Những tiếng thì thầm lo ngại đã trở thành ồn ào, xoay quanh cùng một nỗi ám ảnh: “Bộ não bạn khi dùng ChatGPT”, “AI đang khiến bạn ngu đi”, “AI đang giết chết tư duy phản biện.”
Nếu trước đây, nỗi sợ là về một trí tuệ siêu việt có thể hủy diệt nhân loại và biến Trái Đất thành nhà máy sản xuất kẹp giấy, thì nay, khi chatbot đang đi theo con đường của Google – từ điều kỳ diệu trở thành điều hiển nhiên – nỗi lo cũng đổi hướng: từ tận thế sang thoái hóa. Giới giáo viên, hơn ai hết, nói rằng họ bắt đầu thấy sự “thối rữa” (rot). Thuật ngữ chỉ hiện tượng này nghe chẳng đẹp nhưng không sai: mất kỹ năng (de-skilling).
Nỗi lo này không hề viển vông. Trẻ em nhờ Gemini tóm tắt Twelfth Night của Shakespeare có thể chẳng bao giờ học cách vật lộn với Shakespeare. Luật sư trẻ dùng AI Harvey để phân tích vụ án có thể sẽ chẳng bao giờ phát triển được năng lực diễn giải mà lớp đàn anh từng coi là điều hiển nhiên. Một nghiên cứu ở Anh cho thấy: người trẻ phụ thuộc vào AI nhiều hơn khi tìm thông tin và ra quyết định, và họ đạt điểm tư duy phản biện thấp hơn.
Thực tế, “mất kỹ năng” không phải điều mới. Nó đi cùng mọi công nghệ lớn. Từ khi con người có chữ viết, người ta đã lo rằng trí nhớ và trí tuệ sẽ suy tàn. Trong Phaedrus (thế kỷ IV TCN), Socrates kể chuyện thần Thoth dâng tặng vua Thamus món quà chữ viết – “một công thức cho trí nhớ và trí tuệ.” Nhưng Thamus cảnh báo: chữ viết sẽ khiến con người quên lãng, đánh đổi lao động của ký ức lấy dấu vết trên giấy cói – nhầm lẫn giữa vẻ ngoài của hiểu biết với hiểu biết thực sự. Socrates đồng tình: chữ viết không biết đối thoại, không phân biệt hiền nhân với kẻ ngu, và bất lực khi bị hiểu sai.
Trớ trêu thay, chính nhờ Plato viết lại mà ta biết câu chuyện đó. Và quả thật, những người phê phán chữ viết không hoàn toàn sai. Trong các nền văn hóa truyền khẩu, các thi nhân, griot hay người kể sử có thể ghi nhớ hàng trăm năm phả hệ hay trường ca. Chữ viết khiến những năng lực đó không còn cần thiết. Giờ đây, ta có thể tiếp nhận tư tưởng mà không cần vật lộn với nó.
Nhưng cái mất ở góc nhìn này lại là cái được ở góc nhìn khác. Viết mở ra những lãnh địa trí tuệ mới: bình chú, luật pháp, lịch sử, khoa học. Nhà nghiên cứu Walter Ong nói ngắn gọn: “Viết là công nghệ tái cấu trúc tư duy.” Mỗi bước tiến công nghệ đều như thế. Sau này, hệ thống định vị vệ tinh đã chấm dứt vai trò của kỹ năng sử dụng kính lục phân. Chúng làm phai mờ năng lực cá nhân nhưng nâng cao hiệu suất tập thể. Tuy nhiên, có những mất mát sâu hơn: không chỉ thay đổi điều con người làm được, mà cả điều họ cảm thấy mình là ai.
Thập niên 1980, nhà tâm lý xã hội Shoshana Zuboff quan sát các nhà máy giấy ở miền Nam nước Mỹ khi chuyển từ điều khiển thủ công sang máy tính hóa. Những công nhân từng “chạm vào bột giấy để biết độ dính” giờ ngồi trong phòng lạnh nhìn màn hình số. “Làm việc qua máy tính, cảm giác khác hẳn,” một người nói. “Giống như bạn đang cưỡi một con ngựa khỏe, nhưng có ai đó ngồi sau lưng cầm cương.” Công việc nhanh, sạch, an toàn hơn – nhưng mất ý nghĩa.
Tương tự, nhà xã hội học Richard Sennett kể lại chuyện tiệm bánh ở Boston: thập niên 1970, thợ làm bánh là những người Hy Lạp đoán độ chín bằng mắt, bằng mũi – họ tự hào về nghề. Đến thập niên 1990, người làm bánh chỉ cần chạm vào màn hình Windows. Bánh vẫn ngon, nhưng thợ biết họ không còn là “người làm bánh” nữa. Một người đùa: “Bây giờ tôi có thể làm bánh, đóng giày, in ấn – nghề gì cũng biết!” Ý cô là: chẳng cần kỹ năng thật nào cả.
