Chứng minh bạn là con người: AI, họa sĩ Trung Quốc và làn sóng 'token hóa' sáng tạo

Zilan Qian là cộng tác viên nghiên cứu tại Oxford China Policy Lab và có bằng Thạc sĩ về Khoa học Xã hội trên Internet tại Đại học Oxford.

Vòng đời của AI, từ khâu huấn luyện đến đầu ra, đã đan xen vào cuộc sống của các họa sĩ minh họa Trung Quốc theo những cách đầy nghịch lý. Máy móc đã được nạp dữ liệu từ các tác phẩm của họ, học hỏi cách họ thể hiện, và giờ đây đang thay thế chính họ. Trong quá trình đó, nó buộc họ phải trả lời một câu hỏi mà vài năm trước không ai nghĩ sẽ trở nên cấp bách đến vậy: làm thế nào để chứng minh bạn là con người?

Cho đến nay, câu trả lời liên quan đến các phòng xử án, các buổi livestream và thị trường lao động. Nó bao gồm các cơ chế quản lý kiểm soát chặt chẽ đầu ra của AI nhưng lại nới lỏng với đầu vào, một cộng đồng luôn săn lùng dấu vết của AI trong tác phẩm của nhau và yêu cầu các phiên vẽ trực tiếp để làm bằng chứng cho tính nhân bản, cùng một hệ thống giáo dục đã đào tạo các họa sĩ tạo ra chính xác loại sản phẩm nhất quán, có thể sao chép mà AI làm tốt hơn và rẻ hơn. Cuối cùng, câu hỏi có lẽ không nằm ở việc làm sao để chứng minh bạn là con người, mà là tại sao bằng chứng đó lại trở nên khó đưa ra đến vậy. Tôi cho rằng câu trả lời không nằm ở những gì AI đã học được từ con người, mà ở những gì con người đã xây dựng từ rất lâu trước khi nó xuất hiện: một hệ thống thi cử đào tạo các nghệ sĩ trẻ thông qua các tiêu chuẩn hóa và luyện tập lặp đi lặp lại, trông giống một cách đáng lo ngại với quy trình huấn luyện AI. Suy cho cùng, đằng sau nỗ lực chống lại AI của các họa sĩ minh họa Trung Quốc là cơ sở hạ tầng giáo dục rộng lớn khiến con người trở nên không thể phân biệt được với máy móc. Vậy, nếu có, loại biểu đạt nào xuất hiện từ hệ thống đó sẽ không thể bị "token hóa"?

Đây là câu chuyện về các họa sĩ minh họa Trung Quốc. Đây cũng là câu chuyện về những gì chúng ta đã xây dựng trước khi AI xuất hiện, và những gì chúng ta đang khám phá về chính mình kể từ khi nó đến.

Vào tháng 12 năm 2023, vụ kiện đầu tiên tại Trung Quốc giải quyết vấn đề liệu việc huấn luyện AI có cấu thành hành vi vi phạm bản quyền hay không đã được bốn họa sĩ minh họa đệ trình lên Tòa án Internet Bắc Kinh chống lại Xiaohongshu. Xiaohongshu đã phát triển dịch vụ vẽ AI của riêng mình, Trik AI, ra mắt vào tháng 4 năm 2023 để cho phép người dùng "tạo tác phẩm nghệ thuật" bằng cách tải lên một bức ảnh. Bốn nhà sáng tạo phát hiện ra rằng một số tác phẩm do Trik AI tạo ra trông cực kỳ giống với những gì họ đã sản xuất trong quá khứ. Các họa sĩ khẳng định rằng việc sử dụng trái phép tác phẩm của họ để huấn luyện mô hình của Trik đã vi phạm quyền sao chép của họ. "Tất cả các loại cọ tôi dùng trong tranh, cách tôi vẽ hoa, tất cả đều là của riêng tôi và mang đặc điểm cá nhân của tôi. Nhưng bạn có thể thấy từ tranh của nó những nét đặc trưng trong nghệ thuật của tôi," một nghệ sĩ cho biết.

