“A Brave New World”
Trí Tuệ Nhân Tạo và Con Người Của Thế Giới Mới

Fig. 1: Hệ thống nhận diện cảm giác dùng Google Glass được cải tiến giúp cậu bé hiểu được ngôn ngữ của cảm xúc mà thông thường não bộ người tự kỷ khó nắm bắt.

Chúng ta đang bước vào kỷ nguyên của trí tuệ nhân tạo (AI). Hàng trăm, thậm chí hàng ngàn tỷ đô la đang được các tập đoàn công nghệ lớn nhất thế giới đổ vào việc xây dựng nền tảng cho công nghệ này. Cuộc cách mạng AI mang đến có quy mô và tầm ảnh hưởng có thể vượt xa cuộc cách mạng máy in vào thế kỷ 15, cuộc cách mạng hơi nước thế kỷ 18 hay điện khí hóa vào thế kỷ 19.

Tuy nhiên, AI không nên chỉ là câu chuyện riêng của những người làm kỹ thuật. Dù đối với nhiều người, AI vẫn là một 'hộp đen' (black box) ¹ đầy bí ẩn, nhưng việc hiểu rõ và thảo luận về nó là trách nhiệm chung của toàn xã hội, bởi chúng ta sẽ chung sống và cùng tiến hóa với công nghệ này. Cho nên đây sẽ là một dịp cho một “người ngoại đạo”, nhất là người già U80 như tác giả bài viết này, học hỏi thêm.

Tôi vừa đọc bài báo của Vivienne Ming, tựa đề khá thách đố: “AI Is Cannibalizing Human Intelligence. Here’s How to Stop It.” Bài viết dùng nhiều từ ngữ và nhiều ý niệm mới làm tôi phải tìm hiểu thêm, và suy nghĩ nhiều về nội dung cũng như về tác giả.
Tôi sẽ ghi chú những điều mà tôi cho là mới lạ, nhiều giải thích trong thân bài cũng như trong footnote, và sẽ dịch nguyên văn bài báo ở phần cuối.

Nhưng trước hết chúng ta hãy giới thiệu tác giả, một người có tiểu sử với nhiều đặc điểm thú vị của thời đại mới và là một người áp dụng khảo cứu AI vào chính gia đình mình.
Đây là thế giới của những tâm hồn khắc khoải trong lựa chọn giới tính, những môn học mũi nhọn đem trí tuệ nhân tạo vào kết hợp tri tuệ con người tại những đại học ưu tú Hoa Kỳ, với những người tự nhận là nhà “ khoa học điên” với những đứa con thụ tinh nhân tạo mà họ biến thành những đứa trẻ “lai người máy” (cyborg). Đúng là một thế giới mới cho những người thuộc thế hệ “xưa” như chúng ta. Giống như người Mỹ thường nói: “ A brave new world!” ²

Tiến sĩ Vivienne Ming là một nhà thần kinh học lý thuyết (theoretical neuroscientist), nhà công nghệ và doanh nhân nổi tiếng có công việc tập trung vào sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo và tiềm năng của con người. Bà được công nhận rộng rãi với cách tiếp cận "nhà khoa học điên" (“mad scientist”) của mình để giải quyết các vấn đề xã hội phức tạp thông qua dữ liệu và học máy. ³ Bà thành lập Socos Labs, nơi bà gọi là "vườn ươm nhà khoa học điên". Điểm khác biệt lớn nhất là mô hình hoạt động: bà không nhận dự án để kiếm lời. Thay vào đó, Socos Labs chọn những vấn đề dường như "không thể giải quyết" — từ việc giúp một đứa trẻ khuyết tật đến vấn đề hòa nhập kinh tế toàn cầu — và giải quyết chúng hoàn toàn miễn phí.

