Có nên khuyến khích học sinh phổ thông sử dụng AI?

Tất nhiên là trường có những quy định mang tính kiểm soát để học sinh tránh lạm dụng AI. Nhưng vấn đề là làm sao để kiểm soát khi mà AI bản chất đang thực hiện các kỹ năng vốn dĩ là các phẩm chất mục tiêu mà học sinh cần đạt được trong quá trình học tập phổ thông.

Ở cấp độ giáo dục phổ thông, học sinh không nên được khuyến khích sử dụng AI trong môi trường học đường vì nguy cơ AI mang lại cho học sinh phổ thông là vượt trội hơn lợi ích. Ảnh: H.T

Trước tiên, cần nên hiểu bản chất hoạt động của AI. Về cơ bản, các mô hình AI phổ biến ngày nay như ChatGPT hay Gemini là mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM). LLM là một phân nhánh của AI hoạt động dựa trên việc được huấn luyện (train) từ nguồn dữ liệu đầu vào khổng lồ (datasets). Nói một cách đơn giản, LLM “đọc” hàng loạt dữ liệu mà các nhà khoa học cung cấp cho chúng, chúng sẽ “phát hiện” ra các mẫu chung, các mối liên hệ từ các dữ liệu để mô phỏng các mẫu đó nhằm sản sinh kết quả đầu ra khi có một người dùng ra lệnh cho chúng. Tuy nhiên AI hiện tại chỉ bắt chước được cái vỏ ngôn ngữ, chúng không thực sự hiểu được bản chất vấn đề như con người nên chúng chỉ suy đoán kết quả đầu ra theo nguyên tắc xác suất toán học. Nghĩa là khi nhận được một câu lệnh (prompt) từ người dùng, chúng sẽ đoán các từ tiếp theo có khả năng xảy ra nhất và tạo nên kết quả trả lời. Bởi vì nguồn huấn luyện AI là cực lớn nên khả năng chúng cho ra được kết quả chuẩn xác không phải thấp. Tuy nhiên, bản chất của cơ chế này vẫn là tìm kết quả mang tính xác suất chứ không phải AI hiểu được vấn đề như con người nên cho dù kết quả có đúng cũng chỉ là một dạng “ngẫu nhiên đúng” - một kiểu giả tư duy (pseudo-thinking). Ngay cả với công nghệ đang được tán dương là đột phá hiện nay - AI tư duy (reasoning AI) cũng không thể suy luận như con người, chúng vẫn hoạt động dựa trên các nguyên tắc xác suất toán học.

Cơ bản các mô hình LLM hiện nay hoạt động như một phiên bản Google cao cấp. Nếu Google chỉ cung cấp các kết quả tìm kiếm thô thì LLM không chỉ tìm kiếm mà còn tổng hợp để tinh lọc ra các kết quả có khả năng phù hợp nhất với yêu cầu của người dùng. Nói cách khác, thế mạnh của LLM là khả năng tổng hợp thông tin từ vô vàn các nguồn khác nhau và lựa chọn một trong số kết quả có khả năng phù hợp nhất theo nguyên tắc xác suất.

Nhận biết được bản chất cơ chế hoạt động của AI chúng ta có thể xác định được những lợi ích và nguy cơ mà AI mang lại. Bản thân người viết thường xuyên dùng AI để hỗ trợ cho công việc của mình và nhận thấy những ích lợi thiết thực của công nghệ này. Tuy nhiên, cũng như bao công nghệ khác, AI vẫn tiềm tàng nguy cơ lạm dụng và lệ thuộc. Theo quan điểm cá nhân, ở cấp độ giáo dục phổ thông, học sinh không nên được khuyến khích sử dụng AI trong môi trường học đường vì nguy cơ AI mang lại cho học sinh phổ thông là vượt trội hơn lợi ích.

Một trong những kỹ năng học thuật - nghiên cứu cơ bản cần phải có là tổng hợp và phân tích thông tin. Trong khi đó, mục tiêu quan trọng của giáo dục phổ thông là rèn cho học sinh kỹ năng này. Nếu một học sinh dùng Google để tìm kiếm thông tin thì học sinh đó phải biết tổng hợp và phân tích các nguồn thông tin khác nhau để tự mình xác định được đâu là kết quả đúng đắn nhất. Tuy nhiên, khi dùng ChatGPT, công việc tổng hợp và phân tích sẽ do AI đảm nhiệm. Việc lạm dụng công cụ AI sẽ không giúp cho học sinh hình thành khả năng tổng hợp và phân tích dữ liệu mà ngược lại, làm thui chột khả năng này.

