Chỉ cẩn thận với AI là chưa đủ, sự thận trọng cũng nên được đặt vào cả các công cụ kiểm tra AI trên mạng.
Sự bùng nổ của AI và nhu cầu kiểm soát trong giáo dục
Sự ra mắt của ChatGPT bởi OpenAI đến công chúng vào cuối năm 2022 đã đánh dấu một bước ngoặt quan trọng, thay đổi hoàn toàn cách con người tiếp cận và sử dụng công nghệ này. Chỉ trong hai năm, AI đã trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực, từ công việc văn phòng cho đến giáo dục. Trong môi trường học thuật, các nhà giáo dục đối mặt với thách thức khi sinh viên sử dụng AI để hoàn thành bài tập, viết luận văn hay giải các bài toán phức tạp. Bối cảnh này gợi chúng ta nhớ đến thời kỳ đầu của Google, khi các trường học lo ngại về việc sinh viên sao chép tài nguyên và tìm lời giải từ internet.
Phản ứng với ChatGPT, nhiều cơ sở giáo dục đã chọn cách cấm đoán với những chính sách hà khắc, nhưng dần dần, các nhà giáo trên toàn thế giới đã học cách thích ứng, tích hợp công nghệ vào giảng dạy và đặt ra các quy định cụ thể. Để kiểm soát việc sử dụng AI, các công cụ kiểm tra AI ra đời với kỳ vọng sẽ đảm bảo tính trung thực trong học tập. Tuy nhiên, những công cụ này không chỉ không mang lại hiệu quả như mong đợi, mà thậm chí còn đặt ra nhiều vấn đề hơn so với giải pháp chúng hứa hẹn.
Hạn chế của các công cụ kiểm tra AI
Khác với các phần mềm kiểm tra trùng lặp như Turnitin hay iThenticate, vốn dựa trên cơ sở dữ liệu để phát hiện sự sao chép nguyên văn với độ chính xác cao, các công cụ kiểm tra AI hoạt động dựa trên các phương pháp phân tích ngôn ngữ phức tạp. Chúng thường đưa ra kết quả không nhất quán, gây nhầm lẫn về ý nghĩa của các con số phần trăm mà chúng hiển thị. Một ví dụ điển hình là một đoạn văn từ bài báo năm 2020 [1], khi được kiểm tra, cho kết quả 0% nội dung AI, nhưng chỉ cần thêm cụm từ “Sure! Here’s your refined paragraph:” vào đầu đoạn, công cụ lập tức đánh giá là 100% do AI tạo ra (Hình 1.1 và Hình 1.2).
Một trường hợp khác cho thấy, khi thay đổi từ “particularly” thành “especially” trong một đoạn văn, kết quả kiểm tra giảm từ 52% xuống 0% (Hình 2.1 và Hình 2.2).
Những thay đổi nhỏ như vậy đáng ra không nên làm thay đổi đáng kể kết quả, nhưng thực tế lại cho thấy sự không ổn định của các công cụ này. Hơn nữa, các công cụ kiểm tra AI còn có xu hướng thiên vị đối với người viết không phải là người bản ngữ, vì văn bản của họ thường đơn giản hơn hoặc sử dụng các cụm từ lặp lại, dẫn đến việc bị nhầm lẫn với nội dung AI. Điều này có thể gây ra những cáo buộc không công bằng, đặc biệt trong môi trường học thuật, nơi sinh viên quốc tế dễ bị ảnh hưởng. Ngoài ra, các công cụ này còn có thể dễ bị qua mặt thông qua các chỉnh sửa đơn giản như cố tình thêm lỗi chính tả hoặc sử dụng công cụ paraphrase, làm giảm giá trị thực tiễn của chúng.
Nên làm thế nào nếu không dùng công cụ kiểm tra AI?
Thay vì chỉ phụ thuộc vào các công cụ kiểm tra AI, các trường đại học lớn như MIT và Đại học Kansas đã đề xuất những cách tiếp cận thực tiễn và hiệu quả hơn để quản lý việc sử dụng AI trong việc dạy và học, tập trung vào việc xây dựng môi trường học thuật trung thực và khuyến khích tư duy độc lập hơn là dùng các con số đơn giản, thiếu tin cậy.
