Outsourcing Thinking và nguy cơ suy giảm năng lực nhận thức
Một trong những chỉ trích phổ biến nhất đối với việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs) là việc Outsourcing Thinking có thể làm suy giảm kỹ năng nhận thức của con người. Lập luận quen thuộc cho rằng khi con người giao phó một số nhiệm vụ tư duy cho máy móc, điều đó dễ dẫn đến hiện tượng teo mòn năng lực tinh thần.
Mức độ chính xác của lập luận này hiện vẫn là chủ đề tranh luận trong giới thần kinh học, tâm lý học và khoa học nhận thức. Tuy nhiên, từ góc nhìn cá nhân, quan niệm rằng một số kỹ năng “phải dùng thì mới giữ được” (use it or lose it) vừa hợp lý về mặt trực giác, vừa có cơ sở thực nghiệm.
Câu hỏi quan trọng hơn không phải là liệu Outsourcing Thinking có gây hại hay không, mà là: những cách sử dụng nào gây hại nhiều hơn những cách khác, và vì sao?
Ngụy biện “lượng tư duy hữu hạn”
Trong bài viết The Lump of Cognition Fallacy, Andy Masley phản biện quan điểm cho rằng con người sở hữu một “lượng tư duy cố định”, và việc giao tư duy cho chatbot sẽ khiến con người trở nên lười biếng hoặc kém thông minh hơn. Theo ông, đây là một ngụy biện tương tự như “lump of labour fallacy” trong kinh tế học – niềm tin sai lầm rằng nền kinh tế chỉ có một lượng công việc hữu hạn.
Masley cho rằng tư duy thường dẫn đến nhiều điều để tư duy hơn, vì vậy chúng ta không cần lo lắng khi để máy móc thực hiện một phần công việc tư duy. Con người đơn giản sẽ có thêm không gian để suy nghĩ về những vấn đề khác.
Bài viết của Masley đã thôi thúc tôi hệ thống lại những suy nghĩ đã tồn tại trong đầu mình từ lâu. Tôi không có ý phủ nhận toàn bộ lập luận của ông, mà muốn làm rõ rằng vấn đề phức tạp hơn nhiều so với kết luận “Outsourcing Thinking sẽ giải phóng tư duy con người”.
Khi nào không nên Outsourcing Thinking?
Masley đưa ra một số trường hợp mà theo ông, Outsourcing Thinking rõ ràng là có hại. Ông cho rằng việc giao phó tư duy là tiêu cực khi nó:
-
Xây dựng tri thức ngầm phức tạp cần thiết cho việc định hướng cuộc sống trong tương lai
-
Là biểu hiện của sự quan tâm và hiện diện dành cho người khác
-
Tự thân nó đã là một trải nghiệm có giá trị
-
Mang tính đánh lừa khi bị giả mạo
-
Liên quan đến vấn đề sống còn, nơi người được giao phó không hoàn toàn đáng tin cậy
Điều thú vị là tôi đồng thuận với phần lớn danh sách này, dù xuất phát điểm tư tưởng của chúng tôi khác nhau. Sự bất đồng chủ yếu nằm ở quy mô: theo tôi, số lượng hoạt động thuộc các nhóm này lớn hơn rất nhiều so với cách chúng thường được nhìn nhận.
Giao tiếp cá nhân và viết lách
Hãy bắt đầu với ý “mang tính đánh lừa khi bị giả mạo”. Masley đưa ra ví dụ rằng nếu ai đó nhắn tin trên ứng dụng hẹn hò, người nhận muốn biết con người thật của đối phương.
Điều này đúng, nhưng theo tôi, không chỉ các tình huống riêng tư mới đòi hỏi sự trung thực trong cách diễn đạt. Giao tiếp cá nhân nói chung là lĩnh vực mà cách chúng ta chọn từ ngữ và cấu trúc câu mang ý nghĩa sâu sắc, không chỉ với người đối diện mà còn với chính bản thân chúng ta.
Khi giao tiếp, luôn tồn tại những kỳ vọng ngầm định về tính chân thực. Việc để lời nói của mình bị biến đổi bởi một mô hình ngôn ngữ là một sự phá vỡ những kỳ vọng đó. Ngôn từ không chỉ truyền tải thông tin; chúng phản ánh bản sắc, thái độ và mối quan hệ giữa các chủ thể giao tiếp. Outsourcing Thinking trong giao tiếp cá nhân có nguy cơ làm xói mòn nền tảng này.
Điều này không chỉ áp dụng cho đối thoại trực tiếp giữa hai cá nhân, mà còn đúng với các văn bản mang tác giả cá nhân hướng đến tới độc giả là con người. Việc không công khai sử dụng LLMs trong viết lách công khai có thể dẫn đến sự hiểu sai và mất lòng tin. Biết một văn bản được viết hoàn toàn bởi con người hay được “đồng sáng tác” với AI sẽ ảnh hưởng đáng kể đến cách người đọc tiếp nhận nội dung đó.
LLMs có thực sự giúp con người diễn đạt tốt hơn?
Nhiều người xem LLMs như một công cụ giúp diễn đạt ý tưởng rõ ràng hơn, đặc biệt với người không sử dụng tiếng mẹ đẻ hoặc gặp khó khăn trong học tập. Tuy nhiên, tôi có hai phản đối chính.
Thứ nhất, trong hầu hết các trường hợp, ý nghĩa không thể tách rời khỏi cách diễn đạt. Ngôn ngữ chính là ý nghĩa; thay đổi cách diễn đạt đồng nghĩa với thay đổi thông điệp.
