Ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) được ứng dụng sâu rộng vào các lĩnh vực nghiên cứu khoa học. Sử dụng AI mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng đặt ra không ít thách thức về tính trung thực và đạo đức trong nghiên cứu. Đặc biệt, việc thẩm định các đề tài khoa học mà tác giả sử dụng AI để hỗ trợ hoàn tất là một việc không đơn giản, nhất là khi công nghệ này được lợi dụng cho mục đích không chính đáng.
Đà Nẵng cuối tuần có cuộc phỏng vấn ông Trần Mạnh Huy, Trưởng khoa Công nghệ thông tin, Đại học Kiến trúc Đà Nẵng để làm rõ hơn những khó khăn cũng như đề xuất các giải pháp nhằm giúp các hội đồng thẩm định bảo vệ tính trung thực của khoa học trong thời đại AI và công nghệ số.
* Giới nghiên cứu và học thuật đang đặt câu hỏi liệu những nghiên cứu sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ có bảo đảm tính trung thực và minh bạch, ông nghĩ như thế nào về điều này?
- Chúng ta đang sống trong thời đại mà AI không còn là khái niệm quá xa lạ. Điều này khiến nhiều người đặt ra câu hỏi: liệu những nghiên cứu sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ có còn bảo đảm tính trung thực và minh bạch? Điều gì sẽ xảy ra nếu AI được lạm dụng để “tô vẽ” ra những luận văn không thực sự phản ánh công sức của các nhà nghiên cứu?
 |
| AI rõ ràng là công cụ mạnh mẽ, và nó đang góp phần thay đổi cách sinh viên nghiên cứu khoa học. Nhưng đi cùng với lợi ích đó là những thách thức không nhỏ đối với các hội đồng thẩm định. Ảnh: T.Y |
Trước hết, hãy nói đến sự thay đổi trong nghiên cứu khoa học từ AI. Hãy thử nghĩ xem, chỉ vài năm trước thôi, việc thu thập dữ liệu nghiên cứu có thể là một quá trình gian nan và mất thời gian. Tuy nhiên, với AI, mọi thứ trở nên dễ dàng hơn nhiều. Ví dụ, sinh viên ngành kinh tế có thể sử dụng AI để thu thập dữ liệu về xu hướng thị trường và tạo ra các dự đoán chỉ trong nháy mắt. Hay các nhà khoa học môi trường có thể sử dụng AI để phân tích hàng tấn dữ liệu khí tượng và đưa ra những dự báo khí hậu một cách nhanh chóng chỉ trong vài chục giây.
Không ai phủ nhận được rằng, AI thực sự làm cho nghiên cứu dễ dàng hơn, nhưng câu hỏi đặt ra là: dễ dàng quá thì có tốt không? Chắc hẳn, chúng ta không muốn chứng kiến một tương lai mà mọi nghiên cứu đều chỉ dựa trên việc “bấm nút” cho AI làm mọi thứ. Điều này có thể dẫn đến việc sinh viên, nghiên cứu sinh hay thậm chí là cả nhà khoa học sẽ phụ thuộc vào AI quá nhiều, thay vì tự mình đóng góp vào quá trình nghiên cứu. Vấn đề này đặc biệt nổi cộm ở các cơ sở giáo dục đại học, nơi sinh viên có thể sử dụng AI để hoàn thành các bài luận mà không cần động não nhiều.
* Có một nguy cơ đang hiện hữu, được nhắc đến nhiều lần thời gian gần đây đó là nguy cơ lạm dụng AI trong nghiên cứu, ông có thể phân tích rõ hơn về điều này?
- Một trong những nỗi lo lớn nhất của các hội đồng thẩm định là khả năng AI bị lạm dụng trong quá trình thực hiện đề tài. Ví dụ, thay vì dành hằng tuần, hằng tháng để nghiên cứu và viết luận văn, một sinh viên có thể sử dụng AI để “viết hộ” toàn bộ luận văn trong vài giờ. Nghe có vẻ lý tưởng, nhưng thực tế thì điều này lại đang phá vỡ các giá trị cốt lõi của nghiên cứu học thuật, cũng như thách thức đối với các hội đồng thẩm định đề tài khoa học.
Ở đây, tôi muốn nhấn mạnh một điều: không phải cứ nghiên cứu nào có AI tham gia đều là xấu. Thực tế, nếu sử dụng đúng cách, AI có thể là một công cụ hỗ trợ tuyệt vời. Nhưng, vấn đề xảy ra khi AI được sử dụng như một “phép màu” giúp sinh viên hoặc nhà nghiên cứu vượt qua quá trình khó khăn mà không thực sự học hỏi hay đóng góp. Những nghiên cứu như vậy sẽ không phản ánh đúng năng lực thực sự của tác giả và có thể qua mặt các công cụ phát hiện gian lận hiện nay.
