Định kiến nhân chủng đang kìm hãm sự phát triển của trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo được huấn luyện dựa trên dữ liệu. Nó sẽ xử lý hàng tỉ từ văn bản do con người tạo ra, vô số hình ảnh và những câu hỏi vô nghĩa, ngớ ngẩn từ người dùng. Nó sẽ học cách viết ở giọng chủ động phần lớn thời gian, và giữ câu dưới 200 ký tự. Nó sẽ nhận biết rằng chó có bốn chân và Mặt Trời thường có màu vàng. Và nó có thể học được rằng Lorraine Woodward ở Ontario muốn biết cách ngăn ngừa tích tụ ráy tai.

Khoa học vô giá trị đầy giá trị

Nhiều công trình của Webb, cả trong và ngoài cuốn sách Arrogant Ape của bà, nhằm chỉ ra “nhân chủng trung tâm” trong khoa học và công nghệ. Webb lập luận rằng định kiến nhân chủng thấm nhuần trong thực hành khoa học chính thống đã định hình việc nghiên cứu, phương pháp và kết luận — ngay cả khi khoa học tự trình bày mình là không chứa giá trị. Như bà đã viết cùng Kristin Andrews và Jonathan Birch: “các giá trị thúc đẩy câu hỏi nghiên cứu, lựa chọn phương pháp, diễn giải thống kê và cách trình bày kết quả,” điều này có nghĩa các giá trị có thể “ảnh hưởng đến kiến thức kinh nghiệm nhiều như dữ liệu.”

Dưới đây là ba ví dụ:

Câu hỏi nghiên cứu: Khoa học phúc lợi động vật thường hỏi làm sao tối ưu hóa năng suất hoặc “giảm căng thẳng” trong hệ thống chăn nuôi, thay vì hỏi môi trường mà chính vật nuôi muốn chọn. Một câu hỏi thường gặp có thể là “Làm thế nào để giảm hành vi mổ lông ở gà?” thay vì “Gà thích sống trong lồng hay ngoài lồng?” Định kiến ở đây là câu hỏi đầu tiên ngầm chấp nhận tính hợp lệ của nuôi nhốt, xem hệ thống nông nghiệp do con người tạo ra như chuẩn mực.

Lựa chọn phương pháp: Trong phỏng vấn, Webb chỉ ra khi so sánh nhận thức giữa người và linh trưởng khác, các nhà nghiên cứu thường sử dụng bài kiểm tra do con người thiết kế (màn hình cảm ứng, câu đố, ký hiệu). Các bài kiểm tra này đòi hỏi kỹ năng vận động tinh hoặc quen thuộc với đồ vật của con người. Kết quả là tinh tinh “thua kém,” dẫn đến kết luận con người thông minh hơn. Nhưng chính phương pháp đã thiên vị kỹ năng giống con người, khiến con người thắng thế.

Diễn giải thống kê: Các ngưỡng “ý nghĩa thống kê” (như p < 0.05) được dùng để xác định hiệu ứng có tồn tại hay không, nhưng quy ước này ban đầu được phát triển cho thí nghiệm trong phòng lab và công nghiệp. Trong nghiên cứu phúc lợi động vật, những thay đổi tinh vi trong hành vi — như thay đổi cách chăm sóc lông, hướng nhìn, hoặc khoảng cách giao tiếp — có thể bị bỏ qua vì “không có ý nghĩa,” dù thực chất phản ánh căng thẳng hoặc sở thích thực sự.

AI trông giống chúng ta

Khi nói về trí tuệ nhân tạo, thực ra chúng ta đang nói về trí tuệ nhân tạo. Các mô hình ngôn ngữ lớn và công nghệ học máy được xây dựng trên dữ liệu con người, hoạt động theo yêu cầu của con người và cho kết quả giống con người.

Nghiên cứu AI đặt câu hỏi làm thế nào để hệ thống hữu ích cho con người (chính xác hơn, cá nhân hóa hơn, có lợi về kinh tế), chứ không phải cách chúng ảnh hưởng đến hệ sinh thái, tiêu thụ năng lượng, khai thác tài nguyên hay ổn định môi trường lâu dài. Cách đặt vấn đề đã ngầm định nhân chủng trung tâm.

Ngôn ngữ chúng ta dùng cũng thường thể hiện cả nhân chủng trung tâm và nhân cách hóa — khi chúng ta tưởng tượng các thực thể phi nhân giống suy nghĩ và hành xử như con người. Ví dụ, các nhà nghiên cứu thường mô tả mô hình là “ảo giác hóa,” “lập luận,” hoặc “căn chỉnh” — tất cả là phép ẩn dụ áp đặt tư duy con người lên hệ thống thống kê. Cách diễn đạt này đặt hình ảnh tự thân của chúng ta lên trước hoạt động thực tế của hệ thống.

Nhưng ví dụ rõ ràng nhất về định kiến nhân chủng trong AI là cả lĩnh vực này tập trung xây dựng trí tuệ theo cách con người. Nó bao gồm mạng nơ-ron, lập luận ký hiệu và hành vi có mục tiêu — tất cả đều mô phỏng trí tuệ con người.

Bài học từ rêu

Tất nhiên, điều này hợp lý nếu chúng ta muốn tạo ra sản phẩm con người có thể tương tác. Hợp lý nếu chúng ta muốn phát triển công nghệ, y học và tiến bộ cho con người. Nhưng Webb chỉ ra nghiên cứu AI tập trung chủ yếu vào lợi ích của trí tuệ con người, trong khi bỏ qua vấn đề “phá hủy môi trường, suy thoái và thái độ kiêu ngạo với thiên nhiên.”

Trong cuộc trò chuyện, Webb đưa ra ví dụ tưởng tượng AI có trí tuệ của rêu. Như Webb nói:

“Robin Wall Kimmerer viết rất nhiều về cách rêu tồn tại gần 500 triệu năm, so với 200.000 năm ngắn ngủi của con người. Vậy nếu thật sự quan tâm đến trí tuệ, sống tốt và thành công tiến hóa, có lẽ chúng ta nên học hỏi từ các dạng sống như rêu, đã giải quyết các vấn đề sinh thái trong hàng trăm triệu năm và tìm kiếm giải pháp cho những thách thức hôm nay.

Và làm sao chúng ta sử dụng trí tuệ đó? Rêu tuyệt vời ở chỗ chúng không tồn tại bằng cách cạnh tranh mà bằng cách tạo ra môi trường đa dạng và thịnh vượng cho loài khác sinh tồn. Đó chính là cách chúng tồn tại: xây dựng cộng đồng đa loài chặt chẽ. Điều đó rất đáng để chúng ta học hỏi.”

Chúng ta không cần bỏ toàn bộ dự án AI để thấy lý lẽ trong quan điểm của Webb. Nếu AI là HI nhưng lớn hơn, nó sẽ khuếch đại cả điều tốt lẫn điều xấu. Những đánh đổi sẽ ở quy mô khác. Và khi nói về trí tuệ siêu nhân, liệu điều đó có nghĩa siêu hủy diệt, siêu dịch bệnh và siêu thảm họa? Bởi trí tuệ con người cũng vậy. Nếu chúng ta muốn xây dựng một trí tuệ có thể thay đổi thế giới, liệu chúng ta có nên đưa thêm vài thành viên của thế giới đó vào trước tiên không?

Thay vì chỉ tập trung vào phát triển AI phục vụ lợi ích con người, bài viết mở ra góc nhìn đa dạng khi đặt câu hỏi về cách chúng ta định nghĩa “trí tuệ” và các tiêu chí đánh giá. Việc học hỏi từ loài rêu không chỉ là phép ẩn dụ sáng tạo mà còn nhắc nhở thị trường Việt Nam về tầm quan trọng của sinh thái bền vững trong cách ứng dụng công nghệ. Trong bối cảnh Việt Nam đang đẩy mạnh chuyển đổi số và ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực, việc đưa yếu tố đa chủng loại sinh học vào quá trình thiết kế giải pháp công nghệ có thể thúc đẩy sự phát triển bền vững và tăng cường khả năng thích nghi với biến đổi khí hậu. Hơn nữa, mô hình “cộng sinh” của rêu cũng gợi ý nên xây dựng các hệ sinh thái công nghệ mở, kết nối giữa doanh nghiệp, cộng đồng khoa học và xã hội, từ đó tạo ra lợi ích chung thay vì tập trung quyền lực và dữ liệu trong tay một số tổ chức lớn.