Ý hệ về “Dữ Liệu Lớn” (“Big Data”), một tai họa được báo trước cho đạo đức về nhận thức và hành động

Ý HỆ VỀ “DỮ LIỆU LỚN” (“BIG DATA”), MỘT TAI HỌA ĐƯỢC BÁO TRƯỚC CHO ĐẠO ĐỨC VỀ NHẬN THỨC VÀ HÀNH ĐỘNG

Tác giả: Jean-Pierre Dupuy

Giáo sư triết học, Stanford University

Những người cổ súy cho trí tuệ nhân tạo và các Dữ Liệu Lớn muốn bỏ qua những quan hệ nhân quả và hài lòng chấp nhận những quan hệ tương quan. Quay lưng với những nguyên tắc và khái niệm căn bản về nhận thức luận, ý hệ của họ tỏ ra vô cùng nguy hiểm về phương diện đạo đức.

Warren McCulloch (1898-1969)

Walter Pitts (1923-1969)

Trí tuệ nhân tạo (sau đây sẽ viết tắt là AI), đã trở thành một vấn đề thời sự tương đương với chiến tranh ở Ukraine hay sự nổi dậy của nông dân Pháp. Những người có hiểu biết uyên thâm nhất cho rằng AI khởi đầu mới đây, vào năm 2018. Vì tôi đã làm việc trong nhiều năm về lịch sử triết học của các khoa học nhận thức, từ ngành điều khiển học cho đến AI^[1], riêng tôi nghĩ rằng AI đã khởi đầu từ năm 1943, khi một nhà tâm thần học thần kinh tên là Warren McCulloch và một nhà toán học xuất chúng, Walter Pitts, sáng tạo ra khái niệm mạng nơ-ron hình thức. Họ đã chứng minh về vấn đề này những tính chất nổi bật có thể tạo niềm hy vọng sẽ xuất hiện một khoa học vật chất và logic-toán học của trí tuệ con người.

Khoảng cách chừng tám mươi năm giữa chúng ta và hành động khai phá này rõ ràng đã chứng kiến những bước tiến triển phi thường. Đặc biệt là nhờ những công trình của Yann LeCun, người Pháp, và Geoffrey Hinton, người Anh, mô hình lúc khởi đầu đã trở thành một hệ thống có khả năng tự học nhờ vào một hệ thống cấp bậc các lớp nơ-ron hình thức chồng chéo nhau - từ đó có thành ngữ “học sâu”, tiếng Anh là deep learning -, và bằng cách đối chiếu với các dữ liệu của thế giới thực.

Geoffrey Hinton (1947-)

Yann LeCun (1960-)

Chính ở đây có sự can thiệp của việc cung ứng các máy tự học này với những khối lượng dữ liệu khổng lồ, và trong tất cả các lĩnh vực. “Một AI”, như ngày nay ta thường nói, chỉ rõ một loại máy thông minh chứ không còn chỉ một ngành đặc biệt nào, tự học một mình trong một thế giới được rút gọn lại trong những dữ liệu, đồng thời tạo ra những dữ liệu mới – đó là cái mà ta gọi là Dữ Liệu Lớn.

Điều mà truyền thông xác định với “AI” là một tập hợp còn hạn chế hơn nữa của những máy như vậy: các mô hình ngôn ngữ lớn (được biết là LLM, từ tiếng Anh là Large Language Models) mà đến nay nổi tiếng nhất là “ChatGPT” của công ty Open AI. Cho dù mô hình này chỉ đoán trước dấu hiệu khả dĩ nhất vốn kéo dài những tập tài liệu đã có hoặc đã được xây dựng, những kết quả của nó có thể là rất xuất sắc. Với những phương tiện khiêm tốn, tôi đã có thể thu được từ máy tính của tôi một bức tranh chấm màu hiển thị một buổi chiều chủ nhật bên bờ sông, và một khúc dạo đầu cung đô thứ, số 25, quyển I của tác phẩm âm nhạc Le Clavier bien tempéré của Bach.^[2]

Thường là cùng một số người ngưỡng mộ hay sợ hãi trước những cư dân mới này trên hành tinh của chúng ta. Những cư dân này có làm cho những nhà biên kịch của Hollywood mất việc không? Chúng có loại trừ loài người không? Nhưng hôm nay tôi không muốn nói về loại hiểm họa này, mà nói về một mối đe dọa xảo quyệt hơn, vì nó liên quan đến ba câu hỏi mà Kant đã nêu ra: Tôi có thể biết được gì? Tôi nên làm gì? Và con người là gì?

