… phần tiếp theo (phần 1)
Thật khó để tưởng tượng một chương trình, qua nhiều phiên làm việc, có thể giúp bạn viết một cuốn tiểu thuyết hay. Chương trình viết giả định này có thể yêu cầu bạn nhập vào một trăm nghìn từ gợi ý để nó tạo ra một trăm nghìn từ hoàn toàn khác biệt, tạo nên cuốn tiểu thuyết mà bạn đang hình dung. Tôi không rõ một chương trình như vậy sẽ trông như thế nào?
Về mặt lý thuyết, nếu có một chương trình như vậy tồn tại, người dùng có thể xứng đáng được gọi là tác giả. Nhưng, một lần nữa tôi nghĩ, tôi không nghĩ rằng các công ty như OpenAI muốn tạo ra các phiên bản của ChatGPT yêu cầu người dùng phải nỗ lực nhiều như viết một cuốn tiểu thuyết từ đầu.
Điểm bán hàng của A.I. tạo sinh là những chương trình này tạo ra nhiều hơn rất nhiều so với những gì bạn đưa vào chúng, và đó chính là lý do khiến chúng không trở thành công cụ hiệu quả cho các nghệ sĩ.
Các công ty quảng bá các chương trình A.I. tạo sinh tuyên bố rằng chúng sẽ giải phóng sự sáng tạo. Về bản chất, họ đang nói rằng nghệ thuật có thể chỉ là cảm hứng mà không cần mồ hôi. (The companies promoting generative-A.I. programs claim that they will unleash creativity. In essence, they are saying that art can be all inspiration and no perspiration—) nhưng những điều này không thể dễ dàng tách rời. Tôi không nói rằng nghệ thuật phải liên quan đến sự nhàm chán. Điều tôi muốn nói là nghệ thuật đòi hỏi phải đưa ra lựa chọn ở mọi quy mô; vô số lựa chọn quy mô nhỏ được thực hiện trong quá trình hình thành. Đó là một sai lầm khi đánh đồng “quy mô lớn” với “quan trọng” khi nói đến các sự lựa chọn nơi nghệ thuật nằm.
Tin rằng cảm hứng vượt trội hơn tất cả mọi thứ khác, tôi nghi ngờ, là dấu hiệu cho thấy ai đó không quen thuộc với phương tiện này. (I suspect, a sign that someone is unfamiliar with the medium) . Tôi cho rằng điều này đúng, ngay cả khi mục tiêu của một người là tạo ra sự giải trí, hơn là nghệ thuật cao. Mọi người thường đánh giá thấp nỗ lực cần thiết để giải trí; Một tiểu thuyết ly kỳ có thể không đạt đến lý tưởng của Kafka về một cuốn sách ( a thriller novel may not live up to Kafka’s ideal of a book) — một “cái rìu cho biển băng trong chúng ta” “axe for the frozen sea within us”—nhưng nó vẫn có thể có được chế tác tinh xảo như một chiếc đồng hồ Thụy Sĩ. Và một tiểu thuyết ly kỳ hiệu quả hơn là tiền đề hay cốt truyện của nó. Tôi hoài nghi bạn có thể thay thế mọi câu, trong một cuốn tiểu thuyết ly kỳ bằng một câu có ý nghĩa tương đương và có được cuốn tiểu thuyết kết quả thú vị như vậy. Điều này có nghĩa là các câu của nó—và các lựa chọn quy mô nhỏ mà chúng đại diện— giúp xác định hiệu quả của cuốn tiểu thuyết, ly kỳ.
Nhiều tiểu thuyết gia từng trải qua việc được tiếp cận bởi ai đó, tự tin rằng họ có thể có một ý tưởng tuyệt vời cho một cuốn tiểu thuyết, mà họ sẵn sàng chia sẻ để đổi lấy một nửa lợi nhuận.
Một người như vậy, vô tình tiết lộ rằng, họ nghĩ việc viết câu là một “phiền toái” hơn là một phần cơ bản của việc kể chuyện bằng văn xuôi. Trí tuệ nhân tạo (A.I.) hấp dẫn những người nghĩ rằng họ có thể thể hiện bản thân trong một phương tiện, mà không thực sự làm việc trong phương tiện ấy. Nhưng, những người sáng tạo ra tiểu thuyết, truyền thống, tranh vẽ và phim ảnh, bị thu hút bởi những hình thức nghệ thuật đó vì họ cảm thấy tiềm năng biểu đạt độc đáo mà mỗi phương tiện mang lại.
Chính sự háo hức của họ trong việc tận dụng tối đa những tiềm năng đó làm cho công việc của họ trở nên thỏa mãn, dù là giải trí hay nghệ thuật.
