Sam Neill đối mặt với ba con khủng long trong một cảnh của bộ phim “Jurassic Park III”, năm 2001. (Ảnh: Universal/Getty Images)
Sự đổi mới nhanh chóng thường được ca ngợi và tán dương như biểu hiện của trí tuệ và sức sáng tạo đỉnh cao. Tuy nhiên, việc đổi mới chỉ vì mục đích đổi mới có thể mang tính ngắn hạn và chứa đầy những điểm mù. Rồi đây, chúng ta sẽ nhìn lại giai đoạn bùng nổ AI hiện tại như thế nào?
—
Bài Học Từ Quá Khứ (Hư Cấu)
Khi còn nhỏ, bên cạnh việc xem các bộ phim, tôi đã lần đầu tiên đọc tiểu thuyết _Jurassic Park_. Tác phẩm của Michael Crichton xuất bản năm 1990, và hơn 35 năm sau, nó vẫn còn đầy tính cảnh báo và vô cùng thời sự. Tôi bị ấn tượng sâu sắc bởi tầm nhìn và những dự báo về hậu quả tiềm tàng của tiến bộ khoa học. Những lời chỉ trích trong tác phẩm ấy hoàn toàn có thể áp dụng cho các bước tiến công nghệ AI hiện nay.
Khi phê phán các nhà khoa học đã “đánh thức” công viên, tiến sĩ Ian Malcolm (do Jeff Goldblum thủ vai) nói: “Họ không có trí thông minh. Họ có cái mà tôi gọi là ‘thintelligence’ (trí tuệ hời hợt). Họ chỉ nhìn vào tình huống ngay trước mắt. Họ suy nghĩ thiển cận rồi gọi đó là ‘tập trung’. Họ không thấy bức tranh toàn cảnh xung quanh. Họ không thấy được hậu quả.”
—
Trí Tưởng Nhân Tạo
Áp dụng khái niệm của Crichton vào AI, Trí Tưởng Nhân Tạo (Artificial Thintelligence) có thể được định nghĩa là việc thúc đẩy công nghệ một cách vội vã chỉ để tạo ra “cái mới” trước khi đối thủ bắt kịp—mà thiếu đi tầm nhìn đạo đức để cân nhắc xem liệu lợi ích có thực sự lớn hơn tác hại hay không.
Sự tập trung thiển cận, ngắn hạn vào việc “tạo ra xu hướng tiếp theo” đã làm lu mờ giá trị thực và những lợi ích bền vững mà sự đổi mới mang lại.
Quay lại với tiểu thuyết, Malcolm châm biếm hỏi tại sao thời gian dọn dẹp nhà cửa vẫn như năm 1930, bất chấp mọi cải tiến về máy hút bụi, máy giặt và chất liệu vải. Ông lập luận rằng: “Đó là vì chưa có tiến bộ thực sự”. Dù có phần phóng đại, ông đã nêu lên một điểm quan trọng: đổi mới chỉ vì mục đích đổi mới là vô nghĩa. Những giờ phút tôi phải sửa chữa và thông tắc robot hút bụi—để nó có thể tự hoạt động mà không cần tôi can thiệp—khiến tôi tự hỏi: “Liệu nó có thực sự hữu ích?”
—
Có Thể vs. Nên
“Các nhà khoa học của các bạn quá bận tâm vào việc có thể làm gì, mà không dừng lại để suy nghĩ xem nên làm gì.”
Câu hỏi về việc ai sẽ chịu trách nhiệm cho nền khoa học “hời hợt” khi nó đã được tạo ra và đưa ra thị trường là một vấn đề trọng yếu cần xem xét. [Trách nhiệm] (https://www.forbes.com/sites/melissawheeler/2025/12/21/how-leaders-can-rebuild-trust-through-responsible-leadership-in-2026/) dễ bị phân tán, đẩy lỗi từ người sáng tạo sang người dùng cuối và ngược lại.
Ngay cả sau thảm họa trong _Jurassic Park_, nhà sáng lập và doanh nhân John Hammond vẫn từ chối nhận trách nhiệm (hậu quả dành cho Hammond trong tiểu thuyết còn nghiêm trọng hơn nhiều so với trong phim). Ông đổ lỗi cho Wu, nhà di truyền học trưởng, vì quá tập trung vào các đột biến; đổ lỗi cho Gennaro, luật sư đại diện nhà đầu tư, vì quá thận trọng; và thậm chí đổ lỗi cho các cháu của mình vì đã “cản trở”. Trong phong cách độc thoại điển hình của một kẻ phản diện, ông vẫn lên kế hoạch cho một công viên khác với những đối tác mới, dựa trên những gì có thể làm được.
—
Góc Nhìn Của Đổi Mới
Đối với các nhà lãnh đạo, rủi ro về danh tiếng khi không áp dụng AI đôi khi còn lớn hơn so với việc áp dụng một giải pháp AI chưa hoàn thiện. Uy tín của một nhà lãnh đạo trong ngắn hạn có thể được “thổi phồng” bằng cách đưa AI vào lực lượng lao động—dù công nghệ đó chưa phù hợp hoặc không gia tăng năng suất.
Áp lực phải chứng tỏ bản thân là người đổi mới có thể dẫn đến việc áp dụng AI chỉ vì có thể, chứ không phải vì nên.
Hậu quả của Trí Tưởng Nhân Tạo có thể gây ra những thiệt hại nghiêm trọng hơn ở một số lĩnh vực so với các lĩnh vực khác:
- [Công cụ chẩn đoán y tế] (https://tech.yahoo.com/ai/articles/ai-creating-age-healthcare-023000137.html) đưa ra kết quả với sự tự tin thái quá nhưng lại dựa trên dữ liệu không đầy đủ.
- Các công cụ dự đoán kết quả vụ kiện pháp lý có thể bỏ qua các yếu tố địa phương và bối cảnh cụ thể.
- [Công cụ tuyển dụng trong HR] (https://www.forbes.com/councils/forbeshumanresourcescouncil/2026/04/17/why-responsible-ai-in-hiring-should-be-a-business-priority/) thường dựa trên việc khớp mẫu từ dữ liệu đào tạo vốn đã có sẵn thiên kiến.
Những hậu quả tiêu cực này không còn là lý thuyết; chúng đang hiện hữu.
—
Nhìn Về Tương Lai
Liệu AI sẽ chứng minh mình là “hời hợt” hay không? Mỗi chúng ta đều có vai trò đặt ra những câu hỏi giúp mở rộng tầm nhìn, tránh sự thiển cận. Điều gì đang diễn ra phía sau hậu trường? Ai đang chịu tác động tiêu cực? Những quyết định được sinh ra từ AI sẽ dẫn tới hệ quả gì?
Khoa học viễn tưởng đầy tính dự báo như _Jurassic Park_ nhắc nhở chúng ta rằng luôn phải đặt câu hỏi.
Bài viết này lần đầu được đăng trên Forbes.com.
Tags: AI, Innovation Blind Spots, Thintelligence
](https://ainextvibe.com/wp-content/uploads/2026/01/091b99f343ff4d1983ab2dfdf785b9ae.jpg)
