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
Tại cuộc họp báo thường kỳ tháng 5 Bộ Khoa học và Công nghệ diễn ra sáng 1/6, ông Nguyễn Anh Cương, Phó Cục trưởng Cục Viễn thông, thông tin về tiến độ chuẩn hóa thông tin thuê bao theo quy định tại Thông tư 08/2026/TT-BKCN.
Tính đến thời điểm hiện tại, hệ thống ghi nhận khoảng 1,6 triệu số điện thoại đã được người dùng xác nhận "không sử dụng chính chủ" trên VNeID.
Trên cơ sở đó, các doanh nghiệp viễn thông đã thông báo yêu cầu người đang trực tiếp sử dụng các số này thực hiện lại việc giao kết hợp đồng và xác thực sinh trắc học khuôn mặt. Những trường hợp không tuân thủ sẽ bị tạm dừng dịch vụ một chiều theo đúng quy định của Thông tư 08.
Tuy nhiên, thách thức lớn nhất hiện nay là vẫn còn hơn 25 triệu thuê bao đã được đồng bộ lên VNeID nhưng chưa được người dân xác nhận trạng thái sở hữu.
Theo quy định, nếu đến ngày 15/6, người dùng vẫn không thực hiện xác nhận trên ứng dụng, các thuê bao này sẽ bị tạm dừng dịch vụ chiều đi (gọi điện, nhắn tin SMS).
Lý giải về việc một số thuê bao chưa hiển thị thông tin, ông Nguyễn Anh Cương cho biết Cục Cảnh sát quản lý hành chính về trật tự xã hội (Cục C06 - Bộ Công an) đang tích cực phối hợp với các nhà mạng để rà soát, đồng bộ dữ liệu lên VNeID. Do đó, có thể một số người dân chưa thấy dữ liệu của mình hiển thị đầy đủ tại thời điểm này.
Cũng từ ngày 15/6, Thông tư 08 quy định người dùng khi thay đổi thiết bị đầu cuối sẽ phải thực hiện lại việc xác thực sinh trắc học ảnh khuôn mặt.
Theo đại diện Cục Viễn thông, quy định mới nhằm đảm bảo số điện thoại luôn gắn liền với đúng người sử dụng, hạn chế tối đa rủi ro trong trường hợp SIM bị mất hoặc thất lạc chưa kịp khóa, ngăn chặn kẻ xấu lợi dụng để lừa đảo.
Việc chủ động quản lý thuê bao không chỉ bảo vệ quyền lợi người dùng mà còn góp phần xây dựng môi trường viễn thông an toàn, phục vụ chuyển đổi số quốc gia.
Hiện tại, các nhà mạng lớn như Viettel, VNPT đang tập trung nguồn nhân lực triển khai các tổ hỗ trợ lưu động.
Để đẩy nhanh tiến độ, các doanh nghiệp này đang tổ chức hỗ trợ xác thực thuê bao trực tiếp tại nhà cho các đối tượng đặc thù như người già và người yếu thế, vùng sâu vùng xa nhằm đảm bảo quyền lợi cho khách hàng.
Danh mục mới được xây dựng nhằm tập trung nguồn lực phát triển các công nghệ lõi, công nghệ nền tảng, có tác động lớn đến tăng trưởng kinh tế, năng lực cạnh tranh và bảo đảm an ninh quốc gia.
Quyết định có hiệu lực từ ngày 1/7, thay thế danh mục công nghệ chiến lược được Thủ tướng ban hành tháng 6/2025.
10 nhóm công nghệ bao quát nhiều lĩnh vực then chốt của nền kinh tế số và công nghiệp tương lai, bao gồm công nghệ số; công nghệ mạng di động thế hệ sau; robot và tự động hóa; công nghệ sinh học và y sinh tiên tiến; công nghệ năng lượng và vật liệu tiên tiến; công nghệ chip bán dẫn; công nghệ an ninh mạng và lượng tử; công nghệ biển, đại dương và lòng đất; công nghệ hàng không và vũ trụ; công nghệ đường sắt tốc độ cao và đường sắt đô thị.
