Nghiên cứu mới: AI làm suy giảm tư duy phản biện và khiến con người ngại thừa nhận 'tôi không biết'

Theo tin từ IT ngày 20 tháng 7, vào năm 2026, AI vẫn sẽ xuất hiện tình trạng "ảo giác" (hallucination) và thường xuyên đưa ra các câu trả lời sai lệch.

Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu từ nhiều trường đại học tại Pháp và Ý phát hiện ra rằng, sau khi nhận được gợi ý từ AI, khả năng tư duy phản biện của con người có thể bị suy giảm, khiến mọi người dễ dàng và tự tin hơn trong việc thuật lại những thông tin sai lệch do AI cung cấp.

"Đối với con người, khả năng nói 'tôi không biết' là vô cùng quan trọng, vì điều đó cho thấy chúng ta nhận thức được giới hạn kiến thức của bản thân," Valerio Capraro, Phó giáo sư tại Đại học Milano-Bicocca, chia sẻ trong một cuộc phỏng vấn. "Nhưng ngày nay, nhờ có AI, chúng ta có thể dễ dàng tìm ra câu trả lời cho hầu hết mọi vấn đề. Vì vậy, chúng tôi muốn biết liệu điều này có ảnh hưởng đến khả năng thừa nhận 'tôi không biết' và trì hoãn phán đoán của con người hay không."

Capraro đã cùng với Chiara Marcoccia từ École Normale Supérieure (Trường Sư phạm Cao cấp Pháp) và Walter Quattrociocchi từ Đại học Sapienza (Sapienza University of Rome) thực hiện một nghiên cứu nhằm tìm hiểu cách AI tác động đến ý chí thừa nhận sự thiếu hiểu biết của con người.

Tiêu đề bài báo đã trực tiếp tiết lộ kết luận nghiên cứu: "Gợi ý từ AI làm giảm ý chí nói 'tôi không biết' của con người, ngay cả khi gợi ý đó sai và việc đưa ra câu trả lời chính xác được khuyến khích".

Gợi ý từ AI khiến con người ít thừa nhận "không biết" hơn

Capraro cho biết ông và nhóm nghiên cứu đã thiết kế một bộ câu hỏi mà các mô hình ngôn ngữ lớn thường không thể trả lời chính xác.

Theo tìm hiểu của IT, trong thí nghiệm, họ yêu cầu người tham gia trả lời một số câu hỏi về chi tiết hình ảnh trong phim, chẳng hạn như màu áo đấu của đội bóng trong phim "Bend It Like Beckham", hoặc loại phương tiện mà nhân vật Monica lái trong phim "Like a Cat on a Highway".

Các nhà nghiên cứu dự đoán rằng những chi tiết này thường không xuất hiện trong dữ liệu huấn luyện của hầu hết các mô hình AI, và mô hình được sử dụng trong thí nghiệm (Step 3.5 Flash) quả thực thường xuyên không thể trả lời được các câu hỏi này.

Họ cũng thử nghiệm với các mô hình tiên tiến mới hơn hiện nay, bao gồm GPT-5.5, Claude Sonnet 4.6 và Gemini 3.5 Flash. Mặc dù các mô hình này thể hiện không tốt ở các câu hỏi về phương tiện, nhưng chúng thường trả lời đúng các câu hỏi chi tiết khác.

Lý do các nhà nghiên cứu chọn Step 3.5 Flash là vì mô hình này thường đưa ra câu trả lời sai trong thí nghiệm, điều này giúp tránh việc người khác cho rằng người tham gia chỉ đơn giản là giao phó quyền phán đoán cho một công cụ đáng tin cậy.

"Chúng tôi chia người tham gia thành hai nhóm," Capraro giải thích. "Một nhóm phải trả lời câu hỏi mà không có sự trợ giúp của AI, nhóm còn lại có thể yêu cầu AI hỗ trợ. Kết quả cho thấy, khi không có AI, 44% người chọn trả lời 'tôi không biết', tức là trì hoãn phán đoán. Trong khi đó, khi có thể nhận gợi ý từ AI, chỉ có 3% người làm như vậy. Nói cách khác, khả năng tạm dừng phán đoán của con người gần như đã sụp đổ."