Ngược lại, Xiaohongshu lập luận rằng đây là "sử dụng hợp lý" (fair use) theo Luật Bản quyền Trung Quốc. Theo bằng chứng hiện có, chưa có phán quyết nào được công bố. Xiaohongshu đã gỡ bỏ Trik AI ngay sau khi vụ việc gây chú ý, nhưng điều đó không ngăn được ngày càng nhiều dịch vụ và nền tảng tạo tác phẩm nghệ thuật bằng AI xuất hiện.

Các học giả pháp lý Trung Quốc cho rằng Trung Quốc đang áp dụng cách tiếp cận quản lý "khoan dung vừa phải", nhấn mạnh vào việc kiểm soát nội dung do AI tạo ra (AIGC) ở hạ nguồn trong khi áp dụng lập trường cởi mở hơn đối với việc huấn luyện ở thượng nguồn. Cấu trúc này mang ý nghĩa kép đối với các họa sĩ minh họa: họ không chỉ có rất ít cơ sở pháp lý để chống lại việc tác phẩm của mình bị nạp vào máy, mà như câu chuyện tiếp theo cho thấy, các biện pháp kiểm soát hạ nguồn được thiết kế để bắt AI cuối cùng lại có thể bắt nhầm chính họ.

Vào ngày 29 tháng 10 năm 2025, một buổi livestream vẽ tranh bất thường đã diễn ra. Thay vì chỉ cho người hâm mộ cách tạo ra một tác phẩm và trò chuyện với họ như các buổi livestream vẽ tranh thông thường ở Trung Quốc, buổi livestream này là một thỏa thuận cá cược — đặt cược xem liệu họa sĩ khởi xướng buổi livestream có thể tái tạo tác phẩm của họ trong thời gian thực mà không cần sử dụng AI hay không.

Họa sĩ này, lấy nghệ danh là "Angel from Mercury" (viết tắt là Shuixing), đã đăng một tác phẩm được đặt hàng trên Xiaohongshu, và nền tảng này đã gắn cờ là "có thể chứa AI". Theo các quy định về dán nhãn AI có hiệu lực từ tháng 9 năm 2025, các nền tảng bắt buộc phải tự động phát hiện và gắn cờ AIGC nghi vấn (Thông tin chi tiết về hệ thống dán nhãn AI của Trung Quốc có thể tìm thấy trong bài giải thích: Labelling AI-Generated Content in China), nhưng cả máy móc và người kiểm duyệt đều chật vật trong việc đưa ra kết luận.

Để xóa bỏ nghi ngờ, Shuixing đã ký một thỏa thuận cá cược với một họa sĩ khác, và cả hai đã livestream cảnh mình vẽ để chứng minh tính nhân bản. Trên luồng phát, Shuixing đã hoàn thành một bức minh họa đầy đủ, nhưng người cáo buộc vẫn không bị thuyết phục mà không đưa ra thêm bằng chứng nào. Toàn bộ vụ cá cược kết thúc mà không được giải quyết. Nhưng đây không phải là trường hợp duy nhất.

Ngay từ năm 2022, việc phân biệt AIGC với tranh vẽ của con người đã trở thành một chủ đề trong cộng đồng họa sĩ minh họa. Vì AI tạo sinh hoàn toàn dựa trên việc thu thập nghệ thuật của con người mà không có sự đồng ý, việc sử dụng công nghệ này mang theo một sự kỳ thị xã hội nặng nề. Trong bối cảnh đó, cộng đồng đã bắt đầu cái mà một số người mô tả là một "cuộc săn phù thủy", dẫn đến nhiều thỏa thuận cá cược lớn nhỏ và các phiên livestream vẽ tranh để chứng minh tính xác thực. "Chứng minh bạn là con người" đã trở thành một chuẩn mực trong giới họa sĩ, và việc thể hiện quá trình bàn tay con người vẽ từng nét một dường như là bằng chứng cuối cùng mà con người có thể sử dụng để chứng minh mình là con người.

Nếu nghệ thuật do AI tạo ra không thể phân biệt được với tác phẩm của con người, thì việc một thứ gì đó có phải là AI hay không chỉ trở thành một mặt của đồng xu. Mặt trái khó chịu của cuộc săn phù thủy là: ai cần lao động của con người nếu AI có thể làm điều tương tự?

