Các quyết định hiện nay về cách sử dụng AI tạo sinh trong học thuật và các trường đại học sẽ ảnh hưởng đến tương lai của nghiên cứu. Mark Carrigan cho rằng, mặc dù có thể có những kịch bản lạc quan, nhưng AI tạo sinh sẽ vẫn phục vụ cho một cách làm việc trong học thuật đang chú trọng vào năng suất.
Trong cuốn New Laws of Robotics, Frank Pasquale, một học giả pháp lý, đưa ra quan điểm rằng “AI nên hỗ trợ các chuyên gia, không phải thay thế họ”. Ông tin rằng không cần phải “bị kiểm soát hoặc thay đổi” bởi các công nghệ tự động hóa vì “chúng ta có thể điều khiển chúng”.
Sự phân biệt mà ông nói đến giữa “công nghệ thay thế con người” và “công nghệ giúp con người làm việc tốt hơn” là rất rõ ràng và quan trọng. Liệu AI tạo sinh có giúp các học giả làm việc hiệu quả hơn không? Hay sẽ thay thế họ? Trong cuốn sách Generative AI for Academics, tác giả muốn đưa ra một quan điểm lạc quan, cho rằng AI tạo sinh có thể giúp các học giả làm việc tốt hơn. Điều này đòi hỏi các học giả phải sử dụng AI một cách chủ động để làm rõ và cải thiện công việc của họ, thay vì chỉ coi AI như một công cụ giúp làm những công việc không mong muốn.
Liệu AI tạo sinh có giúp các học giả làm việc tốt hơn không? Hay sẽ thay thế họ?
Điều này có nghĩa là các học giả cần hiểu rõ bản thân để sử dụng AI hiệu quả: điều này giúp họ tạo ra kết quả chất lượng cao, tránh sai sót mà AI có thể gây ra. Như Pasquale đã nói, “Kiến thức, kỹ năng và đạo đức là không thể tách rời” và họ không thể chỉ tạo ra một cỗ máy để “hoàn thành công việc” trong những công việc phức tạp, bởi xác định công việc là một phần quan trọng trong quá trình đó.
Để có thể sử dụng AI tạo sinh hiệu quả, các học giả cần phải tự xác định các nhiệm vụ trong nghiên cứu của mình. AI chỉ giúp họ làm rõ những nhiệm vụ này, thay vì thay thế công việc mà chỉ có học giả mới có thể làm rõ được.
Liệu có thể mong đợi cách tiếp cận này sẽ phổ biến không? Có thể khó, bởi vì các học giả nhận thức được áp lực công việc mà họ phải đối mặt và cách những áp lực này có thể làm tăng kỳ vọng.
Các học giả cần xác định các nhiệm vụ trong học thuật
Quay lại với quan điểm của Pasquale về việc AI giúp các chuyên gia làm việc ‘tốt hơn’. Liệu có phải là làm việc tốt hơn nếu các học giả xuất bản nhiều bài báo nhờ sử dụng AI tạo sinh? Mặc dù nhiều học giả có thể trả lời ‘không’ cho câu hỏi này, nhưng thực tế là họ vẫn hành động như thể đó là điều đúng. Sản lượng công việc trở thành tiêu chuẩn đánh giá giá trị của họ trong học thuật.
Cảm giác muốn làm nhiều hơn là điều dễ hiểu, nhất là trong môi trường học thuật luôn đếm số lượng và khuyến khích họ làm vậy. Sự bất an do lo sợ bị thay thế bởi tự động hóa có thể khiến các học giả càng làm việc nhiều hơn, hy vọng điều này sẽ giữ vững công việc của họ. Sự cạnh tranh và áp lực từ các quản lý khiến nhiều người có xu hướng làm việc căng thẳng hơn.
Các chuẩn mực về năng suất dễ dàng được đẩy lên cao khi mọi người cố gắng đáp ứng kỳ vọng.
Vấn đề là các chuẩn mực về năng suất dễ dàng bị tăng lên khi mọi người cố gắng đáp ứng kỳ vọng. Khi là một sinh viên PhD năm đầu tiên vào năm 2008, tác giả đã được khuyên không nên xuất bản bài báo khi đang viết luận án. Ngay lúc đó, tác giả đã thấy đây là lời khuyên sai. Mười lăm năm sau, thật khó tưởng tượng một ứng viên có thể được chọn cho một công việc nghiên cứu ngắn hạn nếu không có ít nhất vài bài báo đã xuất bản.
Vostal chỉ ra rằng các học giả mới bắt đầu sự nghiệp rất dễ bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi trong giáo dục đại học so với những người đã có vị trí vững vàng. Cạnh tranh dẫn đến yêu cầu về sản lượng ngày càng tăng. Mức năng suất học thuật sẽ thay đổi tùy thuộc vào từng lĩnh vực, nhưng nó sẽ luôn tăng lên khi mọi người cảm thấy phải đáp ứng tiêu chuẩn đó.
Sự xuất hiện của các học giả có vị trí cao với sản lượng xuất bản lớn cũng gửi đi một thông điệp mạnh mẽ. Các thông điệp này, qua mạng xã hội và sách về sự nghiệp học thuật, khiến những hành vi này trở nên rõ ràng hơn. Dù không ai kỳ vọng các học giả sẽ đạt sản lượng như 20 bài báo mỗi năm, nhưng điều này ảnh hưởng đến cách mọi người hiểu về năng suất.
Các nhà nghiên cứu mới sẽ gặp khó khăn như thế nào trong hoàn cảnh này? Một số có thể sẽ dùng AI để tăng sản lượng, trong khi những người khác sẽ không làm được điều đó, dẫn đến sự mất đi tính cạnh tranh. Thêm vào đó, có thể thấy rõ cách những bất bình đẳng về giới và giai cấp sẽ càng được củng cố trong hoàn cảnh này.
Chúng ta định nghĩa làm việc ‘tốt hơn’ với AI tạo sinh như thế nào sẽ ảnh hưởng đến tương lai.
Những khủng hoảng gần đây cho thấy điều này có thể diễn ra như thế nào. Đại dịch khiến phụ nữ nộp ít bài báo hơn nam giới, và điều này có thể trở nên tồi tệ hơn nếu AI tạo sinh được sử dụng nhiều hơn. Bởi việc sử dụng AI đòi hỏi một chi phí ban đầu để tạo ra các quy trình có thể cải thiện năng suất và ảnh hưởng đến số lượng bài báo xuất bản. Điều này có thể khiến những người có trách nhiệm chăm sóc, bệnh tật, hay các cam kết khác gặp khó khăn trong công việc học thuật.
Cách chúng ta hiểu việc làm việc ‘tốt hơn’ với AI tạo sinh sẽ quyết định những gì sẽ xảy ra trong tương lai. Như Pasquale nói, “tương lai của tự động hóa trong công việc – và xa hơn nữa – sẽ phụ thuộc vào hàng triệu quyết định nhỏ về cách phát triển AI”. Những lựa chọn mà các học giả làm hôm nay sẽ định hình tương lai của AI trong trường đại học.
Dịch từ LSE
