Trong kỷ nguyên AI, viết lách có thể là nghề nghiệp an toàn nhất

Ngày nay, giới công nghệ đang chật vật thay đổi quy trình làm việc để đáp ứng các chỉ tiêu năng suất mới tăng gấp 5 lần, trong khi vẫn bị đè nặng bởi "nợ nhận thức" (cognitive debt) từ những đoạn mã do AI tạo ra. Với mỗi mô hình mới được ra mắt, khoảng cách ngày càng nới rộng và con người dần trở thành nút thắt cổ chai trong vòng lặp, tiến gần hơn đến sự lỗi thời với tư cách là những "lập trình viên".

Trong khi mô tả công việc của lập trình viên đang bị thay đổi hoàn toàn, thì việc viết lách lại không bị ảnh hưởng nhiều một cách đáng ngạc nhiên. Các LLM đã trở nên rất giỏi trong việc tạo mã, nhưng tôi kinh hãi trước thứ rác rưởi mà chúng phun ra dưới dạng văn xuôi. Chúng luôn tuân theo cùng một nhịp điệu máy móc, những câu sáo rỗng và lặp đi lặp lại cùng một vốn từ vựng nhàm chán. Chúng lấy những bài viết đầy cảm xúc dù còn vụng về của tôi và biến nó thành một thứ văn chương nhựa dẻo vô hồn dưới danh nghĩa "cải thiện văn phong". Những gì chúng viết ra không truyền tải được bất kỳ sự thấu hiểu hay chiều sâu thực sự nào. Tôi nghĩ tất cả chúng ta đang phát triển một phản ứng bài xích tự nhiên đối với văn bản do AI tạo ra. Nó bị mắc kẹt trong "thung lũng kỳ lạ" (uncanny valley) và có lẽ sẽ còn ở đó rất lâu.

Tôi ngày càng tin rằng các LLM sẽ không sớm đe dọa những cây bút thực thụ. Dự đoán của tôi dựa trên ba quan sát dưới đây. Hãy cho tôi biết lập luận của tôi sai ở đâu.

Sự chững lại của văn xuôi

Trạng thái "mắc kẹt trong đống rác" của văn bản do LLM tạo ra không phải do thiếu nỗ lực. Các phòng thí nghiệm AI đã cố gắng hết sức để cải thiện văn phong nhưng đều đâm đầu vào tường. Các ông lớn về LLM chắc chắn rất muốn tung ra khả năng viết lách tốt hơn để thống trị thị trường marketing, viết quảng cáo và xuất bản với chi phí biên bằng không.

Hãy nhìn vào các mô hình hình ảnh, giọng nói và thậm chí là video. Chúng tiến bộ nhanh chóng vì có thể mở rộng quy mô bằng cách tăng tham số và năng lực tính toán. So với sự tiến bộ vượt bậc đó, các mô hình văn bản đã chững lại đáng kể về khả năng biểu đạt, chiều sâu và tính chân thực. Tôi nghĩ rằng việc vượt qua 20% cuối cùng này là cực kỳ khó khăn (điều này cũng áp dụng cho các mô hình hình ảnh, giọng nói và video).

Viết lách là một "bài toán hóc búa" (wicked problem)

Trong lý thuyết hệ thống, một "bài toán hóc búa" là vấn đề thiếu công thức xác định, thiếu quy tắc dừng rõ ràng và không có giải pháp đúng đắn khách quan. Viết lách chính là bài toán hóc búa tối thượng, bởi bối cảnh luôn thay đổi, một tác phẩm không bao giờ thực sự hoàn thiện khâu biên tập, và thước đo thành công thực sự về cơ bản là mang tính chủ quan.

Việc phân loại các lĩnh vực dọc theo phổ "độ hóc búa" này giải thích tại sao AI thống trị một số lĩnh vực nhất định nhưng lại tạo ra thứ rác rưởi hoàn toàn ở những lĩnh vực khác:

Viết lách có thể là một bài toán "AI-complete"

Không giống như lập trình – vốn là sự tương tác đơn phương với một trình biên dịch có tính quyết định – văn xuôi là bài toán song phương được điều khiển bởi "Thuyết tâm trí" (Theory of Mind). Nó đòi hỏi khả năng mô phỏng liên tục trạng thái tinh thần của người đọc trong thời gian thực. Để viết một cách đơn giản và thuyết phục, bạn phải theo dõi những gì người đọc đã biết, quản lý tải nhận thức của họ qua từng câu chữ và dự đoán lập luận đó sẽ tác động đến họ như thế nào.

Vì các LLM thiếu một mô hình tinh thần chủ động về một độc giả cụ thể, chúng chỉ đang tối ưu hóa xác suất thống kê của từ tiếp theo trên một tập dữ liệu khổng lồ. Chúng không thể đồng cảm với người đọc vì chúng không có trải nghiệm sống của con người. Và chúng không hề có bất kỳ sự ràng buộc hay trách nhiệm nào (skin in the game).

Lợi thế so sánh và tín hiệu đắt giá

Để làm rõ vấn đề này, hãy viện dẫn David Ricardo và kinh tế học cổ điển. Định luật lợi thế so sánh chỉ ra rằng ngay cả khi một bên có thể sản xuất mọi thứ hiệu quả hơn bên kia, cả hai vẫn có lợi khi chuyên môn hóa vào nơi mà chi phí cơ hội tương đối của họ là thấp nhất. Nói cách khác, ngay cả khi AI có lợi thế tuyệt đối về tốc độ gõ phím và tạo khối lượng nội dung với chi phí biên bằng không, sức lao động của con người vẫn bị chi phối bởi chi phí cơ hội của việc sử dụng các nguồn lực khan hiếm sao cho ít lãng phí nhất.

Chi phí cơ hội cho một con người khi đốt cháy năng lực nhận thức khan hiếm của mình vào các tác vụ chung chung và lặp đi lặp lại giờ đây là vô hạn. Thay vào đó, nỗ lực của con người sẽ tỏa sáng ở nơi AI thất bại, đó là giải quyết các bài toán hóc búa và thúc đẩy sự sáng tạo.

Đây là nơi kinh tế học gặp gỡ sinh học tiến hóa, khi "bằng chứng công việc của con người" (human proof-of-work) trở thành tín hiệu đắt giá tối thượng. Trong tự nhiên, một tín hiệu đắt giá (như đuôi công hay gạc nai) có tác dụng vì nó tốn kém để tạo ra và không thể làm giả. Khi rác rưởi từ AI tràn ngập web, thì theo cùng một logic đó, giá trị kinh tế sẽ chuyển dịch hoàn toàn sang giọng nói chân thực của con người.

Không giống như giới công nghệ, những người viết lách không cần phải thay đổi bất cứ điều gì trong cách làm việc để tối ưu hóa lợi thế so sánh và nắm bắt tín hiệu đắt giá này. Khi AI đang loại bỏ sự phức tạp ngẫu nhiên của phần mềm để phơi bày sự phức tạp vốn có của nó, những người làm công nghệ đang chật vật thích nghi. Nhưng những cây bút giỏi luôn phải vật lộn với sự phức tạp vốn có của giao tiếp ở biên giới của những bài toán hóc búa, và họ vẫn không hề bị lay chuyển. Và có lẽ, chính việc lập trình đang dần trở thành một hình thức viết lách sáng tạo, mang nhiều quan điểm cá nhân và tính kiến trúc hơn.