Vào tháng 5 năm 2023, China Economic Weekly đã đưa tin về "làn sóng người đầu tiên bị sa thải vì AI", trong đó họa sĩ minh họa là một nghề nghiệp tiêu biểu. Bài báo giữ giọng điệu thận trọng và bi quan. Nó nêu tên một số họa sĩ có sự nghiệp bị ảnh hưởng tiêu cực bởi AIGC. Vào thời điểm đó, Stable Diffusion và Midjourney đã trở nên phổ biến ở Trung Quốc, đủ tốt để thực hiện các tác vụ cụ thể như tạo hình ảnh nhưng chưa đủ khả năng thực hiện các công việc thiết kế khác từ đầu đến cuối. Hầu hết mọi người suy đoán rằng khả năng hiện tại của AI sẽ dần ăn mòn quy trình làm việc của các họa sĩ minh họa, cả những người đã làm trong ngành và sinh viên tại các học viện nghệ thuật. "Tôi đoán bây giờ các giảng viên từ các học viện nghệ thuật không thể biết liệu họ có nên tiếp tục chọn sinh viên dựa trên khả năng phác thảo của họ hay không," một người được phỏng vấn cho biết. Điều này ngày càng được phản ánh qua việc thay đổi các lựa chọn chuyên ngành tại các trường đại học. Các trường đại học Trung Quốc đang cắt giảm chuyên ngành nhanh chóng — 12.000 chuyên ngành đã bị loại bỏ từ năm 2021 đến 2025, phần lớn là các ngành nhân văn và nghệ thuật. Trong số 16 chuyên ngành bị hủy bỏ bởi Đại học Truyền thông Trung Quốc (CUC) vào năm 2025 có nhiếp ảnh, thiết kế truyền thông thị giác và minh họa, chuyên ngành cuối cùng vốn từ lâu được coi là một trong những chương trình chủ lực của CUC.

Và đây là sự thay thế được nhà nước khuyến khích. Kể từ năm 2021, nhà nước đã tích cực thúc đẩy "sáng tạo AIGC" — bao gồm việc phát động các chiến dịch, cuộc thi và hội nghị khác nhau để khuyến khích mọi người tạo phim, video và hình ảnh bằng AI — định vị AI như một biên giới sáng tạo mới thay vì một mối đe dọa. Ngay cả trước khi kêu gọi phổ biến AI trong mọi khía cạnh của mọi ngành công nghiệp vào năm 2025, nhiều doanh nghiệp đã đón nhận AIGC, dẫn đến tình trạng mất việc làm cho các họa sĩ minh họa cấp trung và cấp thấp. Southern Daily đưa tin rằng đến năm 2023, nhiều vị trí thiết kế nghệ thuật tại các công ty game đã bắt đầu biến mất. Các họa sĩ minh họa từng rất được ưa chuộng tại các công ty game hạng hai, nhưng ngày càng đối mặt với tình trạng sa thải hàng loạt. Trong nhiều năm, các công ty công nghệ đã huấn luyện AI chuyên biệt cho thiết kế game. Và đó là năm 2023: một hình ảnh Will Smith do AI tạo ra còn chật vật không thể ăn xong đĩa mì spaghetti mà không ăn luôn cả cái nĩa và ngón tay của mình.

Một số người lạc quan hơn về tương lai và lập luận rằng AI không phải là đối thủ mà là một công cụ — con người sẽ không bị thay thế bởi AI, mà bởi những con người khác biết sử dụng AI. Trên thực tế, với việc nhà nước khuyến khích AIGC, một cộng đồng "nghệ sĩ AIGC" đã xuất hiện. Một số người không có nền tảng nghệ thuật và coi AI là một công cụ dân chủ hóa, trao quyền cho họ tạo ra nghệ thuật ngay cả khi không cần trải qua quá trình đào tạo gian khổ để tốt nghiệp trường nghệ thuật. Một số nhà sáng tạo khác đã tích lũy nhiều năm kinh nghiệm cũng đã chuyển sang AI như một phương pháp mới để khám phá, với một số ví dụ nổi bật như phim ngắn AI của đạo diễn lừng danh Giả Chương Kha (Jia Zhangke) và triển lãm "Nghệ thuật đa phương thức" do AI tạo ra của Giả Hồng Quân (Jia Hongjun), một họa sĩ tranh thủy mặc kỳ cựu và là giáo sư tại Học viện Mỹ thuật Trung ương.

