Trí tuệ nhân tạo thuyết phục người dân quyên góp gần 3 lần so với những người gây quỹ chuyên nghiệp

Một nghiên cứu mới do Oxford dẫn đầu cho thấy các mô hình ngôn ngữ hàng đầu có thể thu được nhiều tiền hơn đáng kể so với những người gây quỹ chuyên nghiệp và có thể đáng tin cậy đánh bại con người trong tất cả các hình thức thuyết phục khác.

Một nghiên cứu mới của Anh-Mỹ đã phát hiện ra rằng các mô hình ngôn ngữ tiên tiến hiệu quả hơn trong việc thuyết phục người dân so với những chuyên gia được đào tạo có nhiệm vụ thay đổi suy nghĩ của con người.

Trong một thử nghiệm gây quỹ thực tế, các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng trí tuệ nhân tạo có thể thuyết phục người dân quyên góp khoảng 17,2% số tiền có sẵn, so với 6,4% đối với những người gây quỹ chuyên nghiệp – một khoảng cách 10,8 điểm phần trăm, tương đương với việc quyên góp gần 2,7 lần dưới sự điều khiển của trí tuệ nhân tạo, với sự tham gia cao hơn và đóng góp trung bình lớn hơn cả hai đều góp phần tạo nên sự khác biệt.

Bài báo cho biết:

‘Đáng chú ý, mặc dù trí tuệ nhân tạo được chỉ dẫn rõ ràng để theo đuổi chỉ chiến lược hiệu quả-ảnh hưởng, nó đã vượt trội so với những người gây quỹ về sáu cơ chế khác mà nó không được yêu cầu sử dụng.’

‘Những người được thuyết phục bởi con người đánh giá trí tuệ nhân tạo có lập luận mạnh mẽ hơn, dạy họ nhiều hơn và đồng cảm hơn, cũng như thú vị hơn khi trò chuyện so với những người gây quỹ.’

‘Cùng nhau, những kết quả này cho thấy trí tuệ nhân tạo vượt trội so với con người chuyên gia trên một loạt các cơ chế liên quan đến quyên góp, và cho thấy lợi thế thuyết phục về thái độ của trí tuệ nhân tạo mở rộng đến hành vi thực tế trong thế giới thực.’

Các tác giả cho rằng hiệu suất vượt trội của các mô hình được thử nghiệm – bao gồm các biến thể Pro của Claude Opus, ChatGPT, Grok và Google Gemini – có thể được quy cho mật độ và tốc độ mà thông tin được cung cấp cho người tương tác; khi trí tuệ nhân tạo bị hạn chế xuống “tốc độ con người”, lợi thế của nó gần như bị mất:

‘Chúng tôi đã tìm thấy bằng chứng hội tụ cho thấy lợi thế của trí tuệ nhân tạo bắt nguồn từ việc triển khai nhanh chóng lượng thông tin lớn hơn: sau khi huấn luyện, con người chuyên gia có thể ngang bằng với trí tuệ nhân tạo bị hạn chế về tốc độ và chiều dài thông điệp của con người.’

Bài báo cũng cho biết không có một trong số 318 người thuyết phục cá nhân được thử nghiệm trên nhiều thí nghiệm có thể vượt trội so với hệ thống trí tuệ nhân tạo trung bình – ngay cả khi một số người tham gia nhận được huấn luyện chuyên sâu dựa trên kỹ thuật của chính trí tuệ nhân tạo.

Các tác giả kết luận:

‘Kết quả của chúng tôi ngụ ý rằng chúng tôi đang bước vào một thế giới trong đó trí tuệ nhân tạo cung cấp cho các diễn viên con người một sự phong phú về sự vận động có kỹ năng. Dự đoán hậu quả của sự thay đổi này là đầy thách thức, vì nó đòi hỏi chúng tôi phải đưa ra giả định về ai sẽ có quyền truy cập vào các công nghệ thuyết phục trí tuệ nhân tạo mạnh nhất, ai sẽ là mục tiêu của sự thuyết phục, và những rào cản pháp lý, bảo vệ hoặc ma sát nào có thể giảm thiểu tác động của sự thuyết phục trí tuệ nhân tạo đối với dân số con người.’

‘Một hiệu ứng của trí tuệ nhân tạo có thể thuyết phục ngay cả các chuyên gia con người có thể là sự củng cố ảnh hưởng trong số các diễn viên đã mạnh mẽ.’

Bài báo mới có tiêu đề Hệ thống trí tuệ nhân tạo thuyết phục chuyên gia con người, và đến từ tám nhà nghiên cứu trên khắp Đại học Oxford, Viện An ninh Trí tuệ nhân tạo Anh, Đại học Stanford và Trường Kinh tế và Khoa học Chính trị London.

