Lấy kết quả từ một cuộc khảo sát gần đây về quan điểm và cách sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) của giới học thuật, Richard Watermeyer, Donna Lanclos và Lawrie Phipps chỉ ra rằng hiệu quả tiềm năng mà những công cụ này hứa hẹn sẽ hé lộ những công việc được đánh giá cao và ngược lại trong giới học thuật.
Việc sử dụng rộng rãi các công cụ trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong giới học thuật là một xu hướng không thể tránh khỏi. Đây là một trong số những kết luận được rút ra từ nghiên cứu gần đây về “Cách các nhà nghiên cứu tại Anh sử dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs). Thông qua cuộc khảo sát với quy mô 284 học giả tại Anh Quốc, những người thực hiện nghiên cứu chỉ ra rằng ngay cả những người ít sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh và/hoặc đang thử nghiệm chúng, cũng dự đoán rằng công việc chuyên môn của họ sẽ chuyển đổi thông qua các phương thức làm việc hiệu quả và tiết kiệm hơn.
Vào thời điểm khi mà thước đo sự thành công trong học thuật được thể hiện bằng tốc độ và khối lượng các bài báo nghiên cứu xuất bản, trí tuệ nhân tạo tạo sinh dường như đang mang lại một cách làm việc hiệu quả hơn nhiều. Những người ủng hộ miêu tả rằng AI tạo sinh đang cung cấp “những cách xử lý dữ liệu nhanh hơn rất nhiều” và cách nó “giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc của nhà nghiên cứu”. Một người trả lời khảo sát nói rằng họ đã sử dụng các mô hình Ngôn ngữ Lớn để tăng hơn ba lần số lượng đề án xin tài trợ nghiên cứu mà họ gửi trong vòng một năm. Những người khác đề cập đến việc LLMs có thể được dùng để hoàn thiện hơn 80% công việc của họ. Tuy nhiên, kể cả nếu AI tạo sinh đang giúp gia tăng đáng kể hiệu suất làm việc của các nhà khoa học, vẫn còn rất khó để đánh giá rằng liệu ảnh hưởng của nó lên khối lượng và chất lượng công việc cũng sẽ gia tăng tương xứng hay không.
Cũng trong nghiên cứu trên, nhiều khách thể thể hiện mong muốn chung là AI tạo sinh sẽ làm giảm bớt đi những gánh nặng của khối lượng công việc hành chính buồn tẻ. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng cho thấy có rất ít bằng chứng chỉ ra rằng AI tạo sinh được sử dụng để tận dụng “món quà thời gian” dành cho những công việc yêu cầu khả năng tư duy cao hơn và phát triển tri thức. Thay vào đó, những người tham gia khảo sát hầu như chỉ đề cập đến việc những LLMs đã cải thiện khả năng và năng suất của họ để đáp ứng nhu cầu về hiệu suất như thế nào.
Có thể thấy, sự can thiệp của AI tạo sinh không hẳn sẽ gây ra những gián đoạn lớn nào tới bản chất của công việc học thuật, mà thay vào đó gây ra sự khuếch đại thêm sản phẩm của công việc đó. Điều này sẽ khiến chúng ta hoài nghi rằng liệu giới học thuật được trang bị các công cụ AI có đang bước đi quá nhanh, mà ngó lơ tầm quan trọng của những công việc giờ đây có thể được hoàn thành tự động một cách dễ dàng hay không? Có thể những công việc quan trọng sẽ dần trở nên tầm thường khi AI tạo sinh được sử dụng để đẩy nhanh quá trình. Liệu cơn sốt AI tạo sinh có đang làm lu mờ những gì mà các nhà học thuật nên làm, và đồng thời che khuất phần thưởng của những công việc đó?
Chúng ta đã chứng kiến cách AI tạo sinh “hỗ trợ” việc viết các bản thảo, thư xin tài trợ, bài thuyết trình, email, mã lập trình, bài tập và câu hỏi đề thi. Tuy nhiên, hiện tại, giới hạn của việc “hỗ trợ” vẫn chưa được xác định rõ ràng, trong khi các quy định về đạo đức sử dụng AI vẫn còn non nớt. Do đó, tương tự như việc AI tạo sinh có thể hỗ trợ sinh viên quá mức trong lĩnh vực đánh giá, nó cũng có thể “hỗ trợ” các nhà khoa học quá mức.
Trong khi những khả năng mà AI tạo sinh có thể mang lại cho việc nghiên cứu là quá rõ ràng, việc nhận ra khi nào nên và không nên sử dụng nó cũng mang tầm quan trọng không kém. Nguy hiểm nằm ở việc lạm dụng AI tạo sinh như một công cụ hỗ trợ hiệu quả sẽ làm xáo trộn những công việc mà nhà khoa học nên tập trung hoàn thành. Sự “thắng lợi” của AI tạo sinh về mặt gia tăng năng suất có thể theo đó sẽ dẫn đến việc sử dụng nó một cách bừa bãi (nếu chưa xảy ra).
Bằng việc tinh gọn và loại bỏ những giai đoạn của “quy trình” trong lao động học thuật, nơi chúng được giao phó cho trí tuệ máy móc, chiều kích lặp lại của công việc tri thức sẽ thua thiệt trước “sự tuân thủ theo thuật toán”. Hệ quả là, tính tình cờ (serendipity), ngẫu nhiên (happenstance) và tính không thể dự đoán của những khám phá khoa học cũng bị hạn chế. Nghiên cứu hiếm khi đạt được những thành công như dự định hoặc hình thành ban đầu; và những phát hiện vĩ đại nhất thường đến từ những quyết định một cách tình cờ. Hơn nữa, việc AI tạo sinh thúc đẩy guồng quay công việc vốn đã quá hối hả trong các trường đại học cũng sẽ làm trầm trọng thêm tình trạng kiệt sức giữa các nhà nghiên cứu, và khiến họ rời bỏ công việc với số lượng thậm chí còn lớn hơn bây giờ. Hơn nữa, nó có thể trở thành một cái bẫy với những người có việc làm bấp bênh và phụ thuộc vào tính kịp thời và đều đặn của sản phẩm. Khi AI tạo sinh tiếp tục lấn át những lời kêu gọi cho việc nghiên cứu chậm rãi, làm giảm động lực cho quá trình nghiên cứu trí tuệ gian nan và lâu dài, và thay thế những nội dung do con người tạo ra, những đóng góp của giới học thuật sẽ ngày càng bị hạ thấp và chỉ trích.
Tuy nhiên, những hoài nghi về đóng góp được hỗ trợ bởi công nghệ hay hủy hoại bởi công nghệ này rất hữu dụng trong việc làm sáng tỏ mức độ tự động hóa của học thuật, vốn đã bị chi phối bởi văn hóa lặp lại và sao chép, “sao chép và dán” và các lối tắt để tích lũy thành quả. Có lẽ, sự xuất hiện của AI tạo sinh nên được hiểu như là một sự phản chiếu và phản hồi lại với những gì vốn đã quá dư thừa trong giới học thuật? Như vậy, AI tạo sinh sẽ được đánh giá và phát triển thành một loại hình hỗ trợ không làm giảm kỹ năng mà còn giúp các nhà nghiên cứu nâng cao kỹ năng và tiếp thêm năng lượng cho sứ mệnh trí tuệ của họ. Nó cũng có thể được dùng để kêu gọi việc đánh giá lại thứ thật sự quan trọng trong giới học thuật, vượt ra ngoài nền kinh tế giả tạo về hiệu quả năng suất; và đồng thời nuôi dưỡng một khả năng thích ứng mới của các nhà nghiên cứu, trong bối cảnh các luồng gió thay đổi được cho là đang diễn ra.
Nếu không, sự phụ thuộc của giới học thuật vào AI tạo sinh như một phương tiện để giải quyết nhu cầu năng suất sẽ chỉ một gia tăng, giống như việc bóc lột bởi những kẻ sẵn sàng khai thác tình trạng bấp bênh một cách trắng trợn để tận dụng việc trích xuất giá trị tối đa.
Dịch từ LSE
