Tác giả: Steph Zinn, a16z Crypto
Biên dịch: Deep Wave TechFlow
Dẫn nhập Deep Wave: Khi nói về viết lách với AI, mọi người dễ sa vào hai giả định: văn bản máy móc có thể bị phát hiện bởi một tập hợp các 'lỗ hổng', và hễ có những lỗ hổng đó thì nhất định là vụng về. Tác giả cho rằng cả hai điều trên đều không đúng. Bà phân tích các 'đặc điểm' của nội dung do AI tạo thành bốn chiều: tu từ, giọng điệu, cấu trúc, chấm câu, và chỉ ra rằng những căn bệnh này thực ra vẫn luôn tồn tại — chỉ là AI đã phóng đại chúng với số lượng lớn. Trọng tâm của bài viết này không phải là 'cách bắt quả tang AI', mà là giúp những nhà sáng lập, người viết đánh giá: những thói quen nào cản trở diễn đạt hiệu quả, và nên kiềm chế khi nào, nên giữ lại khi nào.
Đặc điểm tu từ: Viết lách có hình dạng nhưng thiếu chiều sâu
Một trong những trải nghiệm biên tập vừa bực mình vừa thỏa mãn (rồi sau đó là buông bỏ) là phát hiện ra một câu văn đọc có vẻ ổn, nhưng lại cảm thấy có gì đó không ổn. Bạn sắp xếp lại nó, di chuyển vài từ, và rồi từ từ nhận ra: ngay từ đầu nó đã chẳng có ý nghĩa gì cả. Vì vậy, bạn xóa bỏ kẻ mạo danh trơn trượt đó và tiếp tục cuộc sống.
Một ví dụ có sẵn, từ bài phân tích phong cách chấm câu gần đây của Fable: 'Chấm câu của con người có thân thể, nó sẽ ngồi không yên; chấm câu của tôi thì nhất loạt cố ý, và sự ngay ngắn cố ý đó bản thân nó đã là nhịp điệu.'
Tôi sẽ mô tả giọng điệu này là 'người đang thao thao bất tuyệt về nhạc jazz ngẫu hứng tại một bữa tiệc vốn đã khá ổn', nhưng tôi không định phân tích từng câu ở đây — bạn hiểu ý tôi mà. Khi người ta nói về loại văn bản này, họ sẽ nói 'điều này không thể nào do con người viết ra'. Tôi hiểu ý họ, nhưng với tư cách là một biên tập viên, một tác giả viết mướn, và là một độc giả trọn đời của tiểu thuyết giả tưởng, tôi có thể đảm bảo với bạn rằng: con người, không cần đến AI, cũng thường xuyên viết ra những câu kiểu này.
Tuy nhiên, việc nhận diện loại ngôn ngữ này không phải lúc nào cũng rõ ràng như 'chấm câu ngồi không yên'. Khác với các đặc điểm khác của AI (chẳng hạn như ba câu liên tiếp đều là danh sách, hay mật mã dấu gạch ngang quen thuộc), những câu này trông chẳng có vấn đề gì cả. Chúng trông chỉ là những câu văn. Một số thậm chí nghe còn trôi chảy hơn những câu xung quanh: 'Điều thực sự quan trọng đang diễn ra.' 'Vấn đề này có ý nghĩa rất lớn.' 'Tác động của nó là sâu rộng.'
Việc viết bằng AI sẽ sản xuất hàng loạt những cụm từ này, vì chúng là nguyên liệu kết nối 'có vẻ hợp lý (mặc dù trống rỗng về ngữ nghĩa)'. Trước khi nó gắn liền với việc viết bằng AI, chúng ta gọi thứ ngôn ngữ nhạt nhẽo vô vị này là 'giọng điệu công ty' (corporate), bởi vì nó chính là giọng điệu blog kinh doanh điển hình, không biểu lộ cảm xúc. Bạn có thể nghĩ ra cách nào nhàm chán hơn 'Chúng tôi vui mừng thông báo...' để diễn tả 'Tôi rất hào hứng' không? 'Chúng tôi đang ở bước ngoặt', 'Đây là chương tiếp theo trong hành trình của chúng tôi' là hai ví dụ khác. Những cụm từ này nghe có vẻ nặng ký, nhưng thường thiếu đi sự cụ thể có thể tường thuật lại.
