Tôi không muốn đọc những gì bạn không tự viết

Có một nghịch lý đang diễn ra trong thế giới công nghệ: AI giúp chúng ta viết nhanh hơn, nhiều hơn, nhưng phần lớn những gì nó tạo ra lại chẳng ai muốn đọc. Bài luận dưới đây của Colin Breck — một kỹ sư hệ thống kỳ cựu — đặt ra câu hỏi nhức nhối về giá trị thật sự của văn bản trong thời đại AI. Ông không phủ nhận sức mạnh của công cụ này, nhưng chỉ ra rằng khi bạn để máy viết thay mình, bạn đang phá vỡ một giao kèo xã hội quan trọng giữa người viết và người đọc.

Khi AI viết thay ta, người đọc bỏ đi

Một mô thức ngày càng phổ biến: người ta dùng AI để xây dựng sản phẩm, rồi lại dùng AI để tóm tắt ngược lại thành tài liệu thiết kế. Đọc những tài liệu kiểu này không chỉ khó — nó là một cực hình.

Tài liệu thiết kế vốn là một đề xuất để xây dựng đồng thuận, kéo mọi người cùng tham gia và tinh chỉnh ý tưởng qua quá trình suy nghĩ chậm rãi, có chủ đích. Nhưng giờ đây nó chỉ còn là một bản tóm tắt do máy tạo ra, chi tiết đến mức kiệt sức, không có ngữ cảnh, không có góc nhìn. Nó khó đọc. Nó vô hồn. Người viết những tài liệu này lại mất kiên nhẫn khi người khác không hào hứng, trong khi chính họ đã dựng xong sản phẩm rồi.

Điều tương tự cũng xảy ra với các bản tóm tắt pull request — dày đặc chi tiết kiểu "cái này đổi thành cái kia, cái này tách ra, cái kia gộp vào, chỗ này thêm test". Nhưng câu hỏi thật sự mà người đọc cần được trả lời lại vắng mặt: Tại sao chúng ta làm việc này? Giá trị nằm ở đâu? Mức độ rủi ro và khẩn cấp thế nào? Bạn muốn tôi góp ý chỗ nào?

Phần lớn văn bản do AI tạo ra, cũng như ngày càng nhiều thứ trên thế giới, chỉ là những phát ngôn nằm ngoài ngữ cảnh.

Tác giả còn kể một câu chuyện đau lòng: có người gửi cho ông tin nhắn cá nhân về một chủ đề nhạy cảm, rõ ràng đã được "mài giũa" qua AI để tránh làm ông phật lòng. Kết quả là tin nhắn trở nên vô cảm, lạnh lùng, rời rạc. Nó có đủ mọi thành phần nhưng không thành một chỉnh thể có nghĩa. Ông thà rằng người kia cứ là chính mình, viết bằng giọng riêng, có đam mê, dù chưa tìm được từ đúng, thậm chí chấp nhận rủi ro làm ông phật lòng.

Bạn có ngữ cảnh mà người đọc không có

Trong các mối quan hệ, luôn có sự tổn thương và rủi ro. Khi giao tiếp với AI, không có gì cả. Và nỗ lực loại bỏ tổn thương lẫn rủi ro cũng chính là nỗ lực xóa bỏ quá trình tạo dựng mối quan hệ.

Khảo sát của Cynthia Dunlop về cách lập trình viên phản ứng với bài viết "mùi AI" cho thấy những con số đáng suy ngẫm:

• 78% người đọc sẽ ngừng đọc nếu nghi ngờ bài viết do AI tạo ra hoặc hỗ trợ
• 71% sẽ tránh xa tác giả đó trong tương lai
• 98% thích văn phong của chính tác giả hơn — dù nó có khiếm khuyết và lập dị — so với bản viết lại vô hồn của AI

Bryan Cantrill mô tả hiện tượng này thật hình ảnh: "bộ não chúng ta giật cần gạt thoát hiểm do LLM kích hoạt, nhảy khỏi câu giữa chừng như một hành động tự bảo tồn."

