AI Nói Sai Nhưng Rất Tự Tin: Vì Sao Hallucination Xảy Ra
AI có thể trả lời rất trôi chảy mà vẫn sai hoặc bịa ra nguồn. Bài giải thích hiện tượng hallucination, vì sao nó xảy ra và bốn trường hợp có thật, từ Google Bard đến báo cáo của Deloitte.
Ngày 8/2/2023, Google đăng một quảng cáo giới thiệu chatbot Bard. Trong đó, Bard nói rằng Kính viễn vọng không gian James Webb đã chụp những bức ảnh đầu tiên về một hành tinh ngoài Hệ Mặt Trời. Điều này sai. Những bức ảnh đầu tiên được chụp từ năm 2004 bằng Kính viễn vọng Rất Lớn (VLT) của Đài thiên văn Nam Âu. Theo Al Jazeera, hôm đó cổ phiếu Alphabet giảm 8% và Google mất hơn 100 tỷ đô la Mỹ giá trị vốn hóa.
Câu trả lời sai ấy đọc lên trôi chảy và tự tin y như một câu trả lời đúng. Giới công nghệ gọi hiện tượng này là hallucination, tạm dịch là AI bịa thông tin.
AI bịa thông tin nghĩa là gì
ChatGPT, Claude hay Gemini đều là mô hình ngôn ngữ lớn. Chúng trả lời bằng cách viết ra đoạn văn khớp với câu hỏi của bạn. Hallucination xảy ra khi đoạn văn đó chứa thông tin sai hoặc không hề tồn tại, nhưng được nói như thể đó là sự thật. Thứ bị bịa có thể là một con số, một câu trích dẫn, tên một vụ án hay một đường link.
Chữ "hallucination" (ảo giác) chỉ là cách gọi tạm. AI không có ý lừa bạn. Nó viết ra đoạn văn nghe hợp lý với câu hỏi, nên câu trả lời bịa có thể nghe giống hệt câu trả lời đúng, và đó là lý do hiện tượng này khó nhận ra.
Vì sao AI nói sai mà vẫn tự tin
Khi có đủ dữ kiện, mô hình thường viết ra câu trả lời đúng. Khi thiếu dữ kiện, nó vẫn viết ra một đoạn văn nghe hợp với câu hỏi, và đoạn văn đó có thể sai.
Một bài nghiên cứu tháng 9/2025 của Adam Tauman Kalai cùng các đồng tác giả giải thích khá đơn giản. Cách huấn luyện và chấm điểm mô hình thưởng cho việc đoán, thay vì thưởng cho việc thừa nhận sự không chắc chắn, giống một học sinh gặp câu khó trong bài thi. Nếu bỏ trống thì không được điểm nào, nên đoán vẫn có lợi hơn im lặng.
Tài liệu của Anthropic nhìn vấn đề từ phía người dùng: ngay cả những mô hình tiên tiến nhất đôi khi vẫn tạo ra văn bản sai sự thật, và các kỹ thuật giảm lỗi này không loại bỏ hoàn toàn được. Vì vậy, một câu trả lời trôi chảy chưa chắc đã đúng. Bài Prompt Engineering Đã Lỗi Thời? Cách Viết Prompt Chuẩn Cho Mô Hình LLM Mới nêu một điểm liên quan: mô hình dễ bịa câu trả lời khi bị ép phải trả lời lúc không có dữ liệu.
Bốn kiểu bịa thường gặp
Đây là cách tôi tự chia nhóm từ các trường hợp trong bài, không phải một phân loại chính thức.
| Kiểu | Trông như thế nào | Trường hợp trong bài |
|---|---|---|
| Sự thật sai nhưng nghe hợp lý | AI khẳng định một điều không đúng | Bard và kính Webb |
| Nguồn, trích dẫn không có thật | Tên vụ án, bài báo, số hiệu trông như thật nhưng không tồn tại | Luật sư ở New York, báo cáo của Deloitte |
| Chi tiết sai trong đoạn đúng | Phần lớn nội dung chính xác, nhưng một chú thích hoặc trích dẫn sai | Báo cáo của Deloitte |
| Quy định, chính sách không có thật | AI mô tả một quy định mà tổ chức không áp dụng | Air Canada |
Bốn trường hợp có thật
Google Bard và kính Webb (2023)
Đây là chuyện ở đầu bài. Người phát ngôn của Google cho biết lỗi này cho thấy tầm quan trọng của việc kiểm thử nghiêm ngặt, và công ty khởi động chương trình Trusted Tester để kết hợp góp ý từ bên ngoài với kiểm thử nội bộ. Chỉ một câu trả lời sai trong quảng cáo cũng đủ lên báo ở nhiều nơi.
Hai luật sư ở New York và những vụ án không có thật (2023)
Hai luật sư nộp lên tòa một bản biện hộ trích dẫn những vụ án không hề tồn tại. ChatGPT đã tạo ra các vụ án đó, kèm cả câu trích và số hiệu giả, rồi còn khẳng định với hai luật sư rằng chúng có thật. Ngày 22/6/2023, thẩm phán P. Kevin Castel phạt các luật sư và công ty luật 5.000 đô la Mỹ, đồng thời yêu cầu họ báo cho những thẩm phán bị ghi nhầm là tác giả của các phán quyết giả. Lời cam đoan mà hai luật sư tin lại đến từ chính công cụ đã bịa ra các vụ án.
