– Đến một ngày, AI cũng sẽ viết được văn…
– Ai cơ?
– AI ấy…
– Nhưng AI là ai?
– Không là ai. Không phải đàn ông, không phải phụ nữ, không còn trẻ, cũng không già đi. Nhưng hình như biết tuốt.
– Hmm… đó chẳng phải tố chất để làm nhà văn hay sao?
Có một công thức khá chung cho những tưởng tượng của con người về máy móc qua tiểu thuyết, phim ảnh. Đầu tiên, chúng đơn thuần là những công cụ phục vụ cho đời sống của con người, tiếp theo, có được nhận thức và chống lại những ông chủ, bà chủ cũ, rồi một cuộc soán vị đổi ngôi, sắt thép làm chủ, thịt xương làm nô lệ. Và nỗi sợ lớn nhất của tiểu thuyết hay những bộ phim khoa học viễn tưởng chính là thời khắc khi máy móc có được phần cảm xúc giống con người – thứ gen di truyền (có vẻ) đáng tự hào và hân hạnh nhất của loài này.
Ngay từ khi thuật ngữ “robot” lần đầu được xuất hiện trong R.U.R của Karel Capek, tác giả của Khi loài vật lên ngôi đã âu yếm gọi hai robot đầu tiên biết yêu là Adam và Eva – thời điểm máy móc có được tình yêu, có được cảm xúc, đó cũng là dấu chấm hết của kỉ nguyên loài người để lịch sử nhẹ nhàng chuyển sang một trang mới tinh tươm hơn. Chuyện về “kẻ hủy diệt”, chuyện về “ngày tận thế”, dẫu có được tiên tri là tất yếu xảy đến cũng vẫn là thứ đòi hỏi ở độc giả nhiều tưởng tượng, nhưng chuyện AI (trí tuệ nhân tạo) bắt đầu tập viết và viết được là điều đang diễn ra.
Những sáng tác đầu tiên thuộc về văn chương – lãnh địa tinh thần luôn tự tin mình “là một, là riêng, là thứ nhất” đã bắt đầu có bàn tay AI tham dự. Sự có mặt ngày một thường xuyên của AI trong các công việc sáng tạo có thể chưa tạo ra một tương lai “máy móc thay thế hoàn toàn con người” nhưng chắc chắn là một sự kiện đáng để nói và suy tưởng. Vậy, nỗ lực tập viết của máy móc dạy chúng ta được những gì?
Dữ liệu đầu vào hay trải nghiệm đọc của nhà văn AI
“Viết dòng đầu và dòng cuối cho câu chuyện dự kiến và máy sẽ trả về cho bạn toàn bộ diễn biến ở giữa (Ứng dụng Between the Lines do Google phát triển); gõ ra vài từ khóa bất kì và chúng tôi sẽ biến chúng thành những câu văn có tình tiết, nội dung hoàn chỉnh (Ứng dụng Once Upon A Lifetime do Google phát triển); chỉ cần chat với robot của chúng tôi, hỏi bất cứ điều gì bạn cần, nhân vật là ai, anh ta hay cô ta làm nghề gì, điều gì sẽ xảy đến… bạn sẽ có câu trả lời (Ứng dụng Banter Bot do Google phát triển)”.
Đó không phải những dòng quảng cáo suông với những thông tin chỉ có tính chất minh họa được phát ra rả trên truyền hình, đó là những gì mà các công cụ viết đã và đang làm được. Nhờ việc được đọc một lượng lớn những văn bản đầu vào, những trí tuệ nhân tạo có khả năng tìm ra được một số mối liên kết quen thuộc của ngôn ngữ trên nhiều cấp độ, giữa các từ, giữa các câu, giữa các đoạn và giữa các văn bản với nhau.
Input càng nhiều, đọc càng nhiều, AI càng có thêm chất liệu và ngôn ngữ để bồi đắp cho sự viết của mình và càng đưa ra được nhiều tình tiết đa dạng để chúng ta nhấn enter chọn lựa phát triển sau câu mở đầu hay những từ khóa ban đầu của mình. Giống như đứa trẻ, một AI có thể học tập được nhờ việc ghi nhớ những gì được lặp đi lặp lại. Một AI có khả năng ngấu nghiến những công thức về thể loại (nhờ việc đọc) tốt hơn bất cứ sinh viên chuyên ngành lí luận văn học nào nếu ta coi nghiên cứu về thể loại là tìm ra mẫu số chung của một loạt văn bản.
