AI "đoán" tính cách và hành vi của bạn như thế nào?

Với dữ liệu có sẵn của bạn trên không gian mạng, và các mô hình đánh giá tính cách cá nhân đã chuẩn hóa, chỉ cần thêm một số dữ liệu như sự chuyển động của mắt trên màn hình, AI đang thành công trong việc đánh giá cách bạn nghĩ, màu bạn thích, cảm giác bạn có khi gặp nội dung tương tác, và xu hướng hành vi.

Từ đó, nhiều lĩnh vực đã ứng dụng AI vào kiểm tra tính cách để tăng hiệu quả công việc. Chẳng hạn, giáo viên có thể sử dụng AI trong việc đánh giá các tính cách khác nhau của học sinh để biết cách giao tiếp tốt nhất với các em; các nhân viên dịch vụ chăm sóc sức khỏe chuyên nghiệp luôn được AI tham vấn trước các câu hỏi rất riêng dựa trên dữ liệu đã có và bám sát các chỉ số phản hồi để tăng cường sự hài lòng khách hàng trong các lần tiếp xúc; nhà quản lý tuyển dụng dùng AI để xác định tính cách ứng viên nhằm quyết định vị trí thích hợp nhất cho họ.

Câu hỏi đặt ra là AI đoán tính cách của bạn như thế nào? Tất cả bắt đầu với hồ sơ về bạn, thứ đang dễ lập hơn bao giờ hết nhờ các nguồn dữ liệu khổng lồ (big data) mà phần nhiều là do chính bạn tạo ra.

Dữ liệu và xử lý dữ liệu

Nhiều người trong chúng ta đã nghe nói về hồ sơ. Lập hồ sơ được sử dụng để phân tích các khía cạnh nhất định trong tính cách, sở thích, thói quen và hành vi của một cá nhân. Nó dựa trên các công cụ AI xử lý dữ liệu cá nhân và phân tích dữ liệu đó theo phạm vi cuối cùng của chúng. Do đó, hồ sơ giúp những người ra quyết định dự đoán hành vi của công chúng.

Dữ liệu cá nhân được thu thập từ các tìm kiếm trên Internet, cũng như mạng xã hội, thói quen mua sắm, hệ thống giám sát video và Internet. Dựa trên thông tin cá nhân được thu thập, các công ty và cơ quan có thẩm quyền sử dụng công cụ AI có thể xác định sở thích và hành vi cá nhân và đưa ra quyết định sáng suốt.

Lấy ví dụ dữ liệu từ mạng xã hội. 49% dân số thế giới có tài khoản mạng xã hội và Facebook vẫn giữ vị trí số 1 về lượng người dùng (2,9 tỉ người dùng thường xuyên mỗi tháng). Mặc dù ban đầu tạo tài khoản Facebook chỉ để đăng ảnh, nhưng cuối cùng chúng ta sẽ bị "lôi vào" một vòng xoáy các đề xuất và đề xuất. 

Từ mua sắm và nhà hàng đến các sự kiện và chiến dịch khác nhau, các thuật toán đằng sau Facebook xuất sắc trong việc đề xuất những việc cần làm và địa điểm để xem. Những đề xuất này được cá nhân hóa theo lịch sử thích và không thích của từng cá nhân. Các đề xuất cần phải chính xác nhất có thể để cá nhân thực sự làm theo và cụ thể hóa chúng thành hành động.

Chính sự hiện diện và tương tác trên không gian kỹ thuật số (digital footprint) của bạn là nguồn dữ liệu tuyệt vời cho các ứng dụng AI xây dựng hồ sơ về chính bạn. Giả sử bạn tự gắn thẻ (tag) mình trong bức ảnh chụp em bé mới chào đời của một người bạn. Chỉ riêng với loại dữ liệu này, AI của Facebook sẽ cho rằng bạn thích em bé vì có 85% khả năng rằng hầu hết những người thích em bé cũng thích xem ảnh em bé mới của người khác.

Các ứng dụng trên điện thoại và máy tính cũng là nguồn cung cấp dữ liệu về các hoạt động số của bạn, chi tiết cách bạn chụp hình, chơi game, phim bạn xem, các giao dịch mua bán trao đổi, thanh toán… trong quá trình sử dụng đều giúp phân tích để tạo ra hồ sơ về bạn.

Với các dữ liệu đã thu thập rải rác về bạn, các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing) giúp hoàn tất các thông tin chưa có đủ. Sau đó, AI tiếp tục tự chạy các mô hình đánh giá tính cách để tổng hợp được đa số các nội dung cần thiết để tương tác với bạn trong không gian số: màu sắc của quần áo có thể thích, loại sách bạn có thể đang muốn đọc, loại phim bạn có thể muốn xem, người bạn có thể muốn kết bạn, tin có thể bạn quan tâm…

Nên hiểu mình trước AI

Các chương trình AI được huấn luyện và tự học đang sử dụng các mô hình đánh giá tính cách đã được phát triển trong tâm lý học và khoa học nghề nghiệp. AI tự chạy các mô hình này dựa vào hồ sơ đang có về bạn.

Lấy ví dụ bài kiểm tra HIGH5 giúp khám phá những kỹ năng và điểm mạnh độc đáo của bản thân, rất phổ biến trong thế giới doanh nghiệp. Trong quá trình kiểm tra, người làm test sẽ đọc qua một danh sách các câu tuyên bố về các hành vi cụ thể, sau đó đánh giá mức độ chính xác của chúng. 

Trong phần phương pháp, HIGH5 ghi rõ có ứng dụng big data để tinh chỉnh mô hình đo lường của họ, đảm bảo giá trị thống kê và độ tin cậy. "Điểm số của người làm bài kiểm tra mới sẽ giúp mô hình duy trì tính chính xác và tin cậy, nhưng vẫn linh hoạt để có thể thích ứng theo thời gian và số lượng người làm bài kiểm tra" - nhóm phát triển viết.

Việc sử dụng các mô hình đánh giá tính cách và tâm lý con người để "đoán" và "ảnh hưởng" hành vi có mặt tích cực và cả mặt tiêu cực. AI có thể giúp chúng ta thu thập và phân tích rất nhiều dữ liệu về tính cách của con người để chúng ta có thể có những cuộc trò chuyện thông minh về mặt cảm xúc rất cần với họ.

Điều này sẽ cải thiện sự hiểu biết và đồng thuận giữa các cá nhân cũng như giúp giải quyết rất nhiều vấn đề giao tiếp một cách hiệu quả. Ngược lại, kết quả do AI đưa ra có thể làm ảnh hưởng tới công việc của nhiều ngành nghề trong tương lai. Giả sử ứng dụng kiểm tra tính cách ứng viên xin việc cho kết quả thiên kiến và nhà tuyển dụng cứ dựa vào đó thì một người sẽ mất cơ hội việc làm mà lẽ ra họ đáng được nhận.

Ở góc độ người dùng, chúng ta cần được biết khi nào AI được sử dụng trong các tình huống và mục tiêu tương tác. Điều này rất cần công khai, minh bạch. Mong các nhà làm luật và chính sách về AI sớm tham gia và công bố các quy định liên quan. Trước mắt, cần tìm hiểu tính cách bản thân và cách AI đang hiểu ta, trước khi AI có tác động tới hành vi và quyết định của chúng ta.