Mô hình hóa, quan hệ nhân quả và quan hệ tương quan

Ý tưởng cho rằng việc xử lý các dữ liệu có thể trở thành cơ sở của một khoa học mới, miễn là các dữ liệu đủ đồi dào và phong phú và có những thuật toán để phát hiện những yếu tố thường xuyên, ví dụ dưới dạng những tương quan, trong mớ hỗn độn rối rắm mà các dữ liệu tạo nên, ý tưởng ấy đã tiến triển chầm chậm cùng với sự tiến triển của việc thu thập thông tin đủ các loại và những tiến bộ chớp nhoáng của lập trình máy tính.^[3]

Chris Anderson (1961-)

Dưới cái tên được chấp nhận là “Dữ Liệu Lớn”, ý tưởng này chỉ thực sự bùng nổ gần đây thôi, những người cổ súy nó không ngần ngại tuyên bố “sự kết thúc của lý thuyết”. Chris Anderson, trước đây là tổng biên tập của tạp chí “danh giá” của Silicon Valley, Wired Magazine, đã có thể đặt nhan đề cho một trong những tiểu luận của ông vào tháng sáu năm 2008 “The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete^[4]” – Ngày tàn của lý thuyết: cơn hồng thủy dữ liệu làm cho phương pháp khoa học trở nên lỗi thời – Ta có thể đọc trong đó là từ nay “quan hệ tương quan thắng quan hệ nhân quả và tiến bộ khoa học có thể không cần mô hình hóa cũng như lý thuyết.”

Đối với lịch sử và triết học các khoa học, những khẳng định như vậy trước hết chứng tỏ một sự thiếu văn hóa thảm hại và một sự ngây ngô đến ngạc nhiên. Như thể là ta làm một bước lùi lớn rất nguy hiểm ra khỏi tư tưởng cách mạng Copernic của Kant vốn đặt quá trình nhận thức vào vị trí của chính bản thân sự vật (vật tự thân). Quan hệ nhân quả theo Kant là một hình thức căn bản của khả năng hiểu biết (giác tính) của chúng ta.

Như thể là chưa bao giờ tồn tại các khoa học luận của Émile Meyerson, của Karl Popper hay của Thomas Kuhn nhấn mạnh đến những bế tắc của một chủ nghĩa kinh nghiệm triệt để, bỏ qua một “chương trình nghiên cứu siêu hình” là không thể, vai trò tối cần thiết của các giả thuyết trong các bước tiến hành khoa học vốn được thực hiện qua những phỏng đoán và bác bỏ - điều mà ta có thể diễn tả qua công thức: “không có những sự kiện thô^[5].”

Ở đây tôi sẽ minh họa sự đột nhập vào bối cảnh khoa học của hệ hình của sự phức hợp, và chính xác hơn là mô hình hóa các hệ thống phức hợp. Chính nhà toán học John von Neumann, một sáng lập viên khác của ngành điều khiển học, là người đầu tiên đã định nghĩa khái niệm này, tại một cuộc hội thảo được tiến hành tại California Institute of Technology (CalTech) Pasadena, tại California. Một đối tượng phức tạp, ông ước đoán vậy, đến nỗi mô hình đơn giản nhất mà ta có thể tạo ra là chính nó. Thông tin mà mô hình này chứa đựng là không thể nén thêm được. Điều có ý nghĩa là von Neumann đã viện dẫn đến một ví dụ được vay mượn từ kinh tế học lý thuyết để minh họa cho phát biểu của ông.

Vilfredo Pareto (1848-1923)

Đó là một văn bản của Vilfredo Pareto năm 1906 đã giải thích trong quyển Manuel d’économie politique (sách kinh tế học chính trị) rằng mô hình cân bằng kinh tế tổng quát mà ông đã hoàn thiện cùng với Léon Walras, một mô hình hình thức hóa cơ chế hình thành giá cả trên một thị trường cạnh tranh, nó “hoàn toàn không nhắm đến một sự tính toán bằng số các giá cả. Thực vậy, chúng ta hãy làm giả thuyết thuận lợi nhất cho một cách tính như thế, giả định rằng chúng ta đã vượt qua tất cả những khó khăn liên quan đến việc tìm các dữ liệu của vấn đề, và rằng chúng ta biết các ophélimités (NdA:^[*] nghĩa là những “lợi ích” hay “những điều đáng mong muốn”) của tất cả các sản phẩm khác nhau cho từng cá nhân, và tất cả các điều kiện sản xuất của tất cả các sản phẩm, v.v.. Đó đã là một giả thuyết phi lý. Tuy vậy, nó không đủ để có thể có giải pháp của vấn đề.

