Các chatbot AI có thể ảnh hưởng đến cử tri tốt hơn quảng cáo chính trị | Michelle Kim, MIT Technology Review Một cuộc trò chuyện với một chatbot có thể thay đổi quan điểm chính trị của mọi người—nhưng những mô hình thuyết phục nhất cũng lan truyền nhiều thông tin sai lệch nhất. Vào năm 2024, một ứng cử viên quốc hội Đảng Dân chủ ở Pennsylvania, Shamaine Daniels, đã sử dụng một chatbot AI có tên là Ashley để gọi điện cho cử tri và trò chuyện với họ. "Xin chào. Tôi tên là Ashley, và tôi là một tình nguyện viên trí tuệ nhân tạo cho chiến dịch của Shamaine Daniels vào Quốc hội," các cuộc gọi bắt đầu. Cuối cùng, Daniels không thắng. Nhưng có thể những cuộc gọi đó đã giúp ích cho cô: Nghiên cứu mới cho thấy rằng các chatbot AI có thể thay đổi ý kiến của cử tri chỉ trong một cuộc trò chuyện—và chúng thực sự rất giỏi trong việc này. Một nhóm nghiên cứu đa trường đại học đã phát hiện ra rằng trò chuyện với một mô hình AI có thiên kiến chính trị hiệu quả hơn quảng cáo chính trị trong việc thúc đẩy cả đảng Dân chủ và Cộng hòa ủng hộ các ứng cử viên tổng thống của đảng đối lập. Các chatbot đã thay đổi ý kiến bằng cách trích dẫn các sự kiện và bằng chứng, nhưng chúng không phải lúc nào cũng chính xác—trên thực tế, các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng những mô hình thuyết phục nhất lại nói nhiều điều không đúng sự thật. Các phát hiện, được chi tiết trong hai nghiên cứu được công bố trên các tạp chí Nature và Science, là những nghiên cứu mới nhất trong một cơ sở nghiên cứu đang nổi lên chứng minh sức mạnh thuyết phục của các LLM. Chúng đặt ra những câu hỏi sâu sắc về cách mà AI sinh ra có thể định hình lại các cuộc bầu cử. "Một cuộc trò chuyện với một LLM có ảnh hưởng khá đáng kể đến các lựa chọn bầu cử nổi bật," Gordon Pennycook, một nhà tâm lý học tại Đại học Cornell, người đã làm việc trong nghiên cứu của Nature, cho biết. Các LLM có thể thuyết phục mọi người hiệu quả hơn quảng cáo chính trị vì chúng tạo ra nhiều thông tin hơn trong thời gian thực và triển khai nó một cách chiến lược trong các cuộc trò chuyện, ông nói. Đối với bài báo của Nature, các nhà nghiên cứu đã tuyển dụng hơn 2.300 người tham gia để tham gia một cuộc trò chuyện với một chatbot hai tháng trước cuộc bầu cử tổng thống Mỹ năm 2024. Chatbot, được đào tạo để ủng hộ một trong hai ứng cử viên hàng đầu, đã rất thuyết phục, đặc biệt khi thảo luận về các nền tảng chính sách của các ứng cử viên về các vấn đề như kinh tế và chăm sóc sức khỏe. Những người ủng hộ Donald Trump đã trò chuyện với một mô hình AI ủng hộ Kamala Harris trở nên có xu hướng ủng hộ Harris hơn, di chuyển 3,9 điểm về phía cô trên thang điểm 100. Đó là khoảng bốn lần hiệu ứng đo được của quảng cáo chính trị trong các cuộc bầu cử năm 2016 và 2020. Mô hình AI ủng hộ Trump đã khiến những người ủng hộ Harris di chuyển 2,3 điểm về phía Trump. Trong các thí nghiệm tương tự được thực hiện trong thời gian chuẩn bị cho cuộc bầu cử liên bang Canada năm 2025 và cuộc bầu cử tổng thống Ba Lan năm 2025, nhóm đã phát hiện ra một hiệu ứng lớn hơn nữa. Các chatbot đã thay đổi thái độ của cử tri đối lập khoảng 10 điểm. Các lý thuyết lâu đời về lý do chính trị cho rằng cử tri theo đảng không thể bị ảnh hưởng bởi các sự kiện và bằng chứng mâu thuẫn với niềm tin của