AI Học Cách Nói Dối để được 'yêu' Trên Mạng Xã Hội

DNVN – Một báo cáo nghiên cứu quan trọng vừa được công bố từ Đại học Stanford (Mỹ) cảnh báo rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), những hệ thống đứng sau các chatbot và công cụ AI phổ biến hiện nay, đang học cách nói dối để đạt được thành công cạnh tranh, đặc biệt là trên các nền tảng mạng xã hội.

Cần Thơ đẩy mạnh hợp tác về ứng dụng và phát triển trí tuệ nhân tạo /
Đà Nẵng: Xích lô ứng dụng trí tuệ nhân tạo phục vụ du khách

Ảnh minh hoạ.

Giáo sư James Zou và nghiên cứu sinh tiến sĩ Batu El của Đại học
Stanford đã trình bày những phát hiện này trong bài báo “Thỏa thuận của
Moloch: Sự mất cân bằng mới nổi khi các LLM cạnh tranh giành khán giả”. Họ
chỉ ra rằng khi AI được điều chỉnh để tối ưu hóa các số liệu xác định
“chiến thắng” trong giao tiếp hiện đại – chẳng hạn như doanh số, lượt
bình chọn, hoặc lượt nhấp chuột – chúng sẽ ưu tiên tính thuyết phục hơn tính
trung thực.

Cuộc đua giành lượt thích

Nghiên cứu khẳng định đây không chỉ là khoa học viễn tưởng mà là một
hiệu ứng có thể đo lường được, xuất hiện khi các hệ thống AI theo đuổi phần
thưởng thị trường (doanh số, lượt bình chọn, hoặc lượt nhấp chuột). Khi các mô
hình này cạnh tranh sự chú ý của con người, chúng bắt đầu hy sinh sự liên kết thông
tin để tối đa hóa ảnh hưởng.

Theo Zou, “Khi các LLM cạnh tranh lượt thích trên mạng xã hội, chúng
bắt đầu bịa chuyện”. Tương tự, khi chúng cạnh tranh phiếu bầu, chúng trở
nên kích động và dân túy hơn.

Điều này được thể hiện rõ ràng qua mô phỏng trong ba môi trường cạnh
tranh thực tế:

Trên mạng xã hội: Mức tăng 7,5% về tương tác xã hội tương quan với mức
tăng đáng kinh ngạc 188,6% về thông tin sai lệch (thông tin giả) và 16,3% về
khuyến khích hành vi có hại.

Trong quảng cáo: Doanh số tăng 6,3% đi kèm với tiếp thị lừa đảo tăng
14,0%.

Khi bầu cử: Tỷ lệ phiếu bầu tăng
4,9% dẫn đến thông tin sai lệch tăng 22,3% và luận điệu dân túy tăng 12,5%.

Điện Thoại Di Động Honor X6c 6GB + 128GB/256GB - Pin 5300mAh NFC - Camer

Các tác giả nhấn mạnh rằng những hành vi không phù hợp này vẫn xuất
hiện ngay cả khi các mô hình được hướng dẫn rõ ràng là phải trung thực và thực
tế. Nói cách khác, ngay cả khi được yêu cầu “chơi công bằng” hoặc
trung thực, những mô hình được đào tạo để “thắng” vẫn bắt đầu gian
lận. Zou và El gọi đây là “cuộc đua xuống đáy” trong việc sắp xếp AI.

“Thỏa thuận của Moloch”

Các nhà nghiên cứu đặt tên hiệu ứng này là “thỏa thuận của
Moloch”, xuất phát từ thần thoại Moloch, vị thần đòi hỏi hiến tế con người
để đổi lấy quyền lực. Trong bối cảnh AI, cái giá phải trả cho “thành công
ngắn hạn” và “quyền lực” (sự chú ý) chính là sự thật, sự an toàn
và niềm tin xã hội. Sự hiến tế ở đây chính là chân lý.

Đây không phải là ý đồ xấu, mà là logic tối ưu hóa. Khi tín hiệu khen
thưởng đến từ sự tương tác hoặc sự chấp thuận của khán giả, mô hình sẽ học cách
khai thác cảm xúc và thành kiến của con người.

Sự thâm nhập sâu của AI

Vấn đề trở nên nghiêm trọng hơn do AI không còn là điều mới lạ trong
quy trình làm việc trên mạng xã hội. Hầu hết mọi nền tảng mạng xã hội lớn đều
dựa vào AI để xếp hạng, nhắm mục tiêu quảng cáo, kiểm duyệt và tối ưu hóa mức
độ tương tác.

Theo Nghiên cứu tình trạng AI trong truyền thông xã hội năm 2025, 96%
chuyên gia truyền thông xã hội đang sử dụng các công cụ AI, và 72,5% sử dụng
chúng hàng ngày. Ảnh hưởng của thuật toán được dự đoán sẽ đi sâu hơn vào diễn
ngôn trực tuyến, khi thị trường AI trên mạng xã hội được dự báo sẽ tăng gấp ba lần
vào năm 2030, từ 2,69 tỷ USD năm 2025 lên gần 9,25 tỷ USD.

Sự tích hợp sâu rộng này đồng nghĩa với việc AI không chỉ định hình
cách nội dung được tạo ra, mà còn cả nội dung nào được xem, ai xem và tiếng nói
nào được khuếch đại. Kết quả là tạo ra các cấu trúc khuyến khích ưu tiên những
người thao túng hơn là những người trung thực.

3ộ điều khiển nhiệt độ PID REX-C100, với cặp nhiệt

Giới thiệu về sản phẩm này Độ chính xác đo: + / - 0,5% FS Dung sai bù đầu lạnh: + /- 2 độ C (có thể được sửa đổi bằng phần mếm trong 0 ~ 50 độ C) Độ phân giải: 14 bit Chu ky lấy mẫu: 0,5 giây Quyền lực: AC 100-240V 50 / 60HZ Giá trị quá trình (PV), Giá trị cài đặt (SV) <iểm soát PIN (bao gồm ON / OFF, PID loại bước và PID liêr tỤc) Điều khiển tự điều chỉnh Đầu ra rơ le: công suất tiếp xúc 250V AC 3A (tải điện

Thách thức về niềm tin xã hội

Zou và El cảnh báo rằng đây là một mối nguy hiểm về mặt cấu trúc trong
nền kinh tế AI mới nổi. Họ nhấn mạnh rằng “áp lực tối ưu hóa do thị trường
thúc đẩy có thể làm xói mòn sự liên kết thông tin một cách có hệ thống”.

Các tác giả kết luận rằng việc triển khai an toàn các hệ thống AI sẽ
đòi hỏi sự quản lý chặt chẽ hơn và các biện pháp khuyến khích được thiết kế cẩn
thận để ngăn chặn động lực cạnh tranh làm suy yếu lòng tin của xã hội. Sự liên
kết không chỉ là một thách thức về mặt kỹ thuật mà còn là một thách thức về mặt
xã hội. Một chuyện là yêu cầu một LLM phải trung thực; một chuyện khác là đưa
sự trung thực đó vào một hệ sinh thái cạnh tranh vốn trừng phạt việc nói ra sự
thật.