Người hiểu biết nhất thường tỏ ra ít chắc chắn nhất

Tóm tắt: AI cần những người kể chuyện giỏi hơn, chứ không cần các nhà nghiên cứu được huấn luyện để nói như chính trị gia. Khi công chúng phản ứng với cách diễn đạt hơn là nội dung, những người hiểu rõ hệ thống nhất lại thường bị gạt ra ngoài cuộc thảo luận quan trọng nhất về tương lai của chính công nghệ đó.

Minh họa về khoảng cách giữa chuyên gia và công chúng

Khi chuyên gia nói mà không ai chịu lắng nghe

Tôi đã xem cuộc trò chuyện gần đây của Dwarkesh Patel với John Schulman, Beren Millidge và Charlie O'Neill. Trong suốt một tiếng rưỡi, một số bộ óc sắc sảo nhất đang làm việc trong lĩnh vực AI đã cố gắng lý giải công khai những câu hỏi thực sự khó.

Liệu AI có thể tự động hóa nghiên cứu AI? Liệu nó có thể tự chọn mục tiêu nghiên cứu cho mình? Tiến bộ có bị chặn lại khi thứ chúng ta cần không thể chuyển hóa thành một phần thưởng rõ ràng? Điều gì sẽ xảy ra khi các mô hình trở nên giỏi chạy thí nghiệm hơn nhưng con người vẫn cần quyết định thí nghiệm nào là quan trọng?

Đây không phải những câu hỏi nhỏ. Câu trả lời có thể định hình nền kinh tế, chính trị và rất có thể là cả quỹ đạo của nền văn minh.

Nhưng một phần đáng chú ý của phản ứng lại xoay quanh việc những người nói thường xuyên dùng từ "like" (kiểu như). Tôi hiểu. Một khi đã nhận ra một tật nói, thật khó để ngừng để ý đến nó. "Like" có thể khiến một câu trở nên kém chính xác. Dùng đủ nhiều, nó có thể khiến một người thông minh nghe có vẻ kém tự tin hơn thực tế.

Nhưng tôi cũng thấy phản ứng đó đáng suy ngẫm.

Chúng ta có những người hiểu biết sâu sắc, trực tiếp đang cố suy nghĩ ở rìa của những gì nhân loại biết. Họ tự sửa mình. Họ đặt điều kiện cho các tuyên bố. Họ tìm ví dụ. Thỉnh thoảng họ phải vớ lấy một từ đệm trong khi đang lắp ghép một ý nghĩ khó ngay tại chỗ.

Trong khi đó, phần lớn cuộc thảo luận công khai về AI lại do các chính trị gia, lãnh đạo doanh nghiệp và những người bình luận chuyên nghiệp dẫn dắt - những người đã thành thạo kỹ năng ngược lại: đưa ra sự chắc chắn đơn giản, bóng bẩy về những điều họ hầu như không hiểu.

Những người ít bị thực tế cọ xát nhất thường cũng có những câu văn ít bị cọ xát nhất. Đó là một vấn đề.

Sự thật luôn có nhiều mệnh đề phụ

Các nhà nghiên cứu rào đón là có lý do. Câu trả lời trung thực cho một câu hỏi kỹ thuật quan trọng thường là: còn tùy vào mục tiêu, dữ liệu, môi trường, khung thời gian và vào việc chính xác bạn định nghĩa "trí tuệ" là gì. Câu trả lời đó chính xác. Nó cũng là một chương trình truyền hình dở tệ.

Người nói ít cẩn thận có lợi thế khổng lồ. Họ có thể gỡ bỏ mọi điều kiện, nén một xác suất thành một lời tiên đoán và biến một hệ thống phức tạp thành một khẩu hiệu.

• AI sẽ lấy hết việc làm.
• AI chỉ là tính năng tự động hoàn thành.
• AGI sẽ đến trong hai năm nữa.
• AGI chỉ là chiêu trò tiếp thị.
• Quy định sẽ giết chết đổi mới sáng tạo.
• Quy định sẽ cứu nhân loại.

