Viết là suy nghĩ: Nghịch lý của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Writing is Thinking: The Paradox of Large Language Models

May 20, 2025 by opencontent

Theo: https://opencontent.org/blog/archives/7753

Bài được đưa lên Internet ngày: 20/05/2025

Tuần trước, tôi đã có cơ hội tuyệt vời để phát biểu tại Hội nghị thượng đỉnh AI thường niên lần thứ 3 tại UNC Charlotte. Toàn bộ sự kiện thật tuyệt vời và nhóm tổ chức thì thật tuyệt vời. Bài phát biểu chính của tôi không được ghi âm, vì vậy tôi nghĩ mình sẽ đăng thành nhiều bài đăng trên blog. Bài đăng này là bài đầu tiên trong loạt bài đó và phần này của bài phát biểu có tiêu đề Viết là suy nghĩ.

David McCullough đã nói, “Viết là suy nghĩ. Viết tốt là suy nghĩ rõ ràng. Đó là lý do tại sao việc này lại khó khăn đến vậy… Chúng ta đều biết câu nói cũ, ‘Tôi sẽ viết suy nghĩ của mình ra giấy.’ Có điều gì đó ở cây bút giúp tập trung não bộ theo cách mà không có thứ gì khác có thể làm được.”

Bạn có đồng ý không?

Rõ ràng là Plato không đồng ý. Chúng ta thường nghe trong các cuộc tranh luận về AI rằng Plato nghĩ rằng chữ viết, nếu nó trở nên phổ biến, sẽ đẩy xã hội thụt lùi thay vì tiến lên. Nhưng bất cứ khi nào chúng ta nghe những bản tóm tắt gián tiếp về bài viết của ai đó, tôi nghĩ chúng ta nên đọc bản gốc (hoặc ít nhất là bản dịch của bản gốc). Vì vậy, đây là một phần có liên quan từ Phaedrus (và vâng, tôi thực sự đã đọc trích dẫn mở rộng cho những người tham gia Hội nghị thượng đỉnh):

(Socrates nói với Phaedrus): Vâng, tôi nghe nói rằng ở Naucratis ở Ai Cập có một vị thần cổ đại của nơi đó, loài chim thiêng của vị thần này là loài mà người ta gọi là Ibis, trong khi tên của chính vị thần đó là Theuth. Ông là người đầu tiên phát hiện ra số và phép tính, hình học và thiên văn học, cũng như bản nháp và xúc xắc, và tất nhiên là chữ viết. Vào thời điểm đó, Thamus là Vua của toàn bộ Ai Cập khắp các thành phố lớn của vùng thượng lưu. Người Hy Lạp gọi thành phố này là Thebes của Ai Cập và họ gọi Thamus là Ammon. Theuth đã đến gặp vị Vua này để khoe những khám phá của mình, và ông đề xuất rằng chúng nên được truyền lại cho những người Ai Cập còn lại, và Thamus hỏi rằng mỗi người trong số họ có lợi ích gì, và khi Theuth giải thích điều này, ông đã khen ngợi bất cứ điều gì có vẻ đáng giá và chỉ trích bất cứ điều gì không. Bây giờ Thamus được cho là đã bày tỏ nhiều quan điểm cả tích cực và tiêu cực với Theuth về từng kỹ năng, vì vậy một bản tường thuật về những điều này sẽ khá dài. Nhưng khi bắt đầu viết, Theuth nói, “Thưa Đức Vua, ngành học này sẽ giúp người Ai Cập thông thái hơn và có trí nhớ tốt hơn, vì tôi đã khám phá ra một loại thuốc tiên cho cả trí nhớ và trí tuệ.” Nhà vua trả lời, “Ôi Theuth thông minh nhất, một người có thể phát minh ra những kỹ năng này, nhưng một người khác có thể đánh giá lợi ích hoặc tác hại của chúng đối với những người sẽ sử dụng chúng. Và bạn, với tư cách là cha đẻ của chữ viết, vì thái độ tích cực của bạn, bây giờ đang nói rằng nó làm ngược lại những gì nó có thể làm. Môn học này sẽ tạo ra sự lãng quên trong tâm hồn của những người học nó, vì họ sẽ không sử dụng trí nhớ. Vì niềm tin của họ vào chữ viết, họ sẽ được nhắc nhở bên ngoài bằng các dấu hiệu xa lạ, chứ không phải từ bên trong chính họ bằng chính họ. Vì vậy, bạn đã khám phá ra một loại thuốc tiên không phải của trí nhớ mà là của sự nhắc nhở. Bạn sẽ cung cấp cho các học viên một vẻ ngoài của trí tuệ, không phải là trí tuệ thực sự. Vì đã nghe rất nhiều mà không có bất kỳ lời dạy nào, họ sẽ có vẻ cực kỳ hiểu biết, trong khi phần lớn họ là những người thiếu hiểu biết, và là những người khó gần vì họ đã đạt được một trí tuệ có vẻ như nhưng không phải là người khôn ngoan.

Vậy ai đúng – Plato hay McCullough? Viết là một lời nguyền hay một ân huệ? Thực ra không có nhiều xung đột giữa hai tuyên bố đó. Plato đang nói về tác động của việc viết lên trí nhớ, trong khi McCullough đang nói về tác động của nó lên tư duy. Mặc dù có liên quan, nhưng đây chắc chắn là hai điều khác nhau. (Nhưng việc đặt câu hỏi "ai đúng?" và sau đó dành thời gian cho những người tham gia đã thúc đẩy một số cuộc trò chuyện nhóm nhỏ đầy năng lượng.)

Câu hỏi mà những người viện dẫn Plato trong các cuộc trò chuyện về AI ngụ ý là, "những gì chúng ta từ bỏ có giá trị nhiều hơn hay ít hơn những gì chúng ta đã có?" Hay nói cách khác, chúng ta có đánh đổi tất cả những gì chúng ta đã giành được từ việc viết trong hàng thiên niên kỷ để lấy lại khả năng ghi nhớ cá nhân phi thường mà tổ tiên chúng ta đã có không?

Gần đây, tôi đã suy ngẫm về những gì tôi nghĩ là "nghịch lý của các mô hình ngôn ngữ lớn". Nghịch lý của các mô hình ngôn ngữ lớn là bạn phải viết cho chúng để chúng viết cho bạn. Chúng ta đều quen thuộc với cụm từ "đầu vào rác, đầu ra rác". Nếu bạn viết một lời nhắc mơ hồ, không rõ ràng, không có tổ chức và không tập trung, mô hình sẽ cung cấp cho bạn đầu ra với những đặc điểm tương tự. Khi một người sử dụng LLM lần đầu tiên và có trải nghiệm kém ("Tôi biết rằng sự cường điệu về AI này chỉ là sự cường điệu quá mức!"), lý do thường là do lời nhắc kém từ phía họ chứ không phải do điểm yếu của mô hình. Sử dụng LLM cho hầu hết các nhiệm vụ, trừ những nhiệm vụ tầm thường nhất, đòi hỏi phải có văn bản rõ ràng, cụ thể, tập trung, có tổ chức tốt, v.v. Và nhiệm vụ bạn muốn LLM thực hiện càng phức tạp thì văn bản của bạn càng phải hiệu quả và mạnh mẽ.

Bây giờ, các giảng viên có thể ngắt lời ở đây để hỏi, "Nếu đúng như vậy, thì làm sao học sinh của tôi - nhiều người trong số họ là những cây bút non nớt - có thể sử dụng AI để tạo ra bài viết 'A' cho các bài tập viết của tôi?" Tôi thích câu hỏi này. Hãy dành một chút thời gian để suy ngẫm về câu trả lời cho câu đố này.

Câu trả lời, tất nhiên, là học sinh đang sử dụng bài tập của bạn làm lời nhắc của họ! Và - hy vọng - hướng dẫn cho bài tập của bạn được viết theo cách rõ ràng, cụ thể, tập trung và không mơ hồ.

Do đó, nếu bạn có một học sinh nói điều gì đó như, "Tại sao tôi cần nắm vững các khái niệm cốt lõi của khóa học này? AI có thể làm tất cả công việc của tôi cho tôi ngay bây giờ và sau khi tốt nghiệp!" câu trả lời là: “Sau khi bạn tốt nghiệp, sẽ không có ai ở đó để viết lời nhắc cho bạn – bạn sẽ phải tự viết chúng. Khi bạn cố gắng sử dụng AI vào ngày đầu tiên trong công việc mới của mình, bạn sẽ phải hiểu đủ rõ về lĩnh vực này để biết phải yêu cầu AI làm gì – sử dụng đúng từ vựng, theo đúng cách, với đủ sự rõ ràng và cụ thể để có được kết quả chất lượng. Và nếu bạn không có kiến thức và kỹ năng cần thiết để viết hiệu quả, ngày đầu tiên của bạn trong công việc có thể là ngày cuối cùng của bạn.”

Nghĩ về tầm quan trọng của việc viết trong tương lai – cụ thể là hiểu rằng đó là một kỹ năng quan trọng để sử dụng hiệu quả LLM – khiến tôi tự hỏi liệu chúng ta có thấy một phương thức viết mới được dạy trong các khóa học Viết tiếng Anh của mình không. Trong lớp Viết tiếng Anh ngày nay, chúng ta thường học về cách viết giải thích, cách viết thuyết phục, cách viết mô tả, v.v. Có lẽ phương thức mới này sẽ được gọi là “viết tạo sinh (generative writing)?” Dù được gọi là gì, thì viết cho LLM cũng khác với các phương thức viết khác. Đầu tiên, đối tượng là khác – chúng ta viết cho LLM chứ không phải con người. Và thứ hai, chúng ta tham gia vào một số sự kết hợp mới lạ giữa phân tích quy trình và viết thuyết phục, cố gắng giải thích cho mô hình những gì chúng ta muốn nó làm và thực sự khiến nó làm điều đó. Viết tạo sinh không chỉ khác với bất kỳ loại viết nào khác mà chúng ta đang dạy hiện nay, mà còn có lẽ là phương thức viết có giá trị kinh tế nhất mà một sinh viên có thể học được ngày nay.

Tôi nghĩ gọi đây là “viết tạo sinh” hữu ích hơn nhiều so với gọi nó là “kỹ thuật nhắc” (prompt engineering), vì cách trước kết nối chúng ta với một khối lượng lớn các tài liệu, truyền thống và sự uyên thâm trong giảng dạy, trong khi cách sau thì không.