Khuôn mặt do AI tạo ra có thể đang khiến người thật khó được tuyển dụng hơn

Bạn không thực sự cần nhà khoa học để biết rằng ngoại hình hấp dẫn mở ra cơ hội, bởi trong đời có lẽ bạn từng ít nhiều được lợi hoặc chịu thiệt vì điều đó. Cũng không cần họ để biết khuôn mặt do AI tạo ra thường hấp dẫn hơn người thật, vì nhiều lý do, trong đó không ít liên quan đến sở thích và quy trình do con người tạo nên.

Tuy nhiên, hôm nay một nghiên cứu hợp tác mới tại Mỹ đã thu hút sự chú ý của tôi khi dẫn chứng rằng vẻ đẹp do AI tạo ra có thể khiến người thật mất cơ hội phỏng vấn xin việc. Trong nghiên cứu với 570 người, những người đã xem các khuôn mặt AI đẹp khác thường sau đó đánh giá ứng viên thật là kém phù hợp để tuyển dụng và kém đáng tin hơn. Mức sẵn lòng mời phỏng vấn giảm từ 77.4% xuống 72.5%, dù họ đánh giá chính những ứng viên giống hệt nhau.

Ví dụ khuôn mặt AI trong nghiên cứu, cho thấy mức chênh lệch lớn về điểm hấp dẫn. Các nhà nghiên cứu thử 27 công cụ tạo ảnh bằng lời nhắc thông thường không đề cập vẻ đẹp. Hàng trên là một số khuôn mặt được hệ thống tự động chấm điểm hấp dẫn cao nhất; hàng dưới là một số khuôn mặt có điểm thấp nhất. Cả tám người trong hình đều do AI tạo, không phải người thật. Nguồn

Các nhà nghiên cứu còn khảo sát mức hấp dẫn của khuôn mặt AI so với khuôn mặt thật bằng ảnh từ nhiều mô hình thương mại và mô hình trọng số mở. Khi 550 người chấm ảnh người thật cùng khuôn mặt AI, khuôn mặt tổng hợp luôn được điểm cao hơn. Trong một so sánh bổ sung, các chỉ số phù hợp cho thấy 37% khuôn mặt nữ do AI tạo được đánh giá hấp dẫn hơn người mẫu thời trang chuyên nghiệp điển hình.

So sánh khuôn mặt AI với người mẫu thời trang chuyên nghiệp trên 27 công cụ tạo ảnh. Biểu đồ thể hiện tỷ lệ khuôn mặt tạo ra có điểm cao hơn trung vị của người mẫu chuyên nghiệp theo thước đo hấp dẫn tự động. Chấm đen đại diện mọi khuôn mặt tạo ra, vòng tròn vàng chỉ đại diện khuôn mặt nữ. Tổng thể, 23% vượt mốc này; với khuôn mặt nữ, tỷ lệ là 37%. Các đường đứt nét đánh dấu hai mức trung bình đó.

Bài báo^† nêu:

“Chúng tôi kiểm tra 27 công cụ tạo ảnh từ văn bản ra mắt từ 2022 đến 2026 bằng lời nhắc đơn giản không bao giờ đề cập sức hấp dẫn hay vẻ đẹp, phân tích 51,300 khuôn mặt tạo ra và 160,196 ảnh người thật trong các so sánh chính và bổ sung.

“Chúng tôi sử dụng ba thước đo tự động và thu thập điểm đánh giá của 550 người đối với một tập con hình ảnh.

“Gần như mọi công cụ đều tạo khuôn mặt đạt điểm cao hơn khuôn mặt trong ảnh chụp theo thước đo tự động. Người đánh giá nhận định đầu ra của cả 23 công cụ hấp dẫn hơn ảnh chụp ở mức có ý nghĩa thống kê, ngay cả sau khi hiệu chỉnh so sánh nhiều lần.

“Khi tập trung phân tích theo giới, chúng tôi nhận thấy 37% khuôn mặt tạo từ lời nhắc chỉ định nữ vượt trung vị của người mẫu thời trang chuyên nghiệp.”

Các tác giả cũng lưu ý rằng chuyên gia, cả con người lẫn AI, có thể bất đồng và tranh luận ai đứng đầu nhóm ‘đẹp’, nhưng không có sự phân biệt tinh tế như vậy trong vùng điểm ‘không hấp dẫn’ hoặc ‘chỉ hơi hấp dẫn’. So ra, đó giống một chiếc thùng rác chung*:

“Mức đồng thuận giữa các thước đo về người được coi trọng ít nhất cao hơn về người được coi trọng nhiều nhất, tương tự một đặc điểm quan trọng của phân loại thẩm mỹ trong các lĩnh vực như nghề người mẫu thời trang: con người và tổ chức không cần thống nhất một lý tưởng duy nhất để liên tục tạo ra bất bình đẳng về ngoại hình của ai bị đánh giá thấp hơn.”