Một nhà nghiên cứu chuyên nghiệp có thể thoải mái sử dụng AI để hỗ trợ các nghiên cứu phức tạp. AI sẽ tăng tốc hoạt động nghiên cứu mà không gây hại gì cho khả năng của nhà khoa học vì bản thân nhà nghiên cứu ấy đã thành thạo kỹ năng tổng hợp, phân tích thông tin. Nhưng câu chuyện sẽ hoàn toàn khác đối với các em học sinh cấp 2 khi mà các em còn chưa hình thành nên các kỹ năng cơ bản này. Tương tự như việc một học sinh cấp 2, 3 có thể dùng máy tính để làm các bài toán phức tạp nhưng sẽ rất kỳ quặc nếu điều đó được thực hiện bởi các em học sinh cấp 1 đang tập tành các phép tính cơ bản.

Nguyên tắc chung của giáo dục là máy móc để hỗ trợ, không phải làm thay người học. Nghĩa là nếu như máy móc có khả năng làm những việc vốn là mục đích của một bài kiểm tra thì máy móc không nên được phép sử dụng. Đơn cử việc áp dụng AI trong môn Ngữ văn ở nhà trường là điển hình cho nguy cơ lạm dụng nguy hiểm này. Các mô hình LLM có thế mạnh vượt trội về ngôn ngữ còn môn Ngữ văn chính là để rèn luyện kỹ năng sử dụng, phân tích và thấu hiểu ngôn ngữ cho học sinh. Vì vậy, nếu giáo viên Ngữ văn cho phép học sinh sử dụng ChatGPT để làm các bài tập thì vô hình trung đã làm thất bại mục đích giảng dạy của môn học này. Tất nhiên, giáo viên có thể yêu cầu kiểm soát việc sử dụng AI. Tuy nhiên, khả năng kiểm soát hiệu quả là không thể bởi bản chất của các mô hình này là nhằm thực hiện các công việc vốn đang là mục đích giảng dạy môn học.

Nguy cơ thứ hai xuất phát từ hiện tượng ảo giác AI (hallucination) - chỉ đến hiện tượng AI thường xuyên “bịa” kết quả, thậm chí bịa các nguồn tài liệu không có thật. Nguyên nhân chủ yếu bởi vì AI không có khả năng suy nghĩ như con người, không có khả năng phân biệt các khái niệm phức tạp, thậm chí mang tính triết học như đúng - sai - biết - không biết - biết nhưng không chắc chắn… Cùng với đó là áp lực thị trường khiến các thuật toán AI được thiết kế theo hướng biến các AI thành một nhà bác học “biết tuốt” vì các doanh nghiệp AI hiểu rằng người dùng thích các câu hỏi có đáp án hơn là các câu trả lời “không biết” từ AI.

Như đã phân tích, AI hoạt động dựa trên nguyên tắc xác suất toán học, chúng không “suy nghĩ” mà đơn giản là tìm trong vô vàn các dữ liệu để ngẫu nhiên chọn ra một trong số kết quả có vẻ phù hợp nhất với yêu cầu của người dùng. Vì thế, không có gì đảm bảo rằng những câu trả lời của AI là chuẩn xác. Tất cả câu trả lời từ AI chỉ mang tính tham khảo. Do đó, cho đến hiện nay, AI chỉ có thể hỗ trợ cho người nghiên cứu chứ không thể làm thay công việc nghiên cứu. Người dùng AI phải biết kiểm soát việc sử dụng của mình, nghĩa là phải thường xuyên kiểm tra, đối chiếu các nguồn thông tin để không bị lệ thuộc vào các câu trả lời của AI. Công việc này đòi hỏi người dùng AI phải là người tinh thông lĩnh vực chuyên môn mà AI đang hỗ trợ. Rõ ràng, học sinh phổ thông nói chung chưa thể đạt được khả năng này. Tất yếu, các em sẽ dễ bị lệ thuộc vào các kiến thức có thể rất sai lệch từ AI mà không phát hiện ra.

Người viết đã từng đọc một bài viết phân tích văn học với ngôn từ rất hoa mỹ và lối viết cuốn hút của một học sinh cấp 2 dùng AI hỗ trợ. Tuy nhiên, khi đọc kỹ nội dung, người viết phát hiện ra rất nhiều nguồn văn bản được trích dẫn là bịa đặt nhưng bản thân học sinh do thiếu kiến thức văn học đã không phát hiện ra điều đó.

AI hay bất kỳ một công nghệ nào cũng chỉ nên đóng vai trò hỗ trợ, thúc đẩy hoạt động tư duy của con người chứ không nên thay thế các kỹ năng của con người. AI nên dùng để nhằm gia tốc các kỹ năng mà con người đã thành thạo chứ không phải là công cụ để đối phó của những người “không biết” làm. Đặc biệt đối với các học sinh phổ thông, các em cần tự mình rèn luyện để thành thạo các kỹ năng tư duy chứ không phải là lệ thuộc vào các công cụ AI để rồi các kỹ năng này bị thui chột.

(*) Trường Đại học Kinh tế - Luật, ĐHQG TPHCM

Lâm Nghi (*)