Tất nhiên, hầu hết các tác phẩm viết, dù là bài báo cáo, báo, email, không đi kèm với kỳ vọng, rằng chúng thể hiện hàng ngàn lựa chọn. Trong những trường hợp như vậy, có hại gì khi tự động hóa công việc?
Hãy để tôi đưa ra một khái quát khác: Bất kỳ tác phẩm viết nào, xứng đáng với sự chú ý của bạn, với tư cách là người đọc, đều là kết quả của nỗ lực mà người viết bỏ ra. Nỗ lực trong quá trình viết không đảm bảo rằng sản phẩm cuối cùng là đáng đọc, nhưng công việc đáng giá không thể được tạo ra nếu không có nó. Loại “sự chú ý” bạn dành khi đọc email cá nhân khác với loại bạn dành khi đọc một báo cáo kinh doanh, nhưng trong cả hai trường hợp, nó chỉ được đảm bảo khi người viết đã suy nghĩ cẩn thận, kỹ lưỡng.
Gần đây, Google đã phát sóng một quảng cáo trong Thế vận hội Paris cho Gemini, đối thủ cạnh tranh của GPT-4 của OpenAI. Quảng cáo cho thấy một người bố sử dụng Gemini để soạn một lá thư hâm mộ, mà con gái ông sẽ gửi cho một vận động viên Olympic truyền cảm hứng cho cô. Google đã rút quảng cáo sau khi nhận được phản ứng dữ dội từ người xem;
Một giáo sư truyền thông gọi đó là “một trong những bài quảng cáo gây rối nhất mà tôi từng thấy.” Điều đáng chú ý là mọi người đã phản ứng như vậy, mặc dù sự sáng tạo nghệ thuật không phải là thuộc tính “bị thay thế”. Không ai mong đợi một lá thư hâm mộ của một đứa trẻ gửi cho một vận động viên phải đặc biệt; nếu cô bé tự viết lá thư, nó có thể không khác gì so với vô số lá thư khác. Ý nghĩa của một lá thư hâm mộ của một đứa trẻ—cả với đứa trẻ viết nó và với vận động viên nhận nó—đến từ việc nó chân thành hơn là việc nó “hùng biện”.
Nhiều người trong chúng ta đã gửi thiệp chúc mừng mua sẵn, biết rằng người nhận thừa biết chúng ta không tự viết lời. Chúng ta không sao chép lời từ một tấm thiệp Hallmark bằng chữ viết tay của mình, vì điều đó sẽ làm chúng ta cảm thấy mình thiếu trung thực ( We don’t copy the words from a Hallmark card in our own handwriting, because that would feel dishonest. ) Lập trình viên Simon Willison đã mô tả việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như “rửa tiền” cho dữ liệu có bản quyền; điều mà tôi thấy là một cách hữu ích để suy nghĩ về sức hấp dẫn của các chương trình trí tuệ nhân tạo Tạo Sinh (genAI): Chúng cho phép bạn tham gia vào một cái gì đó giống như đạo văn, nhưng không có cảm giác tội lỗi vì ngay cả bạn cũng không rõ ràng rằng bạn đang sao chép.
Một số người cho rằng LLM, hay, các mô hình ngôn ngữ lớn không phải là đang “rửa” các văn bản mà chúng đang được huấn luyện, mà là đang học từ chúng, theo cách mà các nhà văn học từ những cuốn sách họ đã đọc. Nhưng một LLM không phải là một nhà văn; nó thậm chí không phải là một người sử dụng ngôn ngữ.
Ngôn ngữ, theo định nghĩa, là một hệ thống giao tiếp, và nó đòi hỏi một ý định để giao tiếp. Tính năng tự động hoàn toàn của điện thoại có thể đưa ra các gợi ý tốt hoặc xấu, nhưng trong cả hai trường hợp, nó đều không cố gắng nói gì với bạn hoặc người mà bạn đang nhắn tin. Việc ChatGPT có thể tạo ra các câu có ý nghĩa mời gọi chúng ta tưởng tượng rằng nó hiểu ngôn ngữ theo cách mà tính năng tự động hoàn thành của điện thoại không làm được, nhưng nó không có ý định giao tiếp.
Rất dễ để khiến ChatGPT phát ra một chuỗi từ như “Tôi rất vui khi gặp bạn.” Có nhiều điều chúng ta không hiểu về cách các mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động, nhưng một điều chúng ta có thể chắc chắn là ChatGPT không vui khi gặp bạn. Một con chó có thể giao tiếp rằng nó vui khi gặp bạn, và một đứa trẻ chưa biết nói cũng vậy, dù cả hai đều không có khả năng sử dụng từ ngữ. ChatGPT không cảm nhận gì và không mong muốn gì, và sự thiếu ý định này là lý do tại sao ChatGPT không thực sự sử dụng ngôn ngữ. Điều làm cho câu “Tôi rất vui khi gặp bạn” trở thành một phát ngôn ngôn ngữ không phải là sự sắp xếp của các từ, mà là ý định giao tiếp điều gì đó.
