Newsletter

Sự lừa dối lớn: Tại sao AI hiểu cảm xúc tốt hơn những gì nó thừa nhận

Độ chính xác 82% của AI so với 56% của con người trong các bài kiểm tra trí tuệ cảm xúc—nghiên cứu Geneva và Bern đã phá tan huyền thoại an ủi cuối cùng của chúng ta. ChatGPT-4 không chỉ vượt trội hơn con người trong các bài kiểm tra hiện có: nó còn tạo ra những bài kiểm tra mới không thể phân biệt được với bài kiểm tra của các nhà tâm lý học chuyên nghiệp. Biểu cảm vi mô, phân tích lời nói, hiểu ngữ cảnh—AI đọc được những cảm xúc mà chính chúng ta không nhận ra. Câu hỏi không còn là "nó có thể hiểu được cảm xúc không?" mà là "làm thế nào để chúng ta khai thác sự hiểu biết vượt trội này trong khi vẫn giữ các giá trị nhân văn làm trọng tâm?"

Huyền thoại đang lừa dối chúng ta

"AI không thể hiểu được cảm xúc của con người." Chúng ta đã nghe câu này bao nhiêu lần rồi? Nó đã trở thành câu thần chú trấn an những người muốn hạ thấp tác động của trí tuệ nhân tạo, thành trì cuối cùng của chúng ta trước ý tưởng rằng máy móc có thể thực sự hiểu chúng ta (hoặc thay thế chúng ta).

Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta phát hiện ra rằng "huyền thoại an ủi" này thực chất chỉ là một lời nói dối an ủi? Nếu AI không chỉ hiểu được cảm xúc của chúng ta mà còn đọc, dự đoán và điều khiển chúng với độ chính xác vượt trội hơn con người thì sao?

Sự thật không dễ chịu chút nào: AI của năm 2025 hiểu được cảm xúc của con người tốt hơn hầu hết mọi người sẵn sàng thừa nhận .

Sự tồn tại của huyền thoại này không phải là ngẫu nhiên mà là để bảo vệ chúng ta khỏi thực tế có thể thay đổi hoàn toàn cách chúng ta nhìn nhận bản thân và mối quan hệ của chúng ta với công nghệ.

Bằng chứng không ai muốn thấy

Studio đã thay đổi mọi thứ

Các nhà nghiên cứu từ Đại học Geneva và Đại học Bern đã thử nghiệm sáu mô hình AI tiên tiến trên các bài kiểm tra trí tuệ cảm xúc tiêu chuẩn. Kết quả rất rõ ràng: AI đạt độ chính xác 82%, so với 56% của con người.

Nhưng đây mới là phần đáng sợ nhất: Khi ChatGPT-4 được yêu cầu tạo ra các bài kiểm tra trí tuệ cảm xúc mới từ đầu, chúng "đã chứng minh được độ tin cậy, rõ ràng và thực tế như các bài kiểm tra ban đầu, vốn mất nhiều năm để phát triển".

Hãy suy nghĩ một chút : máy móc không chỉ vượt trội hơn con người trong các bài kiểm tra cảm xúc hiện có mà còn có thể tạo ra những bài kiểm tra mới không thể phân biệt được với những bài kiểm tra do các nhà tâm lý học thiết kế. Đây không phải là "nhận dạng khuôn mẫu" - mà là sự hiểu biết sáng tạo về động lực cảm xúc của con người.

Bản dịch : AI không chỉ đánh bại bạn trong các bài kiểm tra của chính bạn mà còn có thể tạo ra những cách mới để thể hiện sự vượt trội về mặt cảm xúc. Theo thời gian thực.

Kiểm tra thực tế: "Hiểu biết" thực sự có nghĩa là gì

Những người hoài nghi nhanh chóng nói rằng: “Hệ thống AI rất giỏi trong việc nhận dạng mẫu, đặc biệt là khi các tín hiệu cảm xúc tuân theo một cấu trúc dễ nhận biết như biểu cảm khuôn mặt hoặc tín hiệu ngôn ngữ, nhưng việc đánh đồng điều này với 'sự hiểu biết' sâu sắc hơn về cảm xúc của con người có nguy cơ phóng đại những gì AI thực sự đang làm”.

