Các trang web "zombie" của chính phủ Anh đang khiến Google AI cung cấp thông tin sai lệch
Các tính năng tóm tắt AI của Google đang vô tình trích dẫn dữ liệu từ các trang web cũ kỹ, không được bảo trì trên GOV.UK, dẫn đến việc cung cấp thông tin sai lệch cho người dùng. Chính phủ Anh đang phải gấp rút rà soát và làm sạch dữ liệu để giải quyết vấn đề này.

Các trang web "zombie" của chính phủ Anh đang khiến Google AI cung cấp thông tin sai lệch
Các tính năng tóm tắt AI của Google đang cung cấp các bản tóm tắt sai lệch về thông tin chính phủ Anh bằng cách sử dụng dữ liệu từ các trang web cũ kỹ trên GOV.UK. Đây là vấn đề mà các nhà thiết kế nội dung tại Bộ Kinh doanh và Thương mại (DBT) của Anh đang phải đối mặt.
Theo bài đăng trên blog GOV.UK của Giorgio Di Tunno và Neil Starr, vấn đề cốt lõi nằm ở việc các trang web đã lỗi thời, không còn được bảo trì hiện nay lại đang bị các công cụ tìm kiếm tích hợp AI chủ động quét dữ liệu để trả lời câu hỏi của người dùng.
Dữ liệu cũ gây hiểu lầm
Một ví dụ điển hình là khi tìm kiếm chi phí thành lập một tổ chức từ thiện tại Anh, Google AI Overview đã trả lời với mức phí 13 bảng Anh trực tuyến hoặc 40 bảng Anh qua bưu điện. Đây là con số được rút ra từ một trang web cũ không còn được duy trì. Trong khi đó, mức phí thực tế hiện nay là 100 bảng Anh trực tuyến và 124 bảng Anh qua bưu điện.
Khi thử nghiệm tìm kiếm tương tự, Google AI Overview thậm chí còn đưa ra câu trả lời là miễn phí vào ngày đầu tiên, và sang ngày sau thì đưa ra con số ước lượng "khoảng 13-183 bảng Anh". Cả hai kết quả này đều không chính xác.
"Vấn đề không phải là chính phủ cố tình gây khó dễ cho người dùng (dĩ nhiên là không), mà là thông tin không nhất quán do AI Overview đưa ra khiến người dùng cảm thấy như vậy," Di Tunno và Starr viết. "Chỉ riêng cảm nhận đó thôi cũng đủ làm suy giảm niềm tin vào các dịch vụ công."
Sự trỗi dậy của các trang "zombie"
Trong quá khứ, hầu hết các trang web lỗi thời, ít người quan tâm này sẽ chìm vào quên lãng với lượt truy cập bằng 0 và không bao giờ được tìm thấy nữa. Tuy nhiên, hiện nay, các quy trình tìm kiếm theo tác nhân (agentic search) dùng cho tóm tắt AI tạo sinh lại khai thác chính các trang này để trả lời các câu hỏi cụ thể.
Để giải quyết vấn đề này, DBT đã tiến hành kiểm tra các trang trên GOV.UK không được cập nhật trong 5 năm, có ít hơn 11 lượt truy cập trong giai đoạn đó, chứa thông tin cần cập nhật và không có chủ sở hữu đang hoạt động. Kết quả là họ đã tìm thấy 150 trang web, trong đó bao gồm các trang được xuất bản bởi Bộ Kinh doanh, Năng lượng và Chiến lược Công nghiệp hiện đã giải thể. Các trang này hiện đã được chuyển hướng đến bản lưu trữ, trang GOV.UK hiện hành hoặc các văn bản luật liên quan.
Ngoài ra, bộ này cũng đang thử nghiệm chu kỳ rà soát 6 tháng một lần, với ngày rà soát cuối cùng và ngày rà soát tiếp theo được hiển thị ở cuối mỗi trang. Di Tunno và Starr cho biết điều này đã nhận được phản hồi "tích cực cực kỳ" từ người dùng thực vì nó giúp họ tin tưởng vào nội dung hơn.
Thiết kế nội dung cho kỷ nguyên AI
Các bản tóm tắt AI — thường được các công cụ tìm kiếm hiển thị ở vị trí kết quả hàng đầu cho câu hỏi của người dùng — đang gây ra những vấn đề khác cho các nhà thiết kế nội dung chính phủ. Mark Edwards, Trưởng bộ phận Thiết kế của Bộ Giáo dục, gần đây đã cảnh báo rằng các tóm tắt này cung cấp câu trả lời gây hiểu lầm vì quá hẹp hoặc không đầy đủ.
"Bây giờ, chúng ta cần thiết kế với kỳ vọng rằng phần lớn những gì chúng ta xuất bản sẽ được đọc gián tiếp, bị chia nhỏ, tóm tắt hoặc diễn giải lại bởi các hệ thống mà chúng ta không kiểm soát," ông viết.
Sự thay đổi này buộc các cơ quan chính phủ phải thay đổi tư duy về quản lý nội dung web, chuyển từ việc viết cho con người sang việc đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu trước khi các thuật toán AI của Google hay các công cụ khác sử dụng chúng.
Bài viết liên quan

Công nghệ
Startup công nghệ tạo đột phá: Nuôi cấy thành công tinh trùng người trong phòng thí nghiệm
23 tháng 4, 2026

Công nghệ
NCSC chính thức khuyến nghị Passkey thay thế mật khẩu: Thời đại của password đã qua
23 tháng 4, 2026
Công nghệ
Flow Map Learning thông qua Nongradient Vector Flow: Tiếp cận mới cho tối ưu hóa AI
23 tháng 4, 2026
