Chatbot hay kiểm sai tin vừa xảy ra vì ba lý do chồng lên nhau: dữ liệu học của mô hình dừng ở một mốc trong quá khứ, phần tìm kiếm web chỉ lấy được những gì đã được đăng, và khi thiếu thông tin, mô hình vẫn có xu hướng viết ra một câu trả lời nghe hợp lý. Trong vài giờ đầu sau một sự việc, ba điều này cộng lại khiến câu trả lời của AI kém tin cậy nhất đúng vào lúc người ta cần nó nhất.
Hiểu rõ cơ chế giúp bạn không bỏ AI hoàn toàn, mà dùng nó đúng chỗ. Bài này giải thích từng nguyên nhân dưới góc nhìn của người kiểm tin, đưa ra bảng gợi ý theo thời gian kể từ sự việc, và các câu hỏi nên đặt khi tin còn rất mới. Cơ chế mốc kiến thức ở mức kỹ thuật có bài riêng bên trang AI Hiểu; ở đây chỉ bàn phần gắn với việc đọc tin. Và như mọi bài trong mục này: câu trả lời của AI có thể sai, nguồn gốc mới là thứ chốt.
Ba nguyên nhân chồng lên nhau
Mô hình không biết chuyện sau mốc dữ liệu. Một mô hình ngôn ngữ được huấn luyện trên dữ liệu thu thập đến một thời điểm nhất định. Sự việc xảy ra sau đó không có trong phần "kiến thức" của nó. Khi được hỏi, nếu không có tìm kiếm, mô hình chỉ có thể trả lời bằng hiểu biết chung về những chuyện tương tự trước đây, không phải về chính sự việc bạn hỏi.
Tìm kiếm web chỉ thấy những gì đã có người đăng. Nhiều trợ lý có chức năng tìm kiếm, nhưng tìm kiếm không tạo ra nguồn. Trong giờ đầu, cơ quan chức năng có thể chưa thông báo, báo chí chưa kịp xác minh, thứ nhiều nhất trên mạng lại là các bài đăng chuyển tiếp chính tin đồn. AI đọc được những bài đó, và có thể coi số lượng là bằng chứng.
Mô hình lấp chỗ trống bằng điều nghe hợp lý. Khi thông tin thiếu, mô hình vẫn sinh ra câu trả lời trôi chảy vì cách nó hoạt động là dự đoán chữ tiếp theo. Nếu câu hỏi gợi ý rằng sự việc có thật, câu trả lời dễ nghiêng về phía xác nhận. Hiện tượng này được gọi chung là AI "bịa" hay "ảo giác", và tin mới là mảnh đất màu mỡ nhất của nó.
Ba điều cộng lại thành rủi ro lớn. Riêng từng nguyên nhân thì có thể khắc phục: biết mốc dữ liệu, kiểm nguồn tìm kiếm, đặt câu hỏi cẩn thận. Nhưng với tin vài giờ tuổi, cả ba cùng xảy ra, nên câu trả lời có thể vừa thiếu, vừa dựa vào tin đồn, vừa được viết rất tự tin.
Vòng lặp tin đồn: khi AI tìm thấy chính tin bạn đang kiểm
Có một tình huống đặc biệt đáng nói. Bạn nhận một tin, nhờ AI có tìm kiếm kiểm giúp. AI tìm trên mạng và thấy hàng chục bài đăng nói cùng một điều, trên các trang cá nhân, các nhóm, các trang tin không rõ nguồn. Nó báo lại: "Nhiều nguồn cho biết sự việc này đã xảy ra." Bạn yên tâm, chia sẻ, và bài chia sẻ của bạn trở thành thêm một nguồn cho người hỏi sau.
