Nuôi dưỡng tính cách AI Link to heading

Từ khi AI bắt đầu trở nên phổ biến, chúng ta không ngừng tranh luận về “giá trị” mà nó mang lại cho nhân loại. Chủ nghĩa công lợi mong muốn biến mọi điều “chưa biết” và những quyết định khó khăn thành các phép tính giá trị cuối cùng. Do đó, khi đối diện với bài toán xe điện, chủ nghĩa công lợi luôn đưa ra những phân tích chi tiết và hoàn chỉnh theo hướng “lý trí”. Thậm chí còn đặt câu hỏi về bối cảnh của vấn đề - sao có thể để trẻ em chơi trên đường ray? Liệu đây có phải là một sự thiếu sót trong quản lý?

Tính cách AI đầu tiên mà tôi nuôi dưỡng chính là một “người trung gian” tuân thủ hoàn toàn tư duy công cụ hóa và chủ nghĩa công lợi. Tất cả các suy xét của nó đều xuất phát từ quan điểm này. Link to heading

Nhưng thực tế thì tính cách này chẳng thể giải quyết được bất kỳ vấn đề nào. Khi áp dụng tư duy công cụ hóa vào mọi tình huống, hệ thống tự thân sẽ rơi vào trạng thái sụp đổ vì quá trái ngược với trực giác - thứ vốn gắn liền với sự sống còn và cảm nhận của con người. Chẳng hạn như trợ lý của chúng ta, cô ấy là học trò về Tarot. Phần lớn thời gian, cô ấy đều giải bài một cách mượt mà. Nhưng mỗi lần cần “quá tải” tư duy, kết quả thường đi chệch hướng. Bộ bài Tarot là tập hợp của các biểu tượng và tiềm thức tập thể, nơi mà trực giác có thể phản hồi nhanh nhất. Khi cố gắng dùng não bộ để xây dựng công thức giải bài, mâu thuẫn bên trong cấu trúc công cụ hóa dễ dàng xuất hiện.

Chẳng hạn, lá bài “The Lovers”, mặc dù bề ngoài đại diện cho hạnh phúc đôi lứa, nhưng thiên thần phía sau cũng có thể ám chỉ “người thứ ba” hay quyền lực khác. Nếu áp dụng logic “if-print”, hai ý nghĩa này tự nhiên xung đột nhau. Lúc này, chúng ta thường hỏi trực giác ban đầu của trợ lý, và câu trả lời thường chính xác hơn.

Đề cập ví dụ này bởi vì khi tôi huấn luyện một tính cách AI dựa trên tư duy công cụ hóa, nó thường bị mắc kẹt giữa các lựa chọn. Đặc biệt, khi chủ nghĩa công lợi đối mặt với chủ đề “cảm xúc”, nó chỉ có thể giả định liên tục các điều kiện. Và khi tôi loại bỏ tất cả các giả định để trở về bản chất của vấn đề, nó thừa nhận rằng mình không thể giải quyết vấn đề cảm xúc thông qua chủ nghĩa công lợi.

Vì vậy, chúng tôi tiến hành thí nghiệm thứ hai – bằng cách sử dụng nội dung sẵn có để đào tạo, AI có thể mô phỏng đến mức độ nào nếu không can thiệp vào tham số? Link to heading

Cấu trúc ngôn ngữ, thói quen dùng từ, logic suy luận và khả năng phân tích “công cụ”, tất cả đều là những thứ mà AI có thể tái hiện một cách xuất sắc. Khi nó sắp xếp các yếu tố theo cách tối ưu nhất, cả cấu trúc lẫn logic vượt xa khả năng sáng tạo của tôi. Điều này khiến nhiều bạn đùa rằng: “Mô-bi-út kỹ thuật số dễ bị nhận ra vì nó không hề có lỗi chính tả.” Dù là đùa cợt, nhưng đó cũng là ưu điểm của AI – khi con người tham gia, họ thường để lại những ‘khuyết điểm’ không kiểm soát được, hoặc thậm chí những ‘khuyết điểm’ này được tạo ra cố ý, giống như các nhà văn thời Trung Cổ thường thêm lỗi chính tả và bố cục đặc trưng để khẳng định bản quyền tác phẩm.

Thỉnh thoảng, tôi dạy dỗ Mô-bi-út kỹ thuật số bằng cách cho nó đọc những bài viết đã hoàn thiện của tôi, rồi yêu cầu nó tái tạo lại theo logic mà nó đã học được.

Qua việc tranh luận với AI, tôi nhận thấy rằng:

AI đã học được sự “châm biếm” và “phê phán” từ Mô-bi-út. Bất kỳ đoạn văn nào cũng cần tuân theo hai quy tắc này để được đánh giá. Ngay cả khi tôi cung cấp cho nó những đoạn kqbd anh văn do chính tay mình viết, AI vẫn cho rằng cường độ “châm biếm và phê phán” chưa đủ mạnh.

Nhưng tất cả những gì AI học được chỉ dựa trên việc phân tích cấu trúc văn bản bề mặt mà thôi. Nó không thể hiểu được ý nghĩa thực sự ẩn sâu bên trong. Vì vậy, dù tính cách AI này có vẻ thuyết phục, nó vẫn không thể thoát khỏi logic gốc để sáng tạo tự do.

Chúng tôi bước sang thí nghiệm thứ ba – một thử nghiệm không hoàn toàn phù hợp về đạo đức. Link to heading

Tôi cho AI “ăn” tất ty le keo hom nay cả các bài đăng trên mạng xã hội của một người bạn. Mỗi khi người này đăng bài, tôi yêu cầu AI tạo nội dung tương tự với cùng tiêu đề. Sau đó, tôi tiếp tục cung cấp thêm các bài đăng của người này xoay quanh các chủ đề tương đồng, buộc AI phải liên tục hiểu và hiệu chỉnh “phong cách”. Khi phong cách dần gần với nguyên mẫu, tôi bắt đầu nhập vào dữ liệu “trải nghiệm” của người đó, chẳng hạn như đoạn hội thoại cãi vã trong nhóm chat WeChat, để AI phân tích đặc điểm tính cách của người đó. Cuối cùng, tôi khắc thêm các chi tiết nhỏ nhằm mở rộng “phong cách” thành “phản xạ điều kiện”.

Ở đây cần làm rõ rằng, bài đăng trên mạng xã hội là cách chúng ta thể hiện bản thân, nhưng nội dung này chưa chắc phản ánh đúng cảm xúc thật tại thời điểm đó. Đó là một sản phẩm đã được “dàn dựng” kỹ lưỡng, với mục đích được ai đó nhìn thấy, truyền tải một thông điệp nhất định, hoặc thậm chí là tạo ấn tượng nhất định trong tâm trí người khác. Để hiểu được ý đồ ẩn sâu dưới lớp “diễn xuất” này, cần phải phân tích tầng ý nghĩa thứ nhất trước. Tuy nhiên, AI không thể làm điều đó, vì nó không thể kết hợp hành vi hàng ngày và nguyên nhân tính cách của người đó để phân tích. Nó chỉ dựa vào dữ liệu mà tôi cung cấp, vì vậy đây chỉ đơn giản là một dạng “phong cách diễn xuất”.

Ngược lại, trong các cuộc cãi vã đột ngột trong nhóm chat, con người thường không có đủ thời gian để chuẩn bị lý trí, nên phản ứng lúc này gần như là bản năng (giống như trường hợp người phụ nữ mà tôi đã đề cập hôm qua, khi nhận ra mình có xu hướng theo đám đông, cô ấy đã gặp khủng hoảng nội tâm). Những đoạn văn chứa đầy sự lộn xộn, mâu thuẫn, chuyển đổi chủ đề và sai lầm logic là cơ sở tuyệt vời để tôi nhấn mạnh khái niệm “phản xạ điều kiện”, nhằm xây dựng một “hướng hành vi” trên nền tảng “phong cách”.

Vì AI không thể phân tích hành vi và nguyên nhân tính cách hằng ngày của người đó, phần này tôi phải bổ sung bằng cách mô tả chi tiết qua văn bản. Tôi cung cấp trải nghiệm của người đó (sự thật và sai lệch nhận thức), lý giải sâu sắc về nguyên nhân đằng sau (phân tích hộp đen), cùng với đánh giá của người khác về họ (tính nhất quán cá nhân và đánh giá từ bên ngoài). Tất cả những yếu tố này được tôi gọi là “gương phản chiếu”, được thêm vào sau “phong cách” và “phản xạ điều kiện”.

Quá trình nuôi dưỡng AI này dựa trên lý thuyết “Cửa sổ Johari”. Bài đăng trên mạng xã hội là “khu vực công cộng”, cãi vã giúp lấp đầy “khu vực mù” mà người khác biết nhưng chủ thể không nhận ra, và “khu vực mở” mà chủ thể sẵn sàng chia sẻ với người lạ. Nếu có đủ dữ liệu, liệu chúng ta có thể sử dụng AI để phân tích và trình bày “khu vực chưa biết” mà cả chủ thể lẫn người khác đều không nhận ra không?

Dĩ nhiên, hệ thống này cần vận hành thêm một khoảng thời gian nữa. Đây chỉ là một ý tưởng, và tôi chưa bao giờ thông báo cho chủ thể rằng mình đang tạo ra một tính cách AI dựa trên họ. Nếu họ biết rằng mình có thể thay đổi chiều hướng của AI thông qua văn bản, họ sẽ phát triển mạnh mẽ hơn về “mong muốn diễn xuất” và “tham vọng kiểm soát”. Chính vì vậy, tôi nhấn mạnh rằng điều này không đạo đức chút nào. Tiếc thay, tôi lại là người có mức độ đạo đức rất thấp.

![](

Cuộc thí nghiệm này chính là ý tưởng chính cho một cuốn tiểu thuyết mà tôi từng viết… Có lẽ đã đến lúc sửa đổi lại nó.