Đỗ Đức Dũng
Tóm tắt
Trong thời đại AI, con người có thể truy cập, tổng hợp và tạo ra thông tin nhanh hơn bao giờ hết. AI có thể trả lời câu hỏi, viết báo cáo, tóm tắt tài liệu, phân tích dữ liệu và gợi ý phương án. Điều đó khiến ranh giới giữa dữ liệu, thông tin, kiến thức và tri thức trở nên dễ bị nhầm lẫn. Bài viết đặt lại câu hỏi: tri thức là gì trong thời đại AI? Luận điểm chính là: tri thức không phải là dữ liệu thô, không phải thông tin rời rạc, cũng không phải câu trả lời trôi chảy do AI tạo ra. Tri thức là hiểu biết đã được kiểm chứng, có bối cảnh, có lý do, có khả năng giải thích, có thể hành động và gắn với trách nhiệm. Trong thời đại AI, tri thức càng phải được phân biệt với “ảo giác tri thức” — cảm giác rằng ta biết chỉ vì AI đã trả lời mạch lạc. Bài viết đề xuất nhìn tri thức qua sáu tầng: dữ liệu, thông tin, kiến thức, kinh nghiệm, phán đoán và trí tuệ. AI có thể hỗ trợ rất mạnh ở các tầng đầu, nhưng con người vẫn giữ vai trò quyết định ở các tầng phán đoán, ý nghĩa và trách nhiệm.
Từ khóa: tri thức, AI, dữ liệu, thông tin, kiến thức, kinh nghiệm, epistemology, quản trị tri thức, trí tuệ, trách nhiệm.
1. Đặt vấn đề
Chúng ta đang sống trong một thời kỳ rất đặc biệt.
Chưa bao giờ con người có thể truy cập thông tin nhanh như hiện nay.
Chưa bao giờ một người bình thường có thể hỏi một hệ thống AI gần như bất kỳ câu hỏi nào và nhận lại một câu trả lời có vẻ rất mạch lạc.
Chưa bao giờ việc viết báo cáo, tóm tắt tài liệu, dịch ngôn ngữ, lập dàn ý, tìm ý tưởng lại dễ như bây giờ.
Nhưng chính vì vậy, một nguy cơ mới xuất hiện: nhầm thông tin với tri thức.
AI có thể cho ta rất nhiều câu trả lời.
Nhưng câu trả lời chưa chắc là tri thức.
AI có thể viết rất hay.
Nhưng viết hay chưa chắc là hiểu đúng.
AI có thể trích dẫn nhiều nguồn.
Nhưng nhiều nguồn chưa chắc đã tạo thành phán đoán đúng.
AI có thể giúp ta cảm thấy mình biết nhiều hơn.
Nhưng cảm giác biết chưa chắc là biết.
Vì vậy, trong thời đại AI, câu hỏi “tri thức là gì” trở nên rất quan trọng.
Nếu không trả lời câu hỏi này, ta có thể xây dựng cả một tổ chức thông minh bề ngoài nhưng nghèo tri thức bên trong.
2. Dữ liệu, thông tin, kiến thức và tri thức
Cần phân biệt bốn tầng.
Dữ liệu là những ghi nhận thô.
Ví dụ: 120 mm mưa, 3,8 m mực nước, 2.500 m³/s lưu lượng, 4 g/l độ mặn.
Thông tin là dữ liệu đã có bối cảnh.
Ví dụ: mực nước 3,8 m đã vượt ngưỡng cảnh báo; độ mặn 4 g/l vượt ngưỡng lấy nước cho một số mục đích; mưa 120 mm trong 6 giờ là rất lớn với một lưu vực nhỏ.
Kiến thức là hiểu quan hệ.
Ví dụ: mưa lớn trên nền đất bão hòa tạo dòng chảy nhanh; triều cao kết hợp lũ thượng nguồn làm tăng mực nước; đê bao làm thay đổi không gian trữ lũ.
Tri thức sâu hơn kiến thức ở chỗ nó có kiểm chứng, có bối cảnh, có kinh nghiệm, có khả năng hành động và có trách nhiệm.
Một người có tri thức không chỉ biết công thức.