Đây là vòng lặp tin đồn. Số lượng bài đăng không nói gì về độ thật, vì một tin hấp dẫn được sao chép nhanh hơn nhiều so với tốc độ xác minh. Điều cần xem là có nguồn nào độc lập và có trách nhiệm không: cơ quan có thẩm quyền, báo chí được cấp phép có phóng viên tại chỗ, tổ chức được nhắc tên trong tin. Mười trang cùng chép một đoạn văn chỉ là một nguồn.
Bạn có thể nhờ AI tự kiểm vòng lặp này bằng cách hỏi: "Trong các nguồn bạn vừa tìm, nguồn nào là cơ quan chính thức hoặc báo chí được cấp phép? Những nguồn còn lại có phải đang chép lại nhau không?" Câu trả lời không phải lúc nào cũng đúng, nhưng thường đủ để bạn thấy câu "nhiều nguồn cho biết" thực ra dựa vào gì. Sau đó bạn mở từng nguồn được cho là chính thức để tự đọc.
Tin bao nhiêu tuổi thì AI trả lời đáng tin đến đâu
Bảng dưới là gợi ý chung, không phải quy tắc cứng. Tốc độ đưa tin khác nhau theo loại sự việc và theo địa phương; một sự việc lớn ở thành phố có thể có thông báo chính thức trong vòng một giờ, một chuyện nhỏ ở vùng xa có thể mất vài ngày.
| Thời gian sau sự việc | AI thường trả lời thế nào | Bạn nên làm gì |
|---|---|---|
| Vài giờ đầu | Không biết, hoặc dựa vào bài đăng chuyển tiếp, dễ nhầm với sự việc cũ cùng loại | Không dựa vào AI để xác nhận; chờ kênh chính thức |
| Trong ngày đầu | Có thể tìm thấy vài bài báo đầu tiên, thông tin còn thiếu và có thể mâu thuẫn | Đọc chính các bài báo đó, chú ý ngày giờ đăng và chữ "đang xác minh" |
| Vài ngày sau | Tìm kiếm thấy nhiều bài hơn, có thể có thông báo chính thức và bài đính chính | Kiểm xem câu trả lời của AI có lấy bản mới nhất không |
| Vài tuần trở lên | Thông tin ổn định hơn, nhưng mô hình không có tìm kiếm vẫn có thể chưa biết | Hỏi rõ AI có đang tìm kiếm web không |
Dòng cuối thường bị bỏ qua. Nhiều người nghĩ chuyện đã qua vài tuần thì AI chắc chắn biết. Thực tế, nếu công cụ không bật tìm kiếm hoặc mốc dữ liệu của mô hình cũ hơn, nó vẫn có thể không biết gì về sự việc. Câu hỏi đơn giản "bạn có đang tìm kiếm trên web để trả lời không, dữ liệu của bạn đến thời điểm nào" giúp bạn đặt câu trả lời vào đúng chỗ.
Lẫn tin cũ với tin mới: lỗi khó thấy nhất
Một lỗi tinh vi hơn cả bịa là lẫn. Khi được hỏi về một vụ việc mới, AI có thể kể chi tiết của một vụ cũ cùng loại: một trận lũ năm trước ở cùng tỉnh, một lần tăng giá trước đây, một thông báo tương tự của năm học khác. Chi tiết đó có thật, có nguồn, nên câu trả lời đọc rất thuyết phục. Chỉ có điều nó nói về chuyện khác.
Dấu hiệu nhận ra là câu trả lời có ngày tháng, con số hoặc địa danh không khớp với tin bạn nhận, hoặc mô tả một sự việc quen thuộc mà bạn mơ hồ nhớ đã nghe từ trước. Khi gặp, bạn hỏi thẳng: "Thông tin bạn vừa đưa là về sự việc xảy ra ngày nào? Có phải cùng một sự việc với tin mình hỏi không?" Một mô hình được hỏi trực diện thường thừa nhận nếu nó không chắc.