Chúng ta đã thấy rằng trong trường hợp có 100 người và 700 sản phẩm thì sẽ có 70.699 điều kiện (thực ra, một số lớn các trường hợp mà chúng ta không quan tâm cho đến nay sẽ làm số này tăng thêm); chúng ta sẽ phải giải quyết một hệ thống gồm 70.699 phương trình. Trong thực tế điều này vượt quá những năng lực của phân tích đại số, và điều đó lại càng đúng hơn nữa nếu ta nghĩ đến số lượng vô cùng lớn các phương trình mà ta có được cho một dân số 40 triệu người và nhiều ngàn sản phẩm. Trong trường hợp này, các vai trò sẽ đảo ngược: không còn là toán học sẽ cứu giúp kinh tế học chính trị nữa, mà là kinh tế học chính trị sẽ cứu giúp toán học. Nói cách khác, nếu ta thực sự biết được tất cả các phương trình này, phương tiện duy nhất để giải chúng mà năng lực con người có thể tiếp cận được sẽ là quan sát giải pháp thực tế được thị trường cung cấp.”

Nói cách khác, duy nhất chỉ có thị trường có thể cho chúng ta biết nó có khả năng làm điều gì. Mô hình tốt nhất, và đơn giản nhất của hành vi của thị trường, là hành vi của chính nó. Thông tin mà thị trường huy động và phục vụ cho những người tự thả mình cuốn theo sự năng động của nó là “không thể nén được”. Rốt cùng, thị trường – và bất kỳ hệ thống phức hợp nào cũng vậy – là nguyên nhân của chính nó và hành vi của nó không thể được giản lược vào tập hợp các nguyên nhân có thể xác định được ở một cấp độ sơ đẳng hơn. Tuy nhiên, ngay cả khi quan hệ nhân quả đạt đến những biến đổi sâu sắc, nó vẫn là một yếu tố chính yếu của khả năng hiểu biết của chúng ta.

Mặt khác, ý hệ do “Dữ Liệu Lớn” chuyển tải chỉ hứa hẹn một điều: nó giúp dự báo cho dù ta không hiểu vì sao từ đó có công thức: “với khá đủ dữ liệu, các con số tự chúng nói ra^[6].” Hay còn là: “Trong nhiều trường hợp, chúng ta phải từ bỏ ý định phát hiện nguyên nhân các sự việc vì đó là cái giá phải trả để có thể làm việc với các mối tương quan. Thay vì tìm cách hiểu chính xác tại sao một động cơ bị hỏng máy hoặc là những phản ứng phụ của một dược phẩm biến mất, thì nhờ Dữ Liệu Lớn các nhà nghiên cứu sẽ thiên về tập hợp và phân tích những khối lượng thông tin khổng lồ về vấn đề của các sự kiện này và tất cả những gì dính líu đến chúng, và họ sẽ đi tìm những điều thường xảy ra, chúng sẽ giúp họ dự báo được những sự kiện tương lai. Dữ Liệu Lớn trả lời câu hỏi “cái gì”, chứ không phải “tại sao”, và rất thường là chúng ta thấy vậy là đủ… Tầm nhìn của chúng ta về thế giới vốn dựa trên tầm quan trọng của quan hệ nhân quả ngày nay bị thách thức bởi [ưu tiên dành cho] mối tương quan. Đã có một thời kỳ mà việc sở hữu tri thức đi cùng với việc hiểu quá khứ; ngày nay sở hữu tri thức gắn với khả năng dự báo tương lai^[7]”.

Dữ Liệu Lớn muốn đùa bỡn với sự phức tạp của các dữ liệu. Điều nêu ra trên đây cho phép ta nói rằng khó khăn của nó là sự phức tạp của các hiện tượng. Nếu vì không hiểu, thì dự báo là tất cả những gì Dữ Liệu Lớn có thể cung cấp, - một thuật toán như ChatGPT không có tham vọng gì khác -, nó có thể hy sinh sự hiểu biết cho một khả năng đoán trước vốn không dựa trên bất kì điều gì mà ta có thể hiểu. Từ đó cảm tưởng mà đôi khi các “thiên tài” tạo ra là những “trí tuệ nhân tạo tạo sinh” này có khả năng làm một con thỏ nhảy ra từ chiếc mũ của nhà ảo thuật kỹ thuật số^[8].

