Bài ngày 27/5/25 của Nicholas Carr trên substack New Cartographies “The Myth of Automated Learning” về tác hại của Gen AI đối với việc học. Bản dịch của DatPP. Nicholas Carr là tác giả viết nhiều sách về mặt trái của công nghệ, đã có nhiều quyển được xuất bản tiếng Việt và gây chú ý như Trí tuệ giả tạo, Lồng kính. Cuốn mới nhất, năm 2025, là “Superbloom. How technologies of connection tear us apart”.

Trong số công chúng sử dụng sớm Gen AI, những người nhiệt tình nhất là giới học sinh sinh viên. Các cuộc khảo sát được tiến hành cách đây một năm cho thấy gần 90% sinh viên đại học và hơn 50% học sinh trung học thường xuyên sử dụng chatbot để làm bài tập. Những con số này bây giờ chắc chắn cao hơn. AI có thể là dụng cụ học tập được phổ cập nhanh nhất sau thời bút chì.

Vì các bot tạo văn bản như ChatGPT cung cấp một cách dễ dàng để gian lận trong các bài kiểm tra và các bài tập khác, nên việc học sinh tiếp nhận công nghệ này đã gây lo lắng và đôi khi là tuyệt vọng ở các nhà giáo dục. Giáo viên và học sinh thấy mình đang chơi trò mèo vờn chuột thuật toán, không người chiến thắng. Nhưng gian lận chỉ là triệu chứng của một vấn đề sâu sắc hơn, nguy hiểm hơn. Mối đe dọa thực sự mà AI gây ra cho giáo dục không phải là nó khuyến khích gian lận. Mà là nó khiến người ta không muốn học.

Để hiểu tại sao, điều quan trọng là phải nhận ra rằng GenAI là một công nghệ tự động hóa (automation tech). Bạn có thể chém về mọi điều bạn muốn về việc rốt cuộc máy tính sẽ đạt được trí thông minh ở cấp độ con người hoặc thậm chí “siêu thông minh”, nhưng hiện tại thì AI đang làm một điều gì đó đã có tiền lệ lâu đời trong hoạt động của con người. Cho dù nó tham gia vào nghiên cứu hay tóm tắt, viết văn hay tạo biểu đồ, thì nó đều đang thay thế lao động của con người bằng lao động máy móc.

Nhờ các nghiên cứu về yếu tố con người (human factor) và hàng núi bằng chứng về hậu quả của tự động hóa đối với người lao động, (*) chúng ta biết rằng một trong ba điều sau sẽ xảy ra khi người ta sử dụng máy móc để tự động hóa một nhiệm vụ mà nếu không thì họ sẽ tự mình thực hiện:

• Kỹ năng của họ trong hoạt động này tăng lên.
• Kỹ năng của họ trong hoạt động này giảm đi.
• Kỹ năng của họ trong hoạt động này không bao giờ phát triển.

Kịch bản nào sẽ diễn ra phụ thuộc vào mức độ thành thạo mà một người mang lại cho công việc. Nếu một công nhân đã thành thạo hoạt động đang được tự động hóa, máy móc có thể trở thành một công cụ hỗ trợ để phát triển kỹ năng hơn nữa. Nó đảm nhận một tác vụ lặp đi lặp lại và tốn thời gian, cho phép người ta làm những thách thức khó hơn và trở nên giỏi hơn. Ví dụ, trong tay một nhà toán học giàu kinh nghiệm, một thước tính hoặc máy tính bỏ túi sẽ trở thành công cụ khuếch đại trí năng.

Tuy nhiên, nếu việc duy trì kỹ năng đang bàn đòi hỏi phải thực hành thường xuyên — như trường hợp của hầu hết các kỹ năng thủ công và nhiều kỹ năng đòi hỏi sự kết hợp giữa khéo tay và trí óc — thì tự động hóa có thể đe dọa đến tài năng của ngay cả một người hành nghề lão luyện. Chúng ta thấy điều này trong ngành hàng không. Khi các phi công lành nghề trở nên quá phụ thuộc vào hệ thống lái tự động đến mức họ hiếm khi thực hành lái thủ công, họ sẽ phải chịu đựng những gì các nhà nghiên cứu gọi là “suy giảm kỹ năng” – skill fade. Họ mất khả năng nhận thức tình huống, và phản ứng của họ chậm lại. Họ bị rỉ sét.

Nguy hiểm nhất là tự động hóa trong kịch bản thứ ba: đó là khi một cỗ máy nắm quyền điều khiển công việc trước khi người sử dụng máy có được bất kỳ kinh nghiệm trực tiếp nào để thực hiện công việc. Không có kinh nghiệm, không có thực hành, tài năng sẽ chết từ trứng nước. Đó là câu chuyện về hiện tượng “xóa kỹ năng” (deskilling) của cuộc Cách mạng Công nghiệp đầu tiên. Những người thợ thủ công lành nghề đã bị thay thế bởi những người vận hành máy không có kỹ năng. Công việc được đẩy nhanh, nhưng kỹ năng duy nhất mà những người vận hành máy phát triển được là vận hành máy, mà trong hầu hết các trường hợp là chẳng có kỹ năng gì. Nếu lấy đi cỗ máy, công việc sẽ ngưng trệ.

Vì Gen AI là công nghệ đa năng (general purpose) có thể được sử dụng để tự động hóa mọi loại nhiệm vụ và công việc, nên trong những năm tới chắc chúng ta sẽ thấy rất nhiều ví dụ về từng cái trong ba kịch bản trên. Nhưng việc học sinh và sinh viên sử dụng AI để hoàn thành bài tập viết, để giảm bớt hoặc né việc đọc và viết, là một trường hợp đặc biệt. Nó đưa quá trình xóa bỏ kỹ năng (deskilling) vào tận cốt tủy của giáo dục. Tự động hóa việc học chính là phá hoại việc học.

