Thông tin bài viết
- Tên tệp gợi ý:
ai-translation-between-same-language-humans.md - Tiêu đề dự kiến: Cùng một ngôn ngữ vẫn có thể không hiểu nhau: tương lai AI làm “phiên dịch giữa người với người”
- Phụ đề: Dù dùng cùng một ngôn ngữ, khác biệt về mức độ khái quát, giá trị, bối cảnh và cảm xúc vẫn có thể khiến hai bên cần một lớp diễn giải
- Độc giả dự kiến:
- Người thường tự hỏi vì sao hai bên nói cùng một ngôn ngữ mà cuộc trò chuyện vẫn không ăn khớp
- Người muốn sắp xếp lời của đối phương thành một câu dễ hiểu kiểu “rốt cuộc họ đang muốn nói gì?”
- Người muốn dùng AI để hỗ trợ trao đổi ở nơi làm việc hoặc trong gia đình
- Người quan tâm đến trợ lý AI kiểu khoa học viễn tưởng và công nghệ hỗ trợ hội thoại
- Từ khóa tìm kiếm:
- AI phiên dịch giữa người với người
- cùng ngôn ngữ vẫn không hiểu nhau
- AI hỗ trợ hội thoại
- AI hỗ trợ giao tiếp
- khác mức độ khái quát khi nói chuyện
- AI giải thích đối phương muốn nói gì
- trợ lý AI khoa học viễn tưởng
- Mô tả:
- Ngay cả khi hai người dùng cùng một ngôn ngữ, cuộc trò chuyện vẫn có thể lệch nhau vì họ nhìn vấn đề ở mức độ khác nhau, coi trọng những điều khác nhau, nắm bối cảnh khác nhau hoặc đọc cảm xúc khác nhau. Trong tương lai, AI có thể không chỉ dịch giữa các ngôn ngữ mà còn diễn giải ý của một người thành cách nói mà người kia dễ tiếp nhận hơn.
Mở đầu: Có lúc dùng cùng một ngôn ngữ vẫn cần “phiên dịch”
Khi nghe đến dịch thuật, nhiều người nghĩ ngay đến việc chuyển từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
Từ tiếng Anh sang tiếng Nhật.
Từ tiếng Nhật sang tiếng Trung.
Từ tiếng Pháp sang tiếng Anh.
Nhưng trong giao tiếp thực tế, ngay cả hai người dùng cùng một ngôn ngữ vẫn có thể không hiểu nhau.
Một người đang nói về cấu trúc chung của vấn đề.
Người kia chỉ đang nói về trường hợp cụ thể trước mắt.
Một người đang nghĩ đến cách ngăn lỗi lặp lại.
Người kia chỉ muốn sửa xong việc lần này.
Một người đang nói thẳng suy nghĩ thật.
Người kia lại nghe thành lời trách móc.
Một người đang nói về hiệu quả công việc.
Người kia lại cảm thấy mình bị từ chối hợp tác.
Nói cách khác, một bên nhìn trường hợp cụ thể, bên kia nhìn quy tắc chung; một bên nhìn việc trước mắt, bên kia nhìn hậu quả về sau. Khi giá trị, bối cảnh và cách cảm nhận cảm xúc cũng khác nhau, cùng một ngôn ngữ có thể vận hành gần như hai “ngôn ngữ” khác nhau.
Đó là khoảng trống mà AI có thể hỗ trợ.
1. Vì sao cùng một ngôn ngữ mà vẫn nói không khớp?
Có nhiều nguyên nhân khiến hai người dùng cùng những từ ngữ nhưng vẫn hiểu khác nhau.
Một người nhìn việc cụ thể, người kia nhìn quy tắc chung
Một người chỉ nhìn vào trường hợp đang xảy ra.
Hãy sửa lỗi lần này.
Người kia nhìn vào mẫu chung phía sau.
Quy tắc dẫn đến lỗi này cũng có thể áp dụng cho những trường hợp khác, nên hãy chuẩn hóa nó.
Hai người tưởng như đang nói cùng một chuyện, nhưng họ đứng ở hai “độ cao” khác nhau. Sự khác biệt giữa cách nhìn rất cụ thể và cách nhìn khái quát hơn có thể gọi là khác nhau về mức độ khái quát.
