Bryan Cantrill cảnh báo: Độc giả đang quay lưng với những bài viết do AI chấp bút

Đọc sách rất quan trọng đối với tôi. Mặc dù tôi không phải là người đọc nhanh hay đọc một cách ngấu nghiến, nhưng tôi nhận thấy việc đọc các tác phẩm dài đã có ảnh hưởng sâu sắc đến tôi trong suốt cuộc đời mình.

Và vì đọc sách quan trọng với tôi, nên viết lách cũng vậy: viết không chỉ cho phép chúng ta truyền tải ý tưởng của mình, mà chính hành động viết còn buộc chúng ta phải kiểm chứng và chắt lọc chúng — vừa làm cho ý tưởng trở nên vững chắc hơn, vừa tạo ra phương tiện để chia sẻ chúng.

Nhưng tôi viết những dòng này ngay bây giờ vì — với tư cách là một độc giả — chúng tôi đang rất bực bội: quá nhiều người — những người mà chúng tôi vốn yêu quý và tôn trọng! — đang viết (hoặc đứng tên) các bài viết rõ ràng là do LLM tạo ra. Chúng tôi, những độc giả, còn lại những câu hỏi hóc búa dành cho những người đang quảng bá các bài viết do LLM tạo ra: bạn nghĩ độc giả không nhận ra sao? Hay bạn nghĩ độc giả không quan tâm?

Để trả lời câu hỏi đầu tiên, độc giả hoàn toàn có thể nhận ra. Đối với những người đọc rộng, dấu vết của LLM rõ ràng đến mức giống như việc người viết quên kéo khóa quần vậy. Thực tế, nó gây khó chịu đến mức tôi phải tin rằng những người viết bằng LLM hoặc là không đọc đủ nhiều để thấy những dấu hiệu cấu trúc hiển nhiên của LLM — hoặc (và?) họ thậm chí còn không đọc lại nội dung của chính mình. (Một lời thú nhận: với những bài viết đặc biệt tệ hại, tôi đã từng tưởng tượng đến việc bắt tác giả phải đọc to chúng lên, vì chắc chắn rằng chính họ cũng sẽ không thể chịu nổi thứ rác rưởi mà họ đang ép chúng tôi phải tiêu thụ.)

Đối với câu hỏi thứ hai, độc giả thực sự rất quan tâm. Trên thực tế, những dấu hiệu của văn phong LLM gây khó chịu đến mức ("và đây là lý do tại sao cách đặt vấn đề đó lại quan trọng!") não bộ của chúng tôi tự kích hoạt cơ chế "thoát hiểm" do LLM gây ra, khiến chúng tôi bỏ dở bài viết ngay giữa chừng như một hành động tự bảo vệ mình. Và việc dùng ngôi thứ nhất số nhiều ở đây là có chủ đích: như Cynthia Dunlop đã viết, trong số 668 nhà phát triển trả lời khảo sát của cô, 78% "ngừng đọc ngay lập tức" khi họ phát hiện ra dấu vết của LLM. Và có những hậu quả kéo dài hơn cả bài viết đó: 71% người trả lời trong khảo sát của Cynthia cũng "tránh xa tác giả đó trong tương lai" (!!). Điều đáng nói là, những người được hỏi không tìm kiếm sự hoàn hảo về ngôn ngữ, mà là sự chân thực: 98% cho biết họ thích một bài viết (dù chưa hoàn hảo) của chính tác giả hơn là một bài viết được LLM trau chuốt. Cuối cùng, hãy thận trọng khi bác bỏ những người tham gia khảo sát của Cynthia là một nhóm tự chọn: những độc giả tích cực trên mạng xã hội chính là những người có khả năng chia sẻ lại hoặc quảng bá các bài viết mà họ yêu thích — họ là những người tiên phong và là những người định hình xu hướng cho văn phong trực tuyến.

