Bạn đã bao giờ rơi vào tình huống này chưa? Bạn hí hửng gõ một câu lệnh siêu chi tiết cho “cậu bạn” AI tạo ảnh: “Một chú mèo lông vàng, mắt xanh, đang trượt ván điệu nghệ trong một thành phố tương lai kiểu Cyberpunk.” Bạn ngồi đợi, trong đầu đã mường tượng ra một kiệt tác.
Và rồi… bùmmm! AI trả về một “thứ gì đó” trông như một quái thú sáu chân có lông vũ, đang cố nuốt chửng một cái bánh xe, trên nền một thành phố mà đến Batman cũng phải lạc đường.
Khoảnh khắc đó, thay vì trầm trồ, bạn chỉ có thể thốt lên: “Ủa, nó nghĩ cái quái gì vậy?”.
Câu hỏi này không chỉ của riêng bạn đâu. Chúng ta đang sống trong một thế giới mà Trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là AI tạo sinh (Generative AI), có thể viết email, sáng tác thơ, vẽ tranh, và thậm chí là lập trình. Nhưng rốt cuộc, làm thế nào mà một đống mã lệnh lại có thể “sáng tạo” như vậy? AI tạo sinh hoạt động như thế nào?
Hãy cùng mình đeo kính lúp, bật chế độ thám tử và đột nhập vào bên trong “bộ não” của AI để xem thử rốt cuộc có gì trong cái “hộp đen” bí ẩn đó nhé. Đây sẽ là một chuyến đi không cần vé, nhưng đảm bảo sẽ khiến bạn “Ồ!” lên không ít lần đấy.
Gia Phả Nhà AI: Không Phải AI Nào Cũng Là Kẻ Hủy Diệt
Trước khi mổ xẻ “bộ não” của AI, chúng ta cần sắp xếp lại “gia phả” của nó một chút, bởi vì người ta hay gọi chung mọi thứ là “AI”. Tưởng tượng chúng như những con búp bê Nga Matryoshka nhé:
- Búp bê lớn nhất: Trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial Intelligence) Đây là ông tổ, là ý tưởng bao trùm nhất: tạo ra những cỗ máy có thể “bắt chước” trí thông minh của con người, từ việc giải toán cho đến nhận diện một quả táo. Nó là một lĩnh vực rộng lớn như dải ngân hà vậy.
- Búp bê cỡ trung: Học máy (Machine Learning – ML) Đây là một “đứa con” cực kỳ quan trọng của AI. Thay vì lập trình từng quy tắc một cho máy tính (ví dụ: nếu thấy tai dài, lông trắng, mắt đỏ thì đó là con thỏ), với Học máy, chúng ta “quẳng” cho nó hàng triệu tấm ảnh về con thỏ và nói: “Này, tự học cách nhận biết đi!”. Máy tính sẽ tự tìm ra các mẫu (pattern) và quy luật ẩn trong dữ liệu. Gần như mọi AI “thông minh” bạn thấy ngày nay đều dựa trên Học máy.
- Búp bê nhỏ nhất: Học sâu (Deep Learning – DL) Đây là ngôi sao của show diễn, là “cháu đích tôn” ưu tú của nhà AI. Học sâu là một dạng Học máy siêu cấp, sử dụng một cấu trúc gọi là Mạng Nơ-ron Nhân tạo (Artificial Neural Network), mô phỏng (một cách rất đơn giản) cấu trúc não người với hàng tỷ kết nối. Các mô hình AI tạo sinh đình đám như ChatGPT hay Midjourney đều là sản phẩm của Học sâu.
Tóm lại, khi nói về AI tạo sinh, chúng ta đang nói về đứa cháu “Học sâu” thiên tài nằm ở lõi trong cùng của gia tộc AI.
Giải Mã Phù Thủy Ngôn Từ (LLM): Một Kẻ “Đoán Chữ” Siêu Phàm
Bây giờ, hãy xem cách ChatGPT và các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (Large Language Model – LLM) “dệt” nên những câu chữ mượt mà nhé.
Bạn có thể nghĩ LLM là một bộ óc siêu phàm đã đọc hết mọi thứ trên Internet: Wikipedia, sách, báo, truyện tranh, thậm chí cả những bình luận “cà khịa” trên mạng xã hội. Nhưng có một sự thật phũ phàng: LLM không “hiểu” bất cứ thứ gì nó đọc.
Ngạc nhiên chưa?
Thay vì hiểu, nó làm một việc duy nhất nhưng ở một đẳng cấp không tưởng: dự đoán từ tiếp theo.
Hãy tưởng tượng bạn đang chơi game điền vào chỗ trống. Mình đưa ra câu: “Hôm nay trời đẹp, chúng ta hãy…”
Não bạn sẽ ngay lập tức nảy ra các khả năng: “…đi chơi.”, “…đi cà phê.”, “…làm việc tiếp thôi.” Dựa trên ngữ cảnh, bạn sẽ chọn từ hợp lý nhất.
LLM cũng làm y hệt, nhưng trên một quy mô khổng lồ.
- Băm nhỏ ngôn ngữ: Đầu tiên, nó không nhìn vào câu chữ như chúng ta. Nó “băm” mọi thứ thành những đơn vị nhỏ hơn gọi là “token”. Token có thể là một từ, một phần của từ, hoặc một dấu câu.
- Học các mối quan hệ: Trong quá trình huấn luyện với kho dữ liệu khổng lồ, mạng nơ-ron của LLM học được mối quan hệ xác suất cực kỳ phức tạp giữa các token này. Nó biết rằng sau token “nước sôi ở”, token “100∘C” có xác suất xuất hiện cao hơn nhiều so với token “cái tủ lạnh”.
- Dự đoán theo chuỗi: Khi bạn gõ một câu lệnh, LLM sẽ lấy các token đó làm điểm khởi đầu, rồi tính toán xem token tiếp theo nào có xác suất xuất hiện cao nhất. Sau khi chọn được token đó, nó lại gộp cả chuỗi mới lại và tiếp tục dự đoán token tiếp theo… Cứ thế, cứ thế, nó “dệt” nên cả một đoạn văn.
Đây chính là lý do tại sao AI đôi khi bị “ảo giác” (hallucination) – hay mà chúng ta hay gọi là “nói nhảm”. Vì nó không có khái niệm về đúng/sai hay sự thật, nó chỉ đang đi theo con đường xác suất. Nếu con đường đó dẫn nó đến một thông tin vô lý nhưng lại “có vẻ” hợp lý về mặt thống kê, nó sẽ tự tin “chém gió” như một chuyên gia!
Nó không phải là một nhà thông thái, mà là một siêu-phàm-đoán-chữ dựa trên thống kê.
Giải Mã Họa Sĩ Trừu Tượng (AI Tạo Ảnh): Kẻ Tái Tạo Giấc Mơ Từ Mớ Hỗn Độn
Vậy còn việc biến chữ thành hình ảnh thì sao? Liệu AI có thực sự “tưởng tượng” ra một chú mèo trên ván trượt không?
Câu trả lời một lần nữa là… không hẳn.
Quá trình này giống như một người họa sĩ bịt mắt, bắt đầu với một bức tranh toàn những điểm nhiễu (noise) – trông như màn hình TV mất sóng ngày xưa – và dần dần làm rõ nó thành một tác phẩm nghệ thuật. Quá trình này thường được gọi là “khuếch tán” (diffusion).
- Bắt đầu từ hỗn loạn: Mô hình sẽ tạo ra một bức ảnh toàn các pixel ngẫu nhiên, một mớ hỗn độn không có ý nghĩa.
- “Hiểu” câu lệnh của bạn: Câu lệnh văn bản của bạn (“a cat on a skateboard”) cũng được một mô hình ngôn ngữ (tương tự LLM) phân tích và chuyển thành một bộ chỉ dẫn dưới dạng toán học. Bộ chỉ dẫn này mô tả các “đặc điểm” và “mối quan hệ” mà bức ảnh cuối cùng cần có.
- Quá trình “làm rõ”: Dựa trên bộ chỉ dẫn đó, AI bắt đầu từng bước “gỡ nhiễu” (denoise) cho bức ảnh hỗn loạn ban đầu. Ở mỗi bước, nó sẽ tự hỏi: “Để bức ảnh này trông giống ‘một con mèo’ và ‘một cái ván trượt’ hơn một chút, mình nên điều chỉnh các pixel này như thế nào?”.
- Nhận dạng mẫu: Nó làm được điều này vì nó đã được “học” từ hàng tỷ cặp (hình ảnh – mô tả). Nó không biết “mèo” là gì, nhưng nó nhận ra mẫu pixel thường xuất hiện khi có từ “mèo” trong mô tả. Nó biết mẫu pixel của “ván trượt”. Nhiệm vụ của nó là điều chỉnh mớ hỗn độn ban đầu sao cho các mẫu đó dần dần hiện ra một cách hài hòa.
Đây cũng là lời giải thích cho những bàn tay 6 ngón hay các chi tiết kỳ dị. Bàn tay con người là một cấu trúc cực kỳ phức tạp và đa dạng. AI có thể đã học được “mẫu” chung của bàn tay, nhưng việc tái tạo nó một cách hoàn hảo với đúng 5 ngón ở mọi góc độ vẫn là một thách thức. Nó chỉ đơn giản là đang lắp ghép các mẫu mà nó cho là hợp lý nhất mà thôi.
