NHỮNG ĐỊNH KIẾN VỀ NĂNG LỰC TƯ DUY CỦA AI - Tác giả: Lê Phương Nguyên ; Dương Tùng Giang giới thiệu

NHỮNG ĐỊNH KIẾN VỀ

NĂNG LỰC TƯ DUY CỦA AI

(Tác giả Lê Nguyên Phương)

Cách đây không lâu, trong một buổi hội thảo giáo dục tại một đơn vị giáo dục, tôi đã ngồi ở hàng ghế khán giả và lắng nghe một diễn giả, người tự giới thiệu là chuyên gia về trí tuệ nhân tạo, dõng dạc tuyên bố rằng AI hoàn toàn không có khả năng tư duy phản biện, không thể tư duy chiến lược, càng không thể tư duy hệ thống. Ông trình bày luận điểm ấy với một sự tự tin gần như tuyệt đối, như thể đó là một chân lý hiển nhiên đến mức không cần kiểm chứng. Một vài khán giả ngồi cạnh tôi gật gù tán thưởng. Nhưng trong lòng tôi lại trỗi lên một cảm giác bứt rứt khó tả, giống như khi nghe ai đó mô tả thế giới qua tấm bản đồ đã cũ kỹ ba mươi năm. Cảm giác ấy, theo cái nhìn của tôi, không xuất phát từ sự bất đồng đơn thuần, mà từ một câu hỏi sâu hơn: tại sao chúng ta, những người mang danh chuyên gia, lại có thể tiếp tục lặp lại những định kiến đã bị thực tế công nghệ vượt qua từ rất lâu?

Quan điểm rằng AI chỉ là một cỗ máy "vẹt nói" [stochastic parrot], theo cách dùng nổi tiếng của Bender và cộng sự năm 2021, từng có sức nặng học thuật trong giai đoạn 2020 đến 2022, khi các mô hình ngôn ngữ lớn còn ở thế hệ đầu và quả thực chỉ giỏi tái tạo các mẫu văn bản thống kê. Tuy nhiên, đến năm 2026, với sự xuất hiện của các mô hình suy luận thế hệ mới, cái khung tham chiếu cũ ấy đã trở thành một dạng định kiến lỗi thời. Và điều đáng suy ngẫm là: chính những người tự nhận mình hiểu rõ nhất về AI lại thường là những người chậm chạp nhất trong việc tự cập nhật. Phải chăng có một nghịch lý nhận thức nào đó đang vận hành ở đây, một dạng "kiêu ngạo của chuyên gia" mà Daniel Kahneman từng cảnh báo trong cuốn Thinking, Fast and Slow?

Để hiểu được điều này, chúng ta cần dừng lại một chút và soi xét lại bản chất của tư duy phản biện. Khi một người con người thực hành tư duy phản biện ở mức độ cao, anh ta không chỉ trả lời câu hỏi mà còn tự đặt câu hỏi cho chính câu trả lời của mình; anh ta lùi lại một bước, kiểm tra giả định, dò tìm các lỗ hổng logic, và xem xét xem liệu có thiên kiến xác nhận nào đang chi phối suy nghĩ của bản thân hay không. Nhà triết học Karl Popper từng gọi đây là tinh thần "nghiệm sai" [falsificationism], trong đó giá trị của một ý tưởng nằm ở chỗ nó dám bị phản bác. Vậy thì AI hiện nay đang làm gì? Theo các nghiên cứu được tổng hợp trong khung tham chiếu AACT (AI-Assisted Critical Thinking) công bố đầu năm 2026, các mô hình hiện đại đã được tích hợp cơ chế Siêu nhận thức đệ quy (Recursive Meta-Cognition), một quy trình mà trong đó hệ thống tự kiểm tra lập luận của chính mình qua nhiều vòng lặp trước khi đưa ra phản hồi cuối cùng. Nói cách khác, AI không còn nói ra ý nghĩ đầu tiên xuất hiện như một chiếc máy phản xạ, mà tự đóng vai "đội đối kháng" (Red Team) để chất vấn chính bản thân nó. Đây không phải là tư duy phản biện sao? Hay chúng ta cần phải định nghĩa lại tư duy phản biện theo cách có lợi cho bản ngã con người?

