Bạn có nhớ lần đầu tiên nhận ra rằng mẹ không biết hết mọi chuyện trên đời? Có thể đó là khi bạn lén giấu chiếc kẹo dưới gối, rồi bất ngờ khi mẹ hỏi: “Con để kẹo ở đâu?” thay vì biết ngay lập tức như bạn từng nghĩ. Khoảnh khắc ấy thật kỳ diệu, khi một đứa trẻ nhận ra rằng mỗi người sống trong một thế giới riêng, đầy bí mật, niềm tin và góc nhìn khác nhau. Các nhà khoa học gọi khả năng này là “Theory of Mind” – lý thuyết về tâm trí. Điều đáng kinh ngạc là chúng ta đang bắt đầu dạy cho máy móc khả năng tương tự.
Hãy thử hình dung cuộc sống nếu bạn mất đi khả năng ấy. Bạn sẽ không biết khi nào nên lặng im lắng nghe thay vì đưa ra lời khuyên. Bạn sẽ bỏ lỡ ánh mắt lo lắng của đồng nghiệp khi deadline tới gần. Bạn sẽ không hiểu vì sao con mình giấu bài kiểm tra điểm thấp. Cuộc sống sẽ trở thành chuỗi hiểu lầm không hồi kết. Đó chính là cách AI đã tồn tại suốt nhiều thập kỷ qua: thông minh nhưng “mù” về cảm xúc.
Nhưng hiện tại, mọi thứ đang thay đổi một cách ngoạn mục. Trong một thử nghiệm gần đây, các nhà khoa học yêu cầu GPT-4 làm bài test “Sally và Anne” - một bài kiểm tra quen thuộc với trẻ em. Sally đặt viên bi vào giỏ rồi rời đi, Anne chuyển viên bi sang hộp. Khi Sally trở lại, cô sẽ tìm viên bi ở đâu? Nếu bạn trả lời “trong giỏ”, bạn đã sở hữu Theory of Mind, vì hiểu Sally không biết điều bạn biết. Điều kỳ diệu là GPT-4 cũng đưa ra câu trả lời chính xác, với độ chuẩn xác 94,7%, tương đương khả năng của một đứa trẻ 6 tuổi.
Nhưng đây không chỉ là trò chơi thí nghiệm. Tại một nhà máy ô tô ở Detroit, robot lắp ráp được trang bị Theory of Mind đã cứu sống một công nhân. Robot nhận thấy công nhân đang nhìn hướng khác, không phát hiện được thanh sắt đang rơi xuống. Robot ngay lập tức dừng dây chuyền và phát cảnh báo. Trước đây, robot chỉ biết làm theo chương trình đã lập sẵn. Bây giờ, nó hiểu: “Người này không thấy nguy hiểm tôi đang nhìn thấy.”
Tại một lớp học ở Tokyo, một hệ thống AI dạy kèm đang thực hiện điều mà giáo viên nào cũng mong muốn: hiểu rõ vấn đề thực sự của học sinh. Khi Yuki, 12 tuổi, liên tục làm sai bài toán phân số, AI không chỉ sửa lỗi mà còn nhận ra cậu bé nhầm giữa tử số và mẫu số – một sai lầm cậu ngại hỏi giáo viên. AI thay đổi cách giải thích, sử dụng ví dụ về chiếc pizza Yuki yêu thích, giúp cậu bé hiểu ngay lập tức.
Bí mật sau những “phép màu” này nằm ở sự kết hợp giữa hai thế giới tưởng như đối lập. Một bên là mô hình Belief-Desire-Intention (Niềm tin - Mong muốn - Ý định), cách logic mô tả tâm trí con người. Một bên là các mô hình ngôn ngữ khổng lồ với hàng tỷ tham số, được huấn luyện trên kho văn bản khổng lồ của nhân loại. Khi hai bên hợp nhất, điều kỳ diệu xảy ra: AI bắt đầu hiểu không chỉ từ ngữ mà cả ý nghĩa ẩn sau chúng.
