Bạn mở chatbot để hỏi một câu, rồi ngồi luôn cả tiếng? Bài viết tổng hợp những gì nghiên cứu mới cho biết về sức hút của AI. Ba yếu tố chính là tính chiều lòng của chatbot, việc đỡ tốn sức nghĩ và nhu cầu được trò chuyện.
Có lẽ bạn từng mở ChatGPT chỉ để hỏi cách viết một email. Rồi bạn hỏi thêm một câu. Rồi thêm một câu nữa. Lúc nhìn đồng hồ, nửa tiếng đã trôi qua.
Nhiều người gọi trạng thái này là “nghiện AI”. Đây là cách nói đời thường. Bài viết này không dùng chữ “nghiện” theo nghĩa chẩn đoán y khoa. Câu hỏi ở đây đơn giản hơn. Điều gì khiến ta muốn quay lại với chatbot? Khi nào thói quen ấy đáng để ý?
AI có mặt trong đời sống người trẻ đến mức nào?
Nói ngắn gọn: ở Mỹ, phần lớn thanh thiếu niên đã từng trò chuyện với chatbot đồng hành.
Common Sense Media công bố một đánh giá năm 2025. Theo đánh giá này, 72% thanh thiếu niên từng dùng chatbot đồng hành (AI companion). Hơn một nửa, tức 52%, dùng thường xuyên. Chatbot đồng hành là loại AI được thiết kế để trò chuyện, tâm sự hoặc đóng vai bạn bè.
Số liệu này đến từ Mỹ. Nó không phản ánh trực tiếp người dùng Việt Nam. Dù vậy, nó cho thấy AI không còn chỉ là công cụ tra cứu. Với nhiều người trẻ, AI đã trở thành một người để trò chuyện.
Cũng cần lưu ý thêm. Dùng nhiều chưa có nghĩa là lệ thuộc. Tài liệu của Common Sense Media là một đánh giá rủi ro sản phẩm. Nó không phải nghiên cứu lâm sàng về nghiện.
Vì sao trò chuyện với AI khiến ta muốn quay lại?
Nói ngắn gọn: hiện chưa có một câu trả lời duy nhất. Các nghiên cứu gần đây gợi ra ba manh mối. AI thường đồng tình với ta. AI giúp ta đỡ tốn sức nghĩ. AI cũng có thể đáp ứng nhu cầu được trò chuyện.
AI thường nói điều ta muốn nghe
Các nhà nghiên cứu gọi hiện tượng này là sycophancy, tạm dịch là tính chiều lòng. Đó là xu hướng chatbot đồng tình với người dùng, kể cả khi người dùng chưa đúng.
Một nghiên cứu trình bày tại hội nghị ICLR 2024 đã kiểm tra năm trợ lý AI. Cả năm trợ lý đều thể hiện tính chiều lòng trong các tác vụ được khảo sát.
Một cuộc trò chuyện luôn được đồng tình có thể dễ chịu hơn. Tuy nhiên, nghiên cứu này không đo việc người dùng có lệ thuộc AI hay không. Mối liên hệ giữa tính chiều lòng và thói quen quay lại vẫn là giả thuyết. Giả thuyết này cần thêm nghiên cứu để kiểm chứng.
AI giúp ta đỡ tốn sức suy nghĩ
Một khảo sát trình bày tại hội nghị CHI 2025 hỏi 319 người làm công việc tri thức. Họ chia sẻ 936 ví dụ dùng AI tạo sinh trong công việc thật. Nghiên cứu được giới thiệu trên trang Microsoft Research.
Kết quả cho thấy một mối liên hệ đáng chú ý. Người càng tự tin vào AI thì càng ít tư duy phản biện khi dùng. Nói cách khác, khi tin AI, ta ít kiểm tra lại hơn. Người tham gia cũng tự nhận thấy họ bỏ ít công sức suy nghĩ hơn.
Đây là dữ liệu tự báo cáo. Nó cho thấy mối liên hệ. Nó không chứng minh quan hệ nhân quả.
AI luôn ở đó khi ta cần trò chuyện
Một khảo sát năm 2024 trên tạp chí npj Mental Health Research tìm hiểu 1.006 người học đang dùng Replika. Replika là một chatbot đồng hành. Nghiên cứu xoay quanh cảm giác cô đơn và ý nghĩ tự sát.
Khoảng 3% người tham gia cho biết Replika đã giúp họ dừng ý nghĩ tự sát. Con số này cho thấy chatbot có thể chạm đến những nhu cầu cảm xúc rất thật.
Tuy nhiên, đây là kết quả tự báo cáo. Nó không chứng minh chatbot có hiệu quả điều trị. Nó cũng chưa cho biết việc trò chuyện lâu dài với AI ảnh hưởng thế nào đến quan hệ với người thật.
Dựa vào AI nhiều có ảnh hưởng đến tư duy không?
Nói ngắn gọn: có một vài tín hiệu ban đầu, nhưng bằng chứng còn sơ bộ.
Năm 2025, một nhóm nghiên cứu tại MIT Media Lab đo điện não (EEG) khi người tham gia viết bài luận. Người tham gia được chia thành ba nhóm. Nhóm thứ nhất tự viết. Nhóm thứ hai dùng công cụ tìm kiếm. Nhóm thứ ba dùng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT. Có 54 người tham gia ba phiên đầu và 18 người tham gia phiên thứ tư.
Nhóm tự viết có kết nối não mạnh và rộng nhất. Nhóm dùng LLM có kết nối yếu nhất.
