Tương lai của mọi thứ là sự dối trá: Chúng ta sẽ đi về đâu với AI và LLM?

Tương lai của mọi thứ là sự dối trá: Chúng ta sẽ đi về đâu với AI và LLM?

Một số độc giả có thể cảm thấy thất vọng vì tôi không dành nhiều không gian để ca ngợi những điều kỳ diệu của học máy (machine learning) — khả năng tạo mã mãnh liệt của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), hay sự tuyệt vời khi Suno có thể chuyển những giai điệu hum thành bài hát hoàn chỉnh. Tuy nhiên, bài viết này không bàn về việc lái xe nhanh hay tiện lợi đến đâu. Chúng ta đều biết xe hơi rất nhanh. Tôi đang cố gắng đặt câu hỏi về điều gì sẽ xảy ra với cấu trúc của các thành phố.

Chiếc ô tô cá nhân đã định hình lại đường phố, gần như xóa sổ ngựa và chất thải của chúng trong đô thị, thay thế các phương tiện giao thông công cộng và đường sắt liên vùng, nảy sinh các kiểu kiến trúc xây dựng mới, phi tập trung hóa các thành phố, tạo ra sự lan rộng ngoại ô, giảm bớt các tiếp xúc xã hội ngẫu nhiên, và dẫn đến sự ra đời của Hệ thống Xa lộ Liên tiểu bang. Nó cũng gây ra ngộ độc chì cho mọi người và trở thành một trong những nguyên nhân hàng đầu gây tử vong ở người trẻ.

Là một người lái xe, đi xe đạp, sử dụng giao thông công cộng và đi bộ, tôi suy nghĩ về di sản này mỗi ngày: cuộc sống của chúng ta bị định hình bởi công nghệ ô tô cá nhân và cách cụ thể mà Mỹ sử dụng chúng như thế nào. Tôi muốn bạn nghĩ về "AI" theo nghĩa tương tự như vậy.

Tương lai đầy rẫy "rác thải" số

Một số khả năng trong tương lai của chúng ta là ảm đạm nhưng có thể quản lý được. Những khả năng khác thì downright đáng sợ, nơi mà nhiều người mất nhà cửa, sức khỏe hoặc tính mạng. Tôi không có chắc chắn điều gì sẽ xảy ra, nhưng không gian các khả năng trong tương lai vào năm 2026 cảm thấy rộng mở hơn nhiều so với năm 2022, và hầu hết những tương lai đó đều cảm thấy tồi tệ.

Phần lớn tương lai đầy rẫy những điều vô bổ (bullshit) đã ở đây rồi, và tôi cảm thấy mệt mỏi vô cùng vì nó. Có những thứ "rác" (slop) trong kết quả tìm kiếm của tôi, tại phòng tập gym, và tại văn phòng bác sĩ. Dịch vụ khách hàng, nhà thầu và kỹ sư sử dụng LLM để nói dối tôi một cách mù quáng. Công ty điện đã tăng giá và nói rằng các trung tâm dữ liệu (data centers) là nguyên nhân. Các công cụ thu thập dữ liệu của LLM làm sập các trang web tôi vận hành và khiến việc truy cập các dịch vụ tôi dựa vào trở nên khó khăn hơn.

Tôi xem những video tổng hợp về động vật đang đau khổ và nhìn chằm chằm vào các trang web được tạo ra nói dối về sự tàn bạo của cảnh sát. Có spam LLM trong hộp thư đến của tôi và nội dung lạm dụng trẻ em (CSAM) do máy tạo trên bảng điều khiển kiểm duyệt của tôi. Tôi thấy người ngoài nguồn việc làm, đồ ăn, du lịch, nghệ thuật, thậm chí cả các mối quan hệ cho ChatGPT. Tôi đọc các chatbot lấp đầy những mê cung ảo tưởng của khủng hoảng sức khỏe tinh thần.

Sự đe dọa đối với nghề nghiệp và kỹ năng

Tôi được yêu cầu phân tích các phần mềm ảo (vaporware) và bác bỏ các tuyên bố vô lý. Tôi lội qua hàng loạt các pull request được tạo bởi LLM. Các khách hàng tiềm năng yêu cầu Claude làm công việc mà họ có thể đã thuê tôi. May thay là mã của Claude rất tệ, nhưng điều đó có thể thay đổi, và điều đó làm tôi sợ hãi. Tôi lo lắng về việc mất nhà. Tôi có thể đào tạo lại, nhưng các kỹ năng cốt lõi của tôi — đọc, suy nghĩ và viết — đang nằm ngay trong tâm điểm sức tàn phá của các mô hình ngôn ngữ lớn. Tôi tưởng tượng việc đi học để trở thành kiến trúc sư, chỉ để xem học máy "ăn" luôn lĩnh vực đó nữa.

Thật xa lánh sâu sắc khi thấy rất nhiều đồng nghiệp của tôi hào hứng điên cuồng về các ứng dụng tiềm năng của ML và sử dụng nó cá nhân. Chính phủ và ngành công nghiệp dường như đang đặt hết tiền bạc vào "AI", và tôi lo ngại rằng bằng cách làm vậy, chúng ta đang thúc đẩy sự xuất hiện của những hậu quả khó lường nhưng có thể mang tính tàn phá — về mặt cá nhân, văn hóa, kinh tế và nhân đạo.