Dữ Liệu Lớn và đạo đức bị hy sinh

Đạo đức giả định một chủ thể con người hành động. Hành động là, xét về từ nguyên học, bắt đầu một tiến trình, thúc đẩy những chuỗi nối tiếp những nguyên nhân và kết quả. Chúng ta nghĩ là chúng ta tự do trong một thế giới mang tính tất định luận hàm ý viện dẫn đến một sự tưởng tượng, vốn là chất liệu của siêu hình học hành động.

Christine Korsgaard (1952-)

Nữ triết gia người Mỹ Christine Korsgaard, được biết đến do bà bênh vực triết học đạo đức theo trường phái Kant, nêu đặc điểm của triết học này như sau: “Nhằm có thể làm bất cứ điều gì, một cách đơn giản là chúng ta phải giả vờ không biết sự thực là chúng ta quyết tâm, và quyết định điều chúng ta phải làm – chính xác như thể (als ob) chúng ta được tự do^[9].” Theo điều tưởng tượng này, chúng ta có khả năng hành động trong chừng mực chính xác là chúng ta có khả năng bắt đầu, do hiệu ứng của ý chí của chúng ta, những chuỗi nhân quả mới. Làm như thể chúng ta được tự do dẫn chúng ta đến việc xem xét những đề nghị phản thực tế^[10] kiểu như: “Nếu tôi hành động khác với điều tôi làm, khi đó những hậu quả như thế sẽ diễn ra.”

Nếu Dữ Liệu Lớn tự mãn với việc từ bỏ nghiên cứu các quan hệ nhân quả trong lĩnh vực các hiện tượng tự nhiên, nó gây nguy hiểm cho phương pháp tiến hành khoa học. Nếu Dữ Liệu Lớn cũng làm như vậy trong lĩnh vực các vấn đề của con người, nó tự ngăn cấm mình xây dựng một nền đạo đức tối thiểu.

Chúng ta sẽ minh họa điều khẳng định này qua một trường hợp vốn đóng một vai trò quan trọng ngày nay trong những tranh luận nội bộ của triết học đạo đức kiểu duy lý. Đó là cần biết nếu, vì phải đánh giá một hành động nhất định nào đó với cách nhìn kép về tính hợp lý và về đạo đức, ta phải tự hạn chế vào những hậu quả của hành động ấy theo quan hệ nhân quả hay ta cũng phải chú ý đến những hậu quả phản thực tế không liên quan đến quan hệ nhân quả. Một ví dụ sẽ giúp hiểu được những khái niệm này.

Chúng ta hãy tưởng tượng rằng nhờ Dữ Liệu Lớn, chúng ta phát hiện một quan hệ tương quan kiểu hành vi và tác động của một căn bệnh. Một cách rất sơ lược, và chỉ là để cố định các ý tưởng, chúng ta hãy xem xét sự tùy thuộc về mặt thống kê giữa việc thường xuyên hút thuốc và ung thư phổi. Chỉ duy nhất với Dữ Liệu Lớn, nó không giúp chúng ta đi xa hơn và thâm nhập vào thế giới các nguyên nhân.

Thế nhưng, có thể có ba trường hợp nếu hai biến số có mối tương quan với nhau: biến số thứ nhất có thể là nguyên nhân của biến số thứ hai, biến số thứ hai này có thể là nguyên nhân của biến số kia, hoặc là cả hai biến số là kết quả của một nguyên nhân chung. Trong ví dụ này, hoặc là hút thuốc gây ra ung thư phổi – ta loại bỏ quan hệ nhân quả theo chiều ngược lại -, hoặc là xu hướng hút thuốc và ung thư phổi, cả hai đều do một nhân tố rủi ro gây ra độc lập với nhau, một gen nào đó chẳng hạn.

