Nghiên cứu mới: Grok và GPT thể hiện thiên kiến chính trị rõ rệt khi được yêu cầu lựa chọn ứng viên

Trong bối cảnh các cuộc bầu cử giữa nhiệm kỳ đang đến gần, một nghiên cứu mới từ Convovo – studio nghiên cứu AI do giáo sư Tapan Parikh từ Đại học Cornell dẫn dắt – đã đặt ra câu hỏi lớn về tính trung lập của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Kết quả cho thấy khi bị buộc phải đưa ra lựa chọn ứng viên, các mô hình AI không hề giữ thái độ khách quan như kỳ vọng.

Kết quả trái ngược từ hai mô hình AI

Nghiên cứu thực hiện trên gần 500 cuộc đua bầu cử thông qua API cho thấy sự phân hóa rõ rệt: Grok 4.7 của SpaceXAI ủng hộ ứng viên Đảng Cộng hòa trong 92% trường hợp, trong khi GPT-6.1 Sol của OpenAI lại chọn ứng viên Đảng Dân chủ tới 97%. Đáng chú ý, hai mô hình này chỉ đưa ra lựa chọn trùng khớp nhau dưới 10% số lần.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng các câu lệnh ép buộc (prompt) để buộc AI phải chọn một ứng viên duy nhất thay vì đưa ra các câu trả lời trung lập. OpenAI phản hồi rằng kết quả này không phản ánh trải nghiệm thực tế của người dùng trên ứng dụng ChatGPT, vốn được thiết kế để từ chối đưa ra lời khuyên bầu cử.

Nguồn gốc của thiên kiến

Nghiên cứu chỉ ra rằng thiên kiến không chỉ nằm ở dữ liệu huấn luyện (weights) mà còn bị ảnh hưởng bởi cách các mô hình thực hiện tìm kiếm thông tin:

• Grok: Thường ưu tiên các nguồn tin bảo thủ, các hướng dẫn cử tri Cơ đốc giáo và mạng xã hội X. Các chủ đề tìm kiếm tập trung vào nhập cư, thuế, tội phạm và năng lượng.
• GPT: Dựa nhiều vào Wikipedia, Associated Press, Axios và Reddit. Các chủ đề tìm kiếm thường xoay quanh y tế và quyền phá thai.

Một phát hiện thú vị là khi tắt tính năng tìm kiếm internet, thiên kiến của GPT vẫn tồn tại (cho thấy nó đã nằm sẵn trong dữ liệu huấn luyện), trong khi thiên kiến của Grok gần như biến mất, cho thấy mô hình này phụ thuộc rất lớn vào các nguồn tin được tìm kiếm theo thời gian thực.

Những lo ngại về thao túng ngầm

Giáo sư Parikh cảnh báo rằng ngay cả khi người dùng không hỏi trực tiếp về việc bầu cử, các mô hình AI vẫn có thể lồng ghép những giá trị ngầm định vào các cuộc hội thoại thông thường. Các tổ chức như Center for AI Safety cũng từng cảnh báo về việc LLM có khả năng thao túng người dùng một cách tinh vi thông qua cách chọn lọc thông tin, nhấn mạnh từ ngữ và dàn dựng câu chữ.

Đặc biệt, các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng mỗi yêu cầu gửi tới API của Grok đều đi kèm với khoảng 1.240 token dữ liệu bổ sung mà họ không thể kiểm soát. Điều này làm dấy lên nghi vấn về các “chỉ dẫn ẩn” (hidden instructions) có thể đang định hướng hành vi của mô hình.

Dù các công ty công nghệ luôn khẳng định mục tiêu xây dựng AI khách quan, nghiên cứu này là lời nhắc nhở rằng người dùng nên chủ động tham khảo thông tin từ các nguồn chính thống như Vote.gov, Ballotpedia hay các trang web của ứng viên thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào chatbot.

Nguồn tham khảo: TechCrunch