- Substack đã ra mắt quét Pangram, cho phép độc giả ước tính tỷ lệ bài viết do con người viết và phần có AI hỗ trợ, cùng tính năng “How I make this” để công khai quy trình sáng tạo
- Trọng tâm không phải bản thân việc dùng AI mà là thiếu minh bạch; mục tiêu là giúp tác giả được ghi nhận đóng góp của mình và giúp độc giả đánh giá tốt hơn nội dung sẽ đọc
- Các tác giả hoan nghênh việc tăng cường minh bạch, nhưng lo ngại về khả năng dương tính giả, việc một nhãn đơn lẻ khó nắm bắt toàn bộ quy trình sáng tạo, và nguy cơ biến việc quan sát cách làm việc của nhau thành giám sát
- Sau khi tiếp thu phản hồi, nhà xuất bản có thể tắt tính năng quét của độc giả theo từng bài viết mà không cần tương tác với Pangram hoặc quét trước
- Vì AI được dùng ở nhiều bước như nghiên cứu, dịch thuật, biên tập, viết nháp, rất khó đánh giá suy nghĩ và công sức của tác giả chỉ dựa trên kết quả phát hiện; việc công khai cụ thể cách làm việc được dùng để xây dựng niềm tin với độc giả
Tính năng minh bạch AI dựa trên Pangram
- Độc giả có thể quét văn bản đăng trên Substack để xem tỷ lệ ước tính giữa phần do con người trực tiếp viết và phần có AI hỗ trợ
- Cũng có các tính năng dành cho người đăng
- Có thể chạy Pangram trên bản nháp trước khi đăng
- Có thể tắt quét của độc giả theo từng bài viết
- Có thể thêm lời mô tả “How I make this” để giải thích quy trình sáng tạo và thiết lập kỳ vọng cho độc giả
- Tính năng khả dụng trên web, iOS và Android
- Substack và Pangram không dùng nội dung của người đăng để huấn luyện mô hình AI tạo sinh
Tập trung vào minh bạch hơn là việc dùng AI
- Các chuẩn mực về sử dụng và công bố AI vẫn chưa ổn định, nhưng Substack cho rằng dù bản thân việc dùng AI không nhất thiết là vấn đề, thiếu minh bạch là vấn đề
- Mục tiêu là giúp tác giả nhận được sự ghi nhận xứng đáng cho công việc của mình, và giúp độc giả chọn nơi dành thời gian dựa trên nhiều thông tin hơn
- Bất kể năng lực của AI ra sao, tiền đề là góc nhìn của con người vẫn là yếu tố cần thiết cho văn hóa
Tranh luận quanh sáng tạo của con người và AI
- Archie Hall lạc quan về tiềm năng kinh tế của AI, nhưng cho rằng nên tránh những câu chữ do AI viết, dù chúng có thể đạt mức đáng đọc
- Lincoln Michel cho rằng nghệ thuật cần ý định và lựa chọn, nên đầu ra AI không phải sản phẩm của lựa chọn thì không thể là nghệ thuật
- Hinternet Editorial Board đề xuất cách phân loại mức độ phụ thuộc vào AI theo thang đo Mohs từ 0 đến 10
- Sam Kriss phản đối gay gắt việc giao phó viết lách cho AI
- Các tác giả đã trực tiếp thử nghiệm những gì AI có thể và không thể tạo ra
- Freddie deBoer thử nghiệm xem mô hình ngôn ngữ lớn có thể viết các thành phần của tiểu thuyết, ngoại trừ chính câu văn trong tiểu thuyết, hay không
- Rohit Krishnan đo các đặc trưng thống kê của văn phong văn học và xem liệu mô hình có thể học được chúng không
- Hollis Robbins so sánh thơ do hai LLM khác nhau tạo ra để xem chúng có thể tiến gần tới thơ vĩ đại hay không, và cho rằng với nhà thơ, chính cách diễn đạt ngoại lệ mới là thơ
- Elle Griffin viết một tác phẩm hư cấu về một ngày trong tương lai không tưởng của AI
- Andrea Bartz viết một lập luận chi tiết phản đối AI tạo sinh hiện nay
- Teddy (T.M.) Brown cho rằng phần lớn viết lách thương mại vốn không phải là biểu đạt sáng tạo, nên thứ biến mất không phải là linh hồn mà là kế sinh nhai của người viết
Phản ứng tích cực ngay sau khi ra mắt
- Một số tác giả đánh giá công cụ minh bạch là bước đi đầu tiên đúng đắn để bảo vệ tác giả và cải thiện trải nghiệm độc giả
- Katie Harbath ủng hộ minh bạch dù lo ngại công cụ phát hiện AI có thể xóa nhòa các sắc thái tinh tế của việc sử dụng có đạo đức
- Cô cho biết AI đã giúp duy trì bản tin định kỳ trong khi đồng thời làm tư vấn, chuẩn bị xuất bản sách và lo việc đời sống hằng ngày
- Gergely Orosz nói rằng nếu biết nội dung do AI viết, anh sẽ cho rằng người tạo đã không dành thời gian tự viết và sẽ không đọc
- Joe Hill cho rằng AI viết tốt hơn người bình thường nhưng kém nhà văn chuyên nghiệp, và khoảng cách này tạo ra hàng loạt nội dung chất lượng thấp khiến độc giả rời bỏ
