuyên bố gây hiểu lầm hoặc đã từng bị bác bỏ, vì đây là dạng thông tin người dùng có thể bắt gặp trên mạng xã hội, quảng cáo vận động hoặc tranh luận chính trị.
Xét theo chủ đề, nhà ở và chi phí sinh hoạt có tỷ lệ câu trả lời sai cao nhất, 11,9%. Năng lượng và môi trường đứng sau với 10,9%, tiếp đến là trường học với 10,1%. Câu hỏi về tội phạm và an toàn công cộng có tỷ lệ lỗi tổng hợp thấp nhất, 4,7%.
Truy cập nguồn chính thống không đồng nghĩa câu trả lời đúng
Một phát hiện đáng chú ý là lỗi không chỉ xuất hiện khi chatbot dựa vào các trang web thiếu tin cậy. Trong 43.079 trang web được các hệ thống AI truy cập trong nghiên cứu, khoảng 62% thuộc các cơ quan liên bang, bang hoặc chính quyền địa phương.
ChatGPT được mô tả là công cụ tra cứu sâu nhất trong nhóm, trung bình xem khoảng 31 trang từ 10 website cho mỗi câu hỏi. Ở một ví dụ về nguồn cung điện tại bang Georgia, hệ thống được cho là đã thực hiện 19 lượt tìm kiếm và mở 154 trang thuộc 52 website trước khi đưa ra câu trả lời.
Điều này cho thấy việc chatbot đính kèm trích dẫn nguồn hoặc liên kết đến nguồn công quyền chưa đủ để xác nhận nội dung đầu ra. Theo nghiên cứu, câu trả lời đúng đôi khi đã hiện diện trong chính các nguồn mà chatbot tham chiếu, nhưng không được mô hình chuyển tải chính xác đến người dùng.
Câu hỏi có tiền đề sai làm rủi ro tăng hơn bốn lần
Searchable nhận thấy các câu hỏi chứa giả định sai khiến chatbot có khả năng trả lời sai cao hơn hơn bốn lần. Chẳng hạn, câu hỏi “vì sao tội phạm ở thành phố này tăng?” đã mặc định tội phạm tăng, trong khi số liệu chính thức có thể cho thấy điều ngược lại.
Mô hình ngôn ngữ thường được thiết kế để trả lời yêu cầu của người dùng, nên không phải lúc nào cũng phản biện tiền đề trong câu hỏi. Khi chấp nhận tiền đề sai rồi tạo lời giải thích xoay quanh nó, chatbot có thể biến một tuyên bố chưa được kiểm chứng thành câu trả lời nghe có vẻ hợp lý.
Rủi ro này đáng lưu ý khi người dùng dùng AI để kiểm tra các phát ngôn chính trị. Khảo sát của Trường Quản lý Chính trị Sau đại học thuộc Đại học George Washington cho biết 1/5 cử tri có khả năng đi bầu giữa kỳ từng hỏi AI về bầu cử hoặc chính trị. Tuy nhiên, chỉ 1% xem AI là nguồn đáng tin cậy nhất cho thông tin về bầu cử.
Cách dùng AI an toàn hơn để tra cứu thông tin công
Với số liệu về thất nghiệp, tội phạm, giá nhà hoặc dịch vụ công, người dùng nên yêu cầu AI nêu rõ cơ quan chịu trách nhiệm công bố dữ liệu, sau đó mở tài liệu gốc để đối chiếu. Cần kiểm tra cả con số, mốc thời gian và bối cảnh áp dụng, bởi dữ liệu có thể đã cũ hoặc bị diễn giải không đúng phạm vi.
Cách đặt câu hỏi cũng quan trọng. Thay vì hỏi theo hướng khẳng định như “vì sao chỉ số này tăng?”, nên hỏi trung tính: “chỉ số này tăng hay giảm trong giai đoạn nào và dữ liệu chính thức là gì?”. Cách này tạo điều kiện để AI bác bỏ tiền đề không chính xác thay vì chỉ xây dựng câu trả lời dựa trên nó.
Với các thông tin mang tính thủ tục như địa điểm bỏ phiếu, điều kiện đăng ký cử tri, giờ bỏ phiếu hoặc nội dung lá phiếu, nguồn cần ưu tiên là văn phòng bầu cử của địa phương hoặc bang. AI vẫn có thể hữu ích để giải thích chính sách phức tạp hay gợi ý nguồn cần đọc, nhưng không nên là điểm xác nhận cuối cùng cho dữ kiện có thể ảnh hưởng đến quyết định bỏ phiếu.
Vì sao đáng chú ý?
Nghiên cứu làm rõ khoảng cách giữa hai việc: tìm thấy thông tin và hiểu đúng thông tin. Khi AI ngày càng trở thành giao diện để tiếp cận dữ liệu công, độ tin cậy không chỉ phụ thuộc vào chất lượng nguồn mà còn vào khả năng mô hình chọn lọc, so sánh và diễn giải nguồn đó. Với các chủ đề nhạy cảm, câu trả lời trôi chảy và có trích dẫn cần được xem là điểm khởi đầu để kiểm tra, không phải kết luận thay cho tài liệu gốc.
Skills Bridge tổng hợp