Tất cả những câu này lan truyền xa hơn nhiều so với: "Có một vài cơ chế khả dĩ ở đây, và kết quả phụ thuộc vào việc nút thắt nào chiếm ưu thế."

Diễn ngôn công khai thưởng cho sự tự tin từ rất lâu trước khi thưởng cho sự hiệu chỉnh đúng mức. Điều này không chỉ riêng AI. Nhưng AI khiến nó trở nên đặc biệt nguy hiểm vì khoảng cách giữa những gì công nghệ có thể làm, những gì người ta nghĩ nó có thể làm, và những gì các thể chế tuyên bố nó có thể làm, vốn đã vô cùng lớn. Các quyết định về việc làm, giáo dục, an ninh quốc gia, đầu tư và quy định đang được đưa ra ngay bên trong khoảng cách đó.

Nếu những người hiểu hệ thống rút lui vào các bài báo, phòng thí nghiệm tư nhân và những cuộc trò chuyện chỉ người trong giới mới hiểu, khoảng trống đó sẽ không bị bỏ trống. Nó sẽ bị lấp đầy bởi những người có chuyên môn chính là ngôn ngữ: kỷ luật thông điệp, móc cảm xúc, thống kê chọn lọc và những câu được thiết kế để sống sót qua một chu kỳ tin tức.

Vì sao những định dạng như Dwarkesh lại quan trọng

Đây là lý do các định dạng như của Dwarkesh có ý nghĩa. Anh ấy tạo không gian để chuyên gia lý luận công khai, chứ không chỉ đến và trình bày một kết luận đã được phê duyệt. Chính sự bất đồng mới là nội dung. Bạn nghe thấy các giả định bị kiểm tra, các định nghĩa được sửa lại, và những lập trường tự tin trở nên kém tự tin hơn dưới áp lực. Đó là âm thanh của tư duy. Nó cũng lộn xộn.

Một bài phát biểu diễn đàn được trau chuốt sẽ che giấu những nhánh đã bị bỏ đi. Một cuộc trò chuyện trực tiếp lại phơi bày chúng. Ai đó bắt đầu một câu trước khi biết chính xác nó sẽ kết thúc ở đâu. Họ dùng một phép so sánh, nhận ra nó chưa hoàn hảo, và thay thế nó. Họ nói "kiểu như" trong khi đang tìm cây cầu nối giữa một trực giác và một tuyên bố.

Chúng ta nên muốn nhiều điều này hơn, chứ không phải ít hơn. Nhưng những lời chỉ trích cũng không thể đơn giản bị gạt đi. Nếu các chuyên gia muốn tác động đến hiểu biết của công chúng, đúng đắn thôi là chưa đủ. Một ý tưởng không thể thoát ra khỏi căn phòng sẽ thua một ý tưởng tồi hơn nhưng có thể lan truyền.

Đó cũng là lý do tôi rất thích các định dạng bảng trắng mới. Một chiếc bảng trắng khiến quá trình kiến tạo ý tưởng trở nên hữu hình. Bạn xem ai đó vẽ mô hình, nhận ra chỗ nó chưa thực sự vận hành, xóa đi một phần, và thử lại. Nó biến chuyên môn từ một câu trả lời bóng bẩy thành một quá trình mà phần còn lại của chúng ta có thể theo dõi.

Câu trả lời không phải là biến các nhà nghiên cứu thành chính trị gia. Mà là giúp những người kỹ thuật mang được nhiều trí tuệ của họ hơn qua khoảng cách đó. Tôi đã phải học điều này theo cách khó khăn nhất.

Nói khi bộ não đang chạy trước miệng

Tôi là một người có hệ thần kinh khác biệt (AuDHD), từng là người xây dựng sản phẩm và giờ là CEO. Bộ não tôi có xu hướng phân nhánh.