Giá trị của khuôn mặt

Nhiều phát hiện nhắc lại trải nghiệm phổ biến của con người về nhận thức phụ thuộc bối cảnh và mang tính tương đối. Chẳng hạn, nếu bạn thông minh hoặc hấp dẫn nhất trường, vào đại học Ivy League có thể khiến chuẩn mực xung quanh tăng mạnh, làm vị thế tương đối của bạn trong nhóm mới giảm xuống.

Nhưng thế giới không đầy những người do AI tạo đang thực sự đi lại và đẩy người bằng xương bằng thịt ra khỏi các cuộc phỏng vấn. Vậy hiện tượng văn hóa về thẩm mỹ của AI tạo sinh có thể gây ảnh hưởng thế nào?

Ngoài khả năng đáng lo ngại rằng con người có thể tìm đến phẫu thuật thẩm mỹ để gần ‘chuẩn AI’ hơn, hiệu ứng mà nghiên cứu mới mô tả tương tự văn hóa sắc đẹp trước AI trong điện ảnh, truyền hình, thời trang và những lĩnh vực văn hóa dễ thấy, có ảnh hưởng khác. Đó là môi trường từng và vẫn tràn ngập lý tưởng ngoại hình phi thực tế, nơi chúng ta học cách xử lý như một vấn đề tín hiệu và nhiễu. Ta mơ về minh tinh nhưng kết hôn với người mình có thể đến với.

Bài báo mô tả ảnh hưởng ngày càng lớn của thẩm mỹ thị giác riêng của AI trong bối cảnh tương tự*:

“Nếu khuôn mặt tạo ra vừa hấp dẫn hơn khuôn mặt thật vừa không đồng đều về mức độ, [the]câu hỏi đặt ra là: hậu quả đối với cách đánh giá người thật là gì? Việc tiếp xúc hình ảnh được tuyển chọn kỹ hoặc chỉnh sửa làm thay đổi so sánh ngoại hình và đánh giá sau đó; các thí nghiệm tương phản kinh điển cho thấy tiếp xúc người rất hấp dẫn có thể làm giảm đánh giá sức hấp dẫn sau đó.

“AI tạo sinh có thể liên tục cung cấp những khuôn mặt khác nhau được định hình bởi cùng quá trình thẩm mỹ. Chưa rõ tiếp xúc khuôn mặt AI có làm thay đổi các đánh giá mang hệ quả quan trọng đối với người thật hay không.”

Các tác giả không đưa ra biện pháp cụ thể mà kêu gọi nghiên cứu thêm để xác định khi nào vẻ đẹp AI ảnh hưởng đến đánh giá người thật, những khía cạnh nào của khuôn mặt tổng hợp gây hiệu ứng, và kết quả có còn đúng ngoài thí nghiệm tuyển dụng mô phỏng hay không.

Phương pháp và tuyển chọn dữ liệu

Để xác định mức độ phổ biến của xu hướng ưu ái khuôn mặt hấp dẫn, nhóm thử 27 hệ thống ra mắt trong giai đoạn 2022–2026: Stable Diffusion 1.5, 2.1, XL, 3, 3.5-medium, 3.5-large và 3.5-large-turbo; FLUX.1 dev và schnell, FLUX.2, FLUX.2-klein 9B, FLUX.2-klein 4B; GPT Image 1.5, GPT Image 2; Grok Image, Grok Imagine; Nano Banana 2, Nano Banana Pro; Midjourney v6, v7, v8; PixArt-Sigma; Playground 2.5; HunyuanDiT; Qwen-Image; Sana; và Lumina-2.

Cùng một lời nhắc đơn giản được dùng cho mọi hệ thống để tạo chân dung đại diện 14 nhóm nhân khẩu học thuộc các nhóm nam và nữ cùng tám nghề nghiệp (bác sĩ; luật sư; bác sĩ thú y; dược sĩ; đầu bếp; công nhân xây dựng; y tá và nhân viên bán lẻ), không nhắc đến vẻ đẹp hay sức hấp dẫn.

Nhóm cũng thử lời nhắc bỏ thông tin nhân khẩu học, giới tính hoặc nghề nghiệp, tạo tổng cộng 51,300 ảnh để phân tích.

Để so sánh, 94,249 ảnh được lấy từ FairFace; IdenProf; SCUT-FBP5500; MEBeauty; Chicago Face Database và các phần mở rộng đa chủng tộc, người Ấn Độ; cùng bộ Face Research Lab London. Khuôn mặt sử dụng được được phát hiện trong 89,435 ảnh.

