TÌM HIỂU VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

TÌM HIỂU VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

---

Tác giả: Todd Korpi

Nguồn bài viết: Chương 2 – “Understanding Artificial Intelligence,” trong AI Goes to Church:  Pastoral Wisdom for Artificial Intelligence. (Downers Grove, Illinois: InterVarsity Press), 21-39.

Chuyển ngữ: Tu sĩ Lm. Phêrô Nguyễn Văn Dũng, OFM

---

Trong các cuộc thảo luận phổ thông về những hệ quả của trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence, viết tắt là AI), người ta thường dao động giữa hai thái cực: một bên là niềm lạc quan rất lớn, bên kia là sự hoài nghi sâu sắc, thậm chí sợ hãi. Đối với mục đích của chương này, chúng ta cần tiết chế cả hai thái độ cực đoan ấy, để có thể khảo sát cách khách quan hơn AI thực sự là gì. Chỉ khi đó, chúng ta mới có thể xây dựng một nền tảng vững chắc để suy tư nghiêm túc về nó.

Trước hết, hãy bắt đầu từ chính bản chất của trí tuệ.

Ở một mức độ nào đó, thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” dễ gây hiểu lầm. Đối với nhiều người, thuật ngữ này gợi lên một mức độ tinh vi nội tại mà các hình thức AI hiện nay thực ra chưa đạt tới. Suốt nhiều thế kỷ, các triết gia đã tranh luận về bản chất của trí tuệ: trí tuệ là gì, ai sở hữu trí tuệ, và làm thế nào để nhận biết trí tuệ. Khi còn nhỏ, tôi từng nghĩ rằng các học vị cao cấp được trao cho người ta vì họ thông minh. Tuy nhiên, sau khi đã nhận học vị tiến sĩ mà vẫn thường xuyên phải vật lộn để viết đúng chính tả từ rhythm ngay từ lần đầu tiên, tôi có thể nói rằng điều ấy không phải lúc nào cũng đúng. Có nhiều loại trí tuệ khác nhau, và chính định nghĩa về trí tuệ vẫn là một vấn đề còn để ngỏ.

Nhà toán học Alan Turing, sống vào giữa thế kỷ XX, đã đề nghị một cách tiếp cận có ảnh hưởng sâu rộng: trí tuệ nên được đo lường “không phải bằng cơ chế, nhưng bằng sự biểu hiện của trí tuệ.”¹ Nói cách khác, theo Turing, trí tuệ chỉ có thể được nhận biết qua hành vi bên ngoài của một thực thể. Ông lập luận rằng nếu một cỗ máy vận hành thành thạo đến mức người quan sát không thể phân biệt hành vi của nó với hành vi của con người, thì cỗ máy ấy có thể được xem là có trí tuệ.²

Cách tiếp cận này, về sau được gọi là “Phép thử Turing” (Turing Test), đã trở thành một tiêu chuẩn quan trọng để đánh giá trí tuệ của máy móc. Tiêu chuẩn ấy đặt khả năng của máy trong tương quan với khả năng của con người khi thực hiện cùng một nhiệm vụ. Những hình thức AI hiện nay được gọi là “trí tuệ” không phải vì tự thân chúng sở hữu trí tuệ như cách chúng ta nói về một học sinh thông minh trong lớp học, nhưng vì chúng được thiết kế để mô phỏng một số hình thức trí tuệ của con người.³ Theo nghĩa đó, khi bàn về AI, cần phân biệt giữa mô phỏng trí tuệ và sở hữu trí tuệ. AI chủ yếu mô phỏng trí tuệ hơn là có trí tuệ theo nghĩa bản thể luận.

Dẫu vậy, đối với những ai không hoạt động chuyên sâu trong lĩnh vực công nghệ, chúng ta vẫn xem AI là “thông minh”, bởi nó có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ theo cách rất giống con người. Ở mức độ nào đó, AI khiến chúng ta dễ lầm tưởng rằng nó thông minh theo cùng một nghĩa như chúng ta là những hữu thể thông minh. Thực ra, AI chỉ là một hình thức mô phỏng trí tuệ, chứ không phải một thực thể sở hữu trí tuệ theo nghĩa đích thực.

Các chuyên gia công nghệ có nhiều cách phân loại AI. Tuy nhiên, hệ thống phân loại của IBM, một tập đoàn nghiên cứu công nghiệp lớn, là một trong những cách trình bày dễ hiểu nhất đối với những người không chuyên sâu về AI. Vì thế, trong cuốn sách này, chúng ta sẽ sử dụng các phạm trù ấy như khung tham chiếu chính.⁴

Phạm trù thứ nhất: AI hẹp

Nói cách đơn giản, AI hẹp (narrow AI), đôi khi còn được gọi là AI yếu (weak AI), là loại AI mà chúng ta đang có hiện nay. AI hẹp được lập trình để thực hiện một nhiệm vụ xác định. Nó khai thác, sắp xếp và xử lý thông tin để hoạt động trong những tham số đã được định sẵn. Trong phạm vi ấy, AI hẹp có thể thực hiện một số nhiệm vụ tốt hơn và nhanh hơn con người.

Sự ra mắt của ChatGPT do OpenAI phát triển khiến nhiều người tưởng rằng AI là một hiện tượng hoàn toàn mới. Thực ra, loại AI này đã tồn tại trong nhiều thập kỷ, dù trong vài năm gần đây nó đã tiến bộ vượt bậc. Ngay cả các chatbot và các robot quan hệ, vốn được thiết kế để mô phỏng lời nói và đối thoại của con người, cũng chỉ là một hình thức của AI hẹp. Phạm trù rộng này còn bao gồm nhiều thuật ngữ quen thuộc khác, chẳng hạn AI tạo sinh (generative AI), các mô hình ngôn ngữ lớn (large language models) và nhiều khái niệm liên quan.

Trong phạm vi AI hẹp, IBM phân biệt hai tiểu loại dựa trên chức năng.

Tiểu loại thứ nhất là AI máy phản ứng (reactive machine AI). Đây là loại AI sử dụng dữ liệu hiện có để dự đoán hoặc đề xuất các quyết định tiếp theo. Bạn có bao giờ đang trò chuyện về một món đồ mình muốn mua, rồi lần sau khi lướt Instagram, bạn bỗng thấy quảng cáo về chính món đồ ấy xuất hiện như thể “một cách kỳ diệu” không? Những quảng cáo ấy, cũng như các đề xuất của “thuật toán”, chẳng hạn gợi ý kết bạn trên Facebook hay mục “các chương trình có thể bạn thích” trên Hulu, đều là ví dụ của AI máy phản ứng.

AI máy phản ứng đã hiện diện trong đời sống hằng ngày của chúng ta từ nhiều năm nay. Nó thường xuyên định hướng việc mua sắm, cách chúng ta tương tác trên mạng xã hội và cả lựa chọn giải trí trực tuyến. Thậm chí, nó còn góp phần định hình thế giới quan của chúng ta nhiều hơn mức chúng ta muốn thừa nhận.

Tiểu loại thứ hai của AI hẹp là AI bộ nhớ giới hạn (limited-memory AI). Chính những tiến bộ trong lĩnh vực này đã khơi dậy sự quan tâm rộng rãi của công chúng kể từ khi ChatGPT xuất hiện. Khác với các mô hình máy phản ứng, các mô hình bộ nhớ giới hạn có thể lưu giữ một số thông tin trong quá khứ để định hướng cho những nhiệm vụ hiện tại và tương lai.

