Các chuyên gia cho biết hệ thống AI có khả năng tạo ra các quan điểm khách quan phản ánh cả quan điểm đa số và thiểu số, từ đó giúp mọi người dễ dàng tìm được điểm chung.
Giáo sư Chris Summerfield, đồng tác giả của nghiên cứu từ Đại học Oxford và từng làm việc tại Google DeepMind khi thực hiện nghiên cứu, cho rằng công cụ AI này có thể phục vụ nhiều mục đích.
“Tôi hy vọng nó có thể giúp các nhà lãnh đạo chính trị ở Anh hiểu rõ hơn về suy nghĩ thực sự của người dân,” ông chia sẻ, đồng thời nhấn mạnh rằng các cuộc khảo sát hiện tại chỉ cung cấp tầm nhìn hạn chế, trong khi các hội đồng công dân thường tốn kém, khâu hậu cần phức tạp và quy mô lại hạn chế.
Trong bài báo đăng trên tạp chí Science, Summerfield cùng các đồng nghiệp từ Google DeepMind đã mô tả cách họ xây dựng hệ thống "Habermas Machine" - một hệ thống AI được đặt theo tên nhà triết học người Đức Jürgen Habermas.
Hệ thống này thu thập ý kiến viết tay từ các cá nhân trong nhóm, sau đó tổng hợp thành các quan điểm chung mà mọi người có thể đồng thuận. Các thành viên nhóm sẽ đánh giá các quan điểm này, quá trình này vừa huấn luyện hệ thống vừa giúp chọn ra tuyên bố được ủng hộ cao nhất.
Người tham gia cũng có thể đưa ra phản hồi về tuyên bố nhóm ban đầu do hệ thống Habermas Machine tạo ra. Sau đó, AI sẽ tiếp tục xử lý để tạo ra loạt tuyên bố mới, được xếp hạng lại và cuối cùng chọn ra văn bản đã được chỉnh sửa hoàn thiện.
Nhóm nghiên cứu đã áp dụng hệ thống này qua một loạt thí nghiệm với hơn 5.000 người tại Anh, phần lớn được tuyển chọn qua nền tảng trực tuyến.
Trong các thí nghiệm, người tham gia được yêu cầu thảo luận về các chủ đề đa dạng, từ vai trò của khỉ trong nghiên cứu y học cho đến việc giảng dạy tôn giáo trong trường công lập.
Kết quả từ một thí nghiệm với khoảng 75 nhóm, mỗi nhóm 6 người, cho thấy có đến 56% người tham gia ưa chuộng các tuyên bố do Habermas Machine tạo ra hơn so với những tuyên bố do con người đưa ra. Các tuyên bố từ AI cũng được đánh giá cao hơn về độ rõ ràng, chất lượng và tính hữu ích.
Một loạt thí nghiệm khác cho thấy quy trình hòa giải hai bước với Habermas Machine đã giúp tăng cường mức độ đồng thuận trong nhóm so với quan điểm ban đầu của họ trước khi AI tham gia. Tỷ lệ đồng thuận trung bình tăng 8%, tương đương với 4 trong số 100 người thay đổi quan điểm về một chủ đề mà trước đó họ còn bất đồng.
Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng không phải lúc nào người tham gia cũng thay đổi quan điểm để theo đa số.
Kết quả tương tự cũng xuất hiện khi Habermas Machine được sử dụng trong một hội đồng công dân với 200 người, đại diện cho dân số Anh, để thảo luận về các chủ đề như Brexit hay chăm sóc trẻ em toàn cầu.
Phân tích sâu hơn về cách AI xử lý văn bản cho thấy hệ thống này dường như tôn trọng ý kiến đa số, đồng thời cố gắng tạo ra văn bản không làm nhóm thiểu số cảm thấy bị gạt ra ngoài, mà vẫn thừa nhận quan điểm của họ.
Mặt khác, hệ thống Habermas Machine cũng vấp phải tranh cãi. Một số nhà nghiên cứu cho rằng nó không thực sự giúp chuyển những cuộc thảo luận dân chủ thành chính sách thực tế.
Tiến sĩ Melanie Garson, chuyên gia về giải quyết xung đột tại Đại học UCL, bày tỏ dù bà có cái nhìn lạc quan về công nghệ nhưng vẫn lo ngại rằng những nhóm thiểu số quá nhỏ có thể không đủ sức tác động đến các tuyên bố chung. Bà Garson cũng chỉ ra rằng Habermas Machine không cho phép người tham gia bày tỏ cảm xúc, do đó hạn chế khả năng phát triển sự thấu hiểu đối với quan điểm khác biệt.
