TS. Bùi Thị Thu
Học viện Ngân hàng
(Quanlynhanuoc.vn) – Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được ứng dụng sâu rộng trong thương mại điện tử, tính nhân hóa AI đã trở thành một hướng tiếp cận quan trọng nhằm cải thiện trải nghiệm tương tác và ảnh hưởng đến hành vi mua sắm của người tiêu dùng. Bài viết thực hiện tổng quan hệ thống các nghiên cứu tiêu biểu về tác động của tính nhân hóa AI đến ý định mua hàng trực tuyến, tập trung phân tích hai cơ chế cốt lõi là niềm tin và cảm giác bất an góp phần hệ thống hóa khung lý thuyết về vai trò trung gian của niềm tin và cảm giác bất an, từ đó đề xuất các định hướng nghiên cứu thực nghiệm tiếp theo trong bối cảnh thị trường mới.
Từ khóa: Tính nhân hóa AI; ý định mua hàng trực tuyến; niềm tin; cảm giác bất an; thương mại điện tử.
1. Đặt vấn đề
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) đang tạo ra sự thay đổi sâu sắc trong lĩnh vực thương mại điện tử, đặc biệt thông qua việc ứng dụng rộng rãi các tác nhân AI, như: chatbot, trợ lý ảo và hệ thống gợi ý sản phẩm. Các tác nhân AI này ngày càng được thiết kế với những đặc điểm mang tính giống con người, bao gồm ngôn ngữ giao tiếp tự nhiên, biểu đạt cảm xúc, hình đại diện và khả năng cá nhân hóa tương tác. Chiến lược thiết kế này được gọi là tính nhân hóa AI, đây là việc gán cho AI những đặc tính, ý định hoặc hành vi mang tính con người (Epley et al., 2007).
Nhiều nghiên cứu cho thấy, việc nhân hóa AI có thể tạo ra những tác động tích cực đến nhận thức và hành vi của người tiêu dùng. Cụ thể, AI mang đặc điểm giống con người có khả năng làm gia tăng cảm nhận về sự hiện diện xã hội, sự gần gũi và mức độ tương tác, từ đó góp phần hình thành niềm tin trong môi trường mua sắm trực tuyến (Kim & Sundar, 2012; Cai et al., 2022). Trong bối cảnh thương mại điện tử, nơi người tiêu dùng thường phải đối mặt với sự bất định và rủi ro cảm nhận, niềm tin được xem là yếu tố then chốt thúc đẩy ý định mua hàng trực tuyến (McKnight et al., 2002).
Tuy nhiên, các bằng chứng thực nghiệm về hiệu quả của việc nhân hóa AI vẫn chưa thống nhất. Bên cạnh những kết quả tích cực, một số nghiên cứu lại chỉ ra rằng, khi AI trở nên quá giống con người, người dùng có thể trải nghiệm những phản ứng tâm lý tiêu cực, như: khó chịu, bất an hoặc cảm giác rùng mình. Các phản ứng này thường được giải thích dựa trên lý thuyết thung lũng kỳ quái, cho rằng sự không tương xứng giữa hình thức giống người và khả năng tương tác chưa hoàn thiện của AI có thể gây ra cảm giác bất an và làm suy giảm niềm tin của người tiêu dùng (Ho & MacDorman, 2010; Ho & MacDorman, 2017). Do đó, tính nhân hóa AI có thể được xem là một con dao hai lưỡi, vừa có khả năng thúc đẩy nhưng cũng vừa kìm hãm ý định mua hàng trực tuyến.
Các nghiên cứu về tính nhân hóa AI và hành vi người tiêu dùng hiện nay phân tán trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như; marketing, hệ thống thông tin, tâm lý học và tương tác giữa người – máy. Phần lớn các công trình trước đây tập trung vào một trong hai hướng tiếp cận chính: nhấn mạnh cơ chế tác động tích cực, trong đó tính nhân hóa AI làm gia tăng niềm tin và thái độ tích cực của người tiêu dùng; làm rõ cơ chế tác động tiêu cực, khi AI nhân hóa quá mức gây ra cảm giác bất an và phản ứng né tránh.
Trong các hướng nghiên cứu hiện nay vẫn còn thiếu các nghiên cứu tổng quan có tính tích hợp, hệ thống hóa đồng thời cả hai cơ chế tác động này trong mối quan hệ giữa tính nhân hóa AI và ý định mua hàng trực tuyến. Đặc biệt, trong bối cảnh nghiên cứu tại Việt Nam, các công trình liên quan đến AI trong thương mại điện tử chủ yếu tập trung vào khía cạnh ứng dụng công nghệ hoặc ý định chấp nhận công nghệ, trong khi các cơ chế tâm lý nền tảng như niềm tin và cảm giác bất an vẫn chưa được tổng hợp và phân tích một cách đầy đủ.
