AI tạo sinh có thể viết một bản tóm tắt, giải thích một khái niệm hoặc đề xuất phương án chỉ trong vài giây. Tốc độ và cách diễn đạt tự nhiên khiến nhiều người dễ xem câu trả lời của AI như một nguồn thông tin đã được xác nhận. Tuy nhiên, một câu trả lời mạch lạc không đồng nghĩa với một câu trả lời chính xác. Hệ thống AI đôi khi tạo ra chi tiết không có thật, trộn lẫn những sự kiện ở các thời điểm khác nhau hoặc đưa ra kết luận quá chắc chắn khi dữ liệu đầu vào còn thiếu.
Vấn đề này thường được gọi là hiện tượng AI “bịa” thông tin, nhưng cách gọi đó không nên khiến người dùng nghĩ rằng mọi lỗi đều là ngẫu nhiên và không thể xử lý. Trong nhiều trường hợp, sai sót xuất hiện vì câu hỏi mơ hồ, chủ đề thay đổi nhanh, nguồn dữ liệu không phù hợp hoặc người sử dụng giao cho AI một nhiệm vụ vượt quá khả năng kiểm chứng của nó. Biết lúc nào cần nghi ngờ, kiểm tra điều gì và tìm bằng chứng ở đâu là một kỹ năng quan trọng khi làm việc với công cụ AI.
Vì sao câu trả lời nghe hợp lý vẫn có thể sai?
AI tạo sinh không suy nghĩ theo cách con người tra cứu một cuốn sách hay đối chiếu một văn bản pháp luật. Về cơ bản, hệ thống tạo ra nội dung dựa trên các mẫu ngôn ngữ đã học và thông tin được cung cấp trong phiên làm việc hoặc thông qua những cơ chế truy xuất phù hợp. Vì vậy, AI có thể dự đoán một chuỗi từ rất thuyết phục ngay cả khi không có đủ căn cứ để khẳng định nội dung đó đúng.
Khả năng diễn đạt lưu loát làm cho lỗi của AI khó nhận biết hơn lỗi chính tả thông thường. Một tên tổ chức có thể bị viết sai nhưng vẫn trông giống tên thật. Một mốc thời gian có thể được trình bày đúng định dạng nhưng không tồn tại. Một trích dẫn có thể mang văn phong chuyên nghiệp nhưng không thể tìm thấy trong tài liệu gốc. Nếu chỉ đánh giá dựa trên giọng văn, người đọc rất dễ nhầm sự tự tin trong cách viết với độ tin cậy của thông tin.
AI cũng có thể gặp khó khăn khi xử lý những vấn đề phụ thuộc mạnh vào thời điểm. Tin tức mới, quy định vừa sửa đổi, giá cả, lịch trình, tình trạng của một sản phẩm hoặc các sự kiện đang diễn ra đều cần dữ liệu cập nhật. Nếu không được kết nối với nguồn thích hợp, hệ thống có thể trả lời dựa trên thông tin cũ hoặc suy đoán từ những dữ kiện tương tự.
Những dấu hiệu cần kiểm tra kỹ
Không phải mọi câu trả lời của AI đều cần một cuộc điều tra dài. Tuy vậy, có một số dấu hiệu cho thấy người dùng nên dừng lại trước khi sử dụng nội dung. Dấu hiệu đầu tiên là câu trả lời đưa ra con số, ngày tháng, tên văn bản, tên nghiên cứu hoặc tên chuyên gia nhưng không nói rõ căn cứ. Những chi tiết càng cụ thể càng cần được xác minh, đặc biệt khi chúng có thể ảnh hưởng đến quyết định tài chính, pháp lý, y tế hoặc nghề nghiệp.
Dấu hiệu thứ hai là AI sử dụng những câu khẳng định tuyệt đối cho một vấn đề vốn còn nhiều điều kiện. Các cụm từ như “luôn luôn”, “chắc chắn”, “được pháp luật cho phép trong mọi trường hợp” hoặc “phương pháp này không có rủi ro” thường cần được xem xét lại. Trong thực tế, kết luận đúng thường phụ thuộc vào hoàn cảnh, phạm vi áp dụng, thời điểm và định nghĩa của từng khái niệm.
