Chúng ta không nên để AI viết giùm mình vì nhiều lí do.
Ý chính:
- Viết rất khó. Vì nó khó nên nỗ lực nào bỏ ra cũng đáng giá.
- AI có công dụng của nó, nhưng chúng ta nên tập trung tạo ra sản phẩm công việc của mình trước đã.
- AI hữu ích ở chỗ nó có thể làm người tranh luận giúp chúng ta thẩm định ý tưởng.
Hôm nọ, tôi bắt đầu viết một bài nghiên cứu. Tôi lên dàn ý rồi bắt tay vào viết phần giới thiệu. Tôi phát hiện ra viết giới thiệu thật sự khó, tôi chật vật tìm câu chữ cho cái ý tôi muốn viết, rồi tôi dừng lại, đứng dậy đi bộ một chút rồi quay lại viết, và cuối cùng đành gác lại để buổi sau viết tiếp.
Ở góc độ nào đó thì tôi thích điều này. Tôi thấy nó vui. Đúng thật là quá trình viết khá thử thách, nhưng vì vậy mà nó vui.
Hiện tại thì tôi không phản đối AI. Tôi đã dùng nó cho nhiều mục đích, tôi chỉ không đồng ý việc người ta ăn cắp tác phẩm của con người để huấn luyện mô hình AI, dù đó là văn bản hay hình ảnh, và tôi sẽ thắng kiện trước Anthropic khi họ “lấy cắp” quyển sách Out of My Skull mà tôi và John Eastwood đồng tác giả.
Nhưng tôi nghĩ rằng chúng ta sẽ mất nhiều thứ nếu giao lại những việc mình có thể tự làm cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).
Những hạn chế khi sử dụng AI
Trước hết, chúng ta trở nên tẻ nhạt hơn. Tôi đã từng viết về cái sự chán này rồi. LLMs là những thuật toán dự đoán đói data. Bản chất dự đoán này khiến nó chèn những từ có tần suất xuất hiện cao vào câu. Như Mark Bieleke và Wanja Wolff đã chỉ ra là chúng ta rồi sẽ có giọng văn na ná nhau. Thử tưởng tượng nếu văn học cũng vậy thì sao?
Thứ hai, khi giao cho AI viết, chúng ta mất đi niềm vui khi bỏ công viết ra. Các nhà khoa học nhận thức cho rằng, thường trong cùng một điều kiện, chúng ta có xu hướng né tránh nỗ lực, kể cả nỗ lực suy nghĩ. Nói cách khác, chúng ta là những người “tiết kiệm tư duy”. Có thể lý giải dưới góc độ sinh học là nguồn lực cần thiết để cơ thể hoạt động như glucose, oxy là hữu hạn nên việc chúng ta tiết kiệm nó và tránh nhiều hoạt động đòi hỏi nỗ lực cũng là hợp lý thôi.
Nhưng Michael Inzlicht gần đây đã đưa ra cách lý giải khác về nỗ lực, đó là chúng ta có thể cảm thấy dễ chịu khi làm những việc đòi hỏi nhiều công sức. Có lẽ là do cảm giác đạt được thành tựu khi chúng ta hoàn thành công việc. Suy cho cùng thì thật khó mà cảm được cái vui mà không có tí khổ đau. Tôi lại nghĩ đến việc xăm hình. Chúng ta không chỉ xăm hình vì hình đó đẹp hoặc mang ý nghĩa riêng nào đó, mà còn vì chúng ta đã vượt qua được “nỗi đau đớn tự nguyện” khi xăm.
Inzlicht còn đi xa hơn. Ông cho rằng đôi khi chúng ta chọn làm một việc nào đó là vì nó khó làm. Chúng ta biết trước là việc mình làm sẽ rất gian nan, nhưng vẫn quyết tâm làm vì chúng ta coi trọng nỗ lực. Có lẽ khi chúng ta kiên trì vượt qua thử thách, sự kiên trì đó cũng phần nào nói lên được con người chúng ta.
Thứ ba, nếu chúng ta xem AI là công cụ viết duy nhất của mình, nghĩa là chúng ta đã từ bỏ trách nhiệm phát triển kĩ năng và giọng văn của mình. Nó giống như mấy lời chê trách chúng ta đã nghe suốt: con người bắt đầu có lối viết giống hệt nhau, tẻ nhạt hết sức.