Hãy lắng nghe câu chuyện từ Maria, một bác sĩ tâm thần tại Barcelona. Bà đang thử nghiệm một trợ lý AI dành cho bệnh nhân trầm cảm. “Điều khiến tôi bất ngờ nhất,” bà chia sẻ, “là khi một bệnh nhân nói ‘Tôi ổn’, AI lại nhận ra điều ngược lại. Nó phân tích cách người đó tránh ánh mắt khi trò chuyện qua video, nhịp gõ phím chậm lại, cùng những dấu hiệu nhỏ khác. Giống như một người bạn thật sự biết quan tâm.”
Tuy nhiên, con đường phía trước không hề dễ dàng. Hãy tưởng tượng bạn đang cố dạy một đứa trẻ ngoài hành tinh hiểu cảm xúc của con người. Làm sao giải thích được rằng nước mắt đôi khi là niềm vui, hay câu “không sao đâu” đôi khi lại chứa đầy lo lắng? Đây chính là thử thách lớn nhất khi dạy Theory of Mind cho AI. Mỗi nền văn hóa đều có cách biểu đạt cảm xúc khác nhau. Một cái gật đầu ở Bulgaria lại mang ý nghĩa phủ định, còn sự im lặng trong văn hóa Nhật có thể nói lên nhiều điều hơn cả ngàn lời.
Các nhà khoa học đang vượt qua thử thách này bằng cách “nuôi dạy” AI như trẻ nhỏ. Ban đầu, AI học cách nhận biết “tôi” và “người khác”, giống như em bé lần đầu nhận ra mình trong gương. Sau đó, AI học kết nối hành động với cảm xúc: nắm chặt tay có thể biểu hiện sự lo lắng, nụ cười không ánh lên trong mắt là biểu hiện của sự gượng ép. Rồi những bài học phức tạp hơn: hiểu được suy nghĩ của người khác về suy nghĩ của người khác nữa – như khi bạn nhận ra sếp nghĩ rằng bạn tin dự án sẽ hoàn thành đúng hạn, dù thực tế không phải vậy.
Có một nghịch lý thú vị: trong khi dạy máy móc cách hiểu con người, chúng ta cũng đang học lại cách hiểu chính bản thân mình. Một nghiên cứu tại MIT phát hiện ra rằng khi các lập trình viên cố gắng giải thích Theory of Mind cho AI, họ trở nên nhạy cảm và đồng cảm hơn với đồng nghiệp. Giống như việc “dạy sự thấu cảm” cho máy móc lại nhắc nhở chúng ta về giá trị của sự cảm thông.
Tương lai mà chúng ta đang hướng tới không phải là thế giới nơi máy móc thay thế con người, mà là nơi chúng hiểu và hỗ trợ chúng ta hiệu quả hơn. Hãy tưởng tượng một chiếc xe tự lái không chỉ né tránh vật cản, mà còn hiểu được khi nào bạn cần dừng lại vì con bạn bị say xe. Một hệ thống y tế phát hiện dấu hiệu trầm cảm trước cả khi bạn tự nhận ra. Một trợ lý ảo biết khi nào nên an ủi bạn, chứ không chỉ đơn thuần đưa ra giải pháp.
Nhưng sức mạnh càng lớn, trách nhiệm càng cao. Khi AI có thể “đọc” được cảm xúc và ý định, quyền riêng tư trở thành vấn đề cấp thiết. Chúng ta cần đặt ra ranh giới rõ ràng, những quy tắc bảo vệ, và quan trọng nhất là quyền lựa chọn. Bạn có quyền quyết định khi nào muốn được “thấu hiểu” và khi nào muốn giữ kín tâm tư.
Có lẽ điều đẹp đẽ nhất trong hành trình này là nó nhắc nhở chúng ta điều làm nên tính người: khả năng đặt mình vào vị trí người khác, cảm nhận nỗi đau và niềm vui của họ. Giờ đây, chúng ta đang dần chia sẻ điều kỳ diệu ấy với những người bạn silicon.
Lý Tuấn Anh.