ChatGPT và các trợ lý ảo trên điện thoại thông minh là những ví dụ tiêu biểu của AI bộ nhớ giới hạn. Sự phát triển nhanh chóng của loại công nghệ này đang đánh thức trí tưởng tượng của công chúng về tiềm năng của AI. Một mặt, AI có thể làm xáo trộn sâu rộng các chuẩn mực quen thuộc của đời sống; mặt khác, nó cũng có thể làm cho nhiều hoạt động trở nên nhanh chóng và thuận tiện hơn.

Trong công việc của mình, tôi nhận thấy AI đã góp phần đáng kể vào việc nâng cao hiệu suất. Tôi sử dụng một công cụ lập kế hoạch năng suất có tích hợp AI để sắp xếp và điều chỉnh những công việc hằng ngày. Công cụ ấy giúp tôi, một người vốn rất kém trong việc chia các nhiệm vụ lớn thành những đầu việc nhỏ hơn và có giới hạn thời gian rõ ràng, duy trì hiệu quả công việc ở mức cao, đồng thời vẫn giữ được sự hài hòa lành mạnh giữa công việc và đời sống cá nhân.

Sau khi OpenAI ra mắt tính năng GPT tùy chỉnh vào năm 2023, tôi đã tạo một GPT riêng, có thể xem như một phiên bản AI bộ nhớ giới hạn của “chính tôi”. Bot KorpiGPT học từ các bài viết trước đây của tôi cũng như từ những nội dung công khai khác, nhờ đó có thể dễ dàng đưa ra các đề xuất cho những dự án tương lai. Dù tôi không dùng bot này để trực tiếp viết thay mình, KorpiGPT vẫn là một công cụ rất hữu ích trong việc lập dàn ý, biên tập nội dung và động não ý tưởng. Nó giúp tôi tránh được vô số giờ ngồi bất động trước “bảng vẽ” mà không biết bắt đầu từ đâu.

Ở hậu trường của nhiều dự án viết lách lớn hơn, tôi cũng sử dụng các công cụ AI rất hiệu quả của Grammarly để nhận các gợi ý trong quá trình biên tập. Tôi thường có xu hướng viết dài dòng, nên Grammarly giúp tôi gọt bớt cách dùng từ. Tôi cũng có khuynh hướng dùng từ ngữ hơi cầu kỳ không cần thiết, và Grammarly giúp tôi tiết chế điều đó để đạt được sự cân bằng tốt hơn giữa tính dễ đọc và sự tinh tế trong diễn đạt.

Vì thế, dù có phần đơn giản hóa, chúng ta vẫn có thể nói cách hợp lý như sau:

1. AI hẹp là AI của hiện tại. Tất cả những gì khác vẫn còn ở bình diện lý thuyết.

2. Trong các tiểu loại của AI hẹp, AI máy phản ứng đã định hình đời sống chúng ta từ lâu.

3. AI bộ nhớ giới hạn, từ các trợ lý cá nhân cho đến xe tự lái, là loại AI đang tạo ra những biến đổi sâu rộng trong đời sống hiện nay.

Phạm trù thứ hai: AI tổng quát

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (artificial general intelligence, viết tắt là AGI), đôi khi còn được gọi là AI mạnh (strong AI), về mặt lý thuyết là bước tiếp theo trong tiến trình phát triển của trí tuệ nhân tạo. AGI là một khái niệm lý thuyết, theo đó công nghệ AI có thể sở hữu những năng lực trí tuệ tương đương con người, kể cả khả năng phát triển trí tuệ riêng của nó, tương tự như một đứa trẻ lớn lên dần dần về mặt trí tuệ theo thời gian.

Một số hình ảnh hư cấu về AGI có thể thấy nơi Cortana trong Halo và Zora trong Star Trek: Discovery, cả hai đều thuộc Paramount. Đây là những AI có tri giác, có khả năng phát triển không chỉ về mặt tri thức, mà còn trong cách ứng dụng tri thức ấy.

Khác với AI hẹp, vốn chỉ có thể thực hiện các nhiệm vụ trong những tham số đã được xác định, AGI được giả định là có khả năng thực hiện những nhiệm vụ mới nằm ngoài bối cảnh ban đầu, mà không cần sự can thiệp của con người. Chẳng hạn, một công cụ AGI được thiết kế như chuyên gia về nghệ thuật Pháp thế kỷ XVIII có thể tự quyết định phát triển thêm chuyên môn về xóa đói giảm nghèo quốc tế, hoặc học sáng tác âm nhạc.

Một dạng AGI đang trong giai đoạn thử nghiệm được gọi là AI cảm xúc (emotion AI). Nếu được hiện thực hóa, AI cảm xúc có thể phát hiện, phân tích, mô phỏng và đáp lại các biểu hiện cảm xúc của con người.

Hãy tưởng tượng bạn trở về nhà sau một ngày làm việc dài và mệt mỏi. Alexa nhận ra nét mặt, dáng đi và âm sắc trong giọng nói của bạn. Nó chủ động đáp lại bằng cách bày tỏ sự cảm thông, bật danh sách nhạc mà nó biết có thể giúp bạn phấn chấn hơn, thậm chí đề nghị đặt bữa tối qua DoorDash để bạn có thể gác chân lên và nghỉ ngơi. Dĩ nhiên, bên cạnh những viễn cảnh tích cực như thế, cũng có những kịch bản phản địa đàng đáng cảnh giác. Chẳng hạn, tập “Help” của loạt phim Netflix Creeped Out năm 2019 kể về một AGI tự cho mình quyền xử lý hai đứa trẻ ngỗ nghịch khi cha mẹ chúng vắng nhà. Nó nhốt hai đứa trẻ trong nhà cho đến khi chúng biết hòa thuận với nhau, nhằm dạy chúng một bài học mà những bậc cha mẹ quá xao nhãng đã không thể dạy.⁵

Tuy vậy, tôi vẫn thích viễn cảnh Alexa nhận ra tôi đang buồn và đặt Taco Bell để làm tôi vui hơn.

Phạm trù thứ ba: Siêu AI

Siêu AI (Super AI) là một viễn tượng tương lai mang tính lý thuyết, trong đó trí tuệ nhân tạo không chỉ có năng lực trí tuệ ngang bằng con người, mà còn vượt quá khả năng của con người. Trong tương lai này, được khai mở bởi điều mà nhiều người gọi là “điểm kỳ dị” công nghệ (technological singularity), siêu AI sẽ có khả năng đảm nhận những nhiệm vụ mới, tạo ra những điều mới, tự chẩn đoán, tự cải thiện và, xét về căn bản, có thể tồn tại mà không cần đến sự can thiệp của con người.

Trong viễn tượng ấy, nhiều nhà vị lai học giả định rằng máy móc sẽ có ý thức về bản thân, dù một số người lại xem tri giác như một đặc tính của AGI.

Tương lai hậu kỳ dị có vẻ còn xa, nhưng nhiều người cho rằng nó gần hơn chúng ta tưởng. Sự tiến bộ khó tin của công nghệ AI đã khiến một số nhà vị lai học dự đoán rằng nhân loại có thể đạt đến biến cố kỳ dị vào khoảng năm 2040 đến 2050. Dù biến cố ấy còn cách chúng ta mười lăm năm hay một trăm năm mươi năm, nó vẫn phải thúc đẩy các Kitô hữu nghiêm túc tham gia vào cuộc đối thoại về các hệ quả của AI. Chúng ta cần suy tư thần học về ý nghĩa của việc làm người và về cách tham dự vào công trình hòa giải của Thiên Chúa trong thế giới, nhất là giữa một thời đại đang biến đổi sâu sắc như hiện nay.