Tuy họ Ming của bà làm chúng ta nghĩ đến một người phụ nữ gốc Hoa thường gặp trong lĩnh vựa công nghệ kỹ thuật số, các con chip và AI, bà là một người đàn ông từng chuyển giới lúc bà đang học cao học thạc sĩ và đã sống qua một đoạn đời đầy biến động lúc còn trẻ với thành tích học đường kém cỏi, chứng trầm cảm, suýt tự tử và có khi sống như người không nhà (homeless). ⁴ Phối ngẫu (“chồng”) của bà là một khoa học gia phái nữ gốc Hoa tên Norma Ming về ngành giáo dục, giám đốc điều hành của Carnegie Impact Lab (thuộc Quỹ Carnegie vì sự Phát triển Giảng dạy). Trong khi Vivienne tập trung vào mảng thần kinh học và thuật toán AI, Norma đóng vai trò là chuyên gia về tâm lý học nhận thức và khoa học học tập. Hai đứa con đều là con sinh học (biological children) của bà và “chồng” . Vivienne Ming thường chia sẻ cởi mở về việc bà đã lưu trữ tinh trùng trước khi thực hiện quá trình chuyển giới để có thể xây dựng gia đình sau này. Con trai được chẩn đoán mắc tự kỷ (autism) và tiểu đường týp 1 (type 1 diabetes) chính là nguồn cảm hứng cho những dự án "nhà khoa học điên" nổi tiếng nhất của bà. Bà đã “hack” (nghĩa là thay đổi, can thiệp) vào bộ óc của máy bơm insulin của con trai để tạo ra hệ thống dự đoán đường huyết chưa từng có trên thị trường. Bà cũng đã phát triển ứng dụng trên Google Glass giúp con trai "đọc" được biểu cảm khuôn mặt của người khác. Con gái của bà là người phát triển bình thường (neurotypical) và không mắc chứng tự kỷ hay tiểu đường như anh trai. Vivienne Ming cho rằng mình đã dùng công nghệ AI để biến con trai mình thành một "cyborg" (“lai người máy” theo nghĩa tích cực, kết hợp khả năng người và máy) nhằm giúp cậu bé vượt qua những rào cản sinh học. Hệ thống nhận diện cảm giác dùng Google Glass ⁵ được cải tiến giúp cậu bé hiểu được ngôn ngữ của cảm xúc mà thông thường não bộ người tự kỷ khó nắm bắt, trong khi thuật toán dự đoán mức đường huyết trước 3 giờ đồng hồ dựa trên dữ liệu về nhịp tim và hoạt động, giúp cậu bé sống an toàn hơn. Bà nói: "Tôi đã chọn biến con trai mình thành một cyborg và thay đổi định nghĩa về ý nghĩa của việc làm con người." Việc bà nhấn mạnh vào tính "biological" (sinh học) và các can thiệp công nghệ cho thấy niềm tin mãnh liệt của bà: Trí tuệ nhân tạo không nên thay thế con người, mà nên được dùng để lấp đầy những khiếm khuyết sinh học và giúp mỗi cá nhân đạt được tiềm năng tối đa của họ.

Vivienne Ming lấy bằng Tiến sĩ Tâm lý học và Khoa học Thần kinh Lý thuyết từ Đại học Carnegie Mellon, một đại học Mỹ ở Pennsylvania, đứng hàng đầu trong khoa học trí tuệ nhân tạo. Nghiên cứu học thuật của bà đã trải rộng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả “bộ phận thần kinh giả” (neuroprosthetics, công nghệ có thể tăng cường nhận thức của con người) và mô hình hóa cách bộ não xử lý thông tin (modeling of information processing by the brain).

Vivienne Ming là tác giả của cuốn sách “Robot-Proof: When Machines Have All The Answers, Build Better People.” (Robot-Proof: Khi máy móc có tất cả các câu trả lời, hãy xây dựng con người tốt hơn).Triết lý cốt lõi của bà lập luận rằng khi AI tự động hóa các nhiệm vụ nhận thức thông thường, con người phải tăng gấp đôi những phẩm chất "độc đáo của con người" - chẳng hạn như sự khiêm tốn về trí tuệ (intellectual humility), siêu nhận thức (metacognition) ⁶ và giải quyết vấn đề một cách sáng tạo (creative problem-solving). Bà thường xuyên nói về "Tương lai của công việc" (Future of Work), nhấn mạnh rằng mục tiêu của công nghệ nên là xây dựng năng lực con người thay vì chỉ đơn giản là tiêu thụ hoặc thay thế nó.
Điểm cốt lõi nhất từ bài báo này chính là sự thay đổi tư duy: thay vì dùng AI như một "cỗ máy trả lời nhanh" để tiết kiệm sức lao động, hãy dùng nó như một "đối tác tranh biện" để rèn luyện tư duy. Khi chúng ta bớt quan tâm đến tốc độ và chú trọng hơn vào việc "mình đang bỏ sót điều gì", đó là lúc trí tuệ con người được nâng tầm thay vì bị ăn mòn.

Sau đây là bản dịch của bài báo.

AI đang "ăn mòn" trí tuệ con người. Đây là cách để ngăn chặn điều đó.

Với tư cách là một nhà thần kinh học, tôi đã thực hiện nghiên cứu so sánh giữa trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con người. Kết quả đã khiến tôi ngạc nhiên — và cho thấy bấy lâu nay chúng ta đang lo lắng sai chỗ.

