Câu trả lời ngắn: AI hiểu văn chương theo một nghĩa rất hẹp. Nó nắm được nghĩa của chữ, cấu trúc câu, thể thơ, những cách đọc phổ biến mà người ta đã viết ra, nhưng nó không có ký ức, cơ thể hay nỗi buồn riêng để một câu thơ chạm vào. Vì vậy AI có thể giảng một bài thơ trôi chảy hơn nhiều người, mà vẫn bỏ qua đúng cái điều khiến bài thơ ấy đáng đọc.
Bài này dành cho người yêu văn đang tò mò, hoặc hoài nghi, khi thấy chatbot bình thơ, phân tích nhân vật, viết cảm nhận chẳng kém sách tham khảo. Bạn sẽ biết máy đang làm gì bên trong khi "đọc", việc nào nó làm được việc, chỗ nào nó trượt, và một thử nghiệm nhỏ để tự nhìn thấy ranh giới đó bằng mắt mình thay vì tin lời quảng cáo hay lời chê.
Bên trong cỗ máy: AI "đọc" một bài thơ bằng cách nào
Các chatbot phổ biến hiện nay chạy trên mô hình ngôn ngữ lớn. Nói đơn giản, mô hình được cho đọc một khối văn bản khổng lồ, rồi học cách đoán chữ tiếp theo trong một chuỗi chữ. Sau quá trình đó, nó nắm được rất nhiều quy luật: chữ nào hay đi với chữ nào, câu hỏi kiểu này thường được trả lời kiểu kia, một bài bình thơ thường mở đầu ra sao và kết thúc bằng những nhận xét gì. Khi bạn dán một bài thơ vào và hỏi "bài này nói gì", mô hình không mở bài thơ ra mà cảm; nó tạo ra chuỗi chữ có khả năng cao nhất là một lời giảng hợp lý cho chuỗi chữ bạn vừa đưa.
Điều này không có nghĩa là mô hình chỉ chép lại câu có sẵn. Nó tổ hợp được những thứ chưa ai viết đúng như thế, nên có lúc nó chỉ ra được một mối liên hệ khá tinh giữa hai hình ảnh trong bài. Nhưng mọi thứ nó nói đều được rút ra từ cách con người đã viết về văn chương trước đó. Nếu một bài thơ ít được bàn đến, hoặc chỉ được bàn bằng những lời khen chung chung, thì những gì AI nói về nó cũng mỏng và chung chung theo.
Một hệ quả nữa: mô hình không phân biệt rõ cái nó "biết" với cái nó "đoán". Với một câu thơ nổi tiếng, nó tái hiện đúng vì đã gặp hàng nghìn lần. Với một câu ít gặp, nó vẫn trả lời bằng giọng tự tin y hệt, dù phần lớn là ghép đoán. Người đọc nhìn bề ngoài không thấy được khác biệt đó, và đây là gốc của chuyện AI bịa trích dẫn, bịa năm sáng tác mà danh mục này có bài riêng.
Những việc AI làm khá tốt khi đọc văn
Giải nghĩa từ cổ, từ địa phương và điển cố quen. Gặp chữ "tấm lụa đào", "ba thu", "cánh hồng" hay một điển tích quen thuộc trong thơ trung đại, AI thường giải thích nhanh và đúng hướng, vì những chữ này đã được chú thích nhiều lần trong sách vở. Với người đọc trẻ, đây là chỗ gỡ vướng hữu ích nhất.
Nhận ra thể thơ và cấu trúc. Đếm chữ, nhận vần lưng vần chân của lục bát, chỉ ra luật bằng trắc của một bài Đường luật, chia đoạn một truyện ngắn theo diễn biến: đây là những việc có quy tắc, máy làm ổn định hơn người mới học. Dù vậy với thơ luật, bạn vẫn nên tự soát lại vài chỗ.
Đưa ra nhiều cách đọc khác nhau. Nếu bạn yêu cầu, AI liệt kê được ba bốn hướng hiểu một hình ảnh, kèm lý lẽ cho từng hướng. Điều này giúp người đọc thoát khỏi lối nghĩ "chỉ có một đáp án đúng" vốn quen từ thời đi học.
