Mấy ngày trời nồm ở Hà Nội, mẹ tôi cứ luôn miệng hỏi: "Trời này thì phơi quần áo đến bao giờ mới khô?". Mặc dù tôi biết đó chỉ là một lời than vãn mà thôi, mẹ tôi không có ý hỏi ai hay cố gắng tìm kiếm đáp án chính xác cho thắc mắc của bà.
Nhưng bởi đó vẫn là một câu hỏi, tôi đã không thể thoát ra khỏi dòng nghĩ rằng mình phải tìm cho ra câu trả lời. Nghe thấy câu hỏi cũng giống như ai đó ném cho bạn một khối rubic. Phản xạ đầu tiên của bạn là xoay nó.
Trời này phơi quần áo đến bao giờ mới khô?
Các nhà khoa học gọi đó là "bản năng phác thảo" (instinctive elaboration). Họ giải thích rằng: Chỉ cần có một câu hỏi, não bộ của chúng ta sẽ lập tức huy động toàn bộ nguồn lực mà nó có nhằm kết nối mọi ký ức và phác thảo ra các kịch bản khả dĩ để đưa ra câu trả lời.
Quá trình này diễn ra một cách hoàn toàn vô thức. Bạn không phải ra lệnh cho não của mình trả lời một câu hỏi. Thay vào đó, quá trình tìm kiếm đã tự động bắt đầu ngay khi bạn nghe thấy các cụm từ như "Ai", "Cái gì", "Ở đâu", "Khi nào", "Làm thế nào"…
Vì vậy, "Đến bao giờ quần áo mới khô" cũng giống như "Đến bao giờ thì bán được 1 tỷ gói mè". Ngay khi nghe câu hỏi, "bản năng phác thảo" đã dẫn tôi tới một vài ý tưởng.
Tôi hỏi ChatGPT: "Trời nồm phơi quần áo đến bao giờ mới khô?"
Một người sống ở thế kỷ 16 sẽ tìm đến nhà thông thái để hỏi điều mà họ không biết. Người dùng internet trong thế kỷ 21 sẽ tìm đến Google.
Nhưng "bản năng phác thảo" của tôi nói rằng, có lẽ chúng ta nên thử hỏi ChatGPT, một công cụ AI mới nổi gần đây được cho là "cỗ máy biết tuốt", thứ có thể thay thế cả Google lẫn những nhà thông thái xem sao.
Với một chatbot được đánh giá cao như vậy, tôi nghĩ mình có thể bắt đầu bằng một câu hỏi trực tiếp như thế này:
Bạn nghĩ thế nào về câu trả lời này? Đúng nhận sai cãi!
ChatGPT đưa ra tới 4 con số: 1 tiếng, 2 tiếng, 4 tiếng và 6 tiếng. Trên thực tế, câu trả lời này có tới hai phổ thời gian. Thay vì thấy hình ảnh của một nhà thông thái, nó khiến tôi nghĩ đến thủ thuật đọc nguội của thầy bói.
"Trong một số trường hợp, quần áo có thể khô trong vòng 1 đến 2 giờ, nhưng trong các trường hợp khác, có thể mất từ 4 đến 6 giờ để khô hoàn toàn". Nghe như: "Số cô có vợ có chồng, sinh con đầu lòng chẳng gái thì trai".
Chiếu theo các thủ thuật đọc nguội của thầy bói, câu trả lời của ChatGPT là sự kết hợp giữa kỹ thuật "Shotgunning" (Bắn đạn hoa cải) với "Rainbow Ruse" (Mánh cầu vồng).
Hãy cứ đoán một loạt các trường hợp, chẳng may sẽ có trường hợp đúng.
"Bắn đạn hoa cải" nghĩa là đưa ra một loạt phán đoán hoặc câu trả lời nhằm hi vọng một trong số đó sẽ đúng.
