Cha tôi, một người thực tế đến tận xương tủy, ngày xưa từng cố dạy tôi cách thay dầu xe station wagon cũ kỹ của gia đình. Tôi vẫn nhớ mùi dầu mỡ, đống cờ lê lộn xộn đến khó hiểu, và một cảm giác rõ rệt về sự bất lực trí tuệ. Cuối cùng, ông tự làm, còn tôi thì quay lại với cuốn tiểu thuyết đang đọc dở. Tôi tự nhủ, đó là một quyết định hoàn toàn hợp lý khi giao phó công việc bẩn thỉu, phức tạp ấy cho người khác tháo vát hơn. Nhưng gần đây, tôi bắt đầu tự hỏi về cái giá ẩn của sự tiện lợi đó, nhất là khi các công cụ kỹ thuật số ngày nay hứa hẹn sẽ “gánh vác” không chỉ việc bảo trì xe cộ mà còn cả chính quá trình tư duy của chúng ta. Điều gì sẽ xảy ra với trí óc ta khi ta liên tục chọn con đường tắt, đặc biệt là khi con đường tắt ấy đồng nghĩa với việc “khoán ngoài” những quá trình tư duy thiết yếu của chính mình?

Một nghiên cứu khá đáng suy ngẫm từ Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã phủ một bóng đen dài lên sự đón nhận vô tư của tôi đối với trí tuệ nhân tạo. Hóa ra, khi chúng ta dựa dẫm vào các chatbot AI để thực hiện công việc, bộ não của chúng ta, theo đúng nghĩa đen, sẽ giảm cường độ hoạt động. Hiện tượng này được các nhà nghiên cứu gọi một cách “dễ nghe” là “nợ nhận thức” (cognitive debt). Hãy hình dung một vận động viên cơ bắp cuồn cuộn bỗng dưng quyết định để mọi động tác được thực hiện bởi một robot tinh vi. Theo thời gian, những khối cơ ấy chắc chắn sẽ bị teo đi, đúng không? Nghiên cứu này gợi ý rằng điều tương tự cũng đang diễn ra trong cảnh quan ít thấy hơn của mạng lưới thần kinh chúng ta.

Trong một bài báo với cái tên học thuật tuyệt vời “Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt When Using an AI Assistant for Essay Writing Task” (tạm dịch: Não bộ của bạn khi dùng ChatGPT: Sự tích lũy nợ nhận thức khi dùng trợ lý AI cho việc viết luận), các nhà nghiên cứu đã chia những người tham gia thành ba nhóm: một nhóm dùng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, một nhóm dùng công cụ tìm kiếm, và nhóm thứ ba, những người “chỉ dùng não bộ” (brain-only) đầy dũng cảm, hoàn toàn dựa vào chất xám của chính mình. Họ theo dõi hoạt động não bằng điện não đồ (EEG) và quan sát cách mọi người xử lý các đề luận phức tạp, loại đề thường thấy trong các bài thi SAT – những câu hỏi về lòng trung thành, hạnh phúc, sự tiên liệu. Kết quả, nói một cách nhẹ nhàng, thật đáng kinh ngạc. Nhóm “chỉ dùng não bộ” cho thấy mạng lưới thần kinh hoạt động mạnh mẽ và lan tỏa nhất. Người dùng công cụ tìm kiếm thể hiện mức độ tương tác trung bình, tâm trí họ vẫn rõ ràng đang làm việc để tổng hợp thông tin. Còn những người dựa vào LLM thì sao? Não bộ của họ cho thấy sự kết nối tổng thể yếu nhất, một cách nói khoa học cho điều mà người ta có thể mỉa mai nhận xét: “não của bạn hoạt động ít hơn.”