Dù kháng cự hay đón nhận, nạp dữ liệu hay bị nạp dữ liệu, tất cả các nhà sáng tạo đều đang tìm kiếm cùng một thứ: bằng chứng về tính nhân bản — bằng chứng cho thấy việc làm con người vẫn có ý nghĩa, và sự bảo vệ để không bị trở nên không thể phân biệt được với AI. Phần lớn những gì các họa sĩ minh họa ở Trung Quốc trải qua là đặc thù trong bối cảnh của họ: các chế độ pháp lý, hệ tư tưởng cộng đồng và hệ thống giáo dục nghệ thuật cụ thể. Nhưng cuộc đấu tranh tìm kiếm bằng chứng đó là điểm chung. Liệu ba phản ứng phổ biến này — quản lý, kỳ thị, đón nhận — như cách các họa sĩ minh họa Trung Quốc đã sử dụng trong các câu chuyện trên, có đủ để "chống AI" cho con người?

Một số người lập luận — và thực sự yêu cầu — rằng quy định phải trở thành bằng chứng bảo vệ con người khỏi AI. Chính sách chắc chắn là hữu ích, nhưng nó không phải là bằng chứng.

Trong một thế giới lý tưởng, chính sách lẽ ra đã phải hành động đủ sớm để lượng dữ liệu khổng lồ trên internet — phần lớn trong số đó, như tác phẩm và phong cách của các họa sĩ minh họa, đáng lẽ phải được bảo vệ bản quyền — không rơi vào dữ liệu huấn luyện AI. Nhưng hầu hết các nơi, dù là Trung Quốc, Mỹ hay EU, đều hành động quá muộn, hoặc thậm chí vẫn chưa hành động. Hơn nữa, trong khi bản quyền dường như là ứng cử viên tự nhiên vì nó tồn tại để bảo vệ tính nguyên bản của con người, thì trên thực tế, nó bảo vệ các biểu đạt cụ thể khỏi bị sao chép, thay vì bảo vệ chính phong cách nghệ thuật, vốn thường là một cách nhìn, một ngôn ngữ thị giác, một thẩm mỹ đặc trưng. Và ngay cả sự bảo vệ hẹp hơn đó cũng có giới hạn, vì các phán quyết ban đầu của tòa án quận tại Mỹ hầu hết đều ủng hộ các nhà phát triển AI khi dữ liệu huấn luyện được thu thập hợp pháp.

Trong một thế giới không tưởng tương tự, chính sách có thể giúp chúng ta phân biệt đầu ra của AI với đầu ra của con người, để nghệ thuật do con người tạo ra không bị các nền tảng gắn cờ nhầm là AI và mọi người sẽ không buộc tội lẫn nhau. Tuy nhiên, trên thực tế, việc quản lý đầu ra của AI không hề dễ dàng ngay cả khi đã có quy định. Trung Quốc đã xây dựng một trong những chế độ dán nhãn AIGC công phu nhất thế giới — và như bài viết này và bài giải thích khác cho thấy, kết quả là một hệ thống ngăn chặn các tác phẩm của con người có phong cách nhất quán cùng với thư rác AI, biến việc chứng minh tính nhân bản của bạn thành một màn trình diễn công khai, và tạo ra các thị trường lách luật vốn là bất hợp pháp nhưng lại không thể tránh khỏi về mặt cấu trúc. Chừng nào cơ quan quản lý chưa tìm ra giải pháp kỹ thuật hoàn hảo 100% trong việc phân biệt đầu ra của con người và AI — điều ngày càng trở nên bất khả thi đối với nghệ thuật và văn bản kỹ thuật số, nơi con người có thể ngày càng nội tâm hóa phong cách của đầu ra AI và ngược lại, chưa kể đến sự đồng sáng tạo giữa người và AI — thì công chúng sẽ mãi mãi mắc kẹt trong việc đặt câu hỏi liệu một thứ gì đó có phải là AI hay không.

