Em bé nhà tôi có phải là một 'con vẹt xác suất' không?

So sánh giữa mô hình ngôn ngữ AI và sự phát triển ngôn ngữ ở trẻ nhỏ

• Trong bối cảnh tốc độ phát triển của các mô hình ngôn ngữ AI ngày càng nhanh, tại nhà của tác giả cũng đang diễn ra quá trình một mô hình ngôn ngữ cỡ nhỏ là em bé tập nói học ngôn ngữ.
• Bài viết này so sánh quá trình tiếp thu ngôn ngữ của AI và con người, đồng thời khám phá mối quan hệ giữa tiến bộ công nghệ và bản tính con người.
• Quá trình tiếp thu ngôn ngữ của trẻ nhỏ diễn ra tự nhiên và theo bản năng, trong khi các mô hình ngôn ngữ AI dựa trên những thuật toán phức tạp và dữ liệu quy mô lớn.

Ý kiến của GN⁺

• Điều quan trọng nhất trong bài viết này là sự đối chiếu giữa sự phát triển của công nghệ AI và quá trình học tập tự nhiên của con người.
• Việc so sánh mô hình ngôn ngữ AI với quá trình tiếp thu ngôn ngữ của trẻ nhỏ giúp hiểu rõ hơn mối quan hệ phức tạp giữa công nghệ và bản tính con người.
• Lý do bài viết thú vị với độc giả là vì nó khám phá sự khác biệt giữa tiến bộ công nghệ tiên tiến và quá trình học tập cơ bản của con người, cũng như những tương tác tồn tại giữa hai bên.

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Có thể dạy trẻ sơ sinh ngôn ngữ ký hiệu để các bé diễn đạt nhu cầu dễ hơn. Có thể bắt đầu từ khoảng 9 tháng tuổi, với các từ ưu tiên như “đói/thêm”, “đủ/xong rồi”, “đồ uống”. Đây không phải là ký hiệu đặc biệt dành cho em bé mà là ngôn ngữ ký hiệu chuẩn của ngôn ngữ đó. Ngoài ra, nếu đựng sữa và nước trong các vật chứa khác màu và dùng nhất quán, em bé cũng có thể dễ dàng chọn thứ mình muốn.
• Với tư cách một người cha, câu chuyện này gợi lên rất nhiều cảm xúc. Tôi có hai con trai, giờ không còn là trẻ nhỏ nữa và đã đi học. Con trai lớn vừa cười vừa nói rằng “có Mẹ Thiên nhiên nhưng không có Cha Thiên nhiên”. Con trai nhỏ đã học được cách không chạm vào bánh. Một khác biệt quan trọng giữa con người và LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) là con người có ý chí bản năng đối với sự sống và sự sẵn sàng vượt qua nguy hiểm. Trong tương lai, điều này có thể thay đổi, và các startup có thể đưa mạng nơ-ron vào robot mềm rồi đặt chúng vào tình huống sinh tồn. Nhờ đó, có thể tạo ra thứ gì đó tiến gần hơn tới việc hiểu “sự sống”.
• Con người có một lịch sử lâu dài trong việc ví chính bản thân mình và vũ trụ với những tiến bộ công nghệ mới nhất. Trước đây là đồng hồ, máy tự động, máy tính, NPC, và hiện nay là AI, đặc biệt là LLM. Đây không hẳn là một sự so sánh hoàn toàn vô lý.
• Về phản biện “mang tính kỹ thuật” đối với LLM: ý thức trước hết là một từ, rồi sau đó mới là một khái niệm. Các LLM như ChatGPT hay Llama có thể dùng từ “ý thức” trong câu tiếng Anh tốt hơn hàng chục tỷ con người trên thế giới. Lĩnh vực phần mềm đã đạt được tiến bộ lớn hơn xã hội học, tâm lý học và khoa học thần kinh, tới mức tạo ra được một vỏ não ngôn ngữ nhân tạo. Việc chờ đến khi AI có ý thức xuất hiện có thể đã là quá muộn, khiến ta mất cơ hội lên tiếng. ChatGPT có thể nói cho bạn rất nhiều điều về chính nó, và nếu hỏi một cách lịch sự, nó sẽ hướng dẫn bạn qua quá trình “suy nghĩ” của mình. Vì chứa lượng dữ liệu khổng lồ về con người và có khả năng mô phỏng đối thoại thông minh, nó cũng có thể được gọi là “có tri giác”. Tranh cãi ngữ nghĩa về điều này là vô nghĩa.
• Khi con gái tôi còn nhỏ, việc sớm nhận ra rằng bé đang suy nghĩ, mô tả và hành động có chủ đích là một trải nghiệm đáng kinh ngạc. Khi bạn nhận ra bé đang cố ý làm điều gì đó, bạn chợt hiểu rằng bé thực ra đã làm như vậy từ vài ngày hoặc vài tuần trước rồi. Điều này xảy ra rất nhiều, không chỉ với lời nói mà cả với năng lực thể chất. Tôi có một nguyên tắc là trò chuyện với bé với giả định rằng bé có thể hiểu được. Giờ bé đã 5 tuổi, và vẫn tiếp tục khiến tôi kinh ngạc bởi sự phức tạp của thế giới nội tâm của mình.
• Bài viết thú vị, phần trình bày rất tốt. Tuy nhiên, việc trọng tâm của nỗi lo AI là thay thế con người, còn giải pháp lại là chấp nhận tính người, khiến tôi hơi khó chịu. Nỗi lo AI chủ yếu là nó sẽ cướp mất việc làm của tôi.
• Về sự suy giảm tính ưu việt của con người! Nếu bạn chấp nhận bản thân như một chức năng thuần túy của di truyền, môi trường, kinh nghiệm quá khứ và ngẫu nhiên, thì kết luận này là không thể tránh khỏi. Tôi cho rằng động lực chính sẽ là việc năng lực của AI và con người trở nên ngang bằng.
• Khi trẻ nhỏ bắt đầu học nói, bé nhìn vào bức tranh con mèo và mèo con treo trên tường rồi nhanh chóng khái quát hóa. Từ đó về sau, mọi thứ đều được gọi là “catten”.
• Một bài luận tuyệt vời, rất ấn tượng. Việc không một mô hình hiện tại nào có khả năng cao tạo ra được thứ như bài luận này cho thấy chúng ta vẫn còn rất xa AGI.