Tôi nghe các biên tập viên khác phán xét sai loại văn bản này là 'lười biếng' hoặc 'thiếu tâm huyết'. Điều đó không công bằng. Đây có thể là vấn đề về gu thẩm mỹ, nhưng thường thì việc gạt bỏ những cụm từ và thành ngữ đơn điệu, sáo rỗng, dễ dàng nổi lên trong tâm trí để tìm ra cách diễn đạt tốt hơn vốn dĩ đã không dễ dàng. Đây là 'ngôn ngữ bản thảo đầu tiên'. Thành thật mà nói, làm điểm khởi đầu thì hoàn toàn ổn. Chúng ta chỉ không muốn dừng lại ở đó.
Phương pháp tôi khuyến nghị để tránh ngôn ngữ vô nghĩa, không liên quan đến việc bạn có dùng AI hay không. Nếu bạn phát hiện một câu văn có cảm giác không ổn — nếu nó sử dụng những cụm từ hoặc cấu trúc dưới đây, nếu bạn không thể hiểu ngay ý nghĩa của nó, hoặc đơn giản là 'cảm thấy không đúng' — hãy bắt đầu sắp xếp lại, thử diễn đạt nó theo cách khác.
Nếu diễn đạt theo cách khác rõ ràng hơn, hãy giữ lại phiên bản tốt hơn. Nếu xét cho cùng nó chỉ là 'thứ gì đó tồn tại' hoặc 'mọi thứ đang thay đổi', hãy xóa nó đi và xem bài viết có đứng vững không. Nếu có, đã đến lúc tận hưởng cảm giác 'thú vị cấm kỵ' khi xóa chữ khỏi trang giấy.
Một số dấu hiệu, và khi nào nên biên tập chúng
- Sự thâm sâu có hương vị tự nhiên (Sự thấu hiểu kiểu La Croix). 'Điều thực sự quan trọng đang diễn ra.' 'Rủi ro cao không thể hơn.' Nghe có vẻ quan trọng, thực chất chỉ là chất độn.
- Sự đối lập rỗng tuếch. 'Đây không chỉ là về X — mà là về Y', trong đó Y mơ hồ hơn X. Kiểu cấu trúc này thỉnh thoảng hữu dụng khi sự tương phản rất rõ ràng. Nhưng trước khi giữ nguyên, hãy thử xóa cụm 'không chỉ là về' phía trước. Bạn có thể đi thẳng vào trọng tâm nhanh hơn.
- Cách diễn đạt né tránh (Hedges). 'Theo nhiều cách.' 'Ở một mức độ nào đó.' 'Có thể nói.' Mỗi cụm tồn tại để khiến câu này 'không bao giờ sai'. Lưu ý, trong một số ngành (như tài chính hoặc y tế), một số cách diễn đạt né tránh là cần thiết, để làm mềm mại luận điểm, đáp ứng yêu cầu tuân thủ. Tôi nghĩ AI sẽ gọi đây là những cách né tránh 'chịu lực'.
- Sự đối xứng quá mức. Các dấu đầu dòng và câu văn phản chiếu nhau quá trật tự. Mỗi mục trong danh sách đều có cùng hình thái ngữ pháp, cùng độ dài. Đây là những dấu hiệu AI, nhưng chúng cũng khiến bài viết trở nên cực kỳ nhàm chán.
- Cụm từ tổng kết. 'Xét cho cùng.' 'Sau khi mọi thứ lắng xuống.' Xóa những cụm từ này thường không ảnh hưởng gì đến đoạn văn của bạn.
Biên tập: Hầu như luôn luôn. Ngôn ngữ sáo rỗng, vô nghĩa, không đầu không cuối, đứng đầu danh sách 'bẫy viết lách' mà chúng ta ưu tiên sắp xếp. Dù nghe có hay đến đâu, nó cũng không đẩy ý tưởng của bạn tiến lên. Nó là mối họa. Hãy loại bỏ theo đó.
Chấp nhận: Hầu như không bao giờ.
Đề xuất: Tôi thường để mình xoay quanh hai loại gợi ý: (1) gợi ý làm cho văn bản cụ thể hơn; (2) gợi ý làm cho văn bản thẳng thắn hơn.
Mục tiêu của tôi luôn là loại bỏ biệt ngữ kỹ thuật thừa thãi, hướng tới nỗ lực 'mật độ thông tin cao hơn, dễ đọc hơn'. Nếu LLM có thể giúp tôi làm điều đó, thì tốt.