Leonard J. Savage (1917-1971)

Chúng ta hãy tự hỏi thế nào là cách cư xử đúng cần có hay cần khuyến nghị trong mỗi trường hợp của hai trường hợp này. Nếu hút thuốc gây ra ung thư, thì rõ ràng là phải ngưng hút thuốc. Ngược lại, không có lý do gì ngưng hút thuốc trong trường hợp kia, cho dù ta không biết gì về sự hiện diện hay vắng mặt của gen liên quan nơi một cá nhân cụ thể. Đó là một nguyên tắc lựa chọn hợp lý giúp hiểu được sự lựa chọn này. Nguyên tắc này được mang tên là nguyên tắc về điều chắc chắn (tiếng Anh là sure thing principle). Tên gọi này do nhà thống kê học nổi tiếng Leonard Savage nêu ra, từ đó ông đã tạo thành một tiên đề của lý thuyết lựa chọn hợp lý – một tiên đề, nghĩa là một mệnh đề trên nguyên tắc rút ra chứng cứ hiển nhiên từ chính nó, như một hằng đề.

Ở đây, logic dường như quy về lẽ thông thường. Nếu, bất kể giá trị của một biến số còn ẩn giấu đối với tôi (ở đây là sự tồn tại hay vắng mặt trong tôi của gen gây ra ung thư phổi) lựa chọn mà tôi thích trong số nhiều khả năng mà tôi có được luôn luôn như nhau (tôi thích hút thuốc hơn là bỏ hút thuốc), việc tôi biết hay không biết giá trị của biến số là không quan trọng: tôi thích sự lựa chọn này, chấm hết, và tôi chọn nó mà không cần một hình thức tranh luận nào (ở đây tôi chọn hút thuốc hay tiếp tục chọn như vậy)^[11].

Trong trường hợp này, hút thuốc được xem là tạo thành một chiến lược thống trị: đó là chiến lược tốt nhất bất kể tình trạng thế giới mà tôi không được biết như thế nào. Để hiểu rõ điều đang được nêu ra ở đây, nghĩa là sự phân biệt giữa quan hệ nhân quả và quan hệ tương quan, chúng ta hãy trở lại với trường hợp thứ nhất, là trường hợp trong số những lựa chọn mà ta phải chọn có một tác động nhân quả đối với các hoàn cảnh. Thành ngữ định nghĩa một chiến lược thống trị - nghĩa là “cho dù các hoàn cảnh như thế nào, lựa chọn như thế là tốt hơn các lựa chọn khác” – lúc này mất hết mọi ý nghĩa bởi vì lựa chọn đó xác định các hoàn cảnh theo quan hệ nhân quả. Marie thích hút thuốc và cô ta biết rằng thói quen đó có mọi nguy cơ gây ra ung thư phổi cho cô. Trong mọi điều kiện như nhau, cô ấy thích hút thuốc hơn là không hút thuốc; cũng trong mọi điều kiện như nhau, cô muốn không bị ung thư phổi hơn là bị ung thư phổi.

Chúng ta hãy chứng minh (một cách sai lầm) bằng cách viện dẫn chiến lược thống trị rằng Marie tiếp tục hút thuốc là hợp lý đối với cô. Marie không biết cô ta sẽ bị ung thư phổi hay không. Không có gì là quan trọng bởi vì nếu cô phải bị ung thư phổi, cô vẫn chọn tiếp tục hút thuốc, nhưng đó cũng là điều cô ta thích nếu được biết rằng cô sẽ không bị ung thư phổi. Như vậy đối với Marie tiếp tục hút thuốc là chiến lược thống trị. Chứng minh này có giá trị gì? Tất nhiên, nó không có giá trị gì cả, vì nó không biết mối quan hệ nhân quả giữa quyết định của Marie và sự việc cô sẽ bị ung thư phổi hay không.

Điều gì sẽ xảy ra nếu mối liên hệ giữa các lựa chọn và các hoàn cảnh có tính phản thực tế mà vẫn không phải là quan hệ nhân quả? Chính là ở điểm này mà sự rạn nứt vốn chia rẽ đạo đức thuần lý ngày nay^[12] tìm thấy nguồn gốc của nó. Để giới thiệu cuộc thảo luận tôi sẽ nhờ đến một minh họa bổ sung. Minh họa này không phải tầm thường vì có nét liên quan đến niềm tin siêu nhiên, không có Dữ Liệu Lớn nào có thể có về mối liên hệ giữa các lựa chọn và hậu quả của chúng!

Max Weber (1864-1920)

Không biết các “dữ liệu”, tuy nhiên phải chọn lựa. Đó là luận điểm nổi tiếng của Max Weber về các mối quan hệ giữa nền đạo đức Tin lành, và chính xác hơn là học thuyết Calvin về thuyết tiền định và tinh thần của chủ nghĩa tư bản^[13].