Bjarne Stroustrup — cha đẻ của C++ — từng nói trong một buổi tọa đàm về viết sách rằng khi ông đọc một cuốn sách, ông thật sự cảm nhận được giọng nói của tác giả vang lên trong đầu, với đủ thứ giọng lạ và nét riêng trong cách nói — thì đó là lúc tác phẩm thành công.

Nghịch lý của người ra lệnh AI

Khi bạn là người gõ prompt, văn bản AI tạo ra thường khá hữu ích với bạn. Nhưng đừng nhầm điều đó với việc viết hiệu quả.

Bạn đã có sẵn ngữ cảnh: bạn đặt ra ràng buộc, cung cấp tài liệu, mã nguồn, log, số liệu, hình ảnh. Bạn lướt qua kết quả và nhanh chóng biết đâu là quan trọng, đâu là sai. Bạn là một phần của quá trình — một câu hỏi và một câu trả lời. Bạn mang góc nhìn con người đến cho cỗ máy.

Nhưng khi bạn gửi cùng văn bản đó cho người khác, họ gần như không có ngữ cảnh. Họ buộc phải đọc từng dòng, soi vào nội bộ cỗ máy với hy vọng dựng lại được bối cảnh. Việc họ ngừng đọc là điều hoàn toàn tự nhiên.

AI vẫn có thể tuyệt vời cho việc viết

Tác giả vừa viết một bài báo học thuật và dùng AI rất nhiều. Nhưng AI không viết một dòng nào của bài báo đó. Ông viết bằng LaTeX, và cung cấp cho AI hướng dẫn phong cách của tạp chí, template LaTeX, tất cả bài báo từng đăng, mã nguồn hệ thống phần mềm, cùng cấu hình, log và số liệu của các bản triển khai production.

Cách làm hiệu quả:

• Sau khi viết xong một đoạn, ông nhờ AI kiểm tra tính chính xác bằng cách đối chiếu với mã nguồn, cấu hình hoặc log — trong khi ông đã viết tiếp đoạn sau
• AI hoàn thiện phần trích dẫn tài liệu, thay vì ông phải tra cứu thủ công định dạng BibTeX
• AI cực kỳ giỏi — thậm chí tàn nhẫn — trong việc tìm lỗi chính tả và ngữ pháp
• AI gợi ý câu ngắn gọn, rõ ràng hơn, và vẽ sơ đồ kỹ thuật bằng TikZ
• AI phát hiện một lỗi tinh vi về ký hiệu mà bốn người phản biện chuyên gia đều bỏ sót

Điều đáng chú ý: đảo ngược quy trình — yêu cầu AI viết đoạn văn từ ngữ cảnh bạn cung cấp — chưa một lần nào mang lại giá trị. Kết quả luôn khó đọc và thường không chính xác.

Và thứ duy nhất AI viết thật xuất sắc? Phần tóm tắt (abstract) — phần khô khan, máy móc, vô hồn nhất của cả bài báo. Tác giả giữ nguyên nó không sửa một chữ.

Liệu AI có thể trở nên giỏi viết?

Sẽ là sai lầm nếu đánh giá thấp văn bản mà AI có thể đạt tới trong tương lai. Chúng ta vẫn còn ở giai đoạn rất sơ khai của quá trình phát triển mô hình.

Murat Demirbas lưu ý rằng chất lượng viết của LLM có thể đã chững lại và khó cải thiện, vì không giống lập trình, toán học hay kế toán, viết lách khó đưa ra công thức rõ ràng và đầu ra kiểm chứng được.

Vì LLM thiếu mô hình tinh thần chủ động về một người đọc cụ thể, chúng chỉ tối ưu xác suất thống kê của từ tiếp theo trên một tập dữ liệu khổng lồ. Chúng không thể đồng cảm với người đọc vì không có trải nghiệm sống của con người. Và chúng chẳng có gì để mất.

