Ngu Yên

AI, trí khôn nhân tạo, đang hiện diện trong nhiều phạm vi và lãnh vực của đời sống hàng ngày. Dòng họ AI nhiều đến mức chúng ta không thể phân biệt. Gần gũi nhất là điện thoại di động thông minh. Không có chú ‘robot’ nhỏ này, thì đời bỗng dưng trở nên phiền phức, trì trệ và đứt giao tiếp.

Trong cõi chữ nghĩa, nơi mà tác giả tự hào là nhà sáng tạo, bây giờ AI len lỏi vào, dấy lên câu hỏi: Trí thông minh nhân tạo đối diện trí thông minh con người thỏa thuận và mâu thuẫn như thế nào trong văn học và sáng tạo văn chương?

Về mặt học thuật

Mức độ thực tế đầu tiên có thể nhận thấy rõ ràng là tác dụng AI trong văn học, về ngữ pháp, cú pháp và cách diễn tả chung. AI giúp người viết hợp lý hóa quy trình viết lách, cải thiện kỹ năng viết và tạo ra một nội dung có chất lượng. Ví dụ: một AI có thể phân tích hàng nghìn bài viết để xác định xu hướng và khuôn mẫu, trên nền tảng này, cho phép người viết nghiên cứu, khám phá để tạo ra cho tác phẩm của mình một nội dung hấp dẫn và phù hợp hơn. Việc này có nghĩa, Ai và người cùng hợp tác, hoặc đồng tác giả. Những AI cao cấp trong văn chương có khả năng viết ‘tái tạo’ cao hơn mức trung bình, bài viết có thể có chất lượng cao hơn một người bình thường viết về cùng một đề tài. AI dùng tốc độ nhanh và bộ nhớ mênh mông, duyệt xét, chọn lựa ý tưởng, từ ngữ, văn phạm, phong thái diễn đạt, theo những tiêu chuẩn có dạng mở rộng, rồi đưa ra quyết định ráp thành câu viết. Tất cả quá trình này chỉ trong một khoảnh khắc ‘chưa kịp thở’.

ChatGPT và các lập trình tương tự chỉ trong vài giây hoặc vài phút, không gặp rắc rối bởi sự tắc nghẽn của nhà văn, không bị ngoại cảnh chi phối, hoặc các chứng loạn thần kinh khác, những thần đồng điện tử này có thể viết ra một lá thư xin việc, một cuốn tiểu thuyết trinh thám, một bài sonnet hoặc thậm chí là một bài suy nghĩ về ý nghĩa văn học. Mùa xuân năm ngoái, tiểu thuyết gia và nhà phê bình Stephen Marche đã xuất bản, dưới bút hiệu Aidan Marchine, một cuốn tiểu thuyết ngắn chủ yếu do “chatbot” tạo ra có tựa đề hấp dẫn “Cái chết của một tác giả.”

Tôi dùng chữ ‘tái tạo’ thay vì ‘sáng tạo’ vì cho đến giai đoạn này, AI vẫn chưa đủ khả năng sáng tạo cao cấp như một nhà văn sâu sắc, lịch lãm. Nhưng sức tái tạo của nó cũng đủ làm chúng ta kinh ngạc.

AI trong văn học đặt ra những câu hỏi về tính xác thực và vai trò sáng tạo của con người trong bối cảnh sáng tạo. Các tác giả có thể suy ngẫm về tác động của AI đối với tác phẩm của họ và tầm quan trọng chủ quyền của tác giả.

Về mặt thực hành

Trí thông minh GPT (The Generative Pre-Trained Transformer) là một khám phá mới trong cách xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP: Natural Language Processing) do OpenAI phát triển. Mô hình được đề cập là một mô hình sinh sản không có giám sát, nghĩa là nhận một câu ở đầu vào, sau đó, nó nỗ lực tạo ra những dữ liệu phù hợp theo mạch văn. Dưới đây là mô hình đơn giản, biểu tượng cho hệ thống làm việc của AI.