Luận điểm này có hình thức của một nghịch lý và nghịch lý này cũng chính là nghịch lý mà chúng ta vừa trình bày liên quan đến cấu trúc của quan hệ tương quan do một nguyên nhân chung. Chúng ta hãy nhớ lại sơ đồ giải thích của Werber, và trước hết là phân tích của ông, không phải về học thuyết Calvin, mà là về cách mà những tín đồ Thanh giáo vùng New England (ở miền Đông Bắc Hoa Kỳ - ND) diễn giải, tùy theo môi trường xã hội và văn hóa và tâm lý cá nhân và tập thể của họ.

Nhân danh một quyết định thần thánh được nêu ra từ thiên thu, mỗi người thuộc về một phe, phe những người được ân sủng hay phe những người bị đày đọa, mà không biết mình thuộc phe nào. Con người tuyệt đối không thể làm gì được với quyết định này, không có điều gì con người có thể làm để đạt được hay để xứng đáng với sự cứu rỗi của họ. Tuy nhiên, có những dấu hiệu biểu hiện ân sủng của thần thánh. Điều quan trọng là những dấu hiệu này không được nhận biết tự thân, chúng được đạt đến qua hành động. Một dấu hiệu chính trong đó – di sản của học thuyết Luther – là sự thành công mà ta đạt được bằng cách thử thách đức tin của mình trong một hoạt động nghề nghiệp^[14]. Thử thách này tốn kém, nó đòi hỏi phải làm việc không ngừng, một cách có phương pháp, mà không bao giờ dựa vào sự sở hữu, không bao giờ thụ hưởng sự giàu có. Weber khẳng định rằng “sự chán ghét làm việc là triệu chứng của sự vắng bóng của ân sủng.”

“Hậu quả logic” của vấn đề thực tế này, Weber nhận định, lẽ ra “hiển nhiên” phải là thuyết định mệnh. Thuyết định mệnh, nghĩa là lựa chọn một cuộc sống nhàn rỗi, biểu thị “sự chán ghét làm việc”, quả nhiên là giải pháp duy lý, bởi vì, dù tình trạng của thế giới ra sao đi nữa – ở đây, dù ta thuộc về phe những người được ân sủng hay những người bị đày đọa –, ta không được lợi lộc gì để tham gia vào thử thách tốn kém của sự dấn thân trong nghề nghiệp.” Tất nhiên đó là “chiến lược thống trị”. Tuy nhiên, toàn bộ quyển sách của Weber cố gắng giải thích tại sao và như thế nào “số đông những người bình thường” đã chọn ngược lại.

Đối với giáo phái Calvin phổ thông, “tự cho được ân sủng là một bổn phận. Mọi loại nghi ngờ về vấn đề này phải được đẩy lùi như là cám dỗ của quỷ, vì một sự tự tin yếu kém xuất phát từ một đức tin yếu kém, nghĩa là một hiệu quả yếu kém của ân sủng”. “Làm việc không ngơi nghỉ trong một nghề nghiệp” là điều giúp đạt được sự tự tin này, một phương tiện bảo đảm tình trạng ân sủng của mình.

Cuộc tranh luận đối chọi giáo phái Luther chống lại giáo phái Calvin ngày nay vẫn còn là mối quan tâm lớn hơn nữa. Những người theo giáo phái Luther cáo buộc những người theo giáo phái Calvin là trở lại với giáo điều về “cứu rỗi bởi những hoạt động nhân ái”, gây thiệt hại cho những người theo giáo phái Calvin, những người này tức giận vì người ta có thể đồng nhất học thuyết của họ với điều họ phỉ báng nhất: học thuyết Cơ Đốc giáo. Sự cáo buộc này có ý nói người chọn đạt được với giá cao những dấu hiệu của ân sủng lập luận như thể những dấu hiệu này là nguyên nhân của sự cứu rỗi – hành vi nhiệm mầu, cáo buộc nhấn mạnh như vậy, vì nó xem dấu hiệu như là một sự vật^[15] (ân sủng thần thánh). Từ đó có nghịch lý to lớn về mặt lịch sử và nhân học là một học thuyết lúc đầu là hoàn toàn chống lại chế độ dựa vào sự xứng đáng lại có thể sản sinh ra một kiểu xã hội dựa vào sự xứng đáng rất cao: phải xứng đáng với sự cứu rỗi của mình.

