AI không vận hành như con người
16/04/26
Khái niệm “jagged intelligence” có thể giúp cuộc tranh luận về AI bớt ồn ào và thực tế hơn, nhất là khi nói tới việc làm.
Có lẽ đã đến lúc ngừng hỏi liệu trí tuệ nhân tạo có “thông minh như con người” hay không. Câu hỏi ấy vừa quá lớn, mơ hồ, và ngày càng kém hữu ích. Nó đẩy cuộc tranh luận vào những so sánh dễ gây kích động nhưng ít soi sáng bản chất của công nghệ. Điều đáng chú ý hơn là AI không tiến bộ theo quỹ đạo mà con người quen dùng để đo trí khôn. Nó có thể tỏ ra xuất sắc trong một nhiệm vụ đòi hỏi trình độ rất cao, ngay sau đó lại lúng túng trước câu hỏi tưởng như trẻ con cũng trả lời được. Chính sự gập ghềnh mới là chìa khóa để hiểu công nghệ và dự đoán nó sẽ làm gì với nền kinh tế lao động.
Trí tuệ “lởm chởm”
Trong những năm gần đây, AI có những màn trình diễn đủ sức làm người ta sửng sốt. Các hệ thống do Google và OpenAI phát triển từng giải đúng phần lớn các câu hỏi khó tại Olympic Toán quốc tế, đấu trường vốn dành cho những học sinh trung học xuất sắc nhất thế giới. Song, ngay cả lúc ấy, cùng thế hệ công nghệ vẫn có thể vấp ngã trước những tình huống đời thường. Một kỹ sư phần mềm ở Sri Lanka đưa ra cho nhiều chatbot một câu hỏi kiểu mẹo: nếu gara sửa xe chỉ cách 50 m, nên đi bộ hay lái xe? Câu trả lời của chúng là: hãy đi bộ. Máy không hề nhận ra điều vô lý nằm chính tiền đề câu hỏi.
Sự tương phản này không phải trò tiêu khiển ngẫu nhiên, mà là biểu hiện của điều các nhà nghiên cứu, kỹ sư và kinh tế học gọi là “jagged intelligence” tạm dịch là “trí tuệ gập ghềnh” hay “trí tuệ lởm chởm”. Khái niệm này chỉ một kiểu năng lực phát triển không đồng đều: AI vượt xa con người trong một số tác vụ, nhưng lại yếu kém kỳ lạ ở những tác vụ khác. Quan trọng hơn, ranh giới ấy không phải lúc nào cũng hiển nhiên. Một hệ thống có thể viết mã máy tính rất nhanh, xử lý bài toán rất giỏi, nhưng lại thất bại thảm hại trong những tình huống đòi hỏi phán đoán thường thức, suy luận linh hoạt hoặc khả năng hiểu ngầm điều con người không cần nói ra.
Đây là điểm làm AI khác với trí tuệ con người. Ở người, nhiều loại năng lực nhận thức có xu hướng phát triển tương quan với nhau. Một đứa trẻ lớn lên không chỉ học tính toán tốt hơn, mà thường đồng thời cải thiện ngôn ngữ, trực giác xã hội, khả năng ứng biến và hiểu bối cảnh. Còn ở AI, sự tiến bộ không đi theo một đường liền mạch. Nó giống dãy núi lởm chởm hơn là con dốc đều.
Đừng hỏi AI thông minh đến đâu, hãy hỏi nó làm được gì
Cách nhìn này có hệ quả quan trọng: thay vì tranh cãi trừu tượng xem AI có đạt tới trí tuệ tổng quát hay không, nên đánh giá nó bằng năng lực thực hiện từng loại nhiệm vụ cụ thể. Đây là cách tiếp cận thực tế và hữu ích hơn cho doanh nghiệp, người lao động và nhà hoạch định chính sách.
Lâu nay, các lãnh đạo công nghệ thường dao động giữa hai thái cực: khi cảnh báo AI có thể hủy diệt thị trường việc làm trí óc; khi trấn an rằng tác động của nó rồi sẽ bị phóng đại. Cả hai lập trường đều bỏ qua thực tế căn bản: phần lớn nghề nghiệp không phải nhiệm vụ duy nhất. Chúng là tập hợp của nhiều công việc nhỏ, có cái lặp lại, có cái đòi hỏi phán đoán, có cái cần phối hợp, có cái lại phụ thuộc rất nhiều vào bối cảnh xã hội. Vì thế, câu hỏi đúng không phải là “AI có thay thế nghề X không?”, mà là “AI sẽ tự động hóa phần nào của nghề X, và phần nào vẫn cần con người?”.
