Góc nhìn giáo dục: 5 rủi ro cho giáo dục khi sử dụng AI

Rủi ro lớn đầu tiên liên quan đến liêm chính học thuật và sự phụ thuộc quá mức. Khi AI có thể tạo bài luận, giải quyết bài tập lập trình hoặc trả lời các câu hỏi dạng thi cử nhanh chóng, nhiều hình thức đánh giá truyền thống không còn đáng tin cậy. Quan trọng hơn, nếu sinh viên quá phụ thuộc vào AI, họ có thể nộp những sản phẩm được trình bày rất hoàn chỉnh nhưng lại không phát triển được sự hiểu biết, khả năng phán đoán và tính kiên trì mà giáo dục đại học hướng tới. Ví dụ, trong lĩnh vực công nghệ thông tin, một sinh viên có thể tạo ra đoạn mã hoạt động được nhờ AI, nhưng lại không thể giải thích logic, gỡ lỗi hoặc chứng minh vì sao giải pháp đó là phù hợp. Điều này tạo ra khoảng cách giữa kết quả thể hiện bên ngoài và năng lực thực sự bên trong.

Ảnh minh họa: thanhnien.vn

Rủi ro thứ hai là độ chính xác và thiên lệch. Các hệ thống AI có thể tạo ra những nội dung một cách tự tin, được viết rất tốt nhưng lại sai sự thật, thiếu sót hoặc gây hiểu lầm. Chúng cũng có thể phản ánh những thiên lệch vốn tồn tại trong dữ liệu huấn luyện. Nếu sinh viên hoặc giảng viên mặc nhiên xem các phản hồi của AI là đáng tin cậy, điều đó có thể làm suy giảm tư duy phản biện.

Rủi ro thứ ba liên quan đến quyền riêng tư, bảo vệ dữ liệu và quyền sở hữu trí tuệ. Nếu giảng viên hoặc sinh viên tải lên các dữ liệu cá nhân, nghiên cứu chưa công bố, tài liệu đánh giá hoặc nội dung sở hữu độc quyền của nhà trường lên các công cụ AI công cộng mà không có biện pháp bảo vệ phù hợp, các trường đại học có thể đối mặt với những vấn đề pháp lý, đạo đức và uy tín nghiêm trọng. Bên cạnh đó, vẫn còn nhiều vấn đề chưa được giải quyết liên quan đến quyền sở hữu và quyền tác giả đối với các sản phẩm học thuật có sự tham gia của AI.

Rủi ro thứ tư là tính công bằng và bình đẳng trong tiếp cận. Không phải tất cả sinh viên đều có điều kiện tiếp cận các công cụ AI chất lượng cao, kết nối internet ổn định hoặc trình độ hiểu biết về AI như nhau. Ngoài ra, nhiều hệ thống AI hiện nay hoạt động hiệu quả hơn bằng tiếng Anh so với tiếng Việt hoặc các ngôn ngữ ít tài nguyên hơn, từ đó tạo thêm một tầng bất lợi khác. Nếu các cơ sở giáo dục không cẩn trọng, AI có thể làm gia tăng những bất bình đẳng vốn đã tồn tại thay vì giúp thu hẹp chúng.

Rủi ro thứ năm là sự thiếu nhất quán trong tổ chức. Nếu một giảng viên cấm hoàn toàn AI, một giảng viên khác khuyến khích sử dụng AI, còn một người khác nữa lại không đưa ra bất kỳ hướng dẫn nào, sinh viên sẽ nhận được những thông điệp mâu thuẫn dẫn tới việc duy trì công bằng trở nên khó khăn. Điều này có thể dẫn đến sự nhầm lẫn, việc thực thi không đồng đều và những thách thức trong xử lý khiếu nại, các vụ việc vi phạm học thuật hoặc các hoạt động bảo đảm chất lượng. Trên thực tế, sự thiếu nhất quán thường là một trong những vấn đề đầu tiên mà các trường đại học gặp phải khi tốc độ ứng dụng AI vượt nhanh hơn quá trình xây dựng chính sách.

Vì vậy, xét trên phương diện thực tiễn, liêm chính học thuật trong thời đại AI gồm một số yếu tố cốt lõi: Công khai việc sử dụng AI khi cần thiết; trung thực trong việc xác định quyền tác giả; chứng minh sự hiểu biết đối với sản phẩm được nộp; thiết kế các hình thức đánh giá có khả năng ghi nhận tư duy thực sự thay vì chỉ đánh giá sản phẩm cuối cùng.