Một người nhìn hiện tại, người kia nhìn lần sau
Một người tập trung vào việc cần xong ngay.
Hôm nay hãy sửa xong.
Người kia tập trung vào phòng ngừa.
Tôi muốn lần sau lỗi này không xảy ra nữa.
Mục tiêu của hai bên khác nhau
Một người muốn xử lý cho xong.
Người kia muốn cải thiện cách làm.
Cùng một câu nhưng cảm xúc được tiếp nhận khác nhau
Một người chỉ nghĩ mình đang xác nhận thông tin.
Người kia lại cảm thấy bị chất vấn hoặc trách móc.
Hai bên có lượng bối cảnh khác nhau
Một người biết toàn bộ quá trình trước đó.
Người kia chỉ thấy một mảnh thông tin của lần này.
Khi những chênh lệch này chồng lên nhau, cuộc trò chuyện có thể lệch hẳn dù hai bên dùng cùng một ngôn ngữ.
2. Nếu có AI đứng bên cạnh cuộc trò chuyện thì điều gì sẽ xảy ra?
Hãy tưởng tượng một trợ lý AI kiểu khoa học viễn tưởng luôn ở cạnh cuộc trò chuyện.
Người A nói:
Việc này tôi đã nói trước đây rồi mà? Nếu dùng tiêu chuẩn này thì những trường hợp khác cũng sẽ gặp cùng vấn đề.
Người B nghe thành:
Mình đang bị trách. Người này lại mở rộng câu chuyện. Hiện giờ có nói chuyện đó đâu.
Lúc này AI có thể diễn giải:
Có vẻ người này không chủ yếu muốn trách bạn. Họ thấy lý do của lần sửa này cũng có thể áp dụng cho các trường hợp khác, nên muốn giữ nó lại như một vấn đề cần phòng ngừa tái diễn. Có lẽ nên ưu tiên sửa việc hiện tại trước, rồi tách chuyện chuẩn hóa sang một mục riêng.
Đây là một dạng phiên dịch giữa hai người dùng cùng một ngôn ngữ.
Chiều ngược lại cũng có thể xảy ra.
Người B nói:
Hiện giờ chưa nói chuyện đó. Trước hết cần nắm tình hình đã.
Người A nghe thành:
Lại né chuẩn hóa. Người này không muốn hiểu.
AI có thể diễn giải:
Có thể đối phương không phủ nhận logic của bạn. Họ chỉ muốn giới hạn giai đoạn hiện tại của cuộc họp vào việc nắm tình hình. Bạn có thể ghi phương án phòng ngừa tái diễn vào một ghi chú riêng rồi đưa ra ở bước sau.
Đây cũng là phiên dịch.
3. AI có thể biến “người này rốt cuộc đang nói gì vậy?” thành một cách hiểu khác
Trong tương lai, AI có thể đứng bên cạnh cuộc trò chuyện và đưa ra những diễn giải như sau:
Có thể người này không hẳn đang tức giận, mà đang lo lắng.
Có thể người này không từ chối, mà chỉ muốn xác nhận phạm vi cần làm.
Có thể người này không trách bạn, mà đang nghĩ đến cách ngăn vấn đề lặp lại.
Câu “hãy tự suy nghĩ” của người này có thể chỉ có nghĩa là hãy chủ động trong phạm vi việc lần này, chứ không nhất thiết yêu cầu bạn thiết kế cả một chuẩn chung.
Có thể người này không nhảy chủ đề; họ đang nhìn cấu trúc chung phía sau nhiều trường hợp.
Cách nói này có thể khiến đối phương nghe thành lời trách móc.
Cách nói này có thể quá mơ hồ để đối phương biết bạn muốn gì.
Nghe khá giống khoa học viễn tưởng.
Nhưng chức năng này cũng rất thực tế.
Trong giao tiếp giữa người với người, thứ cần được “dịch” không chỉ là tiếng Anh sang tiếng Nhật hay ngược lại.
Có thể cần dịch:
từ tức giận thành yêu cầu cụ thể
từ lý luận khái quát thành các bước hành động
từ một vụ việc cụ thể thành quy tắc chung
từ suy nghĩ thật thành cách nói mà đối phương có thể tiếp nhận
từ lời dễ làm mất mặt thành cách nói giữ được thể diện
từ cách nói vòng vo thành yêu cầu thực sự
Đó là những lớp diễn giải mà AI có thể hỗ trợ.