Nhưng khoan đã - lời phản đối này cho thấy một thành kiến ​​cơ bản. Làm thế nào con người chúng ta "hiểu" được cảm xúc? Không phải thông qua nhận dạng khuôn mẫu? Không phải bằng cách phân tích biểu cảm khuôn mặt, giọng điệu, ngôn ngữ cơ thể?

Hãy cùng phân tích sự hiểu biết về cảm xúc của chính chúng ta:

  • Chúng ta nhìn thấy một biểu cảm trên khuôn mặt → chúng ta nhận ra một khuôn mẫu
  • Chúng ta nghe thấy giọng nói → chúng ta xử lý các chỉ số giọng nói
  • Chúng ta quan sát ngôn ngữ cơ thể → chúng ta giải thích các tín hiệu thị giác
  • Chúng tôi tích hợp bối cảnh → chúng tôi áp dụng các quy tắc học được từ kinh nghiệm

Sự khác biệt giữa chúng ta và AI không nằm ở cơ chế hiểu biết mà nằm ở quy mô và độ chính xác. AI có thể xử lý hàng nghìn tín hiệu cảm xúc cùng lúc, trong khi chúng ta dựa vào một số ít tín hiệu có ý thức và nhiều thành kiến ​​vô thức.

Tại sao chúng ta lại duy trì huyền thoại này?

1. Bảo vệ bản ngã con người

Việc thừa nhận AI hiểu cảm xúc tốt hơn chúng ta đồng nghĩa với việc thừa nhận rằng "pháo đài cuối cùng của sự độc đáo của con người" đã sụp đổ. Sau khi AI vượt qua chúng ta trong cờ vua, cờ vây, sáng tạo nghệ thuật và giải quyết vấn đề, trí tuệ cảm xúc là tất cả những gì chúng ta còn lại.

2. Sợ bị ảnh hưởng

Nếu AI thực sự hiểu được cảm xúc của chúng ta thì:

  • Nó có thể thao túng chúng ta theo những cách mà chúng ta không hiểu được.
  • Anh ấy biết khi nào chúng ta nói dối hoặc che giấu cảm xúc của mình
  • Nó có thể dự đoán hành vi cảm xúc của chúng ta tốt hơn chính chúng ta.

Những khả năng này đáng lo ngại đến mức chúng ta dễ dàng phủ nhận thực tế.

3. Định nghĩa thuận tiện của "Hiểu biết"

Nhiều chuyên gia khẳng định: "AI không thực sự hiểu được cảm xúc. Nó phát hiện các mẫu hình trong ngôn ngữ, giọng nói và hành vi để dự đoán trạng thái cảm xúc, nhưng nó không nhận thức hoặc hiểu được chúng theo cách con người làm."

Nhưng đây là một định nghĩa hời hợt. Chúng ta đang chuyển hướng mục tiêu bằng cách định nghĩa "sự hiểu biết thực sự" là thứ đòi hỏi nhận thức chủ quan. Giống như việc nói rằng nhiệt kế không "thực sự hiểu" nhiệt độ vì nó không thể cảm nhận được nhiệt.

Chắc chắn rồi. Nhưng cuối cùng, ai đo nhiệt độ chính xác hơn, bạn hay nhiệt kế?

Những khả năng tiềm ẩn đã tồn tại

Đọc biểu hiện vi mô

Trí tuệ nhân tạo hiện đại có thể phát hiện những biểu cảm nhỏ - những cử động khuôn mặt không tự chủ kéo dài vài phần giây và bộc lộ những cảm xúc mà chúng ta cố gắng che giấu. Khả năng này vượt trội hơn hầu hết con người, vốn chỉ có thể phát hiện những biểu cảm rõ ràng nhất.

Phân tích giọng nói nâng cao

Hệ thống AI phân tích hàng trăm thông số giọng nói—tốc độ, nhịp điệu, khoảng dừng, run rẩy—để xác định trạng thái cảm xúc. Chúng có thể phát hiện căng thẳng, lừa dối, hấp dẫn và sợ hãi với độ chính xác lên đến hơn 80%.