Trong khi tôi đang giải thích một ý, tôi có thể thấy ba điều kiện bổ sung, hai ngoại lệ, bốn bước phía trước, và một vấn đề lân cận bỗng trở nên quan trọng — trong lúc đang cố giải quyết một vấn đề khác trong đầu. Nếu tôi cố nói hết tất cả, ý chính sẽ biến mất. Nếu tôi nén hết chúng lại, tôi lo mình đang nói không chính xác.

Bán hàng khiến điều này đặc biệt khắc nghiệt. Khách hàng không trải nghiệm sự tinh tế bên trong mô hình tư duy của bạn. Họ trải nghiệm câu nói được thốt ra.

Theo thời gian, tôi tìm ra vài điều giúp việc nói dễ hơn mà không buộc tôi phải giả vờ rằng thế giới đơn giản hơn thực tế.

1. Luyện tập phiên bản giải thích cho trẻ 5, 10 và 15 tuổi

Ngôn ngữ đơn giản không phải bằng chứng của tư duy đơn giản. Nó thường là bằng chứng rằng ai đó đã làm xong phần việc nén thông tin. Tôi luyện cách giải thích ý tưởng như thể người nghe là một đứa trẻ năm tuổi, rồi mười tuổi, rồi một người trưởng thành thông minh ngoài ngành.

GPT hữu ích ở đây, không phải như một người viết thuê, mà như một đối tác phản biện. Hãy hỏi nó:

• Những từ nào trong lời giải thích này đòi hỏi kiến thức nền trước đó?
• Hãy giải thích lại ý của tôi như thể bạn là một khách hàng lần đầu nghe.
• Một câu mà họ có khả năng nhớ nhất là gì?

Nếu phiên bản đơn giản làm thay đổi ý nghĩa, nó đã quá đơn giản. Nếu nó giữ nguyên được cơ chế, có lẽ bạn đã tìm ra ý tưởng.

2. Dùng khoảng lặng kiểu Obama

Sự im lặng có vẻ dài hơn nhiều đối với người nói so với khán giả. Khi cần suy nghĩ, bản năng của tôi là giữ kênh âm thanh luôn bận rộn: "kiểu như", "ừm", "đại khái", "bạn biết đấy".

Barack Obama thường làm một điều hiệu quả hơn. Ông im lặng. Một khoảng lặng có thể tạo cảm giác đầy uy quyền vì nó báo hiệu rằng câu tiếp theo đang được chọn chứ không phải buột ra. Quan trọng hơn, nó cho bộ nhớ làm việc của bạn một khoảnh khắc để đuổi kịp. Bạn không cần loại bỏ mọi từ đệm. Chỉ cần thay một số trong đó bằng khoảng không.

3. Cho người ta một câu chuyện để mang đi

Người ta hiếm khi nhắc lại chính xác khuôn khổ của bạn. Họ nhắc lại câu chuyện đã khiến khuôn khổ đó trở nên dễ hiểu. Cấu trúc câu chuyện đơn giản nhất mà tôi biết là:

• Một người muốn điều gì đó.
• Có gì đó cản trở.
• Có gì đó thay đổi.

Thế là đủ.

Trong bán hàng, tôi cố không bắt đầu bằng kiến trúc của sản phẩm. Tôi bắt đầu bằng khách hàng đang mất khách tiềm năng sau 6 giờ chiều, nhân viên mỗi sáng đến và đối mặt với một đống cuộc gọi cần gọi lại, và điều gì đã thay đổi khi những cuộc trò chuyện đó được xử lý ngay lập tức. Công nghệ có thể theo sau. Câu chuyện cho nó một chỗ để đáp xuống.

4. Đặt tuyên bố trước lời rào đón

Các chuyên gia thường mở đầu bằng mọi thứ có thể khiến họ sai.

"Tôi chưa xem hết dữ liệu, và có vài cách lý giải khả dĩ, nhưng có lẽ..."

Đến lúc tuyên bố thực sự xuất hiện, cả căn phòng đã rời đi trong đầu.

Hãy thử đảo ngược thứ tự: "Nút thắt nằm ở việc đánh giá. Có hai trường hợp mà điều đó có thể không đúng."