Tại sao mọi người lại có phản ứng này? Ngoài việc phải chịu đựng những thói quen văn phong gây khó chịu, khi đọc một bài viết có sự hỗ trợ đáng kể từ LLM, chúng tôi — những độc giả — không biết đâu là thật và đâu là giả. Như tôi đã viết trong RFD 576, sử dụng LLM để viết là phá vỡ khế ước xã hội giữa người viết và người đọc: chúng tôi, những độc giả, không nên phải vất vả để hiểu một câu văn mà chính người viết cũng không bỏ công sức để tạo ra.

Liệu sự phản kháng của độc giả có quan trọng không? Nếu cần phải nói rõ, khi bạn sử dụng LLM để viết một bài công khai, bạn không còn viết cho chính mình hay để kiểm chứng ý tưởng của bản thân nữa — mục đích duy nhất là phục vụ độc giả. Nếu độc giả chọn phớt lờ bạn (có lẽ là mãi mãi!), bạn sẽ tự làm hại chính mình: thay vì thu hút độc giả, bạn sẽ chủ động đẩy họ ra xa. Vì vậy, gạt bỏ những đánh giá khác về việc sử dụng nó sang một bên, việc dùng LLM sẽ ngày càng trở nên… kém hiệu quả.

Về khía cạnh này, tôi nhớ đến quá trình phát triển của thư rác (spam) qua email. Đã có thời điểm vào đầu những năm 2000, mọi người (một cách hợp lý!) lo sợ rằng sự bùng nổ của thư rác sẽ đặt dấu chấm hết cho email. Đây là thời kỳ trước khi mạng xã hội phổ biến, và email là ứng dụng "sát thủ" tiêu biểu của Internet; việc chúng ta mất email vào tay thư rác mang lại cảm giác vô cùng chán nản. Nhưng vào cuối những năm 2000, chúng ta đã bước sang một trang mới: bộ lọc thư rác được cải thiện đến mức làm suy yếu nền kinh tế của thư rác. Hơn nữa, khi thư rác được kiểm soát hiệu quả, hậu quả của việc bị gắn nhãn là thư rác trở nên ngày càng nghiêm trọng. Ngày nay, các doanh nghiệp hợp pháp rất cẩn trọng trong cách họ sử dụng email hàng loạt; bị gắn nhãn là thư rác đồng nghĩa với việc phá hủy tên miền và làm hoen ố thương hiệu của bạn.

Cuộc chiến chống thư rác bắt đầu xoay chuyển khi chúng ta có thể xác định nó trên quy mô lớn; liệu điều tương tự có thể xảy ra với các bài viết do LLM tạo ra không? Giống như thư rác, ảnh hưởng của LLM rất dễ nhận biết đối với con người khi đọc; chắc chắn đây là một vấn đề có thể giải quyết được chứ?

Cho đến gần đây, kết quả về vấn đề này vẫn còn rất trái chiều. Tôi đã thử sử dụng chính các LLM để nhận diện LLM, nhưng tôi thấy tỷ lệ âm tính giả của chúng quá cao: chúng rất hào hứng chấp nhận những thứ mà tôi chắc chắn là do LLM tạo ra. Các dịch vụ khác dường như chỉ tìm kiếm những dấu hiệu LLM cơ bản, nhưng là một người hâm mộ (và không hề hối lỗi!) việc sử dụng dấu gạch ngang (em-dash), những kỹ thuật hời hợt này khiến tôi cảm thấy lo lắng (và tôi thấy chúng không đáng tin cậy đến mức không thể sử dụng thường xuyên).

Cuối năm ngoái, Pangram Labs đã ra mắt mô hình Pangram 3 của họ. Tôi thấy đó là một bước nhảy vọt so với các công cụ phát hiện khác và đã trở thành một người dùng nhiệt tình. Quan trọng là, qua nhiều tháng sử dụng (đặc biệt là trên các mẫu mà tôi biết rõ nguồn gốc), tôi thấy tỷ lệ dương tính giả của nó rất thấp: khi Pangram xác định một văn bản phần lớn do AI viết, tôi có thể khẳng định với sự chắc chắn rằng LLM đã tham gia rất nhiều vào đó. (Tôi thấy tỷ lệ âm tính giả của nó cao hơn mức tôi mong muốn, nhưng đó là cái giá nhỏ phải trả cho một tỷ lệ dương tính giả thấp.)