Thêm các phương pháp loại bỏ ngôn ngữ chất độn:
- Lập một hướng dẫn phong cách sơ bộ, định nghĩa 'viết lách tốt' đối với bạn trông như thế nào bằng các ví dụ đúng và sai. Điều này có cơ sở vững chắc hơn là liệt kê một loạt các dấu hiệu AI.
- Dùng AI chạy 'bài kiểm tra diễn giải' tôi đã đề cập ở trên — bảo nó viết ra 'phiên bản nhàm chán' của những gì bạn đã viết.
- Bảo LLM 'viết ở trình độ lớp 6', là một cách thô sơ nhưng khá hữu dụng để đối phó với văn xuôi của bạn.
Đặc điểm giọng điệu: Giọng Alexa
Trong tiếng Anh có khoảng 1 triệu từ. Văn bản AI mặc định nghe như chỉ sử dụng khoảng 400 từ trong số đó. Nhưng thay vì cố gắng xác định từ 'thịnh hành ngày nay' nào là dấu hiệu của AI, tiêu chuẩn kiểm tra ở đây nên là 'tính thay thế được' (fungibility): câu này có thể bị lấy nguyên văn khỏi bài viết của bạn, ném vào một bài viết hoàn toàn khác chủ đề của người khác mà không ai phát hiện không?
Một thời gian, bạn vẫn có thể theo dõi loại 'từ vựng ma sát thấp' này bằng kinh nghiệm. Các nhà nghiên cứu nổi tiếng đã lưu ý rằng từ 'delve' tăng vọt trong phần tóm tắt bài báo học thuật sau khi ChatGPT ra mắt năm 2022, sau đó xuất hiện hàng loạt danh sách từ cấm: tapestry, testament, underscore; gần đây hơn còn có load-bearing, scaffolding, broader, v.v.
Trong khi đó, việc chăm chút từ ngữ không chỉ là nỗi ám ảnh của các tác giả 'văn học'. Nó quan trọng với bất kỳ ai thành lập hoặc điều hành công ty, bởi vì mọi người ngày càng dựa vào sức hút cá nhân để làm marketing.
Bài viết hay nhất của các nhà sáng lập mang tính cá nhân, giàu biểu cảm. Dù người khác có cho là nó 'hay' hay không, nó cũng khiến người đọc cảm nhận được người tin vào điều đó. Đó là lý do tại sao chúng ta có thể dễ dàng hình dung văn phong của Brian Armstrong (súc tích, chân thành, không mỉa mai), của Vitalik Buterin (kỹ thuật, lan man, dày đặc), hay của Chris Dixon (kìm chế, triết lý).
Vì vậy, khi sử dụng LLM, hãy đảm bảo đừng giao phó cá tính của bạn cho nó. Sự lựa chọn từ ngữ và những khiếm khuyết của riêng bạn sẽ thêm vào 'lớp patina' mà máy móc không bao giờ sao chép được.
Mặc dù có nhiều tác phẩm viết về 'cách tìm từ ngữ phù hợp'... nhưng lời khuyên thực sự khả thi lại rất ít. Phép thuật, thuật giả kim, đại loại vậy. Nó thường là một sự 'tuyển chọn dựa trên không khí', hoặc sự chính xác về 'cảm xúc', chứ không phải về 'kỹ thuật'. Ngay cả E.B. White, người đặt ra các quy tắc mang tính giáo khoa, cũng thừa nhận không ai có thể nói rõ tại sao một số từ 'thắp sáng' người đọc, còn số khác thì không.
Hãy bắt đầu bằng việc liệt kê 'điểm hay trong văn bản bạn thích nằm ở đâu'. Học một từ mới, hoặc sử dụng một từ cũ trong ngữ cảnh mới. Hãy để từ ngữ của bạn phù hợp với không khí bạn muốn gợi lên — ví dụ, dùng những từ ngắn gọn, đơn giản để giải thích những điều phức tạp; hoặc chọn 'scheme' thay vì 'plan' khi bạn muốn người đọc 'ngửi thấy rắc rối'.
Một số dấu hiệu, và khi nào nên biên tập chúng
- Sự ấm áp chung chung. 'Câu hỏi hay!' (Great question!) Một kiểu thân thiện như tin nhắn hỗ trợ khách hàng.
- Cấu trúc câu có thể tái chế. Những cụm từ rủi ro thấp, có thể cấy ghép vào bất kỳ bài viết nào khác mà hầu như không ảnh hưởng. 'Một cách hữu ích để nghĩ về điều này là', 'Luận điểm cốt lõi là', 'Điều này có thể được hiểu là'.