— Murat Demirbas

Hai hướng nỗ lực đáng chú ý:

• ASD-STE100 Simplified Technical English: chuẩn viết tài liệu kỹ thuật ra đời từ nhóm hàng không vũ trụ thập niên 1980, gồm từ điển có kiểm soát và quy tắc ngữ pháp, phong cách. Đã có phiên bản dành cho mô hình AI, phù hợp với hướng dẫn cài đặt và runbook
• Pangram: mô hình được tinh chỉnh để phát hiện văn bản do AI viết. Bryan Cantrill thậm chí yêu cầu mọi văn bản công khai tại Oxide phải được Pangram xác nhận là do người viết

Khi không có từ nào để nói

Khi chúng ta viết, ý nghĩa của từ ngữ không phải lúc nào cũng trực tiếp, sự thật hay ngắn gọn. Thơ ca, văn học, âm nhạc, thần thoại, hài hước, sân khấu — tất cả đều nằm ngoài khuôn khổ đó.

Iain McGilchrist viết trong cuốn The Matter with Things:

Điều gì càng quan trọng, chúng ta càng phải vật lộn để diễn đạt nó thành ngôn ngữ.

Trong văn bản do AI tạo ra, thông tin chi tiết tạo ra ảo giác về ý nghĩa. Nhưng bắt chước kiến thức, trí tuệ và sự thông hiểu của con người là một chuyện hoàn toàn khác với chất lượng văn chương đến từ trải nghiệm sống. Cái toàn thể không thể bị phân rã thành các phần mà không mất đi một lượng lớn ý nghĩa.

Có vẻ ngớ ngẩn khi nói rằng văn bản trong kinh doanh, kỹ thuật hay khoa học nên chứa đựng sự bất định, chứ không chỉ sự thật và kết luận. Nhưng vận hành hệ thống, ứng phó sự cố, phát triển sản phẩm, kỹ thuật hiệu năng, săn lỗ hổng bảo mật, đánh giá nhân sự, tuyên bố sứ mệnh — tất cả đều mang tính sáng tạo và chứa đựng bất định. Tường thuật thường quan trọng ngang với dữ kiện và kết luận.

Người quan sát cũng là một phần của ngữ cảnh. Công việc hệ thống luôn có chút khám phá, giữ ngỏ điều chưa biết, một quá trình mở ra mối quan hệ với chính hệ thống, và sự sẵn lòng để bị bất ngờ. Ngôn ngữ thông thường không phải lúc nào cũng có từ để diễn đạt điều đó.

Bản chất của đầu ra, của tóm tắt, là đẩy mọi thứ đi nhanh. Nhưng hệ quả là nó ngăn bạn tự xây dựng mô hình tinh thần phức tạp cho bất cứ điều gì. Tôi lo rằng không có mô hình phức tạp trong đầu, người ta có thể mãi mãi không nhận ra những mối quan hệ phức tạp vốn bị bỏ lỡ. Đó là sự mất mát trong việc chú ý đến chi tiết.

— Simon Sarris, Resist Summary

Kết luận

Tôi không muốn sống trong một thế giới nơi bạn dùng AI tóm tắt điều gì đó quan trọng thành văn bản không đọc nổi, rồi tôi lại dùng AI để cố giải mã nó.

Tôi muốn nghe bạn — với tất cả khiếm khuyết. Tôi muốn cảm nhận của bạn về thẩm mỹ, cái đẹp, chất lượng, mối quan hệ, thời gian. Tôi muốn biết bạn cảm thấy thế nào. Tôi muốn bạn đi thẳng vào vấn đề và nói cho tôi điều thật sự quan trọng.

Việc viết có chủ đích nhiều khả năng sẽ trở nên giá trị hơn bao giờ hết. Những người viết để suy nghĩ, để suy nghĩ sâu sắc và cẩn thận, để sáng tạo, để chia sẻ, hay để nắm bắt điều gì đó quan trọng mà không diễn đạt thẳng ra — họ sẽ tiếp tục viết và tạo ra tác phẩm nguyên bản. Còn những người chưa bao giờ là người viết sẽ dùng AI để sản xuất thật nhiều văn bản.

Khi chúng ta đọc ngày càng nhiều văn bản do AI tạo ra, có thể chúng ta sẽ không nhận ra điều gì đã bị xáo trộn và thay đổi, bởi vì chính chúng ta cũng đã trở nên hời hợt hơn. Việc theo đuổi sự chắc chắn làm hạn chế tính người của chúng ta. Đôi khi, việc không tìm được từ mới là điều quan trọng hơn.

Tôi không muốn đọc những gì bạn không tự viết.