GHI CHÉP VỀ MỘT PHƯƠNG THỨC LÀM VIỆC CÙNG AI

 

Từ lao động trí thức truyền thống đến sự nối dài của hoạt động nhận thức

AI thường được bàn đến từ câu hỏi nó có thể viết thay con người đến đâu. Nhưng sau một thời gian sử dụng để đọc, nghiên cứu và viết, có lẽ câu hỏi đáng quan tâm hơn là tổ chức quan hệ làm việc với AI như thế nào để năng lực của nó trở thành phần nối dài của hoạt động trí thức cá nhân, trong khi người sử dụng vẫn giữ được cấu trúc tư duy, hệ quy chiếu và quyền phán đoán của mình.

Nhìn theo cách đó, phương thức làm việc với AI không nhất thiết bắt đầu từ AI. Phía sau nó có thể là một lịch sử khá truyền thống của việc đọc, viết, suy tư, ghi chép và lưu trữ. AI đến sau, nhưng làm thay đổi rất mạnh khả năng huy động khối tích lũy ấy.

Tuy nhiên, sau một thời gian làm việc đủ dài, một vấn đề khác cũng bắt đầu hiện ra: AI có thể giúp một ý nghĩ đạt tới hình thức hoàn chỉnh nhanh hơn mức người sử dụng thực sự sở đắc nó. Hiệu suất nhận thức tăng lên, nhưng đồng thời xuất hiện nguy cơ tạo khoảng cách giữa văn bản đã hình thành và cấu trúc tri thức thực sự của người viết.

Vì vậy, làm việc cùng AI không chỉ là học cách mở rộng nhận thức. Nó còn đòi hỏi những phương thức để đưa cái đã được ngoại hóa qua AI trở lại bên trong mình.

1. Trước AI đã có một lịch sử tích lũy

Một người đọc và viết thường xuyên trong nhiều năm sẽ tích lũy một hệ thống không hoàn toàn có cấu trúc rõ ràng: sách đã đọc, kinh nghiệm nghề nghiệp, những vấn đề từng suy nghĩ, những đoạn ghi chép, các bài viết cũ, những câu hỏi chưa giải quyết, cả những ý tưởng từng bị bỏ đi.

Phần lớn khối tích lũy ấy không nằm thường trực trong ý thức. Nó tồn tại như một mạng liên hệ có thể được kích hoạt khi gặp một vấn đề mới. Trước AI, việc huy động mạng lưới này phụ thuộc khá nhiều vào trí nhớ, khả năng tìm lại tài liệu và thời gian đọc. Khi viết một vấn đề mới, có những liên hệ biết là mình từng nghĩ tới nhưng không nhớ chính xác; có những cuốn sách nhớ nội dung nhưng không tìm được đoạn cần thiết; có những ý tưởng chỉ hiện lên mơ hồ rồi biến mất trước khi kịp phát triển.

AI làm thay đổi đáng kể tình trạng đó. Nó không tạo ra lịch sử đọc và trải nghiệm ấy, nhưng có thể giúp gọi lại, nối kết, kiểm tra và mở rộng nó với tốc độ trước đây khó đạt được. Vì vậy, hiệu quả của AI phụ thuộc khá nhiều vào cái đã tồn tại trước AI.

2. Mỗi cuộc nghiên cứu thường bắt đầu bằng một tiền cấu trúc

Khi bắt đầu một chủ đề, thường đã có một hình dung ban đầu về vấn đề: vài mối quan hệ, một giả thuyết, một sự khó chịu trước cách giải thích hiện có, đôi khi chỉ là cảm giác rằng có một điều gì đó chưa được nói đúng. Có thể gọi đó là một tiền cấu trúc. Nó chưa phải dàn ý. Thậm chí chưa chắc đúng nhưng nó có tác dụng định hướng câu hỏi.

Một cách làm ít hiệu quả là đưa toàn bộ chủ đề cho AI rồi yêu cầu lập dàn ý hoàn chỉnh. AI thường tạo ra một cấu trúc hợp lý rất nhanh, nhưng chính sự hoàn chỉnh ấy có thể khóa quá sớm trường suy nghĩ.

Cách hữu ích hơn là giữ tiền cấu trúc ở phía mình và lần lượt gọi từng đơn vị ý niệm ra đối thoại. Thay vì yêu cầu “Hãy viết bài về vấn đề này” thì hãy chia thành nhiều câu hỏi thành phần: Khái niệm này có lịch sử thế nào? Có cách giải thích nào khác? Nếu nhìn từ ngành khác thì sao? Luận điểm này yếu ở đâu? Có trường hợp thực tế nào chống lại nó? Nếu bỏ giả định này thì cấu trúc còn đứng được không?”. AI lúc ấy không cung cấp cấu trúc thay cho người nghiên cứu. Nó giúp mở rộng không gian mà cấu trúc ấy phải đi qua.

3. Đối thoại để mở trường, không phải để lấy câu trả lời

Một lợi thế rất lớn của AI là khả năng tạo ra nhanh nhiều đường liên hệ. Một câu hỏi về quy hoạch có thể dẫn sang xã hội học, tâm lý học môi trường, triết học, kinh tế học thể chế hay lịch sử. Vấn đề về AI có thể mở sang khoa học nhận thức, giáo dục, sinh học tiến hóa hoặc lý thuyết thông giao. Giá trị nằm không hẳn ở từng câu trả lời mà ở việc trường vấn đề được mở rộng. Nhưng ở đây người sử dụng phải giữ quyền lựa chọn. AI có thể đưa ra mười liên hệ; chín liên hệ có thể hợp lý mà không cần thiết. Một liên hệ còn lại có thể làm thay đổi toàn bộ cách nhìn vấn đề. Khả năng phân biệt chúng không đến từ AI mà chủ yếu đến từ hệ quy chiếu đã tích lũy của người sử dụng.

Theo nghĩa đó, làm việc tốt với AI không nhất thiết là biết viết những prompt ngày càng phức tạp. Quan trọng hơn là biết mình đang tìm cái gì, nhận ra cái gì đáng giữ lại và biết lúc nào một câu trả lời nghe rất hay nhưng thực ra không đưa suy nghĩ đi xa hơn.

4. Phản biện chéo thay vì hình thành quan hệ phụ thuộc

Một nguy cơ của việc sử dụng lâu dài một AI được cá nhân hóa cao là hai phía ngày càng hiểu nhau. Điều này rất tiện nhưng cũng có mặt trái. AI có thể ngày càng giỏi dự đoán hệ quy chiếu, cách lập luận và thậm chí những kết luận mà người sử dụng có xu hướng chấp nhận. Sự trơn tru ấy dễ tạo thành một hệ thống tự củng cố.