Trí thông minh GPT-2

Là mô hình ngôn ngữ dựa trên ‘máy tự học sâu rộng’ không giám sát, do OpenAI tạo ra vào tháng 2 năm 2019 với mục đích duy nhất là dự đoán (các) từ ngữ tiếp theo trong câu. Mô hình này chứa trên hơn 1,5 tỷ tham số để có khả năng xây dựng một chuỗi văn bản tiếp theo, sau khi hình thành một câu nhất định. Với sự đa dạng của dữ liệu, nó có cơ hội hoàn thành một văn bản đầy đủ. GPT-2 có thể học các tác vụ ngôn ngữ như đọc, tóm tắt và dịch từ văn bản gốc.

GPT-3 là phiên bản cải tiến của GPT-2

GPT-3, được OpenAI công bố vào tháng 5 năm 2020, là mạng lưới thần kinh lớn nhất từng được đào tạo. Mô hình này có hơn 175 tỷ tham số, lớn hơn gấp mười lần so với phiên bản 2. Tập dữ liệu nguồn mở "Common Crawl" và các văn bản OpenAI khác, bao gồm cả các trang Wikipedia, đã được sử dụng để đào tạo GPT-3.

Điểm mạnh của GPT-3 nằm ở khả năng học hỏi từ dữ liệu thô, không được giám sát, vốn trước đây là một trong những lĩnh vực yếu nhất của DL và đã làm chậm sự tiến bộ trong các lĩnh vực khác như robot và học tăng cường. Các mô hình trình tự có thể ngầm lập kế hoạch và thực hiện hiệu quả, cũng như tìm hiểu các mô hình khuyến khích và cài đặt phong phú (trực tuyến hoặc ngoại tuyến). Nếu mô hình này được mở rộng theo cấp số nhân, GPT-3 có khả năng tiếp cận bộ óc của con người.

Người ta biết GPT-2 hoạt động kém trong các nhiệm vụ đòi hỏi chuyên môn về các chủ đề như âm nhạc và tường thuật. Với việc bổ sung các dữ liệu và khả năng mới, GPT-3 giờ đây có thể thực hiện nhiều công việc hơn như tạo mã máy tính, tóm tắt văn bản, soạn bài luận và trả lời câu hỏi. Ngay khả năng tự sản xuất mã máy tính của nó đã là một thành tựu đáng kể.

Nhiều lập trình viên lo ngại, trí tuệ nhân tạo sẽ thay thế họ và có vẻ như nỗi lo sợ này đang bắt đầu thành hiện thực. Lời nói và văn bản do AI điều khiển bắt chước giọng nói của con người ngày càng trở nên phổ biến, giống như các video deepfake. Gần đây, một số ngân hàng tân tiến và các cơ sở lớn đã sử dụng GPT-3 để trực tiếp trả lời các câu hỏi của khách hàng. Đôi khi trả lời rất chi tiết theo lối vấn đáp trực tiếp, khiến cho chúng ta khó nhận ra mình đang nói chuyện với máy hay với người. Ngoài ra, những thí nghiệm vẫn tiếp tục để cải thiện hoặc đưa ra những khám phá mới. Tốc độ chế tạo AI càng ngày càng nhanh chóng và hữu hiệu.

GPT-3 và văn chương

Các văn bản do GPT-3 viết không chỉ gần với trình độ con người: chúng còn sáng tạo, hóm hỉnh, sâu sắc, cao siêu và thường thường đạt được mức thẩm mỹ. Nó thể hiện khả năng xử lý những thứ trừu tượng, chẳng hạn như phong cách nhại lại. Trò chuyện với GPT-3 có cảm giác giống như trò chuyện với con người kỳ lạ nào đó.