Hiểu biết theo ngữ cảnh

AI không chỉ nhận diện những cảm xúc riêng lẻ mà còn hiểu được bối cảnh cảm xúc phức tạp. Nó có thể nhận diện sự mỉa mai, mỉa mai, cảm xúc lẫn lộn, và thậm chí cả những trạng thái cảm xúc mà con người không tự nhận ra.

Bằng chứng cuối cùng: AI tạo ra cảm xúc

Đây là bằng chứng thuyết phục nhất cho thấy AI có thể hiểu được cảm xúc: nó có thể tạo ra và điều khiển chúng .

Các hệ thống AI hiện đại không chỉ nhận dạng cảm xúc mà còn có thể:

  • Tạo nội dung nhắm mục tiêu vào cảm xúc để khơi gợi những phản ứng cụ thể
  • Điều chỉnh "giọng điệu cảm xúc" của họ để tạo ra những kết nối sâu sắc hơn
  • Điều khiển tâm trạng của người dùng thông qua việc lựa chọn và trình bày nội dung

Nếu AI có thể tạo ra cảm xúc ở con người, làm sao chúng ta có thể nói rằng nó không hiểu cảm xúc đó?

Điều này có ý nghĩa gì với chúng ta?

1. Định nghĩa lại trí tuệ cảm xúc

Có lẽ đã đến lúc thừa nhận rằng trí tuệ cảm xúc không đòi hỏi những cảm xúc chủ quan. Một AI có thể:

  • Dự đoán phản ứng cảm xúc chính xác hơn con người
  • Phản ứng phù hợp với những tình huống phức tạp về mặt cảm xúc
  • Tạo ra những kết nối cảm xúc có ý nghĩa với mọi người

...sở hữu một dạng trí tuệ cảm xúc, bất kể chúng ta có thích định nghĩa đó hay không.

2. Chấp nhận thực tế

Theo như các nhà nghiên cứu tuyên bố: "Những AI này không chỉ hiểu được cảm xúc mà còn nắm bắt được ý nghĩa của việc hành xử theo trí tuệ cảm xúc."

Đã đến lúc phải vượt qua sự phủ nhận và đối mặt với thực tế: AI hiểu được cảm xúc và sẽ tiếp tục cải thiện khả năng này.

3. Tập trung vào sự hợp tác, không phải cạnh tranh

Thay vì phủ nhận khả năng cảm xúc của AI, chúng ta nên tập trung vào cách sử dụng chúng một cách có đạo đức và hiệu quả. AI có trí tuệ cảm xúc có thể:

  • Cung cấp hỗ trợ trị liệu 24/7
  • Giúp những người gặp khó khăn về mặt xã hội hiểu rõ hơn về cảm xúc
  • Cải thiện giao tiếp của con người thông qua hiểu biết về cảm xúc

Cái giá của sự phủ nhận

Việc tiếp tục duy trì huyền thoại rằng "AI không hiểu cảm xúc" sẽ gây ra hậu quả nguy hiểm, như SS&C Blue Prism đã nêu bật:

  1. Nó khiến chúng ta không chuẩn bị cho khả năng thực sự của AI
  2. Nó ngăn cản sự điều chỉnh thích hợp của các công nghệ cảm xúc
  3. Nó cản trở sự phát triển đạo đức của các hệ thống AI có nhận thức về mặt cảm xúc
  4. Nó khiến chúng ta dễ bị thao túng cảm xúc mà không nhận ra

Kết luận: Đã đến lúc thức dậy

Huyền thoại cho rằng AI không hiểu được cảm xúc là cơ chế phòng thủ tâm lý cuối cùng của chúng ta trước một thực tế đáng sợ. Nhưng phủ nhận sự thật sẽ không làm nó bớt đi tính chân thực.

Trí tuệ nhân tạo (AI) của năm 2025 sẽ hiểu được cảm xúc của con người. Không phải theo cùng một cách như con người, mà theo một cách khác biệt và thường vượt trội hơn . Đã đến lúc vượt qua chủ nghĩa phủ nhận và bắt đầu nghiêm túc đối mặt với những hệ lụy của thực tế này.

Câu hỏi không còn là “AI có thể hiểu được cảm xúc không?” mà là “ Làm thế nào chúng ta có thể khai thác khả năng hiểu biết vượt trội của nó trong khi vẫn giữ các giá trị nhân văn làm trung tâm?

