Gần đây, một biên tập viên của Tia Sáng trao đổi với tôi về việc nhận thấy rất nhiều bài viết sử dụng AI đều có cách hành văn, cấu trúc câu, thậm chí cấu trúc lập luận na ná nhau. Thường thấy các câu văn cùng kiểu ngắt nhịp, nhiều ẩn dụ liên tiếp, cùng cách đặt các vế đối xứng, gãy gọn trơn tru, những đoạn kết hướng tới niềm hi vọng.
Sự giống nhau giữa các bài lúc đầu gây nhàm chán. Những áng văn cùng kiểu trở nên buồn tẻ, gây bội thực, mệt mỏi, rồi dần trở thành một điều đáng sợ. Liệu khi con người dùng AI để viết, cách suy nghĩ và diễn đạt của họ có dần trở nên giống máy móc? Và điều gì xảy ra với những người đọc gặp thứ ngôn ngữ này ngày này qua ngày khác?
Những điều đó đặt ra câu hỏi về một vòng tuần hoàn:
Máy học sự đồng dạng từ chính chúng ta
Thực ra, các mô hình ngôn ngữ lớn không tự phát minh ra giọng văn đặc trưng của mình. Chúng học giọng văn ấy từ con người: từ các bài báo khoa học, báo cáo kinh doanh, tác phẩm báo chí, văn bản của các tổ chức và hàng triệu trang văn xuôi giải thích tròn trịa.
Những cách lập luận cân bằng từ các phía, những kiểu dẫn dắt người đọc, phần tóm tắt gọn gàng và đoạn kết cẩn trọng hướng về hy vọng... tất thảy đều là thói quen của con người trước khi trở thành thói quen của máy.
AI gom những thói quen ấy lại, mài nhẵn các góc cạnh, rồi trả chúng về cho chúng ta với một quy mô khổng lồ. Vì thế, thứ mà chúng ta gọi là văn phong có "mùi của máy" có thể chính là ngôn ngữ hành chính - học thuật - thể chế của con người sau khi đã gọt bỏ đi những nét riêng.
Nhưng rồi những gì khúc xạ từ ngôn ngữ của người sang máy bắt đầu chuyển động.
Tranh của Ivan Kulikov, 1904
Máy trả lại sự đồng dạng
Hiromu Yakura (Viện Max Planck về phát triển con người) và các đồng nghiệp đã khảo sát hàng trăm nghìn bài nói học thuật và trò chuyện trên podcast. Họ nhận ra khi ChatGPT xuất hiện, những từ được mô hình đặc biệt ưa dùng - trong đó có "delve" và "meticulous" (kiểu "nhìn sâu vào", hay "xem xét toàn diện") - ngày càng phổ biến hơn trong một số lĩnh vực của tiếng Anh nói.
Có thể một số người đang đọc những kịch bản được AI hỗ trợ, nhưng xu hướng tương tự cũng xuất hiện cả trong các podcast ít có sự chuẩn bị trước. Các tác giả nghiên cứu đã thận trọng chỉ ra có mối liên hệ giữa việc dùng AI và xu hướng có những từ đặc trưng này, chứ không khẳng định chắc chắn nguyên nhân. Dẫu vậy, những khuynh hướng ngôn ngữ gắn với máy móc dường như đã bắt đầu chảy ngược vào lời nói của con người.
Một thí nghiệm của Anil Doshi (Trường Kinh doanh Đại học Exeter, Anh) và Oliver Hauser (trường kinh doanh của University College London), cho thấy hiện tượng cũng đáng chú ý không kém. Những người viết được AI gợi ý ý tưởng đã tạo ra các câu chuyện được đánh giá là tăng chất lượng và dễ đọc hơn. Nhưng các câu chuyện cũng trở nên giống nhau hơn, bớt đa dạng đi.
Điều này rất dễ bị bỏ qua, bởi mỗi người được đánh giá theo chất lượng tác phẩm của riêng mình, chứ không phải theo việc họ có góp phần bảo vệ sự đa dạng của toàn bộ môi trường ngôn ngữ hay không. Không một người viết nào chủ tâm tạo ra một thứ độc canh ngôn ngữ đơn điệu. Nó có thể hình thành từ hàng nghìn lựa chọn mà xét riêng từng lựa chọn đều hoàn toàn hợp lý.
Nhưng người viết chỉ chiếm một nửa vòng tuần hoàn.
Một phần, chúng ta học cách nhận biết một tư tưởng thông minh phải được diễn đạt như thế nào thông qua việc đọc. Những kiểu diễn đạt lặp đi lặp lại dần trở thành chuẩn mực mà người đọc quen chờ đợi, biên tập viên đánh giá cao, giáo viên khuyến khích cách viết đó, và người đọc tin cậy. Cuối cùng, một câu văn ngập ngừng có thể bị xem là thô vụng khi đặt cạnh một câu văn trơn tru. Một lập luận bị tản mạn trước khi làm rõ đại ý có thể bị coi là thiếu chặt chẽ. Người viết có thể bắt đầu tự sửa mình theo một chuẩn nào đó ngay cả trước khi dùng đến AI.
