“Kỹ thuật là cách thế phơi lộ”: khi công nghệ định hình tự do của chúng ta

Martin Heidegger (1889–1976), nhà triết học người Đức, là một trong những tiếng nói quan trọng nhất của thế kỷ 20 về bản chất của hiện hữu. Các phân tích của ông về kỹ thuật hiện đại, vốn là trọng tâm của bài viết này, được xem là những suy tưởng đi trước thời đại và vẫn còn nguyên giá trị cho đến ngày nay. Sự nghiệp của ông cũng gắn liền với những tranh cãi chính trị sâu sắc.

1. Khi một cây cầu làm hiện ra cả một miền sông nước

Nhà triết học Martin Heidegger từng gợi một hình ảnh nổi tiếng: dựng một cây cầu không chỉ để nối hai bờ, mà chính cây cầu ấy còn làm hiện ra con sông trong toàn thể ý nghĩa của nó, với bờ bãi, dòng chảy, thượng và hạ lưu, những nẻo đường qua lại, và cả nhịp sống con người gắn liền với nó. Nhờ cây cầu, con sông không còn chỉ là một thực thể vật lý, mà trở thành một “miền” nơi thế giới phơi lộ ra trước mắt ta. Heidegger muốn nói rằng kỹ thuật, xét đến cùng, không bao giờ chỉ đơn thuần là một công cụ trong tay con người, nó là một cách để thế giới được phơi lộ (revealing), một phương thức khiến sự vật, không gian, và cả chính chúng ta xuất hiện có ý nghĩa. Vì vậy, câu hỏi triết học cốt lõi không phải chỉ là “dùng kỹ thuật để làm gì?”, mà là: “kỹ thuật khiến ta nhìn thấy và cư trú trong thế giới theo cách nào?”

Trong kỷ nguyên AI, câu hỏi này càng trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Nếu một cây cầu là một cấu trúc vật chất hữu hình, mở ra một miền sông nước để ta qua lại và cư trú, thì trí tuệ nhân tạo chính là một cấu trúc tri nhận vô hình: nó không hiện diện như vật thể, nhưng lại âm thầm sắp đặt và định hình cái gì được coi là đáng chú ý, cái gì trở thành hợp lý, và cái gì được xem là “đúng vừa đủ” để ta tin. AI không “vận chuyển” thân thể chúng ta qua một vùng đất khác như chiếc cầu, nhưng nó lại vận chuyển sự chú ý, niềm tin và cả các khả thể hành động của chúng ta từ bối cảnh này sang bối cảnh khác. Nó sắp đặt trật tự của những gì hiện ra trước mắt ta: mở ra những khả thể có thể nghĩ tới, đồng thời khép lại nhiều khả thể khác trong im lặng.

Chính vì thế, AI không chỉ đặt ra vấn đề kỹ thuật thuần túy, mà còn chạm tới tầng sâu triết học về sự thật, về tự do, và về cách con người cư trú trong thế giới. Ở nơi AI can thiệp, câu hỏi không còn là “nó giúp ích cho ta thế nào?”, mà là “nó đã định hình lại cách ta thấy, nghĩ, và sống ra sao?”. Và trong chính sự phơi lộ ấy, ẩn giấu nguy cơ của một sự bủa vây vô hình, khi thế giới và cả con người chỉ còn được nhìn như những điểm dữ liệu trong một đồ thị xác suất.

2. Kỹ thuật như "phơi lộ" và nguy cơ "vây bủa"

Heidegger phân biệt hai cách phơi lộ:

• Poiēsis: phơi lộ mang tính sinh thành – giống như khi người thợ thủ công không tạo ra cái mới từ hư vô, mà chỉ làm cho hình dáng vốn ẩn trong chất liệu dần hiện ra trước mắt.
• Gestell (sự vây bủa): phơi lộ mang tính ép buộc, gom góp sự vật như một kho dự trữ, buộc sự vật phải hiện ra chỉ như cái có thể bị khai thác, huy động, tối ưu.

Khi "vây bủa" thắng thế, cả thế giới hiện ra chỉ như một nguồn tài nguyên khổng lồ. Khu rừng trở thành "trữ lượng gỗ", dòng sông trở thành "công suất thủy điện". Ngay cả con người cũng bị quy giản thành “nguồn lao động” hay, trong ngôn ngữ ngày nay, thành “dòng dữ liệu hành vi” có thể dự báo và thao túng. Đây chính là điểm Heidegger gọi là Bestand – sự vật biến thành một kho dự trữ có thể khai thác bất cứ lúc nào. Vấn đề đạo đức nằm ngay trong cấu trúc nhận thức: ta chỉ thấy điều gì đó như cái ta có thể khai thác.