Nếu chính sách không thể bảo vệ chúng ta khỏi việc bị nạp vào AI hoặc phân biệt chúng ta với nó, liệu chúng ta có nên dựa vào nỗ lực cộng đồng? Giống như cộng đồng họa sĩ minh họa Trung Quốc, nhiều không gian sáng tạo khác, chẳng hạn như các nhà văn trên Substack, đã tranh luận gay gắt về đầu ra "giống AI". Một trong những quan điểm chính thống về viết lách, rất giống với cách các họa sĩ minh họa Trung Quốc săn phù thủy đồng nghiệp của họ, là những bài viết bị coi là do AI tạo ra cần phải bị kỳ thị. Trích lời nhà văn Substack xuất chúng Sam Kriss: "Tôi có thể nhận ra. Tôi luôn có thể nhận ra. Bạn nghĩ tôi sẽ không chú ý, nhưng tôi sẽ làm vậy. Không có chỗ trốn khỏi tôi đâu. Nếu bạn để AI viết thay bạn, tôi sẽ phát hiện ra, và tôi sẽ giết bạn." Logic đằng sau việc đánh giá thấp đầu ra của AI nghe có vẻ hợp lý, đặc biệt là đối với các nhà sáng tạo con người. Một phần là vì đầu ra của AI là "vô nghĩa", vì nó bị coi là thiếu ý tưởng chân thực và quá trình tư duy; một phần là vì bản thân AI có hại cho các nhà sáng tạo vì nó được nuôi dưỡng bởi tác phẩm của họ mà không có sự đồng ý. Bất kể lý do cho sự kỳ thị AI là gì, các phương pháp này đều không hoàn hảo và nguy hiểm. "Tôi có thể nhận ra" dựa trên một bản năng con người rất độc đáo mà đáng tin cậy nhất ở những người bản ngữ đã tương tác với AI một thời gian — điều này, mặc dù có vẻ lớn đối với một số cộng đồng nhất định, vẫn là một phần rất nhỏ của thế giới sử dụng tiếng Anh để viết. Trớ trêu hơn nữa là để tránh bị đánh giá là AI, con người bắt đầu thay đổi quá trình sáng tạo tự nhiên của mình — tránh dùng dấu gạch ngang dài (em dash) trong văn bản hiện tại, và có thể thay đổi kỹ thuật vẽ và quay phim trong tương lai — điều này trớ trêu thay lại làm mất hiệu lực của những gì họ coi là con người có khả năng phán đoán khác biệt một cách chân thực và vốn có so với AI. Cuộc săn phù thủy vốn được cho là để bảo vệ ranh giới giữa con người và AI, nhưng cuối cùng lại buộc con người phải viết ít giống chính mình hơn để không bị nhầm với những cỗ máy mà họ đang cố gắng phân biệt. [Ghi chú từ biên tập viên Lily: bạn sẽ phải cướp dấu gạch ngang dài từ tay tôi — và nếu việc ChinaTalk sử dụng dấu gạch ngang dài làm bạn khó chịu, bạn có thể khiếu nại với Truman Capote.]

Đối lập với sự quản lý và kỳ thị cố gắng ngăn chặn AI đến với con người là thái độ đón nhận công nghệ. Khi AI trở nên quá tài năng sau khi được huấn luyện trên tác phẩm của con người và giống với khả năng của con người, việc sử dụng AI và nâng cấp bản thân dường như là một trong số ít cách để không bị thay thế ở cấp độ cá nhân. Bằng cách đón nhận AI trong sáng tạo nội dung, các họa sĩ minh họa Trung Quốc và các nghệ sĩ khác có thể tạo ra các thể loại nghệ thuật mới và làm cho mình cạnh tranh hơn trên thị trường.