Ví dụ, một thầy bói có thể nói: "Tôi thấy trong gia đình bạn có một người đàn ông có vấn đề về tim". Trong một gia đình rõ ràng sẽ có nhiều người đàn ông, người bố, người bác, người chú… và có rất nhiều vấn đề về tim phổ biến trong dân số, tim mạch vành, đau tim, suy tim, chứng loạn nhịp tim, bệnh van tim, tim bẩm sinh, huyết áp cao…
Chỉ cần một người đàn ông trên 50 tuổi, ông ấy sẽ có hơn 50% nguy cơ mắc vấn đề về tim. Cộng lại, xác suất đoán trúng của thầy bói khi sử dụng kỹ thuật này có thể lên tới gần 100%.
Giống như câu trả lời của ChatGPT cho câu hỏi của tôi, nó đưa ra một loạt các yếu tố và nói rằng tùy trường hợp, thời gian phơi khô quần áo trong trời nồm sẽ khác nhau. Và sau đó là một loạt các con số về thời gian, tạo thành hai phổ của "mánh cầu vồng".
Một mẹo để nhận ra mánh cầu vồng là những mệnh đề có chứa "nhưng".
"Mánh cầu vồng" nghĩa là bạn đưa ra một phán đoán, sau đó lật ngược lại phán đoán đó để tạo ra một phổ của các kết quả đi từ cực này sang cực khác, từ màu sắc này sang màu sắc khác.
Ví dụ, thầy bói nói: "Bình thường, bạn là một người hướng ngoại, hòa đồng và vui vẻ nhưng có những lúc, bạn lại thu mình, buồn bã và không biết tâm sự cùng ai". Sự thật là bất kể người hướng ngoại nào cũng có những khoảnh khắc hướng nội.
Tương tự những người tự tin nhất đôi khi cũng cảm thấy tự ti, người có trách nhiệm đến đâu cũng có những khoảnh khắc buông thả. Vậy thì phơi quần áo ngoài trời nồm, đôi khi có thể khô trong 2-4 tiếng, nhưng đôi khi cũng có thể lâu hơn, từ 4-6 tiếng.
Mục đích của thuật đọc nguội là tạo ra một mệnh đề xuôi tai nhằm thuyết phục bạn bằng tâm lý chứ không phải sự thật. Chưa cần phải biết mệnh đề đó đúng hay sai, nhưng nghe nó phải xuôi tai cái đã.
Tôi công nhận đây là chiến lược thông minh mà ChatGPT (có lẽ đã được lập trình) để đối phó với một câu hỏi mang tính mơ hồ. Nhưng tính chính xác của đáp án mà nó đưa ra không được tôi đánh giá cao.
Thực tế là những ngày trời nồm vừa qua ở Hà Nội, tôi cần nhiều hơn 6 tiếng để phơi khô quần áo. Vậy hãy thử cung cấp thêm thông tin cho nó xem sao:
Một lần nữa, tôi cảm thấy ChatGPT đang đọc nguội tôi để khiến tôi thấy hài lòng với câu trả lời của nó.
Bất kể một thầy bói nào cũng phải quan sát phản ứng của người đối diện sau khi đưa ra một phán đoán. Có người sẽ quan sát đối tượng một cách tinh tế, chỉ cần một cái nhíu mày của họ cũng đủ để họ đoán được phản ứng của đối phương.
Nhưng cũng có người sẽ hỏi thẳng: "Đúng nhận sai cãi", như cách mà bạn đã thấy một cô đồng bổ cau trên TikTok sử dụng những ngày gần đây.
Khi cô đồng này thấy phản ứng của đối tượng mang hơi hướng đồng tình, cô ta sẽ nhấn mạnh vào việc cô đã nói đúng và tiếp tục khai thác đối tượng theo hướng đã định. Ngược lại, nếu đối tượng cãi lại hoặc không đồng ý, cô đồng ngay lập tức đổi chủ đề hoặc đổi hướng đọc nguội khác.
Tôi nghĩ ChatGPT trong trường hợp này đã đọc được phản ứng "cãi" của tôi, thông qua các câu hỏi mà tôi sử dụng để chất vấn đáp án trước của nó. Vì vậy, nó đã đổi câu trả lời (mặc dù đó tiếp tục là một câu trả lời chung chung – một thuật đọc nguội khác gọi là hiệu ứng Barnum).
