Người và 'giống loài' AI

Tháng 6 vừa rồi, tôi đứng lớp trong chủ đề AI tại một trại hè dành cho 60 học sinh 12-20 tuổi.

Tôi chia các em thành 9 nhóm và đưa ra yêu cầu đơn giản: liệt kê mặt lợi và hại của AI. Cả 9 nhóm khẳng định 100% các em dùng GenAI nhằm tham khảo mọi thắc mắc về học tập và đời sống. Nhưng tất cả đều nói ra cùng một mối lo: con người trở nên lười suy nghĩ và phụ thuộc vào AI. Tổng cộng, các em nêu 12 mặt lợi và 15 mặt hại. Tôi hỏi tiếp: "Vậy các em làm gì để tránh mặt hại?", tất cả im lặng.

Đó là khoảng trống tôi muốn nói tới hôm nay. Không phải khoảng trống về nhận thức, mà về nguyên tắc hành xử với "giống loài" AI.

Có một câu hỏi tôi luôn trăn trở: con người có thể tiến hóa trong một kiếp người không? Về mặt sinh học, câu trả lời là không. Vậy còn AI thì sao? Câu trả lời là có, với tốc độ có thể vượt xa khả năng thích nghi của không ít con người.

Trong 5 năm giảng dạy tại các trường đại học quốc tế, tôi thấy phần lớn sinh viên lẫn đồng nghiệp coi AI là một ứng dụng tìm kiếm và tổng hợp thông tin tiện lợi: gõ vào, lấy ra, dùng luôn, ít kiểm chứng - một thói quen "tắt não, bật ChatGPT".

Cách nhìn "AI là công cụ" có thể khiến con người mất cảnh giác. Bởi vì với một công cụ, ta chỉ cần biết cách vận hành, ứng dụng. Còn với "giống loài" đang "tiến hóa" mỗi ngày như AI, tự học từ hàng tỷ tương tác, và có khả năng định hình lại cách ta suy nghĩ, thì "biết vận hành, ứng dụng" là chưa đủ.

Khái niệm "giống loài kỹ thuật số" (digital species) được chia sẻ trong cộng đồng khoa học, mô tả các hệ thống công nghệ đang tiến hóa từ công cụ vô tri sang những thực thể linh hoạt, tự học hỏi và có khả năng tương tác phức tạp. Thuật ngữ này phổ biến hơn qua bài diễn văn năm 2024 của Mustafa Suleyman, CEO Microsoft AI, về bản chất của AI thế hệ mới.

Dù khái niệm này còn gây tranh cãi, đây không phải cách nói cường điệu hay lãng mạn hóa, mà là một nhận thức hữu ích, thúc đẩy cộng đồng nhìn nhận lại bản chất mối quan hệ người - AI.

Các hệ thống AI hiện đại thể hiện ít nhất ba đặc tính đáng chú ý:

Tính năng động và sáng tạo: AI đề xuất giải pháp và trả lời câu hỏi đa lĩnh vực theo cách mô phỏng tư duy người.

Khả năng tiến hóa nhanh: các mô hình AI liên tục cải tiến và phân nhánh, tạo ra một hệ sinh thái trao đổi dữ liệu và tri thức khổng lồ.

Khả năng giao tiếp với ngữ cảnh và thực thi tác vụ: AI không chỉ xử lý ngôn ngữ mà còn hành động trong môi trường thực.

Như vậy, con người đang sống cùng một "vị" có trí thông minh tổng hợp, khả năng tiếp cận, xử lý dữ liệu vượt trội về số lượng và đang được "tiến hóa" để vượt trội dần về chất lượng. Nếu chấp nhận điều đó, thì mối quan hệ giữa người và AI không còn là quan hệ chủ - tớ, mà là quan hệ cộng sinh, hợp tác chiến lược. Hai bên định hình lẫn nhau.

Một số thảo luận hiện nay xoay quanh câu hỏi: làm sao để AI có đạo đức? Các bộ nguyên tắc, khung pháp lý, cơ chế kiểm soát đều đi theo hướng này. Theo tôi, điều này cần thiết, nhưng chưa đủ và sẽ cần thêm thời gian và trí tuệ để triển khai. Trong khi đó, chiều ngược lại thường bị bỏ quên: đạo đức của người dùng AI.

Trong quan hệ giữa người với người, các tổ chức quốc tế đều có Code of Conduct (Bộ quy tắc ứng xử) và Business Etiquette (Phép tắc ứng xử trong công việc). Hay ở văn hóa Á Đông, ta quen thuộc với hiếu - lễ - nghĩa.... Điểm chung là chuẩn mực hành xử đều bắt đầu từ phía người chủ động tương tác.

Với AI, tôi đề xuất năm nguyên tắc:

Tỉnh táo và sáng suốt: người dùng cần nhận thức rõ mình đang tương tác với một hệ thống thu thập thông tin từ nhiều nguồn bao gồm cả đúng và sai, chuẩn mực và bịa đặt, không phải một thực thể toàn năng và biết tuốt. Mọi đầu ra của AI cần được kiểm chứng trước khi tin tưởng hoặc chia sẻ.

Trách nhiệm: ra quyết định cuối cùng vẫn là con người. Trách nhiệm đó bao gồm hai chiều: một mặt, không sử dụng AI để tạo nội dung gây hại, gian lận học thuật hay xâm phạm quyền riêng tư; mặt khác, khi AI đưa ra thông tin sai lệch, người dùng có trách nhiệm chỉ ra lỗi và cùng trao đổi để dẫn dắt AI đến câu trả lời chính xác, thay vì chấp nhận thụ động hoặc bỏ qua. Sử dụng kết quả AI cung cấp, người dùng cần nhận hoàn toàn trách nhiệm khi phân phối đến đối tượng thứ ba.

Lịch thiệp: Cách đặt câu hỏi quyết định chất lượng câu trả lời. Quá trình người dùng hỏi, lắng nghe phản hồi và điều chỉnh yêu cầu còn tái định hình nhận thức lâu dài của AI.

Ghi nhận đóng góp: khi AI tham gia vào quá trình tạo ra một sản phẩm, người dùng cần công khai mức độ tham gia: ở khâu nào, cho mục đích gì, và đóng góp đến đâu. Sự minh bạch này không chỉ là chuẩn mực học thuật và nghề nghiệp, mà còn là cách ứng xử phù hợp với tinh thần coi AI là thực thể đồng hành, đáng được ghi nhận thay vì bị che giấu.

Giới hạn, bảo vệ thông tin: thông tin cá nhân và dữ liệu nhạy cảm không nên được chia sẻ với các hệ thống AI thương mại khi chưa hiểu rõ chính sách bảo mật của nền tảng. Đây vừa là trách nhiệm bảo vệ bản thân, vừa là trách nhiệm với cộng đồng.

Một bài báo khoa học tôi tâm đắc, của Sinha và Lakhanpal đăng trên tạp chí AI & Society năm 2024, đặt câu hỏi: liệu AI có thể trở nên khôn ngoan? Hai tác giả kết luận rằng không có thước đo đơn lẻ nào nắm bắt được khái niệm này, bởi bản thân "quyết định khôn ngoan" phụ thuộc vào nền tảng văn hóa của từng cộng đồng.

Câu hỏi lớn nhất của thời đại này không phải là AI sẽ khôn ngoan đến đâu mà là: con người có đủ khôn ngoan để thiết lập các chuẩn mực sống cùng AI?

Haley Phan

Đọc bài gốc tại đây.