Các nhà nghiên cứu từ Đại học Birmingham (Anh), Đại học Aarhus (Đan Mạch) và Đại học Linnaeus (Thụy Điển) công bố nghiên cứu vào tháng trước (tháng 8 năm 2026), cho rằng người dùng tương tác lâu dài với AI chăm sóc khách hàng có hành vi giống con người có thể dần điều chỉnh cách sử dụng ngôn ngữ và mô thức hành vi, đồng thời định hình lại nhận thức về bản thân.
Bài nghiên cứu liên quan được đăng ngày 19 tháng 8 trên tạp chí truy cập mở AI & SOCIETY. Các nhà nghiên cứu đưa ra khái niệm “tính người của robot” (robotoid humanness), chỉ ra rằng trong quá trình tương tác với AI, AI trở nên “giống người” hơn, còn người dùng có thể thể hiện sự “giống máy” hơn do tiếp xúc liên tục.
Nghiên cứu tập trung vào 4 bối cảnh dịch vụ gồm bán lẻ, khách sạn, du lịch và y tế. Nhóm nghiên cứu cho biết khả năng học thích ứng, giao tiếp cá nhân hóa và phản hồi đồng cảm khiến robot trở nên giống người hơn; trong khi đó, người dùng cũng có thể bắt chước cách diễn đạt của máy để nhận được phản hồi thuật toán trôi chảy và tích cực hơn.
Về cơ chế hình thành, robot chăm sóc khách hàng mô phỏng cử chỉ, giọng nói và tín hiệu cảm xúc của con người. Hệ thống cũng sử dụng học máy để điều chỉnh cách phản hồi dựa trên nội dung người dùng nhập vào. Mục tiêu thường là xây dựng lòng tin và tăng mức độ tham gia của người dùng.
Con người có xu hướng “phản chiếu” trong giao tiếp xã hội: họ thường vô thức bắt chước hành động, nét mặt và cách diễn đạt của đối phương. Nghiên cứu chỉ ra cơ chế phản chiếu gồm ba giai đoạn:
Giai đoạn đầu là bước vào “thực tại xã hội tổng hợp”. Thông qua ngôn ngữ tự nhiên, tín hiệu cảm xúc và phản hồi thích ứng, hệ thống tạo sinh xây dựng môi trường tương tác gần giống một mối quan hệ xã hội. Trong quá trình tương tác, người dùng sẽ phán đoán cách phản hồi và diễn đạt, đồng thời có thể gán ý nghĩa xã hội cho phản hồi của hệ thống.
Giai đoạn thứ hai là “nắm bắt bản sắc bằng tính toán”. Hệ thống tạo hồ sơ dự đoán từ hành vi, sở thích và dấu vết tương tác của người dùng, sau đó trả lại cho người dùng dưới dạng đề xuất, phân nhóm hoặc phản hồi cá nhân hóa.
Giai đoạn thứ ba là tự điều chỉnh thích ứng. Người dùng có thể có xu hướng sử dụng những cách diễn đạt mà hệ thống dễ hiểu và dễ ghi nhận hơn. Tương tác lặp lại sẽ củng cố sự đồng bộ này, khiến các trừu tượng thống kê do máy tạo ra dần trở thành một tham chiếu quan trọng để người dùng hiểu về chính mình.
Khung nghiên cứu này liệt kê 4 yếu tố then chốt gồm bối cảnh dịch vụ, kỳ vọng của người tiêu dùng, diện mạo và ngôn ngữ của robot, cùng mức độ đầu tư tương tác của cả con người và máy móc. Nghiên cứu cho rằng các yếu tố này cùng quyết định cách người dùng hiểu về mối quan hệ dịch vụ, đồng thời ảnh hưởng đến hướng thay đổi trong nhận thức về bản thân.
Ví dụ, các hệ thống có khả năng học thích ứng, giao tiếp cá nhân hóa và tương tác đồng cảm có thể định hình trải nghiệm người dùng mạnh mẽ hơn. Mỗi khi người dùng gửi yêu cầu, hệ thống sẽ lập tức điều chỉnh phản hồi. Tương tác lặp lại có thể hình thành một vòng lặp bắt chước và phản hồi liên tục.
Địa chỉ tham khảo ở trên
Robotoid humanness: when selfhood becomes machine-legible