Một công trình nghiên cứu, đăng trên PNAS Nexus, cho thấy câu trả lời thông thường của chatbot có thể định hình quan điểm xã hội và chính trị của người dùng. Nhóm do Matthew Shu, sinh viên tốt nghiệp Yale College năm 2025, làm tác giả chính phân tích hai sự kiện: đình công chung Seattle (một cuộc ngừng việc kéo dài năm ngày vào tháng 2 năm 1919) và phong trào sinh viên Third World Liberation Front năm 1968.
Thử nghiệm cho 1.912 người tham gia đọc bản tóm tắt mặc định từ GPT-4o, các mục tương ứng trên Wikipedia, hoặc các bản tóm tắt được gợi khung theo hướng tự do hoặc bảo thủ. Kết quả cho thấy so với Wikipedia, bản tóm tắt mặc định và các bản gợi khung tự do khiến người đọc bày tỏ quan điểm thiên về tự do hơn. Bản gợi khung bảo thủ dẫn đến quan điểm bảo thủ hơn so với Wikipedia.
Nhóm nghiên cứu phân tích cơ chế và cho rằng ảnh hưởng này xuất phát từ hai nguồn chính: thiên kiến tiềm ẩn trong quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn và thiên kiến khi gợi lệnh (prompting bias). Họ cũng ghi nhận rằng khung tự do tăng quan điểm tự do ở nhiều nhóm, trong khi hiệu ứng của khung bảo thủ chỉ có ý nghĩa thống kê với những người tự nhận là bảo thủ. Daniel Karell (Yale) mô tả tác động là khiêm tốn nhưng thực tế, có thể khiến một số người ôn hòa dịch sang hơi thiên về tự do.
Các tác giả cảnh báo rằng quá trình phát triển chatbot thường thiếu minh bạch, khác với việc chỉnh sửa minh bạch trên Wikipedia, và nêu khả năng các công ty phát triển mô hình có thể định hình quan điểm của người dùng. Các đồng tác giả đến từ Yale và Rutgers University. Nguồn: Yale University.
Từ khó
- định hình — tác động để thay đổi cách nhìn của người khác
- gợi khung — đưa thông tin theo một hướng nhằm ảnh hưởng
- thiên kiến — khuynh hướng hoặc sai lệch trong suy nghĩ
- gợi lệnh — cách đặt câu hoặc hướng dẫn cho chương trình trả lời
- minh bạch — rõ ràng, có thể kiểm tra thông tin
- bảo thủ — có thái độ giữ nguyên, không ủng hộ thay đổi
- ôn hòa — có thái độ trung dung, không cực đoan
Mẹo: di chuột, dùng phím Tab hoặc chạm vào các từ được tô sáng trong bài để xem định nghĩa nhanh ngay khi bạn đọc hoặc nghe.
Câu hỏi thảo luận
- Việc phát triển chatbot thiếu minh bạch có thể ảnh hưởng thế nào đến niềm tin của công chúng vào thông tin trực tuyến?
- Các công ty phát triển mô hình nên làm gì để giảm thiểu thiên kiến trong kết quả trả lời?
- Bạn thường tin nguồn thông tin nào hơn khi tìm hiểu sự kiện lịch sử: bản tóm tắt của chatbot hay mục Wikipedia? Vì sao?
Bài viết liên quan
Phân tích mạng xã hội giúp cảnh báo sớm dòng di cư trong khủng hoảng
Nghiên cứu trên EPJ Data Science cho thấy phân tích bài đăng mạng xã hội có thể cung cấp cảnh báo sớm về di cư trong xung đột và thiên tai. Nghiên cứu dùng gần 2 triệu bài đăng trên X và ba trường hợp: Ukraine, Sudan, Venezuela.