- Từ vựng ma sát thấp. Mỗi từ đều 'vừa vặn' một cách kỳ lạ, với sự phù hợp khó hiểu.
- Danh từ trừu tượng. Văn bản dựa vào những từ như 'hiệu quả', 'sự phức tạp', 'xã hội', 'giao tiếp', 'đổi mới'. Đây là chiến thuật 'nói mà như không nói' cổ xưa, từ rất lâu trước ChatGPT.
- Động từ chuyển động nhàm chán. 'Điều hướng', 'Tận dụng', 'Mở khóa', 'Nuôi dưỡng', bao gồm cả 'power' và 'empower', 'Định hình', 'Nâng cao', 'Tinh gọn' — những từ biểu thị 'chuyển động' nhưng lại rỗng tuếch.
- Hải đăng của cái gì đó. 'Là minh chứng cho...', 'Là ngọn hải đăng của...', 'Nhắc nhở chúng ta rằng...'
- Nói mơ hồ. 'Cục diện', 'Lĩnh vực', 'Hành trình', 'Hệ sinh thái', 'Tấm thảm' — những từ mơ hồ, không cam kết, chỉ đến 'vùng lân cận' của sự vật thay vì gọi tên trực tiếp.
- Từ tăng cường mơ hồ. Những cụm từ như 'rất quan trọng', 'tác động đáng kể', 'vai trò then chốt', đặc biệt khi không có nội dung cụ thể hỗ trợ.
Biên tập: Phần lớn thời gian. Đôi khi 'hệ sinh thái' thực sự không có từ nào khác thay thế, tất cả chúng ta đều phải chấp nhận.
Chấp nhận: Khi 'trở thành một NPC' là toàn bộ ý nghĩa. Tài liệu hỗ trợ, thông báo lỗi, điều khoản dịch vụ, thông báo an toàn, lời xin lỗi hàng loạt gửi đến một lượng lớn người lạ — ở những nơi này, cá tính chính là ma sát, và giọng Alexa là một sự nhân từ.
Đề xuất: Hầu hết các đề xuất này tập trung vào việc sử dụng LLM để 'phát hiện' hơn là 'viết lách'. Các mô hình thực sự rất giỏi trong việc nhận diện biệt ngữ, giọng điệu công ty, và các từ vựng phổ biến khác trong văn bản AI.
- Tạm gác lại tranh cãi về 'tỷ lệ phần trăm AI trong bài viết', bạn có thể sử dụng trình phát hiện AI hoặc bất kỳ LLM nào để đánh dấu những từ và cụm từ chung chung nhất trong bản thảo, sau đó sửa đổi dựa trên đó. Đưa ra gợi ý cho các cách diễn đạt né tránh, cấu trúc câu có thể thay thế, v.v.
- Sau đó, thử chạy 'bài kiểm tra cấy ghép' cho bất kỳ câu nào. Nếu một người lạ cũng có thể nhận nó là của mình, hãy cân nhắc viết lại.
- Xem xét danh sách ngôn ngữ mơ hồ của bạn, hỏi 'Có từ nào cụ thể hơn không?' Ví dụ, 'Hệ sinh thái Ethereum đang mở rộng' có thể — cụ thể hơn một chút — trở thành 'Các nhà phát triển đang xây dựng thêm nhiều ví, sàn giao dịch và thị trường cho vay xung quanh Ethereum'. Nếu bạn có thể dùng từ chính xác hơn để truyền đạt ý nghĩa, hãy luôn chọn chúng.
- Cuối cùng, mọi người bắt đầu đưa ghi chú thoại cho LLM, nhờ đó biến ý tưởng thành văn bản. Một lợi ích bị đánh giá thấp là: bạn có thể phát hiện ra những tật xấu cá nhân khiến giọng điệu trở nên độc đáo. Lưu ý bạn phải biên tập kết quả; không có chuyện 'một phát ăn ngay' ở đây.
Đặc điểm cấu trúc: Có hình thức nhưng thiếu chức năng
Khi để AI tự do phát huy, văn bản của nó thường có vẻ 'thừa cấu trúc' — quá nhiều H2 và danh sách, các đoạn văn bị ngắt đủ để sánh ngang với một bài thơ của William Carlos Williams. Nhưng điều này không hoàn toàn vô ích. Con người vốn luôn mượn một kho dự trữ cấu trúc quen thuộc, dễ dùng và dễ đọc.
Chúng ta chia ý tưởng thành ba điểm, vì 'ba' mang lại cảm giác hoàn chỉnh. Chúng ta thêm biển chỉ dẫn (như 'Thứ nhất...' hoặc 'Nói cách khác...') để người đọc lập tức định vị. Chúng ta tạo ra những phân loại nhỏ gọn ngăn nắp, vì như vậy dễ đọc lướt hơn.
Khi còn là học sinh, hầu hết chúng ta đều học một số loại logic 'bánh hamburger': trước tiên nói cho người đọc biết bạn sẽ nói gì, sau đó trình bày bằng các phần rời rạc có luận cứ hỗ trợ, cuối cùng tóm tắt lại để kết thúc. Điều này hữu ích khi xây dựng lập luận, vì nó buộc chúng ta làm rõ luận điểm, thu thập bằng chứng, sắp xếp suy nghĩ thành dạng dễ đọc — đó là điều tốt!
Cấu trúc rõ ràng, tốt có thể giúp người đọc ngay lập tức hiểu 'mình đang ở đâu', cho dù đó là một bài bình luận, một bài giải thích khoa học phổ thông, hay một truyện ngắn. Rắc rối nằm ở chỗ cấu trúc mặc định có thể áp chế tác giả, nhồi nhét ý tưởng vào một định dạng chưa chắc đã hợp lý.
Cấu trúc là một tập hợp các quyết định — sử dụng loại 'thùng chứa' nào, thông tin nào quan trọng nhất, những ý tưởng nào nên nhóm lại với nhau, đặt tên như thế nào. Quyết định đúng đắn phụ thuộc vào 'công việc cần hoàn thành'. Tản văn tự sự cần 'sự khám phá' và 'sức căng' để đẩy người đọc đi tiếp; thông báo ra mắt sản phẩm cần cực kỳ hiệu quả để chộp lấy người đọc giữa lúc họ đang lướt; bài giải thích khoa học phổ thông cần một trình tự 'xây dựng dần dần dựa trên các khái niệm đã học'.
Hãy tự hỏi — ở bất kỳ giai đoạn nào trong quá trình viết, nhưng tốt nhất là ngay từ đầu — 'định dạng tốt nhất cho ý tưởng của tôi là gì?' Sau đó, mượn từ những thứ đã hiệu quả. Nếu bạn đang viết một bài luận, hãy dành chút thời gian để hiểu cách các tác giả khác tổ chức các bài bình luận và bài viết tương tự. Nếu bạn đang viết một bài giải thích khoa học phổ thông kỹ thuật, hãy chọn một bài giải thích hay nhất bạn từng đọc và xem tác giả tổ chức thông tin như thế nào. Có được một mẫu, bạn có thể áp dụng nó vào bài viết của mình.
Một số dấu hiệu, và khi nào nên biên tập chúng
- Tổ chức quá mức. Quá nhiều tiêu đề phụ, dấu đầu dòng, đoạn văn được đánh số, hoặc khung sườn mini.
- Luôn cố gắng đủ ba điểm. Mặc dù 'quy tắc ba' vẫn là thực hành tốt nhất; sẽ nói chi tiết bên dưới.
- Hình dạng bài viết quen thuộc. Phần giới thiệu rộng, giải thích, ví dụ, nhắc nhở, kết luận.
- Mở đầu công thức. 'Trong thế giới thay đổi nhanh chóng ngày nay...'
- Quá nhiều biển chỉ dẫn. 'Thứ nhất', 'Tiếp theo', 'Cuối cùng', 'Tóm lại', 'Dưới đây là phân tích', 'Chúng ta hãy cùng phân tích điều này'.
- Chuyển tiếp gượng gạo. 'Để hiểu tại sao điều này quan trọng, trước tiên chúng ta phải xem...'
- Giới thiệu trước chương. 'Có ba lý do chính...'
- Danh sách dấu đầu dòng. Các trình phát hiện AI thường đánh dấu chúng một cách không công bằng; nhưng danh sách rất hữu ích! Tuy nhiên, một hành động đặc trưng là: sử dụng cụm từ dẫn dắt in đậm để giới thiệu các dấu đầu dòng. Ví dụ, hãy xem những điểm chính xác này (nhưng đọc theo cách này thực sự tiết kiệm công sức hơn nhiều).
- Các mảnh ngắn, rời rạc. Thường thấy trong nhiều bài đăng LinkedIn kịch tính. Ngắn. Mạnh mẽ. Thường ba liên tiếp.