Trong thế giới trung lưu thế kỷ 19, yêu âm nhạc nghĩa là chơi nhạc: bốn tay một đàn, biến bản giao hưởng Brahms thành trải nghiệm trong phòng khách. Rồi máy hát đĩa ra đời. Piano phủ bụi. Bạn có thể “triệu hồi” dàn nhạc về nhà, nhưng cái giá là mất đi cảm giác sống trong bản nhạc.
Nỗi xa cách đó lặp lại ở mọi công nghệ. Khi máy tính tay ra đời, kỹ năng tính nhẩm mờ đi. Kỹ sư MIT Victor Weisskopf từng cảnh báo đồng nghiệp: “Máy tính hiểu câu trả lời – nhưng tôi không nghĩ các anh hiểu câu trả lời.”
Trí tuệ con người, thật ra, luôn vượt khỏi giới hạn của hộp sọ – lan vào công cụ, ký hiệu, và người khác. Từ khắc xương, bảng đất sét, đến ổ cứng, chúng ta luôn cất giữ suy nghĩ của mình vào thế giới. Điều đó khiến trí tuệ trở thành di sản văn hóa, tích lũy qua thế hệ. Bonobo sống trong hiện tại sinh thái; con người sống trong lịch sử.
Nhưng tích lũy dẫn đến chuyên môn hóa: không ai còn biết làm tất cả. Giờ đây, thậm chí hai nhà vật lý cũng có thể không hiểu nhau. “Kiến thức” trở thành mối quan hệ – khả năng định vị, diễn giải và kết nối tri thức của người khác. Chúng ta sống trong mạng lưới trí tuệ phân tán, nơi “hiểu biết” là kết quả của hợp tác. Rồi AI đến – và mạng lưới đó có thêm một thành viên mới.
Các mô hình ngôn ngữ lớn làm mờ ranh giới giữa “biết rằng” và “biết cách”. Chúng phản hồi, đối thoại, học từ chính mình. Google từng được xem là phần mở rộng của trí nhớ; ChatGPT lại khiến người ta cảm thấy như đang nói chuyện với một tâm trí khác. Câu hỏi trở thành: trí tuệ con người đang được khuếch đại, hay đang bị thay thế?
Ta không thể “nhét lại con thần” vào bình, nhưng ta có thể chọn phép thuật mà nó thi triển. Khi nói về mất kỹ năng, ta thường nghĩ đến cá nhân mất khả năng – phi công không còn giỏi bay tay, bác sĩ không còn tự phát hiện khối u. Nhưng trong thế giới hợp tác, vấn đề không phải người so với máy, mà là người dùng máy so với người không dùng máy.
Có người lo rằng dựa dẫm vào AI sẽ khiến chúng ta ngu đi; người khác – như Dario Amodei của Anthropic – lại mơ về “một quốc gia của thiên tài.” Thực tế có lẽ nằm ở giữa: hiệu quả của con người trong kỷ nguyên AI phụ thuộc vào cách họ làm việc cùng AI, không phải thay thế nó.
Các nghiên cứu cho thấy: khi người và máy phối hợp tốt – như bác sĩ dùng AI phát hiện polyp hay lập trình viên dùng GitHub Copilot – kỹ năng không biến mất, mà chuyển dịch: từ sản xuất sang đánh giá, từ tốc độ sang phán đoán. Điều đó đòi hỏi con người phải giữ trách nhiệm và khả năng phản biện: không xem đầu ra của máy là sự thật, mà là giả thuyết cần kiểm chứng.
Nhưng để hợp tác, con người phải có năng lực trước đã. Bạn không thể “mất kỹ năng” nếu chưa từng có. Và đó là lý do giáo dục đang khủng hoảng. Làm sao dạy sinh viên trong khi “cỗ máy làm bài tập giỏi nhất thế giới” nằm ngay trong túi họ?
Một thí nghiệm ở Harvard cho thấy: sinh viên học vật lý với AI gia sư không chỉ học nhanh hơn mà còn hứng thú hơn. AI không đưa ra đáp án sẵn, mà đóng vai trò huấn luyện viên – hướng dẫn, gợi ý, điều chỉnh nhịp độ. Đó chính là bản chất của dạy kèm hiệu quả: sự chú ý cá nhân.
AI có thể đảm nhiệm những phần nhàm chán – kiểm tra phép tính, nhắc ghi đơn vị – để giáo viên tập trung vào việc lớn hơn: truyền cảm hứng, định hướng nghề nghiệp, phát hiện sinh viên gặp khó khăn.