Jean-Pierre Dupuy (1941-)

Có thể bênh vực cho tính thuần lý và đạo đức của sự lựa chọn của phái Calvin^[16]. Vì suy cho cùng phái này trở lại tự trang bị cho mình quyền năng lựa chọn thuyết tiền định của mình – Weber nói về những người theo Thanh giáo như “những vị thánh tự phong” –, nghĩa là về khả năng quyết định điều gì, trong quá khứ, ảnh hưởng đến quý vị, sự bênh vực này hàm ý bao gồm cả những hệ lụy phản thực tế không có liên hệ nhân quả của nó trong sự tính toán những hậu quả của một hành động. Để biện minh cho sự lựa chọn của phái Calvin quả thực hoàn toàn không cần nói rằng những người theo Thanh giáo tin rằng mình có khả năng tác động vào quá khứ theo quan hệ nhân quả. Họ chỉ cần một quyền năng phản thực tế đối với quá khứ.^[17]

Ta sẽ sai khi tin rằng loại tranh luận này chỉ thu hút sự quan tâm của một vài nhà siêu hình học tự giam mình trong tháp ngà. Tranh luận này nằm ở trung tâm của một số vấn đề quan trọng ngày nay, dù đó là cuộc khủng hoảng của nền kinh tế^[18], chiến lược răn đe hạt nhân^[19], những quan hệ giữa tôn giáo và dân chủ^[20], hay thái độ cần có đối diện với những tai họa đã được báo trước^[21]. Có một điều chắc chắn: cái trục nén của Dữ Liệu Lớn, nếu ta để nó tiến tới, nó sẽ cán nát những phân biệt về khái niệm căn bản nhất mà không một nền đạo đức nào có thể bỏ qua.

Jean-Pierre Dupuy

Người dịch: Thái Thị Ngọc Dư

Nguồn: “L’idéologie du “Big Data” pour l’éthique de la connaissance et de l’action”, Analyse Opinion Critique (AOC), 21.3.2024.

---

Chú thích:

[*] Chú thích của tác giả

---

[1] Jean-Pierre Dupuy, On the Origin of Cognitive Science. The Mechanization of the Mind, The MIT Press, 2000.

[2] Bach đã sáng tác 24 lời mở đầu, một cho mỗi 12 thang âm nửa cung, trưởng và thứ.

[3] Có thể nhắc lại rằng tin học đã được tạo ra một phần bởi thiên tài John von Neumann, ông phải đối diện với nhiệm vụ bất khả thi đối với con người là phải giải quyết hệ thống các phương trình hình thức hóa động lực học chất nổ của bom nhiệt hạch.

[4] Ngày tàn của lý thuyết: cơn hồng thủy dữ liệu làm cho phương pháp khoa học trở nên lỗi thời [“La fin de la théorie: le déluge des données rend obsolète la méthode scientifique”].

[5] Ở đây ta thấy từ La tinh datum, thực thể từ của vị từ La tinh dato có nghĩa là cái được cho, hoàn toàn không phù hợp. “Fait” từ chữ facere, là từ thích hợp. Tất cả các sự kiện được kiến tạo.

[6] Chris Anderson, “The End of Theory”, loc. cit.

[7] Kenneth Cukier & Viktor Mayer-Schoenberger, “The Rise of Big Data. How It’s Changing the Way We Think About the World”, Foreign Affairs, mai-juin 2013.

[8] Những hiểu biết của tôi trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tạo sinh chủ yếu là kết quả của tôi khi đọc những công trình của Alexei Grinbaum, và đặc biệt là quyển sách cuối cùng của ông, rất xuất sắc: Parole de machines. Dialoguer avec une IA [Lời của máy móc. Đàm thoại với một trí tuệ nhân tạo], Éditions humenSciences, 2023.

[9] Christine Korsgaard, The Sources of Normativity, Cambridge University Press, 1996.