Trong đó, công nghệ số được xác định là nhóm trung tâm, gồm trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn, bản sao số, điện toán đám mây, điện toán biên, Internet vạn vật và chuỗi khối. Đây là nền tảng cho chuyển đổi số quốc gia và phát triển kinh tế số.
Song song với 10 nhóm công nghệ, Chính phủ cũng ban hành danh mục gồm 30 sản phẩm công nghệ chiến lược, chia thành hai nhóm.
Nhóm thứ nhất gồm 22 sản phẩm đã có thị trường, có thể tạo tác động trực tiếp đến phát triển kinh tế.
Trong đó có các sản phẩm như mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt, trợ lý ảo và AI chuyên ngành; AI camera xử lý tại biên; nền tảng bản sao số; nền tảng điện toán đám mây; hạ tầng mạng chuỗi khối và hệ thống truy xuất nguồn gốc; thiết bị và hệ thống mạng di động 5G/5G-Advanced; robot di động tự hành và robot công nghiệp; nền tảng, giải pháp và mô hình phục vụ sản xuất thông minh; giải pháp bảo mật và an ninh mạng cho hạ tầng quan trọng và cơ sở dữ liệu quốc gia.
Nhóm này cũng bao gồm các sản phẩm liên quan đến công nghệ sinh học và y sinh như vaccine thế hệ mới dùng cho người; liệu pháp tế bào dùng cho người; hệ thống sản xuất sản phẩm y tế cá thể hóa ứng dụng công nghệ in 3D; hệ thống cảm biến sinh học thông minh; vắc xin và chế phẩm sinh học thế hệ mới dùng trong chăn nuôi, thú y, thủy sản, trồng trọt và bảo vệ thực vật; hệ thống sản xuất, thu hoạch và chế biến sâu sản phẩm, phụ phẩm nông nghiệp và sinh khối; giống cây trồng, vật nuôi, thủy sản thế hệ mới được tạo ra từ công nghệ tế bào, chỉnh sửa gene và công nghệ sinh học.
Ở lĩnh vực năng lượng và vật liệu, các sản phẩm được đưa vào danh sách gồm vật liệu tiên tiến và vật liệu chức năng hiệu năng cao cho công nghiệp chế biến, chế tạo; pin, ắc quy tiên tiến và hệ thống tích trữ năng lượng tích hợp (BESS); hệ thống sản xuất, lưu trữ, vận chuyển và phân phối hydrogen xanh, nhiên liệu sinh học; thiết bị điện cao áp, siêu cao áp, máy điện, động cơ điện và hệ thống truyền tải, truyền động điện hiện đại; hệ thống thu giữ, sử dụng và lưu trữ carbon; thiết bị, phương tiện bay không người lái và các hệ thống quản lý, giám sát liên quan.
Nhóm thứ hai gồm 8 sản phẩm công nghệ chiến lược mang tính nền tảng cho tương lai, tạo động lực tăng trưởng mới, bảo đảm tự chủ về an ninh, quốc phòng.
Nhóm này gồm chip chuyên dụng; truyền thông lượng tử, tính toán lượng tử và cảm biến lượng tử; hệ thống khai thác, chế biến sâu và sản phẩm chế biến sâu từ khoáng sản, dầu khí và đất hiếm; hệ thống, thiết bị và giải pháp công nghệ thăm dò lòng đất, biển sâu và năng lượng ngoài khơi.
Ngoài ra còn có sản phẩm khác như lò phản ứng hạt nhân mô-đun nhỏ (SMR); vệ tinh và chùm vệ tinh quỹ đạo thấp; công trình xây dựng đường sắt tốc độ cao; nền tảng công nghiệp, phương tiện, thiết bị và các hệ thống tích hợp cho đường sắt tốc độ cao và đường sắt đô thị.