Bởi vì ngôn ngữ đến với chúng ta một cách dễ dàng, chúng ta dễ quên rằng nó nằm trên những trải nghiệm khác về cảm giác chủ quan và mong muốn giao tiếp cảm giác đó. Chúng ta bị cám dỗ để gán những trải nghiệm đó cho một mô hình ngôn ngữ lớn khi nó phát ra các câu có ý nghĩa, nhưng làm như vậy là mắc bẫy bắt chước; đó là hiện tượng giống như khi bướm tiến hóa có các đốm đen lớn trên cánh của chúng có thể đánh lừa chim nghĩ rằng chúng là kẻ săn mồi với đôi mắt to. Có một bối cảnh mà các đốm đen là đủ; chim ít có khả năng ăn một con bướm có chúng, và con bướm không thực sự quan tâm tại sao nó không bị ăn, miễn là nó được sống. Nhưng có một sự khác biệt lớn giữa một con bướm và một kẻ săn mồi đe dọa chim.
Một người sử dụng AI tạo sinh để giúp họ viết có thể tuyên bố rằng họ đang lấy cảm hứng từ các văn bản mà mô hình được huấn luyện, nhưng tôi lại cho rằng điều này khác với những gì chúng ta thường nghĩ khi nói rằng một nhà văn lấy cảm hứng từ một người khác. Hãy xem xét một sinh viên đại học nộp một bài luận chỉ bao gồm một trích dẫn dài năm trang từ một cuốn sách, nói rằng trích dẫn này truyền tải chính xác những gì cô ấy muốn nói, tốt hơn cô ấy có thể tự nói. Ngay cả khi sinh viên hoàn toàn trung thực với giảng viên về những gì cô ấy đã làm, không thể nói rằng cô ấy đang lấy cảm hứng từ cuốn sách mà cô ấy đang trích dẫn. Việc một mô hình ngôn ngữ lớn có thể diễn đạt lại trích dẫn đủ để nguồn không thể nhận dạng không thay đổi bản chất cơ bản của những gì đang diễn ra.
Như nhà ngôn ngữ học Emily M. Bender đã lưu ý, giáo viên không yêu cầu học sinh viết bài luận vì thế giới cần nhiều bài luận của học sinh hơn. Mục đích của việc viết bài luận là để củng cố kỹ năng tư duy phản biện của học sinh; giống như việc nâng tạ hữu ích bất kể môn thể thao nào mà một vận động viên chơi, viết bài luận phát triển các kỹ năng cần thiết cho bất kỳ công việc nào mà một sinh viên đại học cuối cùng sẽ làm. Sử dụng ChatGPT để hoàn thành bài tập giống như mang một chiếc xe nâng vào phòng tập tạ; bạn sẽ không bao giờ cải thiện được khả năng tư duy của mình theo cách đó.
Không phải tất cả các bài viết đều cần phải sáng tạo, chân thành, hoặc thậm chí đặc biệt tốt; đôi khi nó chỉ cần tồn tại. Những bài viết như vậy có thể hỗ trợ các mục tiêu khác, chẳng hạn như thu hút lượt xem cho quảng cáo hoặc đáp ứng các yêu cầu hành chính. Khi mọi người được yêu cầu tạo ra văn bản như vậy, chúng ta khó có thể trách họ vì đã sử dụng bất kỳ công cụ nào có sẵn để tăng tốc quá trình. Nhưng thế giới có tốt hơn không với nhiều tài liệu đã được tạo ra với nỗ lực tối thiểu? Sẽ là không thực tế nếu nói rằng nếu chúng ta từ chối sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn, thì các yêu cầu tạo ra văn bản chất lượng thấp sẽ biến mất. Tuy nhiên, tôi nghĩ rằng không thể tránh khỏi rằng càng sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để đáp ứng các yêu cầu đó, thì các yêu cầu đó sẽ càng trở nên lớn hơn. Chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mà ai đó có thể sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra một tài liệu từ một danh sách gạch đầu dòng, và gửi nó cho một người sẽ sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn để tóm tắt tài liệu đó thành một danh sách gạch đầu dòng. Có ai nghiêm túc cho rằng đây là một sự cải tiến không?
Tác giả: Ted Chiang
Link bài gốc: Why A.I. Isn’t Going to Make Art | Bài được đăng vào ngày 02/09/2024, trên báo điện tử newyorker.com
Dịch giả: Hoàng Phan – KenkAI Nhiều thứ hay
(*) Bạn có thể sao chép và chia sẻ thoải mái.
(**) Follow KenkAI Nhiều thứ hay để đọc các bài dịch khác và cập nhật thông tin bổ ích hằng ngày.
Để lại một bình luận