Chuyện có thật: anh kế toán và cái luật không tồn tại
Một anh kế toán hỏi ChatGPT: "Theo Thông tư 123/2025/TT-BTC, mức khấu trừ thuế TNCN tối đa là bao nhiêu?"
ChatGPT trả lời ngay, chi tiết, có số điều, số khoản đàng hoàng. Anh copy vào báo cáo.
Vấn đề: Thông tư 123/2025/TT-BTC không tồn tại. ChatGPT tự bịa ra.
Đây không phải trường hợp hiếm. Đây là hallucination - và nó xảy ra với mọi AI chatbot hiện tại, kể cả Gemini, Claude, hay bất kỳ model nào khác.
Tại sao AI "bịa" thông tin?
Giải thích đơn giản không cần kỹ thuật:
AI như ChatGPT không "tra cứu" thông tin như bạn Google. Nó được luyện bằng cách đọc hàng tỷ trang văn bản và học "từ nào thường đi sau từ nào". Khi bạn hỏi, nó ghép từ theo logic đó để tạo ra câu trả lời nghe hợp lý nhất.
Vấn đề: nghe hợp lý ≠ đúng sự thật.
Khi không có đủ thông tin chính xác, AI không nói "tôi không biết" - nó vẫn generate câu trả lời nghe hợp lý, dựa trên pattern đã học. Kết quả là thông tin bịa nhưng nghe rất tự tin, đủ chi tiết, đủ thuyết phục.
Những loại thông tin AI hay bịa nhất
Không phải lúc nào AI cũng bịa. Nó bịa nhiều hơn với:
1. Số liệu cụ thể và thống kê
Hỏi "tỷ lệ thất nghiệp VN tháng 2/2026" → AI có thể đưa ra con số trông chính xác nhưng không có nguồn.
2. Tên người, tổ chức, địa điểm cụ thể
Hỏi về "CEO công ty X" hay "địa chỉ chi nhánh Y" → dễ bịa tên, chức vụ, địa chỉ sai.
3. Luật, quy định, chính sách
Các thông tư, nghị định, điều khoản cụ thể - AI hay bịa số hiệu văn bản không tồn tại.
4. Thông tin mới sau ngày AI được "học"
Mỗi AI có ngày cắt học (thường 6–12 tháng trước khi ra mắt). Hỏi sự kiện sau đó → AI có thể bịa hoặc trả lời theo thông tin cũ.
5. Thông tin rất chuyên sâu và niche
Càng hỏi chi tiết và chuyên ngành, khả năng bịa càng cao vì ít dữ liệu training liên quan hơn.
Dấu hiệu nhận biết AI đang... đáng ngờ
Không có cách 100% nhận biết, nhưng hãy đặt câu hỏi khi:
- AI trả lời quá nhanh, quá tự tin về thông tin rất cụ thể
- Câu trả lời có số hiệu văn bản, tên người, số liệu chính xác mà bạn chưa từng thấy
- AI không có nguồn trích dẫn nhưng phát biểu như sự thật tuyệt đối
- Bạn hỏi về sự kiện gần đây (trong vài tháng qua)
- Câu trả lời về luật, y tế, tài chính mà bạn cần dùng trong thực tế
5 thói quen bảo vệ bạn khỏi hallucination
1. Không dùng AI cho thông tin cần chính xác tuyệt đối
Luật, thuế, y tế, tài chính - đây là những lĩnh vực không nên tin AI mà không kiểm tra. Dùng AI để hiểu khái niệm, nhưng tra thông tin cụ thể từ nguồn chính thức.
2. Luôn hỏi "Bạn có chắc không?" hoặc "Nguồn ở đâu?"
Khi AI trả lời thông tin quan trọng, hỏi tiếp:
Bạn có chắc thông tin này chính xác không?
Nếu không chắc, nói thẳng cho tôi biết.AI thường thành thật hơn khi bị hỏi thẳng - đôi khi sẽ tự nhận "thực ra tôi không chắc lắm".