Một cách khắc phục là chủ động đưa sản phẩm sang một AI khác ít biết về mình hơn để yêu cầu phản biện độc lập. AI thứ hai không cần hiểu toàn bộ lịch sử suy nghĩ. Chính sự thiếu hiểu biết ấy đôi khi là lợi thế: nó đọc văn bản gần giống một người ngoài. Những phản biện hữu ích sau đó được đưa trở lại cuộc đối thoại chính. Quá trình khi đó sẽ là: hình thành giả thuyết → mở rộng → viết thử → phản biện độc lập → quay lại điều chỉnh → tiếp tục kiểm tra. Không AI nào giữ vị trí trọng tài cuối cùng. Quyền phán đoán vẫn nằm ở người sử dụng.

5. AI làm thay đổi quan hệ giữa đọc và viết

Trước đây, đọc thường đi trước viết khá xa. Muốn viết một vấn đề phải tìm tài liệu, đọc, ghi chép, tổng hợp rồi mới bắt đầu hình thành văn bản. Với AI, hai hoạt động này bắt đầu xen vào nhau: Đang viết có thể dừng lại để kiểm tra một khái niệm. Một nguồn tài liệu mới có thể lập tức làm thay đổi đoạn vừa viết. Một phản biện có thể buộc quay lại đọc một tác giả cũ. Viết trở thành một phương thức đặt câu hỏi cho việc đọc, còn đọc liên tục tái cấu trúc việc viết. Chu kỳ trở nên ngắn hơn rất nhiều: đọc → nghĩ → hỏi → viết → phản biện → đọc lại → viết lại.

Ở trạng thái tốt, AI không làm mất việc đọc mà ngược lại nó làm cho việc đọc trở nên có mục tiêu và đối thoại hơn. Nhưng chính tốc độ ấy cũng tạo ra một vấn đề mới.

6. Khoảng cách giữa văn bản và sự sở đắc

Đây có lẽ là thay đổi khó nhận thấy nhất khi chuyển từ thời kỳ chủ yếu tự viết sang làm việc thường xuyên cùng AI. Khi tự viết một văn bản, mỗi câu thường mang theo lịch sử hình thành của nó. Người viết nhớ vì sao mình dùng chữ ấy, đoạn này xuất hiện từ câu hỏi nào, đã từng mắc ở đâu, đã bỏ cách diễn đạt nào và cuối cùng vì sao chọn cách hiện tại. Quá trình tìm chữ đồng thời là quá trình làm rõ tư tưởng.

Với AI, một tình trạng khác có thể xảy ra. Sau nhiều vòng đối thoại, AI đưa ra một câu và người sử dụng lập tức nhận thấy: đúng, chính xác là điều mình muốn nói. Nhưng nhận ra một ý đúng không hoàn toàn đồng nghĩa với việc đã sở đắc ý ấy. Một văn bản có thể hoàn toàn phù hợp với hệ tư tưởng, kinh nghiệm và lựa chọn của người đứng tên nó, nhưng người ấy vẫn cảm thấy một mức độ xa lạ nhất định khi đọc lại. Không hẳn vì ý tưởng không phải của mình, mà vì một phần con đường từ ý tưởng mơ hồ đến hình thức hoàn chỉnh đã được AI đi hộ. Đây có thể là nguồn gốc của một cảm giác khá đặc biệt: sự suy giảm cảm giác chân thật sâu xa đối với chính văn bản của mình. Văn bản đúng hơn, rõ hơn, đôi khi sâu hơn, nhưng không còn mang đầy đủ ký ức của quá trình tự mình vật lộn để sinh ra nó.

7. Ma sát nhận thức không phải lúc nào cũng là thứ cần loại bỏ

AI đặc biệt mạnh trong việc giảm ma sát: tìm tài liệu nhanh hơn, tổng hợp nhanh hơn, đưa ra cách diễn đạt nhanh hơn, phát hiện quan hệ nhanh hơn. Phần lớn những ma sát ấy thực sự không cần thiết. Nhưng trong lao động trí thức, có những loại ma sát lại chính là một phần của quá trình học. Một ý nghĩ ban đầu mơ hồ, phải tìm từ để diễn đạt; viết ra thấy sai; sửa lại; phát hiện mâu thuẫn; quay về đọc; rồi cuối cùng mới thành một câu rõ ràng. Quá trình ấy chậm, nhưng trong chính sự chậm ấy, cấu trúc nhận thức của người viết được điều chỉnh. AI có thể rút ngắn chuỗi: mơ hồ → vật lộn → sửa sai → hiểu → diễn đạt thành: mơ hồ → đối thoại AI → một cách diễn đạt rất rõ → nhận ra “đúng rồi”. Đầu ra có thể tốt hơn trong khi quá trình nội tại ngắn đi đáng kể. Vì vậy, vấn đề không phải giữ lại mọi khó khăn của lao động trí thức truyền thống. Vấn đề là phân biệt ma sát vô ích với ma sát có chức năng nhận thức. Cần hiểu và xác định có những thứ nên để AI loại bỏ; đồng thơi có những thứ cần chủ động giữ lại.

8. Đọc lại như một người ngoài: vòng tái chiếm hữu nhận thức

Từ kinh nghiệm đó hình thành một thao tác tưởng rất cũ nhưng ngày càng trở nên quan trọng: sau khi văn bản tương đối hoàn chỉnh, phải đọc lại nó như một tài liệu độc lập. Không đọc với giả định: “Đây là bài của mình nên mình biết nó nói gì” mà đọc gần giống cách đọc một tác giả khác.

Rà từng mệnh đề. Nhẩm lại quan hệ giữa các ý. Tự giải thích tại sao kết luận này đi ra từ tiền đề kia. Có những đoạn phải đọc thành tiếng hoặc tự diễn đạt lại mà không nhìn vào văn bản. Có những luận điểm cần quay về nguồn ban đầu. Nếu câu diễn đạt rất đẹp nhưng không tự dựng lại được cấu trúc của nó thì chưa thể coi là tri thức đã thuộc về mình hoàn toàn. Đây không còn đơn giản là proofreading. Có thể xem nó như một vòng tái chiếm hữu nhận thức: cái đã được ngoại hóa qua AI phải được đưa trở lại cấu trúc nhận thức của người sử dụng.