Họ biết công thức dùng ở đâu, giới hạn ở đâu, dữ liệu nào cần cẩn trọng, kết quả nào cần nghi ngờ, quyết định nào có rủi ro.
Trong ngành tài nguyên nước, một người có tri thức không chỉ biết chạy mô hình. Họ biết khi nào không nên tin mô hình.
Đây là điểm AI đặt ra rất rõ.
AI có thể đưa ra kiến thức dạng văn bản. Nhưng tri thức thật cần kiểm chứng, bối cảnh và trách nhiệm của con người.
3. Tri thức theo truyền thống triết học
Trong triết học, tri thức thường được bàn qua khái niệm “niềm tin đúng có biện minh”, tức một người biết điều gì đó khi điều đó đúng, người ấy tin điều đó, và người ấy có lý do chính đáng để tin. Stanford Encyclopedia of Philosophy trình bày cách phân tích truyền thống này qua ba thành phần: chân lý, niềm tin và sự biện minh.
Dù triết học hiện đại đã chỉ ra nhiều vấn đề phức tạp hơn, cách hiểu này vẫn rất hữu ích trong thời đại AI.
Một câu trả lời của AI chỉ trở thành tri thức khi:
- nó đúng;
- ta có lý do để tin nó đúng;
- ta biết nguồn và giới hạn của nó;
- ta hiểu nó trong bối cảnh;
- ta có thể giải thích và sử dụng nó có trách nhiệm.
Nếu AI nói một điều đúng nhưng ta không biết vì sao đúng, ta chỉ đang mượn câu trả lời.
Nếu AI nói một điều nghe hợp lý nhưng không có nguồn, đó chưa phải tri thức.
Nếu AI đưa ra kết luận đúng trong bối cảnh này nhưng ta dùng sang bối cảnh khác, tri thức biến thành sai lầm.
Vì vậy, thời đại AI không làm tri thức dễ hơn. Nó làm truy cập thông tin dễ hơn, nhưng yêu cầu kiểm chứng tri thức lại cao hơn.
4. Tri thức không chỉ là “biết rằng”, mà còn là “biết làm”
Triết học cũng phân biệt nhiều loại tri thức: biết một người, biết một sự kiện, biết rằng điều gì đúng, và biết làm một việc. Stanford Encyclopedia of Philosophy về “knowledge-how” nhắc rằng trong nhập môn nhận thức luận, người ta thường phân biệt các loại tri thức như tri thức quen biết, tri thức mệnh đề và tri thức kỹ năng.
Điều này rất quan trọng với AI.
AI có thể giúp ta “biết rằng” rất nhiều.
Biết rằng một mô hình thủy văn có những tham số nào.
Biết rằng một văn bản pháp lý quy định điều gì.
Biết rằng Digital Twin gồm những lớp gì.
Nhưng “biết làm” lại khác.
Biết làm mô hình thủy lực.
Biết đi thực địa.
Biết hiệu chỉnh tham số.
Biết đọc số liệu bất thường.
Biết phản biện một báo cáo.
Biết vận hành hồ trong mưa lớn.
Biết thuyết phục địa phương.
Biết chịu trách nhiệm trước quyết định.
AI có thể hỗ trợ “biết làm”, nhưng không thay thế hoàn toàn quá trình con người luyện tập, sai, sửa, tích lũy và trưởng thành.
Vì vậy, tri thức trong thời đại AI phải bao gồm cả kiến thức và năng lực hành động.
5. AI tạo ra nguy cơ “ảo giác tri thức”
Một nguy cơ lớn là AI làm ta tưởng mình biết.
Khi AI trả lời nhanh, mạch lạc, tự tin, người dùng rất dễ có cảm giác rằng vấn đề đã rõ.
Nhưng có thể:
- AI chưa có nguồn đáng tin;
- AI đã hiểu sai câu hỏi;
- AI bỏ qua bối cảnh;
- AI suy diễn quá mức;
- AI đưa thông tin cũ;
- AI tạo ra câu trả lời hợp lý nhưng sai;
người dùng chưa đủ chuyên môn để phát hiện lỗi.
- Đó là “ảo giác tri thức”.
Nguy hiểm của ảo giác tri thức là nó tạo cảm giác chắc chắn giả.