Dấu hiệu thứ ba là câu trả lời né tránh sự không chắc chắn nhưng lại chứa nhiều chi tiết ngoài phạm vi câu hỏi. Khi được hỏi về một chủ đề hẹp, AI có thể mở rộng sang những thông tin không cần thiết. Phần mở rộng này đôi khi bao gồm những giả định chưa được kiểm chứng. Người dùng nên phân biệt đâu là thông tin trực tiếp trả lời câu hỏi, đâu là diễn giải thêm và đâu chỉ là khả năng được AI suy ra.
Các trích dẫn, đường dẫn hoặc tài liệu tham khảo cũng cần được kiểm tra riêng. Một đường dẫn có thể dẫn đến trang không tồn tại, còn một tài liệu có thật chưa chắc đã chứa nhận định mà AI gán cho nó. Không nên xem việc câu trả lời có thêm tên nguồn là bằng chứng đủ mạnh cho tính chính xác.
Quy trình kiểm chứng gồm những bước nào?
Bước đầu tiên là xác định chính xác điều cần kiểm tra. Một câu trả lời dài có thể chứa nhiều loại thông tin khác nhau: dữ kiện, nhận xét, dự báo, hướng dẫn và giả định. Không thể dùng cùng một tiêu chuẩn để đánh giá tất cả. Dữ kiện lịch sử cần được đối chiếu với tài liệu đáng tin cậy; một nhận xét cần được xem trong bối cảnh; còn một dự báo phải được trình bày như khả năng chứ không phải sự thật đã xảy ra.
Bước tiếp theo là tách các mệnh đề thành những phần nhỏ. Chẳng hạn, thay vì kiểm tra cả đoạn văn về một chính sách, người đọc có thể tách thành các câu hỏi: văn bản đó có tồn tại không, được ban hành vào thời điểm nào, cơ quan nào ban hành, phạm vi áp dụng ra sao và điều khoản cụ thể có đúng như AI mô tả không. Việc chia nhỏ giúp giảm nguy cơ chấp nhận cả một kết luận chỉ vì một phần trong đó nghe có vẻ đúng.
Sau đó, hãy tìm nguồn phù hợp với tính chất của thông tin. Với quy định và thủ tục, ưu tiên văn bản chính thức của cơ quan có thẩm quyền. Với thông tin về sản phẩm, nên xem tài liệu của nhà cung cấp và đối chiếu với hướng dẫn sử dụng. Với nội dung nghiên cứu, cần tìm bài viết hoặc tài liệu gốc thay vì chỉ dựa vào phần tóm tắt. Với tin tức, nên kiểm tra nhiều nguồn độc lập và chú ý thời điểm đăng tải.
Khi đọc nguồn đối chiếu, cần kiểm tra cả ngữ cảnh chứ không chỉ tìm một câu trùng khớp. Một đoạn văn có thể được AI diễn giải đúng ở mức khái quát nhưng sai khi áp dụng cho trường hợp cụ thể. Ngược lại, một nhận định đúng trong một giai đoạn hoặc một địa bàn nhất định có thể trở nên sai nếu bị tách khỏi điều kiện ban đầu.
Cuối cùng, hãy ghi rõ mức độ chắc chắn trong nội dung được sử dụng. Nếu chưa kiểm chứng được một chi tiết, có thể loại bỏ chi tiết đó, viết lại theo hướng thận trọng hoặc nói rõ rằng đây là khả năng cần xác nhận thêm. Cách làm này tốt hơn việc giữ nguyên một câu khẳng định chỉ vì nó khiến bài viết có vẻ đầy đủ.
Cách đặt câu hỏi để giảm sai sót
Chất lượng câu trả lời phụ thuộc đáng kể vào cách người dùng đặt câu hỏi. Một yêu cầu rõ ràng nên nêu mục tiêu, phạm vi, đối tượng đọc và thời điểm liên quan. Nếu cần thông tin cập nhật, người dùng nên nói rõ mốc thời gian và yêu cầu AI phân biệt dữ kiện đã xác nhận với phần suy luận. Nếu chủ đề có rủi ro cao, hãy yêu cầu hệ thống nêu giới hạn của câu trả lời thay vì chỉ yêu cầu một kết luận ngắn.
