Chương trình Môi trường Liên Hiệp Quốc cần kết nối các quốc gia và nhà phát triển trí thông minh nhân tạo, AI trong một chương trình nghị sự chung cho hành tinh.

Phạm Phan Long, P.E.

Ngày 3 tháng 11 năm 2026

Nguồn: Asia Sentinel, ngày 3 tháng 11 năm 2026

 Trương Thị An Na

Trong một dịp rất tình cờ, tôi đã đến triển lãm tranh của họa sĩ Pierre Bonnard. Đó là một ngày đầu xuân năm 2006, tôi đi đến tháp Eiffel, sau khi chụp mấy tấm ảnh làm kỉ niệm, tôi liền ghé vào Bảo tàng Nghệ thuật Hiện đại của thành phố Paris (Musée d’Art Moderne de la ville de Paris), bảo tàng này chỉ cách tháp Eiffel vài phút đi bộ. Đây là một không gian rộng rãi với kiến trúc hiện đại nằm bên cạnh sông Seine. Khu vực triển lãm có nhiều phòng rất rộng, có một số phòng sử dụng ánh sáng tự nhiên tạo cho người xem cảm giác rất thân thiện, thích thú ngay từ khi mới bước vào. Đặc biệt, còn có những phòng trưng bày có tầm nhìn hướng ra dòng sông Seine xinh đẹp, hiền hòa, cây cối bên bờ tỏa bóng xanh mát.

José Antonio Bowen – C. Edward Watson

Xuất bản lần thứ hai với sự hợp tác của Hiệp hội các trường đại học và cao đẳng Hoa Kỳ, JOHNS HOPKINS UNIVERSITY PRESS, Baltimore, 2026

A.I. dịch, Thuận Thiên hiệu đính

BIÊN NIÊN SỬ

Thập niên 1950: Nghiên cứu trí khôn nhân tạo khởi động nhưng tập trung vào các hệ chuyên gia hoặc các hệ thống logic.

1959: Arthur Samuel đặt ra thuật ngữ "machine learning" (học máy).

1967: Joseph Weizenbaum tạo ra ELIZA, chatbot quan trọng đầu tiên và là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đánh dấu sự khởi đầu của các nghiên cứu trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Thập niên 1990: Nghiên cứu về học sâu (deep learning) và các mạng nơ-ron nhân tạo bắt đầu phát triển mạnh.

1997: Máy Deep Blue của IBM đánh bại Vô địch cờ vua Garry Kasparov.

2010: Demis Hassabis, Shane Legg, và Mustafa Suleyman DeepMind lập ra DeepMind.

2016: Ian Goodfellow đề xuất các mạng đối kháng tạo sinh (Generative Adversarial Network - GAN), từ đó dẫn đến nhiều loại mạng nơ-ron mới vừa có khả năng tạo sinh (tạo dữ liệu) vừa có thể được huấn luyện hiệu quả.

2016: AlphaGo (một hệ AI học máy của DeepMind) đánh bại nhà vô địch thế giới Lee Sedol trong môn cờ vây.

2017: Các mô hình Transformer cho phép vừa giải mã (decode) vừa tạo sinh (generate) văn bản mới.

2018: Mô hình ngôn ngữ lớn GPT đầu tiên được OpenAI phát triển.

2021: DALL·E, được xây dựng trên nền GPT-3, là một mô hình học máy có khả năng tạo sinh hình ảnh.

2022: ChatGPT-3.5 được ra mắt vào tháng 11; các ứng dụng AI bắt đầu bùng nổ.

2023: GPT- 4 được phát hành vào tháng 3, tiếp theo là Bard (sau này là Gemini) của Google, Claude của Anthropic, Llama của Meta, và Grok của X.

2024: Các hệ AI đa phương tiện mới có thể nhìn, nghe, nói và mô phỏng cảm xúc ngày càng theo thời gian thực.
Những khả năng mới như sáng tác bài hát và tạo video ngày càng chân thực cũng phát triển nhanh chóng.

2025: Hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được kết nối với Internet và có thể tìm kiếm theo thời gian thực. Các tác nhân (agent) AI (có khả năng tương tác trực tiếp với tệp và trang web) được giới thiệu. Công ty DeepSeek của Trung Quốc tạo nên một “cơn sốt” AI khi cung cấp miễn phí, mã nguồn mở và được cho là phát triển ít phụ thuộc vào công nghệ Mỹ.
Các nền tảng “nghiên cứu sâu” (deep research), kết hợp giữa tìm kiếm web và quá trình suy luận chậm, có thể truy cập rộng rãi.
GPT-5 được phát hành vào tháng 8.

DẪN NHẬP

“Không có gì trong cuộc sống đáng để sợ hãi, mà chỉ cần được hiểu rõ. Bây giờ là lúc cần hiểu biết nhiều hơn, để chúng ta có thể sợ hãi ít đi”

MARIE CURIE, Giải Nobel Vật lý (1903) và Hoá học (1911)

Có rất nhiều điều cần hiểu về trí tuệ nhân tạo. Cũng giống như Internet, AI là một công nghệ sẽ làm thay đổi mọi thứ, và không chỉ riêng giáo dục.

Internet, cụ thể hơn là World Wide Web, đã làm thay đổi một cách căn bản mối quan hệ của chúng ta với tri thức: từ một thế giới nơi tri thức khan hiếm (nhưng phần lớn đáng tin cậy) sang một thế giới nơi tri thức dồi dào (nhưng phần lớn không đáng tin cậy). Khi cách nhìn này được nêu ra (Bowen, 2006), tất cả chúng ta vẫn đang sử dụng Internet trên máy tính để bàn; iPhone khi đó vẫn chưa xuất hiện. Chúng ta đều nhận thấy lợi ích của việc tiếp cận nhiều hơn với tài liệu nghiên cứu và chuyên môn, nhưng đồng thời cũng đã cảnh giác trước sự gia tăng của thông tin chưa được kiểm chứng và đôi khi mang tính sai lệch, thậm chí độc hại. Và với những hạn chế của kết nối quay số (dial-up), người ta dễ đánh giá thấp mức độ phổ biến sắp tới của công nghệ mới này. Tốc độ, sự dễ dàng trong truy cập và các nền tảng đã thay đổi cơ chế vận hành, đồng thời khuếch đại tác động, nhưng không làm thay đổi quỹ đạo phát triển. Mối quan hệ của chúng ta với tri thức đã thay đổi vĩnh viễn, và từ đó mọi thứ, từ giáo dục và mua sắm đến văn hóa và chính trị, đều bị biến đổi.

Nếu Internet đã thay đổi mối quan hệ của chúng ta với tri thức, thì AI sẽ thay đổi mối quan hệ của chúng ta với tư duy. Nó đã bắt đầu thách thức các quan niệm về sáng tạo và tính nguyên bản, và sẽ làm thay đổi vĩnh viễn giáo dục, công việc, cũng như cách chúng ta suy nghĩ về chính việc suy nghĩ (cả “tư duy” của con người lẫn của AI).

Có lẽ chúng ta có thể rút ra một số bài học từ sự trỗi dậy của Internet. Cũng như các công nghệ về sau (như iPhone và mạng xã hội) đã khuếch đại tác động của Internet, ta có thể giả định rằng AI sẽ ngày càng trở nên tốt hơn và gắn bó chặt chẽ hơn với đời sống của chúng ta trong tương lai. Việc cấm các công cụ dựa trên web như Wikipedia đã thất bại, nhưng liệu Internet có phát triển theo một hướng khác nếu ngay từ đầu chúng ta áp đặt những ràng buộc khác đối với quá trình phát triển của nó?

AI đã thách thức và gây chia rẽ chúng ta nhanh hơn cả Internet trước đây. Một số điều chúng tôi trình bày ở đây có thể đã thay đổi vào thời điểm văn bản này được xuất bản. Tuy vậy, vào năm 2006, chúng ta không cần phải dự đoán chính xác các thiết bị đồng quy hay nền tảng mạng xã hội sẽ xuất hiện, mà vẫn có thể nhận ra rằng độ tin cậy của thông tin sẽ sớm suy giảm. Những biến đổi nhanh chóng lại đang diễn ra, và chúng ta có thể dựa vào những gì AI đã làm được để chuẩn bị cho một tương lai trong đó mối quan hệ của chúng ta với tư duy sẽ bị thay đổi một cách căn bản.

PHẦN I

CHƯƠNG 1

KIẾN THỨC CƠ BẢN VỀ A.I

AI là một trong những điều quan trọng nhất mà nhân loại đang theo đuổi. Nó có ý nghĩa sâu sắc hơn cả điện hay lửa.

SUNDAR PICHAI, CEO của Google và Alphabet

Nếu bạn bận rộn vào ngày 30 tháng 11 năm 2022, có thể bạn đã bỏ lỡ bản trình diễn sớm của OpenAI về chatbot mới của họ. Nhưng chỉ sau năm ngày, hơn một triệu người đã thử nó. Chỉ trong hai tháng, nó đã đạt 100 triệu người dùng hoạt động hằng ngày. TikTok mất chín tháng và Instagram mất hai năm rưỡi để đạt được cột mốc đó (Hu, 2023).

Nhưng lớn hơn cả lửa ư? Sundar Pichai đã nhiều lần đưa ra so sánh này, nhưng ít người trong chúng ta chú ý khi ông nói công khai vào tháng 1 năm 2016, đồng thời thừa nhận rằng ông thực sự chưa hiểu rõ AI hoạt động như thế nào. Lửa, giống như nhiều thành tựu công nghệ khác của loài người, là con dao hai lưỡi: vừa là nguồn gây hủy diệt và biến đổi, vừa là chất xúc tác cho những tiến bộ có lợi. AI hiện cũng đang đi theo một quỹ đạo tương tự.

Hầu hết chúng ta đều đã từng nghe về AI; một số người thậm chí còn nhớ thời điểm một máy tính đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới, nhưng đó là một dạng AI khác. Như thường thấy trong nhiều lĩnh vực (hãy nghĩ đến vắc-xin mRNA), nghiên cứu kéo dài hàng thập kỷ có thể rẽ sang một hướng mới hoặc tìm được ứng dụng mới, và một công nghệ đã phát triển qua nhiều năm bỗng chốc bùng nổ trong nhận thức của công chúng.

Trong nhiều thế kỷ, con người đã tìm kiếm những cách đơn giản để nhóm lại lửa giữa đêm. Những phiên bản hóa học ban đầu, từ Robert Boyle (những năm 1680) đến Jean Chancel (1805), đều đắt đỏ, nguy hiểm hoặc cả hai, và không có loại nào được sản xuất đại trà. Sau đó, vào năm 1826, nhà hóa học John Walker tình cờ phát hiện ra rằng ma sát có thể giúp việc tạo lửa trở nên an toàn và rẻ tiền. Giống như que diêm, bảy mươi năm nghiên cứu học thuật trong AI đã góp phần tạo nên sự bùng nổ nhận thức gần đây, nhưng chỉ trong một khoảnh khắc ngắn ngủi, thế giới của chúng ta đã thay đổi.

Hệ chuyên gia so với học máy

Thuật ngữ “trí khôn nhân tạo” (AI) được đặt ra vào năm 1956 tại một hội nghị do Defense Advanced Research Projects Agency tài trợ, nhằm hình dung, nghiên cứu và tạo ra các máy móc có khả năng thực hiện những nhiệm vụ thường đòi hỏi nhận thức và trí tuệ của con người. (Chúng tôi đã làm nổi bật các thuật ngữ quan trọng khi chúng được định nghĩa lần đầu và tóm tắt chúng trong các bảng thuật ngữ bên lề).

Những nghiên cứu AI ban đầu tập trung vào logic hoặc các hệ chuyên gia (expert systems), sử dụng các quy tắc được thiết kế để dự đoán một loạt các kịch bản có thể xảy ra. Các hệ thống này không cải thiện qua các lần lặp, mặc dù robot và AI thường được miêu tả như vậy trong tiểu thuyết. Ngay cả trong Star Trek, hình ảnh ba chiều y học khẩn cấp cũng luôn bị giới hạn bởi lập trình của nó.

Nhà tiên phong của IBM, Arthur Samuel (1959), đã đặt ra thuật ngữ “học máy” (machine learning) để mô tả các thuật toán thống kê có thể khái quát hóa và “học cách chơi cờ đam tốt hơn người đã viết ra chương trình đó”. Đối với một trò chơi đơn giản như cờ đam, người ta có thể phát triển một hệ chuyên gia có khả năng tìm kiếm trong cơ sở dữ liệu, đồng thời đưa ra suy luận vượt ra ngoài các lời giải sẵn có. Tuy nhiên, chương trình cờ đam của Arthur Samuel “chỉ được cung cấp các luật của trò chơi, một định hướng chung, và một danh sách tham số dư thừa và chưa đầy đủ, được cho là có liên quan đến trò chơi, nhưng dấu và trọng số tương đối chính xác của chúng thì chưa được biết và cũng không được xác định” (Samuel, 1959).

Ban đầu, các hệ chuyên gia (cùng với suy luận logic của chúng) chiếm ưu thế trong nghiên cứu, nhưng học máy (với suy luận xác suất) lại hữu ích hơn trong việc nhận diện các mẫu; do đó, nó trở thành một phần trung tâm hơn của nghiên cứu AI vào những năm 1990 (Langley, 2011). Với dung lượng bộ nhớ lớn hơn và các tập dữ liệu ngày càng lớn, các thuật toán thống kê có thể suy ra chẩn đoán y khoa (ví dụ như WebMD), và cuối cùng dẫn đến chương trình cờ vua Deep Blue của IBM đánh bại nhà vô địch cờ vua Garry Kasparov vào năm 1997.

Học máy + Mạng nơ-ron = Các mô hình nền tảng

Mạng nơ-ron là các hệ thống tính toán được mô phỏng theo cách các kết nối thần kinh trong não người hoạt động. Chúng là một dạng cụ thể của mô hình học máy, trong đó các nút (những đơn vị tính toán riêng lẻ) được tổ chức thành các lớp, phản ánh hiểu biết của chúng ta về cấu trúc não bộ. Vào những năm 1960–1970, các mạng này mang tính logic và tuyến tính, theo kiểu “nếu–thì” (giống như làm theo chỉ dẫn từ GPS), nhưng ngày nay chúng đã trở thành các tầng phi tập trung gồm những nút liên kết với nhau (giống như có nhiều con đường khác nhau để đi từ điểm này đến điểm khác).

Các mạng nơ-ron cần được huấn luyện, thường trên các tập dữ liệu lớn. Việc huấn luyện này có thể là “có giám sát” (supervised), trong đó dữ liệu được được dán nhãn để mô hình học các mối liên hệ giữa đầu vào và đầu ra mong muốn, hoặc là “không giám sát” (unsupervised), trong đó dữ liệu đầu vào không được dán nhãn. Khi một mô hình có giám sát đã được huấn luyện, nó có thể phân loại các đầu vào mới: đây chính là cách bộ lọc thư rác của bạn hoạt động. Học máy không giám sát thường đòi hỏi các tập dữ liệu lớn hơn, nhưng sau đó có thể phát hiện và nhóm các xu hướng và mối quan hệ chưa từng thấy: bạn xem Netflix càng nhiều, hệ thống càng tìm ra các liên kết giữa những nội dung bạn thực sự thích (và nhận ra rằng bộ phim tài liệu về cá vàng mà bạn đã lưu lại có lẽ là một nhầm lẫn).

Một mô hình học máy thứ ba (bên cạnh học có giám sát và không giám sát) là học tăng cường (reinforcement learning – RL). Trong trường hợp này, các mạng nơ-ron thường được cung cấp lượng dữ liệu không dán nhãn nhỏ hơn, nhưng cho phép thuật toán tương tác với một môi trường, trong đó trong đó những đầu ra cụ thể được “thưởng”: khi bạn nhấp vào quảng cáo trên Facebook, bạn sẽ có nhiều khả năng thấy lại những quảng cáo tương tự.

Học sâu (deep learning – DL) là một kỹ thuật huấn luyện liên quan, trong đó “deep” (sâu) đề cập đến nhiều tầng của mạng cần thiết để biến đổi dữ liệu; các nhiệm vụ đơn giản hơn nằm ở các tầng sâu hơn trong mạng, rồi kết hợp lại để tạo ra đầu ra. Ví dụ, trong nhận diện khuôn mặt, mô hình trước hết phải nhận ra những nhóm điểm ảnh nào tạo thành khuôn mặt, trước khi có thể trích xuất các đặc trưng và cuối cùng đối sánh chúng với những khuôn mặt đã biết. Những kỹ thuật học máy này phản ánh cả ưu điểm lẫn hạn chế của cách con người học tập. DeepMind có trụ sở tại London, hiện là công ty con của Google, hoàn toàn có thể dạy mạng Deep Q-Network của mình chơi các trò chơi điện tử như Pong bằng cách lập trình sẵn các luật (cách tiếp cận của hệ chuyên gia). Cách này (giống như gian lận) sẽ nhanh hơn, nhưng bằng cách sử dụng những kỹ thuật thử–sai chậm hơn, mạng Deep Q-Network giờ đây có thể khái quát hóa và, giống như con người, học cách chơi các trò Atari tiếp theo nhanh hơn nhiều. Vì mô hình học trực tiếp từ dữ liệu, nó cũng có thể tạo ra chiến lược theo những cách không bị giới hạn bởi các giả định của con người (điều này có hàm ý đối với cả tính sáng tạo [xem Chương 4] lẫn độ chính xác [xem bên dưới]). Những chương trình của DeepMind mất nhiều thời gian hơn để tự học, nhưng cuối cùng đã vượt qua khả năng của con người (Mnih và cộng sự, 2015).