Người chưa học sâu có thể tưởng mình hiểu sâu.
Người lãnh đạo bận rộn có thể tưởng một bản tóm tắt là đủ.
Người viết báo cáo có thể tưởng câu chữ hay là lập luận đúng.
Người học có thể tưởng hỏi AI là học.
Trong khi đó, tri thức thật cần nỗ lực, kiểm chứng, đối thoại, thực hành và chịu trách nhiệm.
6. Tri thức trong tổ chức: không chỉ nằm trong tài liệu
Trong một tổ chức, tri thức không chỉ nằm trong báo cáo.
Nó nằm trong dữ liệu.
Trong mô hình.
Trong bản đồ.
Trong quy trình.
Trong kinh nghiệm chuyên gia.
Trong bài học thất bại.
Trong cách phối hợp.
Trong văn hóa phản biện.
Trong ký ức tổ chức.
ISO 30401:2018 xem quản lý tri thức như một hệ thống quản lý cần được thiết lập, duy trì, rà soát và cải tiến; điều đó cho thấy tri thức tổ chức không thể chỉ lưu tự phát trong các thư mục tài liệu.
Trong thời đại AI, nếu tổ chức không quản trị tri thức, AI nội bộ cũng sẽ nghèo.
AI chỉ mạnh khi kho tri thức của tổ chức có dữ liệu tốt, nguồn rõ, bối cảnh đầy đủ, chuyên gia kiểm chứng và quy trình sử dụng.
Một viện nghiên cứu có hàng nghìn báo cáo nhưng không có metadata, không có kho tri thức, không có người kiểm chứng, không có cách truy xuất, thì AI khó giúp viện thật sự biết nhiều hơn.
7. Tri thức phải có bối cảnh
Một câu đúng có thể trở thành sai nếu dùng sai bối cảnh.
Một bộ tham số mô hình đúng cho giai đoạn này chưa chắc đúng cho giai đoạn khác.
Một phương án quy hoạch đúng khi dân cư thưa có thể sai khi đô thị hóa.
Một kinh nghiệm vận hành hồ đúng trong điều kiện dự báo tin cậy có thể nguy hiểm khi dự báo sai.
Một nhận xét của chuyên gia năm 2000 cần được xem lại trong điều kiện năm 2030.
Vì vậy, tri thức số trong thời AI phải luôn đi kèm bối cảnh:
- ai nói;
- nói khi nào;
- dựa trên dữ liệu nào;
- áp dụng cho vùng nào;
- giới hạn ở đâu;
- còn hiệu lực không;
- đã được kiểm chứng chưa.
AI rất cần bối cảnh. Nếu thiếu bối cảnh, AI có thể kết nối thông tin sai cách.
Tri thức không có bối cảnh là tri thức dễ gây hại.
8. Tri thức phải có khả năng giải thích
Một người có tri thức không chỉ nói kết luận.
Họ có thể giải thích vì sao.
Vì sao chọn mô hình này.
Vì sao nghi ngờ số liệu kia.
Vì sao phương án này rủi ro.
Vì sao không nên dùng dữ liệu này cho quyết định đó.
Vì sao kết quả AI cần kiểm tra thêm.
Trong quản trị, giải thích là một phần của trách nhiệm.
Nếu một quyết định ảnh hưởng đến người dân, tổ chức phải giải thích được căn cứ.
Nếu một cảnh báo lũ được phát đi, phải giải thích được nguồn dữ liệu và mức độ tin cậy.
Nếu một mô hình gợi ý phương án vận hành hồ, phải giải thích được giả định và rủi ro.
NIST AI RMF nhấn mạnh việc đưa các yếu tố tin cậy vào thiết kế, sử dụng và đánh giá AI. Với tri thức, điều này có nghĩa là không chỉ cần câu trả lời, mà cần khả năng giải thích và kiểm chứng câu trả lời.
9. Tri thức phải gắn với trách nhiệm
Điểm khác biệt sâu nhất giữa thông tin và tri thức trong quản trị là trách nhiệm.
Một người có thông tin có thể nói.
Một người có tri thức phải chịu trách nhiệm với điều mình nói.
