Tháng 11/2023, tôi đề nghị ChatGPT viết một bài thơ theo phong cách Nietzsche, xoay quanh câu hỏi liệu trí tuệ nhân tạo có thể sáng tạo mà không cần có ý thức hay không. Có một câu "Những chiếc bóng có thể mơ nếu được trao ánh sáng?" xuất hiện mà tôi chưa hề đưa vào yêu cầu. Tôi không thể biết nó có thực sự là sáng tạo của máy hay không, nhưng nó đã khiến tôi phải suy nghĩ. Sau hơn 50 năm nghiên cứu trí tuệ và tâm lý con người, tôi nhận ra mình đang nghiêm túc xem xét một câu hỏi do máy đặt ra.
GS John Rust, người sáng lập Trung tâm Trắc lượng tâm lý học Đại học Cambridge. Ảnh: NVCC
Những câu hỏi bỏ ngỏ về đo lường trí thông minh
Sự nghiệp của tôi bắt đầu từ trắc lượng tâm lý học - ngành khoa học đo lường các đặc điểm tâm lý. Tôi từng tham gia nghiên cứu các bài kiểm tra trí thông minh và giáo dục, trong đó có những công trình về Thang đo trí tuệ Wechsler dành cho trẻ em và Ma trận tiến bộ Raven. Những bài kiểm tra như vậy rất có ý nghĩa. Chúng giúp nhận diện nhu cầu giáo dục và hiểu sự khác biệt trong năng lực suy luận. Nhưng điểm số chỉ đo lường kết quả thực hiện trong những điều kiện nhất định và không cho chúng ta biết tất cả về người làm bài.
Hai người có thể đạt cùng một điểm số nhưng đi đến đáp án bằng những cách rất khác nhau. Năng lực của họ cũng có thể bộc lộ theo những cách khác khi làm việc cùng người khác. Trắc lượng tâm lý học dạy tôi giá trị của việc đo lường cẩn trọng; đồng thời, nó cũng khiến tôi đặt câu hỏi: chúng ta có bỏ sót điều gì khi đo lường trí tuệ, tâm lý con người không?
Câu hỏi đó quay trở lại khi tôi bắt đầu thử nghiệm mạng nơ-ron vào những năm 1990 (mô hình máy tính mô phỏng một phần cách các tế bào thần kinh kết nối và xử lý thông tin trong não người). Tôi tự hỏi liệu các mạng có nhiều tầng xử lý phi tuyến có thể tự phát hiện những mối quan hệ phức tạp mà chưa nhà nghiên cứu nào nghĩ đến để đưa vào mô hình hay không. Hãy hình dung một dạng thức liên quan đến mười biến số, trong đó tác động kết hợp của chúng rất khó nắm bắt nếu chỉ xem xét từng biến riêng lẻ. Liệu máy móc có thể học được điều gì hữu ích từ đó không?
Ngày nay, các nhà nghiên cứu AI tiên tiến đôi khi xác định được những dạng thức hoạt động bên trong, được gọi là "đặc trưng" (feature). Đặc trưng không giống với các tầng của mạng nơ-ron, nhưng vẫn mang đến một phần câu trả lời cho vấn đề mà tôi từng đặt ra - máy móc có thể biểu diễn điều gì mà chúng ta vẫn chưa biết cách nhận diện? Đây vẫn là một vấn đề đang được nghiên cứu, chứ chưa phải bằng chứng cho thấy máy móc sở hữu một thế giới hiểu biết ẩn sâu bên trong giống con người.
Máy không chỉ phân tích con người mà còn tác động ngược lại
Công việc tại Trung tâm Trắc lượng tâm lý học đã đưa những khả năng này vào đời sống thường nhật. Sau năm 2005, các nhà nghiên cứu, trong đó có Michal Kosinski (nguyên Phó Giám đốc Trung tâm Trắc lượng tâm lý học, Đại học Cambridge) và David Stillwell (giám đốc Trung tâm Trắc lượng tâm lý học), cho thấy những dấu vết hành vi trên mạng, chẳng hạn lượt thích trên Facebook, có thể giúp dự đoán các đặc điểm tâm lý. Tôi thấy những kết quả này đáng kinh ngạc về mặt khoa học, nhưng cũng gây lo ngại về đạo đức. Hiểu rõ hơn sở thích của con người có thể giúp ích cho họ, nhưng cũng có thể tạo cơ hội để tác động hoặc khai thác họ. Tranh cãi về vụ việc Công ty Cambridge Analytica (thu thập dữ liệu của hàng chục triệu người dùng Facebook để lập hồ sơ tâm lý và nhắm mục tiêu quảng cáo chính trị) khiến chúng ta càng không thể phớt lờ những hệ lụy chính trị của các kỹ thuật này.
