Trong năm cuối tại Đại học Yale, Amanda biết rằng nhiều bạn cùng lớp sử dụng chatbot để viết luận và làm bài tập về nhà. Tuy nhiên, cô chỉ nhận ra điều kỳ lạ khi thảo luận nhóm: các bạn đưa ra những luận điểm và lập luận trau chuốt kỹ lưỡng, nhưng kết quả thu “nhạt nhẽo, thiếu sức sống” ở nhiều chủ đề khác nhau.
“Trong buổi học, tôi thấy cảnh tượng quen thuộc. Khi giảng viên yêu cầu sinh viên suy nghĩ một câu hỏi, những người bạn bên cạnh liền gõ lia lịa vào laptop đang mở sẵn”, Amanda nói với CNN, yêu cầu dùng biệt danh để tránh rắc rối.
“Bây giờ, ai cũng thảo luận na ná nhau”, cô cho biết. “Hồi năm nhất, các cuộc tranh luận diễn ra rôm rả, không mạch lạc nhưng ai cũng đóng góp một điều gì đó mới mẻ, dựa vào ý kiến của nhau, tiếp cận từ nhiều góc độ và đưa ra nhận xét khác biệt”.
Thực tế, theo bài báo được công bố vào tháng 3 trên tạp chí Trends in Cognitive Sciences, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang “hệ thống hóa” cách diễn đạt và tư duy của con người trên ba khía cạnh: ngôn ngữ, quan điểm và lý luận.
Trong môi trường giáo dục, sinh viên, giảng viên cho biết họ đang thấy những ảnh hưởng của xu hướng đó trong lớp học. Và điều đó khiến nhiều sinh viên nói chuyện với quan điểm như nhau.
Tác động
Jessica, sinh viên năm cuối tại Đại học Yale, nói cô sử dụng AI mỗi ngày khi lên lớp. “Vào đầu giờ học, bạn có thể thấy từng người đưa file PDF vào chatbot”, cô cho biết.
Theo Jessica, việc AI diễn đạt rõ ý là yếu tố cần thiết đối với cô – người thường gặp khó khăn khi muốn chuyển suy nghĩ thành lời. “Tôi muốn bình luận, tôi có ý tưởng, nhưng tôi không biết làm thế nào để nói câu đó một cách mạch lạc”, cô nói. “Vì thế, tôi nhờ một chatbot làm cho câu nói của mình mạch lạc hơn”.
Giáo sư Thomas Chatterton Williams tại Trung tâm Hannah Arendt thuộc trường Cao đẳng Bard, chứng kiến tác động từ quyết định sử dụng AI của sinh viên theo nhiều hướng khác nhau. “Việc dựa vào AI đã giúp nâng cao chất lượng thảo luận trên lớp, nhất là ở khóa học có khái niệm khó”, ông nói. “Nhưng công nghệ này cũng có xu hướng làm giảm đi những suy nghĩ kỳ lạ, độc đáo và mới mẻ hơn”.
Theo ông, điều lo ngại là nhiều người trẻ tài năng sẽ không có được tiếng nói riêng. Thậm chí, một lượng đáng kể trong số họ sẽ không thực sự hiểu được giá trị của việc viết lách và sở hữu quan điểm.
Jessica thừa nhận cô thấy mình trở nên lười biếng hơn kể từ khi bắt đầu sử dụng chatbot trong học tập. “Dường như tinh thần tự học, tự làm việc của tôi đã hoàn toàn biến mất”, cô chia sẻ.
Về vấn đề AI khiến giọng điệu của sinh viên nghe na ná nhau, Zhivar Sourati, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Nam California, cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện để dự đoán từ tiếp theo có khả năng xuất hiện cao nhất dựa trên nội dung đã xuất hiện trước đó. Do đó câu trả lời “phản ánh một lát cắt hẹp và méo mó về trải nghiệm của con người, sự thu hẹp không gian khái niệm mà các mô hình sử dụng để viết, nói và suy luận”.
Dẫn một nghiên cứu đang thực hiện cùng nhóm cộng sự, Sourati giải thích rằng sự đồng nhất hóa do AI diễn ra trên ba chiều: ngôn ngữ, quan điểm và chiến lược lập luận. Các mô hình AI có xu hướng tái tạo những gì gọi là quan điểm WEIRD (phương Tây hóa – có học thức – công nghiệp hóa – giàu có – dân chủ). Hệ quả là, AI sẽ ưu tiên WEIRD “đúng đắn hơn về mặt xã hội”, làm lu mờ các quan điểm khác.
