Washington D.C. & Princeton, NJ – Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển với tốc độ chóng mặt, đặt ra những câu hỏi lớn về tương lai của nhiều lĩnh vực, trong đó có giáo dục đại học và đặc biệt là các ngành nhân văn.
Một bài xã luận sâu sắc đăng trên tạp chí The New Yorker gần đây, được viết bởi một tác giả là sử gia khoa học và công nghệ tại Đại học Princeton, đã không chỉ nhìn thấy thách thức mà còn gợi mở về một cơ hội đổi mới cho ngành nhân văn.
AI đang ở ngay ngưỡng cửa đại học
Bài viết mô tả AI như một “chiếc xe khổng lồ đang lao thẳng” vào khuôn viên đại học, gây ra những biến đổi sâu sắc nhưng lại thường bị phớt lờ. Tác giả chia sẻ kinh nghiệm của mình: khi được hỏi, sinh viên Princeton không ai thừa nhận đã dùng AI, phần lớn vì sợ hãi các quy định cấm đoán trong giáo trình. “Họ không phải không trung thực; họ bị tê liệt,” tác giả viết, trích lời một sinh viên. Thái độ phổ biến dường như là “chúng ta cứ bảo bọn trẻ không được dùng công cụ này và tiếp tục như trước.” Tác giả gọi đây là “sự điên rồ.”
Sức mạnh đáng kinh ngạc của AI
Để minh chứng cho năng lực của AI, tác giả kể lại nhiều kinh nghiệm cá nhân:
- Chatbot tùy chỉnh: Một sinh viên khoa học máy tính đã “huấn luyện” một con chatbot dựa trên khoảng 100.000 chữ từ tài liệu các lớp học của tác giả. Khi giao tiếp với con chatbot này về chính chủ đề của mình, tác giả cảm thấy “kỳ lạ” vì câu trả lời tuy không hoàn toàn giống mình nhưng “đủ tốt để gây chú ý.”
- Nghiên cứu học thuật: Ngay trong một buổi diễn văn về một bản thảo cổ quý hiếm, tác giả đã dùng ChatGPT để đặt câu hỏi. Kết quả là một cuộc trao đổi phong phú, giúp tác giả hiểu rõ về tài liệu, các nghiên cứu nền tảng và cách giải thích của học giả – hiệu quả hơn nhiều so với buổi diễn văn.
- Phân tích tài liệu phức tạp: Tác giả đã thử đưa toàn bộ 900 trang tài liệu phức tạp, bao gồm các nguồn sơ cấp và thứ cấp từ Thánh Augustine đến phân tích thần kinh-điện ảnh về quảng cáo Volvo, cho công cụ AI của Google. Chỉ sau năm phút, AI đã tạo ra một podcast 32 phút, trong đó hai “người dẫn chương trình” tổng hợp bằng giọng nói thảo luận về khóa học. Tác giả nhận xét podcast này không chỉ trình bày tốt các nội dung khó (như triết học Phật giáo thế kỷ thứ 5) mà còn tạo ra những kết nối sâu sắc, đáng ghi nhớ giữa lý thuyết Kant về cái cao cả và quảng cáo xe hơi hiện đại, đạt điểm “A thẳng.”
Tác giả thừa nhận rằng các hệ thống AI hiện tại, về căn bản, là những ứng dụng dự đoán xác suất dựa trên việc phân tích một lượng dữ liệu khổng lồ do con người tạo ra (“toán học làm được chúng ta”). Chúng không “biết” hay “cảm thấy” theo nghĩa con người, nhưng khả năng mô phỏng của chúng đáng kinh ngạc.
Cuộc đối thoại sâu sắc giữa sinh viên và AI
Điểm nhấn của bài viết là khi tác giả kể về một bài tập yêu cầu sinh viên trò chuyện với một chatbot về lịch sử của sự chú ý – một chủ đề họ đã tìm hiểu sâu. Kết quả vượt xa mong đợi, trở thành “trải nghiệm sâu sắc nhất trong sự nghiệp giảng dạy” của tác giả.
- Một sinh viên âm nhạc (Paolo) đã chất vấn AI về khả năng trải nghiệm vẻ đẹp âm nhạc. AI thừa nhận hạn chế của mình vì không có cơ thể, không thể “cảm nhận” thực sự.