Hãy ngừng lại và suy nghĩ lại

Tôi đã suy nghĩ rất nhiều về điều này trong vài năm qua, và tôi nghĩ phản ứng tốt nhất là dừng lại. Sự hỗ trợ của ML làm giảm hiệu suất và sự kiên trì của chúng ta, và tước đi cả trí nhớ cơ bắp lẫn việc xây dựng lý thuyết sâu sắc đến từ việc tự tay giải quyết một nhiệm vụ: sự nuôi dưỡng những gì James C. Scott gọi là metis (trí tuệ thực hành). Tôi chưa bao giờ sử dụng LLM cho việc viết lách, phần mềm hay cuộc sống cá nhân, vì tôi quan tâm đến khả năng viết tốt, suy nghĩ sâu và giữ vững lập trường trong thế giới thực.

Nếu tôi từng áp dụng các công cụ ML với quy mô lớn hơn là chỉ thăm dò, tôi sẽ cần phải cực kỳ cẩn thận. Tôi cũng cố gắng giảm thiểu những gì tôi tiêu thụ từ LLM. Tôi đọc sách dạy nấu ăn do con người viết, tôi lục lọi trên các trang web đại học để xác định động vật hoang dã, và tôi thảo luận về vấn đề của mình với bạn bè.

Tôi nghĩ bạn cũng nên làm như vậy.

Hành động cần thiết

Hãy từ chối xúc phạm người đọc của mình: hãy tự suy nghĩ và tự viết lời của bạn. Phơi bày những người gửi "rác" cho bạn. Cảnh báo về các mối nguy hiểm của ML tại nơi làm việc và với bạn bè. Ngừng trả tiền cho ChatGPT tại nhà, và thuyết phục công ty bạn không ký hợp đồng cho Gemini. Thành lập hoặc tham gia một công đoàn, và phản kháng lại các yêu cầu của quản lý về việc bạn phải sử dụng Copilot — sau tất cả, nó chỉ dành cho mục đích giải trí thôi.

Hãy gọi cho các thành viên Quốc hội và yêu cầu các quy định nghiêm ngặt buộc các công ty ML phải chịu trách nhiệm về lượng khí thải carbon và kỹ thuật số của họ. Phản đối các ưu đãi thuế cho các trung tâm dữ liệu ML. Nếu bạn làm việc tại Anthropic, xAI, v.v., bạn nên nghiêm túc suy nghĩ về vai trò của mình trong việc tạo ra tương lai.

Thẳng thắn mà nói, tôi nghĩ bạn nên nghỉ việc.

Tôi không nghĩ điều này sẽ ngăn ML tiến bộ hoàn toàn: vẫn còn nhiều người muốn làm điều đó xảy ra. Tuy nhiên, nó sẽ làm chậm họ lại, và điều này là tốt. Các mô hình ngày nay đã rất có khả năng. Sẽ cần thời gian để các tác động của công nghệ hiện tại được cảm nhận đầy đủ, và để văn hóa, ngành công nghiệp và chính phủ thích ứng. Mỗi ngày chúng ta trì hoãn sự tiến bộ của các mô hình ML là mua thêm thời gian để học cách quản lý nợ kỹ thuật và các lỗi được giới thiệu trong các hồ sơ pháp lý. Một ngày nữa để chuẩn bị cho CSAM do ML tạo ra, lừa đảo tinh vi, lỗ hổng phần mềm khó phát hiện, và búp bê Barbie AI. Một ngày nữa để người lao động tìm được công việc mới.

Ngăn chặn ML cũng sẽ làm dịu lương tâm của bạn trong những thập kỷ tới. Là một người từng nghỉ một công việc tốt vì lý do đạo đức, tôi cảm thấy tốt về quyết định đó. Tôi nghĩ bạn cũng sẽ vậy.

Và nếu tôi sai, chúng ta luôn có thể xây dựng nó sau này.

Một cái nhìn thực tế

Mặc dù cảm thấy một vị đắng chát đối với thế hệ hệ thống ML này và những người đã đưa chúng vào tồn tại, chúng dường như hữu ích. Tôi muốn sử dụng chúng. Tôi có lẽ sẽ làm điều đó tại một số điểm.

Ví dụ, tôi có những đèn đổi màu này. Chúng nói một giao thức mà tôi chưa từng nghe đến, và tôi không biết nên bắt đầu từ đâu. Tôi có thể dành một tháng để đào bới qua các hướng dẫn và tự tìm hiểu — hoặc tôi có thể yêu cầu một LLM viết một thư viện khách hàng cho tôi. Hậu quả bảo mật là tối thiểu, đó là một trường hợp sử dụng bị giới hạn mà tôi có thể xác minh bằng tay, và tôi sẽ không đẩy nợ kỹ thuật cho bất kỳ ai khác. Tôi vẫn viết rất nhiều mã, và tôi có thể dừng lại bất cứ lúc nào.

Sự hại đâu chứ?

... Phải không? CONTENT_VI_END