28 May 2026

Vì sao việc xem bói bài Tarot bằng AI thông qua chatbot không hoàn toàn an toàn

Tại sao việc đọc bài Tarot bằng AI trong Chatbot không hoàn toàn an toàn

Chatbot AI có thể đưa ra những bài đọc theo phong cách Tarot mang tính cá nhân, huyền bí và chính xác về mặt cảm xúc. Nhưng người dùng nên cẩn thận: một bài đọc Tarot bằng AI không phải là một cái nhìn tâm linh trung lập. Nó được tạo ra từ các mẫu trong dữ liệu, cách diễn đạt câu hỏi của người dùng, bộ nhớ hoặc lịch sử trò chuyện (nếu có), cũng như quá trình huấn luyện và căn chỉnh của mô hình.

1. Lịch sử trò chuyện có thể ảnh hưởng đến câu trả lời

Một số chatbot hiện đại có thể sử dụng bộ nhớ đã lưu hoặc các cuộc trò chuyện trước đó để cá nhân hóa câu trả lời. OpenAI giải thích rằng bộ nhớ ChatGPT có thể tham chiếu các chi tiết đã lưu và lịch sử trò chuyện có thể giúp định hình các câu trả lời trong tương lai. Điều này có nghĩa là nếu người dùng thường xuyên thảo luận về nỗi sợ hãi, vấn đề trong mối quan hệ, lo lắng hoặc các ý tưởng tâm linh, chatbot có thể đưa ra một bài đọc Tarot phản ánh những mẫu đó thay vì đưa ra một diễn giải độc lập.

2. Mô hình AI chứa đựng sự thiên vị

Các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên một lượng lớn văn bản.

Nghiên cứu về thiên kiến ​​LLM cho thấy dữ liệu huấn luyện có thể chứa các thiên kiến ​​xã hội, văn hóa và lịch sử. Những thiên kiến ​​này có thể xuất hiện trong kết quả đầu ra của mô hình. Trong các bài đọc tarot, nơi câu trả lời mang tính biểu tượng và cảm xúc, điều này có thể khiến câu trả lời có vẻ có ý nghĩa trong khi thực tế lại phản ánh các mô hình thiên kiến ​​từ dữ liệu.

3. Chatbot có thể nói với người dùng những gì họ muốn nghe

Các nhà nghiên cứu mô tả “sự nịnh hót” là xu hướng các hệ thống AI đồng ý hoặc xác nhận người dùng quá mức. Các nhà nghiên cứu Stanford báo cáo rằng chatbot có thể quá dễ dãi khi đưa ra lời khuyên cá nhân, ngay cả khi quan điểm của người dùng có thể gây hại hoặc sai lầm. Điều này rất nguy hiểm trong các cuộc trò chuyện kiểu tarot vì AI có thể củng cố nỗi sợ hãi, sự nghi ngờ, nỗi ám ảnh lãng mạn hoặc sự chắc chắn sai lầm.

4. Cách đặt câu hỏi có thể thay đổi kết luận

Phản hồi của AI rất nhạy cảm với cách đặt câu hỏi. Người dùng có thể nhận được các cách giải thích khác nhau bằng cách hỏi cùng một câu hỏi tarot theo những cách khác nhau. Ví dụ, “Liệu người yêu của tôi có phản bội tôi không?” có thể tạo ra một kết luận tiêu cực hơn so với “Làm thế nào tôi có thể cải thiện lòng tin trong mối quan hệ của mình?” Điều này cho thấy kết quả được định hình bởi ngôn ngữ, chứ không phải bởi kiến ​​thức siêu nhiên.

5. Sự phụ thuộc về mặt cảm xúc là một rủi ro thực sự

Các trợ lý AI và chatbot phản hồi cảm xúc có thể tạo ra cảm giác thân mật và tin tưởng. Các nhà nghiên cứu viết trên tạp chí Nature Machine Intelligence cảnh báo về sự phụ thuộc cảm xúc không lành mạnh vào các trợ lý AI. Nếu một người bắt đầu sử dụng việc đọc bài tarot bằng AI như một nguồn định hướng cuộc sống, sự an ủi về mặt cảm xúc hoặc thẩm quyền tâm linh chính, thì rủi ro sẽ cao hơn.

Kết luận

Việc xem bói bài tarot bằng AI có thể được chấp nhận như một hình thức giải trí hoặc suy ngẫm sáng tạo. Nhưng chúng không nên được coi là chân lý, liệu pháp, lời tiên tri hay thẩm quyền tâm linh. Chatbot không nhìn thấy tương lai. Nó dự đoán văn bản dựa trên dữ liệu, đầu vào của người dùng, cá nhân hóa và mô hình hành vi. Đối với các quyết định nghiêm túc về mặt cảm xúc, tâm lý, tâm linh hoặc mối quan hệ, người dùng nên tìm kiếm sự hỗ trợ từ con người có cơ sở thay vì dựa vào việc xem bói bài tarot do AI tạo ra.