Tất nhiên, vẫn có nguy cơ của mất kỹ năng bào mòn: khi con người giám sát máy móc quá lâu mà quên cách tự xử lý. Phi công giám sát tự động lái, chuyên viên phê duyệt bản nháp của hệ thống – họ dần “ở trên vòng lặp”, chứ không còn “trong vòng lặp.” Khi máy trục trặc, họ không còn phản xạ. Giải pháp nằm ở thiết kế tổ chức: duy trì diễn tập định kỳ, buộc con người phải hành động độc lập, giữ cho “kỹ năng dự trữ” không mục rữa.
Nhưng điều đáng sợ nhất là mất kỹ năng nền tảng của chính nhân tính: phán đoán, tưởng tượng, đồng cảm, cảm nhận ý nghĩa. Khi ta học đặt câu hỏi theo cách máy hiểu, chọn trong menu câu trả lời sẵn, ta không còn suy nghĩ, chỉ còn nói lại. Cuộc đối thoại trở nên nông, ngôn từ tự động, hiểu biết thành sự trơn tru rỗng rãi. Đó không chỉ là mất kỹ năng – mà là mất chính mình.
Tuy nhiên, không phải mọi mất mát đều đáng tiếc. Nhiều kỹ năng đã biến mất cùng công nghệ cũ: điện báo Morse, in chì, cắt phim celluloid. Nhiều cái khác biến mất vì đáng ra con người không cần phải gánh: giặt tay, tính nhẩm dài dòng, viết bản thảo xin tài trợ. Một nhà khoa học nói: “Nếu AI giúp tôi rút ngắn phần hành chính, tôi có thêm thời gian để nghiên cứu thật sự.”
Mất kỹ năng cũng có thể dân chủ hóa nghề nghiệp – như AI giúp nhà khoa học không giỏi tiếng Anh viết báo cáo nghiên cứu, hay phụ nữ, người nhập cư có thể làm công việc từng dành riêng cho nam giới khỏe mạnh. Thậm chí, có khi “mất kỹ năng” là tái sinh kỹ năng. Khi công nhân nhà máy giấy không còn phải làm thủ công, họ có thể tập trung vào dự đoán sự cố. Shoshana Zuboff (giáo sư danh dự tại Trường Kinh doanh Harvard, nhà xã hội học và triết gia nổi tiếng người Mỹ; được xem là một trong những học giả có ảnh hưởng lớn nhất về mối quan hệ giữa công nghệ, quyền lực và con người trong kỷ nguyên số) gọi đó là reskilling: kỹ năng hành động chuyển thành kỹ năng tư duy.
Và rồi, như lịch sử cho thấy, mỗi công nghệ vĩ đại đều sản sinh những kỹ năng mới chưa từng tồn tại: kính hiển vi tạo ra nghề vi sinh học, phim ảnh tạo ra nghệ thuật dựng và quay. AI cũng thế. Làm việc với các mô hình ngôn ngữ đang hình thành một loại “thủ công số” mới – nghệ thuật nhắc lệnh, phản biện, hiệu chỉnh, cộng tác với trí tuệ nhân tạo.
Điều khó nhất là phân biệt đâu là kỹ năng cần giữ, đâu là kỹ năng có thể buông. Lịch sử cho thấy: trí nhớ có thể mất, nhưng phân tích được khai sinh; tính nhẩm suy yếu, nhưng khả năng “làm toán” lan rộng; kỹ năng chơi nhạc mờ đi, nhưng khả năng nghe được mở rộng. Câu hỏi hôm nay vẫn vậy: AI sẽ mở rộng trí tuệ ta – hay thu hẹp nó lại?
Từ thời con người khắc ký hiệu lên xương đến khi lập trình máy học, tri thức luôn tuôn chảy từ bàn tay sang công cụ, rồi từ công cụ sang hệ thống. Kỹ năng cá nhân dần hòa vào trí tuệ tập thể. AI chỉ là chương mới nhất trong cuộc học việc dài lâu của loài người với chính những phát minh của mình.
Câu hỏi cấp bách nhất, do đó, là làm thế nào để giữ vững quyền tự chủ của chúng ta: làm thế nào để vẫn là tác giả của các hệ thống hiện sẵn sàng đảm nhận phần lớn suy nghĩ của chúng ta. Mỗi thế hệ đều phải học cách làm việc với những công cụ hỗ trợ nhận thức mới được tiếp thu, cho dù đó là bút stylus, cuộn giấy hay điện thoại thông minh. Điều mới mẻ ở đây là tốc độ và sự tương tác mật thiết: những công cụ học hỏi từ chúng ta khi chúng ta học hỏi từ chúng. Trách nhiệm quản lý giờ đây có nghĩa là bảo đảm rằng những năng lực làm nên bản chất con người chúng ta – khả năng phán đoán, trí tưởng tượng, sự hiểu biết – vẫn tồn tại trong chúng ta. Nếu có một kỹ năng mà chúng ta không thể đánh mất, đó chính là kỹ năng biết được điều gì thực sự quan trọng.
___________
Phỏng dịch từ “The Age of De-Skilling” của Kwame Anthony Appiah, The Atlantic