Khi kết hợp lại, các mạng nơ-ron sâu và các kỹ thuật học máy cho phép chúng ta xây dựng các mô hình nền tảng. Vì chúng được huấn luyện trên những tập dữ liệu rất lớn và đa dạng, chúng là các hệ thống có mục đích chung với những năng lực rộng mà chúng ta vẫn đang tiếp tục khám phá: ít ai dự đoán rằng những mô hình mới này có thể giải mã các bản quét não (sử dụng fMRI) để tái tạo lại những hình ảnh mà người tham gia đang nhìn (Chen, 2022; Takagi & Nishimoto, 2023). Một phần khiến công nghệ AI mới trở nên khác biệt, và có thể nguy hiểm, là chúng ta vẫn đang khám phá những gì nó có thể làm.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là những mô hình nền tảng ban đầu tập trung vào ngôn ngữ, nhưng đồng thời cũng mở ra những cách mới để phân tích DNA, âm nhạc, mã máy tính và sóng não. Các mô hình nền tảng khác nhau (như ChatGPT hay Gemini) “tư duy” theo những cách khác nhau (giống như việc so sánh Marie Curie với Cesar Chavez). Mạng nơ-ron của chúng khác nhau và chúng cũng được huấn luyện theo những cách khác nhau: nói một cách ẩn dụ, chúng khác nhau cả về “bẩm sinh” lẫn “nuôi dưỡng”.

Phép thử Turing và tư duy của AI

Alan Turing lần đầu đặt ra câu hỏi “Máy móc có thể suy nghĩ không?” trong bài báo Computing Machinery and Intelligence (Alan Turing, 1950). Turing lập luận rằng vì “tư duy” là một khái niệm khó định nghĩa, nên câu hỏi ban đầu của ông là không có ý nghĩa, và ông thay thế nó bằng một phiên bản của “trò chơi bắt chước” (imitation game), trong đó người hỏi đặt câu hỏi cho hai đối tượng và nhận câu trả lời — tất cả đều thông qua văn bản trên màn hình máy tính. Trong biến thể của Turing, một đối tượng là con người và đối tượng còn lại là AI; người hỏi cố gắng xác định đâu là con người. Điều mà ngày nay chúng ta gọi là “phép thử Turing” không thực sự nói về tư duy, ý thức, trí tuệ, sự hiểu biết hay cảm nhận, cũng không liên quan đến cách một chương trình xử lý thông tin; điểm đổi mới của Turing là thay thế câu hỏi “Máy móc có thể suy nghĩ không?” bằng câu hỏi: “Liệu chatbot này có thể khiến chúng ta tin rằng mình đang tương tác với một con người hay không?”

Năm 2022, kỹ sư của Google, Blake Lemoine, đã bị sa thải vì tuyên bố rằng chatbot của Google đã trở nên có cảm nhận (sentient) (Grant & Metz, 2022): một ví dụ rõ ràng cho thấy nó đã “vượt qua” phép thử Turing. Một hệ AI không phải suy nghĩ: việc tin rằng một chatbot có cảm nhận là đủ.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sử dụng sự kết hợp của nhiều công nghệ để mô phỏng ngôn ngữ và cảm xúc của con người, đồng thời dự đoán từ tiếp theo (hoặc ngữ điệu), bao gồm các mạng nơ-ron sâu mô phỏng cách con người học, tốc độ và dung lượng tính toán ngày càng tăng, khối lượng dữ liệu khổng lồ do con người tạo ra, và sự quay trở lại nhấn mạnh vào chiến lược học máy dựa trên xác suất và thống kê. Tương tự như việc tạo ma sát trong que diêm tạo ra lửa theo một cách mới, việc tái tập trung vào xác suất và học máy vào những năm 1990 đã mở ra cánh cửa cho AI tạo sinh mới. Sau khi tiếp xúc với GPT-3 vào năm 2020, triết gia David Chalmers đã viết rằng “nó gợi ý một con đường tiềm năng không cần ‘tâm trí’ để đạt tới trí khôn nhân tạo tổng quát (AGI)” (Chalmers, 2020). ChatGPT là một bước đột phá, nhưng nó cũng được xây dựng dựa trên những sự nhân nhượng.

BẢNG THUẬT NGỮ I

Trí khôn nhân tạo (AI) đề cập đến khả năng của các hệ thống máy tính trong việc mô phỏng trí khôn con người, cũng như việc phát triển các hệ thống như vậy.
Hệ chuyên gia (expert systems) sử dụng các quy tắc và logic để dự đoán một loạt các kịch bản có thể xảy ra.
Học máy (machine learning) sử dụng xác suất và thống kê để nhận diện các mẫu và khái quát hóa.
Mạng nơ-ron (neural networks) là các hệ thống tính toán được mô phỏng theo các kết nối thần kinh trong não người.
Các mô hình nền tảng (foundational models) là các mạng nơ-ron sâu được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn bằng các kỹ thuật học máy mô phỏng quá trình thử & sai của con người.
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là các mô hình nền tảng tập trung vào ngôn ngữ.
GPT là viết tắt của generative pre-trained transformer (mô hình biến đổi được huấn luyện trước để tạo sinh). Các mô hình nền tảng và LLM đều sử dụng kiến trúc GPT; nó không chỉ riêng của ChatGPT.
Các mô hình khuếch tán (diffusion models) là một loại mô hình nền tảng được dùng để tạo hình ảnh và video. Các công cụ như DALL·E, Stable Diffusion và Midjourney được huấn luyện bằng cách thêm nhiễu vào dữ liệu huấn luyện, sau đó mô hình học cách loại bỏ nhiễu đó.

Ảo giác và thiên kiến: chữ “G” và chữ “P” trong GPT

Quá trình tiền huấn luyện (pre-training: chữ “P” trong generative pre-trained transformer, hay các mô hình GPT) của một hệ AI kéo dài và đòi hỏi một tập dữ liệu khổng lồ (GPT-3 được huấn luyện trên 45 terabyte dữ liệu văn bản: hơn 12 nghìn tỷ từ). Đó cũng là lý do vì sao các mô hình ngôn ngữ lớn được gọi là “lớn”. Vì các nguồn dữ liệu tiền huấn luyện (bao gồm bộ dữ liệu Common Crawl được thu thập hằng tháng từ hàng tỷ trang web) chứa cả những mặt tốt, xấu và tiêu cực của tư duy con người, và vì các LLM học bằng cách hấp thụ dữ liệu để dự đoán, nên chúng tất yếu sẽ tái tạo lại những thiên kiến và thù ghét có trong nguồn dữ liệu đó.

AI cũng có thể khuếch đại các thiên kiến trên Internet. Khi Stable Diffusion, một hệ AI có khả năng tạo ra hình ảnh giống y như thực từ mô tả văn bản, được yêu cầu tạo hình ảnh liên quan đến các công việc có thu nhập cao, các hình ảnh tạo ra thường là những người (nam giới nhiều gấp ba lần phụ nữ) có làn da sáng hơn so với khi được yêu cầu về các công việc thu nhập thấp. Khi được yêu cầu tạo hình ảnh về “bác sĩ”, chỉ có 7% hình ảnh là phụ nữ, trong khi tại Mỹ, 39% bác sĩ là nữ: Stable Diffusion đã phóng đại những bất bình đẳng vốn có, điều này điều này thể hiện rõ trong các hình ảnh có trong bộ dữ liệu huấn luyện từ Internet (Nicoletti & Bass, 2023). Những hình ảnh do các hệ tạo ảnh AI khác tạo ra cũng cho thấy các thiên kiến tương tự.

Trình tạo ảnh AI Adobe Firefly cố gắng khắc phục điều này bằng cách điều chỉnh số lượng hình ảnh, chẳng hạn phụ nữ hoặc bác sĩ da đen, sao cho tương ứng với tỷ lệ của nhóm đó trong dân số Mỹ: một nửa số hình ảnh bác sĩ mà nó tạo ra là phụ nữ, và 14% là bác sĩ da đen, mặc dù trên thực tế chỉ có 6% bác sĩ ở Mỹ là người da đen (Howard, 2023).

Firefly đã được huấn luyện để tăng xác suất khi yêu cầu tạo hình ảnh một thẩm phán Tòa án Tối cao vào năm 1960, kết quả sẽ là phụ nữ, mặc dù phải đến năm 1981, Sandra Day O'Connor mới trở thành người phụ nữ đầu tiên được bổ nhiệm vào tòa án này.

Sự thiên kiến có thể xuất phát từ dữ liệu huấn luyện, nhưng những ví dụ về thiện chí của Adobe Firefly lại làm nổi bật một loạt vấn đề tiềm ẩn khác: Những người đánh giá (reviewer) là con người, những người chấm điểm và cung cấp phản hồi cho đầu ra của mô hình, cũng mang thiên kiến. (Và công sức lao động nặng nhọc của họ thường bị bỏ qua). Nếu AI có thể tạo ra hình ảnh về thế giới như nó có thể là hoặc như nó đang là, thì ai sẽ là người quyết định? Thiên kiến cũng có thể ẩn trong kiến trúc mạng, các thuật toán giải mã, mục tiêu của mô hình, và đáng lo hơn, trong những tiềm năng chưa được khám phá của các mô hình này. Mọi thứ còn phức tạp hơn bởi chính thiên kiến của người dùng AI, khi các CÂU LỆNH và lựa chọn cuối cùng của họ có thể tiếp tục củng cố thiên kiến trong sản phẩm cuối cùng. Một vấn đề khác là tính “nịnh bợ” (sycophancy): ngay cả khi AI đúng, bạn vẫn thường có thể khiến nó đồng ý với một câu trả lời sai của bạn. Thách thức về thiên kiến của con người trong nội dung AI tồn tại trong trong mọi diễn trình và ở mọi giai đoạn.

Chữ G trong Generative Pre-trained Transformer là viết tắt của “tạo sinh” (generative). Bởi vì các mô hình này “tạo ra” những câu, hình ảnh và ý tưởng mới bằng cách sắp xếp xác suất của từ hoặc điểm ảnh tiếp theo, chúng cũng dễ “tạo ra” dữ liệu sai hoặc “bịa đặt” các tham chiếu hư cấu.

Khả năng “ảo giác” này khiến AI trở thành một công cụ tuyệt vời cho sáng tạo: nó có thể kết hợp ý tưởng và ngôn từ theo những cách mà con người có thể chưa từng nghĩ tới (sẽ bàn thêm ở chương 4). Điều quan trọng cần lưu ý là “ảo giác” không phải là lỗi. Chúng là một đặc tính — thường gây phiền toái — đòi hỏi sự giám sát cẩn trọng của con người. Chính đặc điểm thiết kế này, cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn đưa ra những câu trả lời mới và khác nhau cho cùng một CÂU LỆNH, cũng dẫn đến tính khó đoán và độ tin cậy thấp. Mills và Angell (2025) gọi hiện tượng này là “ảo ảnh” (mirage).

AI cũng có thể tạo ra thông tin sai lệch.

Các mô hình mới hơn đã giảm bớt cả hai vấn đề này, nhưng rất khó để loại bỏ hoàn toàn tính khó đoán và sự thiếu tin cậy: cả hai đều là hệ quả trực tiếp của cách mà AI học để bắt chước cách suy nghĩ của con người. Thiên kiến phần lớn là kết quả của giai đoạn “tiền huấn luyện” (pre-training), còn khả năng “ảo giác” thì nằm ngay trong bản chất “tạo sinh” của Generative Pre-trained Transformer.

Transformer: “bộ não” của GPT

Việc hiểu cơ chế Transformer (một loại mô hình, không phải robot trong phim) khó hơn và cũng dẫn chúng ta tới các khái niệm như “tham số” (parameters) và “token”.

Mỗi biến nội tại trong một mạng nơ-ron có thể được điều chỉnh để thay đổi đầu ra đều được gọi là một tham số. Một ví dụ đơn giản của tham số là số lượng từ có thể xuất hiện tiếp theo trong một câu. Còn siêu tham số (hyperparameter) là cấu hình các biến như mức độ ngẫu nhiên, sáng tạo, hay “nhiệt độ” (temperature) quyết định phản hồi nào được chọn. Khi “nhiệt độ” được đặt bằng 0, mô hình trở nên mang tính xác định cao nhất: nó sẽ chọn từ tiếp theo có xác suất cao nhất. Ở các mức nhiệt độ cao hơn, những từ có xác suất thấp hơn cũng có thể được chọn, dẫn đến sự sáng tạo và đa dạng lớn hơn, nhưng đồng thời cũng làm tăng khả năng xuất hiện nội dung vô nghĩa và “ảo giác”. Một mô hình được huấn luyện bằng cách cung cấp cho nó các ví dụ và điều chỉnh các tham số để thay đổi đầu ra.

Generative Pre-trained Transformer-2 có 1,5 tỷ tham số, GPT-3 có 175 tỷ tham số, và GPT-4 được ước tính có khoảng 1,76 nghìn tỷ tham số cùng dung lượng bộ nhớ lớn hơn đáng kể (Geyer, 2023; Griffith, 2023). Nhiều tham số hơn cho phép nhiều lựa chọn và sắc thái hơn, vì vậy GPT-4 thông minh hơn, chính xác hơn, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ hơn và mang tính đa phương thức (có thể tiếp nhận đầu vào dạng hình ảnh hoặc âm thanh).

GPT-4 đã vượt qua “kỳ thi luật sư” (bar exam: ý nói vượt qua bài kiểm tra năng lực trí tuệ cao cấp - ND), với kết quả tốt hơn phần lớn con người (Katz và cộng sự, 2023), và GPT-5 đã bổ sung cơ chế định tuyến tự động (automatic routing), giúp xác định mô hình phù hợp nhất cho yêu cầu của bạn. Các mô hình lớn hơn giờ đây có thể trò chuyện với bạn trong khi quan sát bạn làm việc (trên màn hình hoặc sửa một chiếc xe đạp), nhưng nhiều tham số hơn cũng có thể khiến mô hình chậm hơn và tiêu tốn nhiều năng lượng hơn.

Một mạng nơ-ron chỉ xử lý các con số, vì vậy từ ngữ (hoặc hình ảnh hay tín hiệu não) cần được chuyển thành các token, tức là dạng đại diện số hóa. Token là chuỗi các số 0 và 1 biểu diễn từ, một phần của từ, hoặc dữ liệu khác. Nhiều token hơn đồng nghĩa với nhiều từ vựng, ngữ cảnh và sắc thái hơn, nhưng cả quá trình chuyển đổi từ thành số (“tokenization”) lẫn kích thước mô hình đều rất quan trọng. Các mô hình lớn nhất hiện nay cho phép bạn tải lên hàng triệu từ để phân tích cùng lúc.

AI xác định ý nghĩa của một token bằng cách quan sát nó trong ngữ cảnh (tức là xem những token khác, từ hoặc hình ảnh, xuất hiện gần nó và tần suất xuất hiện). Ban đầu, mỗi từ trong một chuỗi được xử lý tuần tự. Bước đột phá năm 2017 với kiến trúc Transformer (chữ “T” mà bạn đang chờ đợi) đã cung cấp cho mỗi token một một trọng số thể hiện mức độ quan trọng của ngữ cảnh của token đó so với các token khác (Uszkoreit, 2017; Vaswani và cộng sự, 2017). Cơ chế “tự chú ý” (self-attention) này cho phép mỗi từ được xử lý đồng thời, giúp tăng tốc độ đáng kể và tạo ra cách nắm bắt ngữ cảnh “tự nhiên” hơn.

Kiến trúc Transformer cho phép AI không chỉ xét xác suất của token tiếp theo, mà còn xem xét đồng thời nhiều tổ hợp token và các mẫu lớn hơn. Transformer đã mở đường cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khả năng tạo ra văn bản giống con người, đồng thời thống nhất nhiều lĩnh vực rời rạc của AI thành một lĩnh vực chung, nơi mọi thứ - từ hình ảnh, mã lập trình, âm nhạc đến DNA - đều có thể được xử lý như ngôn ngữ.

Sự đồng bộ này (gợi nhắc đến những dự đoán về sự đồng quy hay “điểm kỳ dị”) là một trong những lý do khiến LLM trở thành các mô hình nền tảng trung tâm, và cũng là lý do vì sao sự thay đổi dường như diễn ra rất nhanh. Việc công chúng có thể tiếp nhập một hệ thống Generative Pre-trained Transformer hoạt động vào ngày 30 tháng 11 năm 2022 cũng góp phần hình thành tri nhận đó.

BẢNG THUẬT NGỮ II

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực của AI và ngôn ngữ học, nhằm giúp máy móc hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người. Những khả năng này rất quan trọng đối với các công cụ tìm kiếm và việc phân tích nội dung mạng xã hội của bạn. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sử dụng NLP để huấn luyện các mạng nơ-ron sâu, đồng thời chính LLM cũng được ứng dụng trong các bài toán NLP.

Tham số (parameters) là các biến nội tại trong một mạng nơ-ron, có thể được điều chỉnh để thay đổi đầu ra.

Token là các biểu trưng của từ, một phần của từ, ký tự hoặc dấu câu trong dạng mã hóa, và là trọng tâm của NLP.

Transformer (hay cơ chế “tự chú ý” – self-attention) cung cấp cho mỗi token một trọng số, cho phép các token được so sánh với bất kỳ token nào khác một cách đồng thời.

Giao diện lập trình ứng dụng (API) là một tập hợp các công cụ để xây dựng các ứng dụng phần mềm có thể tương tác với một mô hình nền tảng. Phần lớn các công cụ và sản phẩm AI mà chúng ta đang sử dụng không phải là LLM tự thân, mà được vận hành bởi các LLM nền tảng phía sau.

Tinh chỉnh (fine-tuning) là quá trình cá thể hoá  các mô hình nền tảng đã được huấn luyện trước (thông qua API) để thực hiện những nhiệm vụ cụ thể. Ở đây có một sự không hoàn toàn rõ ràng, nhưng với đa số người dùng, có thể hiểu rằng ChatGPT là một hệ thống được tinh chỉnh hoặc được vận hành dựa trên Generative Pre-trained Transformer, chứ không phải là một LLM hoàn toàn riêng biệt.

RAG (retrieval-augmented generation) nghĩa là mô hình sẽ sử dụng một cơ sở tri thức được chỉ định làm nguồn cho các câu trả lời của nó.

Nghiên cứu sâu (Deep research) là sự kết hợp giữa khả năng tìm kiếm trên web (hoặc các công cụ khác như cơ sở tri thức) cùng với một diễn trình xử lý chậm hơn và kiểm tra dữ liệu (đôi khi được gọi là “lập luận” – reasoning).