4. “Cứ hỏi chính người đó” không phải lúc nào cũng là bước đầu tốt nhất
Một phản ứng thường gặp là:
Cứ hỏi thẳng người đó là được mà.
Đúng là có những việc cuối cùng vẫn phải xác nhận với chính đối phương.
Nhưng hỏi ngay từ đầu không phải lúc nào cũng tối ưu.
Lý do là bản thân việc đặt câu hỏi cũng làm lộ thông tin.
Đối phương có thể biết:
- bạn chưa biết điều gì;
- bạn đang phân vân ở đâu;
- bạn chưa nghĩ đến luận điểm nào;
- bạn đang muốn kiểm tra thông tin gì;
- bạn có xu hướng nghiêng về phía nào.
Trong một mối quan hệ lành mạnh, việc này thường không phải vấn đề.
Nhưng trong môi trường có đấu đá nội bộ, quan hệ cấp trên - cấp dưới căng thẳng, cạnh tranh vị thế hoặc kiểu giao tiếp dùng điểm yếu của nhau để gây bất lợi, lượng thông tin bạn để lộ có thể ảnh hưởng đến cách người khác hành động với bạn.
Vì vậy, có thể kiểm tra với AI trước:
Việc này cần xác nhận những gì?
Tôi nên tự tìm hiểu điều gì trước?
Hỏi thế nào để không tự đặt mình vào thế bất lợi?
Có thông tin nào tôi không nên vô tình tiết lộ quá sớm?
Sau khi sắp xếp những điểm này, bạn mới hỏi người liên quan.
Đó không nhất thiết là đi đường vòng.
Đó là cách giảm chi phí xác nhận và giảm rủi ro do để lộ thông tin không cần thiết.
5. Ví dụ AI “phiên dịch” trong công việc
Ví dụ 1: Tranh luận về việc phải nghe điện thoại
Dữ liệu thô:
Cuộc gọi bán hàng chẳng đáng để nghe. Cứ nghe điện thoại là công việc của tôi bị ngắt.
AI diễn giải:
Người này không từ chối mọi việc nghe điện thoại. Điều họ thấy có vấn đề là quá nhiều cuộc gọi bán hàng hoặc cuộc gọi không rõ người phụ trách làm gián đoạn công việc chính. Họ muốn đầu mối tiếp nhận ban đầu hỏi tên công ty, nội dung, bộ phận phụ trách và có cần gọi lại hay không, rồi chỉ chuyển những việc thực sự cần thiết.
Ví dụ 2: Ủng hộ về cảm xúc nhưng không muốn bị biến thành người chịu việc
Dữ liệu thô:
Tôi vẫn ủng hộ, nhưng tôi không làm đâu. Việc này lỗ.
AI diễn giải:
Người này không phủ nhận nỗ lực của đối phương. Họ lo rằng trong môi trường mà việc giúp một lần dễ biến thành trách nhiệm thường xuyên hoặc bị đẩy trách nhiệm sang mình, tham gia trực tiếp sẽ khiến phạm vi công việc bị mở rộng. Vì vậy họ tách việc ủng hộ về cảm xúc khỏi việc bỏ công lao động vào nhiệm vụ đó.
Ví dụ 3: Từ một lỗi cụ thể nhảy lên quy tắc chung
Dữ liệu thô:
Nếu lý do là như vậy thì những việc khác cũng sẽ gặp cùng vấn đề chứ.
AI diễn giải:
Người này không phủ nhận việc sửa lần này. Họ chỉ ra rằng nếu lý do sửa có thể trở thành một tiêu chuẩn chung, nó có thể ảnh hưởng đến các trường hợp khác. Có thể xử lý việc hiện tại trước rồi tách vấn đề phòng ngừa tái diễn thành một mục riêng.
6. AI “phiên dịch” cũng có thể hữu ích trong gia đình và tình cảm
Chuyện này không chỉ xảy ra ở nơi làm việc.
Trong gia đình hoặc quan hệ tình cảm, cùng một câu cũng có thể được hiểu rất khác.
Một người nói:
Tôi muốn bạn liên lạc với tôi thường xuyên hơn.