“Khi một người hoặc một nhóm tương tác nhiều lần với hệ thống AI, họ bị giảm khả năng sáng tạo so với khi không có sự hỗ trợ của AI”, Sourati viết trên blog.
Hiện tượng “san bằng” làm dấy lên những lo ngại trong các cơ sở giáo dục ở mọi cấp độ khi ứng dụng AI. Morteza Dehghani, giáo sư tâm lý học và khoa học máy tính tại Đại học Nam California, thành viên nhóm nghiên cứu, cho biết xu hướng này khiến mọi người “đánh mất sự đa dạng” trong cách nghĩ, lười biếng về mặt trí tuệ, gây ảnh hưởng lớn đến xã hội con người trong tương lai.
Daniel Buck, nhà nghiên cứu tại Viện Doanh nghiệp Mỹ từng là giáo viên tiếng Anh, lo ngại học sinh đang “né tránh” nhận thức khi tham gia thảo luận trên lớp và hoàn thành bài tập về nhà. “Rất nhiều kiến thức cần được học hỏi từ chi tiết nhỏ nhặt và nhàm chán hay từ những khó khăn”, Buck nói. “Sinh viên chỉ ghi nhớ những gì họ thực sự dành thời gian một cách có ý thức. Nếu giao phó cho AI, họ chỉ có thể tái hiện lại một luận điểm, không thể xây dựng kỹ năng cho riêng mình”.
Nhà nghiên cứu này lo ngại sinh viên nếu quá phụ thuộc vào AI sẽ tốt nghiệp mà không xây dựng được mối quan hệ với các giáo sư, cũng như thói quen làm việc trí óc bền bỉ. Nghĩa là, họ sẽ gặp khó khăn trong giải quyết vấn đề trong thế giới thực khi ra trường.
Vấn đề còn liên quan đến gian lận trong thi cử. Năm ngoái, nạn dùng AI để gian lận xảy ra ở nhiều đại học hàng đầu Hàn Quốc, như Đại học Yonsei, Đại học Quốc gia Seoul, Đại học Korea… gây tranh cãi và đặt ra thách thức về về dạy và học trong kỷ nguyên công nghệ, theo Korea Herald.
Ứng phó
Theo giáo sư triết học Sun-Joo Shin của Đại học Yale, việc kiểm soát và định hướng sử dụng AI cho học sinh là “nhiệm vụ lớn đối với bất kỳ ai tham gia giảng dạy”. Bà nhấn mạnh, giáo viên/giảng viên phải liên tục tìm tòi các phương pháp để đảm bảo sinh viên tiếp tục tư duy phản biện và sáng tạo trong thời đại trí tuệ nhân tạo.
“Tôi muốn sinh viên của mình hiểu nội dung bài học – thứ vốn không thay đổi trước và sau khi trí tuệ nhân tạo xuất hiện”, bà nói. “Tôi muốn họ sử dụng công cụ thú vị này để có lợi cho mình, không phải trở thành nạn nhân của nó”.
Đại học Yale hiện đưa ra hướng dẫn về sử dụng AI cho sinh viên và giảng viên trên website. Trường khuyến khích tất cả giảng viên điều chỉnh giáo án phù hợp với khóa học và mục tiêu học tập cụ thể của sinh viên thay vì cần đến công cụ phát hiện gian lận. Bên cạnh đó, họ có thể kiểm soát bài học trên lớp thông qua các bài kiểm tra đột xuất.
Danny Liu, giáo sư công nghệ giáo dục tại Đại học Sydney, cho rằng không nên cấm AI trong lớp. “Thay vì trừng phạt, nên dạy sinh viên cách sử dụng đúng đắn. Chúng tôi muốn xác minh liệu sinh viên có đang học hay không, chứ không phải liệu họ có gian lận hay không”, Liu nói với ABC cuối năm ngoái.
Các nhà giáo dục nhấn mạnh, họ có thể tìm cách khắc phục việc sinh viên sử dụng AI trong các bài đánh giá. Tuy nhiên, điều quan trọng không kém là học sinh cần chủ động hạn chế phụ thuộc vào AI trong quá trình học tập.
Basil Ghezzi, sinh viên năm nhất tại trường Bard College, cho biết bản thân chủ động tránh xa AI trong học tập, một phần vì công nghệ này tiêu tốn tài nguyên và gây hại cho môi trường. Tuy nhiên, phần lớn nằm ở cách AI đã tạo ra “những người bạn rập khuôn” xung quanh.
“Hãy nói chuyện với thầy cô giáo, nói chuyện với giáo sư, nói chuyện với những người xung quanh”, Ghezzi nói về cách bản thân không bị AI cám dỗ. “Hãy tạo cuộc trò chuyện ý nghĩa với những người trong cuộc sống của bạn”.