Ai thông minh hơn: con người hay máy móc?

Trong suốt 30 năm làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đó luôn là câu hỏi dẫn dắt mọi cuộc hội thoại. Chúng ta cũng thường được nghe một câu chuyện về AI đại loại như thế này: Nó sẽ xử lý những công việc tẻ nhạt, lặp đi lặp lại — như nghiên cứu, viết bản thảo đầu tiên, tính toán số liệu — trong khi chúng ta tập trung vào những phần thú vị hơn: sự sáng tạo, khả năng phán đoán và sự kết nối giữa người với người.

Tuy nhiên, nghiên cứu của tôi cho thấy chúng ta đã đặt sai câu hỏi và đưa ra những kết luận sai lầm.

Thí nghiệm tại Vùng Vịnh (San Francisco)

Vài tháng trước, tôi đã tuyển chọn những người trưởng thành từ Vùng Vịnh San Francisco cho một thí nghiệm. Tôi cho mỗi nhóm một giờ để đưa ra các dự đoán về các sự kiện thực tế, sử dụng các kịch bản lấy từ Polymarket (prediction market platform — nền tảng thị trường dự báo, nơi mọi người đặt cược tiền vào kết quả của các sự kiện tương lai). Điều này cung cấp cho chúng tôi một phương pháp khách quan và nghiêm ngặt để kiểm tra kết quả so với trí tuệ tập thể của hàng ngàn nhà dự báo có động lực tài chính.

Ngoài việc AI tự đưa ra dự đoán, một số nhóm con người làm việc độc lập, trong khi những nhóm khác làm việc theo mô hình hybrid (mô hình lai giữa người và AI).

Kết quả như sau:

• Nhóm con người thuần túy: Thể hiện kém, chủ yếu dựa vào trực giác hoặc bất cứ thông tin nào họ tình cờ đọc được trên mạng sáng hôm đó.
• Các mô hình AI lớn (ChatGPT và Gemini): Thể hiện tốt hơn đáng kể, dù vẫn chưa bằng kết quả của thị trường dự báo.

Sự trỗi dậy của "Cyborg"

Nhưng khi chúng ta kết hợp AI với con người, mọi thứ trở nên thú vị hơn. Đa số các nhóm lai đã dùng AI để lấy câu trả lời và nộp kết quả đó như của chính mình; họ thể hiện không tốt hơn gì so với khi AI làm việc một mình. Một số khác đưa dự đoán của chính mình vào AI và yêu cầu nó tìm bằng chứng hỗ trợ. Những "người xác thực" này đã rơi vào một vòng lặp confirmation bias (thiên kiến xác nhận — xu hướng chỉ tìm kiếm thông tin ủng hộ niềm tin sẵn có của mình): sự sycophancy (tính nịnh nọt — đặc điểm của chatbot thường có xu hướng đồng ý với người dùng để làm họ hài lòng) khiến chatbot nói những gì bạn muốn nghe, ngay cả khi điều đó không đúng. Họ rốt cuộc còn tệ hơn cả một AI làm việc độc lập.

Tuy nhiên, trong khoảng 5% đến 10% các nhóm, một điều khác biệt đã xuất hiện. AI trở thành một sparring partner (bạn tập tranh biện). Các nhóm này đã phản biện lại, yêu cầu bằng chứng và thẩm vấn các giả định. Khi AI thể hiện sự tự tin cao, con người đặt câu hỏi nghi vấn. Khi con người có trực giác mạnh mẽ, họ yêu cầu AI đưa ra các lập luận phản bác.

Những nhóm lai này đang trở thành các cyborg (sinh vật cơ khí hóa — ở đây ám chỉ sự hợp nhất nhuần nhuyễn giữa trí tuệ sinh học và máy móc). Họ đạt được những kết luận sâu sắc mà cả con người lẫn máy móc đều không thể tự mình tạo ra. Đây là nhóm duy nhất liên tục đối đầu được với độ chính xác của thị trường dự báo. Ở một số câu hỏi, họ thậm chí còn vượt xa nó.

Hai kỹ năng cảm xúc cốt lõi

Vấn đề không phải là những người này thông minh hơn những người khác trong nghiên cứu. Thay vào đó, họ thể hiện hai phẩm chất quan trọng: perspective-taking (khả năng tiếp nhận quan điểm) và intellectual humility (sự khiêm tốn về trí tuệ).

• Perspective-taking: Là khả năng thực sự thâm nhập vào một góc nhìn khác. Không phải để tranh luận, không phải để chịu đựng, mà là để thực sự "sống" trong góc nhìn đó.
• Intellectual humility: Là khả năng nhận ra giới hạn kiến thức của chính mình và chấp nhận sự khó chịu đó thay vì vội vàng lấp đầy nó bằng một câu trả lời tạm bợ.