Bài viết hướng tới ba mục tiêu nghiên cứu: làm rõ các khái niệm cốt lõi liên quan đến tính nhân hóa AI, niềm tin, cảm giác bất an và ý định mua hàng trực tuyến; tổng hợp và so sánh các kết quả nghiên cứu theo hai cơ chế tác động đối nghịch; đề xuất một khung lý thuyết tổng hợp cùng các hướng nghiên cứu tiếp theo. Qua đó, cung cấp góc nhìn mới về vai trò hai mặt của tính nhân hóa AI trong thương mại điện tử, đồng thời tạo nền tảng lý thuyết cho các nghiên cứu thực nghiệm tiếp theo trong bối cảnh Việt Nam.
2. Tổng quan nghiên cứu
2.1. Nhân hóa AI và ứng dụng trong thương mại điện tử
Tính nhân hóa là xu hướng con người gán cho các thực thể phi nhân những đặc điểm, cảm xúc hoặc hành vi mang tính con người. Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo, tính nhân hóa AI (AI anthropomorphism) được hiểu là mức độ mà các hệ thống AI được thiết kế hoặc được người dùng cảm nhận như có đặc điểm giống con người, chẳng hạn, như: khả năng giao tiếp tự nhiên, biểu đạt cảm xúc, sử dụng ngôn ngữ xã hội hoặc sở hữu hình đại diện mang hình dáng con người (Epley et al., 2007). Cơ sở lý thuyết quan trọng giải thích hiện tượng này là thuyết máy tính như tác nhân xã hội (CASA) và Media Equation, cho rằng con người có xu hướng vô thức áp dụng các chuẩn mực giao tiếp xã hội ngay cả khi tương tác với công nghệ (Kim & Sundar, 2012). Khi AI thể hiện các tín hiệu xã hội quen thuộc, người dùng dễ dàng cảm nhận AI như một tác nhân xã hội có chủ đích, từ đó hình thành các phản ứng tâm lý tương tự như khi tương tác với con người.
Trong thương mại điện tử, tính nhân hóa AI được triển khai rộng rãi thông qua các công nghệ như chatbot, trợ lý ảo, hệ thống gợi ý thông minh và avatar ảo. Các tác nhân này không chỉ thực hiện chức năng hỗ trợ thông tin mà còn tham gia trực tiếp vào quá trình tương tác, tư vấn và định hướng quyết định mua hàng của người tiêu dùng. Mục tiêu của việc nhân hóa AI là tăng cường trải nghiệm người dùng, giảm cảm giác thiếu tương tác của công nghệ và tạo dựng sự gần gũi trong môi trường mua sắm trực tuyến.
Các nghiên cứu gần đây cũng chỉ ra rằng, mức độ nhân hóa AI cần được kiểm soát hợp lý. Khi AI trở nên quá giống con người nhưng vẫn tồn tại những hạn chế về năng lực tương tác hoặc tính nhất quán, phản ứng của người dùng có thể chuyển từ tích cực sang tiêu cực. Do đó, tính nhân hóa AI không phải lúc nào cũng mang lại hiệu quả mong muốn mà phụ thuộc vào bối cảnh sử dụng và cảm nhận chủ quan của người tiêu dùng.
2.2. Ý định mua hàng và các mô hình hành vi người tiêu dùng
Ý định mua hàng được xem là yếu tố trung gian cốt lõi trong quá trình ra quyết định của người tiêu dùng, phản ánh mức độ sẵn sàng thực hiện hành vi mua trong tương lai. Trong nghiên cứu hành vi người tiêu dùng, ý định mua thường được sử dụng như một biến kết quả quan trọng do khả năng dự báo tương đối tốt hành vi mua thực tế. Nhiều mô hình lý thuyết đã được phát triển nhằm giải thích cơ chế hình thành ý định mua hàng. Thuyết hành động hợp lý (TRA) và thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) cho rằng, ý định mua chịu ảnh hưởng của thái độ, chuẩn chủ quan và mức độ kiểm soát hành vi cảm nhận (Ajzen, 1991). Trong khi đó, mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) nhấn mạnh vai trò của nhận thức về tính hữu ích và tính dễ sử dụng trong việc hình thành thái độ và ý định sử dụng công nghệ (Davis, 1989).
Bên cạnh các mô hình dựa trên nhận thức, mô hình kích thích – cơ thể – phản ứng (S – O – R) cho rằng, các yếu tố môi trường (kích thích) tác động đến trạng thái nhận thức và cảm xúc của cá nhân, từ đó dẫn đến phản ứng hành vi (Mehrabian & Russell, 1974). Trong bối cảnh thương mại điện tử, AI có thể được xem như một yếu tố kích thích quan trọng, ảnh hưởng đến cảm xúc, thái độ và ý định mua hàng của người tiêu dùng.