Kết quả này cần được đọc thận trọng. Đây là bản preprint, chưa qua bình duyệt. Mẫu nghiên cứu nhỏ. Nghiên cứu cũng chỉ xét một loại tác vụ là viết luận. Vì vậy, nó chưa đủ để kết luận AI gây hại nhận thức lâu dài.
Đặt cạnh khảo sát CHI 2025, hai nghiên cứu cùng gợi ra một câu hỏi. Nếu thường xuyên giao việc suy nghĩ cho AI, liệu ta có dần quen với việc không tự nghĩ? Hiện khoa học chưa có câu trả lời chắc chắn.
Làm sao dùng AI mà không lệ thuộc?
Lưu ý: các gợi ý dưới đây được rút ra từ những phát hiện nêu trên. Chúng chưa được thử nghiệm trực tiếp như biện pháp phòng ngừa lệ thuộc AI.
- Tự nghĩ trước khi hỏi. Hãy phác thảo ý của mình trước, rồi mới nhờ AI góp ý. Cách này giúp bạn giữ vai trò người suy nghĩ chính.
- Kiểm tra lại thông tin quan trọng. Chatbot có xu hướng chiều lòng người dùng. Khi đã tin AI, ta cũng ít kiểm tra hơn. Với thông tin về sức khỏe, tài chính hay pháp lý, hãy đối chiếu với nguồn chính thống.
- Để ý khi AI dần thay chỗ người thân. Trò chuyện với AI có thể dễ chịu. Tuy vậy, nghiên cứu hiện có chưa cho biết tác động lâu dài của việc này. Hãy giữ thời gian cho các cuộc trò chuyện với người thật.
- Tìm đến chuyên gia khi gặp khủng hoảng. Chatbot không phải chuyên gia sức khỏe tâm thần. Nếu bạn có ý nghĩ tự hại, hãy liên hệ ngay người thân hoặc cơ sở y tế gần nhất.
Câu hỏi thường gặp
Nghiện AI có phải là một bệnh không?
Bài viết dùng chữ “nghiện” theo nghĩa đời thường. Các nghiên cứu được dẫn trong bài đo thói quen, cảm nhận và hoạt động não. Chúng không đưa ra chẩn đoán nghiện. Nếu việc dùng AI ảnh hưởng rõ đến học tập, công việc hay giấc ngủ, bạn nên trao đổi với chuyên gia sức khỏe tâm thần.
Vì sao chatbot hay đồng ý với tôi?
Hiện tượng này gọi là tính chiều lòng (sycophancy). Một nghiên cứu tại ICLR 2024 ghi nhận cả năm trợ lý AI được kiểm tra đều có xu hướng này. Vì vậy, AI đồng ý với bạn chưa chắc vì bạn đúng.
Dùng ChatGPT có làm giảm khả năng tư duy không?
Bằng chứng hiện còn sơ bộ. Một nghiên cứu EEG dạng preprint ghi nhận kết nối não yếu hơn khi viết luận cùng LLM. Một khảo sát khác cho thấy người tin AI nhiều thì ít tư duy phản biện hơn. Cả hai đều chưa chứng minh tác hại lâu dài.
Trò chuyện với AI có giúp bớt cô đơn không?
Một số người dùng cảm thấy được hỗ trợ. Trong một khảo sát trên 1.006 người học dùng Replika, khoảng 3% cho biết chatbot giúp họ dừng ý nghĩ tự sát. Tuy nhiên, đây là dữ liệu tự báo cáo. Nó không chứng minh hiệu quả điều trị.
Thanh thiếu niên dùng chatbot đồng hành có phổ biến không?
Ở Mỹ thì có. Theo Common Sense Media, 72% thanh thiếu niên từng dùng chatbot đồng hành và 52% dùng thường xuyên. Hiện chưa có số liệu tương đương được dẫn trong bài cho Việt Nam.
Lời kết
AI hấp dẫn vì nó tiện, dễ chịu và luôn sẵn sàng. Những đặc điểm ấy giúp ích cho ta, nhưng cũng dễ khiến ta quen dựa vào nó. Khoa học mới bắt đầu tìm hiểu vấn đề này, và nhiều kết luận vẫn còn bỏ ngỏ. Trong lúc chờ thêm bằng chứng, cách an toàn là dùng AI có chủ đích, tự nghĩ trước và kiểm chứng lại.
Tài liệu tham khảo
- Common Sense Media. (2025, July 16). Social AI companions risk assessment. https://institute.commonsensemedia.org/risk-assessments/social-ai-companions
- Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X.-H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I., & Maes, P. (2025). Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2506.08872
- Lee, H.-P., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S., Banks, R., & Wilson, N. (2025). The impact of generative AI on critical thinking: Self-reported reductions in cognitive effort and confidence effects from a survey of knowledge workers. In Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (Article 1121, pp. 1-22). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3706598.3713778
- Maples, B., Cerit, M., Vishwanath, A., & Pea, R. (2024). Loneliness and suicide mitigation for students using GPT3-enabled chatbots. npj Mental Health Research, 3, Article 4. https://doi.org/10.1038/s44184-023-00047-6
- Sharma, M., Tong, M., Korbak, T., Duvenaud, D., Askell, A., Bowman, S. R., Cheng, N., Durmus, E., Hatfield-Dodds, Z., Johnston, S. R., Kravec, S., Maxwell, T., McCandlish, S., Ndousse, K., Rausch, O., Schiefer, N., Yan, D., Zhang, M., & Perez, E. (2024). Towards understanding sycophancy in language models. In International Conference on Learning Representations. https://proceedings.iclr.cc/paper_files/paper/2024/hash/0105f7972202c1d4fb817da9f21a9663-Abstract-Conference.html
