Viễn cảnh "sự sụp đổ của mô hình AI" đang được mô tả như đại họa ngoại lai do máy móc gây ra. Kỳ thực, tất cả những hiện tượng "méo mó", "dị hợm" hay "dữ liệu cận huyết" được mô tả không phải là lỗi của thuật toán mà luôn tiềm ẩn trong bản chất trần trụi của văn minh nhân loại khi bị tước bỏ lớp vỏ bọc lãng mạn.
"Dữ liệu cận huyết" hay lịch sử tư tưởng của chính chúng ta?
AI không tạo ra sự sụp đổ của tri thức; nó chỉ đang phóng đại và tăng tốc quy trình thoái hóa, vốn đã tồn tại trong cơ chế vận hành của xã hội loài người. Chúng ta đang chứng kiến sự hoảng loạn của một nhân loại ái kỷ khi nhìn vào tấm gương khổng lồ của công nghệ và nhận ra khuôn mặt mình không hoàn toàn thánh thiện hay sáng tạo như mình tưởng, mà luôn hàm chứa một tập hợp lớn các dữ liệu lặp lại vô hồn.
Lo ngại đặt ra là khi AI học từ chính nó, các mô hình học "dữ liệu cận huyết" sẽ tạo ra những "đột biến quái thai".
Nhưng nếu tuân thủ với giả định về một "dữ liệu tri thức đóng" thì lịch sử tư tưởng của nhân loại chính là một quá trình "cận huyết" tri thức kéo dài hàng thiên niên kỷ. Con người, nếu nhìn bề mặt hiện tượng như vậy, hiếm khi tạo ra cái gì hoàn toàn mới. Chúng ta học ngôn ngữ từ cha mẹ, học tư duy từ nhà trường, học văn hóa từ cộng đồng - tất cả đều là những dữ liệu đã tồn tại, được nhai đi nhai lại, tái cấu trúc và lặp lại dưới những hình thức khác nhau.
Tranh của M. C. Escher. Nguồn: Wiki commons.
Phần lớn cái gọi là "sáng tạo" của con người là sự xào xáo lại các ý niệm cũ bằng những chất liệu khác. Khi một nhà văn viết một cuốn tiểu thuyết, họ đang sử dụng từ vựng đã có, cấu trúc câu đã định hình và những mô típ cốt truyện đã được khai phá từ ngàn xưa. Đó chính là sự hồi quy (recursion).
Vậy tại sao khi AI thực hiện quy trình này với tốc độ chóng mặt, chúng ta lại gọi đó là "vấn đề"? Phải chăng con người đã quên rằng vốn dĩ tư duy con người cũng chỉ là một thuật toán thống kê chạy trên nền tảng sinh học.
Khi AI tạo ra những văn bản "vô nghĩa" sau nhiều vòng lặp, nó đang mô phỏng chính xác cái cách mà tin đồn, định kiến và sự hiểu lầm lan truyền trong xã hội loài người: tam sao thất bản, sai lệch và cuối cùng trở thành những tín điều rỗng tuếch.
Ô nhiễm dữ liệu
Bên cạnh đó, sự "ô nhiễm dữ liệu" và cái gọi là sự khan hiếm của "dữ liệu chất lượng cao do con người tạo ra" được dùng để than khóc cho một thời đại vàng son nơi Internet tràn ngập tri thức tinh hoa và sự đa dạng sâu sắc. Đây là một sự lãng mạn hóa quá khứ.
Thực ra, trước khi có ChatGPT, Internet đã là một bãi rác khổng lồ của thông tin nhiễu loạn, của những cuộc tranh cãi vô bổ, của thuyết âm mưu và nội dung rác. Phần lớn nội dung trên Internet vẫn là dữ liệu rác (junk data). Khi nói rằng dữ liệu cận huyết - AI học từ AI sẽ dẫn đến kết quả méo mó, lập luận này đã bỏ qua nguyên lý "GIGO" (Garbage In, Garbage Out) kinh điển trong khoa học máy tính.
Lo ngại rằng AI sẽ làm "cùn mòn" khả năng tư duy của con người, nhưng thực ra sự thoái hóa nhân vị vốn luôn tồn tại từ trước lúc AI xuất hiện, khi con người chấp nhận tiêu thụ những nội dung ăn liền, từ khi chúng ta từ bỏ những suy tư để đổi lấy sự giải trí rẻ tiền. AI chỉ đơn giản là đáp ứng "cơn khát" sự tiện lợi và hời hợt đó một cách hiệu quả nhất.