Cho đến năm 2022, sẽ có hàng trăm sách được đồng tác giả trên nhiều hình thức với các mô hình ngôn ngữ như GPT-3. Thông thường, các nhà văn giữ bí mật về trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng để đồng sáng tác tác phẩm của họ. Đây là danh sách ví dụ một số cuốn sách được viết bằng GPT-3.

- Pharmako-AI của Kenric Allado-McDowell (Google AI)

- Bob The Robot: Khám phá vũ trụ – Câu chuyện ấm cúng trước khi đi ngủ, xuất bản bởi trí tuệ nhân tạo của Olle Green

[…]

- Amazing AI Poetry của Jonathan Copeland. Published September 2021.

- The Girl With All the Text của Paul Bellow. Published March 2022.

- Terminal City Chronicles của Derek Beauregard. Bản thảo tháng 7 năm 2021.

Vân vân.

Nhà văn Derrek Murphy viết: “Rất nhiều nhà văn bạn tôi tuyên bố không bao giờ sử dụng AI cho bất cứ việc gì. Tôi cũng chưa và đã xuất bản khoảng 20 cuốn tiểu thuyết. Nhưng tôi quan tâm đến công nghệ và thích phát triển những điều thú vị. Tôi có thể thấy cách tôi có thể sử dụng AI cho ý tưởng, chỉnh sửa hoặc thiết kế bìa nhằm tăng tốc quá trình của mình, vì tôi có xu hướng là một người viết tiểu thuyết rất chậm. Mục đích của thử nghiệm này là để xem liệu tôi có thể khiến AI viết câu chuyện của tôi theo phong cách viết của tôi hay không… điều mà tôi gần như có thể làm được và chắc chắn, tôi sẽ sớm làm được...”

“Tất nhiên, điều này có rủi ro. Mặc dù nó cho phép các nhà văn thực hiện nhiều dự án nhanh hơn, nhưng nó cũng làm tăng khả năng khủng khiếp vì sách do các tác giả khác viết có thể bị đánh cắp, sao chép hoặc tái tạo… Tôi có xu hướng trở nên hào hứng với mọi thứ quá sớm vì không phải lúc nào tôi cũng nhận thức được những ứng dụng tiêu cực của các công cụ tuyệt vời.”

AI và phê phán về văn chương

Ngược lại với những quan niệm lạc quan về khả năng của trí thông minh nhân tạo trong lãnh vực văn chương, Nathan Jones tronng bài viết “Experiential Literature? Comparing the Work of AI and Human Authors,” (Văn học trải nghiệm? So sánh công việc của AI và người tác giả) (tháng 12 năm 2022,) ông cho rằng GPT-3 chưa đủ khả năng để diễn đạt những tinh túy của văn chương ở mức độ cao, nổi bật là sự vô cảm của nó. Ông viết: “GPT-3 là mô hình ngôn ngữ sử dụng phương pháp học sâu để tạo ra văn bản giống con người. Cách viết của nó thoạt nhìn có vẻ đáng tin cậy, nhưng, giống như những giấc mơ, nhanh chóng trở nên nhàm chán, vô nghĩa hoặc cả hai.”

Sau những trải nghiệm khả năng của GPT-3, ông nhận xét, ban đầu, kết quả hình thành như một thử nghiệm về khả năng hiểu và trả lời câu hỏi, nó đã tỏ ra rất linh hoạt trong việc tạo ra các đoạn mã đáng tin cậy cũng như các bài tiểu luận, bài thơ và tiểu thuyết. Tuy nhiên, tính hợp pháp của văn học do LLM (large language model, mô hình ngôn ngữ rộng) tạo ra bị sụp đổ khi tiếp cận cấp độ câu và cụm từ ở kích thước tập và trang, hoặc tạo ra các câu chuyện và bài tiểu luận hoặc văn bản có độ dài. Nói một cách khác, những văn bản có độ dài, GPT-3 đã không thành công khi sáng tác.

