Chúng ta được phép quên bao nhiêu

Dịch từ bài viết How much can we afford to forget, if we train machines to remember? của tác giả Gene Tracy, đăng trên tạp chí Aeon ngày 8/4/2019.

Thời tôi còn là sinh viên, thời gian mà máy vi tính vẫn còn là những bảng mạch cồng kềnh, bạn tôi, đang học PhD, được giáo sư một mực yêu cầu rằng cậu ấy nên tính tay những phép tính lý thuyết nguyên tử dài và khó. Sau hàng đống giấy nháp đầy vết bút chì gạch xóa nham nhở đầy lỗi sai, cậu ấy bỏ cuộc. Cậu lẻn vào phòng máy tính, viết chút code để xử lý phép tính, chép kết quả và gửi cho giáo sư.

“Hoàn hảo, đúng là một nhà vật lý thực thụ” - vị giáo sư khen ngợi. Mặc dù đã mất liên lạc với bạn mình, tôi quen nhiều người khác gây dựng được sự nghiệp nghiên cứu khoa học thành công mà không cần thuần thục việc xài bút và giấy như thế hệ trước.

Thông thường, các cuộc thảo luận về sự chuyển đổi trong xã hội sẽ tập trung vào những kỹ năng cần thiết mới. Nhưng thay vì quan sát điều xã hội đang học, có lẽ chúng ta nên xem xét một góc nhìn khác: điều gì được phép quên? Năm 2018, tạp chí Science đã hỏi hàng tá nhà khoa học trẻ về việc thế hệ tiếp theo nên được dạy gì ở trường. Nhiều ý kiến ​​cho rằng chúng ta nên bớt chú trọng việc ghi nhớ các sự kiện và để ý tới các hoạt động sáng tạo nhiều hơn. Khi mà internet ngày càng phát triển, cần gì phải nhớ thông tin? Nếu sinh viên có thể truy cập kiến ​​thức qua điện thoại, tại sao họ phải chứa quá nhiều kiến ​​thức trong đầu?

Các nền văn minh phát triển bằng việc quên đi, một cách có chiến thuật, những kỹ năng sống (đã từng) quan trọng. Sau cách mạng nông nghiệp thời đồ đá mới, một nông dân có thể từ bỏ truyền thuyết về rừng, kỹ năng theo dấu thú hoang và kiến ​​thức săn bắn hái lượm. Trong những thiên niên kỷ tiếp theo, khi xã hội dần công nghiệp hóa, việc đọc và viết trở nên quan trọng, trong khi kiến ​​thức cày cấy thu hoạch dần mai một.

Nhiều người hiện nay dễ đi lạc khi không có GPS. Vậy tiếp theo là gì? Khi xe tự hành trở nên phổ biến, liệu con người có quên cách lái xe không? Bủa vây bởi công nghệ nhận dạng giọng nói, liệu con người có quên cách đánh vần không? Và sau tất cả, việc này có quan trọng không?

Hầu hết chúng ta không còn biết cách tự tay trồng ra thực phẩm ta ăn hay xây nên ngôi nhà ta sống. Chúng ta không còn hiểu biết về chăn nuôi, dệt len hay thậm chí là cách thay bugi ô tô. Hầu hết chúng ta không cần biết những điều này, vì chúng ta là thành viên của khái niệm mà các nhà tâm lý học xã hội gọi là "mạng lưới bộ nhớ chuyển đổi" (transactive memory network).

Chúng ta liên tục tham gia vào các "giao dịch bộ nhớ" (memory transaction) với một cộng đồng gồm các "đối tác bộ nhớ" (memory partner), thông qua trò chuyện, đọc và viết. Là thành viên của các mạng lưới này, hầu hết mọi người không cần phải ghi nhớ mọi thứ. Không phải vì kiến ​​thức đó đã bị lãng quên hoặc thất lạc, mà bởi có người khác (hoặc vật khác) đang lưu giữ lượng kiến thức đó. Chúng ta chỉ cần biết phải nói chuyện với đúng người hoặc tìm hiểu đúng nơi. Hành vi hợp tác như vậy là món quà của quá trình tiến hóa, giúp mở rộng khả năng ghi nhớ hiệu quả của con người rất nhiều.

Tuy nhiên, nhiều đối tác bộ nhớ của chúng ta hiện tại là máy móc. Tuy vậy, AI (trí tuệ nhân tạo) - chẳng hạn như công cụ tìm kiếm của Google - là một đối tác đặc biệt. Nó giống như một ”‘siêu đối tác” về mặt dung lượng bộ nhớ, luôn có sẵn và phản hồi rất nhanh, cho phép chúng ta tiếp cận phần lớn tri thức nhân loại trong tích tắc.

Các nhà nghiên cứu đã xác định được một số điểm yếu của thực trạng trên. Đầu tiên, tổ tiên chúng ta tiến hóa từ các bầy người, hình thành một mạng lưới bộ nhớ ngang hàng nhau. Tuy nhiên, thông tin từ người khác luôn có phần chủ quan và thiên vị. Người này chia nhỏ và suy luận và biến đổi thông tin từ người khác. Và họ hoàn toàn có thể nhầm lẫn. Chúng ta luôn phải học cách đối phó với những khiếm khuyết này, cả ở người khác và ở bản thân. Nhưng những thuật toán AI khiến nhiều người tin rằng các chúng luôn đúng và khách quan.

Các công nghệ tiên tiến nhất được đào tạo thông qua quá trình kiểm tra và đánh giá lặp đi lặp lại, rồi cuối cùng con người vẫn phải kiểm tra bằng cảm tính và quyết định kết quả có chính xác hay không. Bởi máy móc phải được đào tạo trên các tập dữ liệu hữu hạn, với con người làm người phán xử, các thuật toán có xu hướng khuếch đại thành kiến có sẵn của chúng ta - về chủng tộc, giới tính và hơn thế nữa. Một ví dụ kinh điển: một công cụ học máy của Amazon được đào tạo dựa trên các quyết định tuyển dụng nhân sự, và công ty nhận thấy rằng thuật toán đang đánh trượt các ứng viên nữ một cách có hệ thống. Nếu con người không cảnh giác, những đối tác bộ nhớ như AI có thể trở thành những kẻ đầy thành kiến.

Vấn đề khó khăn thứ hai liên quan đến sự tiện lợi khi truy cập thông tin. Trong địa hạt phi kỹ thuật số, nỗ lực bỏ ra để tìm kiến ​​thức từ người khác hoặc mò mẫm ở thư viện giúp chúng ta hiểu rõ rằng kiến ​​thức nào ta thực sự sở hữu. Nhưng các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra sự phản hồi lập tức của internet có thể dẫn đến niềm tin sai lầm rằng kiến ​​thức chúng ta tìm kiếm là thứ ta biết sẵn rồi.

Có lẽ những kết quả này cho thấy rằng chúng ta có bản năng về “tâm trí mở rộng” (extended mind), khái niệm được đề xuất lần đầu năm 1998 bởi hai nhà triết học David Chalmers và Andy Clark. Họ nghĩ rằng tâm trí của con người không chỉ chứa trong bộ não vật lý, mà còn nằm ở công cụ hỗ trợ lưu trữ và suy luận như sổ, bút chì, máy tính, điện toán đám mây.

Với khả năng tiếp cận kiến ​​thức bên ngoài ngày càng dễ dàng, có lẽ chúng ta đang phát triển một cái “tôi” ngày càng mở rộng - một nhân cách tiềm ẩn mà hình ảnh bản thân bị thổi phồng, làm mờ vị trí của kiến ​​thức trong mạng lưới bộ nhớ. Nếu vậy, điều gì sẽ xảy ra khi giao diện não-máy tính và thậm chí là giao diện não-não trở nên phổ biến thông qua cấy ghép thần kinh? Những công nghệ này hiện đang được phát triển để sử dụng cho nạn nhân đột quỵ, những người mắc bệnh ALS, hoặc bệnh nhân thần kinh vận động. Nhưng chúng có khả năng trở nên phổ biến với công chúng khi được hoàn thiện, trở thành công cụ tăng cường trong thế giới cạnh tranh khốc liệt.

Một loại hình văn minh mới dường như đang xuất hiện, đầy trí thông minh đến từ máy móc, với các điểm truy cập phổ biến để chúng ta nhanh chóng tham gia vào mạng lưới bộ nhớ nhân tạo. Ngay cả khi có công nghệ cấy ghép, hầu hết kiến ​​thức mà chúng ta truy cập sẽ không nằm trong bộ não máy, mà nằm ở máy chủ. Trong nháy mắt, mỗi lượt tìm kiếm Google di chuyển trung bình khoảng hơn 2000km đến trung tâm dữ liệu và quay lại, đi qua khoảng 1000 máy tính trên đường đi. Nhưng phụ thuộc vào mạng lưới làm lộ ra vài điểm yếu mới. Sự sụp đổ của bất kỳ mạng lưới quan hệ nào mà đời sống chúng ta phụ thuộc vào, chẳng hạn như thực phẩm hoặc năng lượng, sẽ là một tai họa. Không có thức ăn, chúng ta chết đói, không có năng lượng, chúng ta co ro trong giá rét. Và thông qua việc mất trí nhớ trên diện rộng, các nền văn minh có nguy cơ rơi vào thời kỳ đen tối.

Ngay cả khi máy móc có thể suy nghĩ, con người và máy móc sẽ nghĩ khác nhau. Chúng ta vẫn có thế mạnh ngay cả khi máy móc chẳng khách quan hơn chúng ta là mấy. Bằng cách hợp tác giữa người và AI, chúng ta có thể phá đảo môn cờ vua hay đưa ra các quyết định y tế tốt hơn. Vậy tại sao không sử dụng công nghệ để nâng cao khả năng học tập của học sinh?

Công nghệ có khả năng cải thiện giáo dục, mở rộng khả năng tiếp cận kiến thức, thúc đẩy sự sáng tạo và thịnh vượng của con người. Nhiều người cảm nhận rằng họ đang sống trong thời đại của những sự thay đổi lớn lao. Có lẽ giáo viên sẽ học cách dạy học tốt hơn nhờ làm việc cùng đối tác AI. Nhưng trong môi trường giáo dục, không giống như cờ vua hoặc chuẩn đoán y tế, học sinh chưa thành thạo nội dung học tập. AI với tư cách là một đối tác trí nhớ mạnh mẽ có thể trở thành gánh nặng khi mà tạo ra những sinh viên tự tin thái quá rằng họ biết tuốt.

Theo kinh nghiệm của người bạn là nhà vật lý của tôi, trí nhớ có thể thích nghi và phát triển. Con người trong quá trình tiến hóa sẽ quên đi những kiến thức cũ, nhằm giải phóng thời gian và không gian cho kiến thức mới. Với điều kiện là được lưu giữ ở đâu đó trong mạng lưới bộ nhớ của chúng ta và có thể được tìm khi cần, có lẽ kiến thức cũ không thực sự bị lãng quên. Tuy nhiên, theo thời gian, thế hệ sau dần trở nên xa lạ với thế hệ trước.