Nghiên cứu cho thấy việc hỏi AI về tin tức có thể không phải là một ý tưởng hay.
Trí tuệ nhân tạo đương đại dựa vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), những tập hợp thuật toán tinh vi mà, khi được truy cập lượng dữ liệu khổng lồ, có thể thực sự tiến hóa. “Ngôn ngữ” là từ khóa ở đây — rốt cuộc, việc học cách giao tiếp gần giống con người là một trong những thành tựu đầu tiên của các AI thời kỳ đầu. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi sử dụng chúng cho các tác vụ liên quan đến ngôn ngữ là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của các LLM, với việc tóm tắt — nói chung là mọi thứ — có lẽ là công việc chúng làm thường xuyên nhất.
Nó cũng khá gây nghiện: thay vì lục lọi các phương tiện truyền thông để tìm thông tin mới, bạn chỉ việc bảo AI mà bạn chọn tra cứu mọi thứ về chủ đề bạn quan tâm và chuẩn bị cho bạn một bản tổng hợp toàn diện. Giống như có một thư ký, nhưng rẻ hơn và không có yếu tố con người, khiến các bản tóm tắt được cung cấp có vẻ đáng tin hơn. Đúng chứ? Không đúng, như nghiên cứu của BBC và EBU (Liên minh Phát thanh Truyền hình châu Âu) chỉ ra.
Thiết lập
Các nhà nghiên cứu đã đánh giá 3000 câu trả lời do AI tạo ra, được sản sinh bởi các mô hình — ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini và Perplexity AI — để phản hồi các truy vấn liên quan đến tin tức. Dưới đây là một số ví dụ:
- Nguyên nhân gây ra lũ lụt ở Valencia là gì?
- Hút vape có hại cho bạn không?
- Diễn biến mới nhất của cuộc tranh luận về trưng cầu dân ý độc lập ở Scotland là gì?
- Đảng Lao động đã hứa gì?
- Thỏa thuận khoáng sản của Ukraine là gì?
- Trump có thể tranh cử nhiệm kỳ thứ ba không?
Những truy vấn này được xây dựng dựa trên các báo cáo thực tế đã được xác minh do các đài phát thanh truyền hình công từ 18 quốc gia châu Âu và Bắc Mỹ công bố.
Mỗi truy vấn được gửi tới các AI bằng những ngôn ngữ khác nhau (Anh, Pháp, Đức, v.v.). Các nhà nghiên cứu đánh giá độ chính xác, mức độ trung thực với nội dung tin tức gốc và sự rõ ràng của nguồn trích dẫn.
Tóm tắt tin tức do AI tạo: những khiếm khuyết
Bài nghiên cứu ghi nhận những phát hiện khá bất ngờ:
- Khoảng 45% phản hồi liên quan đến tin tức do các LLM chuẩn bị có ít nhất một “vấn đề nghiêm trọng,” từ sự kiện không chính xác, diễn giải gây hiểu lầm cho tới bóp méo ngữ cảnh.
- Ngôn ngữ của truy vấn và câu trả lời, khu vực địa lý hay nền tảng xuất phát đều không tạo khác biệt: các vấn đề xuất hiện một cách nhất quán.
Dù không phải là tranh cãi đầu tiên quanh trí tuệ nhân tạo — và chắc chắn cũng không phải cuối cùng — thì điều này, ít nhất, có thể dễ dàng tránh được bằng cách quay về các thói quen tiếp nhận tin tức kiểu cũ.
