Chỉ cần nhập một câu hỏi, người dùng có thể nhận được câu trả lời đầy đủ, rõ ràng từ AI chỉ trong vài giây. Nhưng đọc được một câu trả lời không có nghĩa là thực sự hiểu vấn đề. Đây là nguy cơ mà Giáo sư Yi Mou, Phó Viện trưởng Viện Truyền thông và Phương tiện truyền thông, Đại học Giao thông Thượng Hải (Trung Quốc), cảnh báo tại Hội thảo khoa học quốc tế “Khoảng cách số và Năng lực AI”, diễn ra vào sáng 22/10 tại Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, Đại học Quốc gia Hà Nội.
Theo bà, khi tiếp nhận thông tin do AI tạo ra, người dùng có thể cảm thấy mình đã hiểu biết nhiều hơn thực tế. Những câu trả lời được trình bày trôi chảy, dễ hiểu khiến họ có cảm giác kiến thức đó đã trở thành hiểu biết của chính mình. Trong khi đó, họ có thể chưa thực sự nắm được bản chất vấn đề, chưa kiểm tra thông tin hoặc chưa nhận ra những điểm còn thiếu sót.
Đây là một dạng “ảo tưởng hiểu biết” mà người dùng cần cảnh giác khi ngày càng phụ thuộc vào AI để tìm kiếm và tiếp nhận thông tin.
Đọc câu trả lời của AI không đồng nghĩa với hiểu vấn đề
Điều đáng lo ngại không chỉ là AI có thể cung cấp thông tin sai, mà còn là cách người dùng tiếp nhận thông tin mà không kiểm tra lại.
Chẳng hạn, khi dùng AI để tìm hiểu một vấn đề thời sự, người dùng có thể nhận được bản giải thích ngắn gọn, dễ đọc và có vẻ hợp lý. Nhưng nếu không đối chiếu với các nguồn tin đáng tin cậy, họ có thể bỏ qua những dữ kiện quan trọng, không nhận ra thông tin đã lỗi thời hoặc hiểu sai bối cảnh của sự việc.
Một câu trả lời nghe có vẻ thuyết phục cũng không bảo đảm rằng mọi thông tin trong đó đều chính xác. Nếu chỉ đọc rồi ghi nhớ câu trả lời, người dùng có thể tưởng mình đã nắm chắc vấn đề, dù chưa đủ khả năng giải thích lại bằng hiểu biết của bản thân hoặc nhận ra những điểm bất hợp lý.
Từ thực tế này, Giáo sư Yi Mou cho rằng năng lực AI không chỉ là biết cách sử dụng công cụ. Người dùng còn cần biết mình chưa hiểu điều gì, biết đặt câu hỏi, kiểm tra thông tin và tự suy nghĩ.
Nói cách khác, thay vì mặc nhiên tin vào câu trả lời đầu tiên, người dùng cần chủ động kiểm chứng, yêu cầu AI giải thích những điểm chưa rõ và đối chiếu thông tin trước khi đưa ra kết luận.
Đối với học sinh, sinh viên, điều này đặc biệt quan trọng khi AI có thể hỗ trợ làm bài tập, viết nội dung hoặc giải thích kiến thức. Nếu chỉ sử dụng câu trả lời có sẵn mà không tự tìm hiểu, người học có thể hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn nhưng chưa chắc đã hiểu sâu hơn.
Khoảng cách số không chỉ nằm ở việc có Internet
Theo Giáo sư Yi Mou, trong nhiều năm, khoảng cách số chủ yếu được nhìn nhận qua khả năng tiếp cận Internet và công nghệ. Những khác biệt này vẫn tồn tại, nhưng AI đang tạo ra một vấn đề mới.
Ngay cả khi hai người cùng có điện thoại thông minh, kết nối Internet và sử dụng chung một công cụ AI, họ vẫn có thể thu được những lợi ích rất khác nhau. Người biết đặt câu hỏi, kiểm tra câu trả lời và phát hiện thông tin thiếu chính xác có nhiều cơ hội sử dụng công nghệ hiệu quả hơn người tiếp nhận mọi thứ một cách thụ động.
Vì vậy, việc đưa AI đến với nhiều người hơn chưa đủ để bảo đảm tất cả đều hưởng lợi từ công nghệ. Theo bà, cần quan tâm cả khả năng sử dụng AI và năng lực đánh giá những gì công cụ này cung cấp.
Đây cũng là lý do việc nâng cao năng lực AI cần được đặt ra cùng với quá trình chuyển đổi số, đặc biệt trong giáo dục và các lĩnh vực đòi hỏi xử lý thông tin thường xuyên.
Cần nghiên cứu AI từ thực tế Việt Nam và Trung Quốc
Một vấn đề khác được Giáo sư Yi Mou nhấn mạnh là không thể áp dụng nguyên vẹn các cách tiếp cận về AI từ những quốc gia khác mà bỏ qua đặc điểm của từng xã hội.
Theo bà, phần lớn hệ thống AI hiện nay và nhiều nghiên cứu về công nghệ này tập trung ở một số ít nơi, trong khi người sử dụng có mặt trên khắp thế giới, từ các thành phố lớn đến những cộng đồng ở châu Á, châu Phi và Mỹ Latinh. Họ có ngôn ngữ, nhu cầu và điều kiện sống khác nhau.
Điều này đặt ra yêu cầu nghiên cứu cách AI được sử dụng trong từng môi trường cụ thể, thay vì mặc định rằng một giải pháp phù hợp ở nơi này cũng sẽ hiệu quả ở nơi khác.
Với Việt Nam và Trung Quốc, bà cho rằng hai nước có những điểm tương đồng như quá trình chuyển đổi số nhanh chóng và sự quan tâm lớn dành cho giáo dục. Đây là cơ hội để các nhà nghiên cứu hai nước trao đổi kinh nghiệm, tìm hiểu những vấn đề cùng gặp phải và học hỏi từ cả thành công lẫn sai lầm của nhau.
Giáo sư Yi Mou kỳ vọng hội thảo sẽ mở đầu cho các dự án nghiên cứu chung, hoạt động trao đổi sinh viên, học giả và những công trình khoa học đưa kinh nghiệm của khu vực đến với cộng đồng nghiên cứu quốc tế.
Bà cũng cho biết tạp chí Emerging Media, do Viện Truyền thông và Phương tiện truyền thông, Đại học Giao thông Thượng Hải phối hợp với Nhà xuất bản Sage xuất bản, sẵn sàng đón nhận các nghiên cứu theo hướng này.