Bộ Khoa học và Công nghệ sẽ chủ trì, phối hợp với các bộ, ngành liên quan rà soát, đánh giá định kỳ để cập nhật danh mục phù hợp với yêu cầu phát triển trong từng giai đoạn.
Danh mục công nghệ chiến lược mới được đánh giá xây dựng theo hướng tinh gọn, tập trung vào những công nghệ và sản phẩm có ý nghĩa trực tiếp với tăng trưởng kinh tế, năng lực cạnh tranh và nhu cầu phát triển dài hạn của đất nước. Danh mục cũng phản ánh định hướng ưu tiên các công nghệ có khả năng triển khai và tạo giá trị rõ ràng trong ngắn hạn, thay vì dàn trải nguồn lực.
Phát biểu tại sự kiện GStar 2026 với chủ đề Trí tuệ nhân tạo (AI) và Nhân loại diễn ra tại TP HCM ngày 29/5, Thứ trưởng Bùi Hoàng Phương nhấn mạnh, Việt Nam đặt mục tiêu đến năm 2030 sẽ trở thành nhóm ba nước dẫn đầu Đông Nam Á về nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo. Năm 2025, Việt Nam đã ban hành Luật Trí tuệ nhân tạo, trở thành một trong số ít quốc gia sớm có luật về AI, được xem là tinh thần thể chế đi trước để mở đường cho công nghệ phát triển, tạo môi trường pháp lý an toàn dựa trên quản lý rủi ro để thúc đẩy đổi mới sáng tạo.
Sau năm 2025 có khung pháp lý, năm 2026 là giai đoạn quốc gia bước vào tăng tốc, theo Thứ trưởng Phương. Việt Nam sẽ không chỉ dừng lại ở việc ứng dụng AI đơn lẻ, thay vào đó nhắm tới mục tiêu chiến lược lớn hơn là chuyển đổi quốc gia toàn diện bằng trí tuệ nhân tạo.
Để thúc đẩy, Việt Nam sẽ từng bước nghiên cứu, phát triển, làm chủ những công nghệ lõi, tự chủ các mô hình đa dụng, mô hình nền tảng dựa trên dữ liệu trong nước, không để phụ thuộc hoàn toàn vào công nghệ nước ngoài.
"Hoạt động nghiên cứu phát triển AI đòi hỏi nhu cầu rất lớn về nhân lực chất lượng cao, hạ tầng tính toán và các hệ thống dữ liệu lớn", Thứ trưởng Phương nói. "Nếu không có sự quan tâm và đầu tư đúng mức cùng những hạ tầng đủ mạnh, cơ sở dữ liệu đủ lớn, nhân lực đủ năng lực và trình độ, việc nghiên cứu và phát triển AI vẫn là một bài toán rất khó".
Tập trung đầu tư phát triển hạ tầng cho dữ liệu và AI
Theo Thứ trưởng Khoa học và Công nghệ, sau khi Chính phủ ban hành danh mục công nghệ chiến lược và sản phẩm chiến lược, thời gian tới Bộ sẽ tập trung đầu tư phát triển hạ tầng cho AI, phát triển các cơ sở dữ liệu phục vụ AI và đào tạo con người có đủ năng lực, trình độ để nghiên cứu phát triển AI.
"Tuy nhiên, nếu chỉ có Nhà nước thì không đủ. Rất cần sự vào cuộc của cộng đồng doanh nghiệp, viện nghiên cứu, trường đại học, nhà khoa học trong và ngoài nước", Thứ trưởng Phương nói. "Nếu làm được điều này, Việt Nam mới có thể thúc đẩy quá trình nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo trong thời gian tới".
Với định hướng tăng cường và thúc đẩy ứng dụng AI, Thứ trưởng Phương cho rằng mục tiêu quan trọng nhất trước mắt là phải thay đổi tư duy, phổ cập kỹ năng sử dụng AI cho người dân, doanh nghiệp và các cơ quan, tổ chức. Bên cạnh đó, cần xác định rõ việc ứng dụng AI không chỉ đơn thuần là mua sắm một sản phẩm phần mềm mà phải thay đổi tư duy khi xử lý công việc.