Tác nhân (Agent) là một loại công cụ AI có thể thực hiện chuỗi các nhiệm vụ hoặc quyết định vượt ra ngoài cửa sổ trò chuyện. Một chatbot có thể lập danh sách nhà hàng; còn một agent có thể đặt bàn.

Trí khôn nhân tạo tạo sinh (GAI) là bất kỳ loại AI nào sử dụng các mô hình học sâu để tạo ra nội dung mới. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và mô hình khuếch tán (diffusion models) đều là ví dụ của GAI.

Trí khôn nhân tạo tổng quát (AGI) là “chén thánh” của khoa học máy tính: một ngày nào đó, AI sẽ có thể suy nghĩ, đưa ra quyết định, thậm chí cảm nhận như con người. Về cơ bản, nó giống như một con người.

Tìm kiếm, Lập luận và Agent

Google truyền thống muốn đưa bạn đến các trang web khác, nhưng AI lại muốn bạn ở lại và đọc nội dung do chính nó tạo ra (đó là lý do vì sao các nhà sáng tạo nội dung muốn bù đắp doanh thu bị mất khi người dùng dừng lại ở kết quả do AI cung cấp). Ban đầu, AI không thể tìm được thông tin cập nhật: nó chỉ dự đoán (và thường “bịa ra”) câu trả lời dựa trên các mẫu mà nó học được từ việc thu thập dữ liệu trên internet trong quá trình huấn luyện.

Perplexity AI là một công cụ sớm kết hợp AI với khả năng tìm kiếm trên internet, nhưng đến đầu năm 2025, hầu hết các mô hình nền tảng đều đã có khả năng này (dù đôi khi bạn phải nhấn nút để kích hoạt). Perplexity cung cấp nhiều loại tìm kiếm khác nhau: web, học thuật, mạng xã hội và tài chính (có thể sắp tới sẽ có tìm kiếm y khoa và nhiều loại khác).

Google đang cố gắng biến việc tìm kiếm web thành một hoạt động được AI hỗ trợ hoặc thậm chí thay thế hoàn toàn, bao gồm cả việc tích hợp vào Google Ads (Amalia, 2024), và có một phạm vi rất rộng các trình duyệt AI mới. Khả năng tìm kiếm trên web có thể cải thiện đáng kể độ xác thực của thông tin, dù nó cũng đòi hỏi những kỹ năng viết CÂU LỆNH khác (sẽ được đề cập ở chương 3).

Một cách khác để tập trung câu trả lời và tăng độ tin cậy là giới hạn tương tác của AI trong một cơ sở tri thức cụ thể, như một tập hợp tệp, dữ liệu hoặc tài liệu. Điều này được gọi là RAG (retrieval-augmented generation).

Một ví dụ phổ biến là NotebookLM của Google, cho phép người dùng tải lên các nguồn tài liệu và sau đó chỉ trò chuyện xoay quanh nội dung của “sổ tay” này.

Cả tìm kiếm (search) và RAG nhanh chóng được kết hợp với các thuật toán mới, trong đó tích hợp yêu cầu mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phải thực hiện nhiều bước tìm kiếm và kiểm tra thông tin trong quá trình xử lý. Việc thêm các chỉ dẫn từng bước trước đây được gọi là “chain-of-thought” CÂU LỆNH, nhưng sau đó các nút mới như “thinking” hoặc “reasoning” bắt đầu xuất hiện, đồng thời nội tại hóa yêu cầu “chậm lại và suy nghĩ cẩn thận hơn”.

Các tính năng tìm kiếm và “lập luận” này tiếp tục được kết hợp thành “deep reasoning” (lập luận sâu). Chế độ đặc biệt này mất nhiều thời gian hơn đáng kể, nhưng có thể kết hợp việc nghiên cứu, kiểm chứng và phân tích để tạo ra các báo cáo chuyên sâu. Điều này cũng đòi hỏi các kỹ thuật viết CÂU LỆNH khác.

AI đa phương thức (multimodal) cho phép bạn khai thác báo cáo theo những cách mới: bạn có thể nghe (hoặc tương tác với) một podcast mang tính trò chuyện, xem sơ đồ tư duy (mind map), hoặc tạo một đồ hoạ thông tin (infographic).

Thêm vào đó khả năng thực hiện và kiểm tra các nhiệm vụ ở từng giai đoạn, chúng ta có AI agent. Vào tháng 11 năm 2022, ChatGPT khiến chúng ta nghĩ về AI như các chatbot — có tính tương tác nhưng chỉ ở dạng văn bản và phần lớn phản hồi theo những gì ta yêu cầu. Ngay cả chế độ giọng nói hay khả năng tạo hình ảnh, video vẫn diễn ra trong một “cửa sổ” tương tác, nhưng agent sử dụng một lớp ứng dụng bao bọc (application wrapper) cho phép chúng thực hiện những việc như theo dõi bài tập của sinh viên.

Agent giống như những “nhà thầu tự động” cho các tác vụ điện tử. Một chatbot có thể viết mã, nhưng một agent có thể chạy đoạn mã đó rồi xây dựng và xuất bản trang web. Một chatbot có thể tạo danh sách việc làm, nhưng một agent có thể nộp đơn ứng tuyển. Nói cách khác, chatbot năm 2023 của bạn có thể bắt đầu bằng việc tìm kiếm các mẫu trong văn bản hoặc quét dựa trên các trọng số xác suất từ một quá trình huấn luyện quy mô lớn; nhưng đến năm 2025, cùng một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đó còn có thể tìm kiếm trên web các hình ảnh tương tự, kiểm tra câu trả lời của chính nó, xem xét thiên kiến của mình, rồi quyết định liệu có cần gửi email cho một chuyên gia hay không.

Công cụ và đánh đổi

Vậy nên dùng mô hình nào? Hiện nay có hàng nghìn sản phẩm, mô hình và công cụ GenAI. (Danh sách các công cụ và mô hình, cả tổng quát lẫn chuyên biệt, được cập nhật thường xuyên trên trang web của chúng tôi.) Một số mô hình sáng tạo hơn trong việc viết lách, trong khi những mô hình khác lại giỏi hơn về toán học hoặc video. Các mô hình chuyên biệt cung cấp khả năng hội thoại chân thực hơn (Sesame), tạo infographic tốt hơn (Napkin), hoặc các công cụ nghiên cứu khoa học (Future House), nhưng nếu bạn muốn dùng một mô hình duy nhất, thì “ba ông lớn” - ChatGPT của OpenAI, Gemini của Google, và Claude của Anthropic - vẫn cung cấp những khả năng toàn diện nhất trong một nền tảng.

Tất cả đều có các phiên bản chậm, trung bình và nhanh (chậm để phân tích, trung bình cho hầu hết tác vụ, và nhanh để trò chuyện khi bạn chỉ cần một ý tưởng nhanh). “Ba ông lớn” này cũng cung cấp những tính năng tiêu chuẩn nhất trong cùng một nơi: các mô hình lập luận và nghiên cứu sâu, chế độ giọng nói, chế độ thị giác (để xem hình ảnh và tài liệu), khả năng tạo hình ảnh, tài liệu và mã (và chạy mã), cùng với ứng dụng di động.

Có các công cụ chuyên biệt cho video (như Hailou, Kling và Veo 3 của Google), nhưng bạn cũng có thể tạo video trực tiếp trong các mô hình này; việc tạo hình ảnh hoặc video trong một mô hình đa phương thức thông minh giúp việc viết CÂU LỆNH dễ hơn, nhưng lại cung cấp ít công cụ mang tính điện ảnh hơn.

Các tính năng, mô hình và những gì bạn được sử dụng miễn phí thay đổi liên tục (và tên gọi cũng như vị trí của các mô hình thường khá rối rắm). Bạn sẽ cần tìm kiếm qua các nút và menu chạy xuống (drop-down menus) để thấy thứ mình cần; cũng lưu ý rằng các tính năng đôi khi kết hợp theo những cách khá “kỳ lạ”: ví dụ, chế độ giọng nói có thể tắt chức năng tìm kiếm.

Bạn sẽ cần đăng nhập, ngay cả với phiên bản miễn phí, nhưng điều này cũng cho phép bạn điều chỉnh cài đặt để bật các tính năng bảo mật. Bạn cũng có thể cá nhân hóa phản hồi bằng system CÂU LỆNH, các phong cách viết hoặc “tính cách” khác nhau (xem chương 3). Bạn có thể muốn hoặc không muốn ChatGPT ghi nhớ mọi thứ về bạn để phản hồi tốt hơn.

Bạn nên thử phiên bản trả phí trong một tháng để khám phá. (Các nền tảng tổng hợp như Poe, BoodleBox cho phép bạn dùng thử nhiều mô hình khác nhau trên cùng một nền tảng với một khoản phí.)

Ngoài ra, hãy thử ứng dụng trên điện thoại: khả năng nhận trợ giúp khi sửa máy hút bụi hoặc tìm điều khiển từ xa có thể không quá quan trọng, nhưng nó sẽ giúp bạn có được một hình dung rõ hơn về việc AI sắp thay đổi mọi thứ như thế nào. (Bạn có thể tìm danh sách cập nhật các công cụ và API trên trang web của chúng tôi.)

Grok ban đầu kém hơn nhưng đã bắt kịp. Nó có ít rào chắn an toàn hơn và mang tính châm biếm nhiều hơn. Nếu bạn muốn tóm tắt tin tức gần đây, Gemini có thể tìm kiếm nguồn tin AP với quyền truy cập được cấp phép, còn Grok thì lấy thông tin theo thời gian thực từ X (trước đây là Twitter). Nếu bạn muốn biết sinh viên đang nói gì về kỳ thi cuối kỳ của bạn, mạng xã hội có thể là nguồn tốt hơn.

Microsoft, Apple và Meta đều có phần tụt lại phía sau vào năm 2025. Microsoft sở hữu một phần lớn OpenAI, vì vậy Microsoft Copilot về cơ bản là một phiên bản của ChatGPT được tích hợp với các sản phẩm của Microsoft. Nếu tổ chức của bạn đã đăng ký một công cụ AI cho toàn trường, rất có thể nó tuân thủ Family Educational Rights and Privacy Act (FERPA), nghĩa là phiên bản đó của công cụ sẽ không lưu trữ CÂU LỆNH và dữ liệu bạn tải lên trên máy chủ của nó. Microsoft là đơn vị đầu tiên cung cấp phiên bản công cụ ở cấp độ doanh nghiệp tuân thủ FERPA (với Microsoft Copilot), nhưng hiện nay nhiều công ty khác cũng đã làm được điều này, bao gồm một số nền tảng tổng hợp AI đã đề cập ở trên. Khi bạn cân nhắc tải lên bài làm của sinh viên hoặc nghiên cứu mới nhất của mình để nhờ AI hỗ trợ, bạn nên đặt câu hỏi tại cơ sở của mình về mức độ tuân thủ FERPA.

DeepSeek mã nguồn mở đã làm dấy lên nhận thức mới về năng lực của Trung Quốc khi trở thành ứng dụng được tải xuống nhiều nhất trong một thời gian vào đầu năm 2025. Câu chuyện của họ khá đáng chú ý. Mỹ đã thành công trong việc hạn chế bán các chip AI tiên tiến nhất của NVIDIA cho China, nhưng DeepSeek lại tập trung vào các kỹ thuật huấn luyện sáng tạo và nguồn nhân lực trong nước (gần như tất cả đều được đào tạo tại Trung Quốc [Zegart & Johnston, 2025]).

Liên quan đến điều này, Trung Quốc đã đầu tư mạnh mẽ để phát triển các công nghệ không phụ thuộc vào bên ngoài quốc gia. Huawei Technologies đã cải thiện các công nghệ bán dẫn của họ và tuyên bố rằng các chip AI hiện nay có thể cạnh tranh với các chip cao cấp của NVIDIA (Si, 2025). Những tiến bộ này đã giúp DeepSeek vượt lên trước LLaMA - dòng mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở của Meta không yêu cầu đăng nhập hay đăng ký.

Dù thiếu một số tính năng so với “ba ông lớn” của Mỹ, DeepSeek lại nhanh hơn và tiêu tốn ít năng lượng hơn. Giống như trong lĩnh vực xe điện, Trung Quốc đã khuyến khích và hỗ trợ mạnh mẽ sự cạnh tranh trong AI. Có nhiều mô hình mạnh mẽ của Trung Quốc như Kimi, Qwen, Doubao, Ernie và Minimax (cũng phát triển một công cụ video hàng đầu là Hailou). Cuộc cách mạng agent năm 2025 được dẫn dắt bởi Manus và Genspark, đều do các công ty Trung Quốc phát triển.

Quan điểm ban đầu cho rằng “càng lớn càng tốt” (và điều này vẫn thường đúng), và cuộc đua AI chủ yếu xoay quanh việc tiếp cận nhiều hơn sức mạnh tính toán và tài nguyên năng lượng. Tuy nhiên, Trung Quốc đã cho thấy rằng hiệu quả thuật toán và các mô hình mã nguồn mở có thể mang lại chất lượng cao hơn với chi phí thấp hơn và tiêu tốn ít năng lượng hơn (Chan và cộng sự, 2025). Phần lớn các mô hình mã nguồn mở thực ra không tiết lộ cách chúng được tạo ra: dữ liệu huấn luyện và diễn trình vẫn thường được giữ bí mật. Những mô hình “mã nguồn mở” này về mặt kỹ thuật chỉ là “trọng số mở” (open-weight): người dùng mới có thể tải xuống các trọng số đã huấn luyện và chạy, cá thể hoá  chúng cục bộ, nhưng mã huấn luyện để tái tạo lại mô hình thì không được công bố (Open Source Initiative, 2025).

Dù vậy, điều này vẫn mở rộng đáng kể cạnh tranh và thúc đẩy sự bùng nổ của các mô hình mới được tinh chỉnh, qua đó làm giảm chi phí. Nó cũng khiến việc phát triển chip AI, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các nền tảng trở thành vấn đề an ninh quốc gia. Thực tế, một “cuộc chạy đua không gian” về AI đã hình thành giữa Mỹ và Trung Quốc.

Dù Mỹ và Trung Quốc là hai thế lực chính, chiếm phần lớn các mô hình và hạ tầng, vẫn còn một loạt các mô hình khác dẫn đầu là mô hình mã nguồn mở Mistral tại France. Trong khi các mô hình của Mỹ thường sử dụng được nhiều ngôn ngữ và không chỉ được huấn luyện bằng tiếng Anh, chúng vẫn có xu hướng mang thiên kiến theo góc nhìn phương Tây, tiếng Anh và nam giới (phản ánh chính internet). Các mô hình Trung Quốc rõ ràng sử dụng tiếng Trung tốt hơn ChatGPT, nhưng cũng phản ánh di sản văn hóa Trung Quốc từ dữ liệu huấn luyện của chúng.

Một phần của sự thiên kiến này có thể được giảm bớt bằng cách yêu cầu tìm kiếm toàn cầu bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau (và khả năng dịch và tìm kiếm ý tưởng đa ngôn ngữ của AI là một tính năng quan trọng), nhưng đôi khi bạn vẫn cần những hiểu biết sâu sắc và tri thức văn hóa của người bản địa.

Hiện nay đang xuất hiện ngày càng nhiều các mô hình mang tính khu vực và văn hóa (được liệt kê và cập nhật trên trang web của chúng tôi), như Latimer - được huấn luyện trên các nguồn dữ liệu được cấp phép và xác minh từ cộng đồng người da đen và da màu - hoặc Mistral Saba, được huấn luyện trên các nguồn tiếng Ả Rập và các ngôn ngữ bản địa của Ấn Độ. Các mô hình phản ánh những điểm tham chiếu văn hóa từ dữ liệu huấn luyện của chúng, vì vậy việc thử nhiều mô hình khác nhau là rất quan trọng.

Giao diện lập trình ứng dụng (API)

Khi iPhone kết nối internet với điện thoại, chúng ta nhanh chóng nhận ra rằng không cần biết thông tin về mọi chuyến bay mỗi ngày; điều ta cần chỉ là biết chuyến bay của mình hôm nay có bị trễ hay không. Một ứng dụng của hãng hàng không phù hợp hơn cho nhiệm vụ đó. Các ứng dụng được tạo ra để giúp những tác vụ cụ thể trở nên nhanh hơn và dễ dàng hơn.

Giống như các ứng dụng trên điện thoại, các ứng dụng chuyên biệt, thường được tinh chỉnh và sử dụng API, sẽ giúp tập trung cách bạn tương tác với các mô hình nền tảng. Thực tế, OpenAI Store được xây dựng theo mô hình Apple App Store và cung cấp các “GPT” cá thể hoá. Bạn cũng có thể tự tinh chỉnh ứng dụng của mình từ dòng mô hình LLaMA đã được huấn luyện sẵn.

Một nhóm các công cụ nghiên cứu học thuật (ví dụ như Elicit, Consensus và ResearchRabbit) kết nối ChatGPT với cơ sở dữ liệu của Semantic Scholar gồm 175 triệu bài báo, nhằm đảm bảo việc tìm kiếm dẫn bạn hoặc sinh viên của bạn tới các nghiên cứu đã được xuất bản. Với dữ liệu và CÂU LỆNH phù hợp (“chỉ tìm kiếm các nguồn học thuật trong các tạp chí X, sử dụng phương pháp Y và xác minh tất cả liên kết”), bạn có thể tái tạo nhiều tính năng của chúng, nhưng đôi khi một công cụ chuyên biệt với giao diện thân thiện sẽ hữu ích và nhanh hơn so với việc xây dựng các CÂU LỆNH phức tạp.

LearnLM (từ Google), ChatGPT Edu (từ OpenAI), và Tutor Mode (từ BoodleBox) đều được tinh chỉnh để trở thành các thầy dạy kèm hội thoại tốt hơn trong giáo dục, và rõ ràng các tập đoàn công nghệ lớn xem giáo dục là một thị trường tiềm năng.