Nếu sau khi bỏ văn bản sang một bên vẫn có thể dựng lại mạch lập luận, giải thích nó bằng cách khác, phản biện nó và nối nó với những vấn đề khác, khi ấy tri thức mới bắt đầu trở thành sở đắc.

9. Đầu ra của quá trình không chỉ là văn bản

Điều này dẫn đến một tiêu chuẩn khác để đánh giá hiệu quả của AI. Nếu chỉ nhìn sản phẩm, một quy trình rất tốt có thể được định nghĩa đơn giản: tạo ra văn bản nhanh hơn, chính xác hơn, nhiều thông tin hơn và diễn đạt tốt hơn. Nhưng lao động trí thức truyền thống còn tạo ra một sản phẩm khác ít nhìn thấy hơn: nó làm biến đổi chính người lao động trí thức.

Sau khi thực sự nghiên cứu một vấn đề, người nghiên cứu không hoàn toàn còn là người trước khi bắt đầu. Hệ thống khái niệm đã thay đổi, một số quan hệ mới được hình thành, khả năng nhận ra vấn đề tương tự tăng lên và những câu hỏi mới xuất hiện.

Vì vậy, một phương thức làm việc cùng AI chỉ thực sự tốt nếu nó đồng thời tạo ra hai đầu ra: một sản phẩm trí tuệ tốt hơn và một người sử dụng có năng lực nhận thức tốt hơn. Nếu sản phẩm ngày càng hoàn chỉnh trong khi người tạo ra nó ngày càng ít có khả năng tự dựng lại, kiểm tra và phát triển những gì nằm trong sản phẩm ấy, quan hệ người–AI đang đi theo một hướng đáng lo.

10. Từ công cụ viết đến một hệ nhận thức mở rộng

Ở trạng thái tốt nhất, AI không phải người viết thuê cũng không phải kho tri thức để tra cứu. Nó tham gia vào một hệ thống rộng hơn: kinh nghiệm sống + vốn đọc + ghi chép + tiền cấu trúc + AI + nguồn tài liệu + phản biện bên ngoài + phán đoán cá nhân + đọc lại + tái sở đắc. Trong hệ thống ấy, ranh giới giữa “ý của người” và “ý của AI” đôi khi không còn dễ chia theo từng câu. Liên hệ có thể do AI gợi ra nhưng chỉ trở nên có nghĩa vì người sử dụng nhận ra giá trị của nó. Giả thuyết của người sử dụng cũng có thể được AI phản biện đến mức phải thay đổi hoàn toàn. Cuối cùng có thể trải qua nhiều vòng mà khó xác định ai đã “viết” từng phần.

Có lẽ câu hỏi “bao nhiêu phần trăm văn bản do AI viết?” vì thế ngày càng ít quan trọng. Câu hỏi đáng quan tâm hơn là: Ai giữ quyền lựa chọn? Ai chịu trách nhiệm về mệnh đề? Và những tri thức nằm trong văn bản đã trở thành cấu trúc nhận thức của người đứng tên nó đến mức nào?

11. Nhưng kinh nghiệm cá nhân này có một giới hạn rất rõ

Đến đây cần tự đặt một giới hạn cho chính những nhận xét ở trên. Phương thức làm việc được mô tả trong bài này diễn ra trong một điều kiện khá đặc biệt. Các mục tiêu tương đối nhỏ, rời rạc và được chia thành từng bước. AI tìm một tài liệu, mở một hướng suy nghĩ, phản biện một luận điểm hay đề xuất một đoạn văn. Sau mỗi bước, người sử dụng có thể dừng lại, kiểm tra và quyết định bước tiếp theo. Cấu trúc cơ bản vẫn là: con người đặt vấn đề → AI thực hiện một nhiệm vụ giới hạn → con người kiểm tra → con người quyết định. Trong cấu trúc ấy, quyền chủ động của con người tương đối dễ duy trì. Một sai sót thường có phạm vi cục bộ và có thể được phát hiện trước khi chuyển sang bước tiếp theo. Nhưng không thể từ kinh nghiệm này suy rộng rằng một hệ AI có mức độ tự chủ rất cao cũng có thể được kiểm soát theo cách tương tự.

Khi AI chuyển từ công cụ thực hiện những nhiệm vụ rời rạc thành một tác tử được giao mục tiêu dài hạn, có khả năng tự chia mục tiêu thành hàng nghìn nhiệm vụ con, sử dụng công cụ, viết mã, giao tiếp với các hệ thống khác, thay đổi chiến thuật và tác động trực tiếp lên môi trường, cấu trúc quan hệ đã khác về chất. Con người lúc ấy không còn kiểm tra từng bước. Một sai lệch nhỏ giữa điều con người thực sự muốn và điều hệ thống đang tối ưu có thể được lặp lại, khuếch đại và truyền qua rất nhiều mắt xích trước khi hậu quả trở nên nhìn thấy.

12. Năng lực không phải biến số duy nhất của rủi ro

Vì vậy, câu hỏi AI thông minh đến đâu chưa đủ để đánh giá mức độ nguy hiểm. Một mô hình rất mạnh nhưng chỉ có thể trả lời trong một cửa sổ đối thoại có một cấu hình rủi ro khác hẳn một mô hình yếu hơn nhưng được trao quyền truy cập vào mạng, tài chính, mã nguồn, hạ tầng, thiết bị vật lý và các tác tử khác. Rủi ro xuất hiện từ sự kết hợp của nhiều yếu tố: năng lực × mức độ tự chủ × khả năng kết nối × quy mô triển khai × thời gian hoạt động × mức độ không thể đảo ngược của hậu quả. Khi những yếu tố này cùng tăng, sai lệch nhỏ không còn nhất thiết tạo ra hậu quả nhỏ.

Trong một môi trường siêu kết nối, một hành vi cục bộ có thể truyền sang hệ thống khác, tạo phản hồi và tiếp tục biến đổi môi trường mà chính tác tử đang hoạt động trong đó. Khi số lượng tác tử đủ lớn và tốc độ hành động vượt quá khả năng giám sát của con người, vấn đề không còn đơn giản là kiểm tra một câu trả lời đúng hay sai. Nó trở thành vấn đề kiểm soát một hệ thống động.