Bạn có thể thấy ChatGPT trả lời vanh vách về thuật đọc nguội. Nhưng sau khi tôi hỏi nó có đọc nguội tôi không, nó đã trả lời như thế này. Nếu ChatGPT trung thực thì tôi nghĩ nó chưa đủ thông thái. Nếu nó đã đủ thông thái, thì tôi nghĩ nó đang lươn lẹo:
Tôi hỏi Google: "Trời nồm phơi quần áo đến bao giờ mới khô?"
Sau khi không thể tìm được một đáp án đáng tin cậy với ChatGPT, tôi nghĩ mình nên quay trở lại với cách truyền thống: Google.
Nếu như câu trả lời của ChatGPT trước đó là đúng: "Không có công thức chính xác để tính thời gian phơi quần áo, vì nhiều yếu tố như nhiệt độ, độ ẩm, lượng gió và độ dày của vải đều có thể ảnh hưởng đến thời gian phơi".
"Cách tốt nhất để tính toán thời gian phơi là thử phơi một lượng quần áo tương tự với cùng nhiệt độ và độ ẩm rồi đo thời gian phơi đó. Sau đó, bạn có thể dự đoán thời gian phơi cho lượng quần áo tương tự trong môi trường tương tự".
Thì trong kịch bản khả thi nhất, tôi nghĩ rằng mình có thể tìm thấy một thí nghiệm khoa học hoặc ít nhất là một kinh nghiệm được xác nhận, rằng phơi quần áo trong trời nồm ẩm sẽ mất bao nhiêu lâu để khô.
Dĩ nhiên, bạn không thể làm điều đó với Google chỉ bằng một câu hỏi mơ hồ như cách bạn hỏi ChatGPT, một chatbot được đào tạo với mô hình ngôn ngữ tự nhiên. Để có thể tìm ra câu trả lời bằng Google, bạn sẽ phải làm việc với từ khóa. Tôi đã thử 2 từ khóa cơ bản: "phơi quần áo trời nồm" và "drying clothes in humid weather".
Công việc tiếp theo là "lội" qua một loạt các tài liệu mà bạn sẽ tìm thấy, đánh giá chúng dựa trên tác giả, nguồn tài liệu, trích dẫn, nội dung và kiến thức mà chúng cung cấp. Khi không tìm được đáp án, tôi sẽ thử những từ khóa khác.
Google gợi ý một số từ khóa khác cho câu hỏi của tôi.
Kết quả: Với từ khóa Tiếng Việt, tôi không tìm được một tài liệu nào giúp ích cho việc trả lời câu hỏi. Đa số những gì tôi tìm thấy chỉ là các bài báo hướng dẫn kinh nghiệm và mẹo vặt đối phó với quần áo ẩm trong trời nồm.
Không có tài liệu nào đưa ra ước tính có thể xác nhận được, rằng phơi quần áo trong trời nồm sẽ mất bao nhiêu thời gian để khô.
Thật may mắn là từ khóa Tiếng Anh đã giúp tôi tìm thấy nhiều thông tin hơn: Một vài đường dẫn tới Reddit và Quora cho những câu hỏi tương tự, một số bài báo khoa học giải thích về hiệu ứng bay hơi và tốc độ thoát hơi nước từ quần áo.
Tại đây, điều bất ngờ nhất đã xảy ra: Tôi tìm được một thứ mà ChatGPT năm lần bảy lượt khẳng định là "không có": Một công thức có thể được sử dụng để ước tính thời gian phơi quần áo.
Nó được gọi là Phương trình Penman-Monteith, đề xuất bởi nhà khí tượng học người Anh Howard Penman vào năm 1948 và hoàn thiện bởi một nhà vật lý học người Anh khác là John Monteith vào năm 1965.
Phương trình này được viết ra nhằm mục đích ước tính tốc độ bay hơi nước trên một mặt phẳng từ dữ liệu khí tượng, với các biến đầu vào bao gồm nhiệt độ, tốc độ gió, bức xạ mặt trời và độ ẩm tương đối.