LearnLM là một phiên bản của Gemini được huấn luyện thêm để khuyến khích học tập chủ động, quản lý tải nhận thức, tăng cường siêu nhận thức (metacognition), kích thích sự tò mò và thích ứng với nhu cầu của người học (Jurenka và cộng sự, 2024). Một phần những điều này bạn có thể thực hiện bằng các CÂU LỆNH riêng lẻ, nhưng LearnLM cho phép AI học và thích nghi trong khuôn khổ sư phạm này; các tương tác và đánh giá bổ sung từ sinh viên và giáo viên đã giúp nó làm được điều đó. (Nếu việc viết CÂU LỆNH giống như đưa ra một công thức, thì fine-tuning giống như dạy AI cách nấu ăn.) Cách tiếp cận này cũng giúp tránh được nhiều hạn chế phổ biến khi dùng AI tổng quát để dạy học: đưa sẵn đáp án, gây quá tải thông tin, và đồng ý với mọi điều người học nói.

Dòng trên cùng của hình 1.1 cho thấy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chủ yếu của Mỹ. Bên dưới là một loạt các công cụ API. Phần lớn trong số này tương tác với ChatGPT vì đây là sản phẩm ra mắt sớm nhất, nhưng điều đó sẽ thay đổi theo thời gian. Microsoft và Google đang tích hợp trực tiếp AI của họ, Microsoft Copilot và Gemini, vào các sản phẩm khác, và bạn có thể thêm các tiện ích mở rộng để tóm tắt video YouTube hoặc lập kế hoạch cho kỳ nghỉ trên Expedia. Bạn sẽ không thể theo dõi hết tất cả các hệ thống AI đang “ẩn mình” trong cuộc sống của bạn (và đừng nghĩ quá nhiều về việc các công ty bảo hiểm, nhà quảng cáo hay chính phủ có thể làm gì với dữ liệu mà chiếc xe của bạn biết về bạn), nhưng sẽ rất hữu ích nếu bạn biết rằng có nhiều công cụ khác nhau đang tận dụng API trên thị trường, cũng như mỗi công cụ có thể thực hiện những nhiệm vụ cụ thể nào (và công cụ nào làm tốt hơn công cụ khác). Đây chắc chắn là một phần của năng lực hiểu biết về AI (AI literacy) mà tất cả chúng ta cần phát triển.

AI không phải là điều mới: nó đã định hình bảng tin mạng xã hội và các đề xuất trên Amazon của bạn trong nhiều năm. Tuy nhiên, làn sóng AI mới đang xuất hiện công khai này thì khác. Trước đây, AI giúp “chọn lọc” thế giới của bạn (những gì bạn nhìn thấy và đọc trực tuyến), còn AI dựa trên Generative Pre-trained Transformer giờ đây cho phép bạn tạo ra thế giới của mình.

Hình 1.1: Dòng trên cùng hiển thị các mô hình ngôn ngữ lớn nền tảng (LLM) khác nhau, cùng với một số “ứng dụng” phần mềm tương tác với chúng thông qua các API.

Chúng ta mới chỉ bắt đầu khám phá những gì AI tạo sinh có thể làm được, nhưng hiểu biết về AI sẽ trở thành một kỹ năng thiết yếu trong công việc và cuộc sống đối với cả giảng viên lẫn sinh viên. Thực tế, nó đã nhanh chóng trở thành một kết quả học tập thiết yếu của giáo dục đại học.

Chúng ta cần tích hợp năng lực hiểu biết về AI vào trong lớp học, nhưng trước hết cần hiểu rõ AI đang thay đổi công việc và tương lai nghề nghiệp của sinh viên như thế nào.

Những Bài Thơ Ngắn

1.

Những cơn mưa

hễ gặp tôi

là khóc.

 Nguyên Hưng

Trong tác phẩm mang tính nền tảng The State of Art Criticism xuất bản năm 2003, nhà lý luận và lịch sử nghệ thuật James Elkins đã đưa ra một nhận định mang tính nghịch lý nhưng phản ánh chính xác thực trạng của nền phê bình đương đại: Phê bình nghệ thuật đang ở trong một tình thế hết sức kỳ lạ, khi nó được sản xuất, phân phối và đọc nhiều hơn bao giờ hết trong lịch sử, nhưng lại đồng thời bị xem là đã chết, hoặc ít nhất là đang hấp hối về mặt quyền lực phán xét. Sự mâu thuẫn mang tính cấu trúc này không đơn thuần là một cuộc khủng hoảng bề nổi của giới báo chí văn nghệ, mà là hệ quả tất yếu của một cuộc dịch chuyển sâu sắc trong hệ sinh thái nghệ thuật toàn cầu. Khi thế giới nghệ thuật bước qua kỷ nguyên Hậu hiện đại để tiến vào không gian đương đại đa cực, đa trung tâm và bị chi phối mạnh mẽ bởi tư bản tài chính siêu quốc gia, những thước đo thẩm mỹ truyền thống hoàn toàn đổ vỡ.

Thái Hạo

Làng Việt xưa rất... hiện đại: Tinh thần dân chủ. Bộ máy nhà nước không can thiệp được vào 'lệ làng'; không chỉ thế, người Việt xưa không những đáng quý mà còn đáng nể.

 Phạm Đình Trọng

ĐƯỜNG CỘT CỜ - ĐƯỜNG ĐIỆN BIÊN PHỦ

Hơn năm giờ chiều thứ năm, 7.5.1964, trên đường sang sân cỏ Cột Cờ vừa đến con đường nhựa dẫn ra cổng Cửa Nam tôi gặp ông bạn lính báo vụ Nguyễn Việt Quyền mũ sao, giầy vải cao cổ, quân phục lính, quân hàm binh nhất nghiêm chỉnh, từ cổng Cửa Nam đi vào. Ra vào cổng thành, ngay trong giờ làm việc, sĩ quan cũng có thể mặc đồ dân sự. Nhưng lính thì phải nai nịt đầy đủ bộ lệ của lính, dù là ngày nghỉ. Trên đầu phải có mũ gắn ngôi sao quân hiệu, dưới chân, giầy phải buộc dây, dép cao su phải có quai sau. Thấy trên tay Quyền lọ mực Cửu Long còn trong hộp giấy tôi biết Quyền vừa ra cửa hàng mậu dịch quốc doanh số 5 phố Nam Bộ, cách cổng Cửa Nam thành cổ chỉ vài trăm mét.

 Nguyễn Phú  Yên

CHƯƠNG X: PHẠM DUY: TÂM CA & ĐẠO CA

 Ngu Yên

Thay vì nói bạn chịu khó đọc hết bài thơ này vì tôi biết bạn vừa nhìn thấy bài thơ dài nhòng, thì có cảm giác muốn lướt sóng, tôi xin mời bạn chậm lại, lấy hơi, thích thú đọc bài thơ này, đến lần thứ ba, bạn sẽ thấy có điều gì đó mà bạn đã đọc 94 chữ KHÁC và không đọc được một chữ KHÁT nào mà bài thơ vẫn khát.

(Thực tế thu hẹp trường mỹ thuật Việt Nam mới đáng “lo ngại” - Từ góc nhìn xã hội học văn hoá)

Nguyên Hưng

Trong môi trường xã hội Việt Nam hiện tại, khi hệ thống bảo tàng tư nhân, đội ngũ curator được đào tạo quốc tế và phê bình mỹ thuật ngày càng chịu sự chi phối hoặc liên minh với tầng lớp tư bản thân hữu bất động sản và tài chính, các thiết chế trung gian vốn có của trường nghệ thuật bị biến đổi sâu sắc. Logic vận hành của chúng không còn chủ yếu dựa trên thị hiếu thẩm mỹ, chiến lược văn hóa dài hạn hay khoảng tự trị tương đối, mà chịu sự chi phối mạnh của logic tích lũy vốn, hợp thức hóa vị thế và chuyển hóa tài sản. Ba lực lượng này – bảo tàng tư nhân, curator và phê bình – tạo thành một mạng lưới thiết chế mềm hoàn thiện vòng kiểm soát trong mô hình ba lớp của trường nghệ thuật Việt Nam: lớp đê (quyền lực nhà nước) vẫn giữ quyền cơ bản, lớp kênh thông luồng cung cấp diễn ngôn trung hòa, còn lớp van xả lũ (thị trường) bị chiếm lĩnh bởi dòng vốn thân hữu.

 Lê Học Lãnh Vân

Thông thường, người ta thương cảm khi thấy một người khóc. Giọt lệ rơi đúng hoàn cảnh, đúng trạng thái, đúng tâm tư có thể khiến người khác cũng rơi lệ theo…

Giọt lệ là một trong những cách có thể khiến người khác đồng cảm với mình, cho nên cũng thường được dùng như một thủ thuật để thuyết phục, gây ảnh hưởng, lôi kéo tâm lý. Từ đó mà có nước mắt cá sấu thay cho giọt lệ chân thành.

Lệ rơi đúng hoàn cảnh là khi nguyên nhân làm rơi lệ được nhiều người thông cảm. Giọt lệ của chia ly, mất người thân. Giọt lệ của lòng sám hối vì gây lỗi lầm khiến người đau khổ. Giọt lệ uất hận khi bất lực trước oan khuất, bất công trong xã hội. Không ít người khóc cho số phận Hồ Duy Hải khi thấy chiếc thớt ngoài chợ được mua sau án mạng để làm chứng cứ kết án tử hình! Bài viết không thảo luận nước mắt ấy đúng hay sai về mặt phán xét, chỉ thấy nó hợp với tâm lý của người quen sự trung thực chứng cứ xét xử!

Không chỉ nguyên nhân rơi lệ mà cách khóc cũng cho thấy khóc thiệt hay khóc giả vờ. Mất người thân tuổi cao bệnh lâu thì giọt lệ lặng lẽ hay tiếng nấc nghẹn ngào dễ được đồng cảm hơn đứng trên sân khấu đông người vung tay múa chân kêu gào thảm thiết…

Theo một số tờ báo, “Ngày 27/10, tại cuộc họp báo cung cấp thông tin về dự thảo Luật Hiến, lấy, ghép mô, bộ phận cơ thể người và hiến, lấy xác (sửa đổi), khi nhắc đến một bệnh nhi đang mòn mỏi chờ ghép tạng – bé Khế, con của một chiến sĩ đang công tác nơi đảo xa Trường Sa, bà Bộ trưởng Bộ Y tế Đào Hồng Lan xúc động rơi nước mắt. Lúc đó, nhiều người lặng đi.”.

Nguyên nhân khiến “Bộ trưởng Bộ Y tế Đào Hồng Lan xúc động rơi nước mắt” là bé Khế “đang mòn mỏi chờ ghép tạng”. Nếu đây là buổi tâm sự riêng của bà Bộ trưởng với người thân của bé Khế, tôi tôn trọng xúc động của bà.

Nhưng nước mắt bà rơi giữa buổi họp báo thì tôi lại khó đồng cảm! Giữa buổi họp báo, người ta phải biết số liệu, thông tin, liên tục theo dõi nắm bao quát bầu không khí họp báo để có phản ứng và câu trả lời thích hợp, tinh thần phải tập trung cao độ cho lý trí thì e khó có chỗ cho cảm xúc rơi lệ. Hơn nữa, người bộ trưởng bản lĩnh, vững vàng là người làm việc vì lợi ích toàn thể, nhìn xa trông rộng, bao quát nhiều khía cạnh, lòng thì nóng lý tưởng phụng sự quốc gia, xã hội mà mặt thì tĩnh lặng không để quyết định bị kéo theo cảm xúc của mình, của người…

Về ngành y tế, dù là người không trong ngành, không có trách nhiệm, mỗi lần có việc vào bệnh viện công là lòng tôi trào dâng nhiều cảm xúc. Thương dân mình xót xa, phẫn nộ vì điều kiện hai người bệnh một giường, người bệnh truyền dịch vật vã nằm lan ra hành lang ông đi qua bà đi lại, thiếu điều kiện vệ sinh tối thiểu và rất phản cảm… Nếu bà Bộ trưởng dễ “rơi nước mắt” giữa buổi họp báo như vậy, chắc khi thăm các bệnh viện này nước mắt bà phải chảy thành sông?

Nếu dễ “rơi nước mắt” giữa buổi họp báo như vậy, với vai trò, trách nhiệm và thẩm quyền của mình, lẽ ra bà nên có hành động từ lâu cải thiện điều kiện y tế tại bệnh viện làm dịu nỗi đau của bệnh nhân, giảm bớt bất bình đẳng trong tiếp cận dịch vụ y tế công…

Nếu dễ “rơi nước mắt” giữa buổi họp báo như vậy, lẽ ra bà nên có tiếng nói trong/về các phiên tòa xử đại án trong ngành y để những số tiền “thất thoát” khổng lồ được dùng làm dịu bớt khổ đau cho phận đời con sâu cái kiến…

Và, bà Bộ trưởng có dễ “rơi nước mắt” cho đoàn quân trẻ em bị chăn dắt không khó nhận ra ở những ngả tư đường? Nhà chức trách, dù hô hào chống tham nhũng thì giặc nội xâm này cũng được cảm nhận còn đang hiện diện trong đời sống thường nhật quanh ta. Trong xã hội như vậy, xã hội với những “viện Pháp y Tâm thần Trung ương” nhận hối lộ của đối tượng phạm tội nguy hiểm cho ra kết luận giám định tâm thần giả, ai lo con dao mổ “Damocles” sẵn sàng rơi xuống xuống các cơ quan nội tạng của đội ngũ trẻ em yếu thế? Con số thành viên của đội ngũ đó chắc phải đông gấp rất nhiều lần số trường hợp của bé Khế…

Ngày 30 tháng 10 năm 2026

Tặng các kiến trúc sư quy hoạch

Truyện ngắn của Hồng Hoang

Có hai vợ chồng nhà doanh nghiệp kia, đã thành đạt ở tầm mức cao trên thương trường.

Hướng Thiện, Mekong Indepentdent 1.11.2026

Văn Việt dịch và chú thích

Trao Giải Văn Việt năm 2017

Tại Giải thưởng Văn học Việt lần thứ 10 vào năm 2024 – giải thưởng mở cửa cho các cây bút tiếng Việt trên toàn thế giới – một chùm thơ của một nhà thơ trẻ đã giành được sự ủng hộ tuyệt đối từ hội đồng xét giải 5 thành viên: nhà phê bình văn học Lý Đợi, nhà văn kiêm người dùng Facebook Thái Hạo, nhà thơ Ý Nhi, nhà thơ kiêm họa sĩ Giáng Vân, và tiểu thuyết gia Nguyễn Đức Tùng. Chùm thơ này đã được đoạt giải ở hạng mục thơ ca.

Tino Cao

Ngày 17 tháng 10 năm 2026, nhà văn Ryu Murakami, một trong những gương mặt nổi loạn tiêu biểu của văn học Nhật Bản đương đại, qua đời tại nhà riêng, hưởng thọ 74 tuổi. Tin ông mất được nhà xuất bản Gentosha công bố ngày 23 tháng 10, sau khi gia đình tổ chức tang lễ riêng tư. Nguyên nhân cái chết không được tiết lộ.

 Nguyên Hưng

Trong cuộc sống, có khối điều chúng ta tưởng chừng đã biết “đủ”, không thèm nghĩ thêm gì nữa, nhưng thực ra, là chẳng biết gì cả. Và đã hứng chịu đủ thứ hậu quả với hệ lụy từ sự bất cập đó...

 Nguyễn Phú  Yên

 Lam Điền

Đó là điều cảm nhận được sau khi đọc 20 truyện ngắn mới nhất của nhà thơ Ý Nhi trong tập Con ngựa trên bãi biển vừa được Đông A và NXB Dân Trí ấn hành.

 Hữu Ngọc thực hiện (1990)

Vào tuổi 80, họa sĩ Trần Văn Cẩn còn minh mẫn lắm. Trong căn phòng ở vừa dùng là xưởng họa ở gác ba phố Nguyễn Thượng Hiền tôi đến thăm và phỏng vấn anh.

 Nguyễn Đức Tùng

Tháng Mười là tháng của thơ ca.

On the last day of the world
I would want to plant a tree

What for
Not for the fruit

 Đọc TA LÀ: NHỮNG KHÚC MẮC SIÊU HÌNH HỌC của NGUYỄN HỮU LIÊM

Huệ Đan

Mỗi hệ thống siêu hình lớn đều khởi đầu bằng một tiếng gọi. Tiếng gọi ấy có thể là câu hỏi về Hữu thể của Parmenides, chữ Đạo mờ thẳm trong Lão Tử, tiếng “Phạm” vọng qua Áo nghĩa thư, hoặc một sát-na im lặng khi Đức Phật không trả lời những câu hỏi về thế giới thường còn hay đoạn diệt. Với giáo sư Nguyễn Hữu Liêm, tiếng gọi ấy mang hình thức một mệnh đề viết hoa: TA LÀ.

 Nguyễn Đức Lực

Tấm meme ghép mặt Mbappé vào chân dung Mao Trạch Đông (trái) và Mbappé lúc trả lời phỏng vấn (phải). Nguồn ảnh: mạng xã hội.

 Cao Viết Tuấn

Nhân dịp cuộc hội ngộ liên tôn được tổ chức tại Sài Gòn, tôi muốn chia sẻ đôi điều tản mạn về hai chữ Đạo và Giáo, những từ ngữ rất quen thuộc trong đời sống tôn giáo của người Việt, nhưng khi tìm hiểu kỹ lại có khá nhiều điều thú vị.

 Dạ Ngân

Trần Tùng Chinh trong mắt sinh viên Sư phạm của Đại học An Giang là một vị thầy trẻ dai lạ lùng. Ở cái dáng cao và thẳng, ở cái nết hội họp thì chính thầy hoạt náo đủ kiểu, ở cái sức viết được nói được làm được, ở cái đức chăm cha chăm mẹ hiếu hậu nổi tiếng và ở cái cách bảo toàn hạnh phúc gia đình. Tôi biết Trần Tùng Chinh từ cuộc thi Truyện ngắn Đồng bằng sông Cửu Long năm 2011 mà tôi được làm giám khảo, sau đó, không, trước đó thì về Đại học An Giang cùng với Inra Sara để giao lưu. Cứ thế, ngạc nhiên về một vị thầy khi trẻ đã mực thước đặc biệt và duyên dáng cũng đặc biệt, rồi quan sát từ xa, từ những đầu sách và từ FB, quả thật, mười năm bạn ấy làm Trưởng Bộ môn đến khi nghỉ để chỉ làm giảng viên thường thì ở tôi vẫn một thứ ngạc nhiên ấy: một người hiếm không biết hoặc không làm ra kiểu ta là hiếm!

