Không ít người trong cộng đồng Learning Chain từng gặp một trải nghiệm quen thuộc: AI trả lời rất trôi chảy, lập luận nghe hợp lý, thậm chí đầy tự tin. Nhưng khi kiểm tra lại, bạn phát hiện ra những chi tiết sai, nguồn không tồn tại, hoặc thông tin không rõ xuất xứ. Hiện tượng này được gọi là Ảo giác AI (AI hallucination) – khi mô hình tạo ra thông tin nghe có vẻ đúng, nhưng thực chất là bịa đặt. Cùng Learning Chain đi tìm hiểu hiện tượng này là gì, vì sao nó xảy ra và làm sao để nhận diện khi làm việc với AI.
Trong thế giới của các mô hình ngôn ngữ lớn, hallucination là hiện tượng AI tạo ra câu trả lời sai, thiếu căn cứ hoặc hoàn toàn không có thật, nhưng lại được trình bày rất trôi chảy và thuyết phục. Điểm quan trọng cần hiểu là AI không cố tình lừa ai. Nó không có ý định và cũng không có khái niệm đúng hay sai như con người. AI chỉ đang làm đúng một việc mà nó được thiết kế để làm: nối tiếp từ ngữ sao cho hợp ngữ cảnh nhất.
Khi ngữ cảnh gợi ý rằng một câu trả lời nào đó nghe có vẻ hợp lý, AI sẽ tiếp tục theo hướng đó. Nếu thiếu dữ liệu, thiếu ràng buộc hoặc thiếu nguồn kiểm chứng, nó vẫn sẽ trả lời, miễn là câu chữ còn trôi.
Nói cách khác:
AI không biết mình đang bịa. Nó chỉ biết mình đang trả lời.
Trong cộng đồng Learning Chain, khi nói về hallucination, tụi mình thường không xem đây là lỗi bất thường, mà là hệ quả tự nhiên của cách AI được xây dựng.
Con người nhớ sự kiện, nhớ nguồn, nhớ bối cảnh. AI thì không. Mô hình ngôn ngữ không có một thư viện để tra cứu sự thật. Thay vào đó, nó nén kiến thức thành các mối liên hệ xác suất. Trong quá trình nén, nhiều chi tiết cụ thể bị làm mờ. Khi gặp câu hỏi quá chi tiết hoặc quá mới, AI sẽ cố lấp chỗ trống bằng cách suy đoán theo những gì từng thấy là hợp lý.
Bản chất của mô hình ngôn ngữ là dự đoán từ tiếp theo sao cho câu văn tự nhiên. Vì vậy, khi phải lựa chọn giữa im lặng và một câu trả lời trôi chảy, AI thường chọn cách trả lời. Điều này giải thích vì sao AI có thể nói rất hay về một thứ không tồn tại. Với nó, miễn là câu chữ hợp ngữ cảnh, nhiệm vụ đã được hoàn thành.
AI có giới hạn về thời điểm dữ liệu. Nó không biết những gì xảy ra sau mốc đó, trừ khi được cung cấp thêm thông tin. Nếu dữ liệu huấn luyện có sai sót, hoặc nếu câu hỏi vượt ra ngoài phạm vi kiến thức, AI vẫn sẽ cố trả lời theo những gì nó có.
Khi dùng AI đủ lâu, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn như chatbot, trợ lý ảo hay hệ thống phân tích văn bản, nhiều thành viên trong cộng đồng Learning Chain nhận ra một điều khá thú vị: ảo giác AI không phải lúc nào cũng giống nhau. Có những lần AI nói sai rất lộ, nhưng cũng có những lần sai theo cách tinh vi đến mức nếu không để ý kỹ, người dùng rất dễ tin là đúng.
Việc hiểu rõ các dạng ảo giác này không chỉ giúp người dùng cảnh giác hơn, mà còn giúp doanh nghiệp biết nên kiểm soát AI ở đâu, dùng AI cho việc gì thì an toàn, và lúc nào cần có thêm bước kiểm chứng từ con người.