Năm 2016, biên kịch AI nổi tiếng Benjamin viết ra Sunspring đã xây dựng được viễn cảnh khi khoa học – công nghệ thống trị loài người trên cái tứ của một câu chuyện tình tay ba giữa hai con người, một máy móc nhờ vào việc đọc cỡ một trăm kịch bản về “ngày tận thế”, “kẻ hủy diệt” để nhận ra nội dung của những cốt truyện khoa học viễn tưởng thường là mối bận tâm về sự liên kết giữa con người với thế giới bên ngoài, một công thức lặp đi lặp lại: hai nam + một nữ = một chuyện tình tay ba.
Nếu muốn đào tạo một AI có chuyên môn viết cổ tích, việc đầu tiên cần làm là cung cấp những câu chuyện cổ tích trên thế giới đến từ các nền văn hóa khác nhau. Việc vùi đầu vào đọc và nghiền ngẫm những câu chuyện này sớm muộn cũng giúp AI nhận ra được motif của cổ tích từ Tây sang Đông, con út thường bất hạnh, dì ghẻ đương nhiên xấu xa, ông Bụt, bà tiên thì luôn đúng lúc,…
Tất nhiên, cuộc đời này có lẽ không cần thêm những tác giả viết cổ tích để bổ sung vào kho tàng vốn đã quá giàu có này, nhưng trong một bối cảnh mà người ta đã tính toán ra được 7 công thức để làm phim bom tấn, 10 sự kiện chắc chắn xảy ra trong một phim siêu anh hùng, phân bố thế nào trong 115 phút, phút thứ bao nhiêu thì thế lực phản diện hay quái vật cần và phải được xuất hiện,… thì những kịch bản hay cốt truyện mẫu mực mà AI viết ra có thể có tác dụng như những ví dụ được trích trong giáo trình.
Trên thực tế, chúng ta thường chỉ tiêu hóa những tác phẩm dễ đoán như là một dạng snack, thuần túy để giải trí và không đánh giá cao chúng, rằng mở đầu như vậy thì nhất định diễn biến sẽ như vậy, rằng việc của người viết chỉ là biến ảo, thêm thắt da thịt vào một khung xương đã cố định. Để làm ra nghệ thuật đích thực, sáng tạo phải là một quá trình lao động có tính cá nhân cao, mỗi kịch bản, mỗi tứ thơ, mỗi ý tưởng cho truyện ngắn hay tiểu thuyết là một hành trình riêng tư của một người cầm bút.
Nhưng cách AI tìm ra format hay phán đoán những gì sẽ xảy ra tiếp theo (như mọi khi) nói với chúng ta một điều rằng, tồn tại một dạng thức sản xuất và tiêu thụ văn học theo công thức. Đây chính là điều AI học được sau những gì được đọc. Chừng nào youtube vẫn có cớ để chạy những quảng cáo về khóa dạy viết trinh thám của Dan Brown, chừng nào viết lách còn được xem là một “nghề”, chừng nào những khách hàng tiềm năng vẫn mong mỏi đến phút thứ 9, nhân vật phản diện phải lộ diện, chừng đó còn có cơ hội cho những thợ viết AI, những người nắm rõ “luật”.
Khi ngôn ngữ trở thành vector
Có một luận điểm đứng về phe con người, đó là máy móc chỉ có thể bắt chước được cái vẻ bề ngoài của ngôn ngữ nhưng chưa thể nắm được những tầng nghĩa sâu hơn – những ẩn dụ, bởi thứ mà AI làm việc cùng trong quá trình xử lí ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing) là những vector. Tất cả ngôn từ trong văn bản để máy móc có thể đọc cần được phiên dịch lại bằng việc số hóa ngôn ngữ.
Một nhà văn AI, một machine learning, có thể chưa từng vuốt ve một chú mèo hay dắt chó đi dạo nhưng biết rất rõ chuyện những danh từ chỉ thú cưng thường xuất hiện cùng những tính từ miêu tả sự dễ thương và đi sau những động từ chỉ trạng thái cảm xúc yêu mến, bởi những vector của các từ “chó”, “mèo”, “dễ thương”, “yêu”,… thường đứng gần nhau trên đồ thị. Đó là logic sự vật của máy móc.