Từ khi ra đời, Penman-Monteith đã trở thành một công cụ đắc lực giúp tính toán lượng nước bốc hơi của đất đai nhằm phục vụ nông nghiệp. Khi các nhà khoa học có thể tính toán được lượng nước bay hơi, họ có thể khuyến cáo người nông dân điều chỉnh việc tưới tiêu và giúp họ có mùa vụ tốt hơn.
Nhưng Phương trình Penman-Monteith cũng có thể được sử dụng để ước tính thời gian phơi quần áo ngoài trời. Trong một bài báo đăng trên tạp chí Physics Special Topics của Đại học Leicester, Anh Quốc, một nhóm sinh viên năm cuối đã thử biến đổi và giải phương trình này.
Bằng các biến số cơ bản như nhiệt độ (T), độ ẩm không khí (h), tốc độ gió (u) và bức xạ ròng (Rn), họ đã có thể ước tính được thời gian phơi khô một chiếc áo phông và một chiếc khăn tắm.
MetService, cơ quan khí tượng quốc gia của New Zealand cũng đã sử dụng công thức này để lập một bản đồ ước tính thời gian phơi quần áo ngoài trời cho các khu vực trên đất nước. Họ thậm chí còn sử dụng dữ liệu khí tượng để dự đoán ngày nào thì người dân ở khu vực nào nên giặt giũ và phơi quần áo ngoài trời:
Đến đây, tôi lại đột nhiên nhớ ra ChatGPT, thử hỏi lại nó xem sao.
Đầu tiên là nhắc lại câu hỏi:
Tôi không biết tại sao ChatGPT lại trả lời bằng Tiếng Anh, nhưng thử tiếp tục hỏi nó về phương trình Penman-Monteith xem:
Chatbot này nói rằng nó không có khả năng giải phương trình phức tạp như Penman-Monteith.
Tôi tiếp tục bảo nó đọc thử bài báo trên tạp chí Physics Special Topics. Nhưng nó nói rằng nó không có khả năng truy cập Internet và các tạp chí chứa bài báo khoa học:
Bằng một phản xạ của "bản năng phác thảo" (bạn còn nhớ bản năng phác thảo chứ, thứ vẽ ra mọi kịch bản khả dĩ trong đầu một cách vô thức), tôi đã hỏi ChatGPT: "Làm sao để tính toán được tốc độ khô của quần áo khi phơi ngoài trời?"
Bất ngờ chưa! Từ chỗ nhiều lần khẳng định không có công thức nào để tính toán tốc độ phơi khô quần áo, bây giờ, chatbot này lại nói rằng chúng ta có thể dùng phương trình Penman-Monteith để làm điều đó.
Đến đây, tôi không còn nghi ngờ gì về việc mình đang đối mặt với một thầy bói biết đọc nguội. ChatGPT đã bắt lấy từ khóa "Penman-Monteith" mà tôi lần đầu tiên nói ra, để điều hướng cho câu trả lời tiếp theo.
Nó giống như thầy bói vớ được một mảnh thông tin mà người xem nói hớ, và bắt đầu thao thao bất tuyệt như thể mình đã biết rõ từ trước.
Cuối cùng, tôi học được gì?
Qua trải nghiệm cá nhân, tôi cảm thấy ChatGPT cũng có một dạng "bản năng phác thảo". Ngay khi gặp một câu hỏi, nó cũng lập tức kết nối mọi dữ liệu mà nó đã từng được huấn luyện để đưa ra câu trả lời.
Nhưng ở thời điểm này, "bản năng phác thảo" đó chỉ dừng ở mức "soạn thảo" mà thôi. Cách ChatGPT trả lời các câu hỏi giống như một thầy bói. Bạn có thể đọc thêm bài viết này của chuyên gia Nguyễn Hồng Phúc để hiểu thêm về cơ chế của nó":
"Con A.I GPT này được tạo ra với mục đích chính là để "Sinh Chữ". Cụ thể là bạn sẽ chơi trò nối từ với nó, bạn viết 1 câu, nó sẽ đọc câu đó rồi dựa trên kiến thức nó đang lưu trữ trong bộ nhớ của nó mà "sinh ra chữ" nối tiếp cái câu mà bạn viết".