Lỗi này cũng giải thích vì sao tin cũ đăng lại như mới lại khó kiểm bằng AI. Nếu tin cũ được chép lại với ngày mới, AI có thể tìm thấy sự việc gốc và xác nhận "đúng, đã xảy ra", mà không để ý rằng nó xảy ra từ nhiều năm trước. Bạn luôn hỏi thêm về thời điểm, đừng dừng ở câu "có xảy ra không".
Câu hỏi nên đặt khi tin còn rất mới
Thay vì hỏi tin có thật không, bạn dùng AI cho những việc nó làm được ngay cả khi chưa có nguồn. Các câu lệnh dưới đây viết theo giọng người hỏi xưng "mình".
- "Dữ liệu của bạn cập nhật đến thời điểm nào, và bạn có đang tìm kiếm web để trả lời câu này không?"
- "Mình nhận được tin dưới đây, sự việc được cho là xảy ra trong vài giờ qua. Đừng xác nhận hay bác bỏ. Hãy liệt kê những cơ quan hay tổ chức sẽ phải lên tiếng đầu tiên nếu sự việc có thật."
- "Nếu bạn tìm thấy nguồn, hãy ghi rõ tên nguồn, ngày giờ đăng, và nguồn đó là cơ quan chính thức, báo chí hay mạng xã hội."
- "Thông tin bạn tìm được có phải về chính sự việc này không, hay về một sự việc tương tự trước đây?"
- "Có những thuật ngữ nào trong tin này mình nên hiểu đúng trước khi đọc tiếp, ví dụ cảnh báo khác với lệnh, dự thảo khác với quyết định?"
Câu cuối giúp ích bất ngờ. Nhiều tin gây hoảng vì người đọc hiểu sai một chữ: "đề xuất" thành "quyết định", "cảnh báo" thành "lệnh sơ tán", "khuyến cáo" thành "cấm". AI giải thích khác biệt giữa các khái niệm này khá tốt vì đó là kiến thức chung, không phụ thuộc tin mới. Nhớ dán tin đã che tên người, số điện thoại, địa chỉ cụ thể.
Mỗi loại sự việc có một nhịp công bố riêng
Biết loại sự việc thường được công bố nhanh hay chậm giúp bạn đoán AI có khả năng tìm thấy gì. Dưới đây là mô tả chung theo loại, không phải cam kết của cơ quan nào; nhịp thực tế khác nhau theo địa phương.
- Thời tiết, thiên tai: cơ quan dự báo khí tượng thuỷ văn có bản tin định kỳ, nên thông tin chính thức thường có sớm. Tin lan truyền trái với bản tin mới nhất là tín hiệu cần nghi.
- Sự cố giao thông, cháy nổ: báo địa phương và cơ quan chức năng thường đưa tin sau vài giờ, chi tiết về nguyên nhân và thiệt hại có thể mất nhiều ngày mới rõ.
- Quyết định hành chính, chính sách: phải có văn bản với số, ngày ban hành, cơ quan ban hành. Tin nói về quyết định mà không có văn bản nào là tin chưa đứng được, dù đã lan vài ngày.
- Thông báo của trường, bệnh viện, doanh nghiệp: thường đi qua kênh liên lạc riêng của đơn vị đó trước khi lên mạng. AI gần như không thấy được những kênh này.
- Chuyện trong khu dân cư: hầu như không bao giờ có trên báo hay trên web. Hỏi AI về chúng là hỏi nhầm chỗ ngay từ đầu.
Hai dòng cuối giải thích vì sao nhiều tin trong nhóm chat không thể kiểm bằng AI dù có chờ bao lâu: thông tin gốc nằm ở bảng tin của toà nhà, ở tin nhắn của giáo viên chủ nhiệm, ở kênh nội bộ của công ty. Với những tin này, hỏi trực tiếp người có trách nhiệm luôn nhanh và chắc hơn.