Trong khoa học kỹ thuật, tri thức không chỉ để tranh luận. Nó có thể dẫn đến quyết định về công trình, nguồn nước, hạ du, thiên tai, sinh kế, môi trường.
Vì vậy, tri thức cần đạo đức.
Biết nhưng không nói khi cần nói là thiếu trách nhiệm.
Nói khi chưa đủ căn cứ cũng là thiếu trách nhiệm.
Dùng AI để tạo kết luận mà không kiểm chứng là thiếu trách nhiệm.
Che giấu bất định là thiếu trách nhiệm.
Thời đại AI làm trách nhiệm này quan trọng hơn, vì câu trả lời được tạo ra quá dễ.
Càng dễ tạo câu trả lời, càng phải khó tính với tri thức.
10. Sáu tầng tri thức trong thời đại AI
Tôi đề xuất nhìn tri thức qua sáu tầng.
Tầng 1: Dữ liệu
Các ghi nhận thô.
AI có thể xử lý rất mạnh.
Tầng 2: Thông tin
Dữ liệu có bối cảnh.
AI có thể hỗ trợ tổng hợp.
Tầng 3: Kiến thức
Quan hệ, quy luật, khái niệm.
AI có thể hỗ trợ giải thích và liên kết.
Tầng 4: Kinh nghiệm
Hiểu biết đã qua thực hành.
AI có thể lưu giữ một phần, nhưng cần chuyên gia kể lại và kiểm chứng.
Tầng 5: Phán đoán
Khả năng lựa chọn trong tình huống bất định.
AI có thể hỗ trợ, nhưng con người giữ vai trò chính.
Tầng 6: Trí tuệ
Biết điều gì đáng làm, điều gì không nên làm, và chịu trách nhiệm với hệ quả.
Đây vẫn là phần sâu nhất của con người.
AI mạnh ở tầng 1 đến 3, hỗ trợ tốt tầng 4, hỗ trợ nhưng không thay thế tầng 5, và phải phục vụ tầng 6.
11. Kết luận
Tri thức là gì trong thời đại AI?
Tri thức không phải là dữ liệu thô.
Không phải là thông tin rời rạc.
Không phải là câu trả lời trôi chảy.
Không phải là báo cáo đẹp.
Không phải là cảm giác mình biết vì AI đã nói.
Tri thức là hiểu biết có kiểm chứng, có bối cảnh, có lý do, có khả năng giải thích, có thể hành động và gắn với trách nhiệm.
AI có thể giúp con người mở rộng tri thức rất mạnh.
Nhưng AI cũng có thể tạo ra ảo giác tri thức nếu con người lười kiểm chứng.
Vì vậy, thời đại AI không làm tri thức rẻ đi. Nó làm thông tin rẻ đi. Còn tri thức thật vẫn đòi hỏi tư duy, kiểm chứng, kinh nghiệm và trách nhiệm.
Một suy nghĩ bổ sung
Tôi nghĩ trong thời đại AI, nguy cơ lớn nhất không phải là chúng ta thiếu thông tin.
Nguy cơ lớn nhất là chúng ta nhầm thông tin với tri thức.
Một người có thể hỏi AI cả ngày và tưởng mình đã học rất nhiều.
Nhưng nếu người ấy không biết kiểm chứng, không biết đặt câu hỏi, không biết đối chiếu với thực tế, không biết chịu trách nhiệm, thì cái họ có chỉ là thông tin mượn.
Tri thức thật luôn có giá.
Giá của nó là thời gian.
Là thực hành.
Là sai và sửa.
Là đối thoại.
Là kiểm chứng.
Là trách nhiệm.
AI có thể giúp ta đi nhanh hơn trên con đường đến tri thức.
Nhưng AI không thể đi thay ta con đường ấy.
Tài liệu tham khảo
- Stanford Encyclopedia of Philosophy. The Analysis of Knowledge.
- Stanford Encyclopedia of Philosophy. Epistemology.
- Stanford Encyclopedia of Philosophy. Knowledge How.
- ISO. ISO 30401:2018 — Knowledge management systems: Requirements.
- NIST. Artificial Intelligence Risk Management Framework.
- OECD. AI Principles.