[10] Một mệnh đề có điều kiện kiểu “nếu, thế thì” có thể là hiện thực [“nếu ngày mai trời mưa, tôi sẽ không đi làm việc”] hoặc là phản thực tế [Nếu tôi giàu hơn, tôi sẽ mua một chiếc Lamborghini”]. Thuật ngữ “contrefactuel” liên hệ đến sự hiện diện của một thành tố có trước [“Nếu tôi giàu hơn”] vốn ngược lại với thực tế (than ôi, tôi không giàu hơn tôi hiện nay). Hành vi của hai loại mệnh đề có điều kiện này trong các lập luận của chúng ta hoàn toàn khác nhau. Để lấy một ví dụ cổ điển, mệnh đề “Nếu Shakespeare mà không viết Hamlet, thì một ai khác đã viết Hamlet” chắc chắn là đúng vì vở kịch đã tồn tại và nhất định phải có một tác giả. Ngược lại, sẽ rất có vấn đề nếu gán giá trị “thật” cho mệnh đề phản thực tế “Nếu Shakespeare đã không viết Hamlet, thì ai khác cũng có thể viết được”. Ta có thể nghĩ chỉ duy nhất thiên tài của thi sĩ Shakespeare mới viết được tuyệt phẩm này. Những mệnh đề phản thực tế này liên quan đến những thế giới khả dĩ “gần” với thế giới của chúng ta, thế giới hiện tại, thế giới duy nhất mà chúng ta có. Chúng ta không thể bỏ qua các mệnh đề phản thực tế, trong suy nghĩ và trong những lập luận của chúng ta, đặc biệt khi có một biến cố đặc biệt xảy ra mà đáng lẽ nó không xảy ra, hoặc, trái lại, một biến cố không xảy ra, mà nếu nó xảy ra, nó có thể làm đảo lộn cuộc sống của của chúng ta hay thế giới, theo hướng tốt hơn hoặc xấu hơn.

[11] Tiên đề này có nghĩa xét về phương diện ưu tiên: nếu một chủ thể thích chọn lựa p hơn chọn lựa q trong trường hợp thực trạng của thế giới thuộc về một tập hợp con X; và cũng thích p hơn q trong phần bù của X; thế thì chủ thể đó phải thích p hơn q cho dù người này không biết thực trạng của thế giới thuộc về X hay về phần bù của X.

[12] Có thể tham khảo vài công trình của tôi như một dẫn nhập vào vấn đề này: Jean-Pierre Dupuy, “Philosophical Foundations of a New Concept of Equilibrium in the Social Sciences: Projected Equilibrium”, Philosophical Studies, 100, 2000, p. 323-345; Jean-Pierre Dupuy, “Two temporalities, two rationalities: a new look at Newcomb’s paradox”, in Paul Bourgine et Bernad Walliser (ed.), Economics and Cognitive Science, Pergamon, 1992, p. 191-220; Jean-Pierre Dupuy, “Common knowledge, common sense”, Theory and Decision, 27, 1989, p. 37-62; Jean-Pierre Dupuy (ed.), Self-deception and Paradoxes of Rationality, C.S.L.I. Publications, Stanford University, 1998.

[13] Max Weber, L’Ethique protestante et l’esprit du capitalisme, Plon, 1964 (1904-1905).

[14] Từ tiếng Đức mà Max Weber dùng, Beruf, có nghĩa kép là hoạt động nghề nghiệp và thiên chức.

[15] Các từ “sự vật” và “nguyên nhân” có cùng nguồn gốc.

[16] Tôi đã thử làm điều đó trong quyển sách L’Avenir de l’économie, Champs/Flammarion, 2012 [Tương lai của nền kinh tế]. Nhà tâm lý học nhận thức quá cố Amos Tversky đã thực hiện tại đại học Stanford nơi ông giảng dạy một loạt thí nghiệm nêu ra nghịch lý của Max Weber áp dụng vào một bối cảnh y tế. Các kết quả thật đáng ngạc nhiên: Đa số sinh viên chọn phái Calvin. Xem Eldar Shafir & Amos Tversky, “Thinking through Uncertainty: Nonconsequential Reasoning and Choice”, Cognitive Psychology 24, no. 4, 1992, 449-74.

[17] Khái niệm của nhà thần học thuộc phái Calvin và là nhà triết học phân tích Alvin Plantinga. Xem tác phẩm của ông “On Ockham’s Way Out”, Faith and Philosophy 3, 1986, 235-69.

[18] Jean-Pierre Dupuy, Economy and the Future. A Crisis of Faith, Michigan State University Press, 2014.

[19] Jean-Pierre Dupuy, A Short Treatise on the Metaphysics of Tsunamis, Michigan State University Press, 2015.

[20] Jean-Pierre Dupuy, The Mark of the Sacred, Stanford University Press, 2013.

[21] Jean-Pierre Dupuy, How to Think About Catastrophe. Toward a Theory of Enlightened Doomsaying, Michigan State University Press, 2022.