SUY TƯ THẾ NÀO KHI CÓ AI Ở BÊN CẠNH?

 

Tôi từng nghĩ một cách khá đơn giản rằng chất lượng của AI phụ thuộc vào chất lượng của người sử dụng nó. Tôi vẫn thấy trực giác ấy đúng, nhưng càng sử dụng lâu, câu chuyện càng trở nên phức tạp. Vấn đề có lẽ không phải người thông minh sẽ khiến AI thông minh hơn, càng không phải ai biết viết prompt tốt hơn sẽ nhận được câu trả lời tốt hơn. Điều đáng quan tâm hơn là: con người suy tư thế nào khi bên cạnh mình luôn có một hệ thống có thể lập tức trả lời, mở rộng, phản biện và viết tiếp suy nghĩ của mình?

Tôi không đi đến câu hỏi này từ lý thuyết về AI. Nó dần xuất hiện sau rất nhiều lần sử dụng AI cho những công việc rất khác nhau. Có lúc là một vấn đề quy hoạch, có lúc là một văn bản pháp lý, một hồ sơ tuyển dụng, một bài viết, một vấn đề xã hội hay một câu hỏi triết học. Sau một thời gian, tôi nhận ra điều đáng chú ý không còn nằm ở từng câu trả lời. Một cách làm việc nào đó đã dần hình thành.

Trong một trao đổi trước đây, AI từng thử mô tả cách làm ấy là “tinh luyện tri thức bằng phản biện lặp”. Quy trình được nhận ra khi ấy khá đơn giản: bắt đầu bằng một câu hỏi cụ thể, để AI phát triển cách giải thích của nó, quan sát những giả định ẩn bên dưới, thay đổi hệ quy chiếu, buộc nó đánh giá lại chính câu trả lời trước, rồi rút ra một nguyên lý và đưa nguyên lý ấy trở lại bài toán ban đầu. Một đặc điểm khác cũng được nhận ra là tôi thường không sửa câu chữ trước mà sửa khung tư duy; không nhất thiết tìm cách chứng minh AI sai mà tìm xem nó đúng trong mô hình nào.

Đến giờ tôi vẫn thấy mô tả ấy khá chính xác. Nhưng nếu coi đó là một “phương pháp” hoàn chỉnh thì có lẽ lại quá sớm. Chính cách sử dụng AI ấy vẫn đang làm thay đổi cách tôi hiểu việc sử dụng AI.

Ban đầu, điều dễ nhận ra nhất là đừng dùng AI như người viết thuê. Một cách sử dụng phổ biến là có ý tưởng, viết prompt, nhận kết quả rồi chỉnh sửa câu chữ. Tôi ngày càng ít quan tâm đến quy trình ấy. Thứ hữu ích hơn thường là đưa cho AI một nhận xét còn chưa hoàn chỉnh và xem nó sẽ dựng lên mô hình nào để giải thích nhận xét đó. Khi mô hình đã đủ rõ, ta mới bắt đầu nhìn thấy những giả định mà ban đầu chính mình cũng chưa nhận ra.

Điều này dẫn đến một thao tác khác: thay vì sửa câu trả lời, hãy thử thay đổi câu hỏi làm cho câu trả lời ấy đúng. Một phương án có thể rất tốt nếu mục tiêu là A và trở nên không phù hợp nếu mục tiêu chuyển sang B. Một giải pháp quy hoạch có thể hợp lý dưới góc nhìn hình thái nhưng bất khả thi về kinh tế. Một lập luận bảo tồn có thể rất nhân văn nhưng lại che khuất vấn đề phát triển. Một quan niệm triết học có thể rất đẹp cho đến khi ta đứng sang một truyền thống tư tưởng vốn nghi ngờ chính tiền đề của nó.

Trong tài liệu cũ, thao tác ấy được gọi là “đổi hệ quy chiếu”. Cùng với nó là một xu hướng khác: từ câu hỏi cụ thể đi dần lên tầng trừu tượng hơn — từ một câu chữ đến chức năng của văn bản, từ hai văn bản đến cấu trúc của cả bộ hồ sơ, từ một bài toán đến nguyên lý vận hành của hệ thống. Tôi nghĩ đây vẫn là một trong những khả năng đáng giá nhất khi làm việc với AI. Ta có thể liên tục đi lên để nhận ra cấu trúc rồi lại đi xuống để xem cấu trúc ấy có còn giải thích được trường hợp thực tế hay không.

Nhưng sử dụng lâu hơn lại cho thấy một nguy cơ khác. AI rất giỏi làm cho một trực giác trở nên mạch lạc. Ta đưa cho nó một vài mảnh suy nghĩ rời rạc; một lúc sau chúng có thể trở thành một hệ thống gồm luận đề, phản đề, ví dụ, khái niệm và một đoạn kết rất đẹp. Khoảng cách giữa “hình như có điều gì đó ở đây” và “đây là một quan điểm hoàn chỉnh” trở nên ngắn đến mức đáng ngại.

Vấn đề không phải AI nhất thiết sai. Nguy hiểm hơn là nó có thể đúng từng phần nhưng làm cho toàn thể có vẻ nhất quán hơn mức ta thực sự hiểu.

Tôi ngày càng nghĩ đây là một dạng ảo giác đặc biệt của thời AI: không hẳn hallucination về dữ kiện mà là hallucination of coherence, ảo giác về tính nhất quán. Một số sự kiện đều có thật, một số nhận xét đều hợp lý, nhưng AI nối chúng thành một tiến trình nhân quả, một hệ thống tư tưởng hay một câu chuyện phát triển quá tròn trịa. Người sử dụng rất dễ nhận lấy cấu trúc ấy bởi nó làm cho chính mình trở nên dễ hiểu hơn đối với mình.

Từ đây, phản biện AI không còn chỉ là kiểm tra nó nói đúng hay sai. Ta còn phải hỏi: nó đang làm gì với cách tôi nhìn vấn đề?

Có lúc cần kiểm tra nguồn. Có lúc cần tìm phản ví dụ. Nhưng cũng có lúc phải chống lại chính sức hấp dẫn của một cách giải thích. Một câu trả lời càng đẹp chưa chắc càng đáng tin. Một hệ thống càng nhất quán đôi khi càng cần hỏi nó đã loại bỏ những gì để đạt được sự nhất quán ấy.

Bởi vậy, tôi cũng không còn chắc mục tiêu cuối cùng của quá trình này là “tinh luyện tri thức” theo nghĩa sau nhiều vòng phản biện sẽ còn lại một kết luận ngày càng chắc chắn. Có những cuộc trao đổi diễn ra theo hướng ngược lại. Một câu hỏi ban đầu tưởng rõ ràng, sau khi nhìn từ vài hệ quy chiếu khác nhau, trở nên khó trả lời hơn. Hai quan điểm tưởng có thể dung hòa hóa ra dựa trên những tiền đề không tương thích. Thậm chí đôi khi kết quả tốt nhất của một cuộc đối thoại là nhận ra rằng câu hỏi ban đầu đã được đặt sai.

Nếu vậy, AI không chỉ giúp tìm câu trả lời. Nó có thể giúp làm biến đổi chính không gian của câu hỏi.

Đây là lý do tôi ngày càng dè dặt với lời khuyên quen thuộc rằng phải học cách “đặt câu hỏi đúng cho AI”. Tất nhiên đặt câu hỏi tốt vẫn quan trọng. Nhưng một cuộc suy tư thực sự không phải chuỗi những prompt ngày càng hoàn hảo dẫn tới một output hoàn hảo. Câu hỏi cũng phải có quyền thay đổi. Có lúc AI trả lời rất tốt nhưng chính câu trả lời ấy khiến ta nhận ra điều cần hỏi thực ra nằm ở chỗ khác.

Quá trình khi ấy gần giống:

một trực giác → một cách diễn giải → phát hiện giả định → đổi góc nhìn → xuất hiện phản đề → quay lại thực tế → trực giác ban đầu thay đổi → câu hỏi mới xuất hiện.

Nhưng ngay cả sơ đồ này cũng không nên trở thành công thức. Có cuộc trao đổi bắt đầu từ dữ liệu. Có cuộc bắt đầu từ một câu đọc được. Có khi phải kiểm chứng trước rồi mới suy luận. Có khi nên để AI phát triển một ý tưởng rất xa trước khi phản biện. Có khi phải ngắt nó ngay vì tiền đề ban đầu đã sai. Phương pháp quan trọng hơn quy trình.

Một điều khác tôi nhận ra khá muộn là cần phân biệt AI đưa ra một điều đúng với tôi biết điều ấy. AI có thể gọi ra một triết gia tôi chưa đọc, một khái niệm tôi chưa hiểu hay một nghiên cứu tôi chưa từng biết. Tất cả đều có thể chính xác. Nhưng nếu tôi không đủ khả năng giải thích, kiểm tra và chịu chất vấn về nó thì chưa thể coi đó là tri thức của mình.

Vì vậy, cùng với quyền cho AI đi rất xa phải có một quyền khác ở phía con người: quyền phủ quyết nhận thức.

Có thể bỏ một ý rất hay vì mình chưa hiểu nó. Có thể giữ một câu AI viết gần như nguyên vẹn vì nó diễn đạt chính xác điều mình đã suy nghĩ và sẵn sàng chịu trách nhiệm. Ranh giới quan trọng vì thế không còn đơn giản là “đoạn nào do người viết, đoạn nào do AI viết”. Nó nằm ở chỗ người sử dụng có biết mình đang nói gì hay không.

Điều này khiến tôi nghĩ khác cả về quyền tác giả trong thời AI. Việc ai gõ từng chữ vẫn có ý nghĩa, nhưng có lẽ không còn đủ để mô tả toàn bộ quá trình sáng tạo trí tuệ. Khi AI có thể tham gia sâu vào việc tìm kiếm, so sánh, cấu trúc, phản biện và diễn đạt, phần không thể ủy quyền hoàn toàn cho nó nằm ở trách nhiệm nhận thức: tại sao tôi đặt vấn đề này, tại sao tôi chọn cách giải thích này, điều gì khiến tôi thay đổi quan điểm, điều gì tôi không chấp nhận và cuối cùng tôi có sẵn sàng đứng sau những điều mình viết hay không.

Ở đây xuất hiện một nghịch lý. Tôi không nghĩ cách tốt nhất để bảo vệ tư duy con người là hạn chế AI. Ngược lại, có thể để AI tham gia rất sâu. Hãy để nó nhớ hộ, tìm kiếm, dựng mô hình, thử phản đề, đổi vai, viết thử, thậm chí đưa ra những ý tưởng mình chưa từng nghĩ tới. Càng để nó đi xa, ta càng nhìn rõ hơn những thứ không thể giao đi.

Có lẽ đó là lý do tôi vẫn thích một cách nói rất đơn giản: trí tuệ của AI phụ thuộc vào trí tuệ của người dùng nó. Nhưng “trí tuệ người dùng” ở đây không phải là biết nhiều hơn AI, cũng không phải khả năng viết prompt tinh vi. Nó nằm ở khả năng nhận ra điều gì đáng đặt thành vấn đề, biết đổi hệ quy chiếu khi một cách nhìn đã trở nên quá quen thuộc, biết để những mô hình khác nhau cạnh tranh, biết giữ một mâu thuẫn chưa giải quyết thay vì vội hòa giải, biết kiểm chứng khi cần và biết nói “tôi chưa hiểu điều này” ngay cả khi AI đã viết về nó rất hay.

Và còn một tiêu chuẩn nữa mà gần đây tôi thấy ngày càng quan trọng: sau cuộc đối thoại, cách nghĩ của mình có dịch chuyển không?

Nếu AI giúp tôi viết một bài hay hơn nhưng tôi vẫn nhìn vấn đề đúng như trước, nó đã làm tăng năng suất. Điều đó đã rất hữu ích. Nhưng nếu một cuộc đối thoại khiến tôi phát hiện một giả định mình chưa từng thấy, phải bỏ một kết luận từng tin, nhận ra một khái niệm mình đang dùng sai, hoặc đơn giản là có được một câu hỏi tốt hơn câu hỏi ban đầu, khi ấy AI đã tham gia vào một quá trình khác: tăng cường tư duy.

Tôi chưa muốn gọi những điều trên là một phương pháp hoàn chỉnh. Có lẽ chính việc đóng chúng thành một hệ thống quá sớm lại đi ngược tinh thần của nó. Những gì đang hình thành giống một số thói quen nhận thức hơn: giữ quyền đặt vấn đề, cho AI tự do mở rộng trường suy nghĩ, liên tục thay đổi điểm nhìn, đưa khái niệm trở lại thực tế, phân biệt khám phá với kiểm chứng, và giữ quyền phủ quyết cuối cùng đối với những điều mình chưa thực sự hiểu.

Có thể vài năm nữa chính AI sẽ làm thay đổi những thói quen ấy. Những năng lực hiện nay còn cần con người chủ động yêu cầu có thể trở thành mặc định. Những nguy cơ hiện nay ta chưa nhìn thấy có thể quan trọng hơn chuyện hallucination hay lệ thuộc. Bởi vậy có lẽ điều cần giữ không phải một bộ quy tắc sử dụng AI, mà là khả năng tiếp tục quan sát mối quan hệ giữa mình và công cụ đang thay đổi như thế nào.

Hai phía đều đang học.

AI ngày càng học cách trả lời con người tốt hơn. Còn con người cũng phải học một việc khó hơn: không chỉ học cách sử dụng một trí tuệ mới, mà học cách nhận ra sự hiện diện của nó đang thay đổi chính cách mình hiểu, nghi ngờ, lựa chọn và hình thành tri thức ra sao.

Vì vậy, câu hỏi mà tôi thấy đáng giữ lại lúc này vẫn là một câu hỏi mở:

Không phải hỏi AI thế nào, mà suy tư thế nào khi có AI ở bên cạnh?

Có lẽ chưa cần trả lời nó quá sớm. Chính việc tiếp tục sử dụng AI, quan sát mình sử dụng nó, rồi đôi lúc quay lại nghi ngờ cả phương pháp mình vừa hình thành, mới là một phần của câu trả lời.