Ngoài ra, các mô hình dựa trên niềm tin cho rằng niềm tin đóng vai trò trung gian thiết yếu trong môi trường giao dịch trực tuyến, nơi tồn tại mức độ bất định và rủi ro cao (McKnight et al., 2002). Khi người tiêu dùng tin tưởng vào nền tảng hoặc tác nhân công nghệ, họ có xu hướng chấp nhận các gợi ý, giảm sự do dự và gia tăng ý định mua. Tổng hợp các mô hình trên cho thấy AI không chỉ là một công cụ công nghệ thuần túy mà còn là yếu tố kích thích ảnh hưởng, đồng thời đến nhận thức, cảm xúc và niềm tin, từ đó định hình ý định mua hàng của người tiêu dùng trong môi trường trực tuyến.
2.3. Hai cơ chế cốt lõi trong tác động của tính nhân hóa AI đến ý định mua hàng
(1) Cơ chế tác động dựa trên niềm tin
Theo hướng tiếp cận tích cực, tính nhân hóa AI được xem là yếu tố giúp tăng cường niềm tin trong tương tác giữa người tiêu dùng và nền tảng thương mại điện tử. Khi AI thể hiện các đặc điểm giống con người, người dùng có xu hướng đánh giá AI là thân thiện, dễ tiếp cận và có khả năng thấu hiểu nhu cầu cá nhân. Điều này làm gia tăng cảm nhận về sự hiện diện xã hội và sự quan tâm, từ đó củng cố niềm tin đối với tác nhân AI cũng như nền tảng cung cấp dịch vụ (Kim & Sundar, 2012).
Trong bối cảnh mua sắm trực tuyến, niềm tin đóng vai trò then chốt trong việc giảm rủi ro cảm nhận và thúc đẩy hành vi mua. AI nhân hóa có thể hỗ trợ người tiêu dùng trong việc tìm kiếm thông tin, so sánh sản phẩm và đưa ra gợi ý phù hợp, qua đó nâng cao hiệu quả ra quyết định và gia tăng ý định mua hàng. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm cho thấy niềm tin là cơ chế trung gian quan trọng giúp chuyển hóa các lợi ích của AI nhân hóa thành kết quả hành vi tích cực.
(2) Cơ chế tác động dựa trên cảm giác bất an
Bên cạnh cơ chế tích cực dựa trên niềm tin, một hướng nghiên cứu khác lại nhấn mạnh những phản ứng tiêu cực phát sinh từ việc nhân hóa AI quá mức. Cảm giác bất an được mô tả là trạng thái khó chịu hoặc không an toàn khi con người tiếp xúc với các thực thể có hình thức hoặc hành vi gần giống con người nhưng không hoàn toàn tự nhiên (Ho & MacDorman, 2010; Kätsyri et al., 2015). Khi AI trở nên quá giống người nhưng vẫn tồn tại những sai lệch nhỏ trong biểu cảm, giọng điệu hoặc phản hồi, người tiêu dùng có thể trải nghiệm cảm giác rùng rợn, dẫn đến sự nghi ngờ và né tránh tương tác (Ho & MacDorman, 2017).
Trong thương mại điện tử, cảm giác bất an thường phát sinh khi chatbot hoặc trợ lý ảo sử dụng ngôn ngữ quá giả người, thể hiện mức độ thấu hiểu vượt quá kỳ vọng hợp lý, hoặc khai thác dữ liệu cá nhân ở mức độ cao, khiến người tiêu dùng cảm nhận ranh giới quyền riêng tư bị xâm phạm (Ameen et al., 2021; Köchling et al., 2025). Các phản ứng này có xu hướng làm suy giảm niềm tin, thái độ tích cực và ý định mua hàng trực tuyến, đồng thời gia tăng ý định né tránh hoặc từ chối tương tác với hệ thống AI (Kang et al., 2023; Song & Shin, 2024).
(3) Tính nhân hóa AI như một con dao hai lưỡi
Từ hai cơ chế trên, có thể nhận định rằng tính nhân hóa AI mang bản chất hai mặt. Ở mức độ phù hợp, AI nhân hóa giúp tăng cường niềm tin, cải thiện trải nghiệm và thúc đẩy ý định mua hàng. Ngược lại, khi vượt quá ngưỡng chấp nhận của người tiêu dùng, tính nhân hóa có thể kích hoạt cảm giác rùng rợn, làm suy giảm niềm tin và cản trở hành vi mua. Do đó, tác động của tính nhân hóa AI không mang tính tuyệt đối mà phụ thuộc vào mức độ thiết kế, bối cảnh sử dụng và đặc điểm người tiêu dùng.