Theo MIT, các công cụ kiểm tra AI không đáng tin cậy vì chúng thường xuyên đưa ra kết quả sai lệch, dẫn đến những cáo buộc không công bằng đối với sinh viên [2]. Thay vào đó, MIT khuyến nghị các nhà giáo dục thiết lập các chính sách minh bạch về sử dụng AI, chẳng hạn như cho phép sử dụng AI để hỗ trợ tìm ý tưởng hoặc chỉnh sửa ngữ pháp, nhưng yêu cầu sinh viên ghi rõ cách họ sử dụng công cụ này. MIT cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thảo luận cởi mở với sinh viên về vai trò của AI trong học tập, giúp họ hiểu rõ các giới hạn đạo đức và khuyến khích sự trung thực. Hơn nữa, MIT đề xuất thiết kế các bài tập yêu cầu kiến thức cụ thể từ lớp học hoặc các chủ đề thời sự mà AI khó có thể sao chép, từ đó giảm thiểu nguy cơ lạm dụng công nghệ. Một cách tiếp cận khác là tổ chức các bài kiểm tra viết tay tại lớp hoặc yêu cầu sinh viên trình bày ý tưởng trước khi nộp bài, giúp đảm bảo tính độc lập trong tư duy.
Tương tự, Đại học Kansas nhấn mạnh rằng các công cụ kiểm tra AI, như Turnitin, có tỷ lệ sai sót đáng kể, với khoảng 1% false positives, tương đương hàng chục ngàn tài liệu bị đánh giá sai trên toàn cầu [3]. Thay vì sử dụng các công cụ này như phán quyết cuối cùng, Kansas khuyến nghị các nhà giáo dục so sánh phong cách viết của sinh viên qua các bài làm trước, chú ý đến sự khác biệt về giọng điệu, chính tả, hoặc cách sử dụng nguồn tài liệu. Cơ sở này cũng đề xuất giảng viên thiết kế các bài tập có giá trị thực tiễn, chẳng hạn như phân tích các vấn đề địa phương hoặc yêu cầu sinh viên liên hệ với kinh nghiệm cá nhân để khuyến khích tư duy sáng tạo và giảm sự phụ thuộc vào AI. Kansas nhấn mạnh việc xây dựng một môi trường học tập tích cực, nơi sinh viên cảm thấy được khuyến khích làm việc trung thực thay vì tìm cách gian lận. Cả hai trường đại học đều đồng ý rằng việc đào tạo về “AI literacy”, hiểu biết về cách AI hoạt động và các giới hạn của nó, là cần thiết cho cả giáo viên và sinh viên. Bằng cách này, các nhà giáo dục có thể tận dụng tiềm năng của AI như một công cụ hỗ trợ, đồng thời duy trì tính công bằng và chất lượng trong giáo dục. Những cách tiếp cận này không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro từ việc sử dụng AI sai mục đích mà còn xây dựng một văn hóa học thuật dựa trên niềm tin và trách nhiệm.
Kết luận
Các công cụ kiểm tra AI, dù được kỳ vọng sẽ bảo vệ tính trung thực trong học thuật, lại bộc lộ nhiều hạn chế nghiêm trọng, từ độ chính xác thấp, thiên vị đối với người không bản ngữ, đến khả năng bị qua mặt dễ dàng. Những sai sót này không chỉ gây ra các cáo buộc không công bằng mà còn làm suy giảm lòng tin trong môi trường giáo dục. Thay vì dựa vào các công cụ không đáng tin cậy, các nhà giáo dục nên áp dụng các cách tiếp cận đa chiều hơn, tập trung vào việc thiết kế bài tập sáng tạo, xây dựng chính sách minh bạch, và thúc đẩy văn hóa học thuật trung thực. Bằng cách này, chúng ta có thể tận dụng tiềm năng của AI mà không làm tổn hại đến sự công bằng và chất lượng giáo dục.