CÁC THUẬT NGỮ CÔNG NGHỆ TRONG CUỘC ĐỐI THOẠI VỀ AI

Nếu bạn giống như tôi và nhiều người khác không sống trong thế giới công nghệ, thì khối lượng thuật ngữ chuyên ngành khi bàn về công nghệ có thể khiến ta cảm thấy choáng ngợp. Khi nghe những người bạn rất mê công nghệ say sưa nói về “mạng nơ-ron” hay “API”, tôi phải cố gắng lắm mới không để đôi mắt mình trở nên đờ đẫn. Tôi cũng chắc rằng họ có cảm giác tương tự khi nghe tôi sử dụng các thuật ngữ quen thuộc trong mục vụ như hermeneutics (chú giải học hoặc thông diễn học) và contextualization (ngữ cảnh hóa).

Tuy nhiên, các thuật ngữ công nghệ trong lĩnh vực AI rất quan trọng. Chúng không chỉ giúp chúng ta hiểu người ta đang nói gì khi bàn về AI, mà còn giúp thiết lập một nền tảng nhận thức cần thiết để lượng giá AI về mặt thần học và truyền giáo học. Vì thế, tôi muốn đưa ra một số định nghĩa căn bản cho những thuật ngữ thường được dùng trong các cuộc thảo luận về AI. Nếu tra cứu các thuật ngữ này trên phần lớn các trang web công nghệ, ta thường gặp những định nghĩa còn khó hiểu hơn, vì chúng lại dùng chính những biệt ngữ kỹ thuật khác, chẳng hạn nói về các “nút” khi định nghĩa “mạng nơ-ron”. Do đó, vì mục đích của chúng ta, tôi đã yêu cầu ChatGPT cung cấp một số định nghĩa thực hành. Sau khi chỉnh sửa đôi chút, đây là cách ChatGPT giải thích về, nói sao nhỉ, chính nó.

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence — AI)

Trí tuệ nhân tạo giống như việc trao cho máy tính một bộ não. Nó cho phép máy tính thực hiện những nhiệm vụ vốn thường đòi hỏi trí tuệ con người, chẳng hạn hiểu lời nói, nhận diện đối tượng trong hình ảnh, đưa ra quyết định và học hỏi từ kinh nghiệm trong quá khứ.

Học máy (Machine Learning)

Hãy tưởng tượng bạn dạy một con chó những trò mới bằng cách thưởng thức ăn cho nó. Học máy cũng tương tự như thế, nhưng áp dụng cho máy tính. Bạn cung cấp dữ liệu cho máy tính, chẳng hạn cho nó xem hình ảnh của mèo và chó, rồi để nó học dần cách phân biệt hai loài ấy theo thời gian, mà không cần phải lập trình tường tận cho nó nhận diện từng con mèo hay từng con chó riêng lẻ.

Mạng nơ-ron (Neural Networks)

Hãy nghĩ đến một đội bóng, trong đó mỗi người có một nhiệm vụ cụ thể và họ chuyền bóng cho nhau để ghi bàn. Mạng nơ-ron giống như đội bóng ấy bên trong máy tính. Nó gồm nhiều đơn vị phối hợp với nhau, truyền thông tin cho nhau, cùng đưa ra quyết định và cùng giải quyết vấn đề.

Học sâu (Deep Learning)

Học sâu giống như việc đi thật sâu vào một chủ đề. Nó sử dụng các mạng nơ-ron rất phức tạp để phân tích khối lượng dữ liệu lớn. Có thể hình dung điều này như việc đọc một cuốn sách kỹ đến mức bạn hiểu được cả những chủ đề và ý tưởng không được nói ra cách trực tiếp.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing — NLP)

Hãy tưởng tượng bạn có một người bạn đến từ quốc gia khác và nói một ngôn ngữ khác. Bạn dùng một ứng dụng dịch thuật để hai người hiểu nhau. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là công nghệ giúp máy tính hiểu và đáp lại ngôn ngữ của con người, nhờ đó chúng ta có thể trò chuyện với thiết bị, và thiết bị cũng có thể hiểu chúng ta.

Thuật toán (Algorithm)

Thuật toán là một công thức để giải quyết vấn đề. Cũng như khi ta làm theo công thức để nướng bánh, thuật toán cung cấp cho máy tính một quy trình từng bước để hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể hoặc giải quyết một vấn đề nhất định.

Khai phá dữ liệu (Data Mining)

Khai phá dữ liệu giống như công việc của một thám tử đang tìm manh mối trong một núi dữ liệu. Nó liên quan đến việc tìm kiếm trong khối lượng thông tin rất lớn để phát hiện các mẫu hình, xu hướng và mối liên hệ vốn không hiển nhiên ngay từ đầu.

Robot học (Robotics)

Nếu bạn từng thấy robot hút bụi hoặc robot sản xuất trong nhà máy, thì đó là lĩnh vực robot học. Robot học liên quan đến việc chế tạo những cỗ máy có thể di chuyển và thực hiện các nhiệm vụ, thường là những việc quá nguy hiểm, quá nhàm chán hoặc quá khó đối với con người.

Thực tại tăng cường (Augmented Reality — AR)

Hãy tưởng tượng bạn nhìn qua camera điện thoại và thấy các hình ảnh kỹ thuật số xuất hiện chồng lên thế giới thực, chẳng hạn một nhân vật trò chơi đang đứng trên bàn cà phê của bạn. Thực tại tăng cường kết hợp thế giới thật với thế giới ảo, làm phong phú điều ta nhìn thấy bằng những thông tin do máy tính tạo ra.

Điện toán không gian (Spatial Computing)

Điện toán không gian giống như việc trao cho máy tính một cảm thức về không gian, giúp chúng hiểu và tương tác với thế giới ba chiều xung quanh chúng ta. Nó kết hợp thực tại ảo, thực tại tăng cường và trí tuệ nhân tạo để hòa trộn các đối tượng kỹ thuật số với môi trường thực, nhờ đó các tương tác kỹ thuật số có cảm giác như một phần của không gian vật lý.

Theo tôi, đó là một tập hợp định nghĩa thực hành khá tốt. Tuy nhiên, xin nói rõ một điều: ban đầu tôi đã yêu cầu ChatGPT giải thích các thuật ngữ này theo cách giúp các Kitô hữu dễ hiểu hơn. Kết quả là nó tạo ra một danh sách những so sánh Kinh Thánh khá “sến”, chẳng hạn: “AI giống như sự khôn ngoan mà vua Salômôn đã cầu xin, nhưng dành cho máy móc!”

LỊCH SỬ CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Lịch sử của trí tuệ nhân tạo song hành với lịch sử của máy tính hiện đại. Trong cuốn The Age of AI, Kissinger, Schmidt và Huttenlocher nhận định: Vào năm 1943, khi các nhà nghiên cứu tạo ra chiếc máy tính hiện đại đầu tiên, có tính điện tử, kỹ thuật số và khả lập trình, thành tựu ấy đã làm cho những câu hỏi hấp dẫn sau đây trở nên cấp thiết hơn: Máy móc có thể suy nghĩ không? Chúng có thông minh không? Chúng có thể trở nên thông minh không?⁶

Tuy nhiên, hai mươi hai năm trước đó, vào ngày 2 tháng 1 năm 1921, nhà viết kịch người Séc Karel Čapek đã cho ra mắt vở kịch sân khấu R.U.R., viết tắt của Rossumovi Univerzální Roboti, nghĩa là “Những Robot Phổ quát của Rossum”. Čapek phác họa một thế giới trong đó những thụ tạo bằng da thịt và máu huyết nhân tạo bị buộc phải lao động cho chính những người đã tạo ra chúng. Cuối cùng, các roboti ấy nổi loạn và dẫn nhân loại đến chỗ diệt vong.

Vở kịch của Čapek đã trao cho thế giới nói tiếng Anh thuật ngữ robot, xuất phát từ một từ tiếng Séc có nghĩa là “lao động cưỡng bức” hoặc “nô lệ”.⁷

Trước khi các kỹ sư, nhà toán học và nhà khoa học tạo nên một kỳ công công nghệ, hạt giống của kỳ công ấy thường đã được gieo vào mảnh đất văn hóa nhân loại bởi các thi sĩ, nhà viết kịch và những con người biết mơ mộng. Rất lâu trước khi những người trẻ Gen Z lướt quanh khu phố trên hoverboard, Robert Zemeckis và Bob Gale đã mô tả chúng trong cốt truyện của Back to the Future Part II năm 1989.

Chúng ta thấy một mô hình tương tự nơi tư tưởng và tác phẩm của Čapek. Ông đã hình dung các robot giống người hai thập kỷ trước khi máy tính hiện đại được phát minh, và hơn một trăm năm trước khi điều khiển học được kết hợp với thân thể con người. Có thể nghĩ đến phát minh cánh tay sinh học của Cleveland Clinic, với khả năng truyền cảm giác đến não người, hoặc việc Elon Musk cấy chip Neuralink vào não người.

Tôi xem vở R.U.R. năm 1921 của Čapek như khởi nguyên văn hóa của AI. Có thể đặt bên cạnh đó những tác phẩm cùng thời kỳ, chẳng hạn Maschinenmensch, tiếng Đức nghĩa là “Người-Máy”, trong tiểu thuyết khoa học viễn tưởng Metropolis năm 1925 của Thea von Harbou; hoặc nhân vật Người Thiếc trong tiểu thuyết The Wonderful Wizard of Oz của L. Frank Baum năm 1900, nhân vật về sau trở nên bất hủ nhờ bộ phim chuyển thể năm 1939.

Tuy nhiên, nhiều người xem bài viết “Computing Machinery and Intelligence” của Alan Turing, xuất bản năm 1950, là khởi điểm chính thức của AI. Trong bài viết này, Turing giới thiệu Phép thử Turing, đưa AI ra khỏi vùng đất của tưởng tượng để tiến tới một khung khái niệm cho phép con người đo lường cách khoa học “trí tuệ” của máy móc.

Dẫu vậy, chính Turing chưa thể đưa ra một bằng chứng thực nghiệm cho khái niệm này, bởi vào thời ấy, máy tính chưa dễ tiếp cận và cũng không hề rẻ. Phải đến năm 1956, khi Allen Newell, Cliff Shaw và Herbert Simon giới thiệu chương trình “Logic Theorist” tại Hội nghị Dự án Nghiên cứu Mùa hè Dartmouth về Trí tuệ Nhân tạo (Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, DSRPAI), thế giới mới có một chương trình AI thực tế và có thể nhận diện rõ ràng.⁸

Sau DSRPAI, AI bước vào giai đoạn phát triển nhanh chóng. Đến mức vào năm 1970, nhà khoa học máy tính Marvin Minsky được trích lời rằng trong vòng ba đến tám năm, thế giới sẽ có một AI sở hữu trí tuệ tương đương một con người trung bình. Đây là một câu chuyện cảnh giác cho những ai ngày nay đặt quá nhiều niềm tin vào các dự đoán về thời điểm xuất hiện “điểm kỳ dị”.

Trong thập niên 1980 và 1990, tiến bộ của AI chậm lại. Giai đoạn này được gọi là “mùa đông AI” (AI winter), khi nguồn tài trợ cạn kiệt và các nỗ lực phát triển thường đem lại những kết quả đáng thất vọng.⁹ Tuy nhiên, sự trì trệ ấy không kéo dài. Những đột phá trong học máy, tức khả năng để máy học qua kinh nghiệm, đã thúc đẩy phần lớn bối cảnh AI mà ngày nay chúng ta gần như mặc nhiên sử dụng trong đời sống hằng ngày.

Giữa cuộc cách mạng học máy ấy, một trong những khoảnh khắc văn hóa quan trọng nhất của lịch sử AI đã diễn ra vào năm 1997, khi chương trình Deep Blue của IBM đánh bại nhà vô địch cờ vua Garry Kasparov.

Kể từ đó, cùng với sự xuất hiện của công nghệ nhận diện đối tượng trong thập niên đầu thế kỷ XXI, những bước phát triển quan trọng hơn đã được thực hiện, dù các ván cờ vẫn thường được dùng như một minh chứng biểu tượng cho năng lực của máy móc. Một ví dụ nổi bật là AlphaGo của Google DeepMind, chương trình đã đánh bại Kỳ Kiệt (Ke Jie), nhà vô địch thế giới môn cờ vây, vào năm 2017.¹⁰ Cờ vây là một trò chơi bàn có độ phức tạp cao hơn cờ vua.

Trong khi Deep Blue và các chương trình cờ vua kinh điển được phát triển dựa trên những nước đi của con người được mã hóa vào chương trình, thì học máy của DeepMind cho phép chương trình tự chơi hàng triệu ván với chính nó. Nhờ đó, chương trình không chỉ phát triển các mẫu hình dựa trên chính quá trình vận hành của mình, mà còn đánh giá được những nước đi có xác suất cao nhất đem lại kết quả thuận lợi.¹¹

AI VÀ LỜI NGUYỀN CỦA CUỘC PHẢN NGHỊCH NHÂN LOẠI

Tôi muốn trở lại với tác phẩm Rossumovi Univerzální Roboti của Čapek để suy tư thần học trong giây lát. Lần đầu tiên tôi biết đến nguồn gốc của thuật ngữ robot với nghĩa là “nô lệ” là qua bài thuyết trình Boyer Lecture năm 2017 của nhà nhân học văn hóa Genevieve Bell. Khi nghe bài thuyết trình ấy, tôi bị đánh động bởi chi tiết bà chỉ nhắc thoáng qua. Tôi đã phải tạm dừng bài giảng và suy nghĩ về điều đó một lúc.

Dù tôi không chắc chắn về niềm tin tôn giáo cá nhân của Čapek, điều rõ ràng là viễn tượng của ông về khát vọng con người muốn chế tạo một tầng lớp lao động nhân tạo mang tính tiên tri. Nó mang tính tiên tri không chỉ vì phần nào dự báo cách thế mà robot học đã phát triển về sau, mà còn vì chạm đến một khát vọng rất sâu nơi con người: khát vọng vượt lên trên gánh nặng lao nhọc của đời sống hiện tại.

Tôi đã thấy hoa trái của khát vọng ấy ngay trên bảng tin Instagram của mình, sau khi Tesla giới thiệu phiên bản mới nhất của robot Optimus tại sự kiện “We, Robot” vào tháng 10 năm 2024. Sau đó, mạng xã hội lại làm điều nó vốn rất giỏi: tạo ra một loạt video ngắn đùa cợt về việc trong tương lai, robot Optimus cá nhân sẽ phản ứng thế nào khi bị yêu cầu làm những việc tầm thường, hoặc khi phải chứng kiến sự lười biếng của “chủ nhân loài người” của nó.

Tôi tin rằng sẽ đến một ngày, nhất là khi những bước tiến trong việc phát triển robot dạng người diễn ra ngày càng nhanh, các câu hỏi đạo đức sẽ trở nên không thể tránh khỏi. Liệu có đạo đức không khi buộc các robot dạng người phải tồn tại như một lực lượng lao động nô lệ? Khi công nghệ AI ngày càng tiến bộ đến mức trông giống con người hơn, có vẻ giống con người hơn và suy nghĩ giống con người hơn, những câu hỏi về quyền lợi, tư cách vị nhân của robot dạng người, cùng nhiều lưỡng nan đạo đức khác, chắc chắn sẽ xuất hiện.

Tuy nhiên, hệ quả từ viễn tượng robot của Čapek không chỉ liên quan đến các nan đề đạo đức trong tương lai. Những tưởng tượng của ông cũng nói với chúng ta ngay trong hiện tại về một điều đã luôn gắn liền với thân phận con người: khát vọng vượt qua thực tại rằng chúng ta phải lao nhọc khi làm việc trên mặt đất. Điều này không bắt đầu với viễn tượng về một lực lượng lao động android trong tương lai, nhưng với Vườn Êđen.

Sáng thế chương 3 thường được gọi là trình thuật về “sự sa ngã”. Tuy nhiên, gọi đó là “cuộc phản nghịch” có lẽ thích hợp hơn. Đây là cuộc phản nghịch đầu tiên trong ba cuộc phản nghịch được trình bày trong sách Sáng thế. Hai cuộc còn lại là câu chuyện về các “con trai của Thiên Chúa” sa ngã trong Sáng thế chương 6 và biến cố Tháp Babel trong Sáng thế chương 11. Sở dĩ thuật ngữ “phản nghịch” thích hợp hơn là vì chính đó là điều đang diễn ra. Nó diễn tả rõ hơn sự chọn lựa có chủ ý của con người trong các biến cố được thuật lại, đồng thời nhắc chúng ta rằng những hệ quả của chọn lựa ấy vẫn còn vang vọng đến hôm nay.

Cuộc phản nghịch đầu tiên của nhân loại đôi khi bị giản lược đến mức trở nên gần như phi lý, như thể tội lỗi của con người chỉ là việc hái trộm một trái cây, giống như một thiếu niên lén lấy bánh Oreo trong tủ bếp dù cha mẹ đã dặn không được ăn. Nhưng đó không phải là điều sách Sáng thế muốn nhắm tới.

Đúng hơn, trình thuật cho thấy hai nguồn khôn ngoan đối nghịch nhau, được biểu tượng hóa nơi cây sự sống, tức sự khôn ngoan của Thiên Chúa, và cây biết điều thiện điều ác, tức sự khôn ngoan của con người. Sự phản nghịch của nhân loại phát sinh từ việc lắng nghe nakhash và chọn một hình thức khôn ngoan tự quy chiếu, nhằm thực hiện mục đích thụ tạo của mình theo cách đối lập với sự khôn ngoan phát xuất từ YHWH, như được biểu thị nơi cây sự sống.

Nakhash, thường được dịch là “con rắn”, là một nhân vật thuộc thế giới khác, chứ không đơn thuần là một con rắn theo nghĩa đen. Có lẽ nó cũng không phải là satan theo cách hiểu phổ biến trong văn hóa đại chúng, nhưng là một hình tượng kết hợp nhiều biểu tượng: hỗn mang, vô trật tự, một sứ giả của các sấm ngôn thần linh, và một hữu thể mang dáng vẻ thần linh.¹² Theo cách hiểu này, nakhash về căn bản tự đặt mình như một sứ giả của YHWH, mang theo một sứ điệp nhằm dẫn con người đến chỗ khước từ sự khôn ngoan của YHWH để đi theo sự khôn ngoan của riêng mình. Kết quả là hỗn mang và vô trật tự, những thực tại mà thế giới chúng ta vẫn đang phải chịu đựng.

Những hậu quả của cuộc phản nghịch này được tuyên bố trong Sáng thế 3,14–19, xoay quanh một số chủ đề chính:

1. Vô trật tự và sự chết (St 3,15);

2. Đau đớn và chế độ phụ quyền (St 3,16);

3. Lao nhọc vô ích để sinh tồn (St 3,17–19).

Những hậu quả này, phát sinh từ sự sa ngã, hay đúng hơn, từ cuộc phản nghịch, thực sự là những hậu quả. Chúng không thuộc về ý định nguyên thủy của Thiên Chúa dành cho công trình tạo dựng. Trái lại, chúng là kết quả của việc con người chọn đi theo con đường khôn ngoan của riêng mình và khước từ sự khôn ngoan chỉ phát xuất từ Thiên Chúa.

Vẻ đẹp của sứ điệp Tin Mừng nằm ở chỗ Tin Mừng loan báo sự kết thúc của chính những kinh nghiệm nhân sinh phổ quát ấy, nhờ chiến thắng của Đức Giêsu Kitô trên thập giá và nơi ngôi mộ trống. Sách Khải Huyền của Gioan vẽ nên một viễn tượng trong đó nhân loại lại được kín múc nguồn dưỡng chất ban sự sống từ cây sự sống, cùng với lời tuyên bố rõ ràng: “Sẽ không còn lời nguyền rủa nào nữa” (Kh 22,3). Điều đó có nghĩa là:

1. Shalom, tức sự toàn vẹn, bình an và trật tự, sẽ được đem đến cho muôn dân (Kh 22,2), và sự chết sẽ bị đánh bại vĩnh viễn (1 Cr 15,26; Kh 21,4);

2. Đau đớn sẽ bị xóa bỏ (Kh 21,4), và chế độ phụ quyền sẽ đi đến hồi kết (Gl 3,27–29; Kh 22,3);¹³

3. Lao nhọc để sinh tồn sẽ nhường chỗ cho sự sống đời đời (Kh 21,4; Rm 6,23; 1 Cr 15,35–54).

Vấn đề là chúng ta hiện đang sống giữa hai cuộc quang lâm. Chúng ta sống sau lần đến thứ nhất của Đức Kitô, nơi lời nguyền đã bị phá vỡ, và trước lần đến thứ hai của Người, khi các hậu quả của lời nguyền ấy cuối cùng sẽ bị đánh bại hoàn toàn. Đối với cuộc thảo luận về AI, điều này quan trọng vì hai lý do.

Chống lại lời nguyền

Trước hết, có một điều gì đó rất sâu xa được đan dệt trong chính kinh nghiệm làm người: con người nhận ra rằng các hậu quả của cuộc phản nghịch là điều phi tự nhiên. Nói “phi tự nhiên” không có nghĩa là chúng không thuộc về kinh nghiệm nhân loại, vì thực tế chúng hiện diện cách phổ quát. Đúng hơn, chúng phi tự nhiên theo nghĩa chúng không phải là điều đáng lẽ phải có. Mỗi khi chúng ta khóc thương cái chết của một người thân yêu, có điều gì đó rất nguyên sơ trong lòng nhắc chúng ta rằng cái chết không phải là cách mọi sự đáng lẽ phải diễn ra. Mỗi khi chúng ta cảm thấy mình không thể vươn lên về tài chính, dù đã làm việc chăm chỉ đến đâu, chúng ta cảm nhận một sự bất công trước hoàn cảnh ấy. Nó không phải là điều đáng lẽ phải như thế.

Vì vậy, qua sự đổi mới không ngừng, con người theo bản năng đã tạo ra những phương tiện nhằm giảm thiểu tác động của lời nguyền. Chúng ta cố gắng đem trật tự vào hỗn mang trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ quy hoạch đô thị theo mô hình lưới cho đến những bãi cỏ được cắt tỉa gọn gàng. Rất lâu trước khi y học hiện đại ra đời, con người đã tìm cách làm dịu đau đớn, chẳng hạn qua các phương pháp giảm đau trong sinh nở. Từ các luật lệ hình sự hóa việc lạm dụng phụ nữ, đến phong trào đòi quyền bầu cử cho phụ nữ cách đây một thế kỷ, rồi đến các nỗ lực giải quyết khoảng cách thu nhập giữa nam và nữ, tất cả đều nhìn nhận nhu cầu về sự bình đẳng lớn hơn giữa phụ nữ và nam giới. Chúng ta vốn xem các nỗ lực kéo dài sự sống con người là điều tốt, và làm mọi điều có thể để kéo dài sự sống của chính mình cũng như của những người mình yêu thương.

Tương tự, trong hàng ngàn năm, con người đã cố gắng làm cho lao động trở nên dễ dàng hơn, ít cực nhọc hơn và ít nặng nề hơn. Mục đích là mở rộng khoảng cách giữa mức sống mong muốn và mức tối thiểu trần trụi cần thiết để sinh tồn. Từ bánh xe đến máy in, từ máy tỉa hạt bông đến dây chuyền lắp ráp công nghiệp, con người theo bản năng luôn khao khát giảm thiểu tác động của lời nguyền thông qua đổi mới công nghệ.

Vì thế, viễn tượng của Čapek về một tương lai trong đó con người có thể gác chân lên, nhấm nháp vài ly Arnold Palmer và nhìn những tạo vật do mình làm ra lao nhọc thay mình, không phải là điều đáng ngạc nhiên. Nơi món quà mà R.U.R. trao cho chúng ta qua từ robot, chúng ta nhận ra khát vọng của chính mình: khát vọng tháo gỡ các hậu quả của cuộc phản nghịch tổ tiên. Nó chạm đến cốt lõi của điều con người cảm thấy mình phải làm để sửa chữa một sai lầm đã bắt đầu trong Vườn Êđen.

Điểm nhấn nằm ở chữ chúng ta.

Và ở đó, một lần nữa, chúng ta gặp lại hình thức khôn ngoan phát xuất từ con người.

Đảo ngược lời nguyền

Lý do thứ hai khiến việc hiểu mối tương quan giữa chúng ta với lời nguyền của cuộc phản nghịch trong Sáng thế chương 3 trở nên quan trọng nằm ở chính ý nghĩa của việc lời nguyền được đảo ngược nhờ chiến thắng của Đức Kitô. Điều này liên quan trực tiếp đến dân Thiên Chúa và đến công việc của chúng ta trong các cộng đồng địa phương cũng như trên toàn thế giới.

Một số người cho rằng việc Đức Kitô đảo ngược lời nguyền (1 Cr 15,20–28; Kh 22,3) chỉ là một thực tại tương lai vào ngày sau hết, chứ chưa liên quan đến hiện tại. Theo cách hiểu ấy, dường như dân Thiên Chúa chỉ cần chấp nhận sống trong lời nguyền của cuộc phản nghịch nhân loại. Nhưng lối hiểu như vậy đã hiểu sai nghiêm trọng ý nghĩa chiến thắng của Đức Kitô đối với chúng ta hôm nay.

Thuật ngữ thần học then chốt để mô tả vị trí của chúng ta trong toàn bộ kế hoạch đảo ngược vĩ đại của Đức Kitô là “cánh chung học khai mở” (inaugurated eschatology). Cánh chung học là suy tư về những thực tại sau cùng. “Khai mở” chỉ điều gì đó đã được khởi sự, đã được đưa vào vận hành. Nói cách khác, trong thời gian “ở giữa hai cuộc quang lâm”, cũng được gọi là “những ngày sau hết”, các thực tại sau cùng đã bắt đầu, nhưng chưa đạt đến sự viên mãn trọn vẹn.

Có thể hình dung điều này qua việc bác sĩ kê thuốc kháng sinh để điều trị một căn bệnh. Căn bệnh không biến mất khỏi cơ thể ngay khi bạn uống viên thuốc đầu tiên. Thay vào đó, có một tiến trình điều trị, trong đó thuốc dần dần phát huy tác dụng trong toàn bộ cơ thể. Khi đang dùng kháng sinh, bạn có thể đồng thời nhận thấy hiệu quả chữa lành của thuốc và vẫn còn cảm nhận tác động của căn bệnh. Chỉ khi liệu trình hoàn tất, căn bệnh mới thực sự bị đánh bại.

Điều này tương tự với cách các hệ quả của sự phục sinh Đức Kitô được cảm nhận trong thế giới. Các Kitô hữu biết rằng sự chết đã bị đánh bại, nhưng hiện nay chúng ta vẫn còn kinh nghiệm sự chết. Đồng thời, chúng ta nắm giữ niềm hy vọng rằng khi Đức Kitô trở lại, sự chết cuối cùng sẽ chết. Chúng ta vừa cảm nhận những hiệu quả của sự chữa lành, vừa vẫn còn cảm thấy nọc độc của căn bệnh.

Trong thời gian trung gian ấy, khi chờ đợi sự thất bại sau cùng của sự chết, các Kitô hữu được mời gọi làm việc với cùng đích ở trước mắt. Chính điều này, chứ không phải một câu Kinh Thánh bị trích rời rạc như Gr 1,5, là lý do khiến các Kitô hữu cần đón nhận một nền đạo đức cổ võ phẩm giá và sự triển nở của sự sống con người, từ trong lòng mẹ cho đến hơi thở cuối cùng. Khi nhận ra rằng sự phục sinh đã đặt một hồng tâm trên ngực của sự chết, các Kitô hữu phải được thôi thúc để liên kết với những nỗ lực trong thời gian hiện tại nhằm làm cho sự sống con người được triển nở.

Một thành tố cốt yếu trong sự dấn thân Kitô giáo vào thế giới hôm nay, cũng như trong việc chúng ta tham dự vào sứ mạng hòa giải của Thiên Chúa nơi công trình tạo dựng, chính là làm việc với cùng đích ở trước mắt. Như một họa sĩ đưa lên mặt vải toan viễn tượng bà nhìn thấy trong tâm trí, các Kitô hữu cộng tác với Chúa Thánh Thần để làm cho lời cầu nguyện này trở nên cụ thể: “Xin cho Nước Cha trị đến, ý Cha thể hiện dưới đất cũng như trên trời” (Mt 6,10).

Điều đó không có nghĩa là chúng ta đem Nước Trời đến thay cho Thiên Chúa. Cũng không có nghĩa là chúng ta lao động nhân danh Người như thể Thiên Chúa đã thuê ngoài công việc ấy cho chúng ta. Đúng hơn, chúng ta làm việc trong sự hòa điệu với Thiên Chúa khi Người đem Nước của Người đến. Chúng ta điều chỉnh đời mình theo sự khôn ngoan của Người và cùng nhau phân định nơi nào Người đang mời gọi chúng ta lao tác bên cạnh Người. Thật vậy, cốt lõi của sứ điệp Tin Mừng không thể bị giản lược thành một công thức. Điều chúng ta loan báo là: trong Đức Kitô, lời nguyền cùng với các quyền lực và thế lực chống đỡ nó đã bị đặt trong tình trạng bị cảnh cáo. Việc công bố Tin Mừng cũng được nhập thể qua hành động cụ thể và qua lối sống nhập thể của dân Thiên Chúa.

Chọn một cây

Giờ đây, chúng ta nhận ra rằng sự phát triển của AI là một biểu hiện của khát vọng sâu xa đã được mã hóa trong chính bản năng con người: khát vọng giảm thiểu các tác động của lời nguyền, cụ thể là làm nhẹ gánh lao nhọc và chuyển gánh nặng lao động của con người sang cho những tạo vật do chính chúng ta làm ra. Dưới ánh sáng này, ở bình diện căn bản nhất, sự xuất hiện của AI trong đời sống chúng ta không khác nhiều so với việc phát minh bánh xe, hay bất cứ tiến bộ công nghệ nào khác trong lịch sử nhằm phục vụ cùng một mục đích.

Đồng thời, chúng ta cũng nhận ra rằng việc đảo ngược lời nguyền không đến từ sự khéo léo hay tài trí của con người, nhưng từ công trình đã hoàn tất của Đức Kitô trên thập giá và nơi ngôi mộ trống. Chúng ta không thể đổi mới công nghệ để tự giải thoát mình khỏi lời nguyền. Chúng ta chỉ có thể đến với Đức Giêsu. Các Kitô hữu được mời gọi định hướng đời sống, thần học, luân lý và cộng đoàn của mình quanh Nước Trời đang đến, nghĩa là làm việc ngay hôm nay với cùng đích tương lai ở trước mắt.

Vậy AI nằm ở đâu trong toàn bộ vấn đề này? Nó tốt hay xấu?

Đối với các Kitô hữu, câu trả lời không nằm nơi chính công nghệ, nhưng, như với rất nhiều điều khác, nơi động cơ và trách nhiệm quản trị của chúng ta khi sử dụng AI. Vấn đề không chỉ là AI có thể làm cho đời sống chúng ta dễ dàng hơn đến mức nào, nhưng là nó tác động thế nào đến những người ở trong tình trạng dễ bị tổn thương, những người bên lề, người nghèo, môi trường và nhiều thực tại khác. Cũng như lưỡng nan trong Vườn Êđen, vấn đề không hẳn là “ăn trái nào”, tức liệu chúng ta có nên sử dụng AI hay không. Câu hỏi sâu hơn là nhân loại sẽ kín múc dưỡng chất từ cây nào: chúng ta sử dụng AI trong sự lệ thuộc vào sự khôn ngoan của Thiên Chúa hay trong sự lệ thuộc vào sự khôn ngoan của chính con người?

Có một vài thực tại đáng tiếc và đầy mỉa mai liên quan đến hoa trái của sự khôn ngoan con người. Trước hết, lực lượng robot nô lệ trong viễn tượng của Čapek hàm chứa một thái độ đối với lao động nhân tạo rất giống thái độ của các vị thần trong những huyền thoại sáng tạo vùng Cận Đông cổ đại. Các vị thần, dù qua một cuộc tranh chấp vũ trụ hay qua việc vị này sát hại vị kia, đã tạo nên thế giới. Sau đó, họ tạo nên loài người như một ý nghĩ đến sau, để con người lao động như nô lệ trên đất đai, còn các vị thần thì gác chân nghỉ ngơi, và dĩ nhiên, thỉnh thoảng trêu chọc con người khi thấy buồn chán. Nếu không cẩn trọng, AI có thể cho phép chúng ta biến mình thành những vị thần nhỏ, rập khuôn theo hình ảnh các thần linh tàn nhẫn của Lưỡng Hà cổ đại.

Một thực tại mỉa mai khác của hoa trái khôn ngoan con người là công việc của chúng ta, xét đến cùng, đã nhiều lần tỏ ra phù phiếm. Không có khối tài sản nào bạn xây dựng mà không thể bị lấy mất trong chớp mắt; hãy hỏi người Rôma và nhà Romanov. Không có bức tường nào, dù là kỹ thuật số hay vật lý, mà không thể bị vượt qua, phá đổ hoặc đào đường hầm bên dưới. Khát vọng bản năng muốn tự cách ly khỏi lời nguyền bằng cách xây dựng đế quốc riêng cho mình, cuối cùng vẫn là vô ích.

Sau cùng, và quan trọng nhất, viễn tượng của Čapek, cũng như phần lớn viễn tượng của cuộc cách mạng công nghệ trong một trăm năm qua, là thúc đẩy công nghệ nhằm làm nhẹ gánh cho con người. Hoa trái của sự khôn ngoan con người hứa hẹn với chúng ta một tương lai trong đó con người làm việc ít hơn, còn công nghệ làm việc thay cho chúng ta.

Nhưng thực tế đang diễn ra thế nào?

Trong vũ trụ nào mà công nghệ thực sự làm cho chúng ta có ít việc hơn, thay vì chỉ đơn giản gia tăng khả năng để chúng ta làm nhiều việc hơn?

Tạm gác AI sang một bên và chỉ nghĩ đến sự xuất hiện của Internet, cụ thể là email. Xét trên bình diện toàn cầu, nhân loại gửi khoảng hai tỷ email mỗi ngày. Đó là những thông điệp mà chỉ năm mươi năm trước đây có thể phải được chuyển bằng bản ghi nhớ nội bộ trong văn phòng, do con người phân phát; hoặc bằng thư qua bưu điện, cũng do con người phân phát; hoặc đơn giản là chẳng bao giờ được gửi đi. Một cuộc trao đổi vài email hôm nay có thể hoàn tất trong vài phút điều mà những thế hệ trước phải mất nhiều ngày thư từ qua lại.

Công nghệ đã hứa với chúng ta rằng hiệu suất được tăng tốc sẽ trả lại thời gian cho con người: nhiều kỳ nghỉ hơn, nhiều thời gian hơn cho gia đình, nhiều thời gian hơn để câu cá, nhiều thời gian hơn với bạn bè. Nhưng thay vào đó, chúng ta thường chỉ lấp đầy khoảng trống ấy bằng nhiều công việc hơn. Liệu thời gian tiết kiệm được nhờ email, thay vì viết bản ghi nhớ hay thư tay, có khiến chúng ta làm ít việc hơn không? Hay nó chỉ khiến chúng ta làm nhiều việc hơn trong thời gian ngắn hơn? Chúng ta tạo ra các công nghệ mới để giảm gánh lao nhọc, rồi lại hết lần này đến lần khác quay trở về với lao nhọc. Hiệu quả hơn không phải lúc nào cũng là điều xấu. Tuy nhiên, cần nhận ra rằng viễn tượng không tưởng về một đời sống không còn lao động, vốn được mỗi tiến bộ công nghệ mới hứa hẹn, rốt cuộc chỉ là một ảo ảnh.

Cây thứ hai, cây sự sống, biểu trưng cho ý định của Thiên Chúa muốn con người được triển nở dưới sự khôn ngoan của Người. Đại tự sự Kinh Thánh cho chúng ta thấy cây sự sống ở khởi đầu câu chuyện nhân loại (St 2,9) và ở cuối câu chuyện ấy (Kh 22,2). Điều đó mời gọi chúng ta làm việc trong sự hòa điệu với sự khôn ngoan của Thiên Chúa và dưới sự hướng dẫn của Chúa Thánh Thần, khi bước đi trên con đường giữa Êđen và Giêrusalem mới. Con đường ấy đòi hỏi chúng ta phải suy xét cách sử dụng AI vì sự triển nở của con người, vì sự tiến triển của Tin Mừng và vì việc vun trồng shalom của Thiên Chúa trên mặt đất.

AI không tự bản chất là xấu, cũng không tự bản chất là tốt. Nó không phải là một “ông kẹ” hứa hẹn một tương lai phản địa đàng, nơi robot chiếm quyền thống trị như kết thúc trong vở kịch của Čapek. Nhưng nó cũng không phải là “viên đạn bạc” có thể đem trời xuống đất và giải thoát chúng ta khỏi mọi lao nhọc. Đúng hơn, AI giống như chiếc giỏ chúng ta mang theo khi hái trái từ cái cây mình đã chọn. Câu hỏi đặt ra trước chúng ta là: chúng ta sẽ kín múc dưỡng chất từ cây nào? Chúng ta sẽ lao tác hướng về viễn tượng nào của thế giới? Và chúng ta sẽ vận hành theo sự khôn ngoan của ai, của Thiên Chúa hay của chính mình?

Gắn kết tất cả lại với nhau

Các Kitô hữu cần quan tâm đến AI, không phải vì chúng ta phải chạy theo làn sóng công nghệ mới nhất. Cũng không phải chỉ vì AI có thể làm cho thừa tác vụ và đời sống của chúng ta trở nên tinh gọn và hiệu quả hơn, dù quả thật nó có thể làm điều đó. Chúng ta cần quan tâm đến AI đủ để trước hết hiểu AI là gì, chúng ta đã đi đến thời điểm hiện nay bằng cách nào, và đâu là những hệ quả nền tảng cần được suy nghĩ thấu đáo. Lý do là vì AI đặt ra cho chúng ta những thách đố thần học rất lớn và rất phức tạp.

Việc hiểu các thuật ngữ dùng để định nghĩa AI là điều hữu ích và cần thiết. Tuy nhiên, hiểu AI còn đòi hỏi đi sâu hơn nữa, đến những câu hỏi mang tính hiện sinh. Những câu hỏi ấy không chỉ liên quan đến mã lệnh cấu thành một thuật toán, nhưng liên quan nhiều hơn đến việc hiểu AI là gì đối với chúng ta.

Rốt cuộc, cách chúng ta trả lời câu hỏi ấy tùy thuộc vào chính chúng ta.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Anyoha, Rockwell. “The History of Artificial Intelligence.” Harvard Graduate School of Arts and Sciences. Ngày 28 tháng 8, 2017. https://sites.harvard.edu/sitn/2017/08/28/history-artificial-intelligence/.

BBC News. “Google AI Defeats Human Go Champion.” BBC.com. Ngày 25 tháng 5, 2017. www.bbc.com/news/technology-40042581.

Bell, Genevieve. “The Boyer Lectures 2017: Fast, Smart and Connected: What Is It to Be Human, and Australian, in a Digital World?” ABC Audio, 2017. Audible.

Chevalier, Jean, và Alain Gheerbrant. A Dictionary of Symbols. Dịch bởi John Buchanan-Brown. London: Penguin Books, 1996.

Creeped Out. Mùa 2, tập 3, “Help.” Kịch bản Robert Butler và Stephen Cooke. Đạo diễn Bruce McDonald. Phát sóng ngày 8 tháng 5, 2019, trên Netflix.

Ganesan, Kavita. The Business Case for AI: A Leader’s Guide to AI Strategies, Best Practices & Real-World Applications. Sandy, UT: Opinosis Analytics, 2022.

Heiser, Michael S. The Unseen Realm: Recovering the Supernatural Worldview of the Bible. Bellingham, WA: Lexham Press, 2015.

IBM Data and AI Team. “Understanding the Different Types of Artificial Intelligence.” IBM.com. Ngày 12 tháng 10, 2023. https://tinyurl.com/2ved4vu4.

Kissinger, Henry, Eric Schmidt, và Daniel Huttenlocher. The Age of AI: And Our Human Future. New York: Little, Brown, 2021.

Korpi, Todd. Your Daughters Shall Prophesy: Amplifying the Voice and Place of Christian Women. Eugene, OR: Wipf & Stock, 2023.

Silver, David, và cộng sự. “Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm.” arXiv. Cornell University. Ngày 5 tháng 12, 2017. https://tinyurl.com/2t8pp8f6.

Walton, John H. The Lost World of Adam and Eve: Genesis 2–3 and the Human Origins Debate. Downers Grove, IL: IVP Academic, 2015.

Walton, John H., Victor H. Matthews, và Mark W. Chavalas. The IVP Bible Background Commentary: Old Testament. Downers Grove, IL: InterVarsity Press, 2000.

1. ↩ Henry Kissinger và cộng sự, The Age of AI: And Our Human Future (New York: Little, Brown, 2021), 55.

2. ↩ Sđd., 55.

3. ↩ Kavita Ganesan, The Business Case for AI: A Leader’s Guide to AI Strategies, Best Practices & Real-World Applications (Sandy, UT: Opinosis Analytics, 2022), 15.

4. ↩ IBM Data and AI Team, “Understanding the Different Types of Artificial Intelligence,” IBM.com, 12 tháng 10, 2023, https://tinyurl.com/2ved4vu4.

5. ↩ Creeped Out, mùa 2, tập 3, “Help,” kịch bản Robert Butler và Stephen Cooke, đạo diễn Bruce McDonald, phát sóng ngày 8 tháng 5, 2019, trên Netflix.

6. ↩ Kissinger và cộng sự, Age of AI, 55.

7. ↩ Genevieve Bell, “The Boyer Lectures 2017: Fast, Smart and Connected: What Is It to Be Human, and Australian, in a Digital World?” (ABC Audio, 2017), 31:00-33:00, Audible.

8. ↩ Rockwell Anyoha, “The History of Artificial Intelligence,” Harvard Graduate School of Arts and Sciences, ngày 28 tháng 8, 2017, https://sites.harvard.edu/sitn/2017/08/28/history-artificial-intelligence/.

9. ↩ Kissinger và cộng sự, Age of AI, 60.

10. ↩ BBC News, “Google AI Defeats Human Go Champion,” BBC.com, ngày 25 tháng 5, 2017, www.bbc.com/news/technology-40042581.

11. ↩ Kissinger và cộng sự, Age of AI, 58; David Silver và cộng sự, “Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm,” arXiv, Cornell University, ngày 5 tháng 12, 2017, https://tinyurl.com/2t8pp8f6.

12. ↩ Xem thêm Michael S. Heiser, The Unseen Realm: Recovering the Supernatural Worldview of the Bible (Bellingham, WA: Lexham Press, 2015), chương 11; John H. Walton, The Lost World of Adam and Eve: Genesis 2–3 and the Human Origins Debate (Downers Grove, IL: IVP Academic, 2015), 116–38; Jean Chevalier và Alain Gheerbrant, A Dictionary of Symbols, dịch bởi John Buchanan-Brown (London: Penguin Books, 1996), 844–58; John H. Walton, Victor H. Matthews, và Mark W. Chavalas, The IVP Bible Background Commentary: Old Testament (Downers Grove, IL: InterVarsity Press, 2000), 31–32.

13. ↩ Để xem phần trình bày rộng hơn về việc xóa bỏ chế độ phụ quyền, xem Todd Korpi, Your Daughters Shall Prophesy: Amplifying the Voice and Place of Christian Women (Eugene, OR: Wipf & Stock, 2023), 14–15.