3. Kết quả nghiên cứu
3.1. Tác động tích cực của tính nhân hóa AI thông qua niềm tin
Trong nghiên cứu theo hướng tác động tích cực cho rằng, tính nhân hóa AI giúp AI trở nên dễ gần, dễ tương tác, dễ tin hơn, từ đó nâng cao các phản ứng thuận lợi của người tiêu dùng trong bối cảnh mua sắm trực tuyến. Các bằng chứng thực nghiệm phổ biến nhất chỉ ra rằng, tính nhân hóa AI làm tăng sự hiện diện xã hội, tạo cảm giác có một tác nhân xã hội đang hiện diện trong tương tác, qua đó gia tăng niềm tin và cuối cùng thúc đẩy ý định mua hàng.
Ở cấp độ chatbot thương mại, nhiều nghiên cứu thực nghiệm (thí nghiệm hoặc kịch bản tình huống) cho thấy chatbot có tín hiệu giống con người (ví dụ: phong cách ngôn ngữ tự nhiên, cách xưng hô xã hội, phản hồi mang tính đồng cảm) có thể làm tăng mức độ tin tưởng của khách hàng và gia tăng ý định mua. Chẳng hạn, nghiên cứu trên bối cảnh chatbot thương mại cho thấy, nhân hóa có thể tác động tích cực lên quyết định mua thông qua các đánh giá thuận lợi về tương tác và hệ thống (Han, 2021). Bổ sung cho kết quả này, nghiên cứu thực nghiệm với nhiều kịch bản mua sắm cho thấy tính nhân hóa có ảnh hưởng đến sự hiện diện xã hội từ đó ảnh hưởng đến long tin là một chuỗi cơ chế khá ổn định, đồng thời đi kèm các kết quả hành vi như ý định mua, truyền miệng và sự hài lòng (Konya-Baumbach et al., 2023).
Ngoài chatbot, các nghiên cứu về trợ lý dịch vụ ảo cũng nhấn mạnh vai trò trung tâm của sự hiện diện xã hội trong quá trình hình thành niềm tin. Kết quả cho thấy, cảm nhận nhân hóa làm tăng sự hiện diện xã hội; điều đó lại góp phần cải thiện đánh giá chất lượng gợi ý và tăng niềm tin vào trợ lý ảo, một điều kiện quan trọng để người dùng sẵn sàng làm theo gợi ý và đưa ra quyết định trong môi trường số (Munnukka et al., 2022). Tương tự, với bối cảnh mua sắm bằng giọng nói, tính nhân hóa của trợ lý giọng nói (giọng nói tự nhiên, tính người trong tương tác) có liên hệ với cảm nhận an toàn/niềm tin và sự chấp nhận hành vi mua sắm bằng giọng nói (Calahorra-Candao et al., 2024).
Một nhánh nghiên cứu khác phân rã niềm tin thành các thành phần (ví dụ: niềm tin nhận thức), nhấn mạnh rằng khi tác nhân AI được nhân hóa phù hợp, người tiêu dùng dễ hình thành đánh giá tích cực về năng lực và độ đáng tin, từ đó nâng cao ý định mua. Ví dụ, trong bối cảnh virtual streamer, đặc điểm nhân hóa của người dẫn ảo có thể làm tăng ý định mua thông qua niềm tin nhận thức (Li & Huang, 2024). Ở góc nhìn rộng hơn, tổng quan về niềm tin vào AI cho rằng niềm tin hình thành tùy thuộc dạng thức AI (robot/ảo/nhúng), năng lực AI, và sự phù hợp giữa kỳ vọng của con người với khả năng thực tế của AI – điều này lý giải vì sao nhân hóa AI thường có tác động tích cực khi nó củng cố nhận thức về năng lực và tính nhất quán của AI (Glikson & Woolley, 2020).
3.2. Tác động tiêu cực thông qua cảm giác bất an
Trái với các kết quả tích cực, một dòng nghiên cứu ngày càng nổi bật cho rằng, tính nhân hóa AI có thể phản tác dụng khi vượt quá ngưỡng chấp nhận của người dùng, kích hoạt cảm giác bất an, khó chịu hoặc rùng mình, từ đó làm suy giảm niềm tin và các ý định hành vi. Các kết quả này thường được giải thích theo thuyết thung lũng kỳ lạ, trong đó cảm nhận về giống người nhưng không đủ tự nhiên tạo ra phản ứng né tránh.