GS Dehghani hy vọng nhiều công ty sẽ đầu tư vào mô hình AI có thể phản ánh sự đa dạng về tư duy trong xã hội. Tuy nhiên, hiện tại, ông cho rằng mọi người nên hạn chế dùng AI trong việc tạo ý tưởng hoặc để suy luận trong học tập. “Các mô hình AI nên là cộng tác viên, không phải người đại diện chúng ta làm mọi việc”, Dehghani nói thêm.
Bảo Lâm tổng hợp
Nỗi sợ siêu AI của một số sinh viên Harvard, MIT
Jensen Huang: ‘Sẽ chọn khoa học vật lý nếu là sinh viên’
Nạn sinh viên ‘ma’ tạo bằng AI khiến đại học Mỹ đau đầu
Theo Space, nhiệm vụ mang tên Flight 12, là vụ phóng dưới quỹ đạo. Công ty không đặt mục tiêu thu hồi và tái sử dụng các tầng tên lửa, do đó chúng không quay trở lại căn cứ mà đáp xuống biển.
Đây là chuyến bay thử thứ 12 với Starship kể từ năm 2023 nhưng là lần phóng đầu tiên năm nay và cũng là lần đầu của V3 - phiên bản Starship mới nhất thay thế cho V2, từng thực hiện thành công chuyến bay thử nghiệm cuối cùng giữa tháng 10 năm ngoái.
Khi cất cánh, một trong 33 động cơ ở tầng đẩy Super Heavy bên dưới gặp sự cố, nhưng vụ phóng vẫn tiếp diễn. Vài phút sau, tầng đẩy Super Heavy tách khỏi tàu Ship 39 - tầng trên của tên lửa Starship V3. Tàu Ship tiếp tục hành trình dù một trong 6 động cơ ngừng hoạt động, khiến 5 động cơ còn lại phải khai hỏa lâu hơn để bù đắp. Dan Huot, người phát ngôn SpaceX, cho biết Starship V3 vẫn di chuyển theo quỹ đạo "trong giới hạn cho phép". Trong khi đó, Super Heavy quay trở lại Trái Đất, rơi xuống Vịnh Mexico.
20 phút sau khi phóng, V3 bắt đầu triển khai 22 vệ tinh Internet Starlink giả mà nó mang theo. Trong số này có hai vệ tinh "Dodger Dogs" trang bị camera, giúp chụp ảnh Starship ngoài không gian. Space đánh giá, quá trình này diễn ra suôn sẻ và nhanh hơn nhiều so với các lần triển khai tải trọng trước đây.
50 phút sau khi phóng, Ship 39 bắt đầu quay trở lại khí quyển. Khoảng 18h40 ngày 22/5 (6h40 ngày 23/5 giờ Hà Nội). Tàu Ship đáp xuống Ấn Độ Dương với hai động cơ, đổ nhào và phát nổ đúng như dự kiến. Thử nghiệm kết thúc trong tiếng vỗ tay reo hò của các nhân viên SpaceX.
Dù SpaceX không có ý định thu hồi Ship 39, tầng tên lửa này có vẻ đã "sống sót" sau quá trình tái nhập khí quyển mà không có dấu hiệu cháy lớp chắn nhiệt như đã thấy trong một số chuyến bay thử nghiệm gần đây.
V3 là tên lửa lớn và mạnh nhất từng được chế tạo với chiều cao khoảng 124 m. Tầng đẩy Super Heavy của V3 trang bị 33 động cơ Raptor 3, ước tính cung cấp lực đẩy khoảng 8,2 triệu kg khi cất cánh, mạnh hơn gần 10% so với các thế hệ Super Heavy trước đó. Tàu Ship, tầng trên của V3, sử dụng 6 động cơ Raptor 3, tạo ra lực đẩy hơn 1,5 triệu kg.
Theo Gizmodo, với thiết kế trên, trọng tải của Starship V3 lớn hơn hẳn, có thể chở 100 tấn hàng lên quỹ đạo Trái Đất tầm thấp, vượt xa mức 35 tấn của V2. V3 cũng cao hơn khoảng 1,5 m và trang bị đai kết nối hai tầng kiểu mới. Ngoài ra, V3 chỉ có ba thay vì bốn vây lưới để giữ ổn định khi lao xuống, mỗi chiếc lớn hơn khoảng 50% so với vây lưới của V2.
