Ngựa dạy con người bài học về AI

Cho đến khi nhà tâm lý học Oskar Pfungst phát hiện ra sự thật. Hans không hề tính toán. Nó đọc tín hiệu từ người hỏi, một thay đổi nhỏ trong tư thế khi người kia "biết là đã đủ số lần".

Hơn một thế kỷ sau, câu chuyện đó lại có phiên bản mới. Chỉ là lần này, nó nằm trên màn hình.

AI "vấp ngã" trước một quả dâu tây

Tháng 9/2024, thế giới công nghệ rúng động khi OpenAI trình làng mô hình o1 dưới mật danh "Dự án Dâu tây". Cái tên có phần ngọt ngào này thực chất bắt nguồn từ một thất bại khá ê chề của các thế hệ AI trước đó: chúng không thể đếm nổi có bao nhiêu chữ "r" trong từ strawberry.

Một lỗi sai ngớ ngẩn đến mức khó tin. Nhất là khi đặt cạnh thực tế rằng những cỗ máy này thừa sức vượt qua các kỳ thi sát hạch luật sư hay bác sĩ khốc liệt nhất. Từ hạt sạn nhỏ này, một nghịch lý lớn về mặt nhận thức của máy móc chính thức lộ diện.

Con người sở hữu một cơ chế gọi là hiệu ứng cấu trúc tích cực. Hiểu đơn giản, các kỹ năng tư duy của chúng ta luôn tiến hóa song hành: người viết văn hay thường có logic tốt, người nhạy bén với những con số cũng sẽ có khả năng nhìn ra quy luật rất nhanh. Đó chính là bệ đỡ cho khái niệm "trí thông minh tổng quát" (IQ).

Nhưng AI là một sinh vật hoàn toàn khác.

Một mô hình có thể tạo ra những bài luận xuất thần nhưng lại bất lực trước việc đếm ký tự. Một hệ thống nhận diện khuôn mặt đạt độ chính xác tuyệt đối vẫn có thể là một "kẻ mù chữ" ở các tác vụ cơ bản khác. Năng lực của máy tính tồn tại ở dạng các ốc đảo biệt lập, không hề có sự kéo nhau cùng tiến lên.

Do đó, điểm số kiểm tra năng lực cao thường không hoàn toàn phản ánh đúng năng lực. AI có thể đã "học vẹt" tốt kho dữ liệu khổng lồ hoặc bắt thóp được cấu trúc câu hỏi, chứ không hề đồng nghĩa với việc nó biết suy luận thực tế.

Nó giống như việc tinh tinh biết nhìn vào gương để nhận ra chính mình, còn loài chó thì sủa vang vì tưởng đó là đồng loại. Chó không hề ngốc hơn, chỉ là chiếc gương không phải là thước đo được thiết kế cho thế giới quan của nó.

Cách dùng AI hiệu quả

Hãy nhìn nhận AI như một đứa trẻ đi thi được 85 điểm môn toán. Con số tổng kết đó sẽ vô trị nếu chúng ta không lật giở từng trang giấy để xem lỗi sai nằm ở đâu. Sai vì hổng kiến thức căn bản về phân số sẽ cần một phương án cứu chữa hoàn toàn khác với việc sai do cẩu thả khi tính toán.

Muốn khai thác AI hiệu quả trong công việc, cách tiếp cận của bạn cũng phải thực tế như vậy:

• Khai thác đúng sở trường, ngừng ép làm sở đoản: Đừng bị đánh lừa bởi những điểm số đánh giá bóng bẩy. Một mô hình có thể viết tiếng Anh mượt mà như người bản xứ, nhưng khi chuyển sang tiếng Việt, câu trả lời lại trở nên lộc cộc và thiếu ổn định. Điểm số cao chỉ chứng minh nó giỏi ở những gì bài kiểm tra đó đo được, chứ không phải là một chiếc chìa khóa vạn năng giỏi toàn diện.

• Sự tự tin không đồng nghĩa với sự thật: Khi AI trả lời sai, nó hiếm khi tỏ ra do dự hay dùng những từ nước đôi. Ngược lại, nó sẽ ném vào mặt bạn những đoạn văn vô cùng trôi chảy, cấu trúc chặt chẽ, thậm chí đính kèm số liệu trông cực kỳ thuyết phục.

Để không trở thành nạn nhân của những cú lừa ngọt ngào này, hãy bỏ túi vài thói quen kiểm chứng đơn giản.

Khi AI đưa ra số liệu cụ thể, hãy hỏi lại nguồn; khi nó trả lời quá nhanh một câu hỏi hóc búa, hãy thử lật ngược vấn đề bằng một cách hỏi khác xem câu trả lời có nhất quán không.

Và đặc biệt, khi AI liên tục đồng ý với mọi quan điểm của bạn, đó là dấu hiệu cho thấy nó đang "nịnh nọt" và chiều chuộng người dùng hơn là đang thực sự phân tích.

Trọng lượng của những thứ không thể số hóa

Thế kỷ 19, sự xuất hiện của động cơ đốt trong đã đặt dấu chấm hết cho kỷ nguyên thống trị của loài ngựa trong nền kinh tế. Những con ngựa không hề yếu đi theo thời gian, sức kéo của chúng vẫn nguyên vẹn. Thứ thay đổi chính là toàn bộ hệ thống vận hành xung quanh chúng, khiến số lượng ngựa lao động bị kéo tụt từ hàng chục triệu xuống mức tối thiểu.

Chúng ta hiện tại chính là những "con ngựa nhận thức" đứng trước cơn lốc của thời đại mới.

Câu hỏi lặp đi lặp lại: "Liệu AI có cướp mất việc làm của tôi?" thực chất là một cách tự xoa dịu tâm lý. Nó cho phép con người lẩn trốn vào những vùng an toàn tinh thần tự vẽ ra như "máy móc không có sự sáng tạo" hay "công nghệ thiếu đi lòng trắc ẩn" để né tránh một sự thật gai góc hơn.

Câu hỏi đúng diện trực diện phải là: Nếu được cung cấp một nguồn tài nguyên dữ liệu và thuật toán không giới hạn, máy móc có thể tái hiện lại chuỗi hành động hằng ngày của bạn không?

Rõ ràng, phần lớn các công việc văn phòng, từ tổng hợp báo cáo, viết lách, viết mã lệnh cho đến cố vấn giải pháp về bản chất chỉ là quy trình tiếp nhận thông tin đầu vào, phân tích và đưa ra quyết định. Đó lại chính là mảnh đất mà các mô hình ngôn ngữ đang cày xới và tối ưu tốt nhất.

Tuy nhiên, có một ranh giới mà công nghệ chưa bao giờ chạm tới được: Giá trị của sự đồng hành.

Cùng một lời khuyên chiến lược, cùng một giải pháp xử lý khủng hoảng chính xác đến từng ký tự. Nhưng nếu nó đến từ một tài khoản vô danh trên không gian mạng, giá trị của nó gần như bằng không.

Ngược lại, nếu nó được thốt ra từ người đồng nghiệp đã cùng bạn thức trắng đêm qua những mùa dự án cam go, người từng kề vai sát cánh trong những thời khắc sinh tử của doanh nghiệp, trọng lượng của lời nói đó sẽ hoàn toàn khác biệt.

Thông tin có thể sao chép, thuật toán có thể tái tạo, nhưng sự tin cậy được xây dựng từ những trải nghiệm xương máu và những cam kết vô hình của con người là thứ mà không một cỗ máy nào có thể giả lập để ban phát cho bạn.