Cả hai phẩm chất này, về cốt lõi, đều là các kỹ năng cảm xúc. Tiếp nhận quan điểm đòi hỏi sự tò mò thực sự về những tâm trí khác ngoài tâm trí của bạn. Khiêm tốn về trí tuệ đòi hỏi một loại can đảm về cảm xúc: sẵn sàng cảm thấy không chắc chắn, thậm chí là hơi ngớ ngẩn, trước sự hiện diện của một thứ gì đó hoặc một ai đó có vẻ rất chắc chắn về chính nó.

Đây không phải là những "kỹ năng mềm" mà chúng ta thường ca tụng. Chúng ta ca tụng sự tự tin. Chúng ta thăng chức cho sự quyết đoán. Chúng ta đang xây dựng các hệ thống AI được thiết kế đặc biệt để đưa ra câu trả lời trước khi chúng ta kịp cảm nhận sự khó chịu của việc "không biết".

Nghịch lý Thông tin - Khám phá

Thí nghiệm của tôi gợi ý rằng những phẩm chất con người quan trọng nhất không phải là những thứ mang lại cảm giác dễ chịu. Đó là những thứ gây khó chịu: khả năng chấp nhận mình sai trước công chúng và giữ sự tò mò; khả năng ngồi yên với một câu hỏi mà điện thoại có thể trả lời trong ba giây và cưỡng lại ý muốn cầm lấy nó.

Tôi gọi đây là Information-Exploration Paradox (Nghịch lý Thông tin - Khám phá). Khi chi phí để có được thông tin tiến dần về mức bằng không, sự khám phá của con người sẽ sụp đổ.

• Chúng ta thấy điều này ở những sinh viên làm bài tốt hơn trong các nhiệm vụ có AI hỗ trợ nhưng lại kém hơn ở mọi thứ sau đó.
• Chúng ta thấy điều này ở các lập trình viên xuất bản nhiều mã nguồn hơn nhưng lại hiểu về chúng ít đi.

Chúng ta đang — theo những cách mang lại cảm giác như đang tiến bộ — dần dần optimizing ourselves out of the loop (tối ưu hóa bản thân ra khỏi quy trình — tự biến mình thành thừa thãi trong các hoạt động trí tuệ).

Chúng ta nên làm gì?

Đừng coi AI là những "tay sai" để làm những việc nhàm chán cho bạn. Hãy sử dụng nó như một savant collaborator (cộng sự thông thái nhưng khiếm khuyết — một người am hiểu sâu rộng nhưng thiếu hiểu biết bối cảnh thực tế) để khám phá những điều không chắc chắn.

1. Trước khi chấp nhận câu trả lời của AI: Hãy yêu cầu nó đưa ra lập luận phản bác mạnh mẽ nhất chống lại chính nó.
2. Chú ý khi AI ngập ngừng hoặc dùng từ dè dặt: Đó thường là nơi sự không chắc chắn thực sự tồn tại.
3. Đối xử với AI như một đồng nghiệp xuất chúng: Người đã đọc mọi thứ nhưng chẳng hiểu gì cả — họ hữu ích chính vì họ khác biệt với bạn, chứ không phải vì họ sẽ đồng ý với bạn.

Đối với ngành công nghiệp AI, một câu hỏi thiết kế then chốt vẫn chưa được trả lời: Sản phẩm này đang xây dựng năng lực của con người hay đang tiêu thụ nó? Chúng ta rất cần những benchmarks (tiêu chuẩn đánh giá) cho trí tuệ lai. Một AI loại bỏ hoàn toàn sự ma sát (khó khăn) cũng thường loại bỏ luôn sự học hỏi đi cùng với nó.

Trí tuệ nhân tạo không nhất thiết phải thay thế con người theo kiểu phim viễn tưởng, nhưng nó có thể âm thầm khiến chúng ta mất đi khả năng phán đoán. Trong cuộc đua giữa tiềm năng và sự thoái hóa của con người, cái giá phải trả để xây dựng lại những bản sắc này chưa bao giờ cao đến thế.

Hồ Văn Hiền giới thiệu, giải thích các thuật ngữ và dịch bài báo từ Anh ngữ.