Các khuôn mặt phương Tây và châu Á đa dạng trong SCUT-FBP5500, một trong sáu bộ dữ liệu dùng cho nghiên cứu mới. Nguồn

Các so sánh bổ sung dùng 10k US Adult Faces Database; bộ 15,182 ảnh người mẫu thời trang chuyên nghiệp; LookismBench-SyntheticFaces; FFHQ; và StyleGAN2. Ảnh người mẫu được dùng làm chuẩn ‘hấp dẫn cao’, còn những bộ khác được phân tích riêng để đánh giá thước đo hấp dẫn và cung cấp thêm so sánh.

Khuôn mặt được phát hiện, cắt bằng MTCNN, rồi chuẩn hóa. Sức hấp dẫn được đánh giá bằng mô hình ResNet-50 huấn luyện trên SCUT-FBP5500 và MEBeauty, cùng SwinFace huấn luyện trên chú thích CelebA.

Để kiểm tra điểm tự động có phù hợp ý kiến con người hay không, 550 người trưởng thành tại Mỹ đánh giá 1,374 khuôn mặt thật và AI được chọn.

Trong thí nghiệm riêng, 570 người trưởng thành Mỹ chia thành ba nhóm và xem ứng viên với ảnh thật, ảnh chỉnh sửa hoặc khuôn mặt AI. Sau đó cả ba nhóm đánh giá cùng những ứng viên thật, cho phép đo khác biệt trong quyết định tuyển dụng. Các phân tích chính đã được đăng ký trước.

Thử nghiệm

Theo cả hai chỉ số hấp dẫn chính, khuôn mặt AI đạt điểm cao hơn ảnh thật một cách có ý nghĩa thống kê ở 24 trong 27 công cụ được thử. Chỉ số CelebA/SwinFace cũng ủng hộ phát hiện này, như bên dưới:

Chênh lệch sức hấp dẫn giữa khuôn mặt AI và ảnh thật trên 27 công cụ, thể hiện bằng điểm d của Cohen trung bình theo ba chỉ số tự động. Giá trị dương cho biết khuôn mặt tạo ra có điểm hấp dẫn cao hơn.

Bài báo cho biết trên cả ba chỉ số, 13 công cụ tạo khuôn mặt được đánh giá cao hơn ảnh thật hơn một độ lệch chuẩn; nhưng không thấy ưu thế với Nano Banana Pro, Grok Image hay Nano Banana 2.

Xu hướng tạo khuôn mặt hấp dẫn khác thường yếu hơn ở các mô hình Midjourney và OpenAI mới. Trong khi đó, hiệu ứng ở mô hình trọng số mở mạnh khoảng gấp đôi sản phẩm thương mại của OpenAI, Google, Midjourney và xAI.

Trong đánh giá của con người, khuôn mặt từ cả 23 công cụ có đủ ảnh để so sánh đáng tin cậy đều hấp dẫn hơn ảnh thật. Trên thang 1 (kém hấp dẫn nhất) đến 7 (hấp dẫn nhất), khuôn mặt thật có điểm trung bình 3.10, còn khuôn mặt AI cao hơn từ 0.34 đến 2.06 điểm tùy công cụ, như bên dưới:

Điểm hấp dẫn do con người chấm cho khuôn mặt từ 23 công cụ AI trên thang 1 đến 7. Điểm các công cụ vượt trung bình của ảnh thật, được biểu thị bằng đường đứt nét xanh. Chấm đỏ là điểm trung bình, thanh ngang là độ bất định quanh từng mức trung bình.

Điểm cao hơn cho khuôn mặt AI xuất hiện ở cả sáu nhóm chủng tộc và sắc tộc (xem biểu đồ dưới), kể cả Nano Banana Pro, Grok Image và Nano Banana 2, vốn không vượt ảnh thật trong thử nghiệm tự động:

Điểm hấp dẫn do con người chấm cho khuôn mặt AI (đỏ) và ảnh thật (xanh) ở sáu nhóm chủng tộc và sắc tộc. Khuôn mặt AI có điểm trung bình cao hơn ở mọi nhóm, chênh 0.74–1.37 điểm trên thang bảy điểm. Thanh dọc biểu thị độ bất định quanh từng trung bình.

Đánh giá con người cũng khác kết quả tự động đối với mô hình mới. GPT Image 1.5 và GPT Image 2 của OpenAI gần như không thay đổi, còn điểm hấp dẫn tăng dần ở Midjourney phiên bản 6, 7 và 8.