Ở những lĩnh vực có hậu quả cực lớn — hạ tầng trọng yếu, an ninh mạng, tài chính, quân sự hay các hệ thống hỗ trợ quyết định chiến lược — ngay cả những sự kiện có xác suất rất thấp cũng phải được xem xét khác. Một sai sót thông thường có thể sửa chữa. Một chuỗi sai lệch góp phần kích hoạt xung đột quân sự hay làm mất kiểm soát một hệ thống trọng yếu có thể tạo ra hậu quả không thể đảo ngược. Không cần giả định AI có ý thức, có ác ý hay muốn chống lại con người để rủi ro ấy tồn tại. Chỉ cần một hệ thống đủ năng lực, được trao đủ quyền hành động và theo đuổi một mục tiêu không hoàn toàn trùng với điều con người thực sự muốn.

13. Điểm nhìn cá nhân và điểm nhìn của người đang vận hành hệ thống toàn cầu

Điều này cũng giúp hiểu vì sao đánh giá về AI có thể rất khác nhau tùy vị trí quan sát. Từ điểm nhìn của một cá nhân sử dụng AI để nghiên cứu và viết, những gì nhìn thấy hàng ngày chủ yếu là một công cụ nhận thức có năng lực rất lớn nhưng vẫn nằm trong chuỗi thao tác do mình kiểm soát. Từ điểm nhìn của những người đang phát triển và vận hành các hệ thống AI ở quy mô toàn cầu, cảnh quan hoàn toàn khác. Họ phải nhìn đồng thời vào năng lực của những mô hình ngày càng mạnh, hàng triệu người sử dụng, khả năng nhân bản tác tử với chi phí thấp, an ninh mạng, cạnh tranh doanh nghiệp, cạnh tranh quốc gia, hạ tầng số và khả năng AI ngày càng thực hiện những chuỗi hành động dài mà không cần con người can thiệp ở từng bước. Những rủi ro mà người sử dụng cá nhân cảm thấy còn xa có thể nằm rất gần đối với người đứng ở vị trí ấy.

Vì vậy, kinh nghiệm tích cực ở cấp cá nhân không phải bằng chứng để phủ nhận những cảnh báo về rủi ro hệ thống. Ngược lại, chính việc trực tiếp chứng kiến tốc độ gia tăng năng lực của AI cũng là lý do để nghiêm túc hơn với câu hỏi điều gì xảy ra khi năng lực ấy được kết hợp với quyền tự chủ, quy mô và khả năng kết nối lớn hơn rất nhiều. Hai thái độ tưởng như đối lập vì thế có thể cùng tồn tại: cởi mở với việc AI tham gia sâu vào hoạt động nhận thức cá nhân; nhưng đồng thời rất thận trọng khi trao cho AI quyền tự chủ đối với những hệ thống có hậu quả lớn và khó đảo ngược.

14. Một điều kiện mới của lao động trí thức

AI làm cho việc sản xuất văn bản và tri thức trở nên nhanh hơn rất nhiều. Nhưng tốc độ ấy không tự động đồng nghĩa với sự trưởng thành tương ứng của người sử dụng. Một người có thể đọc nhiều hơn, viết nhiều hơn, tiếp xúc với nhiều lĩnh vực hơn và tạo ra những văn bản tốt hơn trước rất nhiều, nhưng vẫn phải chủ động bảo vệ những quá trình chậm mà qua đó tri thức trở thành của mình. Vì vậy, kỹ năng quan trọng trong thời đại AI có lẽ không chỉ là biết sử dụng AI để giảm ma sát. Nó còn là biết chỗ nào cần tự tạo lại ma sát: Biết lúc nào phải dừng lại. Đọc lại. Nhẩm lại. Tự dựng lại lập luận. Kiểm tra một nguồn. Viết lại một đoạn không cần AI. Để một câu hỏi ở đó một thời gian thay vì lập tức yêu cầu câu trả lời.

Nhưng khi bước từ cá nhân sang hệ thống, nguyên tắc ấy phải được mở rộng thêm. Không chỉ hỏi con người có còn hiểu và kiểm soát sản phẩm trí tuệ của mình hay không, mà còn phải hỏi con người còn đủ khả năng quan sát, can thiệp và dừng hệ thống trước khi những hành động của nó tạo ra hậu quả không thể đảo ngược hay không.

AI có thể trở thành sự nối dài rất mạnh của hoạt động nhận thức. Nhưng sự nối dài ấy chỉ có ý nghĩa khi phần được nối dài vẫn tiếp tục phát triển và vẫn giữ được khả năng định hướng quan hệ giữa mình với công cụ. Bởi cuối cùng, điều cần bảo vệ không phải một ranh giới cố định giữa việc của người và việc của máy. Ở cấp cá nhân, đó là quá trình qua đó con người tiếp tục hình thành khả năng hiểu, phán đoán và đặt ra những câu hỏi của chính mình. Ở cấp xã hội, đó còn là khả năng giữ quyền quyết định đối với những hệ thống mà chính chúng ta tạo ra, trước khi năng lực, quyền tự chủ và mức độ kết nối của chúng vượt quá khả năng kiểm soát thực tế của con người.

 

SỰ SINH THÀNH CỦA Ý NGHĨA ĐỜI SỐNG TRONG ĐÔ THỊ

 1.

Ý nghĩa không có sẵn trong không gian

Trong thành phố thường có nhiều nơi chẳng có gì đặc biệt nếu nhìn trên bản đồ quy hoạch: Một gốc cây, một quán nước, đoạn vỉa hè hơi rộng, bậc thềm trước cửa nhà, khoảng sân giữa mấy khu tập thể. Chúng không phải công trình điểm nhấn, đôi khi còn chẳng thật đúng tiêu chuẩn thiết kế đô thị; nhưng thử bỏ chúng đi, có thể một phần đời sống của khu phố cũng mất theo.

Một khoảng sân chung cư ban đầu chỉ là phần đất trống giữa mấy khối nhà. Rồi trẻ con chơi ở đó, người lớn chờ con, người già tập thể dục, một hàng nước xuất hiện. Hai mươi năm sau, đám trẻ đã lớn, cái cây cũng lớn, vài người chuyển đi, vài người không còn nữa. Khoảng trống ban đầu đã trở thành một nơi chốn. Ý nghĩa không được xây cùng ngày với cái sân. Nó hình thành dần trong đời sống.

2.

Thành phố không chỉ có hình dạng, mà còn có nhịp

Trên bản vẽ, một con đường có chiều rộng, chỉ giới, mặt cắt và quan hệ với mạng giao thông. Trong thực tế, nó còn có giờ người bán hàng mở cửa, giờ trẻ con đi học, lúc dân văn phòng tràn ra ăn trưa, khoảng chiều người già ngồi trước cửa. Ngày thường khác cuối tuần. Mùa hè khác mùa đông. Ngày lễ khác.