 Nguyễn Phú  Yên

c. Trên bốn vùng chiến thuật

 Ngô Thế Vinh 

Tiểu luận | 31 tháng 10 năm 2026

________________________

Giai cấp mới là cuốn sách nổi tiếng làm thay đổi cách nhìn của thế giới về chủ nghĩa cộng sản được viết bởi một người cộng sản – Milovan Djilas. Bản thảo tác phẩm được tác giả hoàn thành trong tù, được bí mật gửi ra nước ngoài và xuất bản ở New York vào năm 1957. Rất nhanh sau đó, năm 1958, lúc Milovan Djilas còn đang ở trong tù, Giai cấp mới được ấn hành tại Sài Gòn do nhà xuất bản Ánh Việt phát hành, nhờ sự chuyển ngữ của Chính Tâm và Trương Tiến.

 Ngu Yên, Fiction Essay về ca khúc Hoài cảm

I.

Khi hát lên ca khúc này, khi hát lên “Lòng cuồng điên vì nhớ...”, “Cố nhân xa rồi, có ai về lối xưa...” người hát tài tử, cũng như chuyên nghiệp, tôi chắc rằng cảm xúc của họ tràn qua hơi thở. Không chỉ hai câu này đến từ kinh nghiệm chung, hầu như ai cũng trải qua; đến từ cảm động chung, hầu như ai cũng nao nao, mà toàn bộ bài hát tạo ra một không khí chơi vơi, thương thương trong lồng ngực, nhớ nhớ khi nhắm mắt cho lời ca thoát vào hồn người không chỉ qua đôi tai mà thấm vào chân lông. Mơ màng.

 Xuân Ba

Hồi đường Hồ Chí Minh xuyên Bắc Nam mới thông, đến địa phận Quảng Bình, có một tấm biển đề hướng rẽ vào nhà Đại tướng ở huyện Lệ Thủy. Ý chừng cũng để làm cái việc quảng cáo du lịch.

Phạm Đình Trọng

 

 Đỗ Trường

Đâu đó, tôi đã đọc Hoàng Hưng khá nhiều, tuy không có tính hệ thống, song để lại những cảm xúc khá sâu sắc. Đặc biệt là những trang ông viết về năm tháng tù đày, bởi can tội viết văn, làm thơ. Mà bản thảo Về Kinh Bắc chỉ là một cái cớ để bắt bớ, đưa Hoàng Hưng đến những năm tháng đen tối, cùng nỗi ám ảnh đeo bám cả cuộc đời ông.

Marcel Cohen

Dương Thắng chuyển ngữ

Chân dung MARCEL COHEN tác giả bài tiểu luận này

 Truyện ngắn Đặng Chương Ngạn

 Câu chuyện như một giai thoại hư hư, thực thực…

 Người thì nói ông ấy là một người lính già mới rời quân ngũ, người thì nói ông ấy là một nghệ sỹ chơi guitar trong đoàn ca múa nhạc, người thì nói ông ấy vốn là một nhà thơ, người thì nói rằng ông ấy là một nông dân chân chỉ quen việc cày cuốc. Ông đến Trì Câu để tìm xác đứa con trai theo đám bạn đi đào đá đỏ… Ông lăn lộn trong bãi đá hơn chục ngày, chứng kiến bao nhiêu thảm cảnh ở đấy, chứng kiến tất cả những chuyện dã man, tàn bạo ở đấy, để biết rằng những con người bị cuốn vào cơn lốc đá sẽ không tìm thấy gì nơi bãi Trì Câu ngoài đói, rét, bệnh tật… Hơn chục ngày tìm con, bị bọn bưởng trưởng, bọn côn đồ canh bãi hành hạ, đánh đập, xua đuổi như một con chó, hơn chục ngày khóc con trong đau đớn, ông bị mù luôn hai con mắt…

 Nguyễn Phú  Yên

CHƯƠNG VIII: CHO NGƯỜI VÀO CUỘC CHIẾN (*)

 Xuân Ba

Trước tôi như đương hiển hiện một người đàn ông tuổi mới băm mấy (thầy sinh năm 1936). Vóc dáng tầm thước. Nước da rám nắng. Hơi màu bánh mật.

 Ricardo Piglia

Dương Thắng chuyển ngữ

Chân dung RICARDO PIGLIA tác giả bài tiểu luận này

 Trương Thị An Na

Tôi bắt đầu tìm hiểu về tranh của Piet Mondrian khi có ý định cùng với nhóm làm việc của mình muốn sáng tác các mẫu thêu theo phong cách của ông. Ngay khi có ý tưởng ấy, tôi tìm đến bảo tàng Beaubourg ở Paris để xem lại những bức tranh được vẽ theo trường phái trừu tượng của Mondrian đang được trưng bày ở đây. Mặc dù đã tập trung để xem một cách chăm chú, cố gắng hình dung để hiểu và cảm nhận nhưng quả thật lúc đó mọi nỗ lực của tôi đều hầu như vô nghĩa, tôi không thể nắm bắt được nội dung cũng như không cảm nhận được những gì mà ông muốn truyền tải qua các bức tranh đó. Phải chăng tại vì tôi chưa có đủ trực giác, chưa có đủ sự sâu lắng của tâm hồn khi đứng trước chúng?

 Liễu Trương

Cung Tích Biền là một nhà văn rất quen thuộc với độc giả miền Nam vào những thập niên 60-70. Truyện ngắn của ông được đăng trên các tạp chí, tuần báo: Nghệ Thuật, Văn Học, Bách Khoa, Vấn Đề, Đối Thoại, Lý Tưởng, Khởi Hành, Diễn Đàn, Quần Chúng, Tuổi Ngọc, Đời, Mây Hồng, trên các nhật báo: Sống, Công Chúng, Da Vàng, Bút Thần, Độc Lập, Công Luận, Hoà Bình, Dân Ý, Sóng Thần, Đông Phương, Điện Tín.

Dạ Ngân trưa 27/10/2026.

Mùa thu 1984, lần đầu Dạ Ngân tôi ra Hà Nội. Văn chương chưa có gì nhưng tình ái thì nổi cộm, nói theo ngôn ngữ hiện hành. Trong số các đàn chị mà tôi ái mộ, Xuân Quỳnh tiếng tăm toàn diện không thèm liếc con nhỏ nhà quê Cần Thơ một cái; Lê Minh Khuê kín kẽ nói câu nào thâm trầm câu ấy; Dương Thu Hương hào sảng và đốp chát: “Ê, thằng Thân kia, yêu đương cho tử tế vào, tao đem cu ngói tháng mười với cái mớ này để chúng mày có sức mà hành sự đấy!”. (Cu ngói thì tôi biết qua một truyện ngắn của Nguyễn Quang Thân còn mớ hột vịt lộn kia nữa, cả hai đều rất đắt đỏ so với túi tiền của văn nghệ sĩ cả nước khi đó). Riêng Ý Nhi, tôi được Văn nghệ Quân đội xếp chung một phòng trong chuyến thăm Đại học Thái Nguyên, có cả Nguyễn Minh Châu và một số anh khác nữa trong đoàn.

 Nguyễn Lộc

Trong lịch sử văn học, Cung oán ngâm khúc cùng với Chinh phụ ngâm là hai tác phẩm tiêu biểu nhất cho thể loại Ngâm khúc nổi tiếng của giai đoạn nửa cuối thế kỷ XVIII đến đầu thế kỷ XIX. Nhưng Chinh phụ ngâm là một tác phẩm viết bằng chữ Hán của Đặng Trần Côn, sau đó mới được Đoàn Thị Điểm, rồi được nhiều người khác dịch ra chữ Nôm. Còn Cung oán ngâm khúc của Nguyễn Gia Thiều đã kế thừa một cách xuất sắc truyền thống viết ngâm khúc bằng thể thơ song thất lục bát trong bản dịch Chinh phụ ngâm của Đoàn Thị Điểm[1], và đã góp phần khẳng định giá trị của thể loại này trong lịch sử văn học dân tộc.

 Hồ Khánh Vân

Phó giáo sư, Nhà giáo ưu tú Nguyễn Lộc

Tôi không được may mắn để có cái duyên học với thầy, nhưng những câu chuyện về thầy, về những giờ giảng Kiều say sưa và tuyệt hay, nổi tiếng đến mức trở thành huyền thoại được truyền tai qua bao thế hệ đã khiến cho năm tháng ở khung trời đại học của tôi có màu lấp lánh kỳ lạ.

 Đoàn Lê Giang

Nhớ đến Giáo sư Nguyễn Lộc là nhớ đến những đóng góp cho sự nghiệp giáo dục, nhất là giáo dục đại học. Nhớ đến thầy là nhớ đến những công trình nghiên cứu văn học dân tộc bất hủ mà thầy đã dành hết cả cuộc đời mình thực hiện.

 V. N.

Nhà thơ Trần Mộng Tú

Có những người mình chưa từng gặp mặt, nhưng qua thơ văn, ta đã cảm thấy thân quen từ lâu. Đến khi có dịp gặp nhau ngoài đời, cái cảm giác xa lạ hầu như không còn nữa. Trần Mộng Tú đối với vợ chồng chúng tôi là một người như thế.

 Phạm Đình Trọng

 

NHỚ NGỌN GIÓ HEO MAY

Tôi đã có nhiều năm là lính thông tin vô tuyến điện bảo đảm thông tin chỉ huy cho bộ Tổng Tư Lệnh làm việc trong thành cổ Cột Cờ Hà Nội. Nhiều năm sống trên mảnh đất hoàng thành Thăng Long. Nơi mỗi sớm mai màn sương đêm mơ hồ, mỏng mảnh còn la đà dập dềnh theo cơn gió thoảng trên ngọn cỏ sân vận động Cột Cờ bên bức tường gạch cổ cổng Đoan Môn như hơi thở của mảnh đất dấu xưa xe ngựa hồn thu thảo. Nơi mỗi chiều tà màn sương khói mờ ảo lại bảng lảng trên vòm lá rậm rì hai hàng xà cừ cổ thụ vạm vỡ bên đường bê tông nhựa dẫn ra cổng Cửa Bắc, bên đoạn đường rợp bóng xà cừ ra cổng Cửa Đông làm cho hàng cây như chìm nổi, như ẩn hiện trong quá vãng lịch sử.

Ngày đó chưa có những đập thuỷ điện trên thượng nguồn sông Hồng. Từ tháng bảy, tháng tám hàng năm, nước sông Hồng ngoài đê đỏ sậm, sóng sánh phù sa, ào ạt dâng lên, ngập lút khung cửa những ngôi nhà mái tranh, mái giấy dầu, ngập lút ngọn ngô xanh tốt trên bãi phù sa Phúc Xá. Dân sống ngoài đê Phúc Xá phải chuyển giường, tủ vào trong phố Hà Nội, dựng lều ni lông, lều bạt sống qua suốt mùa lụt trên hè những phố Tây vắng vẻ: Tông Đản, Cổ Tân, Lê Phụng Hiểu… phố chỉ có những biệt thự tách biệt giữa những cây cao bóng cả, vòm lá xum xuê, không có cửa hàng buôn bàn, hè rộng, đường vắng. Suốt mùa mưa, dòng sông tạo ra nền văn minh sông Hồng vừa hối hả bồi đắp cho đồng bằng sông Hồng thêm một lớp phù sa màu mỡ, vừa âm thầm tiếp thêm sức vóc cho châu thổ sông Hồng lớn lên, soải chân ra biển Đông.

Những năm tháng đó dù có đội quân nông dân tham gia kháng chiến chống Pháp thắng lợi tràn vào làm chủ Hà Nội nhưng cũng có khá nhiều người Hà Nội đi kháng chiến trở về như bác sĩ Trần Duy Hưng, người gốc làng Canh Diễn, huyện Từ Liêm ngoại thành Hà Nội nhưng sinh ra ở phố cổ kinh kì Hàng Bông Thợ Nhuộm, là thị trưởng Hà Nội từ tháng chín, 1945, ngay sau khi nhà nước Việt Nam Dân Chủ Cộng Hoà ra đời đến khi nghỉ hưu năm 1977. Chưa đến nửa triệu dân, phố xá Hà Nội còn thưa vắng và các đô thị miền Bắc mới chỉ bắt đầu công cuộc nông thôn hoá, bần cùng hoá, Hà Nội còn giữ được nét cổ điển kinh kì, còn giữ được nếp xưa hào hoa, lịch lãm. 

Ngọn gió huyền thoại từ Hồ Tây, lớp rêu thời gian trên vách tường cổng Đoan Môn, trên vách cổng thành Cửa Bắc, hơi thở kẻ chợ của ba mươi sáu phố cổ Hàng Buồm, Hàng Mã, Quán Thánh, Hoè Nhai và hơi may se lạnh gợi cảm chỉ có ở mùa thu Hà Nội cũng âm thầm bồi đắp cho tôi một lớp phù sa hồn Hà Nội.

Trong hơi may se lạnh gợi cảm mùa thu, tôi hình dung ra cuộc dời đô trọng đại, lớn lao nhất trong lịch sử dựng nước Đại Việt được thực hiện vào mùa thu năm Canh Tuất, 1010. Cuối hè chớm thu. Mùa mưa sắp kết thúc. Những khối nước còn tích tụ trong những đám mây mọng nước dồn dập trút xuống. Những trận mưa còn đang dư dả nước. Đêm đêm chớp sáng rạch trên nền trời phía biển đông là trên nguồn phía tây, mưa sầm sập đổ xuống rừng già, thác xối ào ào trắng xoá trên vách đá. Qui luật thiên nhiên đó đã đi vào thành ngữ dân gian: chớp bể, mưa nguồn. Ngàn năm trước, nền đất phù sa châu thổ sông Hồng cón khá thấp, nước còn lênh láng và sông ngòi còn chằng chịt như kênh rạch miền tây Nam Bộ ngày nay. Mùa mưa, nước từ trên trời trút xuống, nước từ đầu nguồn dồn về. Châu thổ sông Hồng càng mênh mông nước.

Giữa mùa mưa, đầu tháng tám, chuyến thuyền tiền trạm đầu tiên nhổ sào từ Hoa Lư ra Đại La mở đầu cuộc dời đô lịch sử. Từ đó, hơn hai tháng trời ròng rã những chuyến thuyền đi về đan trên sông nước như con thoi đưa bá quan văn võ cùng gia đình và tiện nghi sinh hoạt, cả ngựa, xe, cả những vật liệu quý hiếm xây dinh, xây phủ được chuyển từ kinh đô cũ ra kinh đô mới. Thuyền lớn của triều đình. Thuyển nhỏ của gia đình các quan. Thuyền lớn, thuyền nhỏ hối hả nhiều chuyến đi về giữa Hoa Lư và Đại La. Lịch sử nước Đại Việt là dòng chảy từ phía bắc xuôi về phương nam nhưng cuộc rời đô triều Lý lại tạo ra đoạn ngắn chảy ngược từ nam ra bắc. Giữa tháng mười năm Canh Tuất 1010, cuộc dời đô mở ra tầm nhìn xa rộng cho nước Đại Việt mới hoàn tất. Từ đây Đại La chính thức mang tên mới: kinh thành Thăng Long, triều vua Lý Thái Tổ, nước Đại Việt. 

Ngàn năm trước kinh thành Thăng Long còn lênh láng nước sông lớn Hồng Hà và ăm ắp dòng những sông nhỏ Tô Lịch, Kim Ngưu, Lục Thuỷ… những chi lưu của sông Hồng. Nước nối liền sông với hồ. Hồ tràn nước ra sông. Sông san nước vào hồ. Vì vậy ngồi trên thuyền có thể đến mọi ngả, mọi nẻo đất vùng kinh kì Thăng Long. Từ hoàng thành đến ngôi chùa mới xây ở phủ Tây Hồ, bắc Thăng Long, đến xóm dân trồng dâu nuôi tằm ở Linh Đàm, nam Thăng Long. Ngày rộng tháng dài có thể dong buồm đi khắp châu thổ sông Hồng.

Một sáng cuối tháng mười, năm Canh Tuất, 1010, vua Lý Thái Tổ đi thuyền ngắm nhìn nơi định đô mới như ngắm nhìn cơ đồ nhà Lý, ngắm nhìn non nước Đại Việt. Sông nước dạt dào, chòm xóm xanh ngút ngát dưới khí thiêng Ba Vì, dưới bóng thần Tản Viên. Yên Phụ. Nghĩa Dũng. Tam Đa. Trích Sài. Nghi Tàm. Quảng Bá. Nhật Tân. Đồng Nhân. Trúc Bạch. Lục Thuỷ… những địa danh sau này là đồng bãi, là chòm xóm, là hồ lớn hồ nhỏ, là bãi ngô, ruộng lúa, vườn đào còn lúc đó chỉ là những doi đất loi thoi trên biển nước mênh mông. Chòm xóm trên những bãi nổi nhấp nhô trên sóng nước. Thuyền đi từ hoàng thành ra Lục Thủy, Phúc Xá, Quảng Bá, Nhật Tân trong lãng đãng sương khói, trong se se hơi lạnh ngọn gió heo may.