Trong bối cảnh AI, hình ảnh này trở nên rõ rệt đến mức ám ảnh. AI – với cảm biến, dữ liệu và mô hình -> tất cả hợp lực để biến không chỉ vật thể, mà cả quan hệ, cảm xúc, thói quen, ham muốn thành dữ liệu có thể đo, lưu, dự báo. Quá trình dữ liệu hóa (datafication) ấy chính là biểu hiện của Gestell ở cấp số nhân. Không chỉ vật thể, mà cảm xúc, quan hệ, thói quen… đều bị dữ liệu hóa: mọi thứ đều trở thành “đơn vị khả tính”, từ đó chảy vào cỗ máy dự đoán. Ta có nguy cơ nhìn bản thân như đồ thị xác suất, còn người khác như vector đặc trưng.

3. Tự do là gì trong không gian do thuật toán kiến tạo?

Trong truyền thống triết học, "tự do" thường được hiểu ít nhất theo ba lớp:

1. Tự do lựa chọn (liberty): có nhiều phương án để chọn.
2. Tự do khởi xướng (Arendt): năng lực bắt đầu điều mới trong một không gian chung.
3. Tự trị phản tỉnh (Kant): năng lực tự suy xét và đặt ra quy tắc hành động cho chính mình.

AI thường được quảng bá như mở rộng lựa chọn: nhiều kết quả tìm kiếm hơn, nhiều gợi ý hơn. Nhưng thêm lựa chọn chưa chắc là thêm tự do. Khi gợi ý được cá nhân hóa, không gian có thể bị thu hẹp vào những gì mô hình dự đoán ta "sẽ thích". Tự do khởi xướng suy yếu nếu khả thể bất ngờ bị tối ưu hóa đến mức vắng mặt, tự trị phản tỉnh mờ đi khi quy tắc hành động ngầm được "ủy quyền" cho thuật toán.

Nói cách khác, tự do không chỉ là "chọn gì", mà là "thấy được gì" và "có quyền khởi xướng gì trong một thế giới đã được bày biện bởi mô hình".

4. Sự thật giữa "đúng vừa đủ" và "đúng về bản chất"

Triết học từng hiểu "chân lý" theo nhiều cách: tương ứng (câu khớp sự thật), nhất quán (khớp hệ thống), thực dụng (hữu hiệu). AI sinh nội dung tối ưu hóa xác suất và "mức độ hợp lý bề mặt" – cái đúng vừa đủ để tin. Điều ấy hữu dụng, nhưng dễ bào mòn khả năng suy xét và phản biện của chúng ta.

Cuộc khủng hoảng chân lý trong thời AI không chỉ nằm ở chỗ mô hình thỉnh thoảng "ảo giác" (hallucination) và nói sai. Mối nguy sâu xa hơn nằm ở chỗ mà ở chỗ chúng ta dần quen và chấp nhận tính hợp lý bề mặt như một sự thay thế đầy đủ cho chân lý. Để giữ lấy "đúng về bản chất", ta cần thói quen phản biện. Chúng ta cần hỏi mô hình "tại sao?", "dựa trên nguồn nào?", và quan trọng nhất, chúng ta cần chấp nhận sự tồn tại của ma sát nhận thức – những khoảnh khắc dừng lại, bối rối, nghi ngờ – thay vì dễ dàng chấp nhận câu trả lời tức thì.

5. Bản ngã như công trình đang diễn giải

Hiện sinh luận nhấn mạnh: bản chất con người không phải là một thứ có sẵn, chúng ta là những sinh vật tự kiến tạo, tự diễn giải chính mình thông qua hành động và lựa chọn. Chúng ta bị "kết án phải tự do" và phải tự chịu trách nhiệm cho công trình mang tên "bản ngã".