Lấy ví dụ trong một chuyến công tác nước ngoài, Thứ trưởng Phương cho biết một giáo sư đã nói với ông rằng việc đầu tiên không phải là thay đổi cách làm như thế nào, mà là khi gặp một vấn đề khó, điều đầu tiên phải nghĩ đến làm sao dùng công nghệ để giải quyết vấn đề đó theo cách tốt nhất.
"Chỉ khi mỗi cá nhân, người dân, doanh nghiệp, tổ chức ở Việt Nam biết cách dùng AI như một trợ lý, khi đó quá trình chuyển đổi AI mới thực sự diễn ra", Thứ trưởng Phương nhấn mạnh.
Tuy nhiên, ông cũng nhìn nhận trong quá trình ứng dụng AI sâu rộng, cần giải quyết những tác động của AI đối với xã hội, nhất là những thay đổi cơ cấu việc làm, nảy sinh rủi ro về đạo đức, sự công bằng. Theo đó "phải song hành việc đào tạo, chuyển đổi nghề nghiệp cho người lao động, bảo đảm quá trình phát triển bao trùm, lấy con người làm trung tâm, không để ai bị bỏ lại phía sau khi ứng dụng và phát triển AI", Thứ trưởng Phương nói.
Với thể chế và quản trị AI, Thứ trưởng Phương đánh giá hoạt động nghiên cứu phát triển, ứng dụng công nghệ này đều cần bệ đỡ vững chắc là thể chế quản lý. Phải giải quyết được bài toán hài hòa giữa thúc đẩy đổi mới sáng tạo và quản lý rủi ro. Hành lang pháp lý cần đi trước một bước, quy định rõ ràng để đảm bảo sử dụng AI một cách an toàn, an ninh, bảo vệ dữ liệu cá nhân và chủ quyền số.
Thứ trưởng Khoa học và Công nghệ cũng mong muốn đẩy mạnh hợp tác, liên thông và chia sẻ trong nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI giữa các quốc gia trong xây dựng hạ tầng tính toán, liên thông cơ sở dữ liệu, chia sẻ kinh nghiệm quản trị AI. "Toàn thế giới đều đang đặt ra bài toán này. Chúng ta cần tăng cường hợp tác, chia sẻ kinh nghiệm để khai thác tối đa sức mạnh, lợi ích mà AI mang lại, đồng thời góp phần xây dựng hệ sinh thái AI toàn cầu, bảo đảm lợi ích quốc gia", ông nói.
AI khiến tin giả "khó lường"
Ông Lê Quốc Minh, Tổng biên tập báo Nhân Dân, Phó trưởng Ban Tuyên giáo Trung ương, cho rằng tốc độ ứng dụng AI tại Việt Nam đang ở mức rất nhanh. Theo ông, cách đây 15 năm, khi nhắc đến công nghệ này, chưa nhiều người biết và nếu biết cũng chưa thể hiểu rõ. Nhiều người thậm chí cho rằng những gì diễn ra trên thế giới sẽ cần "độ trễ" nhất định mới đến Việt Nam.
"Tuy nhiên, thực tế tốc độ AI vào Việt Nam diễn ra rất mạnh mẽ", ông Minh nhấn mạnh. "AI hiện được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như giáo dục, y tế, biến đổi khí hậu và báo chí, giúp con người giảm đáng kể sức lao động".
Dẫn thực tế từ lĩnh vực báo chí, ông Minh cho rằng nội dung đang vận hành theo những cách hoàn toàn mới. Ngày trước, khi tìm kiếm trên Internet, người dùng nhận "đường link xanh" và tự chọn nguồn tin đáng tin cậy để đọc. Nhưng ngày nay, chỉ cần đặt câu hỏi và hệ thống sẽ đưa ra hàng loạt câu trả lời. Nhiều khái niệm mới ra đời, như "nội dung lỏng" (liquid content), tức nội dung đa phương tiện "chảy" qua nhiều nền tảng và thích ứng với từng ngữ cảnh sử dụng; hay nội dung tự thích ứng (adaptive content), tức được điều chỉnh phù hợp từng nền tảng và nhu cầu tiếp nhận.