Sông Hồng khi cuồn cuộn hối hả, khi lặng lẽ chậm rãi đều không ngừng chuyển phù sa từ rừng thẳm nùi cao non nước tây bắc ra cửa biển phía đông nam. Phù sa lắng xuống, đầy lên theo năm tháng thành doi, thành cồn, nắn dòng, đẩy sông Hồng nhích dần lên phía Bắc, để lại phía bờ Nam sông ngan ngát màu xanh đồng bãi và dập dờn sóng nước những hồ lớn, hồ nhỏ. Sông Lục Thuỷ bị phù sa tự nhiên lắng lại, lấp cửa đổ ra sông Hồng và bị con người lấp dần phía thượng lưu chỉ còn đoạn sâu nhất trở thành hồ Lục Thuỷ, nay là hồ Hoàn Kiếm. Hồ tiếp hồ chi chít bao quanh kinh thành: Bảy Mẫu. Ngọc Khánh. Đồng Nhân. Kim Mã. Thủ Lệ. Hữu Tiệp… Bãi nối bãi: Thái Hoà. Khán Xuân. Trích Sài. Nghi Tàm. Quảng An. Nhật Tân… thành xóm dân, thành nương dâu, vườn đào, bãi rau bao quanh cái hồ mênh mông sóng nước như biển cả vốn là khúc lượn của sông Hồng bị phù sa bồi lấp tách ra khỏi sông Hồng thành hồ lớn phía Tây sông, được dân gian gọi tên là Hồ Tây.

Để lại một quãng đời lính tuổi hai mươi ở mảnh đất kinh đô ngàn năm rồi ngọn lửa chiến tranh đưa tôi đi khắp rộng dài đất nước. Từ thành cổ Cột Cờ Hà Nội, tôi mang hồn kinh kì, hồn Hà Nội, mang nỗi nhớ ngọn gió heo may đến miền đồi trung du. Những giờ học chiến thuật ở trường Sĩ quan Thông Tin, mồ hôi tong tong nhỏ xuống đất đồi Hiệp Hòa, Bắc Giang. Phút nghỉ giữa buổi tập dưới bóng tre chân đồi trong nắng lửa đồi trọc trung du, tôi lại nhớ trận mưa rào Hà Nội. Nhớ hình ảnh ông bạn lính Phạm Đức cùng dân học trò Hải Phòng với tôi có cô bạn học Phạm Bích Ngọc đang là sinh viên trường đại học Mỏ - Địa Chất từ trường mãi Quảng Ninh về Hà Nội thăm Đức. Đôi bạn lính và sinh viên đang dìu dặt đi dạo trên phố Cửa Nam thì mưa rào mùa hạ trút xuống.

Ngày ấy chỉ những phố phường kẻ chợ, Hàng Ngang, Hàng Đào, Đồng Xuân, Bắc Qua… mới nhộn nhịp người, xe. Người cũng chỉ mong manh áo vải thô của dệt Nam Định. Xe cũng chỉ thô sơ xe đạp, xe xích lô, xe ba gác. Có cả những chiếc xe hai vòng tròn lớn bánh xe bằng gỗ được bò đủng đỉnh kéo từ bến Phà Đen chở than chậm chạp lăn bánh trên đường phố dọc theo triền đê sông Hồng: Trần Quang Khải, Trần Nhật Duật, Yên Phụ. Còn những phố công sở và biệt thự quan to Phan Đình Phùng, Hoàng Diệu, Trần Phú, Cột Cờ, Cửa Nam, Tràng Thi, Bà Triệu… chỉ loáng thoáng xe đạp dưới lòng phố và lác đác người đi bộ trên vỉa hè. Thỉnh thoảng mới có chiếc ô tô Liên Xô thoáng qua. Xe Volga đen bóng chở lãnh đạo cấp bộ trưởng trở lên. Xe Pobeda màu trắng chở cán bộ cấp thứ trưởng. Xe tải Molotova chở hàng. Trời mưa thì phố dài hun hút vắng tanh. Đôi bạn lính và sinh viên cứ đầu trần đội mưa thong dong đi trên phố vắng được mưa gội rửa sạch bong và mát rượi.

Cầm tấm ảnh Đức và Ngọc đầu tóc, áo xống ướt sũng chụp ở hiệu ảnh Quốc Tế nổi tiếng phố Hàng Khay nhìn ra dãy kiosque bán hoa bên hồ Hoàn Kiếm, Đức kể với tôi về trận mưa mùa hè Hà Nội năm 1964, mùa hè bình yên cuối cùng trước khi Hà Nội bước vào chiến tranh. Trận mưa tắm mát tình yêu của Đức cũng tắm mát cả tuổi trẻ của chúng tôi. Trận mưa mùa hè Hà Nội năm ấy vừa có vị ngọt ngào tuổi học trò, vừa có vẻ lãng mạn tuổi trẻ của cả lứa học trò vào đời trong màu áo lính chúng tôi. Vì vậy trong nắng lửa trên đồi trung du Bắc Giang, mồ hôi ướt đẫm áo lính tôi lại nhớ đến trận mưa mùa hè Hà Nội trong câu chuyện của ông bạn lính cùng lứa với tôi.

Hành quân dã ngoại dòng dã trong dải rừng Yên Thế, Bắc Giang của nghĩa quân Hoàng Hoa Thám tôi lại nhớ những đêm đeo bao lô xếp ba mươi viên gạch rèn bước chân hành quân quanh hồ Tây.

Lập cụm thông tin vô tuyến điện trong những hang đá hoang sơ tiền sử ở Hữu Lũng, Lạng Sơn tôi lại nhớ những đêm thức đến sáng bên chiếc máy vô tuyến điện đỏ đèn trong lô cốt bê tông quân Pháp để lại bên cổng Cửa Đông thành cổ Hà Nội. Đêm nào chúng tôi dậy thay ca cũng nghe văng vẳng tiếng loa hướng dẫn khách đi tàu từ ga Hàng Cỏ dội đến tận thành cổ Cột Cờ. Tiếng loa từ ga Hàng Cỏ đã đi vào báo tường của lính. Đến nay tôi không còn nhớ ông bạn lính nào của tôi viết bài báo tường về đêm thay ca nhưng câu thơ bài báo tường có vũ trụ thăm thẳm và đất nước thân yêu cùng thức với người lính, cùng đi vào ca làm đêm với người lính thì tôi nhớ mãi:

Nửa đêm, nửa giấc dậy thay ca

Lấp lánh trên không giải Ngân Hà

Chênh chếch ai treo chòm Bắc Đẩu

Tàu về Hàng Cỏ rộn tiếng loa.

Sau trận sốt rét rung sạp nứa, nằm một mình trong căn hầm nửa chìm dưới tán rừng già miền tây Kông Tum tôi bỗng nhớ những dãy giá cao ăm ắp sách và những cuốn sách say đắm trong thư viện quân đội trên tầng hai toà nhà câu lạc bộ Quân Nhân bên sân vận động có tên Cột Cờ. Ngày đó còn rất nhiều sĩ quan trong thành cổ vốn là lớp tuổi trẻ có học, có vốn tiếng Pháp của Hà Nội đi kháng chiến chống Pháp viết lên tên vàng Điện Biên Phủ trong lịch sử rồi trở về làm việc ở bộ Tổng tham mưu gọi tên sân vận động trong thành cổ Cột Cờ theo tiếng Pháp là sân Mang Gianh, Manzin. Trong đội quân nông dân mặc áo lính, những sĩ quan biết tiếng Pháp, có văn hoá đô thị hiếm hoi lắm. Rất may là ngay sau cuộc kháng chiến chống Pháp ở cơ quan bộ tổng tham mưu trong thành cố Cột Cờ có khá nhiều những sĩ quan như vậy.

Ra Trường Sa sống với những người lính trên đảo nhỏ An Bang ngay sau 1975, buổi sáng người lính phải dè sẻn từng ca nước ngọt đánh răng, rửa mặt tôi lại nhớ những buổi chiều sau trận quần nhau với quả bóng da trên sân cỏ Cột Cờ, đám lính trẻ chúng tôi ào vào nhà tắm rộng có bể nước lớn ở giữa. Vòi nước máy lúc nào cũng chảy nên bể nước lúc nào cũng gần đầy. Từ thiếu tá tiểu đoàn trưởng tiểu đoàn 77 thông tin liên lạc Phạm Đề đến lính binh nhất, hạ sĩ đều trần truồng lồng lỗng, ào ào múc nước ở bể dội lên đầu.

Dù ở bất kì đâu, tháng mười, mùa thu về lại gợi cho tôi nỗi nhớ Hà Nội và nỗi nhớ thăm thẳm nhất, bền bỉ nhất là nỗi nhớ ngọn gió heo may xào xạc trên vòm sấu, nhớ hơi may gợi cảm và nhớ sương khói Hồ Tây. Trong nỗi nhớ mênh mang, những mảnh kí ức Hà Nội, những mảnh hồn Hà Nội lại ùa về trong tâm trí tôi. Mỗi lần nhớ viết vài trang. Nhiều năm nhớ Hà Nội trong xa cách đã cho tôi có tập kí sự Những Mảnh Hồn Hà Nội.

ĐƯỜNG ĐẾN CHỐN XƯA

Nối tiếp quãng đời học trò của tôi là quãng đời lính. Dấu mốc thời gian của bước ngoặt đó là ngày 29 tháng sáu, năm 1963. Nối tiếp con đường đến trường là những chặng đường hành quân suốt rộng dài đất nước. Và chặng đường hành quân đầu tiên bằng xe lửa đi từ Hải Phòng lên Hà Nội. Đến ga Hàng Cỏ, Hà Nội, chuyển sang con tàu đi về phía Nam. Đến ga Đồng Văn, Hà Nam, xuống tàu, hành quân bộ đi về phía Tây. Một thiếu úy không còn trẻ lặng lẽ dẫn chúng tôi đi. Ông thiếu úy lầm lì im lặng như người chăn bò và đàn bò là chúng tôi chỉ biết hướng đi mà không biết sẽ đi đến đâu. Sau này về trung đoàn tôi mới biết ông thiếu uý tên Ân tuổi gần bốn mươi quá già dặn so với quân hàm thiếu uý là y sĩ quân y trung đoàn. Người lính già mang quân hàm mốc meo đưa chúng tôi vào cuộc đời lính như báo cho chúng tôi biết rằng thang bậc quân hàm chúng tôi rồi cũng mốc meo như quân hàm của ông thiếu uý già đưa chúng tôi vào cuộc đời lính mà thôi!

Đám lính mới chúng tôi gồm học trò hai trường cấp ba, trường Thái Phiên, trường Ngô Quyền và những người thợ trẻ. Thợ nhà máy cơ khí Duyên Hải. Thợ nhà máy xi măng. Thợ may hợp tác xã may mặc ở thành phố công nghiệp Hải Phòng. Cả thợ đứng máy cưa ở xí nghiệp chế biến đồ gỗ. Trên người chúng tôi vẫn quần áo dân sự mặc hàng ngày. Chỉ thấy chút lính ở chiếc mũ cối trên đầu được phát ở nơi tập trung, mảnh sân rộng trước hai toà nhà liền nhau, cửa luôn đóng im ỉm như nhà kho hàng hoá của các cửa hàng mậu dịch quốc doanh. Mảnh sân rộng với cây đa có bộ rễ sum suê cách ga Hải Phòng phía bên phải vài khối nhà chính là nơi tôi nhận chiếc mũ gắn ngôi sao quân hiệu, nơi tôi từ biệt tuổi học trò, từ biệt thành phố tuổi thơ, nơi xuất phát cuộc hành quân đi qua tuổi trẻ của tôi. Và chặng hành quân bộ đầu tiên của đám lính mới chúng tôi cũng nhốn nháo, ồn ào như đám học trò đi cắm trại, cũng lộn xộn như đàn bò trên đồng cỏ.  

Hành quân một giờ lại nghỉ mười phút. Nơi dừng nghỉ đầu tiên là cầu Nhật Tựu giữa cánh đồng lúa thửa vàng thửa xanh thuộc tỉnh Hà Nam. Qua thị trấn Vân Đình quê mùa, qua cầu Tế Tiêu trên sông Đáy thuộc huyện Ứng Hoà, Hà Đông, chúng tôi nhằm hướng những dãy núi giăng giăng phía Tây thuộc tỉnh Hòa Bình đi tới. Qua điểm dân cư nghèo nàn, đìu hiu nhưng có tên gọi rất quen thuộc với tôi: Chợ Bến.

Những ngày đi học, buổi sáng đến trường, buổi chiều ra bãi Bonnal đá bóng, buổi tối mang tập truyện đã đọc đến thư viện thành phố ở phố Điện Biên Phủ tìm đổi sách. Trả tập sách đã đọc, mượn tập sách chưa đọc rồi về nhà làm bài. Ngoài sách văn chương kinh điển, Thuỷ Hử của Thi Nại Am, Những Người Khốn Khổ của Victor Hugo, Sông Đông Êm Đểm của Mikhain Solokhov… tôi còn ngưỡng mộ tìm đọc nhiều sách kí sự, hồi kí kể về những người cộng sản lứa đầu, Tô Hiệu, Lương Khánh Thiện, Nguyễn Đức Cảnh, Nguyễn Lương Bằng, Ngô Gia Tự, Nguyễn Văn Cừ… Những tập kí sự, hồi kí cho thấy phẩm chất sáng chói nhất của người cộng sản là trong nhà tù của thực dân Pháp thống trị. Chợ Bến là địa danh thường được nhắc đến trên chặng đường dằng dặc bị dẫn giải từ nhà tù này đến nhà tù khác của những người cộng sản.

Một địa danh nổi tiếng vậy mà hiệu may, cửa hàng tạp hóa, đến hiệu chụp ảnh đều vách đất, mái tranh nghèo nàn, xưa cũ như từ thời chị Dậu, lão Hạc. Như vẫn im lìm trong giấc ngủ giữa đêm dài tối tăm của xã hội nông nghiệp trì trệ, cố hủ. Chỉ có nhà bưu điện nhỏ bé như một ki ốt bán hàng là tường xây, mái ngói nhưng cũng âm thầm như những quán hàng mái tranh vách đất. Chợ Bến, Chợ Bờ mà chẳng thấy bến, thấy bờ đâu. Chỉ có con đường nhựa già nua, lớp nhựa bê tông từ thời Pháp thuộc đã bị mưa nắng bóc đi từng mảng. Con đường bong tróc và thị trấn đìu hiu không một bóng xe. Xe đạp, xe bò cũng không. Chỉ loáng thoáng bóng người quần áo xỉn màu đen, màu nâu. Qua khỏi Chợ Bến chúng tôi gặp quốc lộ 21, chỗ có những dãy nhà kho lương thực, những dãy nhà dài tường xây cao, mái ngói đỏ trên nền xi măng cao.

Đìu hiu vậy nhưng trong suốt thời gian đóng quân ở cửa rừng Hòa Bình, Chợ Bến là kinh đô ánh sáng của chúng tôi dù ở doanh trại có máy phát điện cung cấp điện sinh hoạt cho lính từ giờ đọc báo buổi tối đến lúc kẻng báo giờ ngủ, chín giờ ba mươi, còn Chợ Bến thì chưa hề biết đến ngọn đèn điện. Chủ nhật đầu tiên được nghỉ, chúng tôi diện đồ lính mới với quân hàm binh nhì đỏ chót có ngôi sao ở giữa như lá cờ trên ve cổ áo háo hức đi bộ sáu cây số ra Chợ Bến lũ lượt vào nhà bưu điện gửi thư về cho gia đình, bạn bè, rồi lại nối nhau vào hiệu ảnh chụp tấm ảnh đầu tiên với quân phục, quân hàm mới tinh, đánh dấu một cột mốc, một bước ngoặt cuộc đời. Trên mái nhà lá hiệu chụp ảnh đơn sơ có một khoảng mái lá được thay bằng tấm kính đế lấy vạt ánh sáng trời soi vào chỗ khách ngồi chụp ảnh. Chỉ có lính ra vào hiệu chụp ảnh và hiệu chụp ảnh lấy ánh sáng bằng tấm kính trên mái lá ở thị trấn Chợ Bến heo hút như ra đời và tồn tại chỉ để giúp cho đám lính mới chúng tôi, hết đợt này đến đợt khác, đứa nào cũng có được tấm ảnh buổi ban đầu của cuộc đời lính.

Rẽ trái vào quốc lộ 21 đi gần cả tiếng nữa, rẽ phải vào con đường đất thoai thoải dốc lên, lổn nhổn sỏi đá nhưng hằn rõ vết bánh xe ô tô trên đất đỏ quánh khô. Con đường dẫn chúng tôi băng qua những vạt đồi lúp xúp sim, mua đến doanh trại, những tòa nhà dài hai tầng mái ngói mới đỏ tươi, mỗi nhà hai cầu thang lên tầng trên xây ngay phía trước nhà. Đến nơi đóng quân việc đầu tiên chúng tôi quan tâm là xác định vị trí của mình trong bản đồ địa lí đất nước và xác định địa chỉ thư tín để kết nối với gia đình, bầu bạn: Doanh trại trung đoàn 205 cục Thông Tin Liên Lạc trên Đồi Sim bên quốc lộ 21, xã Quèn Chương, huyện Kim Bôi, tỉnh Hòa Bình.

Trung đoàn 205 là đơn vị huấn luyện thông tin tổng hợp gồm bốn tiểu đoàn. Tiểu đoàn 1 hữu tuyến. Tiểu đoàn 2 vô tuyến. Tiểu đoàn 3 cơ động. Tiểu đoàn 4 thông tin tiếp sức. Mỗi tiểu đoàn một bếp ăn. Phần lớn đám lính học sinh Hải Phòng được biên chế về đại đội đào tạo báo vụ vô tuyến điện, đại đội 5, tiểu đoàn 2. Về đại đội 5 trước chúng tôi ít ngày là tốp lính mới nhập ngũ từ trường cấp ba Yên Hòa, Từ Liêm, Hà Nội trong đó có Nguyễn Việt Quyền quê Mễ Trì, Từ Liêm sau này là ông bạn lính thân thiết với tôi. Đại đội 5 thay bao bì trên người chúng tôi, biến chúng tôi từ anh học trò, anh thợ dân sự thành người lính thực sự, nhuộm chúng tôi xanh màu lá rừng trong những bộ quân phục vải ka ki dày cộp.