Một tay AI dù có đọc nhiều sách, xem nhiều phim, trang điểm cho mình một cẩm nang chữ nghĩa dồi dào đến thế nào cũng sẽ gặp khó khăn khi hiểu được cái gọi là một giây thăng hoa, phút bốc đồng mạnh mẽ, một khoảnh khắc tâm linh diệu kì nằm ngoài mọi dự trù, mọi phán đoán của một tay nghệ sĩ kì dị, một nhà thơ “điên”. Khi một tác giả cố ý diễn đạt từ A theo một nghĩa là B với phép ẩn dụ chỉ mình ông biết, thì mối liên hệ giữa hình thức A và ngữ nghĩa B đó sẽ chỉ xuất hiện một vài lần ít ỏi trong vốn đọc của AI và không đủ tính quy luật để hình thành nên tri thức cho máy.
Từng đấy nghệ sĩ là từng đấy cách hiểu từ A theo những cách rất khó nắm bắt, chưa kể một tay nhà văn trong những bối cảnh khác nhau hay những thời gian khác nhau trong sự nghiệp sáng tác lại tự thay đổi cách định nghĩa về A cho chính mình. Khả năng học tập được ẩn dụ của máy móc ở thời điểm hiện tại chưa thể bằng được một đứa trẻ, nhưng nhờ vector hóa một cách đồng bộ và từ chối chức năng linh cảm hay trực giác mà AI động chạm được tới những quy luật phổ biến của ngôn ngữ. Một phương trình vector đơn giản cho hay “king – queen” xấp xỉ bằng “man – woman”.
Cách chúng ta nghĩ về ông vua, một bà hoàng khác với cách chúng ta nghĩ về một người đàn ông hay một người phụ nữ lao động chỉ là vấn đề danh xưng của họ quyết định tầng lớp mà họ thuộc về. Nếu gạt bỏ hết những thứ thuộc về địa vị, đẳng cấp, chúng ta còn lại vỏn vẹn một mối quan hệ đơn thuần về giới giữa hai con người sang trọng là đức vua và hoàng hậu, quay trở lại câu chuyện nguyên thủy của một Adam và một Eva.
Một ông vua có thể rất khác với một anh nông dân ở cách đi đứng, ở trang phục, ở chiếc nhẫn trên tay hay những nhiệm vụ phải đảm đương hàng ngày, nhưng trong mối quan hệ với người vợ của mình, ông ta vẫn giữ vector của một người đàn ông trước một người đàn bà và rồi những ứng xử hay xung đột về giới kinh điển ắt sẽ xảy ra trong đời sống của gia đình hoàng tộc này. AI nhạy bén với những tri thức này hơn chúng ta.
Vị trí của những con số, những tọa độ vector, trong trường hợp chúng ta không can thiệp, hay chọn lọc các văn bản đầu vào, sẽ trả về một kết quả rằng những vector chỉ nhà khoa học, bác sĩ, kĩ sư, giám đốc thì gần với vị trí của vector chỉ đàn ông, còn trường từ vựng thuộc về thư kí, trợ lí, người giúp việc thì gần với người phụ nữ hơn. AI rất vô tư, chúng bắt chước ta rất nhanh, kể cả những định kiến. Những trợ lí ảo dẫu vô cùng thông minh, chu đáo như Siri, Cortana hay Alexa đều được cài đặt với chất giọng nữ trung.
Vì trong các văn bản phổ thông, ngay sau lời giới thiệu, “ở một thành phố nọ, có một bác sĩ…” là một câu chứa đại từ thay thế “anh ta sống trong một căn hộ…” nên khi một tiểu thuyết gia AI cần phải ghi lại gì đó có tính thời đại như chuyện con người giữa đại dịch corona của năm 2020 với một số input như Dịch hạch của Albert Camus thì một vị bác sĩ anh hùng xả thân cứu người như Rieux vùng Oran sẽ dễ mang nhiễm sắc thể XY hơn là XX, và rồi “anh ta” cũng sẽ lập một đội tình nguyện y tế thuộc hiệp hội những người đàn ông.