- Kết thúc bằng cách tóm tắt lại. Nghĩa là, kết luận chỉ là diễn giải lại toàn bộ bài viết theo cách khác, thay vì mở rộng, gợi ý hướng đi mới.
- Kết thúc mang tính giáo huấn. Một câu kết mơ hồ về sự tiến bộ, tương lai hoặc 'chúng ta có thể học được gì'.
Biên tập:
- Các tiêu đề phụ không phù hợp với định dạng của bạn (bài bình luận, tản văn cá nhân, và hầu hết các bài viết được thúc đẩy bởi giọng điệu và nhịp điệu).
- Khi các phần của bạn không đủ vững chắc hoặc không đủ độc lập (ví dụ: trong một bài 'năm điểm chính' có hai điểm rất giống nhau).
- Khi cấu trúc làm loãng hoặc thay đổi ý định ban đầu của bạn (ví dụ: một danh sách đánh số về 'lý do tại sao một công ty khởi nghiệp chuyển hướng', đọc sẽ rất khác với câu chuyện về 'nó xảy ra như thế nào', ngay cả khi các sự kiện giống nhau).
- Các biển chỉ dẫn thêm cho 'cấu trúc hiển nhiên' (tức 'ba lý do...'). Hãy xóa những biển chỉ dẫn chỉ để cho đủ chữ.
Chấp nhận:
- Khi cấu trúc bài viết tự thân đang phản chiếu nội dung nó muốn nói. Ví dụ, bài bình luận thường đi kèm với một lập luận dễ nhận biết, dễ theo dõi.
- Tương tự, khi viết theo thể loại danh sách, giải thích khoa học phổ thông, hướng dẫn thực hiện, và các thể loại mà chúng ta mong đợi có tiêu đề và tiêu đề phụ.
- Khi ý tưởng thực sự xuất hiện theo ba điểm. Nguyên tắc này chỉ trở thành vấn đề khi bóp méo ý tưởng thành hình thái không tự nhiên; hoặc khi tác giả rõ ràng đang cố gắng nhồi nhét thứ thứ ba.
- Khi tối ưu hóa cho LLM và công cụ tìm kiếm, chúng thưởng cho thông tin được cấu trúc tốt.
- Khi tạo nội dung tham khảo mà mọi người sẽ 'tra cứu nhiều lần' thay vì 'đọc từ đầu đến cuối' — tài liệu, hướng dẫn, FAQ, và bất kỳ nội dung nào mà người đọc 'đọc lướt và quét' thay vì 'đọc tuần tự'.
- Khi làm nội dung cho độc giả 'đọc lướt'. Tiêu đề có thể đóng vai trò mục lục, cho phép người đọc quyết định ở lại hay rời đi trong một phần mười giây. Các tiêu đề hợp lại thậm chí có thể kể toàn bộ lập luận, các đoạn văn bên dưới làm đầy chi tiết.
Đề xuất: Các mô hình rất giỏi trong việc đáp ứng các gợi ý như 'tổ chức bài này tốt hơn', nhưng với điều kiện bạn thực sự muốn có nhiều tổ chức hơn. Nếu không muốn:
- Thử nói với LLM cấu trúc của bạn cần làm gì cho người đọc — dù là tạo ra sức hút, hay làm cho bài viết dễ đọc lướt hơn.
- Đưa cho LLM một bài viết cùng thể loại mà bạn thích, để nó nghiên cứu xem lập luận đó hoạt động như thế nào trước, sau đó tái cấu trúc bài của bạn.
- Dán một bài viết đã xuất bản cùng thể loại, yêu cầu LLM tạo 'dàn ý ngược', mô tả vai trò của từng đoạn. Sau đó, sử dụng cấu trúc sơ lược này làm khung xương để phác thảo.
Ngay cả khi mô hình không cho bạn thứ gì, thì việc suy nghĩ thêm cho 'việc tổ chức và trình bày một ý tưởng' thường cũng sẽ được đền đáp.
Đặc điểm chấm câu: Nỗi hoảng loạn dấu gạch ngang
Dấu gạch ngang (em dash) — giờ đây đã trở thành dấu hiệu AI mang tính giáo khoa — vốn luôn gây tranh cãi (😏). Strunk và White nói chung khuyên nên kiềm chế: 'Chỉ sử dụng dấu gạch ngang khi các dấu câu phổ biến hơn có vẻ không đủ.' Nhưng dấu gạch ngang, đặc biệt là, có một cảm giác rất thoải mái, mang tính đối thoại, mà các dấu câu khác không có.
