AI đưa người đã khuất “trở về”: Giới hạn nào cho công nghệ tái tạo?

Người ông liệt sĩ "trở lại" trên màn hình

Suốt nhiều năm, anh Vũ Duy Hưng chỉ biết về người ông liệt sĩ qua lời kể của gia đình và một bức ảnh đen trắng đã nhuốm màu thời gian. Hai người chưa từng gặp nhau, bởi ông đã qua đời từ trước khi anh Hưng được sinh ra.

Nhiều năm làm việc với trí tuệ nhân tạo (AI), tham gia các dự án phục dựng hình ảnh người đã khuất, trong đó có những liệt sĩ, anh Hưng từng giúp nhiều gia đình nhìn lại những gương mặt đã dần phai mờ theo năm tháng.

Rồi một ngày, anh chợt nghĩ đến chính gia đình mình: Nếu công nghệ có thể giúp người khác tìm lại hình ảnh của người thân đã mất, tại sao anh không thử làm điều tương tự với người ông mà bản thân chưa từng có cơ hội gặp mặt?

Từ bức ảnh đen trắng cũ, anh Hưng cùng những người khác bắt đầu phục dựng chân dung người ông. Những vùng ảnh mờ được xử lý, đường nét khuôn mặt dần rõ hơn, màu sắc từng bước được tái tạo.

Nhưng điều khiến anh xúc động không chỉ là một bức ảnh cũ trở nên rõ nét.

Khi gương mặt người ông dần hiện lên trên màn hình, anh Hưng bất ngờ nhận ra những đường nét tưởng như xa lạ ấy lại rất quen thuộc. Ở đôi mắt, khuôn mặt hay một vài nét trên chân dung người đã mất, anh nhìn thấy bóng dáng của những người thân vẫn đang sống bên mình.

“Ngày bé mình không có cơ hội được gặp. Nhưng trong quá trình làm, càng nhìn mình càng thấy giống. Mọi người trong gia đình đều mang những nét giống ông”, anh Hưng kể.

Khi bức ảnh hoàn thành và được đưa cho những người thân xem, cảm xúc cũng đi cùng những tranh luận rất đời thường. Người cho rằng đôi mắt đã giống, người lại thấy một đường nét nào đó vẫn cần chỉnh sửa; có người đề nghị phục dựng theo một hướng khác bởi hình ảnh ấy gần hơn với người mà họ từng biết.

Những góp ý ấy cho anh Hưng thấy một giới hạn rất rõ của công nghệ.

AI có thể học từ những điểm ảnh còn sót lại, có thể bổ sung màu sắc hay dự đoán những chi tiết đã mất. Nhưng máy móc chưa từng gặp người trong ảnh, chưa từng sống cùng họ và không mang những ký ức mà người thân đã giữ suốt hàng chục năm.

“Công nghệ càng ngày càng phát triển, nhưng yếu tố con người để chúng ta biết thế nào là đúng, thế nào là sai, để chúng ta kiểm soát thì vẫn là tốt nhất”, anh Hưng nói.

Từ dữ liệu của người đã mất đến một gương mặt biết chuyển động

Anh Vũ Duy Hưng là Founder Color Mind, đơn vị ứng dụng AI vào sản xuất nội dung và điện ảnh. Trong các dự án từng thực hiện có việc tái hiện hình ảnh người đã khuất, trong đó có cố nghệ sĩ Trần Lập.

Theo anh Hưng, bước đầu tiên và cũng quan trọng nhất không nằm ở việc lựa chọn một công cụ AI nào, mà là thu thập dữ liệu.

Một người càng để lại nhiều ảnh, video, bản ghi âm và tư liệu về các góc mặt, dáng người, tư thế, biểu cảm, giọng nói hay thói quen, khả năng tái hiện càng có cơ sở để tiến gần người thật.

Nếu có thể gặp những người từng sống cùng nhân vật, đó cũng là một nguồn dữ liệu đặc biệt quan trọng.

Theo anh Hưng, dữ liệu về nhiều góc mặt, giọng nói và biểu cảm giúp AI tái tạo nhân vật sát với người thật hơn (Ảnh: Tiến Đạt).

Anh Hưng ví công việc này giống một họa sĩ vẽ chân dung theo lời kể: người miêu tả càng chi tiết, bức tranh càng có khả năng giống nhân vật. Điểm khác là thay vì cầm cọ, nhóm của anh sử dụng mô hình AI để xử lý dữ liệu và liên tục điều chỉnh kết quả theo mong muốn.