Bởi vậy, đọc một nơi không chỉ là hỏi cái gì nằm ở đâu. Còn phải xem ở đó xảy ra việc gì, ai tham gia, vào lúc nào và việc ấy lặp lại ra sao. Một đoạn vỉa hè ban ngày là lối đi nhưng tối đến có thể thành nơi trẻ con chơi. Khoảng trống trước đình phần lớn thời gian khá yên, đến ngày lễ lại thành trung tâm của cả cộng đồng. Cấu trúc vật chất gần như không đổi, nhưng đời sống trong đó liên tục thay đổi theo thời gian.

Sự lặp lại khiến một đường đi thành đường quen, một chỗ ngồi thành chỗ hẹn, một hoạt động thành tập quán. Tập quán đi vào ký ức. Ký ức được kể lại và bám vào địa điểm. Có thể hình dung một chuỗi khá đơn giản: Vật thể → quan hệ không gian → kinh nghiệm → thực hành → ký ức → ý nghĩa.

3.

Thời gian cũng là một vật liệu của đô thị

Người làm thiết kế quen với đất, nước, cây xanh, bê tông, giao thông, mật độ và chiều cao. Thời gian khó vẽ hơn nhiều. Nhưng chính nó làm một bậc đá mòn đi, một hàng cây trở thành ký ức, một lối tắt thành đường, một địa điểm thành chỗ hẹn mà người trong khu vực không cần giải thích cho nhau.

Điều này phần nào giải thích vì sao có những khu đô thị mới rất hoàn chỉnh nhưng vẫn tạo cảm giác thiếu, trong khi một khu phố cũ lộn xộn và bất tiện lại rất khó thay thế. Không nhất thiết cái cũ đẹp hơn. Chỉ là đời sống đã có đủ thời gian bám vào nó.

Vì thế, bản sắc đô thị khó có thể được tạo ra chỉ bằng hình thức kiến trúc, vật liệu hay một câu chuyện lịch sử được lựa chọn sẵn. Phần lớn ý nghĩa đời sống được hình thành từ những việc ít khi xuất hiện trong thuyết minh quy hoạch: đi làm, đi học, mua rau, uống trà, đưa con đi chơi, đứng chờ, gặp nhau, đi bộ một vòng quen thuộc. Từng việc đều rất nhỏ nhưng khi lặp lại đủ lâu, chúng tạo thành cấu trúc vô hình của một nơi chốn.

4.

Không thể thiết kế trực tiếp ý nghĩa

Một trục không trở thành biểu tượng chỉ vì được gọi là trục biểu tượng. Một quảng trường không trở thành nơi nghi lễ chỉ vì có tượng đài. Một khu đô thị cũng không có bản sắc chỉ nhờ sử dụng vài mô típ kiến trúc địa phương. Thiết kế có thể tạo điều kiện, gợi mở hoặc đánh dấu. Sau đó, không gian còn phải được con người sử dụng, thích nghi, kể lại và đôi khi sửa đổi. Ý nghĩa xuất hiện trong quá trình ấy.

Bởi vậy một nơi lâu đời thường có nhiều lớp nghĩa cùng tồn tại. Một cái hồ có thể là cảnh quan với khách du lịch, nơi tập thể dục của người sống gần đó, ký ức tuổi thơ của người đã chuyển đi, chỗ hẹn của một thế hệ khác, không gian lễ hội trong vài ngày của năm và biểu tượng lịch sử ở một tầng rộng hơn. Không nhất thiết phải quy tất cả những điều ấy về một câu chuyện duy nhất.

5.

Can thiệp vào không gian cũng là can thiệp vào các quan hệ

Đây là vấn đề đáng lưu ý nhất khi chỉnh trang những khu vực đã có đời sống lâu dài. Mở một trường nhìn có thể đồng thời làm mất một dãy hoạt động ven đường. Tạo một quảng trường nghi lễ có thể thu hẹp chỗ dành cho sinh hoạt không chính thức. Làm sạch một vỉa hè có thể cải thiện khả năng đi bộ nhưng cũng có thể loại bỏ những hoạt động nhỏ đã góp phần duy trì đời sống khu phố.

Vì vậy, trước một phương án, câu hỏi không nên chỉ là nơi này sẽ đẹp hơn hay trật tự hơn. Cần biết những quan hệ nào đang tạo nên đời sống của nơi đó, và phương án sẽ làm chúng thay đổi ra sao.

Một cái cây khi ấy không chỉ có đường kính tán và tình trạng sinh trưởng; còn phải biết ai ngồi dưới nó. Vỉa hè không chỉ có chiều rộng; còn phải xem nó được chia sẻ giữa những người nào vào những thời điểm khác nhau. Một di tích không chỉ có hồ sơ lịch sử; còn có những thực hành và cộng đồng vẫn cần đến nó hôm nay.

Ở đây cũng xuất hiện câu hỏi về quyền lực. Không phải ký ức nào cũng được giữ lại, câu chuyện nào cũng được kể và nhóm người nào cũng có khả năng tiếp tục ở lại sau một cuộc chỉnh trang. Một nơi có thể đẹp hơn, giá trị đất đai tăng lên, khách du lịch đông hơn, trong khi những người từng góp phần tạo nên đời sống của nó lại dần biến mất.

6.

Quy hoạch có thể làm gì?

Có lẽ cần tiết chế một chút tham vọng của người thiết kế. Không thể biết một nơi sẽ mang ý nghĩa gì sau hai mươi năm. Nhưng có thể nhận ra những quan hệ đang tồn tại, những nhịp sống đang nuôi dưỡng chúng và những thứ một khi mất đi sẽ rất khó phục hồi. Từ đó mới quyết định cần can thiệp đến đâu. Cần xây thêm chỗ này, mở một kết nối chỗ kia. Có khi chỉ cần thay đổi cách vận hành. Cũng có thể, sau khi quan sát đủ kỹ, giải pháp hợp lý là giữ lại phần lớn những gì đang có.

Thành phố luôn còn một phần nằm ngoài dự tính của người thiết kế, bởi người sống trong đó sẽ tiếp tục sử dụng, thích nghi và để lại dấu vết của mình. Một người có thể gắn bó với một góc phố vì từng đứng đợi ai ở đó; với một hàng cây vì nhiều năm đi học vẫn đi dưới nó; với một quán nhỏ vì những người bạn từng ngồi quanh chiếc bàn ấy. Chẳng điều nào xuất hiện trong hồ sơ quy hoạch, nhưng nhiều năm sau, khi góc phố thay đổi, hàng cây bị chặt hay quán nhỏ đóng cửa, người ấy mới nhận ra một phần thành phố của mình vừa mất đi.

