Lèo lái tri thức trong kỷ nguyên AI tạo sinh

Minh-Hoang Nguyen

Phenikaa University

“The problem is humans’ victory is a bittersweet one. Because humans study AIs, AIs study humans’ natural stupidity. 
And AIs surrender for the exact reason Tversky hinted: Humans’ natural stupidity is unlimited. In the same vein, AI’s intelligence is limited.”

Trích “The Bittersweet Victory of Humans over AI”; Meandering Sobriety [1]

Sự trỗi dậy của các công nghệ AI tạo sinh như ChatGPT của OpenAI và Gemini của Google đã thay đổi sâu sắc cách chúng ta tiếp cận và tương tác với tri thức. Những công cụ này tổng hợp lượng lớn dữ liệu để cung cấp các phản hồi tức thì, cá nhân hóa cho các truy vấn của người dùng, thường mô phỏng giao tiếp giống như con người [2]. Tuy nhiên, sự chuyển đổi này đặt ra những suy ngẫm quan trọng về quyền tác giả, quyền sở hữu và độ tin cậy của tri thức do AI làm trung gian.

Trong lịch sử, việc phổ biến tri thức đã phát triển qua các bước chuyển đổi công nghệ lớn – từ kể chuyện truyền miệng đến máy in và gần đây hơn là cuộc cách mạng kỹ thuật số. Mỗi bước chuyển đổi đều dân chủ hóa khả năng tiếp cận thông tin. Ví dụ, máy in đã cho phép một tiếng nói tiếp cận nhiều người, xúc tác cho các cuộc cách mạng văn hóa và khoa học [2]. Tuy nhiên, AI tạo sinh giới thiệu một mô hình mới: giảm nhiều tiếng nói thành một tường thuật tổng hợp. Mặc dù điều này có thể hợp lý hóa việc tiếp cận thông tin, nhưng nó cũng có nguy cơ làm phẳng sự đa dạng và gieo rắc sự thiên vị.

Để hiểu được sự thay đổi này, cần phải vật lộn với các khái niệm như entropy thông tin (informational entropy). Bắt nguồn từ lý thuyết thông tin của Shannon [3], entropy biểu thị sự không chắc chắn hoặc lượng thông tin bị thiếu trong một hệ thống. Khoa học chống lại sự gia tăng entropy thông qua quá trình bình duyệt và loại bỏ có chọn lọc, lọc bỏ những công trình kém tin cậy để bảo vệ tính toàn vẹn của tri thức [4]. Ngược lại, AI tạo sinh lấy dữ liệu từ mạng mở – thường không qua kiểm duyệt rõ ràng – do đó làm tăng nguy cơ nhiễu thông tin và thông tin sai lệch.

Lý thuyết thông tin GITT cung cấp một khuôn khổ để xem xét cách tri thức và giá trị nảy sinh từ các tương tác thông tin xác suất. Theo GITT, ý nghĩa và giá trị không phát sinh từ các đơn vị thông tin riêng lẻ mà từ sự tương tác của chúng với thông tin ngữ cảnh và thông tin trong tâm trí [5]. Bằng cách bỏ qua các bộ lọc nhận thức của con người, AI tạo sinh có thể phá vỡ quá trình tinh tế này. Khi người dùng coi đầu ra của AI là có thẩm quyền mà không nghi ngờ dữ liệu hoặc logic cơ bản, họ có thể bỏ qua sự tham gia phản biện cần thiết cho sự hiểu biết thực sự.

Làm trầm trọng thêm thách thức này là tiềm năng AI duy trì sự thiên vị và thông tin sai lệch. Bởi vì các mô hình này được đào tạo trên dữ liệu hiện có của con người – chứa đầy những sai lệch văn hóa xã hội – chúng có thể vô tình khuếch đại các khuôn mẫu hoặc sự không chính xác. Những sai sót trong nội dung do AI tạo ra, chẳng hạn như xuyên tạc lịch sử hoặc các sự kiện "ảo giác", nhấn mạnh tầm quan trọng của sự khiêm tốn trí tuệ (intellectual humility) – nhận ra giới hạn kiến thức của chúng ta và các hệ thống mà chúng ta tin tưởng để cung cấp nó [2].

Sự khiêm tốn trí tuệ là rất quan trọng để thúc đẩy tri thức và sự đổi mới của con người [4,6]. Vậy thì, nếu AI được kỳ vọng sẽ nâng cao sự hiểu biết và đổi mới, liệu bản thân AI có thể được thấm nhuần một dạng khiêm tốn trí tuệ hay không? Với việc AI được xây dựng trên dữ liệu do con người tạo ra, liệu ranh giới của sự thiếu hiểu biết của con người có giới hạn tiềm năng cuối cùng của AI hay không? Nếu một hệ thống AI đạt đến một điểm mà nó có thể tự thu thập, xác minh và đặt câu hỏi về thông tin của chính mình, liệu nó vẫn cần đầu vào của con người – hay nó sẽ vượt qua chúng ta hoàn toàn?

Đây là những câu hỏi cơ bản đáng đặt ra khi chúng ta lèo lái vai trò ngày càng mở rộng của AI tạo sinh. Nếu không vật lộn với những giới hạn khái niệm này, sự tiến bộ hơn nữa trong cả trí tuệ của con người và máy móc có thể ngày càng trở nên khó khăn hơn. Như Bentley [2] đã nhận xét một cách xác đáng, việc nhận ra rằng chúng ta "không biết gì" khi đối mặt với lượng thông tin áp đảo có lẽ là kiến thức quan trọng nhất trong tất cả. Tôi hoàn toàn đồng ý với quan điểm này, như Albert Einstein đã từng nói: “Có hai thứ vô hạn: vũ trụ và sự ngu ngốc của con người, và tôi không chắc về vũ trụ.”

Tài liệu tham khảo

[1] Vuong QH. (2023). Meandering Sobriety. https://www.amazon.com/dp/B0C2RZDW85

[2] Bentley SV. (2025). Knowing you know nothing in the age of generative AI. Humanities and Social Sciences Communications, 12, 409. https://www.nature.com/articles/s41599-025-04731-0

[3] Shannon CE. (1948). A mathematical theory of communication. The Bell System Technical Journal, 27(3), 379-423. https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x

[4] Vuong QH, Nguyen MH. (2024). Exploring the role of rejection in scholarly knowledge production: Insights from granular interaction thinking and information theory. Learned Publishing, 37, e1636. https://doi.org/10.1002/leap.1636

[5] Vuong QH, Nguyen MH. (2024). Further on informational quanta, interactions, and entropy under the granular view of value formation. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4922461

[6] Rovelli C. (2018). Reality is not what it seems: The journey to quantum gravity. Penguin.