Không giống như nghề mộc hay nghề tính toán, học không phải là một kỹ năng có thể “thành thạo”. Đúng là càng nghiên cứu nhiều thì bạn càng giỏi nghiên cứu, và càng viết nhiều bài báo thì bạn càng giỏi viết báo, nhưng giá trị sư phạm của bài tập viết không nằm ở sản phẩm hữu hình của bài tập, tức là không phải là bài làm được nộp. Nó nằm ở chính quá trình làm việc: đọc hiểu các tài liệu nguồn, tổng hợp bằng chứng và ý tưởng, xây dựng luận điểm và lập luận, và thể hiện suy nghĩ trong một bài viết mạch lạc. Bài viết là một phương tiện mà thầy giáo sử dụng để đánh giá mức độ thành công của việc mà học sinh đã làm — việc học tập. Sau khi chấm điểm và trả lại cho học sinh, có thể vứt bỏ bài viết.

Gen AI cho phép học sinh tạo ra sản phẩm mà không cần phải làm việc. Thay vì đọc và hiểu các văn bản nguồn khó, họ có thể yêu cầu chatbot tạo ra các bản tóm tắt đơn giản. Thay vì tổng hợp nhiều ý tưởng và quan điểm khác nhau thông qua tư duy phối hợp, họ có thể yêu cầu chatbot đưa ra bản tổng hợp chung. Và thay vì thể hiện (và tinh chỉnh) tư duy của mình thông qua việc tạo ra các câu và đoạn văn, họ có thể yêu cầu bot đưa ra bản thảo đầu tiên hoặc thậm chí là bản thảo cuối cùng. Bài viết mà sinh viên nộp không còn cung cấp bằng chứng về việc học tập mà nó đòi hỏi. Nó là sự thay thế cho việc học. (**)

Trong một bài báo gần đây trên Chronicle of Higher Education, Clay Shirky, một nhà phân tích phương tiện truyền thông số giàu kinh nghiệm, hiện là Phó hiệu trưởng phụ trách AI và Công nghệ trong Giáo dục tại Đại học New York, đã dựa trên công trình nghiên cứu sâu rộng của mình với các giáo sư và sinh viên để giải thích cách thức mà quá trình mới này đang làm xói mòn một trong những nền tảng của giáo dục:

Mỗi năm, khoảng 15 triệu sinh viên đại học tại Hoa Kỳ tạo ra các bài viết và bài kiểm tra dài tới hàng tỷ từ. Trong khi đầu ra của bất kỳ khóa học nào cũng là bài làm của sinh viên — bài luận, bài kiểm tra, dự án nghiên cứu, v.v. — thì sản phẩm của các khóa học đó đều là trải nghiệm của sinh viên. “Học tập đến từ những gì sinh viên làm và nghĩ,” như nhà lý thuyết giáo dục vĩ đại Herbert Simon đã từng lưu ý, “và chỉ là kết quả của những gì sinh viên làm và nghĩ.” . . .

Tính hữu ích của bài tập viết dựa trên hai giả định: Giả định đầu tiên là để viết về một điều gì đó thì sinh viên phải hiểu chủ đề và sắp xếp các suy nghĩ của mình. Giả định thứ hai là việc chấm điểm bài viết của sinh viên tương đương với việc đánh giá nỗ lực và suy nghĩ mà sinh viên đã bỏ ra. Vào cuối năm 2022, logic của đề xuất này, tuy chưa bao giờ là tuyệt đối, đã bắt đầu sụp đổ hoàn toàn. Giờ đây, bài viết mà sinh viên tạo ra và trải nghiệm mà họ có có thể được tách rời, cũng dễ dàng như việc gõ một prompt. Điều đó có nghĩa là, giờ đây việc chấm điểm bài viết của sinh viên có thể không liên quan đến việc đánh giá những gì sinh viên đã học để hiểu hoặc diễn đạt.

Công việc học tập vốn dĩ phải khó — nếu không có thử thách, tâm trí sẽ không học được gì, và việc cố gắng giảm hoặc tránh nó không phải là điều gì mới. Học sinh dưới sức ép thời gian luôn tìm lối tắt (CliffsNotes đã xây dựng một doanh nghiệp phục vụ họ), và học sinh vô đạo đức luôn tìm cách gian lận. Nhưng Gen AI là một thứ gì đó khác biệt, không chỉ về quy mô mà còn về bản chất. Tốc độ, tính dễ sử dụng, tính linh hoạt và quan trọng nhất là việc áp dụng rộng rãi của AI trong toàn xã hội đang khiến việc tự động hóa đọc và viết và bỏ qua việc học trở nên bình thường và thậm chí là cần thiết. Vật lộn với các từ ngữ và các ý tưởng mà chúng bao hàm đang bắt đầu trở nên lỗi thời và thậm chí là ngớ ngẩn, giống như việc vật lộn để định hướng trong thành phố bằng bản đồ giấy. Tại sao phải bận tâm, khi một cỗ máy có thể làm những việc nặng nhọc thay bạn?

Điều mà AI thường tạo ra là một ảo tưởng về việc học. Học sinh có thể viết bài luận tốt hơn bằng chatbot so với khi tự mình làm, nhưng cuối cùng lại học được ít hơn. Vấn đề dường như không chỉ giới hạn ở các bài tập viết. Một nghiên cứu sâu rộng năm 2024 của Đại học Pennsylvania về tác động của AI đối với học sinh trung học toán đã phát hiện ra, như các tác giả của nghiên cứu đã viết trong một bài báo sắp ra mắt của PNAS, “việc tiếp cận GPT-4 cải thiện đáng kể kết quả [được đo bằng điