Sự thiết yếu của triết học trong thời đại AI

Sự tiến bộ của AI đã mang đến cho các nhà triết học thêm nhiều điều để suy ngẫm. Thậm chí nó còn có thể bắt đầu đề xuất một số câu trả lời cho những câu hỏi triết học muôn thuở.

Công ty Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo OpenAI, với sản phẩm tiêu biểu là ChatGPT, gần đây đã tuyên bố rằng chỉ trong thập kỷ tới thôi, chúng ta sẽ bước vào kỉ nguyên của “siêu trí tuệ” – tức là khi AI (trí tuệ nhân tạo) chính thức vượt trội hơn hẳn những năng lực của con người. Và chính vì lẽ đó, công ty này đang xây dựng một đội ngũ mới, và đầu tư tới 20% nguồn tài nguyên xử lý thông tin (computing resources) của mình chỉ để đảm bảo rằng hành vi của các hệ thống AI ấy sẽ phù hợp với những giá trị của con người.

Có vẻ như họ cũng không muốn rồi những siêu trí tuệ bất hảo kia sẽ gây chiến với loài người giống như trong The Terminator, một bộ phim khoa học viễn tưởng kinh dị được sản xuất năm 1984 của James Cameron (đáng ngại thay, nghe như một điềm chẳng lành, kẻ hủy diệt của Arnold Schwarzenegger trong phim ấy lại được gửi ngược thời gian từ năm 2029). OpenAI đang kêu gọi các nhà nghiên cứu và các kỹ sư máy tính hàng đầu giúp họ xử lý vấn đề này.

Nhưng liệu các triết gia có thể đóng góp điều gì hay không? Hay nói chung hơn, chúng ta có thể trông đợi gì ở chuyên ngành hết sức lâu đời này trong kỷ nguyên công nghệ tiên tiến mới đang nổi lên?

Để bước đầu trả lời câu hỏi này, cần lưu ý rằng triết học đã đóng vai trò quan trọng với AI ngay từ thời điểm ý niệm về trí tuệ nhân tạo được phôi thai. Một trong những câu chuyện đầu tiên về sự thành công của AI là chương trình máy tính năm 1956, hay còn được gọi là “Logic Theorist”, do Allen Newell và Herbert Simon tạo ra. Nhiệm vụ của nó là chứng minh các định lý bằng cách sử dụng các mệnh đề trong cuốn Principia Mathematica, một công trình gồm ba tập của hai nhà triết học Alfred North Whitehead và Bertrand Russell, để từ đó, tái cấu trúc toàn bộ nền toán học dựa trên một nền tảng logic.

Thực sự, việc tập trung ban đầu vào logic trong AI có cội nguồn rất lớn từ những cuộc tranh luận nền tảng của các nhà toán học và triết học.

Một bước tiến quan trọng có thể kể tới là triết gia Gottlob Frege và cách ông phát triển nền logic hiện đại vào cuối thế kỉ 19. Frege đã đưa việc sử dụng các biến số định lượng–thay vì các đối tượng như con người, vào logic. Cách tiếp cận của ông khiến cho các khả năng phát ngôn được hệ thống hóa; chẳng hạn, không chỉ dừng ở những câu nói như “Joe Biden là Tổng thống”, mà là những biểu đạt mang tính hệ thống hơn để đưa ra những suy nghĩ chung, ví như “Có tồn tại một X, và X ấy là tổng thống”, trong đó, “Có tồn tại một” là lượng từ, và “X” là biến số.

Những cá nhân có đóng góp lớn khác có thể nhắc tới là các nhà logic học thập niên 1930; cụ thể là nhà logic học Kurt Gödel người Úc – người đưa ra chuỗi định lí về tính toàn vẹn và không toàn vẹn, hay nói khác đi là giới hạn của những gì mà người ta có thể chứng minh. Nhà logic học người Ba Lan Alfred Tarski thì lại đưa ra được “bằng chứng về tính không thể xác định của chân lý”; trong đó, ông khẳng định, “chân lý”, trong bất kì hệ thống chuẩn mực nào, cũng không thể được định nghĩa trong chính hệ thống cụ thể đó. Nghĩa là, chân lý số học, chẳng hạn, không thể được định nghĩa trong hệ thống số học.

Cuối cùng, khái niệm toát yếu về máy tính do nhà khoa học tiên phong người Anh Alan Turing đề xuất năm 1936, đã đặt nền tảng trên chính những suy tư logic học ấy và có tác động rất lớn đến AI thời kỳ đầu.

Tuy nhiên, phải nói rằng, dù AI thời kỳ đầu đã thực sự chịu ảnh hưởng và mắc nợ triết học và logic học bậc cao, AI “làn sóng thứ hai” dựa chủ yếu trên mô hình “học sâu” hay “deep learning” (hay cơ chế hoạt động dựa trên mạng nơ – ron nhân tạo (neural networks) để phân tích, xử lý dữ liệu và mô phỏng bộ não của con người) và có nguồn gốc nhiều hơn từ các kì tích kỹ thuật cụ thể liên quan đến khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ.

Tuy nhiên, chính ở đây, triết học cũng khẳng định vai trò của nó. Chẳng hạn, hãy xem xét các mô hình ngôn ngữ lớn, chẳng hạn mô hình hỗ trợ ChatGPT, với nhiệm vụ là tạo ra các văn bản đàm thoại. Chúng là những mô hình khổng lồ, với thậm chí hàng tỉ tham số, và được huấn luyện trên các tệp dữ liệu khổng lồ (thường bao gồm toàn bộ các dữ liệu có trên internet). Nhưng cốt lõi của chúng vẫn là tuân thủ và khai thác những mô hình thống kê về cách sử dụng ngôn ngữ. Một ý tưởng rất giống với ý tưởng này đã được triết gia người Áo Ludwig Wittgenstein nêu ra vào giữa thế kỉ 20: “ý nghĩa của một từ”, ông nói, “là cách sử dụng của nó trong ngôn ngữ”.

Nhưng ngay cả triết học đương đại, chứ không chỉ lịch sử của nó, cũng có liên quan đến sự tồn tại và phát triển của AI. Liệu một LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) có hiểu được ngôn ngữ chính nó đang xử lý hay không? Liệu nó có thể có được ý thức hay không? Đây thực chất là những câu hỏi mang tính triết học sâu sắc.

Cho đến nay, khoa học vẫn chưa thể giải thích được đầy đủ về cách ý thức được phát sinh từ các tế bào trong não người. Một số nhà triết học thậm chí còn tin rằng đây là một vấn đề “khó nhằn”, vượt ra bên ngoài phạm vi của khoa học và phải cần tới sự trợ giúp của triết học.

Tương tự, chúng ta có thể đặt ra câu hỏi, liệu AI có thực sự đang sáng tạo trong khi tạo ra những bức tranh hay không? Margaret Boden, một nhà khoa học nhận thức và đồng thời là một triết gia về AI, lập luận rằng, dù AI có thể đưa ra những ý tưởng mới, nhưng nó sẽ gặp khó khăn trong việc đánh giá chính những ý tưởng ấy theo cách con người, với sự sáng tạo của mình, vẫn làm. Bà cũng dự đoán rằng, chỉ khi có thể xây dựng được một cấu trúc lai ghép kết hợp cả hoạt động thần kinh với tư duy biểu tượng (hybrid neural-symbolic architecture), hay nói khác đi, kết hợp được cả kĩ thuật logic lẫn bề dày dữ liệu, thì khi ấy mới có thể có được một dạng thức trí tuệ nhân tạo toàn diện hơn. 

Những giá trị nhân văn

Trở lại với tuyên bố của OpenAI, khi được hỏi về vai trò của triết học trong thời đại AI, ChatGPT đã trả lời chúng tôi rằng (trong số rất nhiều mục đích khác) triết học “giúp đảm bảo rằng sự phát triển và sử dụng AI phù hợp với các giá trị của con người”.

Theo tinh thần này, có lẽ chúng ta hoàn toàn có thể có ý kiến đề xuất rằng, nếu sự gắn kết AI với những giá trị nhân văn thực sự là một vấn đề trọng yếu như OpenAI tin tưởng, đây chắc chắn sẽ không chỉ là vấn đề kỹ thuật cần tới sự chung tay của các kỹ sư hay công ty công nghệ, mà còn là một vấn đề xã hội. Nghĩa là, sẽ cần đến sự tham gia của các nhà triết học, các nhà khoa học xã hội, các luật sư, các nhà hoạt động chính sách, cả chính những công dân sử dụng công nghệ và các thành phần xã hội khác.

Thực vậy, nhiều người lo ngại về sức mạnh và ảnh hưởng ngày càng tăng của các công ty công nghệ cũng như tác động của chúng đối với nền dân chủ. Một số người lại cho rằng chúng ta cần có những cách suy nghĩ hoàn toàn mới về AI, và cần tính đến các hệ thống cơ bản để hỗ trợ ngành công nghiệp kĩ thuật số này. Chẳng hạn, tác giả-luật sư người Anh Jamie Susskind cho rằng, đã đến lúc phải xây dựng một “nền cộng hòa kỹ thuật số” – một nền cộng hòa về cơ bản sẽ khước từ và chất vấn lại chính hệ thống chính trị-kinh tế đã trao quá nhiều quyền lực và ảnh hưởng cho các công ty công nghệ.

Cuối cùng là câu hỏi ngắn gọn, AI sẽ ảnh hưởng đến triết học như thế nào? Tư duy logic và kỹ thuật tu từ đã bắt đầu được hình thành từ triết học cổ đại, với đại diện là Aristotle. Vào thế kỷ 17, triết gia người Đức Gottfried Leibniz, hệt như một nhà tiên tri, đã ước đoán rằng, một ngày nào, đó chúng ta có thể có một “máy tính toán suy luận” – một cỗ máy có thể giúp chúng ta có được câu trả lời cho các câu hỏi triết học và khoa học.

Có lẽ giờ đây chúng ta đang được chứng kiến tầm nhìn đó, khi nhiều tác giả hiện thời đang lên tiếng ủng hộ một “nền triết học thông tin điện toán”, với khả năng mã hóa các giả định và tổng hợp các hệ quả có thể có. Điều này sẽ mở ra những khả năng về đánh giá thực tế và định giá kết quả dựa trên sự định hướng giá trị. Một trường hợp tiêu biểu có thể quan sát được là dự án PolyGraphs (một dự án liên ngành nghiên cứu việc chia sẻ thông tin trên mạng xã hội, nhằm mục đích tìm hiểu cách sự thiếu hiểu biết có thể phát sinh ngay cả trong nhóm những người có đầu óc lý trí). Dự án này mô phỏng tác động của việc chia sẻ thông tin trên phương tiện truyền thông xã hội, sau đó, dựa trên việc sử dụng chính những phân tích ấy để đề xuất lời giải cho những câu hỏi việc chúng ta nên hình thành chính kiến ​​của mình theo những cách nào.□

Đặng Hà dịch

Bài viết gốc được đăng trên Theconversation (Bài được cấp giấy phép mở, link: https://theconversation.com/philosophy-is-crucial-in-the-age-of-ai-235907 ) của giáo sư triết học Anthony Grayling và phó giáo sư triết học AI và đạo đức thông tin Brian Ball, tại Đại học Northeastern, London.

Bài đăng Tia Sáng số 16/2024