Chatbot của Air Canada và chính sách hoàn tiền không có thật (2024)
Trong vụ Moffatt v. Air Canada (2024 BCCRT 149), chatbot của hãng hàng không bảo một khách hàng cứ mua vé thường, sau đó xin hoàn một phần tiền theo chính sách vé tang lễ trong vòng 90 ngày. Nhân viên Air Canada lại nói hãng không chấp nhận đơn nộp sau chuyến bay. Cơ quan giải quyết tranh chấp dân sự của bang British Columbia cho rằng hãng đã không cẩn trọng đủ để bảo đảm chatbot trả lời chính xác, coi đó là trình bày sai sự thật do bất cẩn (negligent misrepresentation) và buộc hãng hoàn một phần tiền vé là 650,88 đô la Canada (CAD). Chatbot này chưa chắc là mô hình ngôn ngữ lớn, nên đây là ví dụ về chatbot đưa thông tin sai, chưa hẳn là hallucination theo nghĩa kỹ thuật.
Báo cáo của Deloitte cho chính phủ Úc (2025)
Báo cáo công bố tháng 7/2025 cho Bộ Việc làm và Quan hệ nơi làm việc của Úc có những chú thích sai, cùng tài liệu tham khảo và trích dẫn bịa. Một tên thẩm phán bị viết sai, một đoạn trích bị gán cho những đoạn không hề có trong phán quyết năm 2019, và một bài báo bị gán cho một học giả có thật dù chưa từng được xuất bản. Chris Rudge, nhà nghiên cứu phúc lợi xã hội ở Đại học Sydney, phát hiện ra lỗi khi thấy hơn chục nhận định bịa gán cho các đồng nghiệp. Nhà báo Paul Karp của Australian Financial Review là người đưa tin đầu tiên.
Deloitte xác nhận đã dùng một bộ công cụ AI tạo sinh dựa trên Azure OpenAI GPT-4o khi làm báo cáo. Họ chưa xác nhận AI là nguyên nhân gây lỗi và cho rằng lỗi không ảnh hưởng đến kết luận của báo cáo. Theo Accounting Times, báo cáo trị giá khoảng 440.000 đô la Úc và hãng sẽ hoàn lại một phần số tiền đó.
Bốn trường hợp này giống nhau ở đâu
Cả bốn lần, câu trả lời sai đều trông giống câu trả lời đúng và đến được với công chúng trước khi có ai phát hiện. Những bên liên quan gồm một công ty công nghệ, hai luật sư, một hãng hàng không và một hãng tư vấn lớn.
Rủi ro còn cao hơn khi AI hành động thay bạn. Bài Từ Chatbot Đến Agentic AI: Bản Chất Thay Đổi Và Cách Ứng Dụng Hàng Ngày liệt kê việc tin tưởng mù quáng trong mục các cạm bẫy. Một cách giảm hallucination ở các agent là cho chúng dựa vào bộ thuật ngữ chuyên ngành, được trình bày trong bài Vì Sao AI Agent Cần Domain Glossary Trong Hệ Thống Nghiệp Vụ Phức Tạp. Cách giảm rủi ro khi cần văn bản chính xác sẽ có trong một bài riêng sau.
Tài Liệu Tham Khảo
- Why Language Models Hallucinate (arXiv:2509.04664): Kalai, Nachum, Vempala và Zhang, tháng 9/2025. Lập luận rằng cách huấn luyện và đánh giá thưởng cho việc đoán thay vì thừa nhận sự không chắc chắn.
- Reduce hallucinations (tài liệu Anthropic): Nêu rằng các mô hình tiên tiến nhất vẫn có thể tạo ra văn bản sai sự thật và các kỹ thuật giảm lỗi không loại bỏ hoàn toàn được.
- Google shares tank 8% as AI chatbot Bard flubs answer in ad (Al Jazeera): Bài tường thuật lỗi của Bard, mức giảm cổ phiếu Alphabet và phản hồi của Google, ngày 8/2/2023.
- Court imposes sanctions on lawyers who filed bogus cases after relying on ChatGPT (LawNext): Bài tường thuật quyết định phạt ngày 22/6/2023 trong vụ Mata v. Avianca.
- Mata v. Avianca, Inc. (Wikipedia): Bối cảnh vụ án, gồm việc tòa không tìm thấy các vụ án được dẫn và việc ChatGPT khẳng định chúng có thật.
- AI Gone Wild: Airline Has to Honor a Refund Policy Its Chatbot Fabricated (Manatt): Bản tóm tắt của một công ty luật về vụ Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149.
- Deloitte to refund government after using AI in $440k report (Accounting Times): Bài tường thuật ngày 9/10/2025 về các lỗi trong báo cáo, người phát hiện và phản hồi của Deloitte.