Điều này giúp lý giải vì sao giới lập trình viên trẻ có lý do để lo lắng hơn một số nhóm lao động trí óc khác. Viết mã là lĩnh vực mà đúng sai khá dễ xác định: đoạn mã hoặc chạy được, hoặc không; vượt qua bài kiểm tra hiệu năng, hoặc thất bại. Với những miền như vậy, AI học rất nhanh, nhất là khi được huấn luyện bằng các kỹ thuật như reinforcement learning (học tăng cường), nơi hệ thống liên tục được thưởng phạt theo kết quả. Nhưng những lĩnh vực như viết sáng tạo, triết học, nhiều ngành khoa học hay những công việc đòi hỏi trực giác tổ chức lại khó lượng hóa hơn nhiều. Ở đó, việc xác định “đáp án đúng” không hề đơn giản.
Vì sao AI giỏi toán nhưng kém thường thức
Gốc rễ của sự gập ghềnh nằm ở cách AI hiện đại được xây dựng. Các mô hình như ChatGPT hay Claude học bằng cách phát hiện mẫu hình trong khối dữ liệu khổng lồ trên internet: bài viết, mã nguồn, bách khoa toàn thư, diễn đàn, tài liệu số hóa. Cách học ấy giúp chúng cực kỳ thành thạo trong những nhiệm vụ có đậm dấu vết số hóa: viết email, trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản, sinh mã lập trình. Nhưng internet, xét cho cùng, chỉ lưu giữ một phần khá nhỏ tri thức con người. Nó ghi lại điều con người làm trong thế giới số tốt hơn nhiều so với điều con người biết trong thế giới vật lý.
Bởi vậy, AI có thể nói trôi chảy về vô số chủ đề, nhưng lại yếu ở những công việc đòi hỏi năng lực linh hoạt, lập kế hoạch dài hơi, tạo ý tưởng thật sự mới hoặc đối phó với tình huống mà nó chưa từng thấy dưới dạng tương tự. Một bài kiểm tra mới mang tên ARC-AGI 3, do nhà nghiên cứu François Chollet công bố, đã cho thấy nghịch lý này: các câu đố trong đó đều có thể được một người bình thường, không qua huấn luyện chuyên biệt, giải quyết; nhưng những hệ thống AI hàng đầu lại không làm chủ nổi chúng. Điều này không có nghĩa máy kém hơn người trong mọi việc mà chỉ cho thấy nó mạnh, yếu theo kiểu khác.
Thị trường lao động bị tác động không đồng đều
Một khi nhìn AI như loại trí tuệ gập ghềnh, cuộc tranh luận về việc làm cũng trở nên bớt kịch tính hóa. Công nghệ rõ ràng thay đổi thị trường lao động. Nhưng không lướt qua các nghề theo cách đồng loạt, tuyến tính hay dễ dự báo. Ở nhiều nơi, nó sẽ không thay thế toàn bộ người lao động, mà bóc tách một số khâu trong công việc để tự động hóa, qua đó đẩy con người lên những phần việc phức tạp, ít lặp lại hoặc có giá trị phối hợp cao hơn.
Tiền lệ cho điều đó không thiếu. Máy tính bỏ túi từng tính nhanh hơn con người từ nhiều thập niên trước, nhưng không vì thế mà kế toán biến mất. Công cụ tốt hơn thường không hủy bỏ ngay nghề nghiệp; chúng tái cấu trúc nghề nghiệp. AI có thể làm điều tương tự ở nhiều lĩnh vực: không xóa sổ ngay lập tức một nghề, nhưng thay đổi cán cân giữa phần việc có thể chuẩn hóa và phần việc đòi hỏi phán đoán. Với người lao động, điều ấy có nghĩa rủi ro không nằm ở chỗ máy “thông minh hơn toàn diện”, mà ở chỗ nó trở nên quá giỏi ở một số mắt xích then chốt của chuỗi công việc.
Những thung lũng đang khép lại
Tuy nhiên, sẽ sai lầm nếu kết luận rằng những điểm yếu hiện nay của AI sẽ tồn tại mãi. Công nghệ đang cải thiện rất nhanh. Những lỗ hổng từng được xem là nổi bật trong giai đoạn 2024 – 2025 phần nào được vá lại. Và những “thung lũng” khác rồi cũng sẽ tiếp tục được lấp đầy. Điều khiến AI khó đánh giá không chỉ vì nó gập ghềnh, mà vì hình dạng của sự gập ghềnh ấy luôn thay đổi.
Bởi thế, cách khôn ngoan nhất không phải tuyên bố quá sớm rằng AI sẽ thống trị mọi công việc trí óc, cũng không phải trấn an rằng nó chỉ là công cụ phụ trợ vô hại. Cách khôn ngoan hơn là nhìn nhận nó đúng như nó đang là: một dạng trí tuệ phi nhân loại, mạnh một cách kỳ lạ ở vài nơi, yếu một cách khó hiểu ở vài nơi khác, và đang tiến hóa quá nhanh để những phán quyết tuyệt đối có thể đứng vững lâu.
Cuộc tranh luận về AI sẽ hữu ích hơn nếu bớt màu sắc thần thoại. Vấn đề không phải là liệu máy có trở thành con người hay không. Vấn đề là nó đang trở thành một loại năng lực khác và nền kinh tế sẽ phải học cách sống chung với sự khác biệt ấy.
shared via nytimes,