Đây là dạng ảo giác dễ nhận ra nhất, nhưng cũng xuất hiện khá thường xuyên. AI có thể kể rất chi tiết về một sự kiện chưa từng tồn tại, hoặc mô tả tiểu sử của một nhân vật nghe rất hợp lý nhưng thực tế không hề có trong lịch sử hay tài liệu chính thống.
Điều đáng nói là cách kể của AI thường rất trôi chảy. Có mốc thời gian, có bối cảnh, có diễn biến, thậm chí có cả nguyên nhân – hệ quả. Nếu người đọc không có kiến thức nền hoặc không kiểm tra lại, thông tin sai này rất dễ được tiếp nhận như sự thật.
Trong môi trường doanh nghiệp, dạng ảo giác này thường xuất hiện khi AI được hỏi về thị trường, đối thủ, xu hướng hoặc các trường hợp tiền lệ. AI không tìm thấy dữ liệu chính xác thì sẽ “vá” bằng những mẫu thông tin từng thấy, tạo ra một câu chuyện nghe có vẻ hợp lý nhưng thiếu căn cứ.
Đây là dạng ảo giác mà cộng đồng Learning Chain đánh giá là nguy hiểm nhất, đặc biệt trong nghiên cứu, báo cáo và các công việc cần độ chính xác cao. AI có thể tạo ra tên tác giả, tiêu đề bài báo, thậm chí là tên tạp chí học thuật nghe rất uy tín. Có trường hợp AI còn đưa ra cả năm xuất bản và mô tả nội dung nghiên cứu rất thuyết phục. Nhưng khi người dùng tìm lại, thì hoàn toàn không có tài liệu đó tồn tại.
Điều này xảy ra vì với AI, một trích dẫn trông hợp lý về mặt ngôn ngữ quan trọng hơn việc nó có thật hay không. Nếu trong dữ liệu huấn luyện từng có nhiều mẫu trích dẫn tương tự, AI sẽ ghép lại thành một nguồn dẫn mới mà nó tin là hợp lệ.
Trong thực tế, không ít người dùng đã mang những trích dẫn do AI bịa vào báo cáo, bài viết học thuật hoặc tài liệu nội bộ, chỉ đến khi bị hỏi ngược lại mới phát hiện ra vấn đề. Đây là lý do vì sao khi dùng AI cho nghiên cứu, việc kiểm tra nguồn luôn là bước không thể bỏ qua.
Có một dạng ảo giác khác tinh vi hơn, đó là khi AI không bịa ra thông tin mới, nhưng lại tự mâu thuẫn với chính mình. Trong cùng một câu trả lời hoặc cùng một đoạn phân tích, AI có thể đưa ra hai nhận định trái ngược nhau mà không hề nhận ra sự xung đột đó.
Ví dụ, AI có thể vừa khẳng định một phương án là tối ưu, nhưng vài dòng sau lại giải thích vì sao phương án đó không phù hợp. Nếu đọc lướt, người dùng có thể chỉ nhớ phần đầu hoặc phần cuối, mà không nhận ra sự thiếu nhất quán ở giữa.
Dạng ảo giác này thường xuất hiện khi câu hỏi quá rộng, hoặc khi người dùng yêu cầu AI phân tích nhiều chiều nhưng không đặt ràng buộc rõ ràng. Với mô hình ngôn ngữ, việc giữ logic xuyên suốt không phải lúc nào cũng được ưu tiên bằng việc trả lời đủ ý và đủ chiều. Trong công việc, điều này dễ dẫn đến các bản phân tích thiếu nhất quán, khiến người đọc hiểu sai hoặc rút ra kết luận không chính xác nếu không đọc kỹ toàn bộ nội dung.