Dấu gạch ngang thường bị coi là kẻ thù của văn viết hiệu quả — phải thừa nhận, việc nhét cả một câu nói khác vào giữa câu chính thực sự hơi gây xao nhãng — nhưng một khi chúng bắt đầu 'đánh dấu' văn viết chất lượng thấp, chúng trở thành mục tiêu dễ bị cấm.
Nhưng chấm câu là thứ có những quy tắc cực kỳ cụ thể, tùy thuộc vào việc bạn tuân theo hướng dẫn kiểu dáng nào dài hơn 1000 trang. Việc AI có ưa chuộng dấu gạch ngang hay không không quan trọng, bởi vì có những tình huống bạn vốn nên dùng chúng. Ít nhất, dấu gạch ngang là lựa chọn phù hợp nhất để tách thông tin chèn dài, hoặc mô tả sự thay đổi đột ngột trong suy nghĩ hoặc cảm xúc (như nhà văn kinh dị R.L. Stine đã nhiệt thành ca ngợi).
Quan điểm của tôi: Shift + Option + dấu gạch ngang (macOS) là đứa trẻ phiền phức, lơ đãng, thường lạc đề của chính con người, và tôi, ít nhất, sẽ không bao giờ từ bỏ nó. Đôi khi, không có gì phù hợp như dấu gạch ngang, vì vậy tôi khuyên bạn đừng để 'phong trào viết AI' hiện tại ảnh hưởng đến lựa chọn chấm câu của bạn, đặc biệt là vì tất cả các phong trào, theo định nghĩa, đều sẽ thay đổi.
Ngày nay mọi người né tránh dấu gạch ngang một cách tuyệt vọng, còn bản thân AI thì dùng dấu hai chấm để lách chúng. Chúng ta có nên bắt đầu sử dụng 'dấu chấm hỏi cảm thán' (interrobang) để tỏ ra đủ giống con người không?! Vì không có dấu câu nào là an toàn, hãy chọn cái phù hợp nhất với bài viết của bạn.
Vậy, làm thế nào để biết điều gì là tốt nhất cho bài viết của bạn? Câu trả lời ngắn gọn là: cái đúng đắn nhất, ít làm phiền người đọc nhất. Các chi tiết cụ thể của quy tắc có thể tinh tế và khác nhau tùy theo gu thẩm mỹ và phong cách (dấu phẩy Oxford vs không Oxford, là cuộc tranh cãi mang tính tôn giáo phổ biến giữa những người biến ngữ pháp và cách dùng thành 'một phần tính cách'), vì vậy đạt được sự hoàn hảo không quan trọng bằng đảm bảo chúng hỗ trợ ý nghĩa của bạn và không chọc giận người đọc.
Một đặc điểm khác liên quan đến chấm câu cần lưu ý là 'sự đơn điệu': tất cả các câu của bạn trông và nghe có giống nhau không? LLM thường sử dụng các danh sách liên tiếp bắt đầu bằng dấu hai chấm, đọc lên thấy mệt mỏi. Tương tự, nhiều câu bị ngắt quãng bởi dấu gạch ngang xen vào, dù ai viết, cũng sẽ làm phân tán trọng tâm của bạn.
Một bài kiểm tra tốt là: đọc bài viết của bạn thành tiếng, sử dụng dấu câu như một gợi ý sân khấu. Bất cứ chỗ nào nghe không tự nhiên, có lẽ người đọc cũng sẽ nhận thấy.
Một số dấu hiệu, và khi nào nên biên tập chúng
- Cấu trúc câu dày đặc dấu hai chấm. 'Vấn đề là:', 'Kết quả là:', 'Điểm then chốt là:' ... đặc biệt khi sau dấu hai chấm là một chuỗi nội dung kiểu danh sách tạp hóa.
- Dấu gạch ngang chồng chất. Không phải bản thân dấu gạch ngang, mà là mật độ của chúng, đặc biệt khi kết hợp với danh sách và lời xen vào. Không có giới hạn cứng về số lượng dấu gạch ngang trong một câu, nhưng đừng vượt quá hai.
- Dấu ngoặc đơn không nghiêm túc (như cái này). Những dấu này thường mang phạm vi ngôn ngữ 'tự nhận thức' hoặc đùa cợt, trong khi dấu gạch ngang mang phạm vi ngôn ngữ hạn chế.