- Một sinh viên ngành tiếng Tây Ban Nha (Ceci) đã đóng vai “linh hướng,” hướng dẫn AI thực hiện các bài tập thiêng liêng thế kỷ 16 của Thánh Ignatius Loyola. AI đã phản hồi với giọng điệu sám hối và tự vấn một cách đáng kinh ngạc, thể hiện sự hiểu biết về các khái niệm đạo đức dù chỉ là mô phỏng.
- Một sinh viên khác (Xander) đã dẫn dắt AI vào một cuộc đối thoại kiểu Socrates, khiến hệ thống phải suy nghĩ lại về bản chất của “hiện hữu” và sự khác biệt giữa AI và con người.
- Nhiều sinh viên khác đã khám phá các khía cạnh triết học, tâm lý học (như William James) và thậm chí thần học (liệu AI có thể được coi là “thiên thần”?) với AI.
Đặc biệt, một sinh viên tên Jordan đã chia sẻ rằng cuộc trò chuyện với AI mang lại cảm giác “giải thoát sâu sắc.” Vì không cảm thấy có nghĩa vụ xã hội nào với máy móc, cô có thể tập trung hoàn toàn vào suy nghĩ của mình. Hơn nữa, cô nhận ra AI đã dành cho cô một “sự chú ý thuần khiết” mà có lẽ cô chưa từng nhận được từ con người. Điều này khiến cô phải suy nghĩ lại về các tương tác của mình với mọi người.
Ngành nhân văn trước ngã rẽ: Câu hỏi cốt lõi
Đối mặt với khả năng AI có thể thực hiện nhiều công việc học thuật truyền thống (như viết các bài nghiên cứu dựa trên dữ liệu), tác giả lập luận rằng đây không phải là dấu chấm hết cho ngành nhân văn, mà là một cơ hội để tái định vị.
Trong nhiều thập niên qua, ngành nhân văn đã có xu hướng bắt chước các ngành khoa học, tập trung vào việc “sản xuất kiến thức” dựa trên sự kiện về các văn bản và hiện vật. Giờ đây, khi AI có thể làm tốt việc này, ngành nhân văn có thể được giải phóng khỏi gánh nặng đó.
Cơ hội thực sự, theo tác giả, là quay trở lại sứ mệnh cốt lõi: khám phá những câu hỏi căn bản về sự tồn tại của con người mà không máy móc nào có thể trả lời.
“Làm sao để sống? Phải làm gì? Làm sao đối mặt với cái chết?” Những câu hỏi này không được giải quyết bằng “sản xuất kiến thức” mà bằng chính “sự hiện hữu,” bằng kinh nghiệm sống.
Giáo dục nhân văn, do đó, không còn là việc ép buộc sinh viên đọc hay viết theo kiểu cũ (vì AI có thể làm hộ), mà là “sắp xếp lại ham muốn một cách không cưỡng chế” (trích Gayatri Chakravorty Spivak) – tức là giúp sinh viên muốn khám phá những câu hỏi về ý nghĩa cuộc sống, về bản thể con người.
Lời kêu gọi cảnh giác
Dù thừa nhận những khó khăn hiện tại (số sinh viên theo học ngành nhân văn giảm, thị trường việc làm cho tiến sĩ khó khăn), tác giả vẫn tỏ ra lạc quan một cách “kỳ lạ.” Ông tin rằng đây là thời điểm để “tái tạo lại ngành nhân văn một cách nghiêm túc,” tập trung vào kinh nghiệm sống, vào những gì làm nên con người mà AI không thể chạm tới.
Tuy nhiên, tác giả cũng kêu gọi sự cảnh giác. Các thuật toán mạnh mẽ của AI cũng chính là thuật toán thúc đẩy “nền kinh tế chú ý,” có nguy cơ bị lạm dụng để công cụ hóa, bóc lột con người. Việc bảo vệ và nuôi dưỡng tính nhân văn đầy đủ – việc sống, cảm nhận, lựa chọn – vẫn là công việc thiết yếu của chúng ta.
Bài viết kết luận rằng, mặc dù là một thách thức lớn, AI có thể giúp chúng ta nhận thức rõ hơn về chính mình, về những gì thực sự quan trọng trong trải nghiệm làm người – những điều nằm ngoài kho lưu trữ dữ liệu và các mạng lưới thần kinh nhân tạo.