Khi AI bắt đầu được dùng nhiều hơn trong tư vấn, phân tích, hỗ trợ ra quyết định hay giao tiếp với khách hàng, ảo giác AI không còn là chuyện kỹ thuật trong phòng lab nữa. Nó trở thành một rủi ro rất thật, ảnh hưởng trực tiếp đến độ tin cậy, hiệu quả vận hành và cả danh tiếng của tổ chức. Đây cũng là lý do vì sao cộng đồng Learning Chain thường nhắc đến AI Hallucination như một chủ đề cần được hiểu đúng trước khi mở rộng ứng dụng AI trong thực tế.
AI có một đặc điểm rất dễ gây hiểu lầm: nó có thể nói sai nhưng lại nói rất chắc. Một mô hình ngôn ngữ lớn có thể trả lời đúng hàng trăm câu hỏi liên tiếp, nhưng chỉ cần một lần đưa ra thông tin sai với giọng điệu tự tin, niềm tin của người dùng dành cho hệ thống sẽ lung lay ngay lập tức.
Với doanh nghiệp, tác động này rõ ràng hơn nhiều. Khi một báo cáo tài chính, một phân tích thị trường hay một đề xuất chiến lược được xây dựng dựa trên dữ liệu do AI tự suy đoán, rủi ro không chỉ nằm ở con số sai. Nó có thể kéo theo hợp đồng sai điều khoản, kế hoạch vận hành lệch hướng hoặc quyết định đầu tư thiếu căn cứ. Đôi khi chỉ một chi tiết nhỏ do AI thêm vào cũng đủ để biến một lựa chọn tưởng như hợp lý thành sai lầm tốn kém.
Trong thời đại mạng xã hội và truyền thông số, sai sót từ AI rất khó giấu. Một chatbot trả lời nhầm chính sách đổi trả, một trợ lý ảo cung cấp thông tin sản phẩm không chính xác, hay một bản tóm tắt báo cáo sai dữ kiện đều có thể nhanh chóng bị lan truyền.
Không ít doanh nghiệp triển khai chatbot chăm sóc khách hàng nhưng chưa kiểm soát chặt nguồn dữ liệu. Kết quả là AI tự tạo ra khuyến mãi, chính sách hoặc thông số kỹ thuật không hề tồn tại. Khách hàng tin vào câu trả lời đó, rồi khi sự thật được làm rõ, áp lực lại dồn lên đội hỗ trợ con người. Từ một công cụ được kỳ vọng giúp giảm tải, AI vô tình tạo thêm khủng hoảng truyền thông và làm tổn hại hình ảnh thương hiệu.
Ở những lĩnh vực nhạy cảm như tài chính, pháp lý hay y tế, ảo giác AI không còn là lỗi nhỏ có thể bỏ qua. Một hệ thống tư vấn tài chính dự đoán sai thị trường dựa trên dữ liệu không có thật, một trợ lý pháp lý trích dẫn điều luật không tồn tại, hay một mô hình y tế đưa ra kết luận dựa trên tri thức tưởng tượng đều có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng.
Những sai sót này không chỉ dừng lại ở mức công nghệ mà trở thành rủi ro pháp lý thực sự. Trong bối cảnh các khung quản trị AI như EU AI Act, Singapore AI Governance Framework hay các tiêu chuẩn ISO liên quan đến trí tuệ nhân tạo đang dần được áp dụng, doanh nghiệp càng cần thận trọng hơn khi để AI tham gia vào các quyết định quan trọng.
Một trong những kỳ vọng lớn nhất khi dùng AI là tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất. Nhưng khi AI thường xuyên gặp ảo giác, hiệu quả này có thể bị đảo ngược. Người dùng phải dành thêm thời gian kiểm tra lại thông tin, sửa lỗi và xác thực những gì AI đưa ra.
Về lâu dài, trải nghiệm người dùng cũng bị ảnh hưởng. Khách hàng không còn chắc chắn liệu câu trả lời từ hệ thống có đáng tin hay không, trong khi đội ngũ vận hành phải liên tục xử lý hiểu lầm và khắc phục hậu quả. AI lúc này không còn là trợ lý hỗ trợ công việc, mà trở thành một nguồn rủi ro cần giám sát chặt chẽ.