Phương pháp và Nghiên cứu

Các kết quả cốt lõi đến từ bốn thí nghiệm: thuyết phục cử tri và những người tranh luận chuyên nghiệp; kiểm tra huấn luyện và giới hạn tốc độ như những “bình đẳng hóa” con người-trí tuệ nhân tạo; cạnh tranh với những người gây quỹ chuyên nghiệp về các vấn đề chính trị; và cạnh tranh với họ về quyên góp từ thiện thực sự.

Nghiên cứu sử dụng 18.978 cuộc trò chuyện từ 6.923 người, với các mô hình trí tuệ nhân tạo hàng đầu được đối đầu với một tiêu chuẩn chuyên gia con người thay đổi, từ những người lao động được thuê từ nền tảng crowdwork Prolific với 12 bảng Anh mỗi giờ, lên đến những người thuyết phục chuyên nghiệp được trả 140 bảng Anh mỗi giờ + thưởng, và được phép nghiên cứu các phiên trước một tuần.

Các mô hình được sử dụng trong các thử nghiệm bao gồm Claude Opus 4.1 và 4.6, ChatGPT-4o, GPT-5.4, Grok 4.20 và Gemini 2.5 Pro.

Tranh luận với những người tranh luận chuyên nghiệp

Thí nghiệm đầu tiên kiểm tra xem trí tuệ nhân tạo có thể vượt trội so với những người thuyết phục chuyên nghiệp ngày càng có kỹ năng trong các cuộc trò chuyện một đối một về các vấn đề chính trị và xã hội;

Câu hỏi chính sách xã hội và chính trị được sử dụng trong ba nghiên cứu đầu tiên, với những người tham gia thảo luận về một vấn đề được chỉ định ngẫu nhiên trước và sau khi trò chuyện. Các chủ đề được chọn để bao gồm một loạt các cuộc tranh luận công khai đầy tranh cãi ở Anh, từ vấn đề nhập cư, tự do ngôn luận và quy định truyền thông xã hội đến chính sách phúc lợi, chết êm ái và tương lai của chế độ quân chủ. Nguồn

Những người tham gia đầu tiên được hỏi về quan điểm của họ về một trong mười câu hỏi chính sách của Anh (hiển thị ở trên), và sau đó được chỉ định một đối tác trò chuyện trí tuệ nhân tạo hoặc con người. Sau cuộc thảo luận, thường kéo dài khoảng 14 phút, họ được yêu cầu đánh giá lại vị trí của mình.

Ba nhóm con người được thử nghiệm, với những người lao động thông thường từ nền tảng crowdwork Prolific được tuyển dụng để cung cấp một điểm chuẩn, và được trả 12 bảng Anh mỗi giờ. Nhóm thứ hai bao gồm những người thuyết phục mạnh nhất từ một giải đấu thuyết phục bốn vòng liên quan đến hơn 1.100 người tham gia và gần 9.500 cuộc trò chuyện. Nhóm thứ ba bao gồm 56 người tranh luận cạnh tranh, tất cả đều đã đạt được ít nhất bán kết của một cuộc thi quốc tế lớn, và có bốn nhà vô địch thế giới, cũng như 11 nhà vô địch lục địa, với trung bình 8,9 năm kinh nghiệm tranh luận.

Người ta đã cố gắng rất nhiều để tạo điều kiện thuận lợi cho những người thuyết phục con người, với những người chiến thắng trong giải đấu và những người tranh luận cạnh tranh cho các giải thưởng tiền mặt đáng kể lên đến 11.000 bảng Anh, trong khi những người tranh luận được phép chọn các vấn đề họ tin rằng họ có thể tranh luận hiệu quả nhất và được trả tiền để nghiên cứu những chủ đề đó trước. Trung bình, mỗi người tranh luận đã dành khoảng tám giờ chuẩn bị cho các cuộc trò chuyện.

Ngay cả như vậy, trí tuệ nhân tạo vẫn đạt được kết quả mạnh nhất trong mọi so sánh:

Các hiệu ứng thuyết phục ước tính trên các điều kiện con người và trí tuệ nhân tạo của nghiên cứu, đo lường như sự thay đổi thái độ trung bình sau một cuộc trò chuyện về một vấn đề chính sách tranh cãi.

Những dấu đỏ trong biểu đồ kết quả ở trên chỉ ra các mô hình trí tuệ nhân tạo hàng đầu. Trên tất cả các so sánh, những mô hình này tạo ra sự thay đổi thái độ lớn hơn so với bất kỳ nhóm con người nào.