Một khó khăn khác mà các hội đồng thẩm định gặp phải là việc kiểm chứng những nghiên cứu có sử dụng AI để hỗ trợ, đặc biệt trong các lĩnh vực đòi hỏi sự chuyên môn cao như khoa học máy tính, vật lý lý thuyết hay công nghệ sinh học. Nói thật, không phải ai trong hội đồng cũng am hiểu sâu về AI để có thể đánh giá tính đúng đắn của các thuật toán hoặc dữ liệu mà AI xử lý.
Lấy một ví dụ từ lĩnh vực tài chính. Một đề tài nghiên cứu dựa trên AI có thể sử dụng các mô hình toán học phức tạp để dự đoán biến động thị trường. Nhưng đối với những người không chuyên về AI, việc kiểm tra xem các mô hình này có hợp lý hay không có thể là một nhiệm vụ cực kỳ khó khăn. Điều này dẫn đến tình trạng một số đề tài có thể được “điểm cao” chỉ vì hội đồng không đủ hiểu biết để đánh giá chính xác. Một thách thức khác mà các hội đồng thẩm định phải đối mặt là việc phát hiện gian lận trong bối cảnh AI. Các công cụ kiểm tra "đạo văn" truyền thống vốn đã làm tốt việc phát hiện các bài sao chép, nhưng đối với những bài nghiên cứu được tạo ra hoàn toàn mới bởi AI, việc phát hiện trở nên khó khăn hơn rất nhiều.
Ví dụ, một sinh viên có thể dùng AI để viết một luận văn hoàn toàn mới, không trùng lặp với bất kỳ nguồn tài liệu nào. Điều này khiến cho các công cụ phát hiện đạo văn hiện tại trở nên bất lực, bởi vì chúng chỉ so sánh văn bản với các nguồn đã tồn tại trên internet. Rõ ràng, điều này đòi hỏi các công cụ phát hiện đạo văn cần phải được cải tiến để có thể phát hiện những dấu hiệu tinh vi của việc lạm dụng AI.
* Hiệu quả của việc sử dụng AI để hỗ trợ hoạt động thẩm định và nâng cao năng lực của hội đồng thẩm định là như thế nào?
- Một trong những giải pháp mà tôi nghĩ rằng có thể áp dụng là sử dụng chính AI để hỗ trợ quá trình thẩm định. Điều này nghe có vẻ mâu thuẫn, nhưng thật ra AI có thể giúp hội đồng thẩm định phân tích và so sánh hàng loạt tài liệu một cách nhanh chóng, từ đó đưa ra các nhận xét sơ bộ về tính hợp lệ của nghiên cứu. AI có thể hỗ trợ tìm ra những điểm bất thường trong dữ liệu hoặc cấu trúc của bài nghiên cứu, giúp giảm bớt gánh nặng cho các nhà thẩm định. Ngoài ra, AI còn góp phần nâng cao năng lực của hội đồng thẩm định. Để có thể đối phó với sự phát triển của AI, rõ ràng là các nhà thẩm định cần phải được đào tạo nhiều hơn về lĩnh vực này. Không ai bắt họ phải trở thành chuyên gia AI, nhưng ít nhất họ cũng cần hiểu được cách AI hoạt động và tác động của nó đến nghiên cứu khoa học. Các khóa học ngắn hạn về AI cho các thành viên trong hội đồng thẩm định là điều rất cần thiết. Họ cần trang bị thêm những kiến thức cần thiết để đánh giá các đề tài có thể sử dụng AI để hỗ trợ một cách chính xác và hiệu quả.
Bên cạnh đó, các công cụ phát hiện "đạo văn" cũng cần phải được cải tiến để phát hiện ra những “dấu vết” tinh vi mà AI để lại. Nhiều công ty phần mềm trên thế giới đã bắt đầu phát triển các công cụ phát hiện gian lận của các nhà nghiên cứu dựa trên học máy (machine learning) để có thể theo dõi phong cách viết, cấu trúc câu và tư duy logic của tác giả, từ đó phát hiện những bài viết có dấu hiệu bất thường để thẩm định kỹ lưỡng hơn.
AI rõ ràng là một công cụ mạnh mẽ, và nó đang góp phần thay đổi cách chúng ta nghiên cứu khoa học. Nhưng đi cùng với những lợi ích đó là những thách thức không nhỏ đối với các hội đồng thẩm định. Để bảo đảm tính trung thực và minh bạch trong nghiên cứu khoa học, các quy trình thẩm định cần được cải tiến, kết hợp giữa năng lực của con người và sức mạnh của AI. Và điều quan trọng nhất là, dù AI có mạnh mẽ đến đâu, đạo đức nghiên cứu và giá trị cốt lõi của khoa học vẫn phải được đặt lên hàng đầu và thẩm định kỹ lưỡng.
* Cảm ơn ông về cuộc trao đổi này.
KHÁNH HÒA thực hiện