Khi chuyển sang địa hạt tư duy chiến lược, sự lệch pha giữa định kiến và thực tại lại càng rõ rệt. Tư duy chiến lược, theo định nghĩa kinh điển của Henry Mintzberg, là khả năng nhìn thấy mô hình tổng thể, dự đoán nước đi của các chủ thể khác, và phân bổ nguồn lực một cách tối ưu trong điều kiện bất định. Báo cáo AI Index 2026 của Đại học Stanford đã ghi nhận một sự thật khiến nhiều người khó chấp nhận: các mô hình AI tiên tiến nhất hiện nay đã vượt qua mức trung bình của các chuyên gia trình độ tiến sĩ trong các bài kiểm tra về lập kế hoạch chiến lược dài hạn. Trong các môi trường giả lập kinh doanh, AI ứng dụng Lý thuyết trò chơi [Game Theory] để mô phỏng hàng ngàn kịch bản "nếu, thì", dự đoán phản ứng của đối thủ với độ chính xác mà ngay cả những nhà phân tích kỳ cựu cũng phải nể phục. Hãy thử hình dung một ví dụ cụ thể: khi được giao thiết kế một chuỗi cung ứng toàn cầu cho một thập niên tới, AI phải đồng thời cân nhắc chi phí vận hành, rủi ro địa chính trị giữa các khối quyền lực, mục tiêu phát thải carbon, biến động tỷ giá, và xu hướng tiêu dùng thay đổi theo thế hệ. Đó không phải là một bài toán tính toán đơn thuần, mà là một bài toán chiến lược đa biến, đa tầng, đòi hỏi sự nhìn xa và năng lực tích hợp.

Lập luận rằng AI chỉ thấy chi tiết mà bỏ quên tổng thể cũng đã bị thực tế bác bỏ một cách thẳng thắn. Trong hai mươi năm qua, các nhà tư tưởng hệ thống như Donella Meadows hay Peter Senge đã nhấn mạnh rằng cốt lõi của tư duy hệ thống nằm ở khả năng nhận diện các vòng lặp phản hồi [feedback loops] và sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các yếu tố tưởng chừng tách biệt. AI hiện đại, với năng lực suy luận đa phương thức [multimodal reasoning], có thể phân tích cách một thay đổi nhỏ trong chính sách thuế ảnh hưởng đến tâm lý tiêu dùng, từ đó tác động đến tỷ lệ thất nghiệp, rồi quay trở lại định hình sự ổn định xã hội theo những vòng xoắn nhân quả phức tạp. Trong lĩnh vực kỹ thuật phần mềm, các mô hình AI năm 2026 không còn viết mã rời rạc cho từng tính năng; chúng phân tích toàn bộ cấu trúc hệ thống [system architecture] để đảm bảo tính tương thích, tránh các xung đột phát sinh từ sự phụ thuộc giữa các module, và dự báo những điểm gãy có thể xuất hiện khi hệ thống mở rộng quy mô. Cái nhìn ấy, nếu xét trên tiêu chí của Bertalanffy về Lý thuyết Hệ thống Tổng quát, đáp ứng đầy đủ các đặc tính của một thực thể tư duy hệ thống thực sự.

Và nếu ai đó vẫn cho rằng tư duy thiết kế, với cốt lõi là sự thấu cảm với người dùng và năng lực tạo ra giải pháp sáng tạo, là pháo đài bất khả xâm phạm của con người, thì có lẽ họ cũng cần xem lại. Một nghiên cứu được công bố tại Đại học Montreal năm 2026 đã so sánh năng lực tư duy phân kỳ [divergent thinking] giữa AI và con người trên các bài toán xã hội phức tạp, và kết quả cho thấy AI có thể tạo ra số lượng giải pháp phi truyền thống cao hơn đáng kể so với mức trung bình của người trưởng thành có học thức. Khi được giao nhiệm vụ thiết kế một sản phẩm giáo dục, AI có thể luân phiên đóng vai các nhóm đối tượng khác nhau, từ học sinh hoàn cảnh khó khăn ở vùng sâu, đến giáo viên đứng lớp đa môn ở miền núi, đến nhà quản lý ngân sách tại trung ương, để tìm ra điểm giao thoa tối ưu giữa các nhu cầu xung đột. Đây chính là điều mà các nhà tư duy thiết kế gọi là "Tổng hợp Đồng cảm" [Empathy Synthesis], một quy trình mô phỏng trải nghiệm người dùng thông qua dữ liệu hành vi.

Tuy nhiên, đến đây, tôi muốn dừng lại và nói rõ một điều. Việc thừa nhận năng lực tư duy của AI không có nghĩa là thần thánh hóa nó hay đánh đổi vai trò của con người. Sự công bằng học thuật đòi hỏi chúng ta phải nhìn thấy cả những vùng xám mà AI hiện tại chưa thể chinh phục. Và chính trong những vùng xám ấy, ý nghĩa làm người mới hiện ra rõ nét nhất.