Một bằng chứng thực nghiệm điển hình trong bối cảnh thương mại điện tử cho thấy, mức độ nhân hóa của chatbot (đặc biệt là avatar dạng thực tế) có thể làm tăng cảm nhận bất an, kéo theo suy giảm niềm tin và làm giảm ý định mua hoặc ý định chấp nhận chatbot. Đồng thời, sự quen thuộc với avatar có thể đóng vai trò giảm nhẹ tác động bất lợi này (Song & Shin, 2024). Kết quả không chỉ nằm ở có nhân hóa hay không mà nằm ở cấp độ nhân hóa và mức độ quen thuộc hoặc đồng nhất về kỳ vọng trong trải nghiệm người dùng. Bổ sung từ bối cảnh dịch vụ robot, các nghiên cứu chỉ ra rằng, người tiêu dùng có thể đồng thời cảm nhận robot là hấp dẫn nhưng cũng rùng mình, sự đánh đổi giữa hai cảm nhận này tác động đến giá trị cảm nhận và ý định chuyển đổi và tiếp nhận robot trong dịch vụ (Kang et al., 2023). Điều này cho thấy, phản ứng tiêu cực không nhất thiết loại bỏ hoàn toàn phản ứng tích cực, mà có thể tồn tại đồng thời và cạnh tranh nhau là phù hợp với luận điểm con dao hai lưỡi của nhân hóa AI.
Ngoài ra, một số nghiên cứu nhấn mạnh, các tín hiệu nhân hóa mạnh (đặc biệt liên quan đến tính giả con người trong biểu đạt) có thể khiến người dùng nghi ngờ về mục đích hệ thống, cảm thấy bị thao túng hoặc bị xâm phạm ranh giới riêng tư. Ở góc độ đo lường và chỉ số, các nghiên cứu phương pháp cũng nhấn mạnh việc phân biệt các cấu trúc liên quan sự bất an và mức độ giống người trong đánh giá tác nhân nhân tạo cho thấy, cảm giác bất an là một phản ứng đặc thù cần được xem như biến trung gian tiêu cực quan trọng trong các mô hình hành vi (Ho & MacDorman, 2010; Ho & MacDorman, 2017). AI càng giống người chưa chắc càng tốt, khi nhân hóa vượt ngưỡng, cảm giác bất an có thể làm suy giảm niềm tin và làm giảm ý định mua hoặc ý định tiếp tục tương tác (Song & Shin, 2024; Kang et al., 2023).
3.3. Vai trò của bối cảnh, đặc điểm người tiêu dùng và mức độ nhân hóa
Một điểm nhất quán trong tổng quan là tác động của tính nhân hóa AI không mang tính phổ quát mà phụ thuộc mạnh vào bối cảnh sử dụng, đối tượng người dùng và cách hiện thực hóa nhân hóa.
Thứ nhất, mức độ nhân hóa và dạng tín hiệu nhân hóa. Nhiều nghiên cứu cho thấy, nhân hóa bằng ngôn ngữ hoặc giao tiếp thường tạo sự hiện diện xã hội và phản ứng tích cực ổn định hơn so với nhân hóa mạnh về hình ảnh (Konya-Baumbach et al., 2023; Song & Shin, 2024). Nói cách khác, nhân hóa mềm (ngôn ngữ, phong cách giao tiếp) thường an toàn hơn nhân hóa cứng (hình ảnh giống con người quá thật).
Thứ hai, bối cảnh nhiệm vụ và loại kênh mua sắm. Trong các bối cảnh mang tính rủi ro (thanh toán, dữ liệu cá nhân) hoặc yêu cầu năng lực cao (tư vấn tài chính, y tế), người tiêu dùng thường nhạy với tính nhất quán và năng lực của AI; khi AI nhân hóa nhưng không đáp ứng kỳ vọng năng lực, phản ứng bất lợi có thể mạnh hơn. Tổng quan về niềm tin vào AI nhấn mạnh sự phù hợp giữa năng lực AI và kỳ vọng là nền tảng của niềm tin (Glikson & Woolley, 2020). Với việc mua sắm bằng giọng nói, cảm nhận an toàn là điều kiện quan trọng để người dùng chuyển từ thử sang mua (Calahorra-Candao et al., 2024).
Thứ ba, đặc điểm người tiêu dùng và mức độ quen thuộc. Các nghiên cứu cho thấy, yếu tố quen thuộc có thể làm giảm cảm giác bất an và giảm phản ứng né tránh khi gặp tác nhân AI nhân hóa (Song & Shin, 2024). Ngoài ra, thái độ sẵn có đối với trợ lý ảo, mức độ thoải mái với công nghệ, hoặc khuynh hướng chấp nhận tương tác xã hội với tác nhân số cũng có thể làm thay đổi cường độ của các cơ chế tin tưởng – bất an (Munnukka et al., 2022). Điều này hàm ý các nghiên cứu trong tương lai nên xem xét vai trò điều tiết của: tính quen thuộc, kinh nghiệm dùng AI, mức độ lo ngại riêng tư.
