Kết nối triết học và AI là trọng tâm của lớp Ethics of Computing tại MIT. Ngay từ đầu, Giáo sư Armando Solar-Lezama đặt câu hỏi: “Làm sao để máy móc chỉ thực hiện những gì chúng ta mong muốn?”. Trong thời đại AI sinh tạo (generative AI), vấn đề này tưởng mới mẻ nhưng thực ra đã tồn tại từ lâu.
Ông kể truyền thuyết Vua Midas, người biến mọi vật chạm vào thành vàng. Mong ước này nhanh chóng phản tác dụng khi ông biến người thân yêu thành đá. Solar-Lezama nhấn mạnh, hãy cẩn trọng với điều mình muốn, vì kết quả có thể không như dự tính.
Qua tư liệu lịch sử lập trình, từ máy Pygmalion những năm 1970 đến phần mềm phức tạp cuối thập niên 1990, tiến trình phát triển tốn nhiều năm và nhiều kỹ sư. Mặc dù ấn tượng, nhưng các hệ thông này hạn chế khám phá và đổi mới. Hiện nay, rủi ro từ máy móc hiện đại là thiết bị có thể không tuân theo hướng dẫn lập trình, vừa cứu người vừa gây hại.
Sinh viên Titus Roesler, chuyên ngành kỹ thuật điện, nghiên cứu đạo đức xe tự hành, đặt câu hỏi về trách nhiệm khi AI gây tai nạn. Anh dựa trên lý thuyết vị lợi (utilitarianism) trong triết học, nhấn mạnh: hành động đạo đức là hành động mang lại lợi ích tối đa cho số đông.
Lớp học kết hợp kỹ thuật và triết học
Lớp Ethics of Computing, khai giảng mùa thu 2024, là sáng kiến của MIT Schwarzman College of Computing. Nhằm kết hợp triết học và kỹ thuật máy tính. Giáo sư Brad Skow cung cấp góc nhìn triết học về đạo đức, trong khi Solar-Lezama giải thích các khía cạnh kỹ thuật. Các buổi học linh hoạt, thảo luận trực tiếp giữa sinh viên và giảng viên. Điều này tạo môi trường học tập tương tác.
Mục tiêu không chỉ dạy đúng sai mà còn rèn kỹ năng phân tích vấn đề phức tạp. Sinh viên Alek Westover cho biết lớp học giúp anh hình dung tương lai AI và các vấn đề đạo đức liên quan. Họ học cách lập luận cho câu hỏi không có đáp án duy nhất, ví dụ: “Nếu AI có thể làm bất kỳ công việc nào con người làm, liệu chúng ta có nên trả lương cho AI?”
Rủi ro, định hướng và công bằng trong AI
Các chủ đề còn bao gồm rủi ro AI đối với nhân loại, quyền riêng tư, định kiến và tự do ngôn luận. Ngoài ra, Caitlin Ogoe, sinh viên Computation and Cognition, quan tâm tác động xã hội của AI. Điều này đặc biệt quan trọng sau khi cô trực tiếp hỗ trợ công nghệ cho người thân khuyết tật. Hơn nữa, lớp học phân tích hệ thống COMPAS, phần mềm dự đoán tái phạm tội với sai lệch liên quan chủng tộc. Các buổi học đánh giá tính công bằng thủ tục và kết quả.
Solar-Lezama kết luận rằng lớp học giúp sinh viên đi sâu vào vấn đề, vượt tranh luận trên truyền thông, và phát triển khả năng tư duy nghiêm túc về đạo đức AI. Nhờ vậy, việc áp dụng các nguyên tắc trong kết nối triết học định hình cách họ sử dụng các hệ thống AI trong tương lai. Đồng thời, sinh viên hiểu rõ trách nhiệm xã hội và đạo đức khi làm việc với các giải pháp số.
Tham khảo: https://news.mit.edu/2025/bridging-philosophy-and-ai-to-explore-computing-ethics-0211