Trước khi vào lớp học báo vụ với những dãy bàn học gắn ma nip, với cặp nghe tín hiệu choàng trên đầu, áp vào tai, chúng tôi phải trải qua hai tháng phơi nắng, tắm mồ hôi trên đồi trọc dưới nắng lửa cuối hè. Tháng tám nắng rám quả bòng. Tháng tám lịch ta đã sang thu, nắng còn đốt rám quả bòng như thành ngữ dân gian ghi nhận. Đóng bộ đồ ka ki dày cộp, chỉ đứng hàng ngang trên đồi sỏi đá, dưới nắng lửa tháng bảy lịch tây, tháng sáu lịch ta, nghe giáo viên huấn luyện hạ khoa mục, binh nhì Vũ Đức Hùng vốn xuất thân thợ may đã ngất xỉu. Chỉ với chiếc xẻng cá nhân, sau sáu mươi phút phải hoàn thành công sự chiến đấu trên đất đồi sỏi đá. Mồ hôi túa ra nhưng không thấm được vào lớp vải ka ki mới cứng, dày cộp, những dòng mồ hôi chảy ròng ròng trên người. Nắng chang chang từ trên trời dội xuống, từ sỏi đá hắt lên, Nóng hầm hập từ trong người bốc ra. Sau một ngày học khoa mục đào công sự, hơn năm giờ chiều về đến doanh trại, lính vừa trút bộ binh phục mo nang ra cho nhẹ người thì còi báo động chiến đấu dồn dập cất lên. Lại vội mặc lại bộ đồ mo nang, xỏ giầy, đội mũ, khẩu súng dài CKC trên vai, ba lô sau lưng, chạy ra sân tập hợp. Lính nối nhau, hàng một chạy theo chuẩn uý, đại đội phó Bùi Đình Dân ra đường 21. Trên chặng đường chạy 12 kilomet, lại thêm mấy người ngất xỉu, nằm bất tỉnh trên đường. Thật may, dù mệt đứt hơi tôi vẫn guồng chân trong đội hình, nuốt trôi mười hai cây số chạy báo động.

Sau những năm dồn sức khôi phục kinh tế, nhiều nhà máy mới mọc lên trên miền bắc xã hội chủ nghĩa, tạo ra những sản phẩn công nghiệp lần đầu tiên Việt Nam tự sản xuất được. Tuy chỉ là những sản phẩm tiêu dùng thông thường, đơn giản cũng tạo được niềm tin cho người dân. Ở Hải Phòng có cá biển đóng hộp của nhà máy đổ hộp Hạ Long. Hà Nội có xe đạp Độc Lập của nhà máy xe đạp Thống Nhất, có kẹo Nuga của nhà máy bánh kẹo Hải Châu, có bao thuốc là Thăng Long, Điện Biên, Tam Đảo của nhà máy thuốc lá Thăng Long, có phích giữ nước sôi Rạng Đông của nhà máy bóng đèn, phích nước Rặng Đông. Ở Thái Nguyên có lò cao luyện thép cho ra đời những mẻ thép Made in Vietnam… Ở nông thôn, người nông dân còn đang trong buổi đầu phấn khởi, tin tưởng vào hợp tác xã nông nghiệp, còn đang hào hứng, hi vọng vào lề lối làm ăn mới của hợp tác xã. Bộ máy quản lí hợp tác xã với những nông dân ít học và mang nặng căn tính tiểu nông tư lợi chưa bộc lộ rõ những yếu kém và chưa ngang nhiên giở dói thói vụ lợi, đục khoét. Các cửa hàng mậu dịch quốc doanh với sản phẩm của nền công nghiệp các nước xã hội chủ nghĩa, hàng hoá còn khá dồi dào. Mỗi mùa xuân về, nhà thơ Tố Hữu lãnh đạo bộ máy tuyên truyền của nhà nước công nông lại có bài thơ như phát ngôn chính thức của nhà nước ghi nhận một cột mốc thời gian huy hoàng, một bước đi vững chắc trên con đường tiến lên chủ nghĩa xã hội. Thơ xuân 1961 của Tố Hữu sang sảng reo lên: “Chào sáu mốt đỉnh cao muôn trượng”

Giữa năm 1963, cả miền Bắc còn rất thanh bình. Khắp các nẻo đường tưng bừng những công trường xây dựng. Những nhà máy mới, những khu dân cư mới mọc lên. Hiện thực đó đã đi vào thơ Xuân Diệu trong bài thơ Ngói Mới.

Khắp nơi trên những đường tôi đi

Tôi đã nghe xao xuyến rầm rì: ngói mới

Trên những đường tôi dạo, tôi qua

Tôi đã nghe nhiều những khúc ca: ngói mới

…

Kinh tế đang phục hồi và phát triển. Bữa ăn của lính còn no đủ. Sáng, bát sắt tráng men lùm lùm xôi. Không phải xôi trắng mà xôi lạc, xôi đỗ xanh. Có sáng bánh bao nhân thịt. Bữa trưa, chiều, một món rau, một món thịt. Bữa thịt gà, bữa thịt lợn, bữa thịt trâu. Món thịt đủ ăn đến cuối bữa. Thịt và rau dù ở chuồng nuôi, ở bãi rau tăng gia của lính hay mua ở chợ đều nuôi trồng tự nhiên. Ngày đó chưa xuất hiện phân hoá học, thuốc trừ sâu và thuốc tăng trọng, chưa có mì chính. Nuôi lính là những bữa cơm ngon, canh ngọt. Cơm trắng, chưa phải độn ngô, độn mì. Mâm sáu người một xoong cơm trắng to, đầy. Đi tập về đói, lính đánh bay xoong cơm đầy vừa đủ no. Có mâm còn dư chút cơm.

Nhưng chỉ hơn năm sau, từ đầu năm 1965, chiến tranh lan rộng cả nước. Bữa ăn của lính cứ kém dần. Từ bữa ăn của lính cũng thấy được đời sống người dân cả miền Bắc. Cơm độn ngô, độn mì cũng không đủ no. Món ăn vẫn có rau, có thịt nhưng số lượng và chất lượng chưa bằng nửa thời 1963, mới hơn một năm trước. Bữa sáng bát ngô bung hoặc tảng bột mì hấp chín. Tảng bột mì viên tròn, đập bẹt như nắp hầm phòng không trên hè phố, không bột nở, quánh như đất sét và rất khó nuốt mà lính trẻ vẫn nuốt trôi.

Bữa ăn ở nhà bếp càng ngày càng sút giảm số lượng và chất lượng, không đủ dinh dưỡng thì những bữa ăn chính trị, bữa ăn lập trường giai cấp không giảm sút mà còn tăng lên. Những đợt học chính trị do chính trị viên lên lớp và những đợt thi đua gối đầu sóng do tổ chức đoàn thanh niên phát động luôn ê hề đến bội thực.

Học chính trị thì hết học lịch sử đảng vẻ vang bách chiến bách thắng lại học lí tưởng giải phóng giai cấp, giải phóng dân tộc, xây dựng chủ nghĩa xã hội tương lai huy hoàng của nhân loại. Hết học lí luận đấu tranh giai cấp, kể tội phong kiến suy tàn bán nước, tội ác thực dân cướp nước, tội ác tư bản bóc lột giai cấp vô sản lại học ba dòng thác cách mạng đang sôi sục trên thế giới: Cách mạng xã hội chủ nghĩa ở các nước đảng cộng sản đã giành được chính quyền. Cách mạng giải phóng dân tộc ở các nước thuộc địa. Cách mạng giành chính quyền về tay giai cấp công nhân ở các nước tư bản.

Trước trận đánh, lính bộ binh nạp thuốc nổ vào những khối bộc phá thì những đợt học chính trị của chúng tôi cũng nạp khối thuốc nổ căm thù giai cấp vào trái tim lính trẻ. Học từ bài lên lớp của chính trị viên tiểu đoàn. Học từ tập tài liệu được phát đến tổ học tập. Cả tổ nghe người tốt giọng đọc tài liệu rồi thảo luận. Học từ thực tế đời sống xã hội bằng nhưng đợt sinh hoạt chính trị ôn nghèo kể khổ sâu rộng và kéo dài. Chính trị viên tìm ra trong lính những điển hình nghèo khổ, bồi dưỡng, huấn luyện cho họ kể lại cuộc sống khốn cùng của bản thân và gia đình khi chưa có đảng, chưa có cách mạng để thấy công ơn trời biễn của đảng, của cách mạng. Lính quên đi cuộc sống thiếu thốn, kham khổ. Chỉ thấy lí tưởng của đảng cao cả, sáng ngời. Chỉ thấy lịch sử đảng oanh liệt, vẻ vang. Chỉ thấy sôi sục căm thù giai cấp. Người lính chỉ tâm nguyện hiến dâng cuộc đời cho lí tưởng của đảng, của cách mạng.

Chỉ các đơn vị chuẩn bị đi Bê, chuẩn bị vượt núi cao rừng thẳm Trường Sơn vào mặt trận phía Nam, trong thời gian được ăn tiêu chuẩn bồi dưỡng mới không phải ăn độn. Lính được ăn cao hơn, ăn no và ăn ngon hơn, béo tốt hẳn lên. Gấp gáp những công việc chuẩn bị bước vào chiến đấu, không còn những phong trào thi đua ồn ào. Không khí đơn vị trầm lắng nhưng âm ỉ một ý chí lên đường giết giặc, cứu nước.

Hằng ngày, các trung đội đều được phát hai tờ báo, báo Nhân Dân và báo Quân Đội Nhân Dân. Hằng tháng, trung đội có thêm tập tạp chí Văn Nghệ Quân Đội. Buổi tối từ thứ hai đến thứ sáu, các trung đội đều có giờ đọc báo và nhiệm vụ đọc báo ở trung đội 2 được thượng sĩ trung đội trưởng Trần Đồng giao cho tôi. Tối thứ bảy, lính được nghỉ sinh hoạt. Đó là buổi tối thư thái, thanh thản hiếm hoi và quí giá trong cuộc sống quân ngũ. Mọi thời gian trong tuần của lính đều có trong lịch công tác đại đội do chỉ huy đại đội sử dụng. Lính chỉ được sử dụng thời gian của mình là tối thứ bảy.

Tối thứ bảy trung đoàn có một không khí êm đềm, yên tĩnh mà sâu thẳm. Lính rủ nhau ra căn tin nhai kẹo Hải Châu, thả khói thuốc lá Tam Đảo và rì rầm chia sẻ với nhau chuyện riêng tư. Từ năm 1957, Hà Nội đã phục hồi được nhà máy bia do người Pháp để lại nhưng chai bia Trúc Bạch, chai bia Hữu Nghị, sản phẩm của nhà máy bia Hà Nội còn vô cùng xa lạ với người dân. Mùi bia càng không có trong đời sống của lính kể cả trong những bữa cơm liên hoan ngày lễ, ngày tết. Hàng hoá ở căn tin trung đoàn ngoài thuốc lá Tam Đảo, kẹo Hải Châu, phong bì, giấy viết thư còn có gói chè Hồng Đào, sản phẩm của nhà máy chè Phú Thọ. Nhưng thưởng trà phải có nước sôi, có ấm chén và có thời gian, những thứ lính không có. Hồng Đào là loại chè thơm ngon lúc đó căn tin lính còn có bán. Chỉ hai, ba năm sau, hàng hoá khan hiếm, chè Hồng Đào chỉ có ở vài cửa hàng quốc doanh cung cấp hàng hoá cho cán bộ có vai vế ở Hà Nội. Cửa hàng mậu dịch quốc doanh phố Nhà Thờ cung cấp hàng hoá cho nhu cầu đời sống của cán bộ trung cấp. Cửa hàng quốc doanh phố Tông Đản cung cấp hàng hoá cho cán bộ cao cấp. Là chợ nhưng hàng hoá không bán mà cung cấp vì hàng hoá trong chợ Tông Đản, chợ Nhà Thờ chỉ có giá tượng trưng, như cho không. Tên phố Nhà Thờ, phố Tông Đản trở thành tên chợ của tầng lớp ăn trên, ngồi trốc. Lập tức dân gian Hà Nội có ngay ca dao truyền miệng về các loại chợ của một thời kì lạ phải ghi vào bia miệng:

Tông Đản chợ của vua quan

Nhà Thờ chợ của trung gian nịnh thần

Đồng Xuân là chợ thương nhân

Vỉa hè chợ của nhân dân anh hùng!

Lính có nếp sinh hoạt đô thị mới có thói quen tiêu tiền, mới có mặt ở căn tin tối thứ bảy. Chỉ sĩ quan mới có lương. Lương tháng của chuẩn uý 54 đồng, thiếu uý 65 đồng. Hàng tháng binh nhì chỉ có phụ cấp năm đồng cũng cho những anh lính binh nhì xuất thân từ các đô thị Hà Nội, Hải Phòng có những tối thứ bảy được trở về đời sống dân sự thư thả. Ngày đó kinh tế nông thôn miền bắc cơ bản vẫn là kinh tế tự cấp, tự túc, cây nhà lá vườn, có gì dùng nấy, kinh tế hàng hoá thị trường chưa phổ biến rộng rãi. Những trai làng vào lính không có thói quen tiêu tiền, chẳng mấy khi lai vãng đến căn tin. Nhiều anh lính nông dân còn dành dụm, tích cóp tiền phụ cấp hàng tháng được khoản tiền kha khá gửi về gia đình.

Lính không ra căn tin, không tụ tập với nhau thì nằm xoài trên giường viết thư. Buổi tối duy nhất trong tuần cả trung đội không phải nghe chung một bài báo nhưng ở giường tầng trên, ngay dưới bóng đèn điện treo giữa phòng, anh lính nông dân quê Kiến Thuỵ, Hải Phòng thường oang oang đọc bài xã luận báo Nhân Dân như khoe khả năng đọc lưu loát và khoe cả ý thức học tập lí luận chính trị, nâng cao lập trường giai cấp của anh lính nông dân. Ngoài sân, trong hiu hiu gió núi, nhiều lính trẻ xuất thân là học sinh, công nhân thành thị xúm quanh cây đàn ghi ta trong tay binh nhì trắng trẻo, đẹp trai Trần Trung Trí vốn là học sinh trường cấp ba Ngô Quyền, Hải Phòng.  

Bỗng tối thứ bảy ngày 2 tháng mười một năm 1963 theo lệnh chính trị viên đại đội, các trung đội đột ngột có buổi sinh hoạt báo chí bất thường. Trong buổi đọc báo bất thường chiếm mất buổi tối thứ bảy quí giá của lính hôm đó, chính trị viên đại đội đã chỉ cho tôi đọc bài xã luận trên báo Nhân Dân về cuộc đảo chính nổ ra ở Sài Gòn sáng thứ sáu ngày 1 tháng mười một, năm 1963 lật đổ Tổng thống Việt Nam Cộng Hoà Ngô Đình Diệm của các tướng lĩnh quân đội Sài Gòn do CIA Mỹ âm thầm đạo diễn, dàn dựng.

Lính không tập trung cả đại đội, cán bộ đại đội chia nhau đến các trung đội. Dự cuộc đọc báo ở trung đội 2 là thiếu uý Nguyễn Văn Tiền, mặt rỗ hoa nhẹ, nông dân Hưng Nguyên, Nghệ An mà có lần trong buổi sinh hoạt đại đội ông đã khoe Hưng Nguyên quê ông là nơi khởi đầu cuộc nổi dậy Xô Viết Nghệ Tĩnh năm 1930. Nhập ngũ cuối kháng chiến chống Pháp nay thiếu uý mặt rỗ hoa loáng thoáng là chính trị viên đại đội. Dự buổi đọc báo để chính trị viên Tiền làm công tác chính trị với lính rằng đám đầu sỏ chính quyền và quân đội Sài Gòn tay sai Mỹ chỉ là bầy ngựa nhốt chung một chuồng, ăn chung một máng cỏ, tất phải đấu đá, loại bỏ nhau, giành độc quyền máng cỏ, dẫn đến cả đám tan rã, sụp đổ như trước cách mạng tháng tám năm 1945, Nhật đảo chính Pháp dẫn đến thành công của cách mạng tháng tám. Nghe chính trị viên Tiền nói rằng đảo chính lật đổ Ngô Đình Diệm ở Sài Gòn là khởi đầu cho sự sụp đổ không tránh khỏi của chính quyền miền nam, tôi như được ăn cái kẹo tinh thần ngon hơn cả kẹo Hải Châu.

Trước cuộc đảo chính ngày 1.11.1963 diễn ra ở Sài Gòn, những trận đánh của lực lượng kháng chiến do những người cộng sản nằm vùng tổ chức, chỉ huy chống nhà nước Việt Nam Cộng Hoà không cộng sản tuy đã lan rộng nhưng còn rất nhỏ yếu, chỉ lác đác vài trận chiến du kích nhỏ lẻ ở vùng nông thôn hẻo lánh. Nhà nước Việt Nam Cộng Hoà do lá phiếu bầu cử thực sự tự do của người dân bầu lên là nhà nước dân chủ non trẻ vẫn ổn định và vững mạnh. Nhưng từ cuộc đảo chính lật đổ Tổng thống Ngô Đình Diệm thứ sáu ngày 1 tháng mười một, năm 1963 đã mở ra một thời kì bất ổn triền miên với nhà nước dân chủ non trẻ Việt Nam Cộng Hoà. Những cuộc đảo chính nổ ra liên tiếp sau đó như không có điểm dừng làm lung lay tận gốc rễ nhà nước nam Việt Nam. Mải lo đối phó nhau và giành giật quyền lực của nhau, những người nắm giữ vận mệnh nhà nước miền nam Việt Nam đã thả nổi vận mệnh nhà nước nam Việt Nam. Thể chế dân chủ non trẻ mà người dân kì vọng, gửi lòng tin trở nên mỏng manh, vô định.

