Vì sao AI có thể viết câu chữ, nhưng không tạo ra được hồn văn thơ?
AI có thể tạo ra những câu chữ trôi chảy, gieo vần đúng nhịp và nhanh chóng hoàn thành công việc. Tuy nhiên, rất khó để gọi đó là một áng văn thơ.
Khi AI biết xếp chữ nhưng khó tạo thành áng văn thơ
Suốt nhiều thế kỉ, các nhà thơ và nhà văn đã tranh luận về điều gì làm nên một tác phẩm, một áng văn thơ hay. Với nhà thơ Anh John Dryden, đó là một dạng “sức hút của phán đoán”, thứ khiến những tác phẩm của các thi hào như Virgil có khả năng kéo tâm trí người đọc trở lại với chúng.
Sức hút ấy không chỉ nằm ở việc một câu thơ có vần đẹp hay một câu văn được cấu trúc ngữ pháp đúng. Người đọc bị cuốn vào một tác phẩm bởi họ nhận ra trong đó một điều gì rất thật: một cảm xúc được diễn tả chính xác, một sự vật quen thuộc được nhìn bằng góc độ bất ngờ, hoặc một trải nghiệm tưởng như chỉ mình họ từng có nhưng nay được một người khác gọi đúng tên.
Đây cũng chính là điểm khiến thơ do AI tạo ra vẫn thường để lộ giới hạn. Khi được yêu cầu làm thơ, chatbot có thể nhanh chóng tạo ra những câu có vần, có nhịp và tuân thủ khá tốt những quy tắc hình thức. Nhưng vấn đề là những yếu tố ấy đôi khi chỉ tồn tại một cách... rời rạc. Bài thơ có thể đúng về kĩ thuật nhưng thiếu cảm xúc.
Có thể hình dung một tác phẩm hội họa. Một bức chân dung được tạo nên từ hàng nghìn nét cọ riêng lẻ, nhưng khi đứng trước nó, người xem không chỉ nhìn thấy từng nét cọ. Họ nhìn thấy một khuôn mặt hoàn chỉnh, một biểu cảm, thậm chí một con người.
AI hiện có thể tạo ra rất nhiều “nét cọ” ngôn ngữ. Nhưng thứ còn thiếu là “gương mặt” xuất hiện từ tổng thể ấy.
Đó là lí do người viết không nên quá phụ thuộc vào chatbot AI. Không chỉ bởi AI đôi khi tạo ra thông tin sai, mà còn bởi nó có xu hướng sản sinh một kiểu ngôn ngữ an toàn, trơn tru và dễ đoán. Những câu chữ này thường không sai về mặt ngữ pháp, nhưng dễ rơi vào sự sáo mòn, giống thứ văn phong chung chung thường thấy trong các bản thông báo doanh nghiệp hay tài liệu hành chính.
Đặc biệt, AI không thực sự biết một điều có đúng hay không theo cách con người biết. Nó dự đoán câu trả lời có khả năng xuất hiện tiếp theo dựa trên những mẫu ngôn ngữ đã học. Vì vậy, khi thiếu dữ liệu hoặc gặp câu hỏi khó, nó có thể tạo ra những thông tin nghe rất thuyết phục nhưng không có thật.
Với người viết, đây không phải một lỗi kĩ thuật nhỏ. Đó là vấn đề liên quan trực tiếp đến bản chất của việc viết.
Khi người viết giao luôn phần suy nghĩ cho máy
Dù vậy, ngày càng có nhiều người dùng AI để “làm hộ” công việc viết. Hiện tượng này có thể được nhìn dưới khái niệm “cognitive offloading”, tức con người chuyển một phần công việc nhận thức sang công cụ bên ngoài nhằm tiết kiệm năng lượng tinh thần và hoàn thành nhiệm vụ hiệu quả hơn.
Điện thoại giúp chúng ta không cần nhớ số điện thoại. Công cụ tìm kiếm giúp chúng ta không cần ghi nhớ mọi thông tin. Máy tính giúp thực hiện những phép tính mà trước đây con người phải làm bằng tay. AI vì thế là bước phát triển tiếp theo của quá trình này: thay vì tự suy nghĩ và diễn đạt, người viết có thể yêu cầu máy làm một phần hoặc thậm chí phần lớn công việc.
Vấn đề xuất hiện khi người viết tin rằng có thể đạt được chất lượng tương tự nhưng với ít nỗ lực hơn. Những sự cố trong năm nay cho thấy rủi ro ấy không còn mang tính giả thuyết.
Nhà văn Trinidad Jamir Nazir, người từng đoạt Commonwealth Short Story Prize, từng bị cáo buộc sử dụng AI để viết tác phẩm đoạt giải. Một số công cụ phát hiện AI cho rằng truyện của ông có mức độ can thiệp của máy rất cao. Những câu văn như “tiếng cười có thể cắt ngang sự im lặng nhưng không thể chữa lành nó” hay cách mô tả cuộc sống khắc nghiệt được ví như một lớp vải ướt phủ lên con người khiến tác phẩm bị đặt dưới nghi vấn về nguồn gốc câu chữ.