Quy trình thường bắt đầu bằng việc tập hợp ảnh, video, nhiều trạng thái khuôn mặt và các mẫu âm thanh của người cần tái hiện.

Nhóm thực hiện sau đó trích xuất từng hình ảnh phù hợp, loại bỏ những dữ liệu gây nhiễu trước khi đưa chúng vào mô hình để huấn luyện.

Sau nhiều lần huấn luyện, dữ liệu được hình thành thành một model có đặc điểm khuôn mặt của nhân vật. Model này có thể được áp lên những đoạn phim hoặc hình ảnh khác để tạo ra phiên bản mong muốn.

Với các cảnh quay phức tạp, ê-kíp có thể sử dụng diễn viên đóng thế, sau đó áp khuôn mặt đã được AI huấn luyện vào quá trình hậu kỳ (Ảnh: nhân vật cung cấp).

Trong dự án tái hiện cố nghệ sĩ Trần Lập, nhóm của anh Hưng không tạo toàn bộ nhân vật chỉ bằng máy tính.

Họ sử dụng một diễn viên đóng thế khi quay thực tế. Người này thực hiện những tương tác với các diễn viên khác trong bối cảnh thật. Sau đó, khuôn mặt đã được huấn luyện từ dữ liệu của nghệ sĩ được đưa vào quá trình hậu kỳ và khớp với khuôn mặt người đóng thế.

Cách làm này cho phép chuyển động cơ thể, tương tác và nhiều yếu tố trong cảnh quay vẫn xuất phát từ con người thật, trong khi phần khuôn mặt được xử lý bằng công nghệ.

Khi AI phải "đoán" phần dữ liệu còn thiếu

Điều gì xảy ra nếu người đã khuất chỉ để lại một bức ảnh?

Theo anh Hưng, về kỹ thuật, AI vẫn có thể tạo ra một phiên bản mới. Tuy nhiên, độ chính xác sẽ khó bằng trường hợp có đầy đủ dữ liệu.

Lý do nằm ở bản chất của công nghệ: khi thông tin không đủ, AI phải nội suy từ những gì đã có. “Nó sẽ nội suy từ những thứ có sẵn, và việc nó nội suy theo hướng nào thì chúng ta hoàn toàn không thể đảm bảo”, anh Hưng nói.

Chẳng hạn, một bức ảnh chỉ lưu lại góc bên trái khuôn mặt nhưng hoàn toàn không có tư liệu về phía còn lại.

Trong một số trường hợp, hệ thống có thể đề xuất lấy dữ liệu bên trái, dựa trên đặc điểm tương đối cân xứng của gương mặt người để dựng phần còn thiếu ở bên phải.

Kết quả có thể rất thuyết phục về mặt thị giác. Nhưng phần hình ảnh đó không phải một dữ liệu từng được ghi lại trong đời thực. Nó là phương án mà mô hình đưa ra dựa trên dữ liệu có sẵn.

Đây cũng là điểm khiến ranh giới giữa phục dựng và sáng tạo trở nên khó xác định.

Một đôi mắt có thể được làm rõ từ ảnh cũ. Nhưng nếu chưa từng có tư liệu về nhân vật khi quay nghiêng, góc nghiêng mới được tạo ra là kết quả của suy đoán.

Những hình ảnh cũ sau khi được xử lý bằng AI có thể hiện lên rõ nét hơn, song vẫn cần con người kiểm chứng mức độ giống với nhân vật thật (Ảnh: Tiến Đạt).

Theo anh Hưng, thách thức lớn nhất thậm chí không nằm ở việc tạo một khuôn mặt đủ giống.

Khuôn mặt có thể được huấn luyện từ dữ liệu. Những điểm bám trên mắt, mũi, miệng có thể được theo dõi để model khớp với chuyển động của diễn viên.

Nhưng biểu cảm, cảm xúc và thần thái mới là những yếu tố khó tái tạo.

“Điểm khó nhất là làm sao để có data về những biểu cảm, cảm xúc của nhân vật và những cử động về thần thái. Đây vẫn là một trong những thứ phải áp dụng hậu kỳ rất nhiều”, anh Hưng chia sẻ.

Một nụ cười về hình học có thể đúng, nhưng vẫn chưa chắc là nụ cười của người đó. Một cái nhìn có thể đúng vị trí, song người thân vẫn có thể cảm thấy “không giống”.

Và đây chính là lúc yếu tố con người quay trở lại trong một quy trình tưởng như được quyết định bởi AI.

Khi người đã khuất hiện diện qua một “phiên bản số”

Khả năng tái hiện một người bằng AI có thể sẽ không dừng lại ở việc làm rõ một bức ảnh hay khiến gương mặt cũ chuyển động trên màn hình.