Nếu đã từng học nhập môn Tâm lý học thì chắc hẳn ai cũng biết đến con số 7 ± 2 trong định luật Miller. Con số này được cho là lượng thông tin chúng ta có thể lưu vào não trong thời gian ngắn, tức là trí nhớ ngắn hạn hoặc trí nhớ làm việc. Trong phần giới thiệu của nghiên cứu gốc của George A. Miller, ông đã mô tả sự hoang tưởng của mình trước một con số, thậm chí còn đùa vui về những thuyết âm mưu để lý giải vì sao con số 7 cứ đeo bám mình, cứ chạy dữ liệu thì con số 7 cứ liên tục xuất hiện. Lối viết này của ông thật sáng tạo, vừa độc đáo, hài hước, lôi cuốn, vừa đậm chất Miller. Tiện đây, tôi cũng muốn nói chúng ta đang dần ít chấp nhận lối viết hài hước trong văn khoa học, quá là tiếc đi!
Nếu để AI và LLMs gánh phần viết cho mình, chúng ta khó mà tìm được giọng văn riêng cho mình. Các nghiên cứu gần đây cho thấy khi sử dụng AI để viết, chúng ta cũng vô tình phát ra những câu cửa miệng hoặc thuật ngữ mà AI thường dùng. Chúng ta không chỉ bắt đầu nói chuyện giống nhau mà còn giống cả AI, điều này quả là đáng lo ngại.
Vậy chúng ta nên làm gì? Xét đến độ phổ biến của LLMs và mức độ dễ tiếp cận đối với học sinh và giáo viên, nếu đề xuất loại bỏ AI thì rất vô lý. “Thần đèn” đã chui ra ngoài rồi, và theo một vài nhận định có hơi cường điệu tí, ông thần đèn này có thể tiêu diệt nhân loại trong thập kỷ tới.
Một số cách ứng dụng AI hiệu quả hơn
Đề xuất đầu tiên của tôi là hãy ngừng tránh né những thứ khó khăn nhọc nhằn. Điều gì đáng giá đều phải có nỗ lực trong đó, chứ không riêng gì viết. Mọi mối quan hệ, sở thích hay những việc hàng ngày như làm vườn, chăm sóc thú cưng đều cần nỗ lực và đều đáng giá. Tự mình diễn đạt ý tưởng của mình cũng là đáng giá. Nó buộc chúng ta phải định hình các ý tưởng có trong đầu, rồi khi từng con chữ dần hiện lên trang viết, chúng ta buộc phải chất vấn những ý tưởng đó. Chẳng hạn như “mình đã diễn đạt đúng cái ý của mình chưa?”, “Người ta có hiểu đúng cái kiểu mình muốn người ta hiểu không?” hoặc là “Người ta sẽ phản biện lại quan điểm của mình thế nào?”
Đề xuất thứ hai là tận dụng AI để nó trau chuốt văn phong cho mình. Ví dụ như ngữ pháp của tôi không chuẩn, và tôi cũng có những đồng nghiệp mà tiếng Anh với họ là ngôn ngữ thứ hai nhưng lại hơn hẳn tôi trong khoản tách động từ nguyên mẫu. LLMs có thể sẽ rất hữu ích, đặc biệt đối với những nhà khoa học mà tiếng Anh không phải tiếng mẹ đẻ. Nhưng tôi thực sự cho rằng việc viết nên bắt đầu từ ý tưởng của con người, dù phát triển và diễn giải ý tưởng đó có khó khăn đến đâu.
Viết cơ bản là chia sẻ ý tưởng. Khi ý tưởng được viết ra và chia sẻ, ý tưởng đó không còn là sở hữu của riêng chúng ta, nó được phơi ra để mọi người phản biện, mổ xẻ và tiếp thu. Trong một bài viết gần đây trên tạp chí Nature, Marc Schmitt gợi ý dùng AI để làm bạn tranh luận. Bạn có thể trình bày ý tưởng và lập luận của mình và kêu Claude chứng minh bạn sai. Dù vẫn luôn tin rằng giao tiếp giữa người với người hơn hẳn chatbot về mặt giá trị, nhưng tôi cho rằng đây là cách sử dụng AI hợp lý.
Ngoài việc đối diện với cái khó, cái gian nan khi viết, tôi cũng khuyên bạn nên đón nhận niềm vui từ nó. Cá nhân tôi cảm thấy hào hứng khi đặt bút viết, một việc khá thử thách. Nhưng có lẽ đó mới là tôi.
Tác giả: James Danckert, Ph.D. – nhà khoa học Nhận thức tại Đại học Waterloo. Hướng nghiên cứu của ông là sự nhàm chán, khả năng chú ý, các mô hình tư duy và hệ quả của đột quỵ.
Bài viết gốc: The Joy of Writing