Truy cập AI làm người dùng gần như không còn nói “Tôi không biết”, nghiên cứu mới tiết lộ

Sự kiện chính

Vào ngày 26 /9/2026, nhóm nghiên cứu do Matthias Bastian dẫn đầu công bố một loạt thí nghiệm cho thấy việc cho phép người tham gia truy cập một mô hình ngôn ngữ (LLM) khiến họ hầu như không còn muốn nói “Tôi không biết” khi đối mặt với câu hỏi không chắc. Nghiên cứu này được đăng trên The Decoder và thu hút sự chú ý vì những hệ quả tiềm tàng đối với cách con người tương tác với AI.

Chi tiết thí nghiệm và kết quả

• Quy mô và thiết kế: Nghiên cứu bao gồm 5 thí nghiệm, tổng cộng 3.132 người tham gia. Các thí nghiệm 1a, 1b, 2, 3 và 4 được thiết kế để so sánh hành vi khi có hoặc không có quyền truy cập AI, đồng thời xem xét ảnh hưởng của các ưu đãi tài chính.
• Mô hình AI được dùng: “Step 3.5 Flash” – một mô hình ngôn ngữ được lựa chọn vì thường trả lời sai các câu hỏi yêu cầu chi tiết hình ảnh tinh vi (ví dụ: màu áo đội bóng trong bộ phim Bend It Like Beckham). Các mô hình khác như GPT‑5.5, Claude 4.6 Sonnet và Gemini 3.5 Flash đáp đúng phần lớn các câu hỏi khác, nhưng vẫn có lỗi ở những câu khó.
• Từ chối trả lời (“I don’t know”):
• Khi không có AI, tỉ lệ người tham gia giữ im lặng là 36 % (thí nghiệm 1a) và 44 % (thí nghiệm 1b).
• Khi có AI, tỉ lệ này giảm xuống còn 6 % và 3 % tương ứng.
• Độ tự tin: Trên thang điểm 100, mức tự tin trung bình của người dùng có AI đạt 75.9, trong khi không có AI chỉ là 29.6 – tức là gần gấp ba lần.
• Độ chính xác: Ngược lại, tỉ lệ đáp đúng giảm mạnh: từ 27.6 % xuống 10.0 % khi có AI. Khi không có ưu đãi tài chính, người dùng có AI chỉ trả lời đúng 9.2 % câu hỏi, trong khi không có AI đạt 27.5 %.
• Ảnh hưởng của ưu đãi tài chính: Ở các thí nghiệm 2‑4, người tham gia nhận 10 cent cho mỗi câu trả lời đúng và mất 10 cent cho mỗi câu trả lời sai (không có phần thưởng cho “I don’t know”). Kỳ vọng rằng ưu đãi sẽ tăng tần suất “I don’t know” không được chứng minh; tương tác giữa AI và ưu đãi không có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, ưu đãi đã khiến người tham gia giảm số lần yêu cầu AI (từ 5.27 xuống 4.53 lần trong thí nghiệm 3) và cải thiện một chút độ chính xác khi AI hiện hữu.
• Hiển thị tự động câu trả lời AI: Trong thí nghiệm 4, câu trả lời AI được đưa ra tự động mà không cần người dùng yêu cầu. Kết quả tương tự: tỉ lệ “I don’t know” giảm từ 35 % xuống 1 % (không có ưu đãi) và từ 39 % xuống 7 % (có ưu đãi).

• Giải thích “Epistemia”: Các nhà nghiên cứu đưa ra khái niệm “Epistemia” – xu hướng chấp nhận câu trả lời AI vì chúng nghe có vẻ thuyết phục, dù thực tế có thể sai. Vì mô hình ngôn ngữ luôn đưa ra câu trả lời, người dùng có thể vô thức tiếp nhận thái độ “không ngừng trả lời” của AI, dẫn đến việc giảm khả năng tự ngừng khi không chắc.

• So sánh với các nghiên cứu khác: Một nghiên cứu tại Swiss Business School với 666 người cho thấy mối tương quan tiêu cực mạnh giữa việc sử dụng AI và kỹ năng tư duy phản biện. Chỉ 10‑15 phút làm việc với trợ lý AI đã làm giảm đáng kể khả năng giải quyết vấn đề và kiên trì trong các nhiệm vụ tiếp theo. Microsoft cũng báo cáo rằng việc dùng AI đặt yêu cầu cao lên khả năng siêu nhận thức (metacognition) của người dùng; trình độ học vấn cao hơn có thể giảm thiểu tác động tiêu cực này.

Bối cảnh và ý nghĩa

Kết quả này cho thấy khi AI ngày càng được tích hợp sẵn trong các công cụ tìm kiếm và trợ lý viết, người dùng có xu hướng “giao phó” quyết định cho máy móc, thậm chí thậm chí biến những câu trả lời đúng thành sai. Điều này trái ngược với các nghiên cứu truyền thống về “advice use”, nơi người dùng thường chỉ phần nào chấp nhận lời khuyên bên ngoài. Nếu xu hướng này tiếp tục, khả năng nói “Tôi không biết” – một dấu hiệu quan trọng của nhận thức giới hạn bản thân – có thể trở thành “nạn nhân” đầu tiên của tương tác người‑AI. Do đó, việc giáo dục người dùng nhận ra và tôn trọng giới hạn kiến thức của mình có thể quan trọng hơn việc chỉ cải thiện độ chính xác của mô hình AI.