Vô hình chung, máy móc tiếp bước vào lãnh địa này.
Điều này quan trọng vì hình thức thể hiện ngôn ngữ không đơn giản chỉ là lớp vỏ bọc biểu đạt ý nghĩ đã hoàn chỉnh, mà còn định hình những ý nghĩ nào có thể thành hình. Một chuỗi lập luận ba phải được ngộ nhận thành sự cân bằng thận trọng, một bản tóm tắt có thể gây khép lại một câu hỏi lẽ ra phải được để ngỏ, một dàn ý được đưa ra ngay từ đầu hàm ý rằng người viết đã biết trước suy nghĩ của mình sẽ dẫn tới đâu. Những cấu trúc giả tạo ấy triệt tiêu cách suy nghĩ tự nhiên của con người.
Tư duy của chúng ta là sự trở đi trở lại với những điều mơ hồ, vấp phải điều bất ngờ, lẩn khuất đi rồi lại trở lại trong một hình thức thể hiện khác. Nếu mọi lập luận đều phải đi theo con đường hiệu quả từ phần mở đầu đến kết luận, chúng ta có thể đánh mất nhiều hơn sự đa dạng về phong cách. Chúng ta có thể đánh mất những cách suy nghĩ chỉ xuất hiện khi ta chấp nhận bị lạc đường đôi chút.
Có lẽ nói rằng con người đang trở nên giống máy là kể ngược câu chuyện. Máy móc trước hết học cách mô phỏng một phiên bản trung bình của con người. Giờ đây, chúng ta gặp hình ảnh trung bình ấy ở khắp nơi và có nguy cơ nhầm nó với giọng nói tự nhiên của trí tuệ.
Vòng lặp là nguy cơ, không phải điều tất yếu
AI không phải lúc nào cũng khiến con người trở nên giống nhau hơn. Một thí nghiệm đăng ký trước gần đây của Nathanael Jo và Manish Raghavan cho thấy khi những người viết có sử dụng AI được khuyến khích theo đuổi tính độc đáo thay vì chỉ chú trọng chất lượng chung, sản phẩm của cả nhóm trở nên đa dạng hơn. Họ sử dụng AI một cách có chọn lọc như một nguồn mở ra những khả năng, chứ không phải câu chữ có thẩm quyền được chấp nhận nguyên si.
Có một khác biệt sâu sắc giữa việc yêu cầu máy "hãy cải thiện đoạn này" và bước vào một cuộc tranh luận với nó. Yêu cầu thứ nhất thường có nghĩa là: hãy đưa lời văn của tôi đến gần hơn với một tiêu chuẩn có sẵn. Cuộc đối thoại với máy có thể dẫn tới kết quả khác. Người viết có thể bác bỏ câu văn bóng bẩy, bảo vệ một cách diễn đạt vụng về, đòi hỏi một ý kiến phản bác, đi theo một liên tưởng không ngờ tới, hoặc nói với cỗ máy rằng ý tưởng hấp dẫn nhất của nó thực ra là sai.
Trong một cuộc trao đổi như vậy, văn phong riêng không cần được bảo tồn nguyên vẹn như một đồ vật khóa kín trong tủ. Nó có thể trở nên rõ nét hơn nhờ sự kháng cự. Vấn đề là con người có hiện diện trong quá trình sử dụng AI hay không, có còn lựa chọn, từ chối, nhận ra và chịu trách nhiệm về những gì cuối cùng được đưa ra hay không.
Người đọc cũng có một quyền năng tương tự. Sự khó chịu trước sự nhàm chán, rập khuôn giống nhau cũng là một hình thức kháng cự. Nỗi bất an của biên tập viên đã làm gián đoạn vòng tuần hoàn ấy, bởi không mặc nhiên coi sự trôi chảy nghĩa là người viết đã thực sự suy nghĩ.
Tương lai của ngôn ngữ có thể phụ thuộc ít hơn vào những gì máy móc có thể viết, mà nhiều hơn vào những điều mà người đọc dần không còn nhận ra.
Người biên tập viên đã nhận thấy vòng lặp.
Máy đã học từ chúng ta cách viết giống nhau. Chúng ta không cần học lại điều ấy từ máy.
*Bài viết sử dụng GPT5.6 Sol. Đầu vào cho bài viết gồm các cuộc trao đổi của tác giả trả lời cho biên tập viên của Tia Sáng về tác động của AI tới nhận thức và quá trình viết, đọc, các nhận định, và các nghiên cứu mới công bố xung quanh vấn đề này.
Tài liệu trích dẫn trong bài
Doshi, A. R., và Hauser, O. P. (2024). "Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content." Science, 10(28), eadn5290.
Jo, N., và Raghavan, M. (2026). "Incentives shape how humans co-create with generative AI." arXiv:2604.03529.
Yakura, H., và cộng sự (2025). "Empirical evidence of Large Language Model’s influence on human spoken communication." arXiv:2409.01754.