Tuyên bố "đón nhận AI" này mơ hồ đến mức nghe có vẻ hợp lý. Đón nhận chính xác là cái gì? Trung Quốc đang đón nhận AI bằng cách cải cách mạnh mẽ các chương trình đại học: cắt giảm 12.000 chuyên ngành và thêm 10.200 chuyên ngành mới. Có vẻ như họ đang trang bị cho tương lai AI bằng cách thay thế các chuyên ngành "vô dụng" như nghệ thuật và nhân văn bằng AI và robot, nhưng một câu hỏi mở là làm thế nào bản thân AI với tư cách là một chuyên ngành có thể tồn tại trước sự tiến bộ của AI. Bài học hôm nay về giàn giáo có thể sớm lỗi thời vào ngày mai, trong khi đột nhiên gu thẩm mỹ "lỗi thời" lại trở nên quan trọng hơn khi thế giới tràn ngập các trang web "vibe-code-y" với giao diện người dùng màu be được đánh bóng quá mức. Thật khó để đặt cược tất cả vào thứ mà chưa ai có thể nhìn thấy hình dạng: AI sẽ đi đến đâu, nó sẽ phát triển kỹ năng gì tiếp theo, hay nó sẽ giết chết nghề nghiệp nào, và chúng ta, những cá nhân, chỉ còn biết khám phá trong bóng tối và sợ hãi những điều chưa biết.

Vấn đề sâu xa hơn với việc đón nhận cũng giống như vấn đề làm suy yếu sự kỳ thị: cả hai cuối cùng đều là quá trình con người điên cuồng tổ chức lại bản thân xung quanh AI, thay đổi hành vi để đáp ứng một mục tiêu không ngừng di chuyển, và hoảng loạn mà không có mục đích.

Vấn đề thực sự, trong cả hai trường hợp, là cái mà triết gia Günther Anders gọi là "nỗi nhục Promethean": cảm giác thấp kém mà con người phát triển trước những cỗ máy hoàn hảo, có thể sao chép của chính mình, và sự thôi thúc phải tạo hình lại bản thân theo hình ảnh của máy móc. Cho dù chúng ta kháng cự AI hay đón nhận nó, quá trình cơ bản vẫn giống nhau: sự nội tâm hóa máy móc như một điểm tham chiếu. Ngay cả những người cố gắng "bảo tồn tính khác biệt của con người" bằng cách phân biệt đối xử với những gì họ coi là "sáng tạo AI" cũng đã để AI định nghĩa họ, vì họ không còn sáng tạo như chính mình mà là đối lập của một cỗ máy.

"Nỗi nhục" đó, thúc đẩy sự căm ghét cực độ hoặc sự điên cuồng cực độ, khiến chúng ta dự đoán một cách vô mục đích và chuẩn bị thay đổi khi AI thay đổi. Khi AI bắt đầu sử dụng dấu gạch ngang ngắn (en-dash) thay vì dấu gạch ngang dài (em-dash), hoặc khi công việc thời thượng tiếp theo không còn là "kỹ sư khai thác" (harness engineer), chúng ta thay đổi theo, mà không hỏi tại sao — và chúng ta cuối cùng bị AI kiểm soát. Không phải theo nghĩa AI thông minh hơn con người và cai trị nhân loại, cũng không phải AI của Mỹ hay AI của Trung Quốc cuối cùng cai trị thế giới, mà là sự khó đoán của tiến bộ AI (nó sẽ có thể làm gì, nó sẽ giỏi đến mức nào, khi nào khả năng của nó sẽ lan tỏa) và sự lo âu mà nó tạo ra kiểm soát những gì chúng ta học và cách chúng ta hành động. Chúng ta đánh mất quyền tự chủ của mình vào nỗi sợ hãi của chính con người trước khi đánh mất nó vào bất kỳ AI siêu việt nào.

Nhưng tại sao chúng ta có thể dễ dàng đánh mất quyền tự chủ vào nỗi sợ hãi — nỗi sợ bị sử dụng, bị giống và bị thay thế? Liệu chúng ta có đang trên một quỹ đạo không thể đảo ngược để bị tiêu thụ bởi, hợp nhất với, và dần dần bị thay thế bởi công nghệ mà chúng ta đã xây dựng? Lý do cho sự thất bại của ba phương pháp này ít liên quan đến sự nghiêm ngặt của chúng mà liên quan nhiều hơn đến nhị nguyên giả "con người vs. máy móc" mà chúng được xây dựng dựa trên đó. Chúng không hoạt động chính xác vì nhị nguyên đó đang tan rã, và đã tan rã ngay cả trước khi có AI. Trước khi AI biết nói, viết và vẽ như con người, con người đã tự huấn luyện mình nói, viết và vẽ như máy móc, điều này một lần nữa có thể được minh chứng bằng hành trình của các họa sĩ minh họa Trung Quốc.