Ông đưa ra điểm nhìn về văn học và sự khó khăn để trí thông minh nhân tạo khó nắm bắt. “Đặc biệt, cách mà văn học đổi mới để biến một khái niệm hay phong cách văn xuôi – tính độc đáo của nó có thể được phát hiện ở cấp độ từ vựng và cú pháp – thành một mệnh đề trí tuệ bằng cách giải thích rõ ràng thách thức mà tính độc đáo đặt ra, làm cho nó tương ứng hoặc tương phản với các thách thức của chúng ta. kinh nghiệm của thế giới nói chung.”

Nhìn chung, văn học chỉ có giá trị khi văn học có cá tính và phẩm chất văn chương của mỗi tài năng. Tự bản thân văn học chung chỉ là lý thuyết và học thuật. Làm sao để trí thông minh nhân tạo có thể có cá tính và phẩm chất văn chương như một cá nhân nhà văn có trình độ và tài năng, đây là vấn đề sẽ phải giải quyết bởi các kỹ sư ngôn ngữ điện tử trong tương lai.

Hiện nay, GPT-3 “tạo ra giá trị của mình bằng văn bản bởi cách tạo ra một phiên bản những gì đã có sẵn, sử dụng số liệu thống kê chính thống (hoặc mức trung bình thống kê mà nó nhận thấy trong tập dữ liệu của nó) để tự định hướng. Dữ liệu này cũng là gôm góp bao nhiêu tác phẩm văn học chính thống. Trong khi đó, tác động của văn học thực nghiệm thường bắt nguồn từ việc mở rộng không gian khái niệm mà văn học chiếm giữ. GPT-3 liệt kê định tính những gì đã có sẵn, trong khi văn học thực nghiệm phát triển một cách định tính dựa trên những gì ngôn ngữ có thể thực hiện.”

Khái niệm và sự phân tích tỉ mỉ một cách khoa học điện tử và khoa ngôn ngữ học của Nathan Jones trong bài viết cho thấy rõ hoặc tối thiểu, ông đã nỗ lực chứng minh, trong lãnh vực văn chương, trí thông minh nhân tạo vẫn còn ở tuổi đời non trẻ, chưa trưởng thành. Vẫn còn tạo ra nhiều lỗi và chưa đạt được phẩm chất văn học lẫn văn chương như mong muốn. Tuy nhiên, những trải nghiệm của ông chỉ từ tháng 12 năm 2022 trở về trước.

GPT-4, khả năng trực tuyến

Trong khi tôi đang mày mò trải nghiệm GPT-3 để làm vài bài thơ, viết vài đoản văn, thì con gái tôi cho biết, cô ta đang trải nghiệm GPT-4, mới xuất hiện, để viết một tác phẩm tự thuật.

Văn tự thuật thông thường không rối rắm, phức tạp như văn tiểu thuyết, thơ, và văn khó. AI có thể tạo ra văn bản có phẩm lượng. Tôi thấy, nếu văn viết sáng sủa như văn chương của Tự lực Văn đoàn, thi AI có thể bắt chước văn phong đó viết bài. Tuy nhiên, AI không thể viết một văn bản theo phong cách Mai Thảo, vì nhà văn này chấm câu tùy thích. AI không thể làm thơ theo lệnh thơ Lê Đạt, vì tạo ra một bài thơ vô cùng khó hiểu. AI đành chịu thua khi nhận lệnh làm thơ theo phong thái Bùi Giáng.

Nói một cách khác, AI chưa giỏi đủ.

GPT-4 phát hàng ngày 14 tháng 3 năm 2023 bởi OpenAI. Là một mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức tạo văn bản và hình ảnh và là mô hình thứ tư trong loạt mô hình nền tảng GPT. Được cung cấp công khai thông qua sản phẩm chatbot trả phí ChatGPT Plus và thông qua API của OpenAI.

