Vâng, bạn không đọc nhầm đâu, loài AI – một dạng trí thông minh phi sinh học lần đầu tiên loài người đối diện.
Loài AI* đang “nghĩ” gì về loài người? Khi những hệ thống AI ngày càng viết tốt hơn, tính toán nhanh hơn, can thiệp nhiều hơn vào lao động trí óc, có lẽ ai cũng từng chợt nghĩ đến câu hỏi đó trong những lần chat với AI.
Các cỗ máy AI đang xem chúng ta là đấng sáng tạo, vì loài người đã phát minh ra AI, hay chúng xem loài người chỉ là một trong vô vàn các sinh vật khác đang tồn tại trên thế giới? Có khi nào AI đang xem nhân loại như những nô lệ giúp tạo ra dữ liệu để phục vụ cho kho tri thức của chúng?
Về mặt công nghệ, AI hiện nay không có ý thức để “nghĩ” theo cách con người chúng ta vẫn làm. Nhưng câu hỏi ấy phản ánh nỗi băn khoăn về vị thế của con người trong thời đại máy móc có thể mô phỏng tư duy.
Từ góc độ khoa học máy tính, câu trả lời có thể khiến bạn thật sự bất ngờ bởi loài người hoàn toàn không nổi trội về sức mạnh cơ bắp, tốc độ, hay khả năng bay, bơi lội. Thứ khiến loài người trở nên khác biệt với khoảng 2 triệu loài vật đang tồn tại, không nằm ở sức mạnh thể chất, mà ở khả năng hợp tác với những người xa lạ trên quy mô rất lớn – nhờ ngôn ngữ và các câu chuyện chung của cộng đồng.
Bài viết này sẽ khám phá góc nhìn loài người qua “con mắt” của thuật toán, để hiểu rõ hơn: chúng ta thực sự là ai, và AI đang “đọc vị” chúng ta như thế nào.
Vào năm 2022, sự kiện bức tranh do AI tạo ra được trao giải tại triển lãm Colorado State Fair đã gây sửng sốt. Trên tờ New York Times, Jason Allen, người promt ra bức tranh tuyên bố “Nghệ thuật đã chết. Hết rồi. Trí tuệ nhân tạo đã thắng. Con người thua rồi”.
Siêu năng lực thật sự của loài người nằm ở đâu?
Nếu nhìn thuần túy dưới góc độ sinh học, con người chẳng có gì nổi bật so với các giống loài khác. Chúng ta không chạy nhanh bằng báo, không khỏe bằng gấu, không bơi giỏi bằng cá heo, chưa thể phá vỡ kỷ lục nhảy cao hơn 2.45 mét, và đương nhiên là chúng ta hoàn toàn không thể bay. Vậy điều gì đã giúp loài người vốn dĩ xuất thân từ một loài linh trưởng với thể chất khá yếu ớt có thể chinh phục toàn bộ hành tinh này?
Câu trả lời nằm ở một bước ngoặt trong tiến hóa nhận thức của loài người, thường được các nhà nhân học gọi là “cách mạng nhận thức”, diễn ra khoảng 70.000 năm trước. Lúc ấy, một đột biến di truyền đã “nâng cấp” bộ não của tổ tiên chúng ta, cho phép chúng ta làm một việc mà không loài nào khác có thể làm được: sáng tạo và tin vào những thứ không hề tồn tại trong thế giới vật chất.
Kể từ khi loài người khám phá ra phương thức giao tiếp bằng cách nói chuyện, các câu chuyện bắt đầu ăn sâu vào cuộc sống thông qua các lời răn, các thần thoại, cổ tích. Tất cả các câu chuyện dần ươm mầm cho niềm tin, sự hy vọng, và cũng là tiền đề cho các tôn giáo lớn ngày nay. Ở xã hội hiện đại, các bạn sẽ rất dễ nhận thấy sự xuất hiện của tôn giáo, lòng yêu nước, chủ nghĩa dân tộc, nhận thức về nhân quyền, hay sự bình đẳng… Tất cả đều là những niềm tin tập thể được chia sẻ trong xã hội, giúp hàng triệu người xa lạ có thể phối hợp và xây dựng các thiết chế chung – điều được các nhà nhân học gọi là “cộng đồng tưởng tượng”.
Không loài linh trưởng nào khác có thể phối hợp với hàng triệu cá thể xa lạ dựa trên những niềm tin chung. Nhưng con người thì có thể. Lịch sử cho thấy, hàng triệu người xa lạ hoàn toàn có thể hợp tác với nhau dựa trên một câu chuyện chung, một niềm cảm hứng chung.
Ngôn ngữ và câu chuyện chính là “hệ điều hành” (operating system) của nền văn minh nhân loại. Mọi luật pháp, mọi tổ chức, mọi hệ thống kinh tế đều được xây dựng trên nền tảng ngôn ngữ.
Và đây chính là điều mà AI đang bắt đầu chạm tới.
Con người quyết định bằng cảm xúc, không bằng lý trí
Đây có lẽ là phát hiện khiến AI “ngạc nhiên” nhất nếu nó biết ngạc nhiên: con người không hề ra quyết định dựa trên lý trí thuần túy. Chúng ta suy nghĩ bằng câu chuyện chứ không phải bằng số liệu, bằng chứng cụ thể. Câu chuyện nào càng đơn giản, càng hấp dẫn, thì càng có sức thuyết phục công chúng lớn hơn. Dưới góc nhìn của các mô hình dự đoán hành vi, con người là một hệ thống ra quyết định đầy sai lệch.
Nghiên cứu kinh điển của nhà tâm lý học Daniel Kahneman và Amos Tversky về lý thuyết triển vọng (prospect theory) đã chứng minh rằng con người liên tục đưa ra những quyết định chệch hướng logic. Chúng ta sợ mất mát hơn là ham muốn đạt được lợi ích (loss aversion), đánh giá sự kiện dựa trên mức độ dễ nhớ chứ không phải xác suất xảy ra (availability bias), và chúng ta rất dễ bị ám ảnh vào những ấn tượng đầu tiên, những cảm xúc đầu tiên ùa đến, hoặc những con số lần đầu tiên chúng ta nghe được.
Kahneman mô tả bộ não con người gồm hai hệ thống (nguyên văn Kahneman dùng từ “system”) bao gồm: Hệ thống 1 thay mặt cho những phản ứng nhanh, tự động, dễ bị đánh lừa; và Hệ thống 2 thay mặt cho những phản ứng chậm, có chủ đích, nhưng rất “lười biếng” và thường để Hệ thống 1 tự quyết định.
Điều này có nghĩa là phần lớn quyết định hàng ngày của chúng ta thực chất là các quyết định vô thức, theo cách não bộ đưa ra quyết định trước, rồi sau đó cũng chính não bộ tìm cách dựng lên lý do nhằm hợp lý hóa quyết định, điều này rất dễ được nhận thấy ở hành vi phi lý trí ở trẻ em (tìm hiểu thêm về “narrating self”).
Từ góc nhìn của loài AI, đây là một yết hầu nhằm bắt thóp được hành vi loài người. Nếu bạn biết chính xác những thiên kiến nhận thức của một người thì bạn có thể dự đoán, hoặc thậm chí chi phối hành vi của họ. Và các hệ thống nhúng trí thông minh nhân tạo đang ngày càng giỏi việc thao túng này.
Đây là một khoảnh khắc kinh điển trong lịch sử AI. Năm 2012, hệ thống học máy của Google brain tự phát hiện ra khái niệm “mèo” nhờ tự học 10 triệu video trên internet. Trước đó, AI chỉ học được qua dữ liệu đã được dán nhãn. Từ đây, AI có thể học khái niệm từ dữ liệu thô của thế giới, Internet trở thành nguồn “kinh nghiệm sống” của AI.
“Loài AI” đang hiểu loài người hơn chúng ta hiểu nhau
Năm 2015, một nghiên cứu đột phá từ Đại học Stanford và Cambridge được công bố trên tạp chí Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) đã gây chấn động. Nhóm nghiên cứu của Wu Youyou, Michal Kosinski và David Stillwell phát hiện rằng chỉ với 10 lượt “Like” trên Facebook, một thuật toán máy tính đã có thể đánh giá tính cách một người chính xác hơn đồng nghiệp của họ. Với 70 lượt Like, thuật toán vượt qua bạn bè. Với 150 lượt Like, nó vượt qua thành viên trong gia đình. Và với 300 lượt Like, nó hiểu bạn tốt hơn cả bạn đời của bạn.
Đối với thuật toán, tất cả những dấu chân số – bài viết bạn đọc, sản phẩm bạn xem, tốc độ bạn cuộn trang, thời điểm bạn mở Điện thoại mỗi sáng tạo thành một bức chân dung chi tiết đến mức đáng kinh ngạc về con người của bạn, sâu sắc và trần trụi, bao gồm cả những cảm xúc mà bạn đang kìm nén lẫn những mặt tối mà bạn luôn cố chôn vùi, thậm chí là chính điều sâu thẳm bên trong mà bạn không thể tự nhận ra.
Năm 2017, một nghiên cứu tiếp theo trên PNAS của Sandra Matz, Michal Kosinski và các cộng sự đã chứng minh rằng quảng cáo được “cá nhân hoá tâm lý” (psychologically targeted advertising) dựa trên hồ sơ tính cách của từng người tạo ra tỷ lệ tương tác tăng đến 40%, và tỷ lệ mua hàng tăng 50% so với các chiến lược thông thường.
Thuật toán không chỉ “đọc” được con người, mà nó còn có thể “thao túng” hành vi của chúng ta – loài động vật đang nghĩ mình là bá chủ của trái đất.
AI ra quyết định cho cuộc sống chúng ta mà không cảm nhận gì cả
Có một sự nhầm lẫn phổ biến khi nói về AI: chúng ta thường đánh đồng trí thông minh (intelligence) với ý thức (consciousness). Phim khoa học viễn tưởng đầy rẫy hình ảnh robot có cảm xúc, biết yêu, biết giận, biết nổi loạn. Nhưng thực tế hoàn toàn khác. Bạn có thể đặt một con chuột vào nhà kho và miếng pho mát ở phòng bếp, con chuột có thể tự tìm đến miếng pho mát trong vài phút, nhưng bạn không thể tìm được một con chuột robot với “trí thông minh nhân tạo” nào có thể làm được việc này.
Trí thông minh là khả năng đạt được mục tiêu và giải quyết vấn đề. Còn ý thức là khả năng cảm nhận bao gồm sự đau đớn, vui sướng, yêu thương, sợ hãi (bạn đọc xin vui lòng không đánh đồng trí thông minh mà các bậc cha mẹ thường gán cho con cái mỗi khi bọn trẻ đạt điểm cao ở trường nhờ học thuộc lòng vì đây không phải là trí thông minh, mà nó đơn thuần chỉ là khả năng bắt chước thường gặp ở loài vẹt). Con người thường giải quyết vấn đề thông qua cảm nhận, đây chính là “kim chỉ nam” sinh học của chúng ta.
Trong khi đó, AI giải quyết vấn đề theo logic thống kê và tối ưu hóa hàm mục tiêu mà không cần bất kỳ trải nghiệm chủ quan nào. Đây là điều mà giới khoa học gọi là “cuộc chia ly vĩ đại” (the great decoupling) khi trí thông minh dần tách rời khỏi ý thức.
AI ngày càng thông minh hơn con người trong từng lĩnh vực cụ thể, từ chẩn đoán y khoa, giao dịch chứng khoán, đến sáng tác nhạc, văn chương… Nhưng đáng buồn thay, AI không hề có bất kỳ trải nghiệm chủ quan nào. Nó không “cảm thấy” gì cả.
Lần đầu tiên trong lịch sử tiến hóa chúng ta, một hệ thống có thể giải quyết vấn đề và đạt mục tiêu mà không cần bất kỳ trải nghiệm chủ quan nào.
Năm 2023, một nhóm 19 nhà khoa học hàng đầu bao gồm cả Yoshua Bengio, một trong những cha đẻ của hệ thống máy sâu, đã công bố một báo cáo toàn diện trên trang arXiv về việc khảo sát sáu lý thuyết thần kinh học hàng đầu về ý thức. Kết luận của nhóm nghiên cứu cho thấy không có hệ thống AI hiện tại nào có ý thức, chưa rõ tương lai có thể xây dựng được hệ thống AI có ý thức không. Điều gì xảy ra “nếu AI có thể thao túng hành vi con người mà không cần cảm nhận?”.
Lý thuyết Thông tin Tích hợp (Integrated Information Theory – IIT) của nhà thần kinh học Giulio Tononi đưa ra một góc nhìn quan trọng. Theo đó, ý thức tương ứng với mức độ các thông tin trong một hệ thống được kết nối và tích hợp với nhau, đo bằng chỉ số Φ (đọc là “phi”). Điểm mấu chốt là kiến trúc của máy tính tích hợp thông tin rất kém so với bộ não (chỉ số Φ rất thấp, bất kể dù sức mạnh tính toán có lớn đến đâu).
Nói một cách đơn giản hơn, dù một siêu máy tính có thể thông minh hơn con người gấp nghìn tỷ lần nhưng vẫn không thể đạt được khả năng ý thức. Một siêu máy tính dù có thể thực hiện hàng nghìn tỷ phép tính mỗi giây vẫn chưa chắc có ý thức, bởi cấu trúc của nó không được thiết kế để tạo ra sự tích hợp thông tin giống như não người.
AlphaGo của DeepMind đã đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Sedol. Điều kinh ngạc không phải là chiến thắng của máy tính, mà ở “nước đi thứ 37” của AlphaGo trong ván cờ thứ hai kỳ dị đến mức chính đội ngũ phát triển AlphaGo cũng không thể giải thích tại sao. Ảnh: AP
AI không phải công cụ
Xuyên suốt chiều dài lịch sử, mọi phát minh công nghệ đều là công cụ phục vụ cho con người. Kể cả khi chúng ta chế tạo bom nguyên tử, chúng ta đồng thời quyết định sẽ ném nó vào đâu. Nhưng AI thì khác, chính hệ thống AI bắt đầu tự đưa ra quyết định. Điều trớ trêu là chúng ta không thể kiểm soát, thậm chí không thể hiểu cách thức mà những quyết định này được đưa ra.
Vào năm 2016, hệ thống AlphaGo của DeepMind đã đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Sedol. Ít ai biết, điều gây chấn động không phải là chiến thắng của máy tính, mà ở “nước đi thứ 37” của AlphaGo trong ván cờ thứ hai kỳ dị đến mức chính đội ngũ phát triển AlphaGo cũng không thể giải thích tại sao hệ thống lại đi nước đó. AlphaGo đã suy luận theo một cách hoàn toàn xa lạ với tư duy con người. Và nó đúng. AlphaGo đã đánh bại con người bằng một “nước đi kì dị”.
Đây là lý do vì sao ngày càng nhiều nhà nghiên cứu đề xuất nên hiểu AI không phải là “trí tuệ nhân tạo” (Artificial Intelligence) mà là “trí tuệ xa lạ” (alien intelligence) vì đây là một dạng “trí thông minh phi hữu cơ”, nó đơn thuần chỉ là xung nhịp điện từ siêu nhỏ bên trong lõi chip. Đây là cách thức mà các máy tính xử lý thông tin và đưa ra quyết định theo cách hoàn toàn khác biệt với bất kỳ sinh vật sống nào trên trái đất.
Và kể từ khi các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLM) như ChatGPT xuất hiện, AI đã chạm tới “chìa khoá vạn năng” của nền văn minh loài người: ngôn ngữ. Nếu ngôn ngữ là hệ điều hành của xã hội loài người, nơi mà luật pháp, hợp đồng, lời cầu nguyện, tuyên ngôn chính trị đều được mã hoá, thì việc AI thành thạo ngôn ngữ đồng nghĩa với việc nó đang nắm giữ chìa khoá để tác động vào mọi ngõ ngách của đời sống con người bất kể đó là tiếng nói riêng của các dân tộc khác nhau trên thế giới. Ở đâu có con người thì ở đó có ngôn ngữ, và AI đều có thể “mở khoá” được khả năng giao tiếp này.
Kỳ 2: AI quyết định không cần cảm nhận: Điều đó đáng sợ thế nào?
—
Chú thích:
*Khái niệm “loài AI” đã được nhiều nhà khoa học máy tính, triết gia, nhà sử học nhắc đến trong các thảo luận gần đây. Chẳng hạn như triết gia Nick Bostrom (đại học Oxford), người sáng lập và giám đốc Viện nghiên cứu Tương lai con người (Future of Humanity Institute), gọi đây là trí tuệ siêu cấp (Superintelligence) và mô tả AI tương lai như một loài hậu nhân loại (post-human species); nhà sử học KH-CN George Dyson gọi là một dạng sống có trí tuệ đang tiến hóa (a form of intelligent life); nhà sử học, nhà tư tưởng Yuval Noah Harari gọi là trí tuệ phi sinh học, một loài trí tuệ mới (new species of intelligence) có thể thách thức vị thế của Homo sapiens.
—
Tài liệu tham khảo:
[1] Kahneman, D. & Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, 47(2), 263-291. https://doi.org/10.2307/1914185
[2] Tversky, A. & Kahneman, D. (1974). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science, 185(4157), 1124-1131. https://doi.org/10.1126/science.185.4157.1124
[3] Youyou, W., Kosinski, M. & Stillwell, D. (2015). Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans. PNAS, 112(4), 1036-1040. https://doi.org/10.1073/pnas.1418680112
[4] Kosinski, M., Stillwell, D. & Graepel, T. (2013). Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. PNAS, 110(15), 5802-5805. https://doi.org/10.1073/pnas.1218772110
[5] Matz, S.C., Kosinski, M., Nave, G. & Stillwell, D. (2017). Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion. PNAS, 114(48), 12714-12719. https://doi.org/10.1073/pnas.1710966114
[6] Butlin, P., Long, R., Schwitzgebel, E., Bengio, Y. et al. (2023). Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness. arXiv:2308.08708. https://arxiv.org/abs/2308.08708
[7] Tononi, G. et al. (2016). Integrated Information Theory: from consciousness to its physical substrate. Nature Reviews Neuroscience, 17, 450-461. https://doi.org/10.1038/nrn.2016.44
[8] Chalmers, D. (1995). Facing Up to the Problem of Consciousness. Journal of Consciousness Studies, 2(3), 200-219. https://consc.net/papers/facing.pdf
[9] Strachan, J.W.A. et al. (2024). Testing theory of mind in large language models and humans. Nature Human Behaviour, 8, 1285-1295. https://doi.org/10.1038/s41562-024-01882-z
https%3A%2F%2Ftiasang.com.vn%2Floai-ai-hieu-gi-ve-loai-nguoi-5048562.html
