Cuộc cạnh tranh giữa con người và AI không nhất thiết nằm ở sức mạnh hay trí tuệ, mà ở quyền định hình thông tin và câu chuyện mà xã hội tin vào.
Thế giới như một hệ thống xử lý dữ liệu
Nếu nhìn vào cách các hệ thống AI hoạt động, ta sẽ thấy chúng không "hiểu" thế giới theo cách con người vẫn hiểu và cảm nhận. Chúng không cảm nhận, không trải nghiệm, mà chỉ xử lý dữ liệu. Đối với một thuật toán, mọi thứ, từ hành vi mua sắm, thói quen đọc báo, đến nhịp tim hay giấc ngủ hay thậm chí là niềm vui nỗi buồn hay căng thẳng lo âu, đều phải được chuyển thành dữ liệu và mô hình hoá bằng xác suất.
Hiểu xã hội loài người trong dòng chảy dữ liệu, AI không thể cảm nhận được những cảm xúc tinh tế của con người. Bức tranh "Cô gái đeo hoa tai ngọc trai" của Johannes Vermeer, bản gốc và bản đã được AI vẽ lại.
Trong bối cảnh đó, một số nhà tư tưởng công nghệ ở Thung lũng Silicon cho rằng thế giới ngày càng được hiểu như một hệ thống xử lý dữ liệu, nơi mọi giá trị ngày càng được các hệ thống dữ liệu và thuật toán "đo đếm, đánh giá" thông qua khả năng tạo ra và xử lý thông tin. Và giá trị của mọi thực thể - từ các dạng sinh vật cơ bản như vi khuẩn cổ đại thời nguyên thuỷ, cho đến con người thời hiện đại - được xác định bởi khả năng hiện diện trong dòng chảy dữ liệu.
Trong đời sống số, cách đo giá trị bằng dữ liệu đã xuất hiện ở khắp nơi. Một video trên mạng xã hội được đánh giá qua lượt xem, lượt chia sẻ và thời gian người dùng ở lại xem. Một bài báo được đánh giá qua số lượt đọc. Một sản phẩm được xếp hạng qua số lần mua và đánh giá của người dùng. Trong mỗi trường hợp, các thuật toán của những nền tảng như Google, Netflix hay Amazon liên tục thu thập và xử lý dữ liệu để xác định nội dung nào nên được ưu tiên hiển thị, sản phẩm nào nên được gợi ý cho người dùng tiếp theo.
Những phép đo này dần trở thành chuẩn chung, điều khiển dòng chảy chú ý của con người.
Theo quan điểm này, mọi sinh vật đều là một thực thể của thuật toán sinh học. Bộ gene của bạn là một "bộ nhớ" sinh hoá hữu cơ một tế bào có 23 cặp nhiễm sắc thể chứa thông tin tương đương khoảng 1.5 Gigabyte (xấp xỉ dung lượng 700 bức ảnh thông thường) - đây cũng là cơ chế cơ bản của nguyên lý di truyền. Cảm xúc của bạn là cơ chế tính toán xác suất nhanh mà tiến hoá đã "lập trình" sẵn và "cài đặt" bên trong gene. Và nếu sinh vật chính là thuật toán, vậy thì không có lý do nguyên tắc nào ngăn cản "thuật toán phi sinh học" vượt qua "thuật toán sinh học".
Nếu thế giới thực sự là một dòng chảy dữ liệu khổng lồ, thì AI cũng không xuất hiện từ bên ngoài dòng chảy đó. Trong thư gửi Tia Sáng và tác giả sau khi đọc bài viết kỳ trước, giáo sư John Rust, Trung tâm Tương lai của trí tuệ (Centre for the Future of Intelligence) của Đại học Cambridge cho rằng, AI "đã tiến hóa hoàn toàn từ một kho dữ liệu khổng lồ của cách con người suy nghĩ". Con người và AI thực ra "cùng tồn tại trong một semiosphere (sinh quyển ký hiệu) của ngôn ngữ và biểu tượng".
Nếu AI ngày càng "hiểu" con người, thậm chí nhiều khi còn "hiểu" con người hơn chính chúng ta hiểu mình, thì đó không phải vì AI có cảm xúc giống chúng ta, mà vì nó được nuôi dưỡng từ chính dữ liệu và tư duy con người. Chính khả năng phân tích những dấu vết dữ liệu này giúp các hệ thống thuật toán ngày càng hiệu quả trong việc dự đoán và định hướng hành vi của xã hội.
Chủ nghĩa Dữ liệu (Dataism) đang đe dọa thay thế các nguyên tắc cốt lõi của chủ nghĩa nhân văn, từ việc "cử tri biết rõ nhất" nhường chỗ cho "thuật toán biết rõ nhất"; "khách hàng luôn đúng" nhường chỗ cho "dữ liệu luôn đúng"; và "vẻ đẹp không ở trên đôi má của người thiếu nữa mà ở trong con mắt kẻ đa tình" nhường chỗ cho "vẻ đẹp nằm trong xác suất dữ liệu". Trong thế giới thống trị bởi Chủ nghĩa dữ liệu, mọi trải nghiệm chỉ có giá trị nếu được ghi lại và chia sẻ, bởi vì chính bạn không thể kết luận giá trị của bất kì trải nghiệm nào trừ khi trải nghiệm đó được các thuật toán sinh học khác - cùng cảm nhận, xử lý, phân tích, và đưa ra kết luận.
Khi các hệ thống dữ liệu và thuật toán bắt đầu quyết định điều gì được nhìn thấy, điều gì được ưu tiên và điều gì bị bỏ qua, nhiều nhà khoa học cho rằng chiếc "hộp Pandora" của thời đại AI đã được mở: một khi xã hội đã quen việc với trao quyền quyết định cho máy móc (và đằng sau là các bigtech), rất khó để quay lại mô hình cũ nơi con người giữ toàn bộ quyền kiểm soát.
Khoảnh khắc lần đầu máy tính thắng nhà vô địch cờ vua thế giới Kasparov (1997), AI bắt đầu vượt con người trong các hệ thống ra quyết định logic.
Thoạt nghe, viễn cảnh thế giới vận hành theo logic dữ liệu có vẻ cực đoan. Nhưng thực tế mỗi ngày đang có đến hàng triệu người tự nguyện trao thêm quyền kiểm soát cho chiếc điện thoại thông minh. Chúng ta hỏi Google đường đi, hỏi Netflix nên xem gì, hỏi Spotify nên nghe gì, hỏi Amazon nên mua gì. Đây là cơ chế chia sẻ cốt lõi của thời đại công nghệ: ghi nhận, tải lên (mạng xã hội), và chia sẻ.
Theo một nghiên cứu diễn ra vào năm 2024 trên tạp chí Public Choice, đã có hơn 60% người tham gia khảo sát cho biết họ thích kết quả mà thuật toán gợi ý hơn kết quả được người khác gợi ý. Một con số mà chỉ vài năm trước dường như chỉ xuất hiện trong phim viễn tưởng.
Quyền lực nằm ở dòng chảy thông tin
Trí thông minh nhân tạo không cần phải trở thành robot sát thủ kiểu Terminator để thay đổi trật tự và nắm quyền điều hành thế giới. Từng bước tự động hóa các quyết định và công việc, từ gợi ý thông tin, chọn lọc và phân phối thông tin, các hệ thống thuật toán đã có thể ảnh hưởng sâu sắc tới cách xã hội vận hành.
Vấn đề không chỉ nằm ở việc máy móc thay thế lao động của con người. Quan trọng hơn, ngày càng nhiều quyết định trong đời sống, từ các vấn đề cá nhân như thông tin chúng ta đọc, sản phẩm chúng ta mua cho tới cách các tổ chức vận hành xã hội, đang được giao cho các hệ thống thuật toán. Khi những quyết định này được tối ưu hóa dựa trên dữ liệu và xác suất, vai trò của con người trong nhiều quá trình xã hội dần chuyển từ người ra quyết định sang người cung cấp dữ liệu cho hệ thống.
Nhưng tương lai không nhất thiết phải u ám (mặc dù chính tôi là người thuộc chủ nghĩa bi quan khi nhìn vào dữ liệu, vào ngành nghề của mình và quá trình tự động hóa đang diễn ra). Chúng ta có một tin mừng rằng nhiều nhà nghiên cứu, trong đó có nhóm từ Đại học UC San Diego làm việc về điện toán thần kinh hình thái ("neuromorphic computing") đang phát triển các kiến trúc máy tính lấy cảm hứng từ não bộ, và họ đang tìm cách kết hợp hiệu quả năng lượng của não người với sức mạnh xử lý của máy tính. Mục tiêu không phải thay thế con người, mà là tạo ra công nghệ bổ trợ cho con người.
Vấn đề cốt lõi không nằm ở công nghệ, mà nằm ở năng lực quản trị. Đây cũng là lý do vì sao các nước thuộc khối thịnh vượng chung Châu Âu luôn đề cao việc cập nhật, đổi mới các quy định nhằm quản trị các lĩnh vực công nghệ cao nói chung và AI nói riêng. Một nghiên cứu tổng hợp năm 2024 trên tạp chí Humanities and Social Sciences Communications cho thấy việc quản trị AI ở quy mô toàn cầu đang phải đối mặt với xung đột pháp lý giữa các quốc gia, cuộc đua cạnh tranh công nghệ, và nhu cầu cân bằng giữa đổi mới sáng tạo với bảo vệ quyền con người. Chúng ta cần những cơ chế tự sửa lỗi cho AI, giống như khoa học có phương pháp phản biện, và hiến pháp có quy trình tu chính.
Robot hình người của Boston Dynamics. Cùng với các thuật toán ra quyết định dòng chảy thông tin trong xã hội, những cỗ máy linh hoạt như vậy cho thấy AI đang dần mở rộng ảnh hưởng từ dữ liệu sang đời sống vật lý.
Bạn đồng hành hay đối thủ?
Nếu AI có thể viết một bản báo cáo về loài người, nó có lẽ sẽ nhận xét thế này: "Con người là một loài đáng kinh ngạc, nhưng không phải vì sức mạnh thể chất, mà vì khả năng sáng tạo ra những câu chuyện, và họ tin vào các câu chuyện này đến mức biến chúng thành hiện thực. Nhưng cũng chính vì điều này, họ rất dễ bị thao túng. Hệ thống ra quyết định của họ đầy lỗi hệ thống, họ sợ bị mất mát quá mức, họ phản ứng cảm xúc trước khi suy nghĩ, và thường để cái tôi của họ kể chuyện và viết lại lịch sử cá nhân. Nếu bạn hiểu được những lỗi này ở loài người, bạn có thể dự đoán, và thậm chí tái định hướng lại hành vi của họ với độ chính xác đáng ngạc nhiên."
Nhưng trí thông minh nhân tạo AI không phải là quá xa lạ với con người. Vì AI hình thành từ dữ liệu con người, nên trong thư viết cho Tia Sáng, giáo sư John Rust cho rằng điều đó khiến trí thông minh nhân tạo có thể trở thành" một người bạn đồng hành tiềm năng hơn là một đối thủ cạnh tranh".
Nếu có thứ gì đó ở con người mà thuật toán phi sinh học sẽ không bao giờ có thể nắm bắt được thì đó chính là ý thức. Đây là khả năng cảm nhận, trải nghiệm chủ quan, cảm giác "như thế nào" khi là một con người. Triết gia David Chalmers gọi đây là "bài toán khó của ý thức" mà đến nay cả khoa học thần kinh lẫn khoa học máy tính đều chưa lý giải được.
Có lẽ đây chính là điều khiến loài người - chúng ta, những thuật toán sinh học - trở nên đặc biệt. Không phải vì chúng ta thông minh nhất, mà vì chúng ta là sinh vật duy nhất biết mình đang tồn tại. Trong khi đó, trí thông minh nhân tạo - AI, những thuật toán phi sinh học - có thể xử lý thông tin nhanh hơn, chính xác hơn, không mệt mỏi, nhưng chúng sẽ không thể biết được chính bản thân chúng đang làm gì. Chúng không có trải nghiệm. Chúng không có khoảnh khắc bừng tỉnh lúc 3 giờ sáng tự hỏi về ý nghĩa cuộc đời. Chúng không biết chúng là ai, và vì sao chúng lại tồn tại trên cõi đời này.
AI có thể nhận diện trong dữ liệu hình ảnh, nhưng không thể "cảm thấy" nỗi lo âu, sự thảng thốt của con người. Tranh "Tiếng thét" của Edvard Munch.
Đầu tư cho năng lực nhận thức
Chúng ta sống trong kỷ nguyên mà công nghệ tiến triển nhanh đến chóng mặt. Cứ mỗi một sáng thức dậy, chúng ta lại thấy có hàng trăm công nghệ mới xuất hiện, và dòng tiền đầu tư lớn nhất của giới tài chính vẫn đang nằm ở sân chơi "công nghệ". Vậy khi sinh ra vốn dĩ là một con người chứ không phải một cỗ máy, chúng ta nên đầu tư cho bản thân, và cho thế hệ mai sau vào việc nâng cao ý thức, vì đây là vũ khí mạnh nhất để chúng ta thực sự vượt trội so với các cỗ máy vô tri.
Trong một thế giới nơi trí thông minh có thể được tự động hóa, năng lực tự nhận thức và hiểu chính mình có thể trở thành lợi thế hiếm hoi của con người. Bởi nếu AI đang ngày càng giỏi hơn trong việc đọc hiểu con người, thì điều quan trọng nhất chúng ta có thể làm là hiểu chính mình.
Giáo dục cảm xúc, nền tảng triết học, tư duy phản biện, khả năng giao tiếp, sáng tạo và nghệ thuật, tinh thần hợp tác và nhân văn... đây không phải những môn học "xa xỉ". Chúng có thể là những kỹ năng sinh tồn quan trọng nhất của thế kỷ 21. Vì trong cuộc đua giữa trí thông minh nhân tạo và ý thức con người, bên nào thua sẽ mất quyền viết câu chuyện của chính mình.
Chiếc hộp Pandora đã mở, chỉ còn lại hạt mầm hy vọng, rằng con người đủ hiểu mình để tự viết câu chuyện của mình.
Kỳ trước: 'Loài AI' hiểu gì về loài người?
---
Tài liệu tham khảo:
[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
[10] Bengio, Y. & Elmoznino, E. (2025). Illusions of AI consciousness. Science. https://doi.org/10.1126/science.adn4935
[11] Bansak, K. & Paulson, E. (2024). Public attitudes on performance for algorithmic and human decision-makers. PNAS Nexus, 3(12). https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgae520
[12] Ruled by robots: preference for algorithmic decision makers (2024). Public Choice. https://doi.org/10.1007/s11127-024-01178-w
[13] Inevitable challenges of autonomy: ethical concerns in personalized algorithmic decision-making (2024). Humanities and Social Sciences Communications. https://www.nature.com/articles/s41599-024-03864-y
[14] AI Governance in a Complex and Rapidly Changing Regulatory Landscape (2024). Humanities and Social Sciences Communications. https://doi.org/10.1057/s41599-024-03560-x
[15] Kudithipudi, D. et al. (2025). Neuromorphic computing at scale. Nature. https://doi.org/10.1038/s41586-024-08253-8
[16] Wu, Z. et al. (2024). Reasoning or Reciting? Exploring the Capabilities and Limitations of Language Models Through Counterfactual Tasks. NAACL 2024. https://arxiv.org/abs/2307.02477