Sự bất định vẫn còn đó. Nó chỉ được gắn vào một lập trường dễ nắm bắt.

Điều này quan trọng vì những người không phải chuyên gia sẽ không rào đón thay bạn. Nếu bạn chôn kết luận của mình dưới bảy lớp điều kiện, ai đó hiểu biết ít hơn sẽ tuyên bố một kết luận tồi hơn trong tám từ và chiếm lấy cuộc trò chuyện.

Hãy quyết đoán ở nơi bằng chứng cho phép. Hãy rào đón ở nơi sự bất định là thật. Đừng rào đón chỉ để khiến bản thân an toàn hơn về mặt xã hội.

5. Đơn giản hóa mọi thứ

Một ý mỗi câu là một mặc định tốt. Trong một đoạn độc thoại được chuẩn bị, một câu dài hơn có thể vận hành vì bạn kiểm soát nhịp điệu và đích đến. Trong một cuộc trò chuyện trực tiếp, các đơn vị ngắn hơn vững chắc hơn. Chúng sống sót qua căng thẳng, ngắt lời và bộ nhớ làm việc hạn chế của người nghe.

Điều này không có nghĩa là làm mọi ý tưởng trở nên nông cạn. Nó có nghĩa là phơi mở sự phức tạp theo từng lớp.

Trước tiên, cho tôi tấm bản đồ. Sau đó, cho tôi thấy địa hình.

6. Viết công khai

Viết là cách luyện nói tốt nhất mà tôi từng tìm thấy. Nó buộc tôi khám phá xem mình thực sự có một ý tưởng hay chỉ là một đám mây những suy nghĩ liên quan. Việc công bố thêm áp lực hữu ích. Bạn phải chọn tuyên bố, tìm câu chuyện và nhận ra chỗ người đọc bị lạc.

Substack đặc biệt phù hợp cho việc này vì nó cho đủ không gian để lý luận mà không đòi hỏi sự trau chuốt của một cuốn sách hay sự nén chặt của một bài đăng mạng xã hội. Viết ý tưởng. Kể câu chuyện. Công bố nó. Rồi giải thích nó thành lời mà không nhìn vào trang giấy. Vòng lặp đó tích lũy theo thời gian.

Giữ lại sự bất định. Loại bỏ màn sương mù.

Mục tiêu không phải là khiến mọi nhà nghiên cứu AI nói như một CEO được huấn luyện truyền thông. Thành thật mà nói, chúng ta đã có đủ các CEO được huấn luyện truyền thông rồi.

Những chỗ ngập ngừng, những lời rào đón và những lần tự sửa ngay tại chỗ là bằng chứng rằng ai đó đang lý luận chứ không phải đang đọc thuộc lòng. Chúng ta nên cẩn thận đừng trừng phạt mọi dấu hiệu hữu hình của tư duy cho đến khi chỉ còn lại những người trình diễn.

Nhưng những người kỹ thuật cũng không thể phàn nàn rằng tranh luận công khai nông cạn trong khi từ chối học cách để ý tưởng lan truyền.

Chúng ta cần cả hai: những chuyên gia sẵn sàng suy nghĩ công khai, và những chuyên gia sẵn sàng trở thành người kể chuyện giỏi hơn. Giữ lại những lời rào đón bảo vệ sự thật. Loại bỏ sự phức tạp chỉ để bảo vệ người nói. Hãy im lặng thay vì lấp đầy khoảng trống. Nêu tuyên bố trước khi đặt điều kiện cho nó. Dùng từ ngữ đơn giản. Cho người ta một câu chuyện họ có thể mang sang phòng bên cạnh.

Tương lai của AI sẽ không chỉ được quyết định bởi những người xây dựng hệ thống. Nó còn được quyết định bởi những người có thể giải thích những hệ thống đó là gì, không phải là gì, và chúng ta nên làm gì với chúng.

Nếu các chuyên gia không học cách kể câu chuyện đó, sẽ có người khác kể thay họ.