Người kia lại cảm thấy:
Mình đang bị kiểm soát.
AI có thể đưa ra một cách hiểu khác:
Có thể người này không muốn kiểm soát bạn mà đang cần cảm giác yên tâm hơn. Hai bên có thể chuyển cuộc nói chuyện sang việc thống nhất tần suất liên lạc thay vì tranh luận về ý định của nhau.
Chiều ngược lại, câu:
Tôi muốn có thời gian ở một mình.
cũng có thể được diễn giải thành:
Điều này không nhất thiết có nghĩa là tình cảm đã thay đổi. Có thể người đó chỉ cần thời gian hồi phục và ở một mình.
Cùng một ngôn ngữ vẫn có thể không truyền được đúng cảm xúc phía sau.
AI có thể trở thành lớp hỗ trợ ở giữa.
7. Rủi ro của việc để AI diễn giải con người
Tuy vậy, dùng AI làm “phiên dịch” cũng có rủi ro.
AI không phải lúc nào cũng đúng.
AI không thể khẳng định chắc chắn nội tâm của đối phương.
Một diễn giải sai có thể củng cố định kiến sẵn có của người dùng.
AI cũng có thể đưa ra cách hiểu quá thuận với điều người dùng muốn tin.
Nếu không xác nhận với đối phương mà coi suy đoán của AI là sự thật, hiểu lầm có thể nặng hơn.
Vì vậy, nên dùng AI theo cách này:
Đây chỉ là một khả năng.
Đây không phải sự thật chắc chắn về nội tâm của đối phương, mà là một cách giải thích khác.
Khi cần, bước xác nhận cuối cùng vẫn là hỏi chính người đó.
Giá trị của AI là giúp mình bình tĩnh hơn và nhìn thấy thêm phương án trước khi phản ứng.
AI có thể là người phiên dịch hỗ trợ.
AI không phải lời phán quyết tuyệt đối.
8. Tóm lại trong một câu: cùng một ngôn ngữ vẫn cần phiên dịch khi hai bên nhìn vấn đề ở những tầng khác nhau
Nếu gói câu chuyện này vào một câu:
Cùng một ngôn ngữ vẫn có thể cần phiên dịch khi một bên nói về việc cụ thể còn bên kia đang nhìn cấu trúc chung.
Một cách nói khác:
AI trong tương lai có thể không chỉ đổi một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác, mà còn biến cảm giác “người này rốt cuộc đang nói gì?” thành “ý họ có thể là thế này”.
Và thêm một điểm quan trọng:
Hỏi AI trước khi hỏi người liên quan có thể giúp sắp xếp điều cần xác nhận và tránh để lộ nhiều thông tin hơn mức cần thiết.
Tổng kết
Ngay cả khi dùng cùng một ngôn ngữ, con người vẫn có thể nói lệch nhau.
Một người nhìn việc cụ thể, người kia nhìn quy tắc chung.
Một người nhìn hiện tại, người kia nhìn lần sau.
Mục tiêu khác nhau.
Cách tiếp nhận cảm xúc khác nhau.
Bối cảnh mỗi người biết khác nhau.
Trong một số môi trường, việc để lộ mình biết hoặc chưa biết gì cũng có thể ảnh hưởng đến vị thế trong cuộc trao đổi.
Xử lý toàn bộ những chênh lệch này chỉ bằng suy nghĩ của hai người có thể rất nặng.
AI có thể đứng ở giữa để:
- sắp xếp dữ liệu thô;
- đổi cách nói sang mức cụ thể hoặc khái quát phù hợp với người nghe;
- đưa ra một cách hiểu khác về lời của đối phương;
- sửa câu chữ để bớt nghe như trách móc;
- thêm các bước trung gian khi suy nghĩ nhảy quá nhanh từ ví dụ lên quy tắc chung;
- giúp xác định tiền đề trước khi hỏi người liên quan;
- biến câu hỏi thành cách hỏi ít làm lộ thông tin không cần thiết hơn.
Cuối cùng, có thể nói ngắn gọn thế này:
AI không chỉ có thể dịch ngôn ngữ. Nó còn có thể giúp “dịch” khác biệt về lập trường, mức độ khái quát, cảm xúc và bối cảnh giữa người với người.