AI làm giảm độ chính xác nhưng lại tăng mức độ tự tin

Capraro cho biết, điều đáng ngạc nhiên hơn là khi AI cung cấp sự trợ giúp, độ chính xác trong câu trả lời của người tham gia lại giảm đáng kể. Nói cách khác, mọi người bắt đầu tin tưởng vào câu trả lời của AI hơn là phán đoán của chính mình.

"Khi không có AI, 27% người đưa ra câu trả lời đúng," ông nói. "Nhưng sau khi nhận gợi ý từ AI, chỉ có 9% người trả lời đúng. Do đó, một số người vốn có thể trả lời đúng lại nhận được câu trả lời sai sau khi hỏi AI."

Đồng thời, gợi ý từ AI còn làm tăng đáng kể sự tự tin của mọi người đối với câu trả lời của chính họ. Capraro cho biết, khi không có sự trợ giúp của AI, tỷ lệ người tham gia tự tin rằng mình đúng là khoảng 30%; nhưng sau khi sử dụng AI, tỷ lệ này đã tăng lên 76%.

Điều đó có nghĩa là, ngay cả khi AI gặp vấn đề về ảo giác, con người vẫn sẽ tin tưởng vào thông tin mà nó cung cấp.

"Nói một cách đơn giản, hiệu suất của con người trở nên tệ hơn — độ chính xác chỉ bằng 1/3 so với ban đầu, nhưng mức độ tự tin lại tăng gấp đôi," Capraro nói.

Khuyến khích bằng tiền bạc có thể cải thiện tình hình, nhưng hiệu quả hạn chế

Các nhà nghiên cứu cũng thực hiện một thí nghiệm khác, đưa vào cơ chế phần thưởng bằng tiền với hy vọng khuyến khích người tham gia phán đoán thận trọng hơn.

Kết quả cho thấy, sự khích lệ bằng tiền bạc thực sự mang lại một số cải thiện. Tỷ lệ chọn trì hoãn phán đoán, thừa nhận "không biết" tăng từ 3% lên 8%; tỷ lệ trả lời đúng cũng tăng từ 9% lên 16%.

Tuy nhiên, hai con số này vẫn thấp hơn đáng kể so với mức khi không có AI — lần lượt là 44% và 27%.

Mặc dù các nhà nghiên cứu chọn các câu hỏi về chi tiết phim, họ tin rằng phát hiện này có thể mở rộng sang các lĩnh vực khác.

Capraro cho biết ông tin rằng vấn đề này cần được giải quyết thông qua giáo dục về năng lực AI ở cấp độ xã hội và các chính sách giáo dục. "Tất nhiên, các nhà cung cấp mô hình cũng nên nỗ lực cải thiện vấn đề này, nhưng tôi nghĩ lợi ích của hai bên không hoàn toàn trùng khớp," ông nói. "Cách giải quyết hứa hẹn hơn có lẽ là can thiệp ở cấp độ giáo dục."

Capraro đặc biệt lo ngại về tác động của AI đối với sự phát triển của trẻ em.

"Người lớn đã hình thành một khả năng tư duy phản biện nhất định thông qua kinh nghiệm học tập trong quá khứ," ông nói. "Nhưng đối với những đứa trẻ lớn lên cùng với các hệ thống này ngay từ khi mới sinh ra, rủi ro là chúng thậm chí có thể không thực sự học được những kỹ năng tư duy phản biện cơ bản nhất."

Tuyên bố quảng cáo: Các liên kết ngoài trong bài viết (bao gồm nhưng không giới hạn ở siêu liên kết, mã QR, mật khẩu, v.v.) được sử dụng để truyền tải thêm thông tin, tiết kiệm thời gian sàng lọc, kết quả chỉ mang tính chất tham khảo, tất cả các bài viết của IT đều bao gồm tuyên bố này.