Theo anh Vũ Duy Hưng, với tốc độ phát triển hiện nay, về mặt kỹ thuật, việc tạo ra một “phiên bản số” có thể mô phỏng cách trò chuyện, giọng nói hay phản ứng của một người đã khuất là điều hoàn toàn có thể hình dung trong tương lai.

Theo anh Hưng, trong tương lai, AI có thể học từ hình ảnh, giọng nói, tin nhắn và thói quen giao tiếp để tạo ra những “phiên bản số” có khả năng tương tác với người ở lại (Ảnh: Tiến Đạt).

Nếu hình ảnh và video giúp AI học khuôn mặt, cử chỉ, giọng nói, thì những dữ liệu khác như tin nhắn, cách viết, lịch sử trò chuyện hay thói quen giao tiếp có thể trở thành nguồn để mô hình học cách một người từng tương tác với những người xung quanh.

Khi đó, thay vì chỉ nhìn thấy người thân trong một đoạn video được dựng sẵn, người ở lại có thể đặt câu hỏi và nhận về những phản hồi được AI tạo ra dựa trên dữ liệu mà người đã mất từng để lại.

“Về mặt kỹ thuật, mình thấy điều đó hoàn toàn khả thi”, anh Hưng nhận định.

Theo anh, trong tương lai, con người dù không còn tồn tại về mặt vật lý vẫn có thể để lại lượng dữ liệu đủ lớn để hình thành một phiên bản kỹ thuật số mang những đặc điểm về hình ảnh, giọng nói và cách tương tác của họ.

Tuy nhiên, một phiên bản như vậy không đồng nghĩa người đã khuất thực sự “trở về”.

Anh Hưng cho biết, biểu cảm, ánh mắt và thần thái là những chi tiết khó tái tạo nhất khi đưa hình ảnh một người đã khuất trở lại màn hình (Ảnh: Tiến Đạt).

AI chỉ có thể học từ những dữ liệu đã được lưu lại, sau đó dự đoán cách phản hồi trong những tình huống mới. Những câu nói mà phiên bản số đưa ra có thể chưa từng được người thật nói khi còn sống.

Chính khả năng đó cũng đặt ra một ranh giới nhạy cảm: nếu công nghệ có thể khiến một người đã mất tiếp tục nói, ai sẽ quyết định họ được phép nói điều gì?

Anh Hưng cho biết nhóm của mình đặt ra nguyên tắc phải có sự cho phép của người có thẩm quyền liên quan đến hình ảnh hoặc người thân trong gia đình khi thực hiện các nội dung về người đã khuất.

Những nội dung được tái tạo cũng cần được nhìn nhận đúng bản chất là sản phẩm do công nghệ tạo ra, không phải tư liệu từng tồn tại trong thực tế.

Theo anh, AI có thể được sử dụng để lưu giữ ký ức, tạo cảm xúc hoặc đáp ứng nhu cầu tưởng nhớ của gia đình. Tuy nhiên, không nên dùng công nghệ để đặt vào miệng người đã mất những quan điểm, lời nói hay thông điệp trái với những gì họ từng thể hiện khi còn sống.

“AI sẽ tiến rất xa. Vì vậy, chúng ta cần có những bộ quy chuẩn về đạo đức, xác định rõ những gì AI được phép làm và những gì không được phép làm”, anh Hưng nói.

Việc tái hiện hình ảnh người đã khuất bằng AI cần đi kèm những giới hạn đạo đức, tránh để họ xuất hiện hoặc “phát ngôn” những điều chưa từng tồn tại trong đời thực (Ảnh: Tiến Đạt).

Sự phát triển ấy khiến câu hỏi “liệu một ngày nào đó chúng ta có thể trò chuyện với người thân đã mất?” không còn hoàn toàn nằm trong những bộ phim viễn tưởng.

Nhưng ngay cả khi một phiên bản trên màn hình có khuôn mặt giống hệt, nói bằng giọng quen thuộc và phản hồi theo cách rất gần với người đã mất, thứ đang trò chuyện với chúng ta vẫn là một mô hình được xây dựng từ dữ liệu.

Nó có thể lưu giữ một phần dấu vết của một con người, nhưng không sở hữu những ký ức, cảm xúc và trải nghiệm mà chính người ấy từng sống qua.

Và có lẽ, đó cũng là ranh giới quan trọng nhất giữa việc giữ lại ký ức bằng công nghệ và việc tin rằng công nghệ có thể thực sự đưa một con người trở về.