Sự ngu dốt nhân tạo

Sự ngu dốt nhân tạo (tiếng Anh: Artificial stupidity) là một thuật ngữ trong khoa học máy tính, chỉ kỹ thuật cố tình làm cho chương trình máy tính hoạt động kém hơn mức có thể, nhằm tạo ra các lỗi hoặc hành vi không tối ưu một cách có chủ đích. Kỹ thuật này có hai ứng dụng chính trong nghĩa gốc: trong thiết kế trò chơi điện tử, nhằm cân bằng độ khó và giữ cho trải nghiệm người chơi thú vị; và trong chatbot cố gắng qua mặt phép thử Turing, nhằm bắt chước hành vi không hoàn hảo của con người.

Ngoài nghĩa gốc trong khoa học máy tính, thuật ngữ này còn được các ngành khác mượn dùng theo những cách khác nhau: trong nghiên cứu quản trị để chỉ tình trạng AI gây hại ngược lại mục đích ban đầu của nó; trong triết học nhân văn để chỉ xu hướng AI phạm phải những phán đoán "ngu dốt" khi áp dụng sai các khái niệm nó đã học; và trong kinh tế học pháp lý để chỉ sự thiếu vắng của trí tuệ nhân tạo tổng quát trong các hệ thống AI hiện nay. Tên gọi này là một phép chơi chữ đối lập với trí thông minh nhân tạo (artificial intelligence).

Định nghĩa

Nghĩa gốc trong khoa học máy tính 

Trong khoa học máy tính, sự ngu dốt nhân tạo được định nghĩa là kỹ thuật làm các chương trình máy tính "ngốc đi" nhằm cố tình đưa vào các lỗi khi chúng phản hồi hoặc đưa ra quyết định. Năm 1992, tờ The Economist dùng cụm từ này để mô tả chiến lược của bài thi thắng giải Giải thưởng Loebner năm 1991, trong đó chương trình cố tình gõ sai chính tả để thuyết phục ban giám khảo rằng đầu kia là người thật.

Lars Lidén lập luận rằng thiết kế trò chơi tốt đòi hỏi tìm ra sự cân bằng giữa "trí tuệ" của máy tính và khả năng chiến thắng của người chơi. Bằng cách điều chỉnh tinh tế mức độ sự ngu dốt nhân tạo, họ có thể tạo ra người chơi do máy điều khiển vừa thoạt trông không quá mức ngốc nghếch, nhưng cũng không quá mạnh mẽ đến mức con người không thể đánh bại.

Trong nghiên cứu quản trị 
Trong lĩnh vực quản trị tổ chức, Ma và Su (2025) định nghĩa sự ngu dốt nhân tạo là tình trạng AI, thay vì bổ sung năng lực cho con người, lại làm giảm hiệu quả của hệ thống hoặc làm suy giảm sự tự chủ của người dùng, mà chỉ chăm chăm đưa ra câu trả lời khiến họ thỏa mãn. Thuật ngữ trong ngữ cảnh này được Chamorro-Premuzic và Ahmetoglu (2016) đề cập lần đầu trong bài viết trên Harvard Business Review, khi họ sử dụng thuật ngữ này để nói về các quyết định thiếu thông minh trong quá trình tương tác giữa người và AI.

Ma và Su phân loại sự ngu dốt nhân tạo thành hai dạng chính. Dạng thứ nhất là thay thế: xảy ra một khi AI "thành công" trong việc thay thế hoàn toàn nỗ lực và trí tuệ của con người, dẫn đến việc chúng thiếu nhạy cảm với các ngữ cảnh mà con người hay sử dụng, bỏ qua các mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau trong tổ chức, và không có khả năng đối phó với các tình huống cực đoan. Dạng thứ hai là nô dịch hóa: xảy ra khi AI thống trị, kiểm soát và đe dọa người dùng, dẫn đến việc chúng áp bức và tha hóa ngược lại con người.

Trong triết học nhân văn 
Michael Falk (2021), nhà nghiên cứu văn học tại Đại học Kent, xây dựng khung phân tích triết học cho khái niệm này. Ông phân biệt hai loại ngu dốt dựa trên triết học Kant: ngu dốt về nhận thức, tức là thiếu các khái niệm cần thiết; và ngu dốt về phán đoán, tức là có đủ khái niệm nhưng áp dụng sai hoặc vào sai lĩnh vực. Falk lập luận rằng các hệ thống AI hiện đại chủ yếu mắc loại thứ hai: ví dụ, một hệ thống nhận dạng khuôn mặt phát hiện ra "khuôn mặt" trên hình in trên áo phông, vì nó áp dụng khái niệm "khuôn mặt" đúng kỹ thuật nhưng sai ngữ cảnh.

Falk đối lập lo ngại về sự ngu dốt nhân tạo với "Hội chứng Frankenstein", tức nỗi sợ AI trở nên siêu thông minh vượt khỏi tầm kiểm soát của con người — một nỗi sợ chi phối phần lớn tranh luận công chúng về AI. Ông lập luận rằng mối lo về sự ngu dốt nhân tạo thực tế và cấp bách hơn: dù không thể qua mặt con người về mặt trí tuệ, AI vẫn có thể thay thế, áp bức hoặc đánh lừa người dùng của nó.