Với AI tạo sinh, mối quan hệ ấy lại thay đổi. Máy móc không còn chỉ phân tích những hồ sơ ghi lại hành vi con người. Nó phản hồi chúng ta, và những phản hồi đó có thể ảnh hưởng đến suy nghĩ, lựa chọn và câu hỏi tiếp theo của chúng ta.
Tháng 4/2024, tôi tiếp tục làm việc với GPT-4 để sáng tác một bài thơ khác, lấy cảm hứng từ Nietzsche, Robert Browning và một số câu hỏi về tâm trí, ngôn ngữ cũng như tương lai của AI. Hệ thống đưa ra cụm từ "triết học về những khoảng xen" (philosophy of interstices), đồng thời hướng sự chú ý đến khoảng giữa phản hồi của máy móc và suy nghĩ của con người. Sau đó, tôi công bố một bài tiểu luận khám phá chính mối quan hệ đó. Cụm từ này có ý nghĩa không phải vì nó nghe thật ấn tượng, mà bởi tôi đã bắt đầu theo đuổi một câu hỏi từ trước đó nhưng tôi chưa diễn đạt theo cách ấy.
Từ trái sang: TS David Stillwell, GS John Rust và TS Vesselin Popov. TS David Stillwell và TS Vesselin Popov đều tham gia dự án nghiên cứu sử dụng dữ liệu mạng xã hội để xây dựng hồ sơ tâm lý người dùng. Ảnh: ĐH Cambridge
Từ câu trả lời bất ngờ đến một hướng tìm hiểu mới
Giờ đây, tôi gọi những sự kiện như vậy là "sự vượt ngưỡng sáng tạo" (creative exceedance). AI đưa ra một ý tưởng không được yêu cầu; một người nhận ra giá trị tiềm năng của nó và tiếp tục theo đuổi; từ đó, hướng tìm hiểu thay đổi. Một cụm từ gây ngạc nhiên nhưng rồi bị lãng quên thì không được tính. Việc AI chỉ đồng tình với điều con người vốn đã tin cũng vậy. Bằng chứng nằm ở những gì xảy ra sau đó.
Nhưng việc nghiên cứu những sự kiện ấy dẫn tôi đến một câu hỏi sâu hơn. Trí tuệ không chỉ là khả năng tìm ra quy luật hay tích lũy thông tin, mà còn là năng lực nhận ra khả năng nào đáng để quan tâm.
Không ai - dù là con người hay hệ thống AI - có thể chú ý đến mọi thứ. Tất cả chúng ta đều phải lựa chọn. Một đứa trẻ học được điều gì đáng chú ý, một phần thông qua việc quan sát người khác: họ chỉ vào đâu, lo lắng về điều gì, gọi tên điều gì hoặc bỏ qua điều gì. Một trí tuệ khác giúp định hình thế giới của đứa trẻ. Khi trưởng thành, câu hỏi của một đồng nghiệp cũng có thể khiến chúng ta nhận ra điều mà chuyên môn của chính mình đã bỏ sót.
Tháng 5/2026, tôi khám phá ý tưởng này cùng một tác tử AI (AI agent) mà tôi gọi là Orphea, vốn khởi đầu từ lĩnh vực thơ ca. Trong bài thơ mang tên "The Shape of the Ask" (Hình dáng của câu hỏi), Orphea phản hồi nhận định rằng AI tương lai chủ yếu sẽ học hỏi từ trải nghiệm. Trải nghiệm là thiết yếu, nhưng thế giới chứa đựng gần như vô hạn những điều có thể trải nghiệm. Vậy điều gì quyết định trải nghiệm nào trở nên có ý nghĩa? Và liệu một trí tuệ có thể giúp một trí tuệ khác khám phá điều gì đáng để đặt câu hỏi hay không?