GPT-4 vượt trội hơn các mô hình GPT-3.5 về độ chính xác thực tế của các phản hồi, như người ta có thể dự đoán. Với điểm GPT-4 cao hơn 40% so với GPT-3.5 trong bài kiểm tra hiệu suất thực tế của OpenAI, sẽ có ít "ảo giác" hoặc trường hợp mô hình tạo ra lỗi thực tế hoặc logic hơn.

Hơn nữa, nó tăng cường "khả năng điều khiển" hoặc khả năng thay đổi hành vi để đáp ứng các lệnh từ người dùng. Ví dụ: bạn có thể hướng dẫn nó viết bằng một giọng nói, phong cách hoặc giai điệu khác.

Một thay đổi lớn là GPT-4 có thể sử dụng đầu vào hình ảnh và văn bản. Người dùng có thể chỉ định bất kỳ nhiệm vụ thị giác hoặc ngôn ngữ nào bằng cách nhập văn bản và hình ảnh xen kẽ.

Về diện viết lách:

- GPT-4 có thể bắt chước giọng nói và phong cách viết của bạn chính xác hơn. Nó chưa hoàn hảo nhưng bạn có thể sẽ nhận thấy những cải tiến so với các mẫu trước đó. (Ngày nay, thay vì viết hoặc gõ, nhiều người nói thẳng vào máy vi tính.)

- GPT-4 được căn chỉnh tốt hơn. Điều đó có nghĩa: nó ít có khả năng từ chối các yêu cầu hợp lý và có thể tuân theo các hướng dẫn phức tạp hơn.

- Khi viết lại văn bản, GPT-4 thường thực hiện tốt hơn việc duy trì các ý tưởng cốt lõi và hiểu ý định của bạn.

Khả năng viết học thuật có được cải thiện nhờ GPT-4 không?

Với khả năng xử lý hơn 25.000 từ văn bản, GPT-4 sẽ mang lại những lợi ích đáng chú ý trong một số tình huống ứng dụng, bao gồm: Tạo nội dung dạng dài: GPT-4 có thể tạo và xử lý khối lượng lớn văn bản, điều này khiến nó trở nên hữu ích để soạn thảo các bài báo, tài liệu nghiên cứu và thậm chí cả sách.

Tuy vậy, có nhiều ý kiến đóng góp cho biết GPT-4 viết truyện chưa được hoàn chỉnh. Thường tạo ra một số ý tưởng gây khó chịu.

Có thể nói rằng, cho đến giờ phút này, GPT-4 vẫn chưa phải là ‘nhà văn’ mà sáng tác tìm đến. Tuy nhiên, theo thời gian và bước nhảy vọt của tiến bộ, chắc chắc chúng ta sẽ chào đón GPT-5, GPT-10, không chừng, GPT-100. Có thể xác định, các thế hệ đời sau sẽ chứng nhân những việc kỳ lạ mà chúng ta không thể tưởng tượng đến. Có thể sẽ có nhà văn Nobel GPT-nào đó.

Về NovelAI

NovelAI là một mô hình SaaS, dịch vụ đăng ký trả phí, dựa trên đám mây trực tuyến để viết truyện được AI hỗ trợ và tổng hợp văn bản thành hình ảnh, được ra mắt ở phiên bản beta vào ngày 15 tháng 6 năm 2021.

“Với sự trợ giúp của NovelAI, một đối tác sáng tác và tạo câu chuyện bằng AI sống động, bất kỳ ai cũng có thể tạo ra những tác phẩm văn học xuất sắc. Một trong những phẩm chất đặc biệt của Novel AI là khả năng tạo ra hình ảnh đại diện cho các nhân vật trong câu chuyện của bạn và dạy AI bắt chước phong cách viết của các tác giả nổi tiếng. Nó có mọi công cụ AI mà bạn muốn và đưa tất cả chúng vào một giao diện, người dùng thân thiện, thú vị. Do đó, rất có thể đây là nền tảng thú vị nhất để viết.” Đây là lời quảng cáo.