Điều đáng chú ý ở đây không chỉ là câu chuyện một tác phẩm có được viết bằng AI hay không. Nó cho thấy một vấn đề rộng hơn: khi văn chương cố gắng tạo ra vẻ sâu sắc bằng những hình ảnh có vẻ đẹp và cảm xúc nhưng thiếu nền tảng trải nghiệm thực, kết quả rất dễ trở nên nhân tạo.
Rủi ro tương tự xuất hiện trong cả những lĩnh vực không phải sáng tác văn học. Tháng 3, nhà văn và cây bút phê bình tự do Alex Preston bị phát hiện vô tình sử dụng những cụm từ lấy từ một bài điểm sách trên The Guardian sau khi nhờ ChatGPT hỗ trợ, rồi đưa chúng vào bài viết của mình cho The New York Times mà không dẫn nguồn.
Đạo văn, tất nhiên, không phải phát minh của thời đại AI. Một nhà văn có thể vô tình quên ghi chép nguồn trong quá trình nghiên cứu và sau đó sử dụng lại câu chữ của người khác. Nhưng trường hợp này đặt ra một câu hỏi khác: điều gì xảy ra khi một tác giả có kinh nghiệm chủ động giao cho công nghệ một phần nhiệm vụ suy nghĩ và nghiên cứu vốn thuộc về mình?
Nhà bình luận Matt Goodwin cũng đối mặt với những cáo buộc liên quan tới việc sử dụng ChatGPT trong quá trình nghiên cứu cuốn Suicide of a Nation, xuất bản hồi tháng 3. Tác phẩm bị đặt câu hỏi về một số trích dẫn được cho là không có thật.
Những trường hợp như vậy cho thấy vấn đề của AI trong viết lách không chỉ nằm ở chuyện “máy có viết hay không”. Nó nằm ở việc con người có đang dần từ bỏ những năng lực khiến việc viết trở nên có ý nghĩa hay không.
Điều AI thiếu là sự cộng hưởng giữa hai tâm trí
Lí do sâu xa nhất để thận trọng với AI nằm ở khoảng cách giữa trí óc con người và một mô hình ngôn ngữ. AI có thể nhận diện mẫu, học từ lượng lớn văn bản và dự đoán cách một câu thường được tiếp nối. Nhưng người viết không chỉ viết vì biết câu nào có khả năng xuất hiện tiếp theo.
Một nhà văn viết vì muốn đưa ra một lập luận mà họ tin là đúng. Họ viết để diễn đạt một trải nghiệm, một cảm xúc hoặc một cách nhìn mà họ cho rằng đáng được người khác biết đến. Và quan trọng nhất, họ viết với hy vọng những điều ấy có thể cộng hưởng với một tâm trí khác.
“Sự cộng hưởng” ấy là thứ phân biệt một tác phẩm có sức sống lâu dài với những câu chữ có thể nhanh chóng bị quên.
Thơ của William Butler Yeats là một ví dụ. Những câu thơ trong "Who Goes With Fergus?" có sức hấp dẫn không chỉ vì chúng được sắp xếp đẹp đẽ. Yeats đưa người đọc từ những bận tâm đời thường, những day dứt về tình yêu, tới hình ảnh con người bước vào rừng giữa những vì sao lang thang. Sự kết hợp giữa cảm xúc, hình ảnh và nhịp điệu khiến những câu thơ trở thành một chỉnh thể mà người đọc có thể nhận ra ngay lập tức.
Gerard Manley Hopkins cũng tạo ra sức mạnh tương tự bằng sự chính xác và khác thường trong ngôn ngữ. Ở những nhà thơ như vậy, mỗi từ không chỉ được chọn vì nó có xác suất xuất hiện phù hợp với từ trước đó. Nó được chọn vì đó là từ cần thiết nhất để diễn đạt một cảm giác, một hình ảnh hoặc một ý tưởng cụ thể. Đó cũng là tinh thần trong quan niệm nổi tiếng của Samuel Taylor Coleridge: Thơ là “những từ hay nhất theo một trật tự hay nhất”.
AI hiện có thể tìm ra một từ phù hợp với hàng triệu mẫu câu từng xuất hiện. Nhưng nó không có một đời sống để biết tại sao từ ấy lại đúng với khoảnh khắc ấy. Đây là điểm khác biệt căn bản: AI tạo văn bản dựa trên xác suất của ngôn ngữ; con người tạo ra tác phẩm từ sự kết hợp giữa ký ức, trải nghiệm, niềm tin, cảm xúc và mục đích.
Có thể một ngày nào đó các mô hình AI sẽ tiến xa hơn và mô phỏng thuyết phục hơn quá trình tư duy chủ quan của con người. Nhưng nếu việc “giảm tải nhận thức” khiến người viết ngày càng ít tự nghiên cứu, ít tự suy nghĩ và ít tự tìm cách diễn đạt, cái mất đi có thể lớn hơn lợi ích về thời gian. Bởi suy cho cùng, việc viết lách không chỉ là tạo ra một chuỗi câu đúng ngữ pháp, mà còn là quá trình một tâm trí cố gắng nói điều gì đó với một tâm trí khác.