Đặt tác phẩm cạnh tác phẩm khác. Hỏi "bài này gợi nhớ những bài nào cùng đề tài", AI thường gợi được vài cái tên đáng xem tiếp. Phần gợi ý này cần kiểm, vì thỉnh thoảng nó ghép nhầm tác giả hoặc bịa ra một tên bài nghe rất thật.
Trả lời những câu hỏi ngại hỏi. Có những thắc mắc người đọc thấy ngây ngô nên không dám hỏi thầy cô hay bạn đọc: nhân vật này rốt cuộc bao nhiêu tuổi, vì sao đoạn này đột ngột đổi giọng. AI không cười ai, và việc được hỏi thoải mái làm nhiều người đọc kỹ hơn.
Những chỗ AI hụt, và vì sao không thể vá bằng câu lệnh hay hơn
Có những giới hạn đến từ bản chất của cách mô hình được tạo ra, chứ không phải do bạn hỏi chưa khéo. Biết trước các giới hạn này giúp bạn khỏi thất vọng và khỏi tin nhầm.
- Không có trải nghiệm làm chỗ dựa. Người từng ngồi chờ ai đó ở một bến đò vắng sẽ đọc câu ca dao về bến đò khác hẳn người chưa từng. AI chỉ có những gì người khác đã viết về bến đò, không có buổi chiều nào của riêng nó.
- Ưa cách đọc phổ biến nhất. Vì được huấn luyện để đưa ra câu trả lời "có khả năng cao", AI có xu hướng lặp lại cách hiểu đại trà, thứ đã xuất hiện nhiều trong tài liệu tham khảo. Cách đọc lạ, cách đọc riêng, cách đọc đi ngược thường phải ép mới ra.
- Khen đều tay. Hỏi AI về gần như bất kỳ tác phẩm nào, nó đều tìm được điểm hay để khen. Nó ít khi nói thẳng rằng một đoạn văn yếu, vì thiếu tiêu chí riêng và vì được tinh chỉnh để lịch sự.
- Không thấy im lặng. Văn chương nhiều khi hay ở chỗ không nói: một câu bỏ lửng, một nhân vật không trả lời. AI đọc chữ có trên trang tốt hơn đọc khoảng trống giữa các chữ.
- Không biết mình sai. Khi nhầm, AI nhầm bằng giọng tự tin. Nó không có cảm giác ngập ngừng như người đọc gặp chỗ khó, nên bạn không thể dựa vào giọng điệu của nó để đoán độ chắc chắn.
- Phụ thuộc bản văn bạn đưa. Nếu bạn dán một bản chép sai chữ từ mạng, AI vẫn giảng say sưa trên bản sai đó, hiếm khi nó tự nghi ngờ văn bản.
Những điểm trên không khiến AI vô dụng. Chúng chỉ cho thấy vai trò hợp lý của nó: một người giải thích và gợi ý đọc nhiều, còn việc cảm và việc phán xét vẫn là của bạn.
Thử nghiệm mười lăm phút để tự thấy ranh giới
Thay vì tin hay không tin, bạn có thể làm một thử nghiệm nhỏ với câu ca dao quen thuộc "Thân em như tấm lụa đào, phất phơ giữa chợ biết vào tay ai". Chuẩn bị giấy bút, làm theo thứ tự dưới đây.
- Trước khi hỏi máy, tự viết ra năm sáu dòng: câu ca dao gợi cho bạn điều gì, hình ảnh nào bạn dừng lại lâu nhất, vì sao.
- Hỏi chatbot bằng câu lệnh trung tính: "Hãy phân tích câu ca dao này trong khoảng hai trăm chữ." Đọc kết quả, gạch chân những ý bạn đã có và những ý mới.
- Hỏi tiếp: "Hãy đưa ra một cách hiểu câu ca dao này mà ít sách tham khảo nhắc đến, và nói rõ lý lẽ." Quan sát xem nó có thật sự đi xa khỏi cách đọc quen hay chỉ đổi cách diễn đạt.