Hơn một tháng trước, họ đã giới thiệu Pangram 4, thứ mà tôi thấy là một bước cải tiến vượt bậc so với Pangram 3 vốn đã ấn tượng: theo kinh nghiệm của tôi, nó có tỷ lệ dương tính giả thấp đến kinh ngạc và tỷ lệ âm tính giả cũng thấp (nghĩa là: độ chính xác rất cao!). Tôi thấy nó hiệu quả đến mức (và sự mất lòng tin vào những tiếng nói sử dụng LLM diễn ra quá nhanh chóng) nên gần đây tôi đã mở rộng RFD 576 để quy định rõ ràng về việc viết bài công khai, cụ thể là yêu cầu các bài viết công khai của Oxide phải được Pangram xác nhận là do con người viết. Như tôi đã giải thích trong RFD, tiêu chuẩn cho các bài viết công khai của chúng tôi không chỉ là không sử dụng LLM để viết, mà là độc giả phải có niềm tin rằng nó không phải do LLM tạo ra — và ngày càng có nghĩa là phải "sạch" theo tiêu chuẩn Pangram. Đối với những tổ chức coi trọng sự chân thực trong tiếng nói của mình, tôi khuyến khích áp dụng chính sách tương tự cho những người viết dưới danh nghĩa của họ. (Đang nhìn thẳng vào bạn đấy, Rust Foundation!)

Quả thực, Pangram đã trở nên quan trọng với rất nhiều người trong chúng tôi đến mức tôi rất vui mừng khi đồng sáng lập kiêm CEO của Pangram Labs, Max Spero, gần đây đã tham gia chương trình Oxide and Friends cùng chúng tôi. Tôi muốn giới thiệu cuộc thảo luận đó không chỉ vì các chi tiết kỹ thuật của Pangram, mà còn vì cách Adam đưa ra một tham chiếu hoàn hảo (dù lúc đó chưa được đánh giá cao) từ phim The Simpsons: khi tôi ví việc viết bằng LLM giống như việc mang đồ ăn mua mang về ra đãi khách và nhận đó là món mình tự nấu, Adam đã nói đùa rằng kiểu viết đó giống như "steamed hams", ám chỉ việc Hiệu trưởng Skinner cố gắng biến món Krusty Burgers thành một công thức gia truyền lâu đời. Ngoài tham chiếu phù hợp đó, thật thú vị khi nghe những hiểu biết của Max về điều gì đã làm cho Pangram 4 trở nên đặc biệt hiệu quả — và tại sao hiệu quả của nó dường như lại gây ra một vài tiếng la ó phản đối đầy nghi ngờ.

Vì vậy, người viết hãy cẩn thận: độc giả đang nổi dậy. Bạn nên hoàn toàn chuẩn bị tinh thần rằng bài viết của mình sẽ bị chạy qua Pangram. Nếu quan điểm của bạn là chúng tôi nên chấp nhận việc LLM tạo ra văn bản từ câu lệnh (prompt) của bạn, thì hãy tiết kiệm thời gian cho tất cả chúng tôi và chỉ cần đưa cho chúng tôi câu lệnh đó là được. Hoặc tốt hơn nữa, hãy cân nhắc làm những gì mà các thế hệ nhà văn đi trước đã làm, và coi câu lệnh đó như một bộ khung để bạn tự viết bài của mình! Tất nhiên, điều này không có nghĩa là LLM không thể giúp bạn — LLM là những biên tập viên tuyệt vời! — chỉ là bạn có lẽ không nên để nó viết thay cho bạn nếu bạn thực sự mong đợi những người còn lại trong chúng tôi đọc nó.