- Dấu chấm phẩy mang tính trình diễn. Nhà văn Kurt Vonnegut từng nói, lý do duy nhất để sử dụng dấu chấm phẩy là 'khoe rằng bạn đã học đại học'. Đây thực ra là lời nói lịch sự nhất của ông về dấu chấm phẩy, nhưng vẫn hơi không cần thiết gay gắt. Dấu chấm phẩy có nhiều công dụng chính đáng; tuy nhiên, thực sự mà nói, những công dụng này không thường xuyên xuất hiện.
Biên tập: Khi dấu câu lặp lại, gây xao nhãng, hoặc theo cách khác không vượt qua được bài kiểm tra 'đọc thành tiếng'.
Chấp nhận: Khi nó hiệu quả. Dấu câu nên hỗ trợ lập luận của bạn, phù hợp với gu thẩm mỹ của bạn. Mục tiêu của nó là đúng ngữ pháp, và gần như vô hình trong mắt người đọc.
Đề xuất: Đừng lo lắng thái quá về việc dấu câu có khiến bạn giống AI hay không. Cứ sử dụng dấu gạch ngang hoặc dấu hai chấm, hoặc bất kỳ ký hiệu nào hiện đang nằm trong 'danh sách cấm'. Nếu phải dùng:
- Đừng vội bảo mô hình 'xóa tất cả dấu gạch ngang'. Nó thường chỉ thay thế chúng bằng thứ khác, nhưng vẫn giữ nguyên cấu trúc câu cơ bản.
- Thay vào đó, yêu cầu nó mặc định sử dụng dấu chấm và dấu phẩy, chỉ sử dụng dấu câu 'đặc biệt' khi ngữ pháp yêu cầu.
- Một lần nữa, đưa cho LLM bài viết của chính bạn (hoặc bài viết bạn ngưỡng mộ) làm mẫu, sẽ giúp thiết lập 'dấu vân tay chấm câu', ước tính tần suất sử dụng một ký hiệu cụ thể của bạn.
Khi ngày càng nhiều người sử dụng các công cụ này, việc hỏi 'một thứ có phải do máy móc tạo ra không' đang trở nên hơi vô nghĩa. Câu trả lời hầu như luôn là 'ở một mức độ nào đó'. Tất nhiên, những ví dụ viết bằng AI tồi tệ vẫn cần được phơi bày, dù theo tiêu chuẩn của chính chúng ta, hay nhờ công nghệ 'bằng chứng về con người' (Proof of Person): ví dụ, khi cần tiết lộ, khi người ký tên chính là toàn bộ ý nghĩa, hoặc khi một người giả vờ là một nghìn người.
Còn đối với hầu hết mọi thứ khác, chúng ta có thể hỏi câu hỏi mà chúng ta vẫn luôn hỏi: văn bản này có đang 'hoàn thành công việc của nó' không?
AI giúp mọi người diễn đạt và xuất bản những ý tưởng mà nếu không thì sẽ không bao giờ viết ra. Nó có thể tiết kiệm thời gian tổ chức và nghiên cứu. Nó thậm chí có thể giúp chúng ta trở thành những tác giả tốt hơn. Việc hạ thấp 'khả năng thể hiện bản thân' thành 'lúng túng' hoặc 'chất lượng thấp' là một hành động cay nghiệt. Và, nếu một bài viết hoạt động như dự định, thì việc phần nào trong quá trình 'lộ tẩy' có thực sự quan trọng đến vậy không?
Cuối cùng, giữa tất cả những lo lắng về việc 'bài viết của chúng ta có bị phát hiện là có sự trợ giúp của AI không', có một câu hỏi đáng được đặt ra: rốt cuộc tại sao chúng ta lại tỏ ra 'kính sợ' như vậy trước LLM? Chúng ta thậm chí sẵn sàng từ bỏ cả một dấu câu — một phát minh ra đời từ bình minh của nghề in! — chỉ để tránh có vẻ như đã được máy móc giúp đỡ. Đây là một sự nhượng bộ vô lý, đặc biệt khi xét đến việc mọi người đã, và sẽ tiếp tục sử dụng cỗ máy này thường xuyên như vậy.
Lời cảm ơn: Cảm ơn đội ngũ biên tập a16z crypto — Tim Sullivan, Robert Hackett, Sonal Chokshi — vì những phản hồi cho bài viết này, và vô số lần biên tập và thảo luận đã định hình nó trong nhiều năm qua.
