Bài 2: Con người cần phát triển bộ kỹ năng thế nào trong kỷ nguyên AI?

>> Bài 1: Con người học gì khi AI có thể làm tay?

Ảnh được tạo bởi AI

Theo các chuyên gia, sự thay đổi sâu hơn mà AI đang tạo ra là dịch chuyển trọng tâm từ khả năng tạo ra câu trả lời sang khả năng đánh giá câu trả lời. Và nghịch lý là khi thông tin ngày càng dễ tiếp cận, kiến thức mà con người thực sự mang theo trong đầu không vì thế mà trở nên ít quan trọng.

Từ tạo ra câu trả lời sang đánh giá câu trả lời

Giáo sư Mutlu Cukurova

Giáo sư Mutlu Cukurova, giáo sư về học tập và trí tuệ nhân tạo tại Trường University College London (UCL), Anh, cho rằng phản ứng thường thấy trước sự phát triển của AI là giáo dục phải dạy con người cách sử dụng công nghệ này. Điều đó cần thiết, nhưng theo ông vẫn chưa chạm tới sự thay đổi cốt lõi mà AI đặt ra cho giáo dục. Chẳng hạn, kỹ năng viết câu lệnh cho AI là một trong những kỹ năng dễ thay đổi nhất, bởi cách viết câu lệnh thay đổi theo từng thế hệ mô hình.

Sự chuyển dịch quan trọng hơn nằm ở chỗ khác: Từ tạo ra câu trả lời sang đánh giá câu trả lời.

Trong phần lớn lịch sử giáo dục, để đưa ra một lời giải đúng, viết một bài luận có lập luận chặt chẽ hay tạo nên một thiết kế có thể vận hành đòi hỏi năng lực và công sức đáng kể. Với AI, những việc này đang trở nên dễ dàng và ít tốn kém hơn.

Trong bối cảnh đó, năng lực đánh giá lại trở nên quan trọng hơn: Kết quả có chính xác không, ngay từ đầu nhiệm vụ đó có nên giao cho AI hay không và một câu trả lời có vẻ rất chắc chắn thực chất có sai hay không.

AI có thể đưa ra những câu trả lời trôi chảy bất kể đúng hay sai. Theo Giáo sư Cukurova, vì thế, trách nhiệm đánh giá ngày càng đặt nặng hơn lên con người.

Tại sao phải nhớ khi có thể tra cứu?

Giáo sư Barbara Oakley

Nhưng để đánh giá một câu trả lời của AI, con người cần dựa vào đâu? Câu hỏi này dẫn tới một vấn đề tưởng như đã cũ: Khi thông tin có thể được tìm kiếm gần như tức thời, chúng ta còn cần ghi nhớ kiến thức hay không?

Giáo sư Barbara Oakley (Trường Đại học Oakland, Mỹ), đồng sáng lập khóa học nổi tiếng "Học cách học" cho rằng lập luận "tại sao phải ghi nhớ khi có thể tra cứu?" nghe có vẻ hợp lý, nhưng chưa phản ánh đúng cách bộ não hoạt động.

Khi con người tiếp thu và biến kiến thức thành vốn hiểu biết của mình, bộ não không đơn thuần lưu trữ các dữ kiện mà còn xây dựng những khung nhận thức, giúp nhận diện mẫu hình, phát hiện sai sót và tạo ra những bước nhảy sáng tạo trong tư duy. Biết tìm thông tin ở đâu, vì thế, không đồng nghĩa với thực sự biết thông tin đó.

Giáo sư Oakley đưa ra ví dụ về một y tá đã thuộc bảng cửu chương từ nhỏ. Nếu nhập nhầm khi tính liều thuốc và máy tính cho ra một con số lớn gấp 10 lần, người y tá có thể lập tức nhận thấy điều bất thường. Bộ não đã hình thành một dự đoán, khi kết quả không phù hợp với dự đoán ấy, một tín hiệu cảnh báo xuất hiện.

Ngược lại, một y tá luôn phụ thuộc vào máy tính có thể không hình thành được dự đoán đó, bởi không có sẵn kiến thức để nhận ra kết quả vừa nhận được là bất thường. "Bộ não chỉ có thể phát hiện sai sót bằng cách đối chiếu với những gì nó đã biết", Giáo sư Oakley lập luận.

Khả năng kiểm chứng những gì AI cung cấp vì thế vẫn phải dựa trên những năng lực được hình thành ở chính con người.

Những "cơ bắp trí tuệ" vẫn phải được rèn luyện  

Theo Giáo sư Cukurova, một trong ba năng lực giáo dục cần ưu tiên trong thời đại AI chính là kiến thức chuyên môn trong từng lĩnh vực. Kiến thức nền đôi khi bị coi là không còn quá cần thiết khi thông tin có thể được truy cập bất cứ lúc nào. Nhưng theo ông, con người không thể đánh giá một câu trả lời trong lĩnh vực mà mình không hiểu.

Năng lực thứ hai là siêu nhận thức - nhận biết rõ mình biết gì và chưa biết gì. Điều này càng quan trọng khi AI có thể đưa ra những câu trả lời rất trôi chảy, bởi sự hỗ trợ đó dễ khiến người sử dụng tự tin hơn mức hiểu biết thực tế của mình.

Năng lực thứ ba là sự kiên trì. Khi AI có thể cung cấp câu trả lời gần như tức thì, lựa chọn ngừng tự suy nghĩ luôn sẵn có, chỉ cách một cú nhấp chuột.

Giáo sư Oakley cũng xác định ba yếu tố con người vẫn cần tự phát triển. Trước hết là một vốn kiến thức phong phú được lưu giữ trong trí nhớ ở lĩnh vực mình hoạt động, từ những dữ kiện nền tảng, vốn từ đến các khái niệm được nắm vững đến mức có thể huy động một cách tự động.

Thứ hai là sự thành thạo về kỹ năng. Khi được luyện tập đến mức thuần thục, các kỹ năng này giúp giải phóng bộ nhớ làm việc để con người dành nguồn lực cho những hoạt động tư duy ở cấp độ cao hơn.

Thứ ba là khả năng duy trì sự tập trung và suy ngẫm, những điều kiện giúp củng cố ký ức và hình thành những hiểu biết mới.

Theo Giáo sư Oakley, trong một thế giới mà gần như mọi thứ đều có thể được tra cứu, những kiến thức con người mang trong đầu lại càng trở nên có giá trị. Điều này cũng giống với lập luận của Giáo sư Cukurova: Khi AI ngày càng giỏi tạo ra câu trả lời, khả năng hiểu, kiểm chứng và phán đoán của con người vì thế càng trở nên quan trọng.

Nhưng nếu những năng lực ấy vẫn cần được hình thành, giáo dục phải giải quyết một bài toán khó: AI nên tham gia vào quá trình học đến đâu và khi nào người học vẫn cần tự mình làm?