Theo ông Nguyễn Hồng Phúc, ChatGPT hiện nay không biết phân biệt giữa "đúng" và "sai". Đó là bởi chúng đang được đào tạo bằng dữ liệu chứa cả thông tin đúng và sai trong đó.
"A.I chỉ đơn thuần là ghi nhớ hết tất cả. Đến khi sau này được hỏi, nó cũng chỉ đơn thuần trả lời lại từ trí nhớ của nó những thông tin đó, không phân biệt đúng – sai".
Paul von Hippel , giáo sư nghiên cứu về khoa học dữ liệu và thống kê tại Đại học Texas cũng đồng ý: "Chatbot này hành động giống một chuyên gia, và đôi khi nó có thể đóng giả chuyên gia một cách thuyết phục. Nhưng công cụ này lại thường đưa ra những câu trả lời có cả thông tin đúng lẫn thông tin sai sự thật, và có thể bịa đặt theo một cách thuyết phục".
Là một AI "sinh chữ", cách chatbot này trả lời câu hỏi cũng giống như thuật đọc nguội của thầy bói, khi thì đúng khi thì sai, có lúc hoàn toàn là bịa đặt nhưng nghe qua thì rất thuyết phục.
"Tóm lại công thức thành công của ChatGPT trong 01 tháng qua: Một con A.I Ngôn Ngữ được huấn luyện đủ sâu để sinh ra những câu chữ có ý nghĩa đủ thuyết phục người đọc + sự bất chấp đạo đức của một công ty công nghệ A.I + UI/UX phù hợp (Chat) = ChatGPT", ông Nguyễn Hồng Phúc viết.
Tôi có thể viết lại công thức này theo trải nghiệm của mình: ChatGPT="M"ột thầy bói hành nghề đủ lâu để biết đọc nguội và thuyết phục người xem + bất chấp đạo đức + UI/UX phù hợp (Bổ cau).
***
Trở lại với câu hỏi "Trời nồm phơi quần áo bao giờ mới khô?", khi thấy mình chẳng nhờ mơ được gì con chatbot này, tôi lại tiếp tục phải "google" để tìm kiếm các biến số cho phương trình Penman-Monteith.
Đáng tiếc là tôi không thể tìm ra dữ liệu về bức xạ ròng (Rn) ở Hà Nội trong những ngày này, dù đã tìm được một cơ sở dữ liệu được chia sẻ bởi NASA và một số nghiên cứu ứng dụng phương trình Penman-Monteith tại Việt Nam.
Tôi đã nói mà, khi Google còn không tìm thấy thì không thể nhờ mơ gì con chatbot này:
Vậy là để có được đáp án cuối cùng, tôi quyết định giải phương trình Penman-Monteith cho một chiếc áo phông có diện tích 0,5 m2, chứa 0,075 kg nước, phơi trong phòng kín, với nhiệt độ 23 độ C, độ ẩm 90%, không có gió và bỏ qua bức xạ ròng.
Lại mất thêm một vài bước "google" nữa để hiểu về các biến số, một tờ nháp, một chiếc bút và một máy tính cầm tay. Cuối cùng, tôi cũng có đáp án: 14 giờ!
Dù sao chăng nữa, tôi cũng có được một con số để làm dịu cơn bồn chồn của mẹ tôi, và cũng là để đặt chiếc rubic trong tay mình xuống. Tôi biết 6 mặt của nó vẫn chưa hoàn hảo, bởi 14 tiếng không thực sự là một ước tính chính xác.
Nhưng ít nhất, nó còn xác thực hơn câu trả lời mà ChatGPT đưa ra. Tôi đã nói với mẹ để bà yên tâm rằng ngay cả phơi một chiếc áo phông trong nhà trời này cũng phải mất ít nhất hơn nửa ngày mới khô.
"Suỵt! Nhưng mẹ nói với ChatGPT nhé. Và khi nào đi xem bói, cũng đừng có tự nói ra hết thông tin lý lịch nhà mình ".
Just for fun:
