Tự cổ chí kim, những hiểu biết và phát triển mới trong lĩnh vực khoa học và kỹ thuật thường khiến chúng ta vừa thấy thú vị và ấn tượng, vừa thấy lo lắng, sợ hãi. Mới đây, OpenAI đã dự đoán rằng trong vòng 10 năm tới sẽ xuất hiện “siêu trí tuệ nhân tạo” (Artificial superintelligence). Để chuẩn bị, hãng này đang tập trung xây dựng một đội ngũ chuyên gia mới, và dành 20% tài nguyên điện toán của mình để đảm bảo rằng các hệ thống AI sẽ hoạt động phù hợp và tôn trọng các tiêu chuẩn và nguyên tắc đạo đức của con người.
Có vẻ như họ không muốn kịch bản bộ phim khoa học viễn tưởng The Terminator (1984) của James Cameron bước ra đời thực (đáng ngại hơn là nhân vật Kẻ hủy diệt của Arnold Schwarzenegger được gửi về quá khứ từ năm 2029). OpenAI đang kêu gọi các nhà nghiên cứu và kỹ sư hàng đầu trong lĩnh vực máy học (machine-learning) cùng tham gia tìm cách giải quyết vấn đề này.
Vậy liệu các triết gia có thể đóng góp được gì không? Và nói chung, triết học có vai trò gì trong thời đại công nghệ hiện đại và tiên tiến?
Để trả lời câu hỏi này, cần nhấn mạnh một điều rằng triết học đã đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của AI từ những ngày đầu. Một trong những thành công đầu tiên của AI là chương trình máy tính Logic Theorist năm 1956, được tạo ra bởi Allen Newell và Herbert Simon. Logic Theorist được giao nhiệm vụ chứng minh các định lý dựa trên những mệnh đề luận lý từ Principia Mathematica, tác phẩm xuất bản năm 1910 của các triết gia Alfred North Whitehead và Bertrand Russell nhằm tái cấu trúc toàn bộ toán học dựa trên nền tảng logic học.
Thật vậy, khi mới bắt đầu, AI đã tập trung rất nhiều vào lô-gic học, do chịu ảnh hưởng lớn từ những cuộc tranh luận và nghiên cứu của các nhà toán học và triết gia. Một bước tiến quan trọng là đóng góp của triết gia người Đức Gottlob Frege trong việc phát triển logic học hiện đại vào cuối thế kỷ 19. Frege đã đưa ra những khái niệm mới về việc sử dụng các biến số có thể định lượng được, thay vì các đối tượng cụ thể như con người. Nhờ đó, thay vì chỉ nói “Joe Biden là tổng thống” (Joe Biden is president), chúng ta có thể diễn đạt một cách hệ thống hơn như “có một X tồn tại, mà X đó là tổng thống” (there exists an X such that X is president); trong đó, chữ “có tồn tại” (there exist) là một định lượng từ (quantifier), và “X” là một biến số (variable).
Ngoài ra, trong những năm 1930, nhà lô-gic học người Áo Kurt Gödel và nhà lô-gic học người Ba Lan Alfred Tarski cũng đã có những đóng góp quan trọng vào lô-gic học. Gödel với các định lý về sự hoàn chỉnh và không hoàn chỉnh (Theorems of completeness and incompleteness), cho thấy những gì có thể chứng minh trong một hệ thống logic là có giới hạn. Tarski thì với khái niệm về “sự không thể định nghĩa của chân lý” (the indefinability of truth), chỉ ra rằng khái niệm “chân lý” (hay sự thật) trong bất kỳ hệ thống nào không thể được định nghĩa bên trong chính hệ thống đó. Thí dụ như chân lý trong hệ thống số học không thể được định nghĩa trong chính hệ thống số học. Tức là không thể sử dụng các quy tắc và định lý của hệ thống để xác định chính xác một chân lý trong bản thân hệ thống đó.
Đến năm 1963, những ý tưởng này đã được Alan Turing sử dụng để phát triển khái niệm máy tính, đặt nền tảng cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI).
Có thể nói AI “đời đầu” đã phụ thuộc nhiều vào triết học và lô-gic học cấp cao, nhưng đến “đời thứ hai” (dựa trên công nghệ deep learning) thì AI không còn dựa vào triết học và lô-gic học quá nhiều, mà phụ thuộc vào các thành tựu kỹ thuật liên quan đến vấn đề làm việc với khối lượng dữ liệu khổng lồ.
Tuy nhiên, triết học vẫn đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của thế hệ AI thứ hai. Thí dụ, các mô hình ngôn ngữ lớn (large language models, LLM), chẳng hạn như mô hình của ChatGPT, có hàng tỷ hoặc thậm chí hàng ngàn tỷ tham số (parameters), được đào tạo trên các bộ dữ liệu khổng lồ (thường bao gồm phần lớn các dữ liệu trên Internet). Nhưng cốt lõi của các mô hình này là tìm kiếm, phân tích và học theo các khuôn mẫu của một ngôn ngữ (các quy luật hoặc khuynh hướng sử dụng ngôn ngữ đó). Ý tưởng này tương tự với quan điểm của triết gia người Áo Ludwig Wittgenstein vào giữa thế kỷ 20, cho rằng “ý nghĩa của một từ là cách từ đó được sử dụng trong ngôn ngữ đó.”
Nhưng không chỉ lịch sử triết học mà cả triết học đương đại cũng quan trọng đối với AI và sự phát triển của AI. Liệu các mô hình LLM có thể thực sự hiểu được ngôn ngữ mà chúng đang thực hiện tác vụ không? Và liệu các mô hình LLM có thể phát triển đến mức có ý thức như con người không? Đây là những câu hỏi mang tính triết học sâu sắc.
Cho đến nay, khoa học vẫn chưa giải thích được làm thế nào ý thức có thể xuất hiện từ các tế bào trong bộ não của con người. Một số triết gia tin rằng vấn đề này quá phức tạp, chỉ riêng khoa học có thể sẽ chẳng bao giờ giải quyết dứt điểm, và có thể cần đến sự trợ giúp từ triết học.
Tương tự, chúng ta có thể đặt một câu hỏi khác: liệu AI có thể thực sự có khả năng sáng tạo không? Margaret Boden, một khoa học gia về nhận thức và triết gia về lĩnh vực AI, cho rằng AI có thể tạo ra các ý tưởng mới, nhưng sẽ gặp khó khăn trong việc đánh giá giá trị của những ý tưởng đó như con người.
Bà cũng dự đoán rằng chỉ có loại kiến trúc kết hợp (hybrid architecture) – sử dụng cả các phương pháp logic học và kỹ thuật học hỏi sâu sa từ dữ liệu – mới có thể phát triển thành trí tuệ nhân tạo tổng hợp (Artificial General Intelligence, AGI).
Quay trở lại với thông báo của OpenAI, khi được hỏi về vai trò của triết học trong thời đại AI, ChatGPT gợi ý rằng triết học, cùng với các lĩnh vực khác, “giúp đảm bảo rằng AI được phát triển và sử dụng phù hợp với các giá trị của con người.”
Theo tinh thần này, nếu làm cho AI phù hợp với các giá trị và nguyên tắc của con người là vấn đề thực sự nghiêm trọng như OpenAI tin tưởng, thì chúng ta không chỉ cần các kỹ sư và công ty công nghệ để giải quyết vấn đề kỹ thuật, mà còn cần tới sự đóng góp của các nhà triết học, nhà khoa học xã hội, luật sư, các nhà quyết sách và những người khác.
Nhiều người đang lo ngại về quyền lực và ảnh hưởng ngày càng lớn của các công ty công nghệ, và tác động đối với nền dân chủ. Họ cho rằng cần có một cách suy nghĩ mới về AI, không chỉ tập trung xem xét các sản phẩm và dịch vụ AI mà còn cần tìm hiểu rõ về các hệ thống chính trị và kinh tế đang hỗ trợ sự phát triển của ngành công nghệ này. Thí dụ, luật sư người Anh Jamie Susskind cho rằng đã đến lúc xây dựng một “nền cộng hòa kỹ thuật số” – xây dựng các hệ thống chính trị và kinh tế hoàn toàn mới và khác biệt so với các hệ thống hiện nay, để giảm bớt ảnh hưởng quá lớn của các công ty công nghệ.
Chung quy là một câu hỏi ngắn gọn: AI sẽ ảnh hưởng đến triết học như thế nào? Lô-gic học nghiên cứu về hình thức trong triết học thật ra đã có từ thời Aristotle. Vào thế kỷ 17, triết gia người Đức Gottfried Leibniz từng dự đoán rằng một ngày nào đó chúng ta có thể tạo ra một “máy tính toán suy luận” – một công cụ hoặc phương pháp tính toán đặc biệt giúp chúng ta suy luận và tìm ra các câu trả lời cho các câu hỏi triết học và khoa học trong tương lai.
Giờ đây, có lẽ chúng ta đang dần hiện thực hóa tầm nhìn về “triết học tính toán” (computational philosophy, hay còn gọi là triết học kỹ thuật số), trong đó các giả định (giả thuyết) được mã hóa vào trong hệ thống máy tính, để các công cụ tính toán suy ra kết quả/hệ quả. Điều này giúp chúng ta xác định xem các kết quả/hệ quả có phù hợp với các giả định đã được đặt ra hay không, và hoàn toàn dựa trên các dữ liệu cụ thể và thực tế.
Thí dụ, dự án PolyGraphs mô phỏng các tác động của việc chia sẻ thông tin trên mạng xã hội, và phân tích những thông tin được chia sẻ trên mạng xã hội có thể ảnh hưởng như thế nào đến cách chúng ta hình thành quan điểm của mình.
Có thể nói, những tiến bộ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đã đặt ra cho các triết gia rất nhiều vấn đề cần phải nghiên cứu và suy ngẫm. Và không chỉ đặt ra vấn đề, AI cũng có thể đã giúp họ tìm ra câu trả lời cho một số vấn đề.
Cung Đô biên dịch
Nguồn: “Philosophy is crucial in the age of AI” được đăng trên trang TheConversation.com.
Gửi ý kiến của bạn