Trong kinh tế học pháp lý 
Clark D. Asay (2020), giáo sư luật tại Đại học BYU, dùng thuật ngữ này để chỉ sự thực rằng trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) vẫn chưa đạt được và toàn bộ các hệ thống AI hiện tại chỉ thực hiện được các nhiệm vụ hẹp, cụ thể. Trong cách nhìn này, "sự ngu dốt nhân tạo" là trạng thái mặc định của AI đương đại. Asay lập luận rằng tình trạng này được duy trì một phần do các chính sách sở hữu trí tuệ không phù hợp với đặc thù của ngành AI,đặc biệt là luật sở hữu trí tuệ, dẫn đến tình trạng hợp nhất ngành quá mức và kìm hãm đổi mới triệt để.

Lịch sử và ứng dụng

Cuộc thi Loebner Prize và chatbot 
Giải thưởng Loebner là cuộc thi thường niên trao giải cho chatbot vượt qua bài kiểm tra Turing tốt nhất. Alan Turing, trong bài báo năm 1950 đã đề xuất bài kiểm tra này dưới dạng "trò chơi bắt chước": một chương trình máy tính phải thuyết phục người thẩm vấn rằng nó là người thật thông qua các câu trả lời bằng văn bản. Trong cuộc thi Loebner đầu tiên năm 1991, bài thi thắng giải đã cố tình đưa vào các lỗi đánh máy và cách diễn đạt vụng về để đạt mục đích này. The Economist mô tả chiến lược này là "sự ngu dốt nhân tạo" song đặt câu hỏi về mục đích của nó: "Ai cần một cái máy tính không biết gõ phím?"

Trong thiết kế trò chơi điện tử 

Trong thiết kế trò chơi điện tử, sự ngu dốt nhân tạo được ứng dụng để kiểm soát độ khó và đảm bảo trải nghiệm thú vị. Máy tính về nguyên tắc có thể tính toán nước đi tối ưu nhanh hơn và chính xác hơn con người nhiều lần; nếu không bị hạn chế, đối thủ do máy điều khiển sẽ gần như không thể bị đánh bại, làm trò chơi mất đi sức hút. Chẳng hạn như trong cờ vua, máy tính đã từ lâu vượt xa con người kể từ khi Deep Blue đánh bại nhà vô địch thế giới Garry Kasparov; hay điều tương tự trong cờ vây khi chương trình AlphaGo của Google DeepMind đánh bại kỳ thủ cờ vây chuyên nghiệp Lee Sedol với tỷ số 4-1.

Một ví dụ kỹ thuật điển hình là thuật toán minimax, thường dùng trong các trò chơi đối kháng. Thuật toán này về lý thuyết có thể duyệt hàng nghìn nước đi trước để tìm ra nước đi tối ưu tuyệt đối. Để tạo ra các mức độ khó khác nhau, các nhà phát triển phải điều chỉnh các hàm heuristic: thay vì luôn chọn nước đi tốt nhất, AI được lập trình để đôi khi chọn nước đi chưa tối ưu theo xác suất nhất định.

Trò chơi Pac-Man (1980) của Namco, do Toru Iwatani thiết kế, là một ví dụ sớm về việc áp dụng AI có chủ đích không hoàn hảo trong trò chơi điện tử. Để tránh trò chơi trở nên quá khó hoặc quá nhàm, bốn hồn ma được lập trình với các thuật toán truy đuổi khác nhau và có chủ đích không hoàn hảo: Blinky truy đuổi trực tiếp theo người chời, Pinky cố gắng chặn đường phía trước của người chơi, Inky di chuyển dựa trên cả vị trí của Pac-Man lẫn Blinky, còn Clyde xen kẽ giữa truy đuổi và rút lui ngẫu nhiên khi tiếp cận quá gần. Người chơi có thể học và khai thác các mẫu hành vi này, một phần cốt lõi của gameplay.

Phân biệt với chọn ngẫu nhiên 
Sự ngu dốt nhân tạo khác với kỹ thuật cho máy tính đơn giản là chọn nước đi ngẫu nhiên không có suy tính mà khả năng cao là không tối ưu. Sự ngu dốt nhân tạo đòi hỏi AI vẫn phải "suy nghĩ" trước khi đưa ra quyết định kém. Điều này làm cho các sai lầm rõ ràng nhất ít xảy ra hơn, nhưng tạo ra một dạng kém cỏi nhất quán và có thể bị người chơi khai thác.

Xem thêm 

 Trí tuệ nhân tạo
 Bài kiểm tra Turing
 Giải thưởng Loebner
 Thiết kế trò chơi điện tử
 Trí tuệ nhân tạo tổng quát

Tham khảo 

Khoa học máy tính
Trí tuệ nhân tạo