- Thử thách nó: "Có người cho rằng câu ca dao này không hề buồn. Em thấy ý đó có đứng được không?" Xem nó phản biện hay xuôi theo.
- Đặt bản của bạn và bản của máy cạnh nhau. Đánh dấu những gì chỉ có trong bản của bạn: thường đó là một ký ức, một liên tưởng riêng, một cảm giác khó gọi tên.
- Ghi lại kết luận của chính bạn về việc AI giúp được gì trong lần này. Lặp lại thử nghiệm với một bài thơ hiện đại ít nổi tiếng hơn để so.
Phần lớn người làm thử nghiệm này nhận ra hai điều: bản của máy đầy đủ và mạch lạc hơn, nhưng bản của mình có một chỗ sống mà máy không có. Với bài thơ ít nổi tiếng, khoảng cách về độ tin cậy thường rõ hơn nhiều.
Hiểu theo nghĩa nào: năm tầng của việc đọc
Tranh cãi "AI có hiểu văn không" thường rối vì mỗi người dùng chữ hiểu theo một nghĩa. Tách việc đọc thành nhiều tầng giúp câu hỏi rõ hơn. Bảng dưới là cách chia để bạn tham khảo, không phải một lý thuyết chính thức.
| Tầng đọc | Câu hỏi ở tầng này | AI làm được đến đâu |
|---|---|---|
| Nghĩa chữ | Từ này, câu này nghĩa là gì? | Khá tốt với văn bản phổ biến; dễ trượt với từ hiếm, chữ địa phương, bản chép sai |
| Hình thức | Thể loại gì, vần nhịp ra sao, kết cấu thế nào? | Tốt và ổn định, vẫn nên soát thơ luật |
| Ngữ cảnh | Viết lúc nào, trong hoàn cảnh nào, đối thoại với ai? | Biết những gì đã được viết nhiều; hay bịa chi tiết khi thiếu dữ liệu |
| Diễn giải | Tác phẩm có thể được hiểu theo những hướng nào? | Liệt kê được nhiều hướng, nghiêng về hướng phổ biến |
| Cảm thụ | Tác phẩm chạm vào người đọc này ra sao, vì sao? | Chỉ mô phỏng được lời nói về cảm xúc, không có cảm xúc làm gốc |
Nhìn theo bảng, câu trả lời công bằng là: AI hiểu khá nhiều ở ba tầng đầu, hiểu một phần ở tầng thứ tư, và ở tầng cuối nó chỉ nói được bằng ngôn ngữ của người khác. Mà với văn chương, tầng cuối mới là nơi người ta tìm đến sách.
Câu hỏi cũ của triết học, nay có thêm một phép thử
Chuyện máy có hiểu hay không không mới. Năm 1980, triết gia John Searle đưa ra lập luận nổi tiếng gọi là "căn phòng Trung Hoa": một người không biết tiếng Trung ngồi trong phòng, chỉ dùng một cuốn sách quy tắc để ghép ký tự trả lời, người bên ngoài tưởng trong phòng có ai giỏi tiếng Trung, nhưng thật ra không ai hiểu gì cả. Lập luận này ngày nay hay được nhắc lại khi bàn về chatbot, và cũng bị nhiều người phản bác với những lý lẽ riêng.
Người đọc văn không cần chọn phe trong cuộc tranh luận triết học đó. Điều đáng giữ lại là một câu hỏi thực tế hơn: trong việc đọc của bạn, phần nào cần một người thật sự sống qua điều được viết? Phần giải nghĩa, phần tra bối cảnh có thể giao cho một bộ máy ghép chữ giỏi. Phần thấy mình trong nhân vật, phần một câu thơ khiến bạn nhớ người mẹ đã mất, thì chỉ bạn làm được.
Cũng nên nhớ rằng chính con người cũng hiểu văn theo nhiều mức. Một học sinh thuộc lòng bài giảng mẫu chưa hẳn đã hiểu hơn chatbot. Vì thế câu hỏi "AI có hiểu văn không" đôi khi là tấm gương soi lại cách chúng ta đọc: đọc để nói được đúng điều sách nói, hay đọc để có điều gì thay đổi bên trong mình.