Và đây là lúc câu chuyện trở nên phức tạp hơn, hoặc có lẽ là “nhạt” hơn, đối với những người say mê AI như chúng ta. “Món nợ nhận thức” không chỉ là một hiện tượng thoáng qua. Khi người dùng LLM đột ngột được yêu cầu tự mình viết luận, không có “nạng” kỹ thuật số, khả năng kết nối thần kinh của họ vẫn yếu. Cứ như thể não bộ đã quen với khối lượng công việc giảm đi và ngần ngại tái tham gia vào những đòi hỏi mạnh mẽ của tư duy độc lập. Ngược lại, những người ban đầu “chỉ dùng não bộ” rồi sau đó chuyển sang dùng LLM dường như lại được hưởng lợi, thể hiện khả năng ghi nhớ tốt hơn và sự tái kích hoạt các nút thần kinh rộng khắp, có lẽ vì họ đã biết cảm giác thực sự *suy nghĩ* để giải quyết một vấn đề là như thế nào.

Ngoài những “màn pháo hoa” thần kinh, nghiên cứu còn chỉ ra những hệ quả khác, có lẽ trực quan hơn. Những người tham gia sử dụng LLM báo cáo cảm giác “sở hữu” đối với bài luận của họ thấp một cách đáng ngạc nhiên. Họ đơn giản là không cảm thấy những lời đó là của mình, mà thực tế thì đúng là không phải vậy. Và khi được yêu cầu trích dẫn từ bài luận của chính mình chỉ vài phút sau khi viết, một con số đáng kinh ngạc 83,3% trong nhóm LLM đã thất bại, so với chỉ 11,1% ở các nhóm khác. Dường như, nếu bạn chưa thực sự vật lộn với một ý tưởng, nó sẽ không thực sự “đọng lại” trong bạn. Bản thân các bài luận, mặc dù thoạt đầu có vẻ ổn, cũng có xu hướng đồng nhất, lặp lại các cụm từ phổ biến và một loại “sự đồng thuận thuật toán” tẻ nhạt, trong khi người dùng công cụ tìm kiếm, buộc phải chọn lọc và tích hợp thông tin, lại thể hiện sự “tích hợp điều hành thị giác” tốt hơn – một cách nói hoa mỹ rằng họ thực sự suy nghĩ về những gì mình đang thấy và cách chúng ăn khớp với nhau.

Tất cả những điều này khiến tôi nghĩ về thói quen đọc sách của chính mình. Có những lúc tôi sẽ đọc lướt một cuốn sách, có lẽ dựa vào một bản tóm tắt để nắm ý chính, và có những lúc tôi sẽ cho phép mình đắm chìm vào những câu văn phức tạp như mê cung của nó, gạch chân những đoạn hay, ghi chú bên lề, để các ý tưởng từ từ thẩm thấu. Cách thứ nhất chắc chắn hiệu quả hơn, nhưng cách thứ hai mới là nơi sự học hỏi thực sự diễn ra, nơi những hiểu biết trở thành thực sự *của riêng tôi*. Điều này không có nghĩa là chúng ta nên từ bỏ hiệu quả hay quay lưng lại với những công cụ mới mẻ đáng kinh ngạc này. Làm như vậy vừa không thực tế lại vừa, dám nói là, hơi “phản công nghệ” (Luddite). Nhưng nghiên cứu của MIT đưa ra một lời nhắc nhở quan trọng, dù có phần khó chịu: sự tiện lợi thường đi kèm với một cái giá ẩn. Câu hỏi thực sự, vậy thì, không phải là liệu chúng ta *có thể* dùng AI để giảm tải gánh nặng, mà là chúng ta có nguy cơ mất gì khi để nó làm những công việc nặng nhọc cho chúng ta, không chỉ *cho* chúng ta, mà là *thay thế* chúng ta. Nghệ thuật đích thực, có lẽ, nằm ở việc học cách “nhảy múa” với những công nghệ này, sử dụng chúng như những đối tác trong hành trình trí tuệ của chúng ta, thay vì đơn giản là trao toàn bộ quyền kiểm soát và để chúng tự lái.