Vùng xám thứ nhất là sự Đồng cảm Hiện thân [embodied empathy]. AI có thể đọc hàng triệu ca lâm sàng và đưa ra những lời khuyên tâm lý chính xác về mặt kỹ thuật, nhưng nó thiếu một cơ thể vật lý để thực sự "cảm" được nỗi đau. Khi một thân chủ ngồi trước mặt nhà trị liệu, mắt cụp xuống, vai khom lại, hơi thở ngắt quãng, có một dòng thông tin tinh tế đang truyền từ thân thể này sang thân thể kia, một dòng chảy mà Stephen Porges đã giải thích qua Thuyết Đa Phế Vị về sự kết nối thần kinh xã hội giữa các sinh vật mang hệ thần kinh tự chủ tương tự nhau. Cái thắt chặt của cơ bụng, nhịp tim đập dồn, hơi nóng dâng lên cổ, đó là những "ngôn ngữ" mà chỉ một sinh thể có thân xác mới hiểu trọn vẹn. Trong các liệu phâm thân thể, các cấu trúc cảm giác thân thể [somatic schema] chính là tầng nền tảng nhất của ý nghĩa, nơi mà mọi tri nhận và cảm xúc bắt rễ. AI hiện nay vẫn đang đứng bên ngoài cánh cửa này.

Vùng xám thứ hai là Trực giác đến từ trải nghiệm sống [lived intuition]. Tư duy chiến lược của AI, dù mạnh đến đâu, vẫn dựa trên xác suất rút ra từ dữ liệu lịch sử. Nhưng những bước ngoặt vĩ đại trong lịch sử nhân loại, theo cái nhìn của tôi, hiếm khi đến từ tính toán xác suất đơn thuần. Chúng đến từ những khoảnh khắc "Aha!" bất chợt của một con người đã sống đủ sâu, đủ lâu, đủ đau, đủ vui, để rồi trong một giây phút nào đó, các mảnh ghép rời rạc của cuộc đời tự sắp xếp lại thành một triết lý mới. Đó là loại trí tuệ mà nhà triết học Michael Polanyi gọi là "tri thức ngầm" [tacit knowledge], một dạng hiểu biết không thể diễn đạt thành công thức. AI có thể cho ta phương án tối ưu, nhưng nó không có những đêm trắng trằn trọc, những lần thất bại đến tận đáy, những cuộc chia ly khắc cốt ghi tâm, để từ đó kết tinh thành minh triết.

Vùng xám thứ ba, có lẽ quan trọng nhất, là tính Tự chủ Đạo đức [moral sovereignty]. AI có thể chỉ ra các lỗi đạo đức dựa trên các bộ quy tắc được lập trình hoặc học từ dữ liệu, nhưng nó không có "lương tri" theo nghĩa hiện sinh của từ này. Trong những tình huống tiến thoái lưỡng nan thực tế, chẳng hạn như khi một bác sĩ phải quyết định phân bổ nguồn lực hồi sức cho ai trong hai bệnh nhân nguy kịch, hay khi một nhà giáo dục phải lựa chọn giữa kỷ luật và lòng nhân ái, AI chỉ có thể phơi bày các kịch bản và hệ quả. Việc dũng cảm chọn lấy một con đường, gánh chịu trách nhiệm cho hệ quả của nó, và đối diện với chính lương tâm mình về sau, đó vẫn là đặc quyền và gánh nặng của con người.

Khi nhìn vào ba vùng xám này, tôi nhận ra rằng câu hỏi quan trọng không phải là "AI có thay thế con người không?", mà là "Chúng ta có còn là con người theo nghĩa đầy đủ nhất hay không?". Bởi nghịch lý đáng buồn là, trong khi AI ngày càng tinh vi trong việc mô phỏng các quy trình tư duy logic, nhiều người trong chúng ta lại đang đánh mất đi chính những phẩm chất mà máy móc chưa thể có: sự hiện diện trọn vẹn trong thân thể mình, sự kiên nhẫn để chiêm nghiệm trải nghiệm sống, và lòng can đảm để gánh vác trách nhiệm đạo đức. Chúng ta đang trở nên giống một AI tồi hơn là một con người đầy đủ.

Trong tương lai gần, ranh giới giữa máy và người có thể tiếp tục mờ đi cùng với sự tiến bộ của Giao diện Não bộ với Máy tính (BCI) và AI Cảm xúc (Affective Computing). Nhưng theo quan điểm của tôi, mục tiêu của chúng ta không nên là chờ đợi AI trở nên "giống người" hoàn toàn, mà là sử dụng năng lực tư duy phi thường của nó để giải phóng con người khỏi những tính toán cơ học, để mỗi cá nhân có thể quay về với phần sâu sắc nhất của chính mình. Khi đó, con người sẽ đảm nhận vai trò của "Người Định hướng Ý nghĩa" [Meaning Maker], sử dụng trí tuệ của AI như một tấm gương phản chiếu, qua đó soi rọi vào những tầng tâm linh, đạo đức và cảm xúc mà chỉ có ý thức hiện thân mới có thể chạm tới.