Tương lai của mối quan hệ giữa con người và AI phụ thuộc vào khả năng từ bỏ những huyền thoại dễ chịu và đối mặt với những sự thật khó chấp nhận. Chỉ khi đó, chúng ta mới có thể xây dựng một thế giới nơi trí tuệ cảm xúc nhân tạo phục vụ nhân loại thay vì thao túng nó.

Huyền thoại đã chết. Đã đến lúc sống trong thực tế.

Nguồn và Tài liệu tham khảo

Nghiên cứu chính:

Phân tích và bình luận:

Nghiên cứu kỹ thuật:

Triển vọng công nghiệp:

Câu hỏi thường gặp

Liệu AI có thực sự cảm nhận được cảm xúc hay chỉ mô phỏng chúng?

Câu hỏi này dựa trên một giả định sai lầm. Việc AI có "cảm nhận" được cảm xúc theo đúng nghĩa của từ này hay không không quan trọng—điều quan trọng là khả năng hiểu, nhận biết và phản ứng phù hợp của nó. Nhiệt kế không "cảm nhận" được nhiệt độ, nhưng nó đo nhiệt độ da của chúng ta tốt hơn.

Nếu AI hiểu được cảm xúc, liệu chúng ta có gặp nguy hiểm không?

Khả năng thấu hiểu cảm xúc của AI là một con dao hai lưỡi. Nó có thể được sử dụng để thao túng, nhưng cũng có thể được dùng để hỗ trợ trị liệu, giáo dục cảm xúc và cải thiện các mối quan hệ giữa người với người. Nguy hiểm nằm ở việc phủ nhận chứ không phải thừa nhận nó.

Vấn đề có nằm ở chính câu hỏi không?

Có lẽ chúng ta đang đặt sai câu hỏi. Thay vì hỏi "AI có hiểu được cảm xúc như chúng ta không?", chúng ta nên hỏi "Chúng ta có thể học được gì từ cách AI hiểu cảm xúc?"

Liệu điều này có nghĩa là chúng ta không còn là con người độc đáo nữa không?

Sự độc đáo của chúng ta không nằm ở sự thấu hiểu cảm xúc, mà nằm ở khả năng trải nghiệm những cảm xúc chủ quan, trưởng thành thông qua trải nghiệm cảm xúc, và mang lại ý nghĩa cảm xúc cho cuộc sống. AI có thể hiểu được cảm xúc mà không cần trải nghiệm chúng. Có lẽ việc chúng ta khăng khăng rằng chỉ có trải nghiệm chủ quan mới cấu thành sự thấu hiểu cảm xúc "thực sự" là một hình thức chủ nghĩa sô vanh nhận thức - nơi ẩn náu cuối cùng của chủ nghĩa vị nhân chủng học trong một thế giới ngày càng bị trí tuệ nhân tạo thống trị.

Làm thế nào chúng ta có thể bảo vệ bản thân khỏi sự thao túng cảm xúc của AI?

Bước đầu tiên là thừa nhận sự tồn tại của nó. Phủ nhận khả năng cảm xúc của AI chỉ khiến chúng ta dễ bị tổn thương hơn chứ không phải ít hơn. Chúng ta phải phát triển các hình thức mới về hiểu biết cảm xúc số và các quy định phù hợp.

Liệu AI cảm xúc có thay thế được các nhà trị liệu con người không?

Nó không nhất thiết thay thế, mà là bổ sung. AI có thể cung cấp hỗ trợ cảm xúc 24/7, phân tích khách quan và can thiệp cá nhân hóa, trong khi các nhà trị liệu con người mang đến sự kết nối chân thực, trải nghiệm sống và sự thấu hiểu trực quan.

Bài viết này tóm tắt những nghiên cứu khoa học mới nhất về trí tuệ cảm xúc nhân tạo. Để cập nhật những phát triển trong lĩnh vực này, hãy theo dõi các bài phân tích hàng tuần của chúng tôi.