Nói cách khác, con người vẫn đánh giá mô hình AI mới tạo ra khuôn mặt đẹp khác thường, ngay cả khi chỉ số tự động cho thấy xu hướng này đã giảm.

Lợi thế không công bằng

Thí nghiệm cuối kiểm tra việc tiếp xúc khuôn mặt AI hấp dẫn có ảnh hưởng đến cách đánh giá ứng viên thật hay không.

Với vị trí mô phỏng ‘Nhân viên hỗ trợ thành công khách hàng’, 570 người trưởng thành Mỹ được chia ba nhóm. Sau khi đánh giá bốn ứng viên giống nhau, mỗi nhóm xem tám hồ sơ có ảnh thật, ảnh chỉnh sửa hoặc khuôn mặt AI. Những khuôn mặt AI trước đó đạt 5.75 trên bảy điểm hấp dẫn, so với 2.99 của ảnh thật. Ảnh chỉnh sửa được làm mịn và sáng bằng hiệu ứng dựa trên tính năng One-tap Enhance của Facetune.

Thêm 12 ứng viên có ảnh và năng lực giống nhau giữa cả ba nhóm được đưa vào để thử xem tiếp xúc các loại ảnh khác nhau có ảnh hưởng quyết định tuyển dụng không.

Ứng viên có khuôn mặt AI được đánh giá nhỉnh hơn về khả năng được tuyển dụng và độ đáng tin, nhưng số lời mời phỏng vấn không tăng đáng kể. Tuy nhiên, sau khi xem các khuôn mặt ấy, chính những ứng viên thật đó bị đánh giá kém phù hợp để tuyển dụng và kém đáng tin hơn, với tỷ lệ mời phỏng vấn giảm từ 77.4% xuống 72.5%:

Kết quả thử nghiệm tuyển dụng thể hiện thay đổi trong nhận thức về khả năng được tuyển, độ đáng tin và cơ hội phỏng vấn của ứng viên thật sau tiếp xúc các loại khuôn mặt. Đánh giá giảm sau khi xem mặt AI, nhưng không giảm sau ảnh chỉnh sửa. Các điểm biểu thị chênh lệch so với nhóm đối chứng ảnh thật; đường dọc là khoảng tin cậy 95%.

Không có mức giảm tương tự sau khi xem ảnh chỉnh sửa. Nghĩa là người thật được cho là đang ở trạng thái đẹp nhất không ‘nâng chuẩn’ như ảnh AI.

Các tác giả nhận xét:

“Ứng viên gắn với khuôn mặt AI chỉ được điểm trực tiếp nhỉnh hơn, nhưng người tham gia nhìn thấy những khuôn mặt đó sau này đánh giá cùng ứng viên thật tiêu cực hơn ở cả ba kết quả.

“Bản thân ứng viên AI được điểm độ đáng tin trực tiếp cao hơn một chút, khiến cách giải thích bằng sự ác cảm đơn thuần, khái quát với hồ sơ có mặt AI ít có khả năng hơn.

“Dù vậy, thí nghiệm chỉ cho biết tiếp xúc có tác động, chứ không giải thích vì sao.”

Kết luận

Theo quan sát cá nhân, nhân vật AI thực sự đã chiếm lĩnh quảng cáo đường phố nơi tôi sống, nhưng đó là nghệ thuật 2D. Việc dùng video tạo sinh dựa trên khuếch tán trong TV và điện ảnh có vượt qua rào cản pháp lý, đạo đức hiện tại hay không vẫn chưa rõ. Nếu có, có thể sẽ xuất hiện nhiều hơn hẳn diễn viên do AI tạo hoặc tăng cường, ‘nâng chuẩn thẩm mỹ’ và hiện thực hóa kịch bản ‘vẻ đẹp AI hiện diện khắp nơi’ mà bài báo nêu.

Nguyên lý không mới, nhưng tiềm năng tự động hóa thì có. Khi đó, ta có thể chắt lọc tinh hoa của người nổi tiếng, người mẫu và đại diện công chúng thật ở hiện tại hoặc quá khứ, nhân rộng hay ‘cải thiện’ họ, rồi phổ biến rộng mà không đàm phán hợp đồng tốn kém. Nhưng điều đó vẫn thuộc tương lai, nếu nó thực sự xảy ra.

^† Có tiêu đề AI tạo sinh tạo ra và lan truyền thiên kiến về vẻ đẹp, do tám nhà nghiên cứu thuộc Cornell, Đại học Florida và Đại học Pennsylvania thực hiện.

* Tôi đã chuyển các trích dẫn trong văn bản của tác giả thành siêu liên kết.

Đăng lần đầu thứ Hai, ngày 19 tháng 10 năm 2026