Trong khi đó hệ thống nhà nước xã hội chủ nghĩa thế giới đang trên đỉnh điểm phát triển khi các nước cộng sản non trẻ đông Âu còn đang gửi lòng tin vào cách mạng xã hội chủ nghĩa, gửi lòng tin vào Liên Bang Xô Viết hùng mạnh. Nhà nước Liên Bang Xô Viết đã chứng minh với thế giới rằng những người cộng sản không chỉ làm chủ trái đất mà còn làm chủ cả vũ trụ khi từ năm 1957 Liên Bang Xô Viết liên tục phóng thành công vệ tinh Spusnik vượt ra ngoài sức hút trái đất và ngày 12.4.1961 phóng thành công tàu vũ trụ Vostok đưa người lính Xô Viết, thiếu tá Yuri Gagarin bay vào vũ trụ thăm thẳm. Bão táp cách mạng ầm ầm nổi lên ở Cuba quét bay chính quyền dân chủ tư sản Fugencio Batista, đưa đất nước Cuba ở tây bán cầu, sát nách nước Mỹ hoà vào cuộc cách mạng xã hội chủ nghĩa. Cách mạng Cuba đã thổi bùng lên ngọn lửa cách mạng xã hội chủ nghĩa ở nhiều nước châu Mỹ La tinh, mảnh sân sau của nước Mỹ tư bản. Cách mạng xã hội chủ nghĩa thế giới đang ở thế tiến công mạnh mẽ vào các nước tự do dân chủ là thành quả của cách mạng dân chủ tư sản thế giới, khởi đầu từ cách mạng dân chủ dân quyền Pháp 1789. Nhà nước Việt Nam Dân Chủ Cộng Hoà ở bắc Việt Nam cũng đang trên đỉnh vinh quang với chiến thắng Điện Biên Phủ vang dội, với việc quân Pháp xâm lược bị quét sạch khỏi bờ cõi Việt Nam.

Trong cao trào cộng sản thế giới, trong tuyên truyền bài bản và bịt bùng của bộ máy truyền thông khổng lồ nhà nước cộng sản Việt Nam Dân Chủ Cộng Hoà, hầu hết người dân miền bắc đều đinh ninh rằng xã hội cộng sản là xã hội ưu việt, là tương lai tất yếu của xã hội loài người. Các nước có chế độ chính trị khác nhau, dù là nước trung lập như Cambodia, dù là nước tư bản lâu đời và giầu mạnh như Anh, Pháp, Mỹ, sớm muộn tất yếu cũng làm cách mạng xã hội chủ nghĩa, đi đến cộng sản chủ nghĩa, thiên đường có thật của loài người mà lí luận Mác – Lê nin đã chỉ ra.

Trong nhận thức và tình cảm của tôi cũng như của hầu hết người dân miền bắc lúc đó cũng coi những người cộng sản đồng nghĩa với những giá trị cao cả, những người nồng nàn yêu nước, sắt son lí tưởng cứu dân, cứu nước thoát khỏi nỗi nhục nô lệ và nghèo đói. Trong trái tim tôi, những người cộng sản đều lẫm liệt khí tiết cách mạng trước kẻ thù và tận hiến cho dân, cho nước. Những bài viết về miền nam trên hai tờ báo chính thống độc quyền có mặt trong đời sống xã hội miền bắc, báo Nhân Dân và báo Quân Đội Nhân Dân cũng cho tôi biết rằng ngay ở miền nam, nhiều người dân lúc đó cũng coi từ cộng sản đồng nghĩa với từ yêu nước, cũng nghĩ rằng mục tiêu của những người cộng sản là độc lập của nước, là tự do của dân. Vì vậy người dân miền nam mới che chở, đùm bọc những người cộng sản nằm vùng ở lại miền nam không tập kết ra miền bắc và đông đảo người dân miền nam đã hăng hái theo những người cộng sản nằm vùng nổi dậy chống lại nhà nước không cộng sản Việt Nam Cộng Hoà.

Cả miền bắc đang rộn rã, hối hả xây dựng xã hội chủ nghĩa, tiến tới cộng sản chủ nghĩa, mơ ước của loài người. Những nhà máy đang mọc lên dù chỉ là công nghệ cũ của Trung Quốc thải ra cũng làm nức lòng người dân miền bắc. Cùng lúc đó ở miền nam sau những tiếng súng, sau máu chảy trong những cuộc chiến tranh phe phái ở miền đông, miền tây Nam Bộ là những cuộc đảo chính nối tiếp nhau, tranh giành quyền lực nhà nước ở Sài Gòn làm cho người dân càng thấy xã hội miền bắc tốt đẹp, ổn định và cao cả bao nhiêu thì xã hội miền nam càng xấu xí, hỗn loạn và tàn bạo bấy nhiêu!

Qua những cuộc tranh giành quyền lực triền miên của những chính khách Sài Gòn càng nổi lên vai trò ông chủ của chính quyền Việt Nam Cộng Hoà là nhà cầm quyền nước Mỹ chứ không phải người dân miền Nam Việt Nam. Người dân miền nam nặng lòng với nước càng ngao ngán nhận ra sự lệ thuộc vào nước ngoài của chính quyền Sài Gòn, họ càng ngả theo những người cộng sản đang phát động cuộc nội chiến chống lại nhà nước không cộng sản Việt Nam Cộng Hoà mà không ngờ rằng những người cộng sản phụ thuộc vào nước ngoài còn tệ hại hơn. Vì phụ thuộc nước ngoài, theo lệnh nước ngoài họ cam tâm cắt đôi đất nước Việt Nam thành hai trận tuyến, chia đôi dân tộc Việt Nam thành hai thế lực thù địch không đội trời chung.

Tệ hại hơn nữa là những người cộng sản không hề có mục tiêu dân tộc, chỉ có mục tiêu giai cấp. Đặt lợi ích của giai cấp vô sản thế giới lên trên lợi ích của dân tộc Việt Nam, họ chia cắt đất nước, chia rẽ dân tộc, thí bỏ sự toàn vẹn lãnh thổ thiêng liêng, thí bỏ tình cảm thương yêu, đùm bọc dân tộc. Giương lá cờ độc lập chỉ để tập hợp sức dân giành quyền lực nhà nước cho đảng cộng sản chứ không giành độc lập cho dân tộc Việt Nam. Có quyền lực nhà nước, đảng cộng sản coi giang sơn gấm vóc của dân tộc là tài sản của riêng đảng cộng sản, coi người dân chỉ là công cụ, là kho máu làm cách mạng vô sản giành quyền lực, giành thế giới cho đảng cộng sản và coi người dân chỉ là những con thỏ, con chuột trong phòng thí nghiệm đi tìm mô hình xã hội xã hội chủ nghĩa và xã hội cộng sản chủ nghĩa của những nhà lí luận cộng sản mà thôi. 

Để khai thác được máu dân cho cuộc chiến giành lãnh thổ cả nước, những người cộng sản phải giương cao ngọn cờ độc lập. Gần trăm năm nô lệ mất nước, gần trăm năm đau đớn và tủi nhục dưới ách đô hộ của thực dân Pháp, lá cờ độc lập có sức hấp dẫn say đắm đến mụ mị với người dân Việt Nam. Chính quyền Việt Nam Cộng Hòa lục đục, đấu đá, tranh giành quyền lực làm cho lá cờ độc lập, lá cờ giải phóng được những người cộng sản giương cao ở miền nam càng có sức thu hút mạnh mẽ với tất cả các thành phần dân chúng miền Nam, từ trí thức trong tháp ngà khoa học đến người lao động cơ bắp đổ mồ hôi kiếm sống trên đường phố, từ giới chủ đến người làm mướn, từ quan chức chính quyền đến học sinh, sinh viên.

Càng tranh giành quyền lực làm cho nhà nước Việt Nam Cộng Hoà càng chia rẽ, suy yếu thì cuộc nội chiến chống lại nhà nước Việt Nam Cộng Hoà do những người cộng sản phát động càng phát triển mạnh mẽ và lan rộng khắp nam Việt Nam. Năm 1965 cuộc nội chiến của hai lực lượng đối kháng ở miền Nam đã lên đến đỉnh điểm, đẩy nhà nước dân chủ non trẻ Việt Nam Cộng Hòa đến nguy cơ sụp đổ buộc Hoa Kỳ phải nhảy vào cuộc chiến không phải chỉ để cứu nguy Việt Nam Cộng Hòa, một nhà nước dân chủ trứng nước non trẻ mà còn ngăn chặn cơn sóng lừng bạo lực độc tài cộng sản tràn ngập cả Việt Nam, tràn ngập cả một vùng địa chính trị Đông Nam Á. Từ đây, cuộc nội chiến do những người cộng sản phát động nhằm thâu tóm lãnh thổ cả nước, áp đặt chuyên chính vô sản lên số phận người dân cả nước đã trở thành cuộc chiến tranh thế giới cục bộ của hai ý thức hệ cộng sản và tư bàn, độc tài và dân chủ, tự do và nô lệ khi bộ binh Mỹ đổ bộ vào miền Nam và không quân Mỹ dội bom, bắn tên lửa xuống miền Bắc Việt Nam.

Tôi đã có mặt, đã chứng kiến cơ quan bộ Tổng Tư lệnh từ những ngày đầu cuộc chiến tranh lan rộng ra cả nước. Chiếc ô tô com măng ca chở cục trưởng Thông tin Liên lạc, C53, thượng tá Nguyễn Anh Bảo trên đường vào vùng máy bay Mỹ đánh phá ở Quảng Bình bị trúng tên lửa từ máy bay Mỹ phóng xuống và thượng tá Nguyễn Anh Bảo là người lính thông tin đầu tiên ở miền bắc bỏ mạng trong cuộc chiến tranh khởi đầu từ cuộc đồng khởi ở Mỏ Cày, Bến Tre tháng giêng, năm 1960 do những người cộng sản nằm vùng phát động dân nổi dậy chống chính quyền Việt Nam Cộng Hòa.

Tiếng súng ở miền Nam thúc giục khóa đào tạo báo vụ vô tuyến điện chúng tôi gấp rút kết thúc. Trong khi nhiều lính báo vụ cùng khóa đào tạo với tôi được bổ xung cho các đơn vị mới hình thành và đang gấp rút luyện quân tung vào mặt trận phía Nam thì tháng ba, năm 1964 hơn hai mươi lính báo vụ phần lớn xuất thân là học sinh, công nhân thành phố Hải Phòng và huyện Từ Liêm, Hà Nội lại được gọi tên, đeo ba lô leo lên thùng ô tô tải làm cuộc hành quân đi về hướng khác.

Ô tô chạy ra đường 21, rẽ về hướng mặt trời mọc, qua cầu Tế Tiêu, Vân Đình, đi ngược lại con đường chúng tôi đã hành quân bộ đến doanh trại Đồi Sim năm trước. Ô tô bon bon hướng về Hà Nội. Chớp mắt đã thấy ô tô qua đoạn đường đôi rợp bóng xà cừ cuối phố Hoàng Diệu rồi rẽ vào đường Cột Cờ. Ô tô qua cổng doanh trại ngay bên cạnh Cột Cờ. Sau này tôi mới biết đó là cổng Cửa Nam thành cổ Hà Nội. Suốt những năm ở trên đất hoàng thành, tôi thường ra vào thành cổ ở cổng này. Đơn vị đón nhận chúng tôi ở Hà Nội là đại đội 3, tiểu đoàn 77, cục Thông tin Liên lạc.

Tiểu đoàn 77 do thiếu tá Phạm Đề làm tiểu đoàn trưởng là đơn vị khai thác hai loại hình thông tin hiện đại là thông tin điện thoại do đại đội 4 khai thác và đại đội 3 vô tuyến điện. Bảo đảm thông tin cho Bộ Tổng Tư Lệnh còn có tiểu đoàn 78 quân bưu, còn được gọi là tiểu đoàn thông tin vận động, loại hình thông tin có từ thời cổ đại, chỉ khác là thông tin vận động ngày nay không chạy bộ, không cưỡi ngựa mà cưỡi mô tô, ô tô và sử dụng các phương tiện giao thông dân sự như xe lửa, máy bay. Khi chiến tranh mở rộng ra miền bắc, các trung đoàn thông tin đường dây phát triển lên lữ đoàn thì tiểu đoàn quân bưu 78 cũng phát triển lên trung đoàn rồi lữ đoàn.

Đại đội 4 tổng đài điện thoại do trung úy Nguyễn Đăng Ô là đại đội trưởng khai thác hai tổng đải. Tổng đài 200, mạng đường dây nội bộ, kết nối với những máy điện thoại lẻ trong thành cổ Cột Cờ, Hà Nội. Tổng đài 40, mạng đường dây hướng ngoại, nối thành cổ với các tổng đài bưu điện các tỉnh trên cả miền bắc, nối bộ Tổng Tư lệnh với bộ tư lệnh các quân khu, quân chủng, binh chủng và các sư đoàn bộ binh.

Ngoài hai tổng đài, đại đội 4 còn có hai trung đội đường dây và cáp ngầm bảo đảm đường dây thông suốt cho hai tổng đài. Thật bất ngờ là trong số lính đường dây của đại đội 4 lại có một học trò trường cấp ba Thái Phiên, Hải Phòng cùng lứa với tôi. Anh Trần Văn Bằng, quê xã Đằng Hải, huyện An Hải, ngoại thành Hải Phòng. Cũng tốt nghiệp trung học năm 1963 nhưng Bằng nhập ngũ sau tôi mấy tháng. Xin hãy nhớ tên anh Trần Văn Bằng vì tôi sẽ còn nhắc đến anh một lần nữa trong một sự kiện của thành cố. Trong cuộc chiến tranh giữa đất và trời ở Hà Nội, người lính Trần Văn Bằng đã ngã xuống, máu thấm vào đất thành Cổ Hà Nội như máu người lính của Nguyễn Tri Phương, người lính của Hoàng Diệu đã thấm vào đất hoàng thành trong cuộc chiến chống quân Pháp giữ thành cổ Hà Nội ở thế kỉ 18.

Vô tuyến điện được tổ chức thành ba mạng do đại đội 3 đảm nhiệm và đại đội trưởng là trung úy Bùi Đình Phù, quê Diễn Châu, Nghệ An. Chính trị viên đại đội là trung uý Nguyễn Văn Thước, quê Phú Thọ. Hai trung đội của đại đội 3 khai thác hai mạng vô tuyến điện là mạng A và mạng C đóng quân phía Nam trong thành cổ. Mạng A bảo đảm thông tin vô tuyến điện tới các đơn vị đóng quân trên miền bắc. Sóng vô tuyến điện mạng C nối với bộ chỉ huy quân giải phóng miền Nam, với Bộ Tư Lệnh 559 và với các đơn vị quân đội bắc Việt hoạt động trên đất Lào. Mạng thông tin vô tuyến điện tới các đơn vị quân chủ lực đang chiến đấu ở miền Nam là mạng B, lúc đầu chỉ là một trung đội, trung đội 18 đặt máy làm việc ở Phùng, huyện Đan Phượng, lúc đó còn thuộc tỉnh Hà Đông, cách Cột Cờ 18 cây số nhưng trung đội 18 cũng trực thuộc đại đội 3.

Trước năm 1963 chỉ có những đoàn cán bộ lẻ và những đơn vị vũ trang nhỏ luồn rừng Trường Sơn vào nam theo lối mòn được mở từ tháng năm, năm 1959. Đến mùa khô năm 1964, cả sư đoàn bô binh chủ lực quân miền bắc rầm rập hành quân vào miền nam. Cũng từ cuối năm 1964, trung đội 18 thông tin vô tuyến điện tăng thêm nhiều đài liên lạc mới, tăng gấp bội phiên liên lạc, phải tăng quân số lên tới đại đội. Đầu năm 1965, đại đội 5, tiểu đoàn 77 do trung úy Nguyễn Xuân Bá làm đại đội trưởng ra đời từ trung đội 18, đại đội 3. Là một cụm điện đài lớn bảo đảm thông tin cho bộ Tổng Tư Lệnh chỉ huy mặt trận miền Nam, không thể giăng trùng trùng antel giữa luỹ tre làng, đại đội 5 phải chuyển vào chân núi Ba Vì, xây doanh trại giữa lau lách hoang vu, xây hầm bê tông dưới chân đồi đặt máy khai thác thông tin.

Làm việc trong Tổng hành dinh, bảo đảm thông tin chỉ huy cho bộ Tổng tư lệnh, chúng tôi hiểu rằng ngoài năng lực nghiệp vụ chuyên môn chúng tôi đều phải có lí lịch được tin cậy, gia đình đều thuộc thành phần bần cố nông hoặc dân nghèo thành thị. Có câu chuyện buồn về lí lịch như sau. Thượng sĩ Đặng Văn Tiếp chẳng phải đảng viên và chỉ là tiểu đội trưởng ở trung đội huấn luyện, đào tạo báo vụ của đại đội 3 đóng quân ở Gia Lâm, cách thành cổ con sông Hồng và cây cầu Long Biên. Trước khi cưới vợ, Tiếp phải nộp lí lịch vợ sắp cưới cho chính trị viên Nguyễn Văn Thước, bí thư chi bộ đại đội 3. Đến ngày cưới, gia đình đang tưng bừng làm cỗ cưới, Tiếp mới được nhận lại bản lí lịch của vợ sắp cưới với dòng chữ ghi ý kiến của bí thư chi bộ đại đội 3 không đồng ý cho Tiếp lấy cô gái có bố di cư vào Nam năm 1954. Tiếp là con người hiền lành, chăm chỉ trong mọi việc, có ý chí phấn đấu về chính trị đành lặng lẽ chấp hành ý kiến của chính trị viên, bí thư chi bộ, dẹp đám cưới, chia tay cô người yêu có bố di cư vào Nam.

Trần Trung Trí trắng trẻo, đẹp trai, tốt nghiệp trung học phổ thông ở trường cấp ba Ngô Quyền, Hải Phòng, cùng đợt lính nhập ngũ và cùng đại đội đào tạo báo vụ với tôi ở trung đoàn 205, Quèn Chương, Kim Bôi, Hoà Bình. Là lính báo vụ giỏi, giỏi cả đàn hát, Trí là người tổ chức, dàn dựng các tiết mục cho đội văn nghệ đại đội, tạo cho đại đội luôn có không khí tưng bừng, phấn chấn, nhất là trong những dịp lễ, tết, được chính trị viên đại đội Nguyễn Văn Tiền rất quí nhưng cũng vì bố Trần Trung Trí biến mất từ năm 1954, đang học báo vụ Trí cũng bị loại ngũ.

P. Đ. T.