Người dùng cũng có thể yêu cầu AI đánh dấu những điểm chưa chắc chắn, liệt kê giả định đang được sử dụng hoặc chia nội dung thành các phần “dữ kiện”, “diễn giải” và “câu hỏi cần kiểm tra”. Cách yêu cầu này không loại bỏ lỗi, nhưng làm cho các điểm cần xem xét trở nên rõ hơn. Khi AI không có đủ thông tin, một câu trả lời tốt không nhất thiết phải là một câu trả lời đầy đủ; đôi khi đó là việc nêu đúng thông tin còn thiếu và đặt câu hỏi làm rõ.
Tuy nhiên, không nên kỳ vọng rằng việc thêm một câu lệnh như “hãy trả lời chính xác tuyệt đối” sẽ tự động biến AI thành nguồn kiểm chứng. AI có thể tuyên bố đã kiểm tra mà không thực sự truy cập được tài liệu cần thiết. Vì thế, yêu cầu về phương pháp chỉ có giá trị khi người dùng vẫn kiểm tra kết quả bằng nguồn bên ngoài.
Những lĩnh vực không nên phụ thuộc vào AI một mình
Trong các vấn đề liên quan đến sức khỏe, pháp luật, tài chính, an toàn hoặc quyền lợi cá nhân, AI chỉ nên đóng vai trò hỗ trợ tìm hiểu và chuẩn bị câu hỏi. Một câu trả lời tổng quát có thể giúp người dùng nhận diện thuật ngữ hoặc hình dung các khả năng, nhưng không thay thế được tư vấn từ người có chuyên môn và thông tin cụ thể về trường hợp thực tế.
Đối với văn bản pháp lý, chỉ một từ hoặc một điều kiện bị hiểu sai cũng có thể làm thay đổi ý nghĩa. Đối với hướng dẫn y tế, khác biệt về tuổi, tiền sử và tình trạng hiện tại có thể khiến cùng một lời khuyên phù hợp với người này nhưng không phù hợp với người khác. Đối với quyết định tài chính, thông tin cũ hoặc giả định thiếu cơ sở có thể dẫn đến tổn thất. Trong những trường hợp này, việc kiểm chứng không nên dừng ở một lần tìm kiếm nhanh.
Biến kiểm chứng thành thói quen sử dụng AI
Kiểm chứng hiệu quả không nhất thiết phải làm quy trình trở nên nặng nề. Người dùng có thể bắt đầu bằng một nguyên tắc đơn giản: nội dung càng quan trọng, hậu quả của sai sót càng lớn thì yêu cầu bằng chứng càng cao. Một ý tưởng để tham khảo có thể chỉ cần được đọc với thái độ thận trọng. Một thông tin chuẩn bị đưa vào hợp đồng, báo cáo, bài tư vấn hoặc quyết định kinh doanh thì cần được đối chiếu kỹ hơn.
Nên lưu lại nguồn đã kiểm tra và thời điểm kiểm tra đối với những thông tin có thể thay đổi. Điều này giúp người viết giải thích được cơ sở của nội dung và dễ cập nhật khi hoàn cảnh thay đổi. Trong môi trường làm việc nhóm, việc phân biệt phần do AI đề xuất với phần đã được con người xác minh cũng giúp hạn chế việc thông tin chưa kiểm tra tiếp tục lan sang các tài liệu khác.
AI có thể làm nhanh nhiều công đoạn, nhưng trách nhiệm đánh giá thông tin vẫn thuộc về người sử dụng. Một công cụ hữu ích không phải là công cụ luôn trả lời đúng, mà là công cụ giúp con người đặt câu hỏi tốt hơn, phát hiện khoảng trống và xử lý công việc có hệ thống hơn. Khi coi mọi câu trả lời là bản nháp cần đánh giá thay vì kết luận cuối cùng, người dùng sẽ giảm được rủi ro tin nhầm mà vẫn tận dụng được khả năng của AI.
Trong kỷ nguyên AI, kỹ năng quan trọng không chỉ là biết yêu cầu hệ thống tạo nội dung. Đó còn là khả năng nhận diện mệnh đề cần kiểm tra, tìm nguồn phù hợp, đọc đúng ngữ cảnh và nói rõ mức độ chắc chắn. Những thói quen này giúp biến sự tiện lợi của AI thành giá trị thực tế, đồng thời giữ cho quyết định cuối cùng dựa trên bằng chứng thay vì chỉ dựa vào một câu trả lời nghe có vẻ thuyết phục.