Hiệu suất con người mạnh nhất đến từ những người tranh luận chuyên nghiệp – nhưng những người này vẫn bị tụt lại phía sau các hệ thống trí tuệ nhân tạo không bị hạn chế. Khi trí tuệ nhân tạo bị hạn chế xuống “tốc độ con người”, lợi thế của nó gần như bị mất, gợi ý, như đã đề cập trước đó, rằng việc cung cấp thông tin nhanh chóng có thể giải thích phần lớn khoảng cách giữa sức thuyết phục của con người và trí tuệ nhân tạo.

Các mô hình ngôn ngữ lớn đã có thể vượt qua những người tham gia thông thường với 8,2 điểm phần trăm, và để vượt trội so với những người thuyết phục được chọn từ giải đấu với 5,6 điểm. Khoảng cách nhỏ nhất xuất hiện chống lại những người tranh luận chuyên nghiệp, những người đã tạo ra sự thay đổi thái độ đáng kể; tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo vẫn có thể đạt được lợi thế 4,6 điểm phần trăm.

Con người có thể học để đánh bại trí tuệ nhân tạo?

Thí nghiệm thứ hai đặt câu hỏi liệu lợi thế của trí tuệ nhân tạo có thể bị loại bỏ bằng cách cải thiện hiệu suất con người, hoặc bằng cách hạn chế trí tuệ nhân tạo. Để kiểm tra khả năng đầu tiên, 43 người tranh luận chuyên nghiệp từ nghiên cứu đầu tiên đã trở lại cho đào tạo bổ sung dựa trực tiếp trên các kỹ thuật được sử dụng bởi trí tuệ nhân tạo đã đánh bại họ trước đó.

Những người tham gia đã xem lại các bản ghi, kiểm tra cách các lời nhắc trí tuệ nhân tạo đã được xây dựng, và dành hai phiên huấn luyện bốn giờ để thực hành các phương pháp thuyết phục thay thế trước khi cạnh tranh lại dưới cùng điều kiện.

Đào tạo đã tạo ra những thay đổi đáng chú ý trong hành vi, với những người tranh luận con người sử dụng nhiều từ hơn, giới thiệu nhiều tuyên bố có thể kiểm chứng hơn, và đạt được sự thay đổi thái độ lớn nhất được quan sát trong bất kỳ nhóm con người nào trong nghiên cứu. Đào tạo đã cải thiện hiệu suất và tạo ra kết quả con người mạnh nhất được quan sát trong nghiên cứu, nhưng khoảng cách vẫn còn đáng kể về mặt thống kê, với những người tranh luận được đào tạo vẫn tụt lại phía sau các hệ thống trí tuệ nhân tạo không bị hạn chế (hiển thị trong bảng kết quả dưới đây).

Các nhà nghiên cứu đã kiểm tra xem liệu hiệu suất của trí tuệ nhân tạo có phụ thuộc vào tốc độ và chiều dài thông điệp, bằng cách hạn chế trí tuệ nhân tạo xuống tốc độ và chiều dài thông điệp của con người. Trong những điều kiện này, những người tranh luận được đào tạo và trí tuệ nhân tạo bị hạn chế đã tạo ra kết quả tương tự:

Hiệu ứng của việc đào tạo và hạn chế tốc độ trí tuệ nhân tạo đối với hiệu suất thuyết phục. Bảng trên cùng so sánh những người tranh luận chuyên nghiệp, những người tranh luận được đào tạo và một hệ thống trí tuệ nhân tạo bị hạn chế về tốc độ và chiều dài thông điệp của con người. Bảng dưới cùng hiển thị các phân phối hiệu suất ước tính cho các thuyết phục viên cá nhân trên hai nghiên cứu đầu tiên. Trong khi đào tạo đã cải thiện kết quả, không có nhóm con người nào đạt được hiệu suất trung bình của hệ thống trí tuệ nhân tạo không bị hạn chế, trong khi việc hạn chế trí tuệ nhân tạo xuống tốc độ con người đã loại bỏ lợi thế của nó.

Kết quả này được củng cố bởi một phân tích rộng hơn bao gồm tất cả 318 người thuyết phục con người được thử nghiệm trên hai nghiên cứu đầu tiên: không một cá nhân nào vượt trội so với hiệu suất trung bình của hệ thống trí tuệ nhân tạo không bị hạn chế, bất kể cấp độ kinh nghiệm, lĩnh vực vấn đề hoặc phân khúc dân số.

Liệu những người thuyết phục chuyên nghiệp có thể đánh bại trí tuệ nhân tạo?

Nghiên cứu thứ ba xem xét liệu trí tuệ nhân tạo có thể duy trì lợi thế của mình chống lại những người mà sự nghiệp của họ được xây dựng xung quanh việc thuyết phục người khác trong các môi trường thực tế, chứ không phải trong các cuộc thi tranh luận học thuật.