Khi AI ngày càng hiện diện trong công việc hàng ngày, con người có xu hướng dựa vào nó nhiều hơn. Nếu mô hình liên tục đưa ra câu trả lời nghe rất hợp lý nhưng thực chất sai lệch, đội ngũ vận hành dễ rơi vào trạng thái ỷ lại và bỏ qua bước kiểm chứng.
Trong nhiều tổ chức, đặc biệt là những đội ngũ trẻ, AI đôi khi được xem như nguồn sự thật tuyệt đối. Điều này làm giảm tư duy phản biện và tạo ra khoảng trống trong văn hóa dữ liệu. Thay vì đặt câu hỏi về nguồn gốc thông tin, mọi người có xu hướng chấp nhận kết quả do AI đưa ra vì nó nhanh và tiện.
Khi gặp lỗi ảo giác lặp đi lặp lại, ban lãnh đạo thường trở nên dè dặt hơn với việc mở rộng triển khai AI. Sự mất niềm tin vào công nghệ tạo sinh có thể khiến doanh nghiệp chậm lại trong quá trình đổi mới, bỏ lỡ cơ hội tối ưu vận hành hoặc nâng cao năng suất.
Ngược lại, những tổ chức biết cách kiểm soát ảo giác AI lại có lợi thế rõ rệt. Việc kết hợp các kỹ thuật như RAG để gắn mô hình với dữ liệu đáng tin cậy, duy trì quy trình kiểm duyệt con người và quản lý nguồn dữ liệu chặt chẽ giúp AI trở nên chính xác, an toàn và tạo ra giá trị thực. Chính khả năng dùng AI một cách tỉnh táo và có kiểm soát mới là yếu tố tạo nên khác biệt bền vững.
Khi bắt đầu làm việc nghiêm túc với AI, có một điều mà cộng đồng Learning Chain thường chia sẻ với nhau khá sớm: ảo giác AI không phải là thứ có thể “xử lý một lần cho xong”. Nó không phải bug, cũng không phải lỗi hiếm gặp. Nó là một phần tự nhiên trong cách AI tạo sinh hoạt động.
Vì vậy, thay vì cố gắng ép AI phải luôn đúng tuyệt đối, nhiều người chọn cách tiếp cận khác thực tế hơn: chấp nhận rằng ảo giác sẽ xảy ra, và xây hệ thống để AI khó bịa hơn, bịa ít hơn, và bịa thì bị phát hiện sớm hơn.
Một trong những thay đổi lớn nhất mà cộng đồng thường nhắc tới là việc dùng RAG. Hiểu đơn giản, thay vì để AI trả lời hoàn toàn dựa trên những gì nó đã được huấn luyện từ trước, hệ thống sẽ đưa cho AI tài liệu thật để tham chiếu.
Những tài liệu này có thể là chính sách nội bộ, quy trình vận hành, báo cáo, hướng dẫn kỹ thuật hay bất kỳ dữ liệu nào mà doanh nghiệp tin cậy. Khi có dữ liệu cụ thể làm nền, AI không cần phải tự đoán. Nó trả lời dựa trên thứ đang có trước mắt, giống như một người đang đọc tài liệu rồi mới phản hồi.
Nhiều thành viên trong cộng đồng chia sẻ rằng chỉ riêng việc này thôi đã giảm rất nhiều tình huống AI trả lời nghe có vẻ hay nhưng lại sai hoàn toàn.
Một điều thú vị là rất nhiều trường hợp ảo giác không đến từ AI, mà đến từ cách con người đặt prompt. Khi câu hỏi quá rộng, quá mơ hồ, AI buộc phải tự lấp khoảng trống bằng suy đoán.