- Helen Lewis công khai cách mình dùng AI sau khi 2.000 từ do cô viết được xác định là do con người viết
- Cô tự viết bài và không dùng AI để kiểm chứng sự kiện hay kiểm tra chính tả
- Khi dùng AI cho nghiên cứu, cô tự kiểm tra nguồn gốc như khi dùng công cụ tìm kiếm
Lo ngại về dương tính giả và văn hóa cộng đồng
- Các ý kiến phản đối chỉ ra ba hạn chế khi quy giản việc có dùng AI hay không thành một nhãn đơn lẻ
- Dương tính giả, khi văn bản do con người viết bị đánh giá là do AI viết
- Một nhãn duy nhất khó nắm bắt toàn bộ quy trình sáng tạo của bài viết
- Sự chú ý có thể chuyển sang giám sát cách làm việc của người khác thay vì tác phẩm
- Emma Richmond lo ngại rằng các câu văn học thuật tuân theo những quy tắc nhất định có thể bị phân loại nhầm là AI
- Kathleen Schmidt cho rằng nếu ai cũng có thể dùng công cụ phát hiện có thể mắc lỗi, cả những tác giả thực sự không dùng AI cũng có thể bị nghi ngờ dùng AI
- Monica Hebert chỉ trích phát hiện AI là một bài kiểm tra sự thuần khiết đạo đức trá hình
- Bộ phát hiện có thể ước tính khả năng có AI tham gia, nhưng không biết ai là người nghĩ ra ý tưởng ban đầu, ai đã trải nghiệm điều đó, ai kể và chỉnh sửa câu chuyện
- Nó cũng không đo được công việc của con người như bác bỏ bản nháp, đổi luận điểm, khôi phục yếu tố hài hước, viết lại đoạn văn và phần kết
Tắt quét sau khi tiếp thu phản hồi
- Sau khi tiếp thu phản hồi, Substack đã thay đổi để người đăng có thể chọn tắt quét của độc giả theo từng bài viết mà không cần quét bài trước hoặc tương tác với Pangram
- Cách sử dụng AI đa dạng như số lượng người sáng tạo, nên họ có thể công khai quy trình cụ thể bằng lời mô tả “How I make this” hiển thị cùng kết quả quét
Ví dụ sử dụng “How I make this”
- Claudia Sahm luôn tự viết bản nháp đầu tiên và chủ yếu dùng AI để biên tập nhằm tăng độ rõ ràng
- Trước khi viết, cô thảo luận ý tưởng với AI và cũng dùng AI để thu thập tài liệu nền, bao gồm phân tích dữ liệu và biểu đồ do cô trực tiếp chỉ đạo
- Cô nói trách nhiệm về sai sót và thiếu sót thuộc về mình
- Thierry, người không dùng tiếng Anh như tiếng mẹ đẻ, sử dụng AI như biên tập viên tiếng Anh
- AI trau chuốt câu chữ nhưng không thay đổi suy nghĩ hay nội dung thực chất
- Plum Sykes công khai ngắn gọn rằng cô hoàn toàn không dùng AI
- Nate dùng AI xuyên suốt nghiên cứu, lên nháp, viết và biên tập
- Trước tiên, anh chuyển giọng nói thành văn bản trong 10–15 phút để giữ nguyên ý nghĩ của mình ở dạng thô
- Sau đó anh tạo bản nháp với mô hình và chỉnh sửa lặp lại để phản ánh chính xác suy nghĩ và ý định của mình
- Anh cho rằng việc bị xác định là có AI hỗ trợ là kết quả chính xác và đã dự đoán trước
- Morgan Vogel dùng một câu hài hước rằng cô viết bằng Google Docs được công khai, đồ uống chứa caffeine và lời cầu nguyện
- Sara Szal MD cho biết ý tưởng đến từ nghiên cứu của cô, 30 năm thực hành lâm sàng và sáu cuốn sách đã xuất bản
- Cô dùng công cụ AI được huấn luyện bằng chính bài viết của mình để biên tập và tăng hiệu quả xuất bản, nhưng tự xây dựng khung, mô hình, tư duy phản biện và khuyến nghị lâm sàng
- Anthony Lawrance dùng Claude như một biên tập viên điều hành đội phóng viên
- Anh để Claude thu thập tài liệu và câu chuyện, sau đó kiểm tra nguồn và biên tập kỹ bản nháp; anh tự chịu trách nhiệm viết tiêu đề và phát hành
- Jim Waterson cho biết công việc của mình có rất nhiều lao động của con người và anh không dùng AI
Kế hoạch tiếp theo
- Substack dự định xây dựng niềm tin giữa người sáng tạo và độc giả, đồng thời tạo môi trường để mỗi bên có thể đưa ra lựa chọn phù hợp cho hoạt động sáng tạo và kinh doanh của mình
- Từ tuần tới, Substack sẽ bắt đầu series “Model Behavior”, đề cập đến cách làm việc trong kỷ nguyên AI của các nhà văn, nhà sáng tạo, nhà tư tưởng và cảm xúc của họ về AI
- Substack tiếp tục kêu gọi người đăng đóng góp ý kiến về cách hỗ trợ nhà văn và nhà sáng tạo trong môi trường AI thông qua chia sẻ lại, bình luận và công khai “How I make this”
Chưa có bình luận nào.