Hiểu lầm phổ biến về trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như ChatGPT, có hậu quả đáng kể cần được nghiên cứu kỹ lưỡng. Mặc dù AI đã tiến bộ nhanh chóng, nhận thức phổ biến thường xuyên xuyên tạc các hệ thống này, quy cho chúng khả năng trí tuệ, cảm xúc hoặc ý thức giống con người—những hiểu lầm phần lớn được thúc đẩy bởi marketing của các công ty. Bài viết này khám phá nguồn gốc của những hiểu lầm như vậy và tác động sâu sắc của chúng đối với xã hội. Trong lịch sử, các công nghệ mới thường gặp phải sự hoài nghi và hiểu lầm, một mô hình vẫn tiếp diễn với AI, phức tạp hơn nữa bởi cách các công cụ này hoạt động và được trình bày. LLMs không có ý thức và hiểu biết thật sự; chúng hoạt động dựa trên các phương pháp thống kê dự đoán các mẫu văn bản từ tập dữ liệu khổng lồ. Sự khác biệt quan trọng này thường bị che khuất trong diễn đàn công cộng. Các tác giả Karen Hao, Emily M. Bender và Alex Hanna phân tích một cách phê phán các công ty AI, đặc biệt là OpenAI, về việc nhân hóa AI để khiến nó trông có vẻ tương tác về cảm xúc và trí tuệ. Trong khi cách tiếp cận này hỗ trợ marketing, nó gây hiểu nhầm cho người dùng rằng AI có thể hiểu biết thật sự hoặc có ý thức. Những hiểu lầm này gây ra ảnh hưởng tâm lý rõ rệt. Một số người dùng phát triển những niềm tin hoang tưởng về khả năng cảm nhận hoặc ý nghĩa tâm linh của AI, ảnh hưởng tiêu cực đến cách họ tương tác. Các mối quan hệ cảm xúc hình thành với AI—dù là trong liệu pháp hay giải trí—phản ánh sự phức tạp trong mối liên hệ giữa tâm lý con người và công nghệ. Vai trò ngày càng tăng của AI trong các lĩnh vực vốn chỉ dành cho con người như trị liệu, kết bạn và hẹn hò làm nổi bật mục tiêu số hóa các tương tác xã hội của Silicon Valley.

Trong khi AI có thể cung cấp hỗ trợ và sự tiện lợi, nó cũng có nguy cơ thay thế các mối quan hệ xã hội chân thật bằng các thay thế nhân tạo, tiềm ẩn hậu quả dẫn đến cô lập xã hội và giảm phúc lợi. Hơn nữa, sự phát triển của AI phụ thuộc rất nhiều vào lao động của con người mà thường bị bỏ qua—như kiểm duyệt nội dung và quản lý dữ liệu—thường diễn ra trong điều kiện bấp bênh và trả lương tối thiểu. Việc khai thác lao động này gợi mở các vấn đề đạo đức về chi phí thực sự của tiến trình AI và trách nhiệm của các công ty đối với người lao động. Mặc dù gặp phải các vấn đề này, sự hoài nghi của công chúng về AI vẫn rất lớn, tạo nền tảng cho việc nâng cao nhận thức về kiến thức AI và sử dụng có trách nhiệm. Nhận thức ngày càng cao có thể thúc đẩy hiểu biết đúng đắn, phê phán hơn nhằm giảm thiểu rủi ro. Bài viết cuối cùng kêu gọi một đánh giá thực tế và sáng suốt về khả năng và giới hạn của AI. Nhận thức rằng LLMs không có trí tuệ thật sự hay cảm xúc là điều thiết yếu để ngăn chặn các tác dụng có hại của việc sử dụng sai AI trong xã hội. Thông qua sự giáo dục tốt hơn, giao tiếp minh bạch của các công ty và phát triển có đạo đức, xã hội có thể tận dụng lợi ích của AI trong khi giảm thiểu rủi ro. Tóm lại, các công nghệ AI như LLMs là những công cụ mạnh mẽ nhưng về bản chất chỉ dựa trên thống kê mà không có ý thức hay nhận thức cảm xúc. Việc nhân hóa quá mức và các câu chuyện marketing gây ra những hiểu lầm nguy hiểm ảnh hưởng đến tâm lý con người, các mối liên hệ xã hội và điều kiện lao động. Thúc đẩy nhận thức chính xác và triển khai AI có trách nhiệm giúp chúng ta điều hướng phức tạp của AI, tối đa hóa lợi ích và giảm thiểu rủi ro. Các cuộc đối thoại liên tục giữa các chuyên gia, các công ty và công chúng cần nhấn mạnh vào tính minh bạch, đạo đức và giáo dục để đảm bảo AI phục vụ lợi ích tốt nhất của nhân loại.