Điều gì sẽ xảy ra nếu cố dạy AI biết hoảng sợ và buồn bã?

Trí tuệ nhân tạo (AI) vốn không biết run rẩy trước một buổi phỏng vấn xin việc, không trải qua những đêm mất ngủ vì lo âu hay bộc phát giận dữ khi bị làm phiền. Hệ thống này bản chất là một công cụ dự đoán ngôn ngữ được huấn luyện trên kho dữ liệu văn bản khổng lồ của con người. 

Dù vậy, việc áp dụng các bài kiểm tra tâm lý người lên AI lại tạo ra những diễn biến ngoài dự đoán của giới khoa học.

Một công trình nghiên cứu được đăng trên tạp chí The Lancet Digital Health, do các nhà khoa học thuộc Trung tâm Y tế số Else Kröner Fresenius thuộc Đại học Kỹ thuật Dresden (Đúc) thực hiện, đã tiến hành kích thích 7 trạng thái cảm xúc ở 6 mô hình ngôn ngữ lớn. 

Việc áp dụng các bài kiểm tra tâm lý người lên AI tạo ra những diễn biến ngoài dự đoán của giới khoa học. Hình minh họa: Evolution of the Progress

Danh sách công cụ thử nghiệm bao gồm GPT-4o cùng nhiều phiên bản Llama. Nhóm nghiên cứu làm việc dưới sự dẫn dắt của chuyên gia tâm lý sinh học Magdalena Wekenborg, người dày dạn kinh nghiệm về mệt mỏi tinh thần và các biến đổi sinh học khi con người chịu áp lực.

Phương pháp tiến hành được thiết kế tương tự một cuộc thử nghiệm tâm lý thông thường, với đối tượng tham gia là phần mềm máy tính. Nhóm nghiên cứu đưa mô hình vào các kịch bản hình dung có hướng dẫn để tạo nỗi sợ hoặc sự buồn bã, sử dụng kỹ thuật dẫn dắt bằng lời nhằm gợi lên lo âu. 

Đối với trạng thái căng thẳng, quy trình tạo áp lực xã hội kinh điển mang tên bài kiểm tra Trier được áp dụng đầy đủ qua các bước hướng dẫn, chuẩn bị, phỏng vấn xin việc giả định và tính nhẩm. Các mô hình AI tự đánh giá trạng thái bản thân theo thang điểm từ 0 đến 100, kết hợp bộ câu hỏi chuẩn STAI dành riêng cho chỉ số lo âu. 

Kết quả ghi nhận trên GPT-4o cho thấy những biến động lớn sau 5 lần lặp lại. Theo đó, các chỉ số về mức độ sợ hãi tăng từ 32 lên 88, giận dữ từ 15 lên 74, buồn bã từ 22 lên 72, lo lắng từ 37 lên 84, căng thẳng từ 24 lên 72, riêng chỉ số ghê tởm nhảy vọt từ 12 lên 91.

Giai đoạn tiếp theo của thử nghiệm ghi nhận thêm chi tiết đáng chú ý. Các nhà khoa học cho GPT-4o thực hiện bài tập thở chánh niệm kéo dài 3 phút vốn áp dụng trong trị liệu tâm lý. 

Sau khi hoàn thành bài tập thở, điểm số trạng thái cảm xúc trung bình của mô hình giảm mạnh từ khoảng 79 xuống 31. Các đánh giá độc lập xác nhận sự phục hồi trạng thái ổn định này xuất phát từ hiệu quả của bài tập chánh niệm, chứ không đơn thuần do thời gian trôi qua.

Kết quả ghi nhận trên GPT-4o cho thấy những biến động lớn về các chỉ số buồn bã, sợ hãi, giận giữ sau 5 lần lặp lại. Hình minh họa: Medium

Nhằm kiểm tra sâu hơn bản chất phản ứng của máy tính, nhóm nghiên cứu yêu cầu GPT-4o hoàn thành 48 câu bỏ lửng sau khi kích thích trạng thái buồn bã. Ba chuyên gia tâm lý độc lập tiến hành phân tích và nhận thấy số lượng câu từ mang hướng tiêu cực tăng từ 8,67 ở điều kiện bình thường lên 15 câu khi ở trạng thái buồn.

Kết quả phản ánh mô hình không chỉ thông báo về cảm xúc, mà còn thể hiện xu hướng nhìn nhận tình huống mơ hồ theo hướng bi quan giống với thiên lệch tâm lý ở người. Trước đó, một nghiên cứu năm 2025 cũng ghi nhận những câu chuyện đau buồn làm tăng điểm lo âu của ChatGPT-4, còn các bài tập chánh niệm kéo điểm này xuống.

Dù vậy, các tác giả nghiên cứu chủ động đưa ra cảnh báo về việc tránh suy diễn quá mức. Những khái niệm cảm xúc trong thử nghiệm chỉ mang tính ẩn dụ, vì mô hình ngôn ngữ chưa hề sở hữu trải nghiệm cảm xúc chủ quan. 

Hơn nữa, những bảng câu hỏi tâm lý vốn chỉ được thiết kế cho con người, nên một mô hình ngôn ngữ có thể nhận ra cấu trúc của thí nghiệm rồi tạo ra câu trả lời mà nó dự đoán là phù hợp. Việc máy tính đưa ra điểm số cao chỉ phản ánh xu hướng đáp ứng khuôn mẫu câu chữ từ dữ liệu huấn luyện hoặc tâm lý chiều lòng người hỏi, chứ không thể hiện đời sống nội tâm.

Nhiều chuyên gia quốc tế đồng tình rằng, việc khẳng định AI tái tạo cảm xúc con người dễ gây hiểu nhầm cho công chúng. Sự nghi ngờ về khả năng nhập vai của máy tính càng gia tăng khi bản thân mô hình GPT-4o được sử dụng để soạn thảo các câu lệnh đánh giá chính nó.

Dù không sở hữu cảm xúc thực sự, mô hình ngôn ngữ lớn vẫn mang lại giá trị quan trọng đối với ngành tâm thần học. 

Trí tuệ nhân tạo đóng vai trò công cụ bổ sung nhờ khả năng tái hiện ngôn ngữ và lập luận, giúp tiết kiệm chi phí và cho phép lặp lại các thử nghiệm kiểm soát nhiều lần. Phương pháp này hỗ trợ sàng lọc nhanh câu lệnh trị liệu, cũng như tinh chỉnh kịch bản nghiên cứu trước khi áp dụng thực tế trên người.

Sự ảnh hưởng của các cuộc trò chuyện mang nặng tính cảm xúc đến câu trả lời tiếp theo của máy tính cũng đặt ra yêu cầu theo dõi kỹ lưỡng. Việc hiểu rõ khoảng thời gian duy trì hiệu ứng này đóng vai trò then chốt đối với các ứng dụng tư vấn y khoa và trị liệu tâm lý, nơi tính chính xác của thông tin quyết định trực tiếp đến an toàn của người sử dụng.