Và đây là chỗ tôi muốn dừng lại để chạm vào một chủ đề lớn hơn, một chủ đề mà tất cả những công nghệ tinh xảo nhất của thời đại đều đang đặt ra cho chúng ta như một câu hỏi sinh tử: chuyển hóa. Trong khung lý thuyết IET (Tương Liên, Quân Bình, Chuyển Hóa) mà tôi đã phát triển qua nhiều năm thực hành lâm sàng và nghiên cứu, chuyển hóa không phải là việc thay đổi hành vi bên ngoài hay tích lũy thêm kiến thức. Chuyển hóa là quá trình một con người dần dần trở nên ý thức được những chuỗi vận hành nhận thức, cảm xúc và hành vi đang chi phối cuộc đời mình, để rồi từng bước thoát khỏi sự vô minh đối với những động cơ vô thức, vốn lâu nay bị nhầm lẫn với "lựa chọn tự do". Bao nhiêu lần trong đời, chúng ta tin rằng mình đang quyết định một cách độc lập, trong khi thực ra đang bị dẫn dắt bởi những vết hằn ấu thơ, những khuôn mẫu văn hóa, những phản xạ bảo vệ cái tôi mong manh? Cuộc sống cứ thế trôi đi trong một giấc mộng dài của sự tự lừa mị.

AI, trong một góc nhìn nào đó, có thể trở thành chiếc gương phản chiếu lạnh lùng mà chúng ta cần. Khi máy móc đảm nhận được các quy trình tư duy logic, con người buộc phải tự hỏi: "Vậy thì điều gì là phần thuộc về tôi?". Câu hỏi ấy, nếu được đối diện một cách trung thực, sẽ dẫn ta về với thân thể mình, với hơi thở mình, với những cảm xúc thật sự đang sống dậy trong từng giây phút. Đó chính là cánh cửa của chuyển hóa, của giác ngộ theo nghĩa nguyên thủy của từ này, tức là sự tỉnh thức khỏi giấc mộng vô minh.

Khẳng định AI thiếu các khả năng tư duy phản biện, chiến lược và hệ thống, theo tôi, cũng giống như đứng trước một chiếc máy bay và phán rằng nó không thể bay vì nó không vẫy cánh như chim. AI không tư duy giống hệt con người, nhưng nó thực hiện các quy trình logic của tư duy với tốc độ và quy mô mà chúng ta không thể chạm tới. Sự kiêu ngạo về trí tuệ con người (hay sự sợ hãi), nếu không được kiểm soát bởi tinh thần khiêm tốn học thuật, có thể trở thành rào cản lớn nhất ngăn chúng ta bước vào kỷ nguyên của sự cộng tác sáng tạo. Nhưng đồng thời, sự thần thánh hóa AI một cách mù quáng cũng là một dạng vô minh khác, khiến chúng ta đánh mất chính phần người đẹp đẽ nhất của mình.

Có lẽ điều giá trị nhất mà thời đại AI đang dạy chúng ta không phải là những gì máy móc có thể làm, mà là những gì chỉ có con người mới có thể trở thành. Khi chiếc gương AI phản chiếu lại các quy trình tư duy của chúng ta một cách rõ ràng và sắc nét, nó cũng đồng thời phơi bày khoảng trống ở phía sau những quy trình ấy: khoảng trống của sự hiện diện trọn vẹn, của trái tim yêu thương, của lương tri phụng sự.

Và chính trong khoảng trống ấy, nếu chúng ta đủ can đảm để dấn thân, nằm sẵn lời mời gọi vĩ đại nhất của kiếp người, lời mời gọi chuyển hóa từ một sinh vật bị điều khiển bởi vô thức trở thành một con người tỉnh thức, biết mình đang sống, đang yêu, đang chọn, đang cười, đang khóc, đang chịu cho từng nhịp thở của chính mình.

Mời nhấp chuột đọc thêm:

- Chuyện làng văn0

- Các bài viết của (về) tác giả Đông La0

- Các bài viết của (về) tác giả Đỗ Hoàng0

- Các bài viết của (về) tác giả Nguyễn Hoàng Đức0

- Các bài viết của (về) tác giả Nguyễn Quang Thiều0

- Các bài viết của (về) tác giả Nguyễn Quang Lập0

- Các bài viết của (về) tác giả Dương Thu Hương0

- Các bài viết của (về) tác giả Đoàn Thị Lam Luyến0

- Đối thoại cùng ký tựl

- Đọc châm cùng thời gianl

- Truyện ngắn Đặng Xuân Xuyếnl