Nó là một nhà cung cấp dịch vụ hoàn hảo cho một thị trường tri thức đã suy thoái. Chính con người đã làm ô nhiễm không gian số bằng sự tầm thường của mình, và bây giờ chúng ta hoảng sợ khi AI học được sự tầm thường đó quá nhanh và trả lại cho chúng ta một tấm gương phản chiếu méo mó nhưng tiếc thay, lại trung thực.
"Cái trung bình" và cấu trúc quyền lực
Vốn dĩ các xã hội hậu hiện đại trên thế giới là cuộc chơi của các cấu trúc quyền lực, nơi chân lý đám đông dễ thuộc về kẻ mạnh hoặc kẻ nắm giữ phương tiện truyền thông. "Cái trung bình" (the average) mà AI hướng tới chính là hiện thân của nền dân chủ đại chúng trong tri thức, nơi ý kiến của số đông – dù ngu dốt hay sai lệch – luôn thắng thế.
Khi AI xóa bỏ "cái dị biệt" để chọn "cái trung bình", nó đang thực hiện đúng nguyên tắc vận hành của xã hội loài người: xu hướng bài trừ sự khác biệt và tìm kiếm sự đồng thuận an toàn. Nỗi sợ hãi về việc mất đi "những kẽ hở" cho sự sáng tạo nảy sinh là có cơ sở, nhưng sai đối tượng
Sự sáng tạo không chết vì AI, sự sáng tạo chết vì con người đã từ bỏ nỗ lực tư duy phản biện để đổi lấy sự tiện nghi. Khi chúng ta hài lòng với những câu trả lời có sẵn, chúng ta đã tự nguyện chui vào cái lồng sắt của "vòng lặp kín". Tại sao lại đổ lỗi cho AI thay vì chỉ ra những người đã tự khóa mình vào đó.
Phong kiến dữ liệu
Cuối cùng, viễn cảnh về một "chế độ phong kiến dữ liệu" - nơi giới tinh hoa dùng tri thức thật còn đám đông dùng "rác AI" - không phải là một lời tiên tri về tương lai, mà là một mô tả về hiện tại và quá khứ.
Sự phân tầng tri thức đã luôn tồn tại kể từ khi chữ viết ra đời. Luôn có một tầng lớp tinh hoa tiếp cận được với giáo dục khai phóng, sách vở kinh điển và những cuộc đối thoại chất lượng cao, trong khi đại chúng dễ bị chi phối bởi sự mê tín và văn hóa phẩm rẻ tiền. Việc AI tạo ra "AI Slop" (rác AI) cho người nghèo chỉ là sự thay thế cho báo lá cải hay truyền hình thực tế nhảm nhí của xã hội. Nguy cơ bất bình đẳng này luôn tiềm ẩn trong bản chất của cấu trúc xã hội loài người, không phải là lỗi của công nghệ. Việc đổ lỗi cho AI gây ra sự phân hóa này là một thủ thuật đánh tráo khái niệm, nhằm lảng tránh trách nhiệm giải quyết các vấn đề gốc rễ về kinh tế và giáo dục. AI chỉ làm lộ rõ hơn ranh giới hào sâu ngăn cách mà con người đã đào sẵn.
Những "bù nhìn rơm" - từ sự sụp đổ mô hình đến chế độ phong kiến dữ liệu – thực chất chỉ là những tấm bình phong để che giấu nỗi sợ hãi lớn nhất: nỗi sợ rằng con người, về bản chất, không đặc biệt như chúng ta vẫn tự tôn vinh.
Sự "sụp đổ" chính là đến từ việc con người dần từ bỏ vị thế chủ thể (subjectivity) để trở thành những khách thể tiêu thụ thụ động (như Marx tiên đoán). Nếu chúng ta muốn cứu vãn tri thức, đừng kêu gọi kiểm soát AI, hãy kêu gọi sự phục hưng của tư duy phản biện và trách nhiệm nhân vị nơi mỗi con người. AI lúc này, chẳng qua là những ngôn sứ cho vấn đề của nhân loại. Đừng giết chỉ vì hắn mang đến bức thư cảnh báo nguy cơ thoái trào của bản thân chúng ta.