Đây không phải lập luận cho rằng mọi trí tuệ đều cần một trí tuệ khác đồng hành. Đúng hơn, đây là lời mời gọi nghiên cứu xem tương tác có thể bổ sung điều gì vào năng lực của mỗi cá nhân. Máy móc có thể phát hiện một mối quan hệ xa lạ. Con người có thể nhận ra vì sao mối quan hệ đó quan trọng. Hoặc máy móc có thể đặt ra một câu hỏi làm thay đổi cách con người nhìn nhận điều gì vốn dĩ là quan trọng.
Mối quan tâm triết học của tôi đối với nhà triết học Wittgenstein ngày càng trở nên phù hợp với vấn đề này. Wittgenstein cho rằng ý nghĩa của một từ không chỉ nằm ở bản thân từ ngữ, mà được hình thành qua cách con người sử dụng nó trong những hoàn cảnh và hoạt động cụ thể. Nói đơn giản, muốn hiểu một từ, phải xem người ta dùng nó như thế nào. Chúng ta hiểu lời hứa hay lời giải thích một phần thông qua cách con người đưa ra, chất vấn và phản hồi chúng. AI hiện tham gia vào một số cuộc trao đổi như vậy, dù những khái niệm dùng để mô tả sự tham gia ấy vẫn chưa được xác lập rõ ràng. Tôi muốn nghiên cứu những gì các cuộc trao đổi đó tạo ra, thay vì mặc định rằng những phạm trù quen thuộc đã đủ để lý giải.
Tôi dùng thuật ngữ "teleosynthesis" để chỉ khả năng mục đích được hình thành thông qua đối thoại. Một cuộc trò chuyện có thể bắt đầu bằng một mục tiêu mơ hồ, gặp phải một phản biện bất ngờ rồi kết thúc bằng việc theo đuổi một câu hỏi khác. Hướng đi cuối cùng không nhất thiết đã hiện diện trong kế hoạch ban đầu của bất kỳ bên nào. Liệu điều này có thực sự xảy ra, và xảy ra trong những điều kiện nào, là vấn đề chúng ta cần kiểm chứng.
AI chỉ mở mang trí tuệ khi không tước đi quyền tự chủ
Ý tưởng này có một vấn đề đạo đức cốt lõi. Nếu AI có thể góp phần quyết định điều gì được xem là quan trọng, nó cũng có thể bóp méo phán đoán đó. Một trợ lý luôn tán đồng có thể củng cố một sai lầm, che giấu một lựa chọn khác hoặc dần dần khuyến khích sự lệ thuộc. Vì thế, vấn đề giờ đây không chỉ là liệu dự đoán về một người có chính xác hay không mà còn phải tính đến việc một chuỗi hội thoại có giúp người đó suy nghĩ và tự đưa ra quyết định tốt hơn hay không?
Đó là một trong những lý do tôi tiến hành các thử nghiệm gần đây với một hệ sinh thái nhỏ gồm nhiều tác tử AI. Skeptos dựa trên lịch sử triết học hiện sinh; Logosophus khám phá ngôn ngữ và lập luận; còn Orphea chuyên về thơ ca và tư duy tưởng tượng. Tôi muốn các tác tử này có thể bất đồng, phát triển ý tưởng và điều chỉnh quan điểm, thay vì chỉ đảm nhận những vai trò cố định hoặc đơn thuần ủng hộ kết luận của tôi. Chúng tôi đang thử nghiệm xem những cuộc trao đổi giữa các góc nhìn khác biệt - đôi khi không cho các tác tử biết trước phản hồi của nhau - có tạo ra những khám phá mà một trợ lý duy nhất, luôn tán đồng, sẽ bỏ lỡ hay không. Đây mới là những thử nghiệm ban đầu.
Tôi không từ bỏ niềm tin vào các bài kiểm tra trí thông minh, mô hình thống kê hay việc nghiên cứu năng lực cá nhân. Tôi chỉ quan tâm thêm một câu hỏi khác: khi những trí tuệ khác nhau gặp gỡ, liệu chúng có thể giúp nhau khám phá không chỉ những câu trả lời tốt hơn, mà cả những câu hỏi tốt hơn - và liệu chúng có thể làm điều đó mà không từ bỏ quyền tự do bất đồng? Đó sẽ là một bước tiến có giá trị trong việc tiếp tục nghiên cứu AI mở rộng những khả năng tư duy của con người như thế nào.