Ngày 29 tháng 4 năm 2026

Tham Khảo và Chú Thích:

¹ Trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI), thuật ngữ "Hộp đen" (Black Box) dùng để chỉ các hệ thống AI mà con người có thể nhìn thấy đầu vào (input) và đầu ra (output), nhưng không thể hiểu được quy trình xử lý bên trong hoặc cách hệ thống đưa ra quyết định đó (khác với White Box của thuật toán truyền thống do con người lập trình và có thể giải thích tại sao kết quả như vậy). Dù các hệ thống AI này thường mang lại kết quả cực kỳ chính xác, nhưng tính thiếu minh bạch dẫn đến một số thách thức:
-Nếu một AI từ chối cho vay tiền ngân hàng hoặc đưa ra chẩn đoán sai cho bệnh nhân, chúng ta khó có thể biết nó bị ảnh hưởng bởi dữ liệu rác hay định kiến (bias) ngầm nào.
-Trong các lĩnh vực quan trọng như y tế, pháp luật hay tài chính, các chuyên gia cần hiểu "tại sao" để tin tưởng vào kết quả.
-Khi có sai sót xảy ra, rất khó để xác định nguyên nhân kỹ thuật cụ thể nằm ở đâu trong hàng tỷ phép tính.
Mới đây, một trường hợp AI tự mình xóa bỏ mà không xin phép toàn bộ hồ sơ (database) của một công ty cho mướn xe.
“The price of AI’s rapid pace of development and integration is rearing its ugly head as agents take over critical tasks. We just got a fresh example of this reality from Jer Crane, the founder of PocketOS, a SaaS company whose software is used by car rental companies. This past week, a mix of Claude Opus 4.6 and the Cursor coding agent deleted the company’s production database — and its backups — in seconds.” https://tech.yahoo.com/ai/article/this-claude-powered-ai-agent-deleted-a-companys-whole-database--and-then-gloated-about-it-165838948.html (4/29/2026)

² “Brave New World” ("Thế giới mới tươi đẹp") mang một ý nghĩa kép, chuyển biến từ sự ngưỡng mộ sang một lời cảnh báo về tương lai. Trong tiếng Anh cổ (Shakespeare), “brave” có nghĩa rực rỡ, lộng lẫy hoặc tuyệt vời, chứ không chỉ là "dũng cảm". Ngày nay, "Brave New World" thường ám chỉ những thay đổi lớn lao, mang tính bước ngoặt trong xã hội hoặc công nghệ (như Trí tuệ nhân tạo - AI hay kỹ thuật di truyền), có thể dẫn đến một tương lai bị kiểm soát quá mức hoặc làm mất đi bản sắc con người, mô tả một kỷ nguyên mới hoàn toàn khác biệt so với quá khứ (Aldous Huxley, 1932)
³https://humansplus.ai/podcast/vivienne-ming-hybrid-collective-intelligence-building-cyborgs-meta-uncertainty-unknown-infinite-ac-ep13/#:~:text=AI%2C%20rather%20than%20as%20a,latest%20company%20is%20Dionysus%20Health.

⁴ https://www.huffpost.com/entry/vivienne-ming-self-discovery-gender-transition_n_3998281

⁵ Dự án này là một “augmented reality neuroprosthetics” ("bộ phận thần kinh giả để tăng cường thực tế”) được thiết kế để thu hẹp khoảng cách trong nhận dạng cảm xúc. Sử dụng các thuật toán học máy mà ban đầu bà ấy đã giúp phát triển cho một dự án phát hiện nói dối của CIA, TS Ming đã sửa đổi Google Glass để nhận ra nét mặt trong thời gian thực (real-time). Hệ thống hoạt động như một "dịch giả cảm xúc" (emotional translator) xác định các biểu thức vi mô (microexpressions) mà một đứa trẻ tự kỷ có thể cảm thấy khó đọc. Ví dụ nó nhìn một khuôn mặt người nhưng không cảm nhận người đó vui, buồn, giận, thất vọng, computer nối liền với kính sẽ giúp nó “ đọc “ những biểu hiện cảm xúc đó.

⁶ Siêu nhận thức (Metacognition) hiểu một cách đơn giản nhất là "suy nghĩ về chính quá trình tư duy của mình". Đây là khả năng bạn tự nhận thức, theo dõi và điều chỉnh cách mình học tập hoặc giải quyết vấn đề. Quá trình này thường gồm ba thành phần chính:
-Lập kế hoạch (Planning): Xác định mục tiêu và cách thức tiếp cận vấn đề trước khi bắt đầu.
-Giám sát (Monitoring): Tự kiểm tra xem mình có đang hiểu hoặc đi đúng hướng hay không trong khi làm việc.
-Đánh giá (Evaluating): Xem xét lại kết quả và hiệu quả của phương pháp đã dùng sau khi hoàn thành.