3. Dùng AI để hiểu, dùng Google/nguồn chính thức để xác nhận
Workflow an toàn:
- AI giải thích khái niệm, tóm tắt ý chính
- Bạn xác nhận số liệu, tên, luật cụ thể từ web search hoặc nguồn chính thức
4. Hỏi AI chỉ ra điểm có thể sai
Thay vì hỏi "thông tin này đúng không?", hỏi:
Trong câu trả lời vừa rồi, điểm nào bạn ít tự tin nhất?
Tôi nên kiểm tra lại thông tin nào trước khi dùng?Câu hỏi kiểu này thường cho ra câu trả lời hữu ích hơn.
5. Kiểm tra thông tin quan trọng trước khi dùng
Nếu thông tin AI cung cấp ảnh hưởng đến quyết định thực tế - hợp đồng, báo cáo, tư vấn khách hàng - dành 2 phút Google để xác nhận. Chi phí kiểm tra thấp hơn nhiều so với hậu quả của thông tin sai.
Điều này ảnh hưởng gì đến bạn?
Nếu bạn đang dùng AI trong công việc - viết báo cáo, soạn hợp đồng, tư vấn khách hàng, làm slide thuyết trình - hallucination là rủi ro thực sự, không phải lý thuyết.
Không cần sợ hãi hay ngừng dùng AI. Cần dùng AI đúng cách:
✅ Tin AI với: viết lách, tóm tắt, brainstorm, giải thích khái niệm chung
❌ Kiểm tra lại khi: luật/quy định cụ thể, số liệu thống kê, thông tin y tế, sự kiện gần đây
Khi biết điểm yếu của công cụ, bạn dùng được nó tốt hơn - chứ không phải kém hơn.
Prompt mẫu để dùng AI an toàn hơn
Khi cần thông tin có thể sai:
Hãy trả lời câu hỏi sau, và nếu bạn không chắc chắn
hoặc thông tin có thể đã cũ, hãy nói rõ:
[câu hỏi của bạn]Khi muốn AI tự đánh giá độ tin cậy:
Sau khi trả lời, hãy cho tôi biết:
- Bạn tự tin bao nhiêu % về thông tin này?
- Phần nào tôi nên kiểm tra lại từ nguồn khác?Khi muốn dùng AI để hiểu rồi tự tra:
Giải thích cho tôi hiểu khái niệm [X] một cách đơn giản.
Đừng đưa số liệu cụ thể hay trích dẫn luật -
tôi sẽ tự tra phần đó sau.Số liệu & thống kê
- Trong nghiên cứu về y tế, AI hallucinate trong 50–82% trường hợp với câu hỏi phức tạp
- 96,9% sinh viên Việt Nam đang dùng ChatGPT (khảo sát 2025) - nhưng nhiều người chưa biết về hallucination
- AI tự tin ngang nhau khi đúng lẫn khi sai - không thể phân biệt bằng "AI trả lời chắc chắn"
Đọc thêm trong series "Dùng AI thông minh hơn"
- AI tạo sinh làm được gì và không làm được gì?
- AI "bịa" thông tin - hiểu hallucination để không bị lừa
- Làm việc với AI mỗi ngày hiệu quả hơn
- Con người và AI: mỗi bên làm gì?
- AI không biết chuyện mới - hiểu "ngày cắt học"
Sources
| # | Title | URL | Ghi chú |
|---|---|---|---|
| 1 | Limitations of Generative AI in 2026 | https://www.fluid.ai/blog/limitations-of-generative-ai-in-2026 | Hallucination statistics |
| 2 | Generative AI Limitations: What It Can't Do Yet | https://www.brilworks.com/blog/limitations-of-generative-ai/ | Practical limitations |
| 3 | Lợi ích và hạn chế của các công cụ AI | https://antoanthongtin.vn/tin/loi-ich-va-han-che-cua-cac-cong-cu-ai | Nguồn tiếng Việt |