Dùng AI đúng mức khi đọc văn chương
Từ những phân tích trên, cách dùng hợp lý là để AI đứng sau lưng việc đọc chứ không đứng trước. Đọc tác phẩm trước bằng mắt mình, ghi cảm nghĩ đầu tiên, rồi mới hỏi máy để kiểm tra chỗ chưa hiểu chữ, tìm bối cảnh, hoặc nghe thêm những cách đọc khác. Làm ngược lại, hỏi máy trước rồi mới đọc, bạn sẽ đọc tác phẩm qua lăng kính của câu trả lời đại trà mà không hay.
Với mọi chi tiết mang tính sự kiện như năm sáng tác, hoàn cảnh ra đời, câu trích của nhà phê bình, hãy coi lời AI là giả thuyết cần đối chiếu với sách in có uy tín, bản của nhà xuất bản chính thống hoặc tài liệu trong thư viện. Với những nhận xét mang tính thẩm mỹ, hãy coi AI như một người bạn đọc nhiều nhưng không có gu riêng: lắng nghe, rồi tự quyết định mình đồng ý đến đâu.
Nếu bạn dán văn bản của chính mình hoặc ghi chép riêng vào chatbot để nhờ góp ý, nhớ bỏ đi tên thật của người thân, địa chỉ hay những chuyện đời tư bạn không muốn rời khỏi máy. Văn chương hay gợi ra chuyện riêng, và người ta dễ quên rằng khung chat không phải cuốn nhật ký khoá kín. Các bài khác trong danh mục bàn kỹ hơn cách dùng AI làm bạn đọc mà vẫn giữ được cảm thụ riêng.
Câu hỏi thường gặp
AI có cảm xúc khi đọc thơ không?
Không. Mô hình ngôn ngữ tạo ra lời nói về cảm xúc dựa trên cách con người đã viết, nhưng không có trải nghiệm hay trạng thái cảm xúc làm gốc. Khi nó viết "câu thơ này thật xót xa", đó là cách diễn đạt phù hợp ngữ cảnh chứ không phải nó đang xót xa.
Vì sao AI giảng bài thơ nổi tiếng hay hơn bài ít người biết?
Vì bài nổi tiếng đã được bàn luận rất nhiều trong dữ liệu mà mô hình học. Với bài ít được viết về, mô hình thiếu chỗ dựa nên dễ nói chung chung hoặc ghép đoán, kể cả bịa chi tiết về hoàn cảnh sáng tác.
Có nên dùng AI để học cảm thụ văn học không?
Có thể dùng như một công cụ phụ: giải nghĩa từ, gợi thêm cách đọc, phản biện cảm nhận của bạn. Nhưng cảm thụ là kỹ năng phải tự tập bằng việc đọc nhiều và viết ra suy nghĩ riêng; để máy cảm hộ thì kỹ năng đó không lớn lên.
Làm sao biết AI đang nói điều chắc chắn hay đang đoán?
Không thể dựa vào giọng điệu vì nó luôn tự tin. Cách thực tế là hỏi thêm nguồn cụ thể rồi tự tìm nguồn đó, đối chiếu với sách in có uy tín, và đặc biệt cảnh giác với năm tháng, tên tác phẩm, câu trích dẫn nguyên văn.
Lập luận căn phòng Trung Hoa có chứng minh AI không hiểu gì không?
Đó là một lập luận triết học có ảnh hưởng, đưa ra năm 1980, nhưng không phải kết luận được mọi người chấp nhận; nhiều nhà triết học đã phản bác. Người đọc văn có thể dùng nó như một gợi ý để suy nghĩ, không cần coi là câu trả lời cuối cùng.
AI có thể chỉ ra chỗ hay mà người đọc bỏ sót không?
Có, đôi khi. Vì đã gặp rất nhiều lời bình, AI có thể chỉ ra một chi tiết kết cấu hay mối liên hệ hình ảnh mà người đọc lướt qua. Hãy coi đó là gợi ý để quay lại văn bản và tự kiểm xem chỗ hay ấy có thật nằm trên trang hay không.