Thứ hai, Outsourcing Thinking trong viết lách khiến con người tự tước đi cơ hội học hỏi và trưởng thành. Quá trình hình thành ý tưởng gắn liền chặt chẽ với việc tìm kiếm ngôn từ. Khi giao phần này cho AI, tư duy bị cắt cụt, và LLMs nhanh chóng chuyển từ vai trò hỗ trợ sang vai trò thay thế.
Ranh giới giữa việc hỗ trợ ngữ pháp và việc để AI viết thay là cực kỳ mong manh. Với thiết kế chatbot hiện tại, việc sử dụng LLMs như một công cụ học viết nghiêm túc là điều rất khó khả thi.
Hiệu quả, tiện lợi và cái giá phải trả
Tôi hiểu rằng nhiều người tiếp cận Outsourcing Thinking theo hướng thực dụng: hoàn thành công việc nhanh nhất có thể. Điều này đặc biệt hấp dẫn trong các quy trình hành chính, khiếu nại hay bảo hiểm. Tuy nhiên, cần nhớ rằng công cụ này tồn tại ở cả hai phía. Khi tất cả các bên đều được trang bị máy tạo ngôn từ, hệ thống sẽ thay đổi theo cách khó lường.
Tôi không đưa ra những quan điểm này với thái độ phủ nhận công nghệ, mà với lo ngại rằng LLMs đang khiến con người yếu đi hơn là mạnh lên. Chất lượng tư duy giảm trong khi số lượng nội dung tăng. Sự đa dạng ý tưởng bị thu hẹp khi nhiều người cùng hỏi cùng một chatbot.
Muốn viết tốt, cần phải viết. Muốn nghĩ tốt, cần phải nghĩ. Tham gia tranh luận công khai hay ứng tuyển công việc là quá trình thể hiện con người thật của bạn, không phải hình ảnh mà một mô hình ngôn ngữ tạo ra.
Văn bản chức năng và văn bản mang tính cá nhân
Không phải mọi loại văn bản đều chịu ảnh hưởng như nhau. Các văn bản chức năng như mã nguồn, tài liệu kỹ thuật, bảng chỉ dẫn hay hướng dẫn sử dụng ít gặp vấn đề khi áp dụng LLMs. Ngược lại, văn bản mang tác giả cá nhân và hướng tới độc giả là con người dựa trên một mức độ tin cậy nhất định. Sự xói mòn niềm tin này sẽ là một mất mát lâu dài cho xã hội.
Trải nghiệm có giá trị tự thân
Outsourcing Thinking không chỉ xuất hiện trong viết lách. Việc dùng chatbot để lên kế hoạch du lịch, tổ chức sự kiện hay viết lời nhắn cá nhân cho thấy xu hướng biến mọi thứ thành “việc vặt” cần né tránh. Điều này phản ánh một vấn đề sâu xa hơn: con người ngày càng khó tìm thấy ý nghĩa trong chính những trải nghiệm đời thường.
Xây dựng tri thức và ảo tưởng về hiệu quả
Tri thức không chỉ được xây dựng khi học điều mới, mà còn qua những công việc lặp đi lặp lại. Quan niệm rằng ta không cần ghi nhớ vì có thể truy cập thông tin tức thì là một ảo tưởng. Việc ghi nhớ chính là một phần cốt lõi của quá trình học.
Việc Outsourcing Thinking trong những nhiệm vụ tưởng chừng nhàm chán có thể khiến chúng ta đánh mất lượng tri thức ngầm rất lớn – thứ đóng vai trò quan trọng trong trực giác và khả năng ra quyết định.
“Trí óc mở rộng” và những giới hạn của khái niệm
Quan điểm cho rằng tư duy có thể diễn ra bên ngoài não bộ, trong điện thoại hay công cụ kỹ thuật, đã đánh giá thấp sự khác biệt căn bản giữa con người và máy móc. Việc nhớ sinh nhật một người bạn và để chatbot gửi lời chúc không hề tương đương. Trong trường hợp đầu, bạn đang chủ động duy trì mối quan hệ; trong trường hợp sau, bạn chỉ đang tự động hóa một hành vi xã hội.
Điều chúng ta nghĩ về thực sự quan trọng
Tôi đồng ý rằng chúng ta không phải lo sợ việc “cạn kiệt tư duy”. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là bất kỳ loại tư duy nào cũng có giá trị ngang nhau. Một số nhiệm vụ nhận thức – dù tẻ nhạt – đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành trách nhiệm, quyền sở hữu và bản sắc cá nhân.
Outsourcing Thinking luôn đi kèm với sự đánh đổi. Vấn đề không nằm ở việc có nên tự động hóa hay không, mà là chúng ta sẵn sàng mất đi điều gì.
Kết luận
Chúng ta đang đứng trước một thách thức lớn trong việc xác định vai trò lâu dài của chatbot và LLMs trong xã hội. Giao tiếp cá nhân, giáo dục và cách con người nhìn nhận các trải nghiệm sống đều đang thay đổi.
Điều quan trọng nhất không phải là hiệu suất, mà là những câu hỏi mà công nghệ này buộc chúng ta phải đối diện: chúng ta muốn trở thành ai, và muốn xây dựng xã hội dựa trên những giá trị nào?
Outsourcing Thinking không chỉ là vấn đề kỹ thuật hay nhận thức, mà là vấn đề về nhân sinh và lựa chọn giá trị. Tôi không áp đặt câu trả lời cho bất kỳ ai, nhưng hy vọng mỗi người sẽ cân nhắc kỹ những gì mình sẵn sàng đánh đổi trước khi giao phó tư duy cho máy móc.