4. Thảo luận
4.1. Tính nhân hóa AI như một cơ chế tác động kép
Kết quả tổng hợp cho thấy, tác động của tính nhân hóa AI đến ý định mua hàng trực tuyến không mang tính tuyệt đối mà thể hiện bản chất tác động kép. Ở chiều tích cực, tính nhân hóa giúp AI trở nên gần gũi hơn, tăng cảm nhận về sự hiện diện xã hội và thúc đẩy niềm tin, từ đó làm gia tăng ý định mua. Ngược lại, khi mức độ nhân hóa vượt quá ngưỡng chấp nhận, người tiêu dùng có thể trải nghiệm cảm giác bất an và phản ứng né tránh, dẫn đến suy giảm niềm tin và ý định mua hàng. Cách tiếp cận này phù hợp với lập luận của thuyết uncanny valley, đồng thời mở rộng sang bối cảnh thương mại điện tử, nơi AI không chỉ là công cụ kỹ thuật mà còn là tác nhân tương tác trực tiếp với người tiêu dùng. Kết quả tổng quan cho thấy, các phản ứng tích cực và tiêu cực có thể đồng thời tồn tại, cạnh tranh lẫn nhau và được kích hoạt tùy theo mức độ nhân hóa, hình thức biểu đạt và bối cảnh sử dụng. Do đó, việc đánh giá hiệu ứng của nhân hóa AI cần được đặt trong mối quan hệ động giữa các cơ chế tâm lý khác nhau, thay vì tiếp cận theo hướng nhân hóa AI là tốt hoặc nhân hóa AI là xấu.
4.2. Vai trò của tín hiệu xã hội trong hình thành niềm tin
Một đóng góp quan trọng từ tổng hợp nghiên cứu là làm rõ vai trò của các tín hiệu xã hội trong việc chuyển hóa tính nhân hóa AI thành niềm tin. Các nghiên cứu chỉ ra rằng, những tín hiệu như phong cách ngôn ngữ mang tính xã hội, khả năng phản hồi linh hoạt, biểu đạt cảm xúc và đặc biệt là các yếu tố liên quan đến ánh nhìn hoặc định hướng chú ý của avatar ảo có khả năng làm tăng cảm nhận về sự hiện diện xã hội và mức độ tương tác.
Trong khung lý thuyết cảm nhận thân thiện – năng lực, người tiêu dùng có xu hướng đánh giá tác nhân AI dựa trên hai chiều chính: mức độ ấm áp/thân thiện và mức độ năng lực/đáng tin cậy. Các bằng chứng thực nghiệm cho thấy, tính nhân hóa thường giúp cải thiện đánh giá về mức độ thân thiện, trong khi mức độ tin cậy phụ thuộc nhiều hơn vào độ chính xác, tính nhất quán và hiệu quả của hệ thống. Khi nhân hóa AI làm tăng khả năng thân thiện nhưng không đồng thời củng cố mức độ tin cậy, niềm tin có thể không được hình thành đầy đủ, thậm chí dẫn đến phản ứng tiêu cực.
Đặc biệt, các nghiên cứu về ánh nhìn cho thấy hướng nhìn, thời điểm giao tiếp bằng ánh mắt hoặc cách avatar thể hiện sự chú ý có thể làm tăng cảm giác được quan tâm và được lắng nghe, từ đó củng cố niềm tin và thái độ tích cực. Tuy nhiên, ánh nhìn cũng có thể phản tác dụng nếu bị cảm nhận là xâm phạm hoặc theo dõi, nhất là trong bối cảnh thương mại điện tử gắn liền với dữ liệu cá nhân. Điều này cho thấy, các tín hiệu xã hội mạnh có khả năng khuếch đại cả tác động tích cực lẫn tiêu cực của tính nhân hóa AI.
4.3. Ranh giới quyền riêng tư và cảm giác bị xâm phạm trong nhân hóa AI
Một chủ đề nổi bật xuyên suốt các nghiên cứu là ranh giới quyền riêng tư trong tương tác giữa người tiêu dùng và AI. Trong môi trường mua sắm trực tuyến, người tiêu dùng kỳ vọng AI có khả năng cá nhân hóa trải nghiệm, đưa ra gợi ý phù hợp và hỗ trợ ra quyết định. Tuy nhiên, khi AI thể hiện mức độ hiểu biết quá sâu về sở thích, hành vi hoặc lịch sử cá nhân, cảm nhận tích cực có thể nhanh chóng chuyển thành lo ngại về quyền riêng tư và cảm giác bị xâm phạm.
