AI hứa hẹn năng suất nhưng chỉ đẻ ra rác

Trong xì căng đan mới nhất, hãng Deloitte Australia phải hoàn trả một phần tiền phí tư vấn cho Chính phủ Úc vì báo cáo họ nộp bị phát hiện là do AI biên soạn, đầy lỗi sai nghiêm trọng, kể cả thông tin bịa ra. Đây không phải là vụ bê bối liên quan đến AI duy nhất; báo chí tường thuật nhiều vụ tương tự trong mấy năm qua. Tiếng Anh vừa có một từ mới để chỉ nội dung đáng nghi ngờ của AI - “slop” hay “workslop”. Tờ Harvard Business Review định nghĩa “workslop” là “nội dung do AI tạo ra, nhìn vào tưởng đâu là nội dung tốt nhưng thiếu vắng chất lượng để thật sự thúc đẩy công việc”. Kinh nghiệm của nhiều người cho thấy khi cố gắng dùng AI để hỗ trợ công việc, hóa ra nó chỉ tạo thêm công việc cho mình phải giải quyết.

Theo một khảo sát của Stanford Social Media Lab phối hợp với BetterUp, đến 40% số nhân viên văn phòng tại Mỹ cho biết họ nhận toàn “workslop” từ AI. Ảnh: TL

Theo một khảo sát của Stanford Social Media Lab phối hợp với BetterUp, đến 40% số nhân viên văn phòng tại Mỹ cho biết họ nhận toàn “workslop” từ AI. Thời gian trung bình để giải quyết đống rác do AI đẻ ra lên đến hai giờ sau đó mới sử dụng được. Vấn đề nghiêm trọng hơn ở chỗ rác do AI tạo ra được nhân viên gửi cho đồng nghiệp, từ đó mới bị phát hiện, làm giảm sút niềm tin vào nhau. Đến một phần ba những người được khảo sát cho biết họ sẽ không muốn làm việc với đồng nghiệp từng dùng AI gửi rác cho họ.

Một nhân viên văn phòng được khảo sát làm trong ngành tài chính nhớ lại trải nghiệm nhận sản phẩm do AI tạo ra từ đồng nghiệp làm họ mất thời gian như thế nào: “Nó làm nảy sinh tình huống tôi phải cân nhắc mình nên viết lại toàn bộ hay yêu cầu anh ta làm lại hay cứ tạm chấp nhận nó luôn cho khỏe”. Một người khác, là giám đốc bán hàng, cho biết phải mất thời gian kiểm chứng một thông tin được gởi, sau đó phải mất thời gian họp với bộ phận khác để đối chiếu và cuối cùng mất nhiều thời gian nhất để làm lại toàn bộ ngay từ đầu.

Nhiều công ty phải soạn nội quy, đề ra chính sách buộc phải nói rõ khi nào có sử dụng AI trong công việc, sử dụng vào việc gì, nội dung ra sao để giúp tiết kiệm thời gian kiểm tra lại. Một trong những trách nhiệm mới của người đứng đầu các bộ phận là nhấn mạnh sự hạn chế của AI liên quan đến phần việc của bộ phận, yêu cầu nhân viên chịu trách nhiệm toàn bộ cho đầu ra chứ không thể sau này đổ lỗi cho AI.

Nội dung do AI đẻ ra thường rất trơn tru, bóng bẩy vì chúng là mô hình ngôn ngữ nên chuyện chữ nghĩa là thế mạnh của chúng. Nhưng không nên vì hình thức trau chuốt này mà vội tin vào nội dung vì đa phần được soạn ra để làm hài lòng người hỏi và để giữ chân họ trong cuộc trò chuyện lâu dài. Kinh nghiệm cho thấy AI ưu tiên sự trôi chảy hơn là thừa nhận chúng không biết, không rõ một điều gì đó. Chính vì vậy hiện nay người ta dùng AI cho việc riêng nhiều hơn tại chỗ làm. Một khảo sát của chính OpenAI cho thấy đa số các câu hỏi (73%) vào tháng 6-2025 là không liên quan đến công việc, tăng lên từ mức 53% năm 2024.

Các giáo sư đại học là người trải nghiệm “AI slop” rõ nhất. Jeff Hancock, một giáo sư Đại học Stanford kể với CNBC khi chấm bài giao cho sinh viên làm, ông thấy có gì đó sai sai vì bài đọc qua thấy rất tốt nhưng không nói lên điều gì thực chất cả; lạ một điều cả trăm bài, bài nào cũng có cấu trúc như nhau, cũng cho cảm giác thiếu một cái gì đó. Đó là bởi sinh viên ngày nay đa số đều dùng AI để giúp họ làm bài. Nếu như “AI slop” trong nhiếp ảnh tạo ra những ảnh đẹp giả tạo, vô hồn, “AI slop” trong dạy học kéo lùi năng lực tư duy của sinh viên, tạo cho họ thói quen lười suy nghĩ, chuyện gì cũng nhờ cậy AI.

Người nhận được “workslop” từ đồng nghiệp đánh giá thấp người gửi; 53% cho biết họ cảm thấy khó chịu, 38% thì lúng túng không biết xử lý như thế nào và 22% thấy bị xúc phạm. Đa phần cho rằng người sử dụng AI thiếu sự sáng tạo, thiếu năng lực và không đáng tin cậy. Thậm chí một khảo sát khác của KPMG với 48.000 người cho biết chỉ 8,5% tin vào kết quả của AI đưa ra, tức hầu hết đều không tin, không muốn dùng. Suy cho cùng, người dùng AI rồi đẩy đầu ra cho nơi khác xử lý khác nào đẩy gánh nặng công việc cho người khác mà không lường hết hậu quả. Bản thân họ có thể tăng năng suất nhưng năng suất chung của toàn cơ quan sẽ giảm sút vì AI.

Nguyễn Vũ