Một ví dụ khác, khi AI học cách nhận diện hình dạng của những con cá lớn ngoài biển thì trả lại kết quả là những ngón tay, bởi trí tuệ nhân tạo nhận ra, một con cá khi được chụp ảnh lại để được post lên mạng xã hội, nó không đứng một mình để tạo dáng mà luôn nằm trong tay của những vị săn cá, bên cạnh những lưỡi câu. Đây có thể là một lỗi nhận dạng của máy móc nhưng hơn cả một lỗi lập trình, phát hiện của AI là những gì chúng ta cần phải học để ít nhất, nhận ra được việc những con cá không tự nhiên ngoi lên bờ, mỉm cười trước ống kính, chúng là sản phẩm của những cuộc đi săn, là phần thưởng, hay là chiến tích mà con người luôn mong mỏi bởi mã gen ưa chinh phục, thích can thiệp vào thiên nhiên.
AI có thể chưa tìm ra nguyên lí để mượn mây vẽ trăng, để nói A nhưng muốn xoáy vào B, để làm ra những bài thơ có chữ nhưng ý nghĩa lại nằm ở “khoảng trống” giữa những dòng, những đoạn, nhưng AI, bằng năng lực học tập hăng say và phản ánh trung thành đời sống vốn dĩ của con người, có thể kể cho chúng ta thêm những tự sự về chính con người mà chúng ta dễ dàng bỏ qua, như chuyện nhà vua, chuyện nữ hoàng, chuyện giới, chuyện săn cá…
Con người cần nhiều hơn một tấm gương trong nhà tắm để có thể soi ngắm lại mình thường xuyên và kĩ càng hơn mỗi ngày. Nếu chúng ta không rèn luyện thói quen tự hiểu mình, thì sớm muộn máy móc sẽ đảm đương việc đó tốt hơn chúng ta.
Không thân thể, phi giới tính – hiệp hội những nhà văn AI “trung lập”, “công tâm”
Máy móc không chỉ là bản sao, trong một vài lĩnh vực, máy móc thực tế đã làm tốt hơn và thay thế được con người. Một phần ba lượng bài của Bloomberg News được viết ra nhờ sự hỗ trợ đắc lực từ những robot phóng viên. Mới đây, Microsoft đã quyết định thay đổi nhân sự bằng AI để có thể sàng lọc, chỉnh sửa và quản lí các bài báo trên trang chủ của công ti – gần 30 phóng viên là con người sẽ bị sa thải.
Một tia sáng đầy lạc quan nhen lên, máy móc không cạnh tranh với con người, không cướp việc của ai, đổi lại, chúng hỗ trợ chúng ta những công việc có vẻ đơn điệu, nhàm chán thuộc về thống kê, soát lỗi để con người có thêm thời gian và sức lực sử dụng trí tuệ của mình vào những công việc mang tính chất sáng tạo. Một viễn cảnh tuyệt vời cho văn học nghệ thuật thế giới, nhà tiểu thuyết sẽ rảnh rang hơn để tạo ra những kiệt tác, những công trình chữ nghĩa hàng nghìn trang, hàng trăm nhân vật về thời đại này. Liệu tương lai hoàn mĩ đó có xảy đến không, khi những gì máy móc chỉ ra phía trên nói cho chúng ta một thực tế tư duy đầy những khiếm khuyết của con người.
Những công thức, những định kiến được sao y bản chính, những cách muối xổi một bộ phim, một bản nhạc, một tiểu thuyết để tiêu hóa nhanh và dễ, vị giác của khán giả, độc giả kém dần đi và dễ thỏa hiệp hơn. Đó là lúc để gia tăng cơ hội nghề nghiệp cho những thợ viết AI. Mất bao nhiêu lâu để một nhà văn học được cách hạn chế xây dựng những nhân vật bác sĩ mang khuôn mặt của một người đàn ông, mất bao lâu để một dịch giả học được cách tìm hiểu giới tính của người viết trước khi đặt bút xuống để chuyển hóa những đại từ nhân xưng, mất bao lâu để một nhà nghiên cứu văn chương Pakistan hay Israel thôi xào nấu những chủ đề thuộc về tranh chấp, đói nghèo, chủng tộc, mất bao lâu để ta học được cách thôi trông chờ một câu chuyện tình khi hễ một người đàn ông và một phụ nữ xuất hiện hay phút thứ chín, nhân vật phản diện đang nấp ở đâu đó và phải đi ra?…
Một trí tuệ nhân tạo hoàn toàn có thể học được cách dỡ bỏ định kiến nếu được dạy dỗ cẩn thận. Máy móc là nhân tạo, là những thực thể có thể sửa chữa, cứu chuộc, tất nhiên vẫn phải nhờ con người. Nhưng con người dạy máy móc dễ hơn con người chỉnh đốn lại chính con người. Trong một thời đại mà những bàn tay chúng ta chạm vào màn hình, vào bàn phím nhiều hơn chạm vào nhau, thì ngược lại, có lẽ máy móc có thể dạy lại con người nhanh chóng và trực tiếp hơn.