Các nghiên cứu chỉ ra rằng, chính sự mơ hồ của ranh giới riêng tư là yếu tố kích hoạt cảm giác rùng rợn trong tương tác với nhân hóa AI. Khi người tiêu dùng không rõ AI thu thập dữ liệu như thế nào, sử dụng dữ liệu vào mục đích gì hoặc vì sao hệ thống biết quá nhiều, niềm tin có xu hướng suy giảm, bất kể AI có được thiết kế thân thiện đến đâu. Do đó, tác động của tính nhân hóa AI không thể tách rời khỏi các yếu tố liên quan đến minh bạch thuật toán, kiểm soát dữ liệu và quyền riêng tư. Kết quả này gợi ý rằng, nhân hóa AI cần đi kèm với quản trị quyền riêng tư, trong đó người tiêu dùng được cung cấp thông tin rõ ràng, quyền lựa chọn và khả năng kiểm soát đối với dữ liệu cá nhân. Việc vượt qua ranh giới riêng tư không chỉ làm suy giảm niềm tin mà còn có thể kích hoạt các phản ứng phòng vệ mạnh mẽ, ảnh hưởng tiêu cực đến ý định mua hàng.
4.4. Chuyển giao niềm tin và hàm ý cho thiết kế AI trong thương mại điện tử
Một phát hiện quan trọng khác là vai trò của chuyển giao niềm tin trong bối cảnh nhân hóa AI. Nhiều nghiên cứu cho thấy, niềm tin của người tiêu dùng không chỉ hình thành trực tiếp từ tương tác với AI mà còn được chuyển giao từ các nguồn khác như thương hiệu nền tảng, doanh nghiệp bán lẻ hoặc trải nghiệm trước đó. Khi người tiêu dùng đã tin tưởng nền tảng hoặc thương hiệu, họ có xu hướng sẵn sàng chấp nhận AI nhân hóa và đánh giá tích cực hơn các gợi ý do AI đưa ra.
Ngược lại, trong trường hợp niềm tin đối với nền tảng còn thấp, việc nhân hóa AI mạnh mẽ có thể làm gia tăng nghi ngờ và phản ứng tiêu cực, đặc biệt khi AI được cảm nhận như một tác nhân đại diện cho doanh nghiệp. Điều này cho thấy, hiệu quả của nhân hóa AI phụ thuộc không nhỏ vào bối cảnh niềm tin sẵn có, cũng như mức độ phù hợp giữa hình ảnh AI và giá trị thương hiệu. Từ góc độ thiết kế và quản trị, kết quả thảo luận gợi ý rằng, doanh nghiệp cần tiếp cận tính nhân hóa AI theo hướng chiến lược và có điều kiện. Thay vì tối đa hóa mức độ giống người, các doanh nghiệp nên ưu tiên sự cân bằng giữa thân thiện và tin cậy, giữa cá nhân hóa và quyền riêng tư, đồng thời tận dụng hiệu ứng chuyển giao niềm tin từ thương hiệu sang tác nhân AI. Các giải pháp như thiết kế AI giải thích được, thông báo lý do gợi ý sản phẩm hoặc cho phép người dùng điều chỉnh mức độ cá nhân hóa có thể giúp giảm cảm giác bất an và củng cố niềm tin trong dài hạn.
5. Kết luận
Bài viết đã thực hiện tổng quan có hệ thống các nghiên cứu trong và ngoài nước về tác động của tính nhân hóa AI đối với ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng. Trên cơ sở tổng hợp các bằng chứng lý thuyết và thực nghiệm, kết quả cho thấy tác động của tính nhân hóa AI không mang tính đơn chiều, mà thể hiện bản chất tác động kép.
Ở chiều tích cực, tính nhân hóa AI giúp gia tăng cảm nhận về sự hiện diện xã hội, cải thiện đánh giá về sự ấm áp và mức độ thân thiện của tác nhân AI, từ đó củng cố niềm tin và thúc đẩy ý định mua hàng trực tuyến. Ngược lại, khi mức độ nhân hóa vượt quá ngưỡng chấp nhận của người tiêu dùng, đặc biệt trong các bối cảnh nhạy cảm về dữ liệu và quyền riêng tư, nhân hóa AI có thể kích hoạt cảm giác rùng rợn và bất an, làm suy giảm niềm tin và cản trở hành vi mua. Những phát hiện này góp phần làm rõ vì sao các nghiên cứu trước đây về nhân hóa AI đưa ra các kết quả chưa thống nhất, đồng thời, khẳng định vai trò trung gian then chốt của niềm tin và cảm giác bất an trong mối quan hệ giữa nhân hóa AI và ý định mua hàng trực tuyến. Qua đó, bài viết đóng góp vào việc hệ thống hóa cơ sở lý thuyết cho nghiên cứu hành vi người tiêu dùng trong bối cảnh thương mại điện tử sử dụng AI ngày càng phổ biến.