Tuy nhiên, ông Minh cho rằng việc ứng dụng công nghệ mạnh mẽ kéo theo nhiều hệ lụy. Trên thế giới đã xuất hiện những website hoàn toàn do AI vận hành, có khả năng sản xuất lượng nội dung gấp nhiều lần những báo lớn như New York Times hay Washington Post.
Vấn đề bản quyền cũng trở nên nghiêm trọng hơn. Trước kia, xâm phạm bản quyền chủ yếu là sao chép hoặc "xào nấu" nội dung báo chí. Nay, các hệ thống AI quét nội dung báo chí để huấn luyện mô hình mà không trả bất kỳ chi phí nào cho đơn vị sản xuất nội dung.
Ngoài ra, AI còn kéo theo nhiều nguy cơ xã hội khác. Dữ liệu đầu vào vốn mang định kiến và thiếu chuẩn mực đạo đức nên nếu không kiểm soát, các hệ thống AI có thể tạo ra "echo chamber" - môi trường chỉ củng cố những định kiến sẵn có như phân biệt giới tính, kỳ thị hay thiên kiến xã hội. "Nếu không có cơ chế giám sát, tình trạng này có thể vượt ngoài tầm kiểm soát", ông Minh nói.
GS Preslav Nakov, Trưởng khoa Ngôn ngữ tự nhiên tại Đại học Mohamed bin Zayed về AI (MBZUAI), đánh giá phát triển của AI đang tạo ra cuộc cách mạng mang tính chuyển đổi sâu rộng đối với xã hội tương tự cuộc cách mạng công nghiệp mới. Tuy nhiên, ông cho rằng an toàn AI mang tầm quan trọng cao nhất, cơ chế an toàn phải được đặt ở mọi tầng: dữ liệu huấn luyện, bản thân mô hình, prompt điều khiển và hệ thống triển khai.
Theo GS Nakov, không có lớp bảo vệ nào hoàn hảo nếu hoạt động riêng lẻ. Ông lấy ví dụ ngay cả Wikipedia cũng chứa nội dung về thuyết âm mưu, do đó việc lọc dữ liệu không thể loại bỏ hoàn toàn thông tin độc hại.
Một chủ đề khác là tính xác thực của AI. GS Nakov cho rằng AI tạo sinh đã tạo ra "cuộc cách mạng thứ ba" trong sản xuất thông tin. Nếu mạng xã hội giúp mọi người trở thành "nhà xuất bản", AI tạo sinh cho phép bất kỳ ai tạo ra nội dung trôi chảy và thuyết phục. Điều này làm gia tăng nguy cơ tin giả, tuyên truyền và thao túng thông tin.
Để giảm "ảo giác" của AI, GS Nakov đưa ra một số hướng tiếp cận như lọc dữ liệu, hậu huấn luyện hay dùng mô hình lớn hơn và xây dựng hệ thống kiểm chứng thông tin. Theo ông, mô hình càng lớn càng ít tình trạng ảo giác, vì có khả năng ghi nhớ nhiều dữ kiện hơn thay vì phải "sáng tạo" câu trả lời.
"Tương lai sẽ không tồn tại một mô hình AI thống trị tất cả, thay vào đó sẽ là nhiều mô hình chuyên biệt cho từng ngôn ngữ, lĩnh vực và tác vụ khác nhau, từ xử lý video, robot đến y sinh học", Nakov dự đoán. "Tất nhiên, AI tương lai cần đáp ứng bốn tiêu chí: minh bạch, hiểu ngôn ngữ bản địa, an toàn và đáng tin cậy về mặt thông tin".