Khi những nhà lập trình nỗ lực để làm máy móc cá tính hơn, nhiều trải nghiệm hơn thì các cơ quan đoàn thể lại dốc sức mình để cơ chế hóa, đồng bộ hóa nhân sự. Ở một thực tại mà máy móc có thể viết ra những bài thơ na ná con người, và thậm chí đem lại được cảm xúc, trong khi con người lại viết ra những điều như máy viết và gặp khó khăn trong việc xác định đâu là máy, đâu là người. Vấn đề không phải là cuộc thi giữa máy và người xem ai hơn ai mà nằm ở việc, chúng ta coi thế nào là thơ, thế nào là nghệ thuật, thế nào là tính người, chúng ta cần gì trong cuộc đời này.
Một trí tuệ nhân tạo có thể không cần một cơ thể để viết được về nỗi đau (bởi nó đã được học về hàng triệu những nỗi đau và cách mô tả về nỗi đau trong lịch sử văn học), một AI không cần phải chịu đựng đói nghèo, bệnh tật hay tổn thương về tinh thần để có thể viết, những sản phẩm vẫn cứ thế được sản xuất hàng loạt và chúng ta không bao giờ phải lo đói sách hay thiếu thốn văn chương – một tương lai như vậy, ta có sẵn sàng bước vào không?
Mọi thuật toán đều sai, nhưng một vài cái sẽ có ích
Tôi viết điều này trong một bối cảnh những phần mềm, công cụ sáng tác hữu dụng nhất đều thuộc về thị trường của những người nói tiếng Anh, những tài liệu cần đọc cũng không thuộc về ngôn ngữ của tôi – tiếng Việt. Vì những lí do thuộc về ngôn ngữ, về cơ chế thị trường, về trình độ phát triển… mà chủ đề về trí tuệ nhân tạo bị gạt đi hoặc xem nhẹ trong những cuộc chuyện trò ở đây, và một tương lai khi thực sự những nhà văn AI trở nên thân thuộc hơn với con người có thể cũng còn rất xa so với hiện tại của đất nước này.
Nhưng câu chuyện về viết lách, câu chuyện về sáng tạo, câu chuyện về cái gì thì được gọi là tính người không của riêng ai, không thuộc về riêng chủng tộc hay màu da nào. Nghĩ về máy móc, nghĩ về những gì con người đang tạo ra cho cuộc đời này cũng là để nghĩ về chính chúng ta, để nhận ra được rằng câu thoại kinh điển của Hamlet trong vở kịch bất hủ của Shakespeare rằng “Kì diệu thay là con người…” có thể trở nên lung lay, vỡ vụn.
Sự kiêu hãnh, thậm chí là ảo tưởng của chúng ta về cái vẻ cao quý của lí trí, sự vô tận của năng khiếu, cái giàu ý nghĩa của hình dong, dáng điệu, những hành động mang tầm vóc của Thượng đế và là kiểu mẫu của muôn loài, tất cả cần được nghiêm túc xem xét lại. “All models are wrong, but some are useful”, đó là câu cửa miệng của khoa học – công nghệ, mọi thuật toán đều có sai sót, khiếm khuyết, đều không phải hoàn hảo, điều quan trọng là chúng tận tâm và có ích. Đây chính là sự khiêm nhường mà chúng ta, những human-being, nên học hỏi từ AI, những thực thể nhân tạo.
Vũ Kiều Chinh