Không hề có AI: Góc nhìn gây tranh cãi về bản chất thực sự của trí tuệ nhân tạo

Trong bối cảnh AI đang thống trị mọi mặt trận công nghệ, một trong những trí tuệ hàng đầu của Thung lũng Silicon đã đưa ra tuyên bố gây sốc: "Không hề có AI". Jaron Lanier, nhà khoa học máy tính được tạp chí Time vinh danh trong danh sách 100 người có ảnh hưởng nhất năm 2015, cho rằng những gì chúng ta gọi là AI thực chất chỉ là công cụ tổng hợp dữ liệu do con người tạo ra.

Theo Lanier, các mô hình như GPT-4 không hề có ý thức hay trí tuệ riêng, mà chỉ là phiên bản Wikipedia khổng lồ được "trộn lẫn" bằng thuật toán thống kê. Bài viết mở ra cuộc tranh luận sâu sắc về cách chúng ta nhìn nhận và quản lý công nghệ này vì lợi ích xã hội.

Bản chất thực sự của AI: Sản phẩm của sự cộng hưởng con người

Lanier ví các chương trình tạo văn bản như GPT-4 giống như một phiên bản Wikipedia chứa nhiều dữ liệu hơn, được nghiền nát bằng thống kê. Tương tự, các chương trình tạo hình ảnh là phiên bản nâng cấp của công cụ tìm kiếm hình ảnh trực tuyến, nhưng có thêm hệ thống kết hợp các bức ảnh.

"Trong cả hai trường hợp, chính con người đã viết văn bản và cung cấp hình ảnh. Các chương trình mới chỉ là sự tổng hợp công việc do trí óc con người tạo ra," Lanier nhấn mạnh.

Điểm mới mẻ nằm ở chỗ quá trình tổng hợp đã trở nên có định hướng và giới hạn, tạo ra kết quả hữu ích và thường ấn tượng. Tuy nhiên, theo ông, đây là sự khám phá những mối tương quan tiềm ẩn giữa các sáng tạo của con người, chứ không phải phát minh ra một dạng trí tuệ mới - không giống như HAL 9000 hay Commander Data trong các bộ phim khoa học viễn tưởng.

Hình minh họa về bản chất tổng hợp dữ liệu của AI

Data Dignity: Giải pháp cho nền kinh tế số công bằng

Từ nhận định trên, Lanier đề xuất khái niệm "Data Dignity" (Phẩm giá dữ liệu) - một hướng đi ông đã đóng góp phát triển từ lâu trước khi trào lưu AI lớn bùng nổ. Ý tưởng này còn được gọi là "data as labor" (dữ liệu như lao động) hay "plurality research" (nghiên cứu đa nguyên).

Mô hình hiện tại - nơi người dùng cung cấp dữ liệu miễn phí để đổi lấy dịch vụ miễn phí như tìm kiếm hay mạng xã hội - đã bộc lộ những mặt tối nghiêm trọng:

• Hiệu ứng mạng lưới khiến vài nền tảng lớn thâu tóm thị trường, tiêu diệt các đối thủ nhỏ như báo địa phương
• Thuật toán gây nghiện nhắm vào người dùng, khiến họ trở nên tự phụ, cáu kỉnh và hoang tưởng
• Sự thiếu minh bạch khi trải nghiệm trực tuyến "miễn phí" thực chất là một hình thức quảng cáo ảnh hưởng trá hình

Trong thế giới có data dignity, dữ liệu số sẽ gắn liền với những con người được công nhận là người tạo ra nó. Người sáng tạo có thể được trả công khi tác phẩm của họ bị lọc và tái tổ hợp qua các mô hình lớn. Các trung tâm công nghệ sẽ kiếm phí từ việc tạo điều kiện cho những hoạt động mà con người mong muốn.

"Một số người kinh hãi trước ý tưởng về chủ nghĩa tư bản trực tuyến, nhưng đây sẽ là một chủ nghĩa tư bản trung thực hơn. Mô hình 'miễn phí' quen thuộc đã là một thảm họa," Lanier nhấn mạnh.

Tương lai lao động trong kỷ nguyên AI: Cơ hội từ sự thay đổi

Lanier đưa ra một ví dụ sinh động về robot cắt tỉa cây được điều khiển bởi AI. Khi robot xuất hiện, những người thợ cắt tỉa truyền thống có thể bị mất giá trị hoặc mất việc. Nhưng điều này có thể mở ra một loại hình nghệ thuật cảnh quan gián tiếp mới - chẳng hạn như nghệ thuật tạo hình ảnh ba chiều (holographic topiary) nhìn từ nhiều góc độ khác nhau.

Với data dignity, các mô hình này có thể tạo ra nguồn thu nhập mới, phân phối thông qua các tổ chức tập thể. Công việc cắt tỉa cây sẽ trở nên đa chức năng và thú vị hơn theo thời gian, với một cộng đồng có động lực duy trì giá trị của mình.

Mỗi lần giới thiệu thành công một ứng dụng AI hoặc robot đều có thể đánh dấu sự ra đời của một loại hình công việc sáng tạo mới. Điều này sẽ giúp xoa dịu quá trình chuyển đổi sang nền kinh tế tích hợp các mô hình AI.

Vì sao các công ty AI nên ủng hộ Data Dignity?

Ngoài lý do nhân văn, còn có những lý do vị kỷ khiến các công ty AI cần chấp nhận data dignity. Các mô hình chỉ tốt bằng dữ liệu đầu vào của chúng. Chỉ thông qua hệ thống như data dignity, chúng ta mới có thể mở rộng mô hình sang những lĩnh vực mới.

Hiện tại, việc yêu cầu một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) viết bài luận dễ hơn nhiều so với yêu cầu tạo ra một thế giới thực tế ảo tương tác, vì có rất ít thế giới ảo tồn tại. Giải pháp mà Lanier đề xuất: hãy trao cho những người đóng góp thêm thế giới ảo cơ hội danh vọng và thu nhập.

Quan điểm của Lanier không chỉ là lời cảnh báo về cách chúng ta đang hiểu sai về AI, mà còn là lộ trình xây dựng một hệ sinh thái công nghệ công bằng hơn, nơi giá trị sáng tạo của con người được ghi nhận và đền đáp xứng đáng. Trong bối cảnh Việt Nam đang đẩy mạnh chuyển đổi số và ứng dụng AI, bài học này càng trở nên có ý nghĩa khi chúng ta cần xây dựng một nền tảng dữ liệu minh bạch và bền vững ngay từ đầu.