Nghiên cứu của MIT tiết lộ việc sử dụng AI tạo ra ảo giác về lợi ích hiệu suất

Một nghiên cứu mới từ các nhà nghiên cứu tại MIT và Phòng thí nghiệm AI Princeton, được công bố qua arXiv, đã đưa ra những con số cụ thể cho điều mà nhiều người trong chúng ta đã âm thầm nghi ngờ. Mọi người không chỉ đánh giá thấp tần suất họ phụ thuộc vào AI, mà còn đánh giá quá cao những gì họ nhận được từ nó. Các nhà nghiên cứu gọi đây là “ảo tưởng về lợi ích hiệu quả,” và nó mô tả một bẫy nhận thức có thể thay đổi cách chúng ta suy nghĩ về đóng góp thực sự của AI vào năng suất.

Nghiên cứu có tựa đề “Ảo tưởng về lợi ích hiệu quả: Con người đánh giá thấp tỷ lệ sử dụng AI và quá cao đánh giá lợi ích của nó đối với các nhiệm vụ đơn giản” đã thực hiện ba thí nghiệm đã đăng ký trước với tổng cộng 2.691 người tham gia. Các nhiệm vụ được thiết kế một cách cố ý là cơ bản: tính toán số học, kiểm tra chính tả, những loại công việc mà hầu hết mọi người có thể thực hiện mà không cần vất vả.

Người tham gia liên tục tin rằng AI đã giúp họ tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức cho những nhiệm vụ đơn giản này, ngay cả khi lợi ích thực tế là nhỏ bé. Trong một phân tích mô phỏng, việc sử dụng chức năng sao chép-dán kết hợp với AI đã giảm thời gian hoàn thành trung bình từ 102,0 giây xuống còn 66,2 giây. Người tham gia cảm nhận lợi ích này lớn xa hơn so với thực tế 35 giây. Cảm nhận chủ quan về sự gia tăng hiệu quả của họ vượt quá những gì thực sự xảy ra, tạo ra một hình ảnh méo mó về tính hữu ích của AI, từ đó ảnh hưởng đến các quyết định tương lai của họ về thời điểm triển khai nó.

Các nhà nghiên cứu đã xác định một vòng lặp phản hồi, trong đó sự phụ thuộc ban đầu vào AI để thực hiện các nhiệm vụ đơn giản đã khuyến khích sự phụ thuộc thêm, làm sâu sắc thêm những đánh giá sai lệch về năng suất. Mỗi lần người tham gia sử dụng AI và cảm thấy nó giúp ích, họ càng có xu hướng sử dụng nó lần nữa. Không phải vì bằng chứng hỗ trợ điều đó, mà vì cảm giác hiệu quả trở nên tự củng cố.

Các nhà nghiên cứu cũng phát hiện ra sự đánh giá thấp có hệ thống về tỷ lệ sử dụng AI trong số những người tham gia. Mọi người không chỉ đánh giá quá cao lợi ích mà còn đánh giá thấp tần suất họ đang sử dụng AI, điều này khiến vòng lặp phản hồi càng khó phá vỡ hơn.

Điều mà nghiên cứu của MIT và Princeton bổ sung là một lời giải thích hành vi cho một phần của khoảng cách này. Nếu người dùng cá nhân đang đánh giá quá cao lợi ích của AI đối với các nhiệm vụ thường ngày, thì dữ liệu năng suất tập thể có thể sẽ không bao giờ khớp với sự nhiệt tình tập thể. Những lợi ích này cảm thấy thực tế ở cấp độ cá nhân, nhưng chúng không hoàn toàn thể hiện rõ trong các con số.