AI can thiệp vào quá trình này một cách tinh vi. Nó học từ những dấu vết số ta để lại, xây dựng một mô hình về ta, rồi phản chiếu lại mô hình đó cho chính ta thông qua các gợi ý và dự đoán. Nguy cơ ở đây là một vòng lặp phản hồi nguy hiểm: ta dần điều chỉnh hành vi của mình cho khớp với cái bóng kỹ thuật số đó, biến "cái tôi" thành một bản sao được tối ưu hóa với chính dữ liệu quá khứ. Những gì lệch chuẩn, những mâu thuẫn nội tâm, những thôi thúc bất chợt – vốn là mầm mống của sự trưởng thành và sáng tạo – có nguy cơ bị gọt giũa và triệt tiêu trong nỗ lực trở thành một "bản ngã nhất quán" theo logic của máy.

Triết học Phật giáo cung cấp một góc nhìn bổ sung quý giá: nguyên lý vô ngã (anatta). "Cái tôi" không phải là một thực thể bất biến, mà là một tập hợp của các yếu tố duyên hợp, một dòng chảy liên tục thay đổi. Nhận thức được điều này giúp ta có một thái độ kép: vừa thận trọng (đừng thần thánh hóa cái "tôi" mà AI mô tả) vừa tự do (dám bước ra khỏi những dự đoán của nó). Tự do, theo một nghĩa sâu xa nào đó, có lẽ chính là khả năng không trùng khít với bất kỳ mô hình nào nói về mình.

6. Chính trị của kiến trúc: ai đặt câu hỏi, ai chọn hàm mục tiêu?

Mọi hệ thống AI đều có hàm mục tiêu (objective) – dù viết ra hay ngầm định. Tối ưu thời gian xem? Tối đa hóa "sự hài lòng"? Giảm chi phí? Những mục tiêu này là các phán đoán giá trị. Chính trị của AI nằm ở tầng kiến trúc: ai quyết định mục tiêu? ai chịu trách nhiệm khi nó tạo ra ngoại tác?

Từ góc nhìn đạo đức, chuỗi trách nhiệm phải rõ:

• Người hoạch định mục tiêu: Người định nghĩa thế nào là "tốt" cho hệ thống và người dùng.
• Người thiết kế dữ liệu: Người quyết định dữ liệu nào là "đại diện" cho thực tại, và do đó định hình thế nào là "đúng".
• Người triển khai giao diện: Người quyết định cái gì "đáng chú ý" và cái gì bị che khuất.
• Người quản trị ngoại tác: Người có cơ chế giám sát và chịu trách nhiệm khi hệ thống gây hại.

Nếu chuỗi trách nhiệm này bị làm mờ đi, mọi sai lệch sẽ bị đổ cho "thuật toán" hay "mô hình", như thể một thực thể trừu tượng có thể gánh thay trách nhiệm đạo lý – một gánh nặng mà chỉ con người mới có thể và phải mang.

7. Từ "vây bủa" đến "cư trú": đạo đức thiết kế trong thời AI

Làm thế nào để đưa kỹ thuật AI trở lại với tinh thần poiēsis (sinh thành), thay vì chỉ là Gestell? Gợi ý một bộ đức hạnh thiết kế (design virtues):

1. Tính khả giải thích theo mục tiêu: Thay vì giải thích hàng tỷ tham số, hãy giải thích rõ ràng hệ giá trị nào đã được lựa chọn, và những đánh đổi nào đã được chấp nhận khi thiết kế hàm mục tiêu..
2. Phẩm giá từ chối: Dạy cho hệ thống biết từ chối trả lời khi nó không đủ tự tin, thay vì bịa ra một câu trả lời hợp lý bề mặt. Sự từ chối là một dạng tôn trọng giới hạn của tri thức và sự thật.
3. Ma sát nhận thức có chủ đích: chèn các điểm "dừng – nhìn – xét" khi quyết định có hệ quả, chống lại quán tính "bấm cho xong".
4. Giảm dữ liệu tối thiểu: Nhận thức rằng việc dữ liệu hóa đời sống luôn có một chi phí đạo đức. Chỉ thu thập lượng dữ liệu đủ dùng để hệ thống hoạt động, không theo đuổi triết lý "có gì cũng lấy".
5. Khả năng viễn ly: cung cấp "chế độ chậm", "chế độ nguồn", "chế độ kiểm chứng", Kiến tạo những "lối rẽ" cần thiết, giúp người dùng bước ra khỏi con đường mòn quen thuộc mà thuật toán đã vạch sẵn.
6. Đa dạng hóa khả thể: cố ý đề xuất những lựa chọn ít có khả năng xảy ra nhưng vẫn hợp lý, nhằm bảo tồn không gian cho sự bất ngờ – mảnh đất của sáng tạo và tự do.
7. Chuỗi trách nhiệm công khai: hiển thị ai chịu trách nhiệm ở mỗi khâu, trách nhiệm không thể ẩn mình sau cụm từ "AI nói".