Cái “Hộp Đen”: Khi Người Tạo Ra Cũng Không Hiểu “Đứa Con” Của Mình
Vậy là chúng ta đã biết cách AI tạo ra văn bản và hình ảnh. Nhưng có một câu hỏi lớn hơn vẫn còn đó: Tại sao nó lại quyết định đặt token này sau token kia, hay điều chỉnh pixel theo cách đó mà không phải cách khác?
Đây là lúc chúng ta đụng phải bức tường mang tên “Hộp đen AI” (The AI Black Box).
Bên trong một mạng nơ-ron hiện đại có hàng trăm tỷ, thậm chí hàng nghìn tỷ kết nối, mỗi kết nối lại có một “trọng số” (weight) riêng. Những trọng số này được tự động điều chỉnh trong quá trình huấn luyện. Kết quả cuối cùng là sản phẩm của sự tương tác cực kỳ phức tạp giữa tất cả các trọng số này.
Vấn đề là, chúng ta không thể nào diễn giải được ý nghĩa của từng trọng số hay từng kết nối riêng lẻ. Nó giống như việc bạn nhìn vào một bộ não đang hoạt động. Bạn thấy các nơ-ron đang bắn tín hiệu điện cho nhau, nhưng bạn không thể chỉ vào một nơ-ron và nói: “À, nơ-ron này chính là ký ức về bà ngoại.”
Các kỹ sư tạo ra AI, nhưng họ cũng không thể giải thích cặn kẽ 100% tại sao mô hình lại đưa ra một kết quả cụ thể. Chúng ta biết đầu vào, chúng ta thấy đầu ra, nhưng quá trình ở giữa là một “hộp đen” bí ẩn.
Kết Luận: Những “Kẻ Bắt Chước” Thiên Tài
Sau chuyến du hành vào “hộp đen”, có lẽ cảm giác lớn nhất của chúng ta không phải là sợ hãi, mà là một sự ngạc nhiên đến sững sờ.
AI tạo sinh, dù mạnh mẽ đến đâu, cũng không phải là một ý thức hay một trí tuệ có khả năng “hiểu” thực sự. Nó không có cảm xúc, không có nhận thức, không có trải nghiệm. Nó là một cỗ máy nhận dạng và tái tạo mẫu (pattern) ở một quy mô và độ phức tạp mà bộ não con người không thể bì kịp.
Nó là một diễn viên thiên tài có thể bắt chước mọi văn phong, một họa sĩ đại tài có thể mô phỏng mọi phong cách, nhưng nó không bao giờ thực sự hiểu được nỗi buồn trong một bài thơ hay niềm vui trong một bức tranh.
Và có lẽ, đó chính là ranh giới đẹp đẽ và quan trọng nhất.
Hộp Đồ Nghề Tư Duy Cho Bạn
- Không phải “suy nghĩ”, mà là “tính toán”: AI tạo sinh hoạt động dựa trên xác suất và nhận dạng mẫu, không phải sự hiểu biết hay lý luận.
- LLM là một “siêu-phàm-đoán-chữ”: Nó chỉ dự đoán từ hợp lý nhất để đặt tiếp theo, giống như tính năng tự động hoàn thành (autocomplete) trên điện thoại của bạn nhưng mạnh hơn cả tỷ lần.
- AI tạo ảnh là một “họa-sĩ-làm-rõ-tranh”: Nó bắt đầu từ một mớ hỗn độn và dần dần điều chỉnh nó để khớp với các mẫu mà nó đã học được từ hàng tỷ hình ảnh.
- “Ảo giác” là tính năng, không phải lỗi: Khi AI “chém gió”, đó là do bản chất dựa trên xác suất của nó, không phải vì nó cố tình nói dối.
- “Hộp đen” vẫn là một bí ẩn: Ngay cả những người tạo ra AI cũng không thể giải thích hoàn toàn các quyết định của nó.
Vậy lần tới khi AI tạo ra một “kiệt tác” hay một “thảm họa” cho bạn, hãy mỉm cười. Bạn không đang nói chuyện với một trí tuệ siêu việt, mà là đang chứng kiến kết quả đáng kinh ngạc từ một cỗ máy tính toán xác suất khổng lồ.
Còn bạn thì sao? Đâu là sản phẩm “khó đỡ” nhất mà AI từng tạo ra cho bạn? Hãy chia sẻ câu chuyện của bạn ở phần bình luận bên dưới nhé!
Nếu bạn thấy câu chuyện giải mã này thú vị, hãy cân nhắc theo dõi các kênh của Thư Viện Nhỏ để cùng nhau khám phá thêm nhiều bí ẩn hấp dẫn khác của khoa học và vũ trụ nhé!