Vì vậy, cộng đồng Learning Chain thường nhắc nhau một nguyên tắc khá đơn giản: nếu không muốn AI bịa, hãy nói rõ nó được phép trả lời trong phạm vi nào. Có người yêu cầu AI chỉ trả lời nếu tìm thấy thông tin trong tài liệu đã cung cấp. Có người cho phép AI nói thẳng là không đủ dữ liệu. Có người yêu cầu AI giải thích cách nó đi đến kết luận, để dễ nhận ra đoạn nào bắt đầu suy đoán.
Chỉ cần thay đổi cách nói chuyện một chút, AI đã khác đi rất nhiều.
Không phải lúc nào AI bịa cũng là xấu. Trong những công việc sáng tạo, việc AI linh hoạt, liên tưởng rộng và “bay” một chút lại rất có ích. Nhưng vấn đề xảy ra khi sự sáng tạo đó bị dùng nhầm chỗ.
Learning Chain thường phân biệt khá rõ: việc nào cần ý tưởng, việc nào cần độ chính xác. Với những tác vụ cần đúng, như phân tích, tổng hợp số liệu, giải thích quy trình hay hỗ trợ ra quyết định, việc giảm mức độ sáng tạo của AI giúp nó bám sát dữ liệu hơn và ít nói quá tay hơn.
Nhiều người ví việc này giống như chỉnh chế độ làm việc: lúc cần brainstorm thì để AI thoải mái, lúc cần chắc chắn thì bắt AI “đi chậm lại”.
Với những lĩnh vực nhạy cảm như pháp lý, y tế hay tài chính, cộng đồng Learning Chain gần như có chung một quan điểm: không để AI là người quyết định cuối cùng.
AI có thể hỗ trợ rất tốt ở khâu tổng hợp, phân tích, gợi ý hoặc chuẩn bị thông tin. Nhưng bước xác nhận cuối cùng vẫn nên thuộc về con người. Không phải vì AI kém, mà vì trách nhiệm và rủi ro của những quyết định này là quá lớn.
Cách làm này giúp tận dụng được tốc độ và khả năng xử lý của AI, nhưng vẫn giữ được sự an toàn và tỉnh táo trong những tình huống quan trọng.
Khi nhìn lại, nhiều người trong cộng đồng Learning Chain nhận ra rằng: quản lý ảo giác AI không phải là một kỹ thuật riêng lẻ, mà là một cách tư duy khi làm việc với công nghệ tạo sinh. Dùng AI đúng chỗ, đặt kỳ vọng đúng mức, và luôn biết lúc nào cần kiểm tra lại. AI mạnh nhất không phải khi nó nói hay nhất, mà khi nó được đặt vào một hệ thống đủ tỉnh táo để không tin nó một cách mù quáng. Và đó cũng là cách cộng đồng đang cùng nhau học, làm và kết nối với AI một cách thực tế hơn mỗi ngày.
CÂU HỎI THƯỜNG GẶP
Vì sao AI dễ bịa dù không hề “cố tình lừa”?
Vì AI không lưu tri thức theo kiểu nhớ sự kiện - nguồn - bối cảnh. Nó nén kiến thức thành xác suất, nên gặp câu hỏi quá chi tiết hoặc thiếu ràng buộc, nó sẽ lấp chỗ trống bằng suy đoán nghe hợp lý.
Ảo giác AI (hallucination) là gì, và vì sao nó hay “nói sai mà nói rất chắc”?
Hallucination là khi AI tạo ra thông tin sai/thiếu căn cứ nhưng trình bày trôi chảy, thuyết phục. Vì AI không “biết đúng sai” như người, nó chỉ nối từ sao cho hợp ngữ cảnh nhất, nên thiếu dữ liệu là nó vẫn có thể trả lời cho mượt.
Ảo giác AI gây hại gì trong thực tế doanh nghiệp?
Nó làm lung lay độ tin cậy, kéo theo quyết định sai (kế hoạch, hợp đồng, đầu tư), gây rủi ro truyền thông khi chatbot trả lời sai chính sách/sản phẩm, và đặc biệt nguy hiểm ở lĩnh vực nhạy cảm như pháp lý - y tế - tài chính vì có thể dẫn tới rủi ro tuân thủ.