NovelAI tạo văn xuôi và câu chuyện bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ rộng (LLM) dựa trên GPT. Calliope, Sigurd, Euterpe, Krake và Genji là một số mô hình của nó; Genji là một người mẫu viết bằng tiếng Nhật. Ngoài ra, dịch vụ còn cung cấp các trình chỉnh sửa có thể chỉnh sửa và máy chủ được mã hóa.

Nói một cách thương mại là NovelAI là dịch vụ kinh doanh sử dụng GPT để viết truyện. Có nhiều dịch vụ như vậy trên thị trường. Zulie Rane, chuyên gia đánh giá những dịch vụ, nhận xét, Novel AI có thể sử dụng để giải trí mua vui nhưng chưa có khả năng sáng tác truyện, chưa đáp ứng được những văn bản dài và nhiều trọng lượng.

Một giả thuyết

Vấn nạn lớn lao nhất của trí thông minh nhân tạo là cảm xúc. Không có nghệ thuật sáng tạo nào có thể thiếu cảm xúc. AI chưa có và chưa biết cảm xúc.

Lý thuyết và thực hành đều đồng ý với nhau về vai trò chủ lực của cảm xúc trong văn chương và nghệ thuật. Nếu AI muốn sáng tạo văn chương, AI phải tạo ra cảm xúc đồng thời với ngôn ngữ.

Nhưng cảm xúc là gì? Giải thích theo khoa học thần kinh, vẫn chưa thỏa đáng. Giải thích theo tâm lý, vẫn chưa thỏa mãn. Kiến thức và kinh nghiệm chung về cảm xúc, vẫn mù mờ. Cảm xúc là một thứ gì có thật nhưng không có định nghĩa đầy đủ và chính xác, không thể nắm bắt, chỉ có thể cảm biết, tạm gọi là hiểu, và cho thành kiến thức.

Trong khi, trí thông minh nhân tạo thuộc về thuật số điện tử, một thứ cụ thể và thực tế. Câu hỏi: Liệu cái thuật số thực tế này có thể tạo ra cái thứ mù mờ gọi là cảm xúc kia không? Nếu câu trả lời là không, thì AI không cách nào trở thành nghệ sĩ đúng nghĩa. Nếu câu trả lời là có, AI có khả năng trở thành nhà văn lớn trong tương lai và nhà văn con người sẽ phải khó khăn để khám phá những gì AI chưa có trong bầu dữ liệu mênh mông, để sáng tạo những văn bản, truyện, thơ, tiểu thuyết khác với mẫu số chung. Nghệ sĩ thời đại đó thật sự phải là những tài năng xuất chúng. AI có thể trở thành thước đo cho những tầm vóc nghệ sĩ vĩ đại, ngay trong lúc họ còn sống.

Câu trả lời của tôi là có manh mối. Tại sao?

Tất cả những sinh hoạt của con người đều phát ra năng lượng, năng lực và sóng, kể cả những hoạt động tinh thần. Cảm xúc luôn luôn hiện diện trong hầu hết các hành động như một ‘biến ẩn số’.

Nếu đã có kết quả là năng lượng và sóng, thì có thể tính ra bằng thuật số điện tử. Nếu có những con số này, thì có thể truy lùng ‘biến ẩn số’ cảm xúc. Nếu tìm được ‘biến ẩn số’ này, AI sẽ có cơ hội xây dựng hoặc tạo ra cảm xúc.

Dĩ nhiên, đây chỉ là một giả thuyết, một tưởng tượng dựa lên khoa học, một lập luận đơn giản, nhưng từ đây cho đến khi có thể chứng minh và thực hành được, AI chưa thể chính thức để trở thành nhà văn đúng đắn, cao lắm là chỉ có thể làm ‘đồng tác giả’ với nhà văn người.