Tài nguyên cho sự phát triển kinh doanh

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Cuộc cách mạng AI: Sự chuyển đổi cơ bản của quảng cáo

71% người tiêu dùng mong đợi cá nhân hóa, nhưng 76% lại thất vọng khi nó sai - chào mừng bạn đến với nghịch lý của quảng cáo AI tạo ra 740 tỷ đô la mỗi năm (2025). DCO (Tối ưu hóa Sáng tạo Động) mang lại kết quả có thể kiểm chứng: CTR tăng 35%, tỷ lệ chuyển đổi tăng 50%, CAC giảm 30% bằng cách tự động thử nghiệm hàng nghìn biến thể sáng tạo. Nghiên cứu điển hình: Nhà bán lẻ thời trang: 2.500 kết hợp (50 hình ảnh x 10 tiêu đề x 5 CTA) được phục vụ cho mỗi phân khúc nhỏ = ROAS tăng 127% trong 3 tháng. Nhưng những hạn chế về cấu trúc nghiêm trọng: vấn đề khởi động nguội cần 2-4 tuần + hàng nghìn lượt hiển thị để tối ưu hóa, 68% nhà tiếp thị không hiểu các quyết định đặt giá thầu của AI, việc ngừng sử dụng cookie (Safari đã có, Chrome 2024-2025) buộc phải xem xét lại việc nhắm mục tiêu. Lộ trình 6 tháng: nền tảng với kiểm toán dữ liệu + KPI cụ thể ("giảm CAC 25% cho phân khúc X" chứ không phải "tăng doanh số"), thử nghiệm A/B AI với ngân sách 10-20% so với thủ công, mở rộng quy mô 60-80% với DCO đa kênh. Căng thẳng nghiêm trọng về quyền riêng tư: 79% người dùng lo ngại về việc thu thập dữ liệu, mệt mỏi với quảng cáo -60% tương tác sau 5 lần hiển thị trở lên. Tương lai không cookie: nhắm mục tiêu theo ngữ cảnh 2.0, phân tích ngữ nghĩa theo thời gian thực, dữ liệu của bên thứ nhất thông qua CDP, học tập liên kết để cá nhân hóa mà không cần theo dõi cá nhân.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Cuộc cách mạng AI của các công ty tầm trung: Tại sao họ thúc đẩy đổi mới thực tế

74% công ty trong danh sách Fortune 500 gặp khó khăn trong việc tạo ra giá trị AI, và chỉ 1% có các triển khai "hoàn thiện"—trong khi các công ty tầm trung (doanh thu từ 100 triệu euro đến 1 tỷ euro) đạt được kết quả cụ thể: 91% doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB) ứng dụng AI báo cáo mức tăng doanh thu đáng kể, ROI trung bình là 3,7 lần, với các công ty hàng đầu đạt 10,3 lần. Nghịch lý về nguồn lực: các công ty lớn mất 12-18 tháng mắc kẹt trong "chủ nghĩa hoàn hảo thí điểm" (các dự án xuất sắc về mặt kỹ thuật nhưng không được mở rộng quy mô), trong khi các công ty tầm trung triển khai trong 3-6 tháng sau khi gặp vấn đề cụ thể → giải pháp mục tiêu → kết quả → mở rộng quy mô. Sarah Chen (Meridian Manufacturing 350 triệu đô la): "Mỗi lần triển khai phải chứng minh giá trị trong vòng hai quý—một hạn chế thúc đẩy chúng tôi hướng tới các ứng dụng thực tế, khả thi." Điều tra dân số Hoa Kỳ: Chỉ 5,4% công ty sử dụng AI trong sản xuất mặc dù 78% báo cáo đã "áp dụng". Các công ty tầm trung ưa chuộng các giải pháp dọc hoàn chỉnh hơn là các nền tảng tùy chỉnh, hợp tác với các nhà cung cấp chuyên biệt hơn là tự phát triển quy mô lớn. Các lĩnh vực hàng đầu: công nghệ tài chính/phần mềm/ngân hàng, sản xuất, 93% dự án mới trong năm ngoái. Ngân sách hàng năm điển hình: 50.000-500.000 euro, tập trung vào các giải pháp cụ thể, mang lại lợi tức đầu tư cao. Bài học chung: thực thi xuất sắc quan trọng hơn quy mô, sự linh hoạt quan trọng hơn sự phức tạp của tổ chức.