Những đức hạnh này không làm mô hình đạt điểm cao hơn trên các benchmark, nhưng làm con người tự do hơn trong không gian do AI bày biện.

8. Mở đường cho tư duy, thay vì đưa ra lối tắt

Thay vì nhìn AI như một cỗ máy chỉ để giải quyết vấn đề một cách nhanh nhất, chúng ta nên hướng tới việc sử dụng nó như một công cụ để nâng cao và mở rộng năng lực của chính con người. Một hệ thống AI tốt không nên biến cuộc sống thành một bài toán cần tối ưu hóa, mà nên tạo ra không gian để chúng ta có thể suy nghĩ sâu sắc hơn, sáng tạo hơn và đưa ra quyết định có trách nhiệm hơn.

Hãy xem xét điều này qua các ví dụ cụ thể:

• Trong giáo dục: Thay vì là một "máy trả lời" chỉ đưa ra đáp án cho một bài toán, AI nên hoạt động như một "người bạn học". Nó có thể đặt ra những câu hỏi gợi mở như: "Tại sao bạn lại nghĩ theo hướng đó?" hoặc "Bạn đã thử cách tiếp cận nào khác chưa?". Bằng cách này, AI không thay thế quá trình tư duy, mà khuyến khích người học tự tìm tòi và hiểu vấn đề một cách sâu sắc hơn.

• Trong nghệ thuật: Thay vì chỉ là một công cụ để tạo ra sản phẩm hoàn chỉnh theo yêu cầu, AI có thể trở thành một "nguồn cảm hứng bất ngờ". Nó có thể tạo ra những sự kết hợp lạ lùng, những ý tưởng còn dang dở, từ đó khơi gợi và thách thức sức sáng tạo của người nghệ sĩ. Ở đây, AI không phải là người sáng tác, mà là đối tác giúp con người vượt ra khỏi giới hạn của chính mình.

• Trong quản trị và ra quyết định: Thay vì đưa ra một câu trả lời duy nhất được cho là "tối ưu", che giấu đi sự phức tạp và những đánh đổi đằng sau, AI nên là một công cụ để "làm rõ các lựa chọn". Nó có thể mô phỏng và chỉ ra hậu quả của từng phương án: "Nếu chúng ta chọn A, lợi ích là gì và ai sẽ bị ảnh hưởng tiêu cực? Nếu chọn B thì sao?". Điều này giúp những người ra quyết định nhìn thấy toàn cảnh và đưa ra lựa chọn một cách có ý thức và trách nhiệm hơn.

Cách tiếp cận này không xem AI như một giải pháp toàn năng, mà là một công cụ giúp chúng ta đặt ra những câu hỏi tốt hơn và hiểu rõ hơn về những lựa chọn cũng như trách nhiệm của chính mình.

9. Kết: Giữ lấy khả năng ngạc nhiên

Suy cho cùng, điều khiến chúng ta là người không chỉ nằm ở năng lực tính toán, mà ở khả năng ngạc nhiên trước thế giới, một điều mà các công cụ tối ưu hóa thường vô tình làm xói mòn. Triết học nhắc ta rằng việc nhìn thế giới chưa bao giờ là thuần tuý khách quan, trong mỗi cái nhìn đã ẩn sẵn một sự chọn lọc, một cách đánh giá về thế giới, nó đã là một phán quyết về thế giới.

Nếu kỹ thuật là cách thế giới phơi bày chính nó, thì câu hỏi đạo đức lớn nhất của thời đại chúng ta là: ta muốn phơi lộ thế giới, và phơi lộ chính mình, theo cách nào?

Hãy học cách thiết kế và sử dụng AI như người đặt một cây cầu: để mở lối, không phải để vây bủa. Để làm hiện ra sự phong phú, không phải để che khuất. Để nuôi dưỡng tự do, không phải để thay thế trách nhiệm. Khi đó, AI không làm chúng ta bớt người đi, ngược lại, nó buộc chúng ta phải nỗ lực để sống một cách người hơn.

Tài liệu đọc thêm

The Question Concerning Technology (Martin Heidegger)

Heidegger on Technology’s Danger and Promise in the Age of AI (Cambridge University)