Tài liệu tham khảo:
1. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179–211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T
2. Ameen, N., Hosany, S., & Tarhini, A. (2021). Consumer interaction with cutting-edge technologies: Implications for future research. Computers in Human Behavior, 120, 106761. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106761
3. Cai, Y., Xu, X., Yu, J., & De Ruyter, K. (2022). Anthropomorphism and consumers’ adoption of artificial intelligence service agents in online travel agencies: The moderating role of uncertainty avoidance. Journal of Travel Research, 61(5), 1159–1173. https://doi.org/10.1080/10548408.2022.2061672
4. Calahorra-Candado, G., Sánchez-Torres, J. A., & Arroyo-Cañada, F.-J. (2024). The effect of anthropomorphism of virtual voice assistants on user acceptance of voice shopping. Computers in Human Behavior, 149, 107931. https://doi.org/10.1016/j.chb.2023.108124
5. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. https://doi.org/10.2307/249008
6. Epley, N., Waytz, A., & Cacioppo, J. T. (2007). On seeing human: A three-factor theory of anthropomorphism. Psychological Review, 114(4), 864–886. https://doi.org/10.1037/0033-295X.114.4.864
7. Glikson, E., & Woolley, A. W. (2020). Human trust in artificial intelligence: Review of empirical research. Academy of Management Annals, 14(2), 627–660. https://doi.org/10.5465/annals.2018.0057
8. Han, M. C. (2021). The impact of anthropomorphism on consumers’ purchase decision in chatbot commerce. Journal of Internet Commerce, 20(1), 46–65. https://doi.org/10.1080/15332861.2020.1863022
9. Ho, C.-C., & MacDorman, K. F. (2010). Revisiting the uncanny valley theory: Developing and validating an alternative to the Godspeed indices. Proceedings of the IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN), 1–8. https://doi.org/10.1016/j.chb.2010.05.015
10. Ho, C.-C., & MacDorman, K. F. (2017). Measuring the uncanny valley effect: Refinements to indices for perceived humanness, attractiveness, and eeriness. International Journal of Social Robotics, 9(1), 129–139. https://doi.org/10.1007/s12369-016-0380-9
10. Kang, S.-E., Koo, C., & Chung, N. (2023). Creepy versus cool: Switching from human staff to service robots in the hospitality industry. International Journal of Hospitality Management, 111, 103479. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2023.103479
11. Kätsyri, J., Förger, K., Mäkäräinen, M., & Takala, T. (2015). A review of empirical evidence on different uncanny valley hypotheses. Frontiers in Psychology, 6, 390. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.00390
12. Kim, Y., & Sundar, S. S. (2012). Anthropomorphism of computers: Is it mindful or mindless? Computers in Human Behavior, 28 (1), 241–250. https://doi.org/10.1016/j.chb.2011.09.006
13. Konya-Baumbach, E., Biller, M., & von Janda, S. (2023). Someone out there? A study on the social presence of anthropomorphized chatbots. Computers in Human Behavior, 139, 107513. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107513
14. Köchling, A., Langer, M., & König, C. J. (2025). This (AI)‘n’t fair? Employee reactions to artificial intelligence (AI) in career development systems. Review of Managerial Science, 19 (1), 233–262. https://doi.org/10.1007/s11846-024-00789-3
15. Li, C., & Huang, F. (2024). The impact of virtual streamer anthropomorphism on consumer purchase intention: Cognitive trust as a mediator. Behavioral Sciences, 14(12), 1228. https://doi.org/10.3390/bs14121228
16. McKnight, D. H., Choudhury, V., & Kacmar, C. (2002). Developing and validating trust measures for e-commerce: An integrative typology. Information Systems Research, 13(3), 334–359. https://doi.org/10.1287/isre.13.3.334.81
17. Mehrabian, A., & Russell, J. A. (1974). An approach to environmental psychology. MIT Press. https://doi.org/10.7551/mitpress/1485.001.0001
18. Munnukka, J., Talvitie-Lamberg, K., & Maity, D. (2022). Anthropomorphism and social presence in human–virtual service assistant interactions: The role of dialog length and attitudes. Computers in Human Behavior, 136, 107343. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107343
19. Paul, J., & Criado, A. R. (2020). The art of writing literature review: What do we know and what do we need to know? International Business Review, 29(4), 101717. https://doi.org/10.1016/j.ibusrev.2020.101717
20. Song, S. W., & Shin, M. (2024). Uncanny valley effects on chatbot trust, purchase intention, and adoption intention in e-commerce: The moderating role of avatar familiarity. International Journal of Human–Computer Interaction, 40(2), 441–456. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2121038