Ví dụ giả định: tin dừng một tuyến xe buýt từ ngày mai
Ví dụ giả định: tối thứ năm, nhóm sinh viên ở Huế lan truyền tin một tuyến xe buýt quen thuộc sẽ ngừng chạy từ sáng mai vì "hết hợp đồng". Một bạn hỏi chatbot có tìm kiếm. Chatbot trả lời rằng tuyến này "đã có kế hoạch điều chỉnh", kèm một nguồn. Mở nguồn ra, đó là bài báo hơn một năm trước về việc điều chỉnh lộ trình, không phải ngừng chạy.
Ở đây cả ba nguyên nhân cùng xuất hiện: chưa có thông báo nào cho tin tối nay, tìm kiếm chỉ thấy bài cũ, và mô hình nối bài cũ với câu hỏi mới thành một câu trả lời trông hợp lý. Nếu bạn ấy dừng ở câu trả lời, cả nhóm có thể dậy sớm tìm đường khác trong khi xe vẫn chạy, hoặc ngược lại, tin chuyện ngừng chạy là "đã có từ lâu" nên không để ý thông báo thật.
Việc nên làm là hỏi tiếp chatbot nguồn đó đăng ngày nào và có phải về chuyện ngừng chạy không, rồi tự xem kênh chính thức của đơn vị vận hành tuyến hoặc cơ quan quản lý giao thông công cộng của tỉnh. Nếu tối đó chưa có gì, kết luận là chưa rõ, sáng mai ra trạm sớm hơn một chút và để ý thông báo tại điểm dừng.
Câu hỏi thường gặp
Làm sao biết chatbot mình đang dùng có tìm kiếm web không?
Cách chắc nhất là hỏi thẳng và xem câu trả lời có kèm nguồn ghi rõ tên trang, ngày đăng không. Nhiều công cụ cũng hiển thị biểu tượng hoặc dòng chữ khi đang tìm kiếm. Tính năng này đổi theo phiên bản và gói dịch vụ, nên bạn kiểm lại trong phần cài đặt của chính công cụ.
Chatbot có tìm kiếm thì có đáng tin hơn với tin mới không?
Đáng tin hơn chatbot không tìm kiếm, nhưng chỉ ở mức nguồn mà nó tìm được. Nếu nguồn là bài đăng chuyển tiếp hay trang tin không rõ ai chịu trách nhiệm, câu trả lời chỉ đáng tin như các nguồn đó. Bạn vẫn phải mở nguồn và đọc lại.
Vì sao AI trả lời rất chắc chắn dù sai?
Vì mô hình ngôn ngữ được tối ưu để viết câu trôi chảy, không có cơ chế tự cảm thấy không chắc như người. Giọng văn tự tin không phản ánh mức độ chính xác. Hỏi thẳng về giới hạn và nguồn giúp lộ ra phần không chắc chắn.
Có nên hỏi nhiều chatbot khác nhau để so không?
Có thể dùng để thấy sự khác biệt, nhưng không nên lấy số đông làm kết luận. Các chatbot có thể cùng dựa vào những bài đăng giống nhau, nên ba câu trả lời giống nhau vẫn có thể cùng sai. Khi chúng trả lời khác nhau, đó là dấu hiệu nên quay về nguồn gốc.
Tin mới vài giờ thì đọc ở đâu cho chắc?
Kênh chính thức của cơ quan có thẩm quyền với loại sự việc đó và trang của các cơ quan báo chí được cấp phép, đặc biệt báo địa phương nơi xảy ra sự việc. Trong giờ đầu, chấp nhận rằng thông tin còn thiếu và có thể thay đổi, chờ thêm thường là lựa chọn đúng.
AI có thể giúp gì trong lúc chờ thông báo chính thức?
Nhiều việc: giải thích thuật ngữ trong tin, liệt kê cơ quan có thẩm quyền, tách tin thành từng khẳng định, gợi ý những câu hỏi nên đặt. Những việc này dựa vào kiến thức chung nên ít bị ảnh hưởng bởi việc tin còn mới.