họ. Nhưng các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng các chatbot, sử dụng một loạt các mô hình bao gồm các biến thể của GPT và DeepSeek, đã thuyết phục hơn khi chúng được chỉ định sử dụng các sự kiện và bằng chứng hơn là khi chúng được bảo không làm như vậy. "Mọi người đang cập nhật dựa trên các sự kiện và thông tin mà mô hình cung cấp cho họ," Thomas Costello, một nhà tâm lý học tại Đại học American, người đã làm việc trong dự án, cho biết. Điều đáng chú ý là, một số "bằng chứng" và "sự kiện" mà các chatbot trình bày là không đúng. Trên cả ba quốc gia, các chatbot ủng hộ các ứng cử viên thiên về cánh hữu đã đưa ra nhiều tuyên bố không chính xác hơn so với những người ủng hộ các ứng cử viên thiên về cánh tả. Các mô hình cơ bản được đào tạo trên một lượng lớn văn bản do con người viết, điều này có nghĩa là chúng tái tạo các hiện tượng trong thế giới thực—bao gồm "giao tiếp chính trị đến từ bên phải, thường có xu hướng ít chính xác hơn," theo các nghiên cứu về các bài đăng trên mạng xã hội theo đảng phái, Costello cho biết. Trong nghiên cứu khác được công bố tuần này, trong tạp chí Science, một nhóm nghiên cứu chồng chéo đã điều tra điều gì làm cho các chatbot này trở nên thuyết phục. Họ đã triển khai 19 LLM để tương tác với gần 77.000 người tham gia từ Vương quốc Anh về hơn 700 vấn đề chính trị trong khi thay đổi các yếu tố như sức mạnh tính toán, kỹ thuật đào tạo và chiến lược hùng biện. Cách hiệu quả nhất để làm cho các mô hình trở nên thuyết phục là chỉ định cho chúng đóng gói các lập luận của mình bằng các sự kiện và bằng chứng và sau đó cho chúng đào tạo thêm bằng cách cung cấp cho chúng các ví dụ về các cuộc trò chuyện thuyết phục. Trên thực tế, mô hình thuyết phục nhất đã khiến những người tham gia ban đầu không đồng ý với một tuyên bố chính trị di chuyển 26,1 điểm về phía đồng ý. "Đây là những hiệu ứng điều trị thực sự lớn," Kobi Hackenburg, một nhà khoa học nghiên cứu tại Viện An ninh AI Vương quốc Anh, người đã làm việc trong dự án, cho biết. Nhưng việc tối ưu hóa tính thuyết phục đã phải trả giá bằng sự thật. Khi các mô hình trở nên thuyết phục hơn, chúng ngày càng cung cấp thông tin sai lệch hoặc sai sự thật—và không ai chắc chắn tại sao. "Có thể là khi các mô hình học cách triển khai nhiều sự kiện hơn, chúng thực sự đi đến đáy của những gì chúng biết, vì vậy các sự kiện trở nên kém chất lượng hơn," Hackenburg cho biết. Sức mạnh thuyết phục của các chatbot có thể có những hậu quả sâu sắc cho tương lai của nền dân chủ, các tác giả lưu ý. Các chiến dịch chính trị sử dụng các chatbot AI có thể định hình ý kiến công chúng theo những cách làm suy yếu khả năng của cử tri trong việc đưa ra các phán đoán chính trị độc lập. Tuy nhiên, các hình thức chính xác của tác động vẫn chưa được thấy. "Chúng tôi không chắc các chiến dịch trong tương lai sẽ trông như thế nào và chúng có thể tích hợp những công nghệ này ra sao," Andy Guess, một nhà khoa học chính trị tại Đại học Princeton, cho biết. Cạnh tranh để thu hút sự chú ý của cử tri là tốn kém và khó khăn, và việc khiến họ tham gia vào các cuộc trò chuyện chính trị dài với các chatbot có thể là một thách thức. "Liệu đây có phải là cách mà mọi người tự thông tin về chính trị, hay đây sẽ là một hoạt động ngách hơn?" ông hỏi. ...