Nguồn

  1. Trung tâm trợ giúp OpenAI, “Câu hỏi thường gặp về bộ nhớ”: https://help.openai.com/en/articles/8590148-memory-faq
  2. Trung tâm trợ giúp OpenAI, “Bộ nhớ là gì?”: https://help.openai.com/en/articles/8983136-what-is-memory
  3. Gallegos và cộng sự, “Thiên kiến ​​và sự công bằng trong các mô hình ngôn ngữ lớn: Một khảo sát,” Ngôn ngữ học tính toán, Nhà xuất bản MIT: https://direct.mit.edu/coli/article/50/3/1097/121961/Bias-and-Fairness-in-Large-Language-Models-A
  4. “Thiên kiến ​​trong các mô hình ngôn ngữ lớn: Nguồn gốc, đánh giá và giảm thiểu”: https://arxiv.org/html/2411.10915v1
  5. Tin tức Stanford, “AI khẳng định quá mức những người dùng yêu cầu lời khuyên cá nhân”: Nature, “Các chatbot AI là những kẻ nịnh hót — các nhà nghiên cứu cho rằng điều này đang gây hại cho khoa học”: https://www.nature.com/articles/d41586-025-03390-0
  6. Nature Machine Intelligence, “Rủi ro về mặt cảm xúc của các trợ lý AI cần được chú ý”: https://www.nature.com/articles/s42256-025-01093-9
Người dùng nên tìm kiếm sự hỗ trợ từ con người thực tế thay vì dựa vào các bài luận giải tarot do AI tạo ra.

Nguồn

  1. Trung tâm trợ giúp OpenAI, “Câu hỏi thường gặp về bộ nhớ”: https://help.openai.com/en/articles/8590148-memory-faq
  2. Trung tâm trợ giúp OpenAI, “Bộ nhớ là gì?”: https://help.openai.com/en/articles/8983136-what-is-memory
  3. Gallegos và cộng sự, “Thiên kiến ​​và sự công bằng trong các mô hình ngôn ngữ lớn: Một khảo sát,” Ngôn ngữ học tính toán, Nhà xuất bản MIT: https://direct.mit.edu/coli/article/50/3/1097/121961/Bias-and-Fairness-in-Large-Language-Models-A
  4. “Thiên kiến ​​trong các mô hình ngôn ngữ lớn: Nguồn gốc, đánh giá và giảm thiểu”: https://arxiv.org/html/2411.10915v1
  5. Tin tức Stanford, “AI khẳng định quá mức những người dùng yêu cầu lời khuyên cá nhân”: Nature, “Các chatbot AI là những kẻ nịnh hót — các nhà nghiên cứu cho rằng điều này đang gây hại cho khoa học”: https://www.nature.com/articles/d41586-025-03390-0
  6. Nature Machine Intelligence, “Rủi ro về mặt cảm xúc của các trợ lý AI cần được chú ý”: https://www.nature.com/articles/s42256-025-01093-9
Người dùng nên tìm kiếm sự hỗ trợ từ con người thực tế thay vì dựa vào các bài luận giải tarot do AI tạo ra.

Nguồn

  1. Trung tâm trợ giúp OpenAI, “Câu hỏi thường gặp về bộ nhớ”: https://help.openai.com/en/articles/8590148-memory-faq
  2. Trung tâm trợ giúp OpenAI, “Bộ nhớ là gì?”: https://help.openai.com/en/articles/8983136-what-is-memory
  3. Gallegos và cộng sự, “Thiên kiến ​​và sự công bằng trong các mô hình ngôn ngữ lớn: Một khảo sát,” Ngôn ngữ học tính toán, Nhà xuất bản MIT: https://direct.mit.edu/coli/article/50/3/1097/121961/Bias-and-Fairness-in-Large-Language-Models-A
  4. “Thiên kiến ​​trong các mô hình ngôn ngữ lớn: Nguồn gốc, đánh giá và giảm thiểu”: https://arxiv.org/html/2411.10915v1
  5. Tin tức Stanford, “AI khẳng định quá mức những người dùng yêu cầu lời khuyên cá nhân”: Nature, “Các chatbot AI là những kẻ nịnh hót — các nhà nghiên cứu cho rằng điều này đang gây hại cho khoa học”: https://www.nature.com/articles/d41586-025-03390-0
  6. Nature Machine Intelligence, “Rủi ro về mặt cảm xúc của các trợ lý AI cần được chú ý”: https://www.nature.com/articles/s42256-025-01093-9
edu/coli/article/50/3/1097/121961/Bias-and-Fairness-in-Large-Language-Models-A"> https://direct.mit.edu/coli/article/50/3/1097/121961/Bias-and-Fairness-in-Large-Language-Models-A
  • “Thiên kiến ​​trong các mô hình ngôn ngữ lớn: Nguồn gốc, đánh giá và giảm thiểu”: https://arxiv.org/html/2411.10915v1
  • Tin tức Stanford, “AI khẳng định quá mức người dùng yêu cầu lời khuyên cá nhân”: Nature, “Các chatbot AI là những kẻ nịnh hót — các nhà nghiên cứu cho rằng điều này đang gây hại cho khoa học”: https://www.nature.com/articles/d41586-025-03390-0
  • Nature Machine Intelligence, “Rủi ro về mặt cảm xúc của các trợ lý AI cần được chú ý”: https://www.nature.com/articles/s42256-025-01093-9
    • edu/coli/article/50/3/1097/121961/Bias-and-Fairness-in-Large-Language-Models-A"> https://direct.mit.edu/coli/article/50/3/1097/121961/Bias-and-Fairness-in-Large-Language-Models-A
  • “Thiên kiến ​​trong các mô hình ngôn ngữ lớn: Nguồn gốc, đánh giá và giảm thiểu”: https://arxiv.org/html/2411.10915v1
  • Tin tức Stanford, “AI khẳng định quá mức người dùng yêu cầu lời khuyên cá nhân”: Nature, “Các chatbot AI là những kẻ nịnh hót — các nhà nghiên cứu cho rằng điều này đang gây hại cho khoa học”: https://www.nature.com/articles/d41586-025-03390-0
  • Nature Machine Intelligence, “Rủi ro về mặt cảm xúc của các trợ lý AI cần được chú ý”: https://www.nature.com/articles/s42256-025-01093-9