V3 cất cánh từ bệ phóng số 2, bệ phóng mới với những nâng cấp giúp thu hồi tên lửa nhanh hơn và quá trình chuẩn bị dễ dàng hơn, tại căn cứ Starbase của SpaceX ở Nam Texas. "Tên lửa mới, bệ phóng mới, chúng tôi đang học hỏi rất nhiều về các hệ thống này khi vận hành chúng lần đầu tiên", Dan Huot, người phát ngôn của SpaceX, cho biết trong nỗ lực phóng thử V3 hôm 21/5. Nỗ lực này bị hủy bỏ phút chót do sự cố kẹt chốt thủy lực.
SpaceX thiết kế Starship để tái sử dụng hoàn toàn và từng thu hồi thành công các tầng đẩy Super Heavy bằng cánh tay "đũa" của tháp phóng, bắt lấy tầng đẩy giữa không trung. Dù vậy, công ty đến nay vẫn chưa thử bắt tầng trên Ship. Tùy vào kết quả của vụ phóng V3 đầu tiên, SpaceX có thể sẽ thử làm điều này trong nhiệm vụ Flight 13 hoặc 14 sắp tới.
V3 là bản nâng cấp lớn so với V2 và V1 trước đó, đồng thời tích hợp những bộ phận quan trọng giúp hoàn thiện khả năng vận hành của phương tiện, bao gồm cổng ghép nối để tiếp nhiên liệu ngoài không gian. Khả năng này sẽ cần thiết cho các nhiệm vụ tương lai, khi Starship cần bay vượt ra khỏi quỹ đạo Trái Đất tầm thấp như trong chương trình Artemis của NASA.
NASA ký hợp đồng với SpaceX để sử dụng Starship làm một trong những tàu đổ bộ Mặt Trăng của chương trình Artemis. Thời hạn hoàn thành phương tiện đang đến rất gần. Nhiệm vụ Artemis III dự kiến diễn ra cuối 2027, đưa tàu Orion cùng phi hành đoàn lên quỹ đạo Trái Đất tầm thấp để gặp và ghép nối với Starship, qua đó đánh giá khả năng liên kết trên quỹ đạo của hai phương tiện. Nếu thành công, Starship sẽ đưa phi hành gia lên bề mặt Mặt Trăng trong nhiệm vụ Artemis IV, dự kiến vào năm 2028.
Trong nghiên cứu công bố trên tạp chí Proceedings of the Royal Society B tuần này, nhóm tác giả sử dụng bẫy camera để so sánh tình trạng động vật hoang dã trong Vùng cấm Chernobyl (CEZ) với khu bảo tồn thiên nhiên Drevlianskyi và các khu vực không được bảo vệ gần đó. Kết quả, CEZ vượt trội về hệ động vật hoang dã với mức đa dạng loài và tỷ lệ động vật sinh sống cao nhất, tiếp theo là khu bảo tồn thiên nhiên, rồi đến những khu vực không được bảo vệ.
CEZ được Liên Xô thiết lập sau sự cố phát nổ lò phản ứng tại nhà máy điện hạt nhân Chernobyl năm 1986. Khu này rộng 2.700 km2 xung quanh nhà máy, dựng hàng rào với bán kính khoảng 30 km và cấm người dân tiếp cận do ô nhiễm.
Theo IFL Science, điều khiến nhóm nhà khoa học ngạc nhiên nhất là CEZ đặc biệt thúc đẩy sự phục hồi của động vật quý hiếm, bao gồm ngựa Przewalski, linh miêu, nai sừng tấm, hươu đỏ, lửng chó, gấu nâu. Trong khi đó, những loài phổ biến hơn với khả năng thích nghi cao như cáo đỏ lại không phát triển mạnh như dự đoán.
"Tôi ngạc nhiên khi thấy sự đa dạng loài tổng thể ở các khu bảo tồn thiên nhiên thấp hơn ở CEZ dù có quản lý bảo vệ nghiêm ngặt. Tôi cũng kỳ vọng sẽ thấy nhiều cáo đỏ hơn vì chúng có khả năng thích nghi cao", nhà sinh thái người Ukraine Svitlana Kudrenko, phó giáo sư tại Đại học Freiburg kiêm tác giả chính của nghiên cứu, chia sẻ với IFL Science.
Ngựa Przewalski là một trường hợp thú vị. Từng tuyệt chủng ngoài tự nhiên, loài ngựa hoang quý hiếm này được thả lại vào một số vùng của Ukraine cuối những năm 1990. Trong nghiên cứu mới, bẫy camera ghi hình ngựa Przewalski hơn 1.000 lần tại CEZ, nhưng không cá thể nào được phát hiện bên ngoài khu vực này.