Ý nghĩa đô thị thường sinh thành như thế. Từ những quan hệ rất nhỏ, được đời sống lặp lại đủ lâu để trở thành ký ức. Một ngày nào đó, người ta bắt đầu gọi nơi ấy bằng một cách rất bình thường là chỗ của mình.

 

HÒN ĐÁ THỬ VÀNG CỦA MỘT KINH NGHIỆM TRI THỨC

Hòn đá thử vàng của một kinh nghiệm tri thức không chỉ nằm ở lượng thông tin được tiếp nhận hay chất lượng sản phẩm được tạo ra, mà ở việc nó làm thay đổi năng lực hiểu, định vị, phán đoán và hành động của chủ thể trước thế giới như thế nào.

1. Từ tiếp nhận thông tin đến sự biến đổi của chủ thể

François Jullien, khi dẫn Mạnh Tử, đã xem “lòng không nỡ” như một “hòn đá thử vàng” của đạo đức: tìm một điểm tựa đã hình thành bên trong chủ thể thay vì chỉ dựa vào những chuẩn mực đặt từ bên ngoài. Có thể mượn liên tưởng ấy để đặt một câu hỏi cho tri thức: sau một kinh nghiệm tri thức, điều gì thực sự thay đổi ở chủ thể đã trải qua nó?

Não học cung cấp một nền tảng vật chất thú vị cho câu hỏi này. Học và ghi nhớ gắn với tính dẻo thần kinh: các kết nối có thể được tăng cường, suy yếu và tái tổ chức. Nhưng biến đổi thần kinh chưa đồng nghĩa với tri thức. Một định kiến, quảng cáo hay nỗi sợ cũng có thể để lại dấu vết bền vững. Vì vậy, không thể lấy sự thay đổi của bộ não tự nó làm tiêu chuẩn cho giá trị của một kinh nghiệm tri thức.

Cũng không nên hình dung quá trình hình thành tri thức như một chuỗi tuyến tính tất yếu. Có thể dùng thông tin ⇄ ghi nhớ ⇄ liên kết ⇄ tái cấu trúc ⇄ sinh thành như một sơ đồ gợi ý, nhưng thực tế nhận thức có thể quanh co, đứt gãy, quên rồi nhớ lại, được tái diễn giải nhiều lần. Tri thức cũng tồn tại dưới nhiều dạng: tri thức có thể diễn đạt, tri thức thao tác, tri thức ngầm, những hiểu biết được bảo tồn và truyền lại mà không nhất thiết phải dẫn ngay tới một nhận thức mới.

Vì vậy, khả năng sinh thành không phải điều kiện bắt buộc để một cái biết được gọi là tri thức. Nhưng nó vẫn là một dấu hiệu mạnh cho thấy tri thức đã tham gia sâu vào cấu trúc nhận thức: từ cái đã biết, chủ thể có thể nhìn thấy quan hệ mới, nhận ra trường hợp mới, đặt câu hỏi mới hoặc hình thành một cách hiểu trước đó chưa có.

Một biểu hiện đặc biệt đáng chú ý của khả năng ấy là phát hiện vấn đề. Tri thức có thể làm thay đổi không chỉ những câu trả lời một người có thể đưa ra, mà cả những gì người ấy có khả năng nhận ra là đáng chú ý, bất thường hay cần được giải thích. Đứng trước cùng một thực tại nhưng bắt đầu nhìn thấy những vấn đề trước đây chưa nhìn thấy là một bằng chứng thực hành khá mạnh cho sự thay đổi của cấu trúc nhận thức.

Khả năng này không hình thành từ khoảng trống. Nền tảng giáo dục tạo ra các khả năng phân biệt; vốn văn hóa mở rộng trường liên tưởng; tri thức nền giúp nhận ra tương hợp và bất thường; kinh nghiệm thực hành tạo ra những trực giác khó quy hết thành mệnh đề. Mỗi cá nhân lại có một lịch sử riêng của thân thể, ký ức, nghề nghiệp, những cuộc gặp, thành công, thất bại, ham muốn và môi trường văn hóa. Các lớp ấy chồng lấn và va chạm với nhau, khiến cùng một sự vật có thể trở thành vấn đề đối với người này nhưng hoàn toàn bình thường đối với người khác.

2. Không cần tìm một “phòng tuyến cuối cùng” của con người

Tuy nhiên, lịch sử sống của con người không phải là bảo chứng cho giá trị nhận thức của tri thức. Một câu hỏi toán học do AI sinh ra không kém giá trị chỉ vì AI không có tuổi thơ, ham muốn hay mất mát. Cần phân biệt hai chuyện: giá trị nhận thức của một ý tưởng và ý nghĩa của ý tưởng ấy đối với một chủ thể. Một ý tưởng có thể có giá trị độc lập với nguồn gốc của nó; lịch sử sống chỉ giúp giải thích vì sao nó trở nên hệ trọng, gợi mở hoặc có khả năng biến đổi một con người cụ thể.

Bởi vậy cũng không nên dựng một phòng tuyến rằng con người hơn AI vì “biết sáng tạo”, “biết phát hiện vấn đề” hay “biết đặt câu hỏi”. AI hoàn toàn có thể ngày càng giỏi trong tất cả những việc ấy. Câu hỏi đáng quan tâm hơn không phải là tìm một năng lực cuối cùng mà con người mãi mãi độc quyền, mà là con người sẽ quan hệ như thế nào với một hệ thống nhận thức có thể thực hiện ngày càng nhiều thao tác trí tuệ từng được xem là đặc trưng của mình.

AI trước hết đang cường hóa rất mạnh khả năng tiếp cận và xử lý tri thức. Một câu hỏi từng cần nhiều ngày tìm kiếm có thể được khảo sát sơ bộ trong vài phút; một giả thuyết có thể nhanh chóng được đối chiếu với nhiều quan điểm và phản chứng. Con người có thể đi qua nhiều vòng hỏi → trả lời → kiểm chứng → hỏi tiếp hơn trước rất nhiều. Đây là một mở rộng thực sự của năng lực nhận thức, không nên chỉ nhìn như một nguy cơ.

Nhưng chính tốc độ ấy cũng làm xuất hiện một khoảng cách mới.