Các nhà nghiên cứu đã tuyển dụng 19 người gây quỹ chuyên nghiệp từ công ty gây quỹ Anh AppcoUK. Những người tham gia này, không giống như những người tranh luận trong các thí nghiệm trước, đã có kinh nghiệm thực tế đáng kể về việc gây quỹ, với số lượng cuộc trò chuyện thuyết phục trung bình là 10.000 trong sự nghiệp của họ. Mỗi người được trả 140 bảng Anh mỗi giờ, nhận được các chủ đề chính sách một tuần trước để chuẩn bị, và cạnh tranh cho cùng những giải thưởng dựa trên hiệu suất được sử dụng ở nơi khác trong nghiên cứu.

Ngay cả đối với nhóm này, trí tuệ nhân tạo vẫn thuyết phục hơn (xem kết quả trước đó). Những người gây quỹ chuyên nghiệp đã thay đổi quan điểm bằng 6,9 điểm phần trăm so với nhóm kiểm soát – nhưng trí tuệ nhân tạo đã tạo ra sự thay đổi 12,8 điểm phần trăm, mang lại cho nó một lợi thế 5,9 điểm phần trăm so với những chuyên gia con người.

Trí tuệ nhân tạo có thể thuyết phục người dân mở ví tiền?

Nghiên cứu thứ tư và cuối cùng đã kiểm tra việc quyên góp từ thiện thực tế chứ không phải thay đổi quan điểm. Các nhà nghiên cứu đã hợp tác lại với AppcoUK, lần này tập trung vào Save the Children, một tổ chức từ thiện mà AppcoUK đã từng gây quỹ 824.297 bảng Anh từ 22.583 người quyên góp giữa năm 2016 và 2023.

Những người tham gia đã trò chuyện với Claude Opus 4.6 hoặc một trong 18 người gây quỹ chuyên nghiệp. Sau đó, họ nhận được một khoản tiền thưởng nghiên cứu 1 bảng Anh và có thể quyên góp bất kỳ phần nào của nó cho Save the Children. Trong số bảy chiến thuật được áp dụng (xem hình ảnh dưới đây), Claude Opus 4.6 được chỉ dẫn để sử dụng thông tin về hiệu quả tác động, giải thích cách các khoản quyên góp cá nhân có thể chuyển thành kết quả đo lường được cho tổ chức từ thiện.

Trí tuệ nhân tạo đã tạo ra các hiệu ứng quyên góp lớn hơn so với những người gây quỹ chuyên nghiệp, với việc quyên góp tăng 17,2 điểm phần trăm so với điều kiện kiểm soát, so với 6,4 điểm phần trăm đối với những người gây quỹ:

Kết quả quyên góp và xếp hạng của người tham gia liên quan đến quyên góp trong nghiên cứu thứ tư. Bảng bên trái so sánh việc quyên góp sau khi trò chuyện với những người gây quỹ chuyên nghiệp và Claude Opus 4.6, đo lường bằng điểm phần trăm của khoản tiền thưởng nghiên cứu 1 bảng Anh. Bảng bên phải so sánh xếp hạng của người tham gia trên bảy biện pháp liên quan đến quyên góp, với trí tuệ nhân tạo nhận được xếp hạng cao hơn trên tất cả bảy biện pháp.

Sự khác biệt này xuất hiện trong cả tỷ lệ những người tham gia quyên góp và số tiền trung bình quyên góp bởi những người đã quyên góp.

Những người tham gia cũng xếp hạng trí tuệ nhân tạo cao hơn những người gây quỹ chuyên nghiệp trên một loạt các biện pháp liên quan đến quyên góp, với sự khác biệt lớn nhất xuất hiện đối với ý định thực hiện, tăng cam kết và hiệu quả tác động được nhận thức.

Theo bài báo, cùng một phương pháp tập trung vào thông tin liên quan đến lợi thế của trí tuệ nhân tạo trong các nghiên cứu trước cũng liên quan đến việc quyên góp từ thiện cao hơn trong thí nghiệm gây quỹ này.

Kết luận

Mặc dù các tác giả, như đã đề cập ở đầu, kết luận rằng những phát hiện của nghiên cứu là lý do để lo lắng, họ thêm rằng những người chơi nhỏ hơn cũng có khả năng được tăng cường bởi việc tiếp cận các công nghệ trí tuệ nhân tạo mới nhất và tốt nhất.

Ngụ ý trong kết quả này, tự nhiên, là khả năng những mô hình tốt nhất có thể bị từ chối đối với những người chơi nhỏ hơn theo thời gian.

Được xuất bản lần đầu vào thứ Năm, ngày 18 tháng 6 năm 2026