Các nhà khoa học nghi ngờ một biến động sinh thái gần đây đã thúc đẩy đàn ngựa phục hồi. "Chúng tôi tiến hành nghiên cứu thực địa từ năm 2020 đến 2021, ngay sau những vụ cháy rừng lớn ở CEZ. Thảm thực vật tươi tốt mọc lên sau đám cháy đã thu hút động vật móng guốc, bao gồm cả ngựa Przewalski", Kudrenko cho biết.
Tương tự, nhóm nghiên cứu cũng ghi lại một số hình ảnh gấu nâu ở CEZ, nhưng không phát hiện cá thể nào bên ngoài. Hươu đỏ được chụp ảnh hàng nghìn lần trong CEZ, nhưng chỉ vài trăm lần trong khu bảo tồn thiên nhiên và không có lần nào ở những nơi khác.
Theo Science Alert, nhóm nghiên cứu không cố gắng điều tra tác động của phóng xạ lên động vật mà muốn đánh giá điều gì sẽ xảy ra khi con người không còn hiện diện. Kết quả nghiên cứu cho thấy việc giảm hoạt động của con người có lợi cho động vật hoang dã. Các khu bảo tồn thiên nhiên hiệu quả nhất khi đủ rộng để động vật tự do đi lại, kết nối với nhau thay vì bị cô lập, đồng thời được quản lý chặt chẽ để thực sự ngăn cách con người.
Theo nghiên cứu công bố năm 2024 của Jim Beasley, chuyên gia tại Đại học Georgia, cùng đồng nghiệp, các quần thể của động vật có vú kích thước lớn đã tăng lên sau khi con người rời CEZ. Chúng phân bố rộng rãi khắp vùng cấm, kể cả những khu vực ô nhiễm nặng hơn xung quanh nhà máy điện hạt nhân cũ.
Một số loài vật thậm chí đang thích nghi với môi trường khắc nghiệt. Nghiên cứu năm 2024 của Cara Love, nhà sinh vật học tiến hóa và độc tính sinh thái từ Đại học Princeton, chỉ ra hệ miễn dịch của sói xám ở CEZ bị biến đổi tương tự bệnh nhân đang xạ trị. Chúng cũng có thể đã phát triển các đột biến bảo vệ giúp tăng khả năng sống sót khi mắc ung thư.
Trong nghiên cứu công bố trên tạp chí Evolutionary Applications năm 2022, màu da của ếch cây phương đông tại CEZ chuyển từ xanh lá sang đen. Nhóm nghiên cứu nhận thấy màu sắc sẫm hơn có thể không phải do đột biến ngẫu nhiên mà là phản ứng thích nghi nhằm bảo vệ ếch khỏi phóng xạ cao.
Mặc dù nhiều thiết bị đang chuyển sang sử dụng cổng sạc USB-C, vẫn còn nhiều khác biệt giữa các loại bộ sạc gây khó khăn cho người dùng. Có bao giờ người dùng cắm sạc cho điện thoại hoặc máy tính bảng mà không thấy nó sạc được, hoặc nếu có, pin có thể không được sạc đầy? Đó là lý do tại sao màn hình hiển thị trên bộ sạc trở nên hữu ích.
Nhiều bộ sạc mới hiện nay tích hợp màn hình hiển thị nhằm cho phép người dùng biết được lượng điện năng đang được cung cấp và liệu đó có phải là chế độ sạc tốt nhất cho thiết bị hay không. Màn hình hiển thị trên bộ sạc có thể tạo ra sự khác biệt lớn.
Các bộ sạc tường thế hệ mới hiện nay nổi bật với màn hình hiển thị thông tin cơ bản về quá trình sạc. Những màn hình này thường cho biết công suất hoặc điện áp chính xác đang được cung cấp cho thiết bị. Một số bộ sạc lớn hơn còn có nhiều cổng đầu ra, cho phép người dùng biết cổng nào đang cung cấp công suất bao nhiêu. Một số thương hiệu còn hiển thị thông tin về công nghệ sạc đang sử dụng, như Power Delivery (PD) hoặc PowerIQ.
Vậy điều này mang lại lợi ích gì? Khi các thiết bị điện tử ngày càng yêu cầu công suất sạc cao hơn, việc đảm bảo bộ sạc người dùng đang sử dụng cung cấp đủ công suất là rất quan trọng. Thiết kế này cũng giúp người dùng xác định xem cáp sạc có đủ khả năng cung cấp điện hay không. Nếu màn hình bộ sạc hiển thị công suất cao nhưng thiết bị không sạc, cáp có thể là nguyên nhân.