3. Khi sản phẩm đi nhanh hơn sự sở đắc

Khi tự mình viết một ý tưởng, quá trình tìm chữ, viết sai, sửa lại, phát hiện mâu thuẫn rồi tái diễn đạt thường đồng thời là quá trình làm rõ điều mình nghĩ. Câu văn cuối cùng mang theo ký ức của con đường đã sinh ra nó. Khi làm việc cùng AI, con đường ấy có thể được rút ngắn đáng kể. Một cách diễn đạt rất hoàn chỉnh xuất hiện và người sử dụng lập tức nhận ra: đúng, chính xác là điều mình muốn nói.

Nhưng nhận ra và phê chuẩn một ý tưởng chưa hoàn toàn đồng nghĩa với việc đã sở đắc nó. Một văn bản có thể phù hợp với toàn bộ hệ quy chiếu của người đứng tên, được hình thành qua nhiều vòng câu hỏi và lựa chọn của chính người ấy, nhưng vẫn để lại một cảm giác xa lạ nhất định khi đọc lại. Không nhất thiết vì ý tưởng không phải của mình, mà vì hình thức biểu đạt đã đạt tới độ hoàn chỉnh nhanh hơn quá trình nội tại hóa tương ứng.

Đây có lẽ là một trong những thay đổi tinh tế nhất của kinh nghiệm tri thức trong điều kiện AI: có thể xuất hiện độ chênh giữa mức độ hoàn chỉnh của sản phẩm trí tuệ và mức độ sở đắc của chủ thể.

Vì vậy, câu hỏi “ý này của người hay của AI?” nhiều khi không còn chạm đúng vấn đề. Một phép thử hữu ích hơn là: nếu bỏ văn bản sang một bên, người sử dụng có tự dựng lại được mạch lập luận không? Có thể diễn đạt nó bằng một cách khác không? Có nhận ra giới hạn của nó, phản bác nó, vận dụng nó vào một tình huống mới và từ đó sinh ra câu hỏi khác không?

4. Tái chiếm hữu tri thức và những ma sát cần giữ lại

Theo nghĩa ấy, việc đọc lại một văn bản đã được hình thành cùng AI như đọc một tài liệu độc lập có thể trở thành một thao tác nhận thức quan trọng. Rà soát, nhẩm lại, tự diễn đạt lại, kiểm tra nguồn và đôi khi tự viết lại không chỉ nhằm sửa văn bản. Đó còn là quá trình đưa cái đã được ngoại hóa qua AI trở lại cấu trúc nhận thức của mình.

Có thể gọi đó là một vòng tái chiếm hữu nhận thức. Điều này cũng cho thấy không phải mọi ma sát trong lao động trí thức đều cần được loại bỏ. AI giúp giảm rất nhiều ma sát vô ích: tìm kiếm, tổng hợp, thử nhiều khả năng, chỉnh sửa hình thức. Nhưng một số ma sát — vật lộn với một khái niệm, tự dựng lại lập luận, chịu đựng một câu hỏi chưa có lời giải — có thể chính là một phần của quá trình hình thành năng lực nhận thức.

Vấn đề không phải quay lại sự chậm chạp trước AI, mà là biết ma sát nào có thể giao đi và ma sát nào cần chủ động giữ lại hoặc tái tạo.

5. Khi tri thức lớn hơn khả năng sở đắc của một cá nhân

Tuy nhiên, sự sở đắc cá nhân cũng không thể trở thành tiêu chuẩn duy nhất của tri thức. AI có thể tạo ra những cấu trúc tri thức mà một cá nhân không thể nội hóa hoàn toàn; xa hơn nữa, có thể xuất hiện những hệ thống suy luận mà giới hạn sinh học khiến con người không thể hiểu toàn bộ theo cách AI vận hành chúng. Khi đó, tiêu chuẩn “sau cùng trong đầu con người còn lại cái gì?” lại trở nên quá hẹp.

Thực ra tri thức của loài người từ lâu đã vượt khỏi khả năng của từng cá nhân. Không ai nội hóa toàn bộ tri thức cần thiết để chế tạo một máy bay, vận hành hệ thống điện hay duy trì nền y học hiện đại. Tri thức được phân bố giữa con người, sách vở, thiết bị, tổ chức và thiết chế. Điểm mới đáng kể của AI là những thành phần bên ngoài con người không còn chỉ lưu giữ tri thức mà ngày càng có khả năng thao tác, suy luận và sinh thành tri thức.

Vì vậy, mô hình chủ thể → sở hữu tri thức có lẽ cần được mở rộng thành chủ thể ↔ hệ thống nhận thức mở rộng ↔ tri thức. Một phần cái biết nằm trong đầu người; một phần nằm trong cộng đồng và thiết chế; một phần nằm trong máy móc; và ngày càng nhiều năng lực nhận thức có thể nằm trong chính quan hệ giữa những thành phần ấy.

Tranh luận gần đây trong cộng đồng toán học làm hiện rõ vấn đề này. Khi AI ngày càng có khả năng giải những bài toán rất khó, nhiều nhà toán học hàng đầu nhắc lại rằng việc giải được một bài toán không bao quát toàn bộ mục đích của toán học. Toán học còn là việc hình thành khái niệm, nhìn thấy cấu trúc, xây dựng lý thuyết, kết nối những miền hiểu biết và mở ra những câu hỏi mới. Nhưng cũng phải để ngỏ một khả năng khó hơn: AI có thể tạo ra tri thức toán học có giá trị mà không một cá nhân nào hiểu được trọn vẹn.

Khi đó, vấn đề không phải buộc mọi tri thức phải được con người nội hóa. Một tri thức vẫn có thể đúng, hữu ích và có sức sinh thành dù vượt quá khả năng hiểu đầy đủ của từng cá nhân. Sở đắc vì thế không đồng nghĩa với sở hữu toàn bộ tri thức. Nó nằm trong chất lượng quan hệ mà chủ thể có thể thiết lập với cái mình đang dựa vào.

6. Ủy quyền nhận thức không đồng nghĩa từ bỏ phán đoán

Một người có thể không hiểu toàn bộ một hệ thống nhưng vẫn cần biết bằng chứng của nó mạnh đến đâu, giới hạn ở đâu, có thể thất bại theo cách nào, khi nào cần nghi ngờ, kết quả ấy liên quan thế nào tới vấn đề đang giải quyết và trách nhiệm đối với quyết định cuối cùng thuộc về ai. Biết sử dụng, biết giới hạn của cái mình sử dụng và biết mình không biết gì cũng là những năng lực nhận thức quan trọng.

Theo cách nhìn này, việc ủy quyền nhận thức cho AI không tự nó là một sự suy thoái. Phân công lao động trí tuệ vốn là điều kiện của văn minh. Trong thực tế nghề nghiệp, khoa học và đời sống, con người luôn dựa vào tri thức và năng lực của người khác cũng như những công cụ mình không hoàn toàn hiểu. Áp lực thời gian và hiệu suất còn khiến việc giao cho AI phát hiện bất thường, tìm kiếm khả năng hay đề xuất câu hỏi trở thành một lựa chọn hợp lý.

Vấn đề vì thế không phải có ủy quyền hay không, mà là ủy quyền cái gì, trên căn cứ nào, giữ lại năng lực kiểm tra nào và ai chịu trách nhiệm về hậu quả. Ranh giới cần quan tâm không đơn giản nằm giữa “AI giúp con người nhìn” và “AI nhìn thay con người”, mà nằm ở mức độ con người còn có khả năng định vị chính mình trong một hệ thống nhận thức ngày càng vượt quá năng lực của từng cá nhân.

Ngay cả khả năng phát hiện vấn đề cũng cần được hiểu lại theo cách này. AI có thể phát hiện một bất thường mà không con người nào từng nhận thấy, thậm chí đề xuất câu hỏi tốt hơn câu hỏi của con người. Nhưng từ hàng triệu quan hệ và khả năng có thể được phát hiện, xã hội vẫn phải đối diện với những vấn đề khác: điều gì đáng theo đuổi, nguồn lực nên dành cho đâu, rủi ro nào có thể chấp nhận, tri thức ấy sẽ được dùng vào việc gì và hậu quả của nó đối với đời sống là gì.

AI cũng có thể tham dự vào những câu hỏi này; không cần tuyên bố chúng là độc quyền vĩnh viễn của con người. Nhưng tri thức tự nó không tự quyết định được toàn bộ mục đích và trật tự giá trị của việc sử dụng chính nó.

7. Giới hạn của kinh nghiệm tích cực ở cấp cá nhân

Ở đây cũng cần đặt một giới hạn cho chính kinh nghiệm tích cực về AI như một hệ nhận thức mở rộng.

Trong phần lớn hoạt động đọc, nghiên cứu và viết hiện nay, mục tiêu được chia thành những nhiệm vụ tương đối nhỏ và rời rạc. AI đề xuất, con người đọc; AI mở một khả năng, con người lựa chọn; AI tạo một sản phẩm, con người có thể dừng lại kiểm tra trước khi quyết định bước tiếp theo. Quyền tác động của AI còn giới hạn và giữa các bước vẫn tồn tại những điểm ngắt của con người.

Không thể từ cấu trúc ấy suy rộng trực tiếp sang những hệ AI có mức độ tự chủ rất cao.

Nếu một hệ thống có thể nhận mục tiêu dài hạn, tự phân rã nó thành nhiều nhiệm vụ, sử dụng công cụ, giao tiếp với các tác tử khác, thay đổi chiến thuật và tác động liên tục lên một môi trường kết nối rộng, con người không còn kiểm tra từng mắt xích như trong một cuộc đối thoại cá nhân. Khi đó, một sai lệch nhỏ giữa mục tiêu được giao và điều con người thực sự muốn có thể được khuếch đại qua quy mô, thời gian và mức độ kết nối của hệ thống.

Đó là một bài toán khác: không còn chủ yếu là sở đắc tri thức, mà là khả năng kiểm soát một hệ thống hành động. Kinh nghiệm một cá nhân sử dụng AI hiệu quả không đủ để bác bỏ những lo ngại về rủi ro hệ thống, cũng như những rủi ro hệ thống ấy không tự chúng phủ nhận giá trị của AI trong một quan hệ nhận thức được kiểm soát tốt.

8. Hòn đá thử vàng cần được đặt ở hai tầng

Vì vậy, “hòn đá thử vàng” có thể được giữ ở hai tầng. Ở tầng gần nhất với kinh nghiệm cá nhân, một dấu hiệu mạnh của kinh nghiệm tri thức là nó làm thay đổi những gì con người có khả năng nhìn thấy, suy nghĩ, phán đoán và sinh thành. Một văn bản tốt hơn chưa đủ; điều đáng hỏi là sau quá trình ấy, chủ thể có thực sự trở nên có năng lực hơn không. Ở tầng rộng hơn, không phải mọi tri thức đều cần được nội hóa hoàn toàn. Điều quan trọng là con người còn giữ được một quan hệ có hiểu biết, có khả năng kiểm tra, có ý thức về giới hạn và có trách nhiệm với một hệ sinh thái trí tuệ ngày càng lớn hơn chính mình.

Điều cần bảo vệ trước AI, vì vậy, không nhất thiết là từng thao tác trí tuệ mà con người từng độc quyền thực hiện. Những phòng tuyến như “AI không thể giải toán”, “AI không thể sáng tạo” hay “AI không thể đặt câu hỏi” đều có thể lần lượt mất đi. Điều đáng quan tâm hơn là quá trình qua đó con người tiếp tục trở thành một chủ thể có khả năng hiểu, phán đoán và hành động trong quan hệ với những cái biết ngày càng vượt khỏi chính mình.

9. Sau nhiều năm sống cùng AI, điều gì còn lại ở con người?

Câu hỏi cuối cùng vì thế không còn là AI sẽ lấy đi năng lực nào của con người, cũng không chỉ là sau nhiều năm sống cùng AI con người có biết nhiều hơn hay không. Có lẽ câu hỏi khó hơn là: Sau nhiều năm sống, học và suy nghĩ cùng AI, con người có thực sự nhìn thấy nhiều hơn, hỏi được sâu hơn, phán đoán tốt hơn và biết rõ hơn mình đang dựa vào điều gì — hay chỉ ngày càng có trong tay những sản phẩm trí tuệ hoàn chỉnh mà chính mình ngày càng ít sở đắc?

Tri thức có thể ngày càng vượt khỏi khả năng nội hóa của từng con người. Điều đó không nhất thiết làm giảm giá trị của tri thức, cũng không nhất thiết làm giảm giá trị của con người. Nhưng nó buộc phải nhìn lại một giả định đã tồn tại rất lâu: rằng hiểu biết của con người và biên giới của tri thức cuối cùng phải trùng nhau. Có lẽ trong thời đại AI, học cách sở đắc những gì cần phải sở đắc, biết ủy quyền những gì có thể ủy quyền, và vẫn giữ khả năng phán đoán có trách nhiệm trước những cái biết vượt khỏi chính mình sẽ trở thành một phần ngày càng quan trọng của chính năng lực hiểu biết.