Ở Trung Quốc, học vẽ hiếm khi là một câu chuyện màu hồng về những thần đồng đón nhận sự khám phá tự do và bay bổng với sự sáng tạo của họ. Thay vào đó, quy trình đào tạo sinh viên nghệ thuật không khác biệt lắm so với quy trình của AI. Giống như các sinh viên STEM ưu tú có thể đang chuẩn bị cho Olympic Toán học Quốc tế (IMO) và gaokao cùng một lúc, hầu hết sinh viên nghệ thuật đi theo hai con đường: gaokao và yikao (, viết tắt của, kỳ thi chung để tuyển sinh các chuyên ngành nghệ thuật) kết hợp lại quyết định liệu họ có thể được nhận vào các học viện nghệ thuật tốt hay không, với kết quả gaokao thấp hơn được bù đắp bằng điểm yikao cao hơn.

Giống như gaokao, yikao để lại rất ít chỗ cho sự sáng tạo và trói buộc mọi thứ bằng các số liệu. Đối với môn vẽ, bài thi bao gồm ba phần (phác thảo, vẽ than và màu), mỗi phần được hướng dẫn bởi một đề bài rất cụ thể như "vẽ một ông già mặc áo khoác đang ngồi yên" và được chấm điểm dựa trên các tiêu chí rất cụ thể. Nhiều sinh viên dựa vào các tổ chức gia sư với sách hướng dẫn và các khóa học cấp tốc, một số trong đó có sinh viên vẽ 14 giờ một ngày trong nhiều tháng cùng với việc học gaokao. Hầu hết quá trình đào tạo đó là công việc lặp đi lặp lại để tinh chỉnh kỹ năng thay vì sáng tạo tự do, đó chính xác là những gì AI giỏi thay thế. Rất giống với cách các sinh viên khác chuẩn bị cho gaokao, sinh viên yikao thức dậy lúc 6:20 và đến studio, dành 10 phút nghỉ cho mỗi bữa sáng, trưa và tối, và dành thời gian còn lại để chuyển đổi giữa ba môn thi cho đến khi kết thúc lớp học cuối cùng lúc 22:30. Một số tiếp tục vẽ trong ký túc xá trước khi ngủ.

Nhưng không phải ai đi theo con đường này cũng muốn trở thành nghệ sĩ. Dù là định kiến hay thực tế, một số lượng đáng kể sinh viên chọn nghệ thuật chỉ vì họ không thấy tương lai trong việc thi gaokao. Như một giáo viên điêu khắc tại Học viện Nghệ thuật Trung Quốc (CAA) ở Hàng Châu, một trong hai học viện nghệ thuật hàng đầu tại Trung Quốc, đã quan sát: "Rất nhiều người thực sự có năng khiếu nghệ thuật; tài năng của họ chỉ khiến họ trôi dạt khỏi các tiêu chuẩn đo lường trong hệ thống học thuật."

Hơn nữa, đây là một hệ thống được xây dựng dựa trên một phiên bản rất cụ thể của chế độ nhân tài, nơi các nỗ lực được chấm điểm theo các tiêu chuẩn cực kỳ có thể chuẩn hóa, từ đó nuôi dưỡng các kỹ năng cực kỳ có thể tự động hóa. Việc chấm điểm bao gồm bốn vòng, với vòng đầu tiên duyệt qua hàng chục ngàn bài thi được chấm thông qua "" (cưỡi ngựa xem hoa) — liếc nhìn thứ gì đó rất nhanh mà không đủ cẩn thận — khi các giáo viên phân loại các bức vẽ thành đạt và không đạt dựa trên tác động thị giác tức thì: liệu độ tương phản sáng-tối có rõ ràng từ xa, hay bố cục có dễ đọc hay không. Sau vòng đầu tiên, bốn vòng xếp hạng lại lặp đi lặp lại theo sau, nơi các bài thi được phân loại vào các dải điểm và sau đó được xem xét nhiều lần, với những bài có vẻ quá cao được chuyển xuống một dải, và những bài có vẻ quá thấp được chuyển lên một dải. Quá trình tiếp tục cho đến khi mọi bài thi đều ổn định ở một số điểm mà đa số giám khảo đồng ý.

Khi hệ thống cần chọn lọc từ đám đông và thể hiện mình là công bằng, các số liệu trở thành một chuẩn mực, con người trở thành "kỹ năng", và mục đích của cuộc sống trở thành sự hữu dụng cho xã hội. Sinh viên được đào tạo dựa trên các bài thi cũ để dự đoán bài thi tiếp theo; điểm thi trở thành chuẩn mực; một bằng đại học tốt là phần thưởng của việc làm mọi thứ đúng cách, và cuối cùng, một người trở nên hữu dụng vì họ sở hữu những kỹ năng nhất định. Mọi thứ nghe có vẻ đáng sợ tương tự như cách bạn huấn luyện một AI, ngay cả việc chấm điểm các tác phẩm nghệ thuật yikao: một lượt duyệt nhanh đầu tiên lọc độ dễ đọc chung không khác gì cách dữ liệu tiền huấn luyện được loại bỏ để đảm bảo chất lượng ở quy mô lớn; các vòng xếp hạng lại của con người hội tụ về điểm số đồng thuận trông giống như chú thích đa lượt với hiệu chuẩn giữa các người đánh giá; và điểm cao nhất thuộc về những sinh viên yikao đã nội tâm hóa chính xác nhất những gì hệ thống khen thưởng, điều này cũng tương tự đối với các mô hình AI.

Quay lại năm 1967, nhà sử học người Mỹ Lewis Mumford lập luận rằng những cỗ máy đầu tiên không được làm bằng kim loại mà bằng con người, với quân đội, các nhóm lao động và bộ máy quan liêu tổ chức con người thành các bộ phận tiêu chuẩn hóa, có thể thay thế cho nhau. Gọi đó là "megamachine" (siêu máy móc), ông chỉ ra rằng cấu trúc này đã tồn tại từ thời đại kim tự tháp, rất lâu trước khi máy móc như một khái niệm được cụ thể hóa. Hệ thống thi nghệ thuật ở Trung Quốc là một siêu máy móc: sinh viên được đào tạo để vận hành "như một đơn vị cơ khí duy nhất gồm các bộ phận chuyên biệt, được phân chia, lồng vào nhau" — một người phác thảo lành nghề hoặc một họa sĩ minh họa có kinh nghiệm, người vận hành thay vì sáng tạo. Như cụm từ tuyên truyền nổi tiếng thời Mao — "hãy là một chiếc đinh ốc". Và một chiếc đinh ốc bằng người có thể bị thay thế bởi một chiếc đinh ốc thật.

Do đó, điều cho phép AI thay thế con người không phải là bản thân AI — đó là một quá trình cơ giới hóa đã có từ rất lâu trước đó. Chúng ta đã xây dựng các chế độ quản trị bảo vệ đầu ra hơn là quy trình. Chúng ta đánh giá nội dung dựa trên các đặc điểm có thể theo dõi thay vì tính nguyên bản. Chúng ta đã thiết kế các hệ thống giáo dục đào tạo các kỹ năng có thể sao chép hơn là tầm nhìn sáng tạo chân thực. Rất lâu trước khi AI xuất hiện, chúng ta đã coi trọng đầu ra hơn quy trình, đánh giá con người dựa trên các tiêu chuẩn hóa, và khen thưởng loại sự nhất quán mà máy móc một ngày nào đó sẽ làm tốt hơn và rẻ hơn. Chúng ta đã đào tạo con người như cách chúng ta huấn luyện AI. Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi việc phân biệt họ đang trở nên khó khăn — hoặc rằng các cỗ máy, sau khi học hỏi từ chúng ta, giờ đây đang dạy chúng ta những gì chúng ta đã coi trọng từ lâu.

Hãy đăng ký Substack của Zilan!!

Zilan biết ơn Conor McGlynn, Afra Wang, Amber Hu và Kayla Blomquist vì phản hồi của họ đối với các bản thảo trước đó.

Tác giả thừa nhận việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để lên ý tưởng và biên tập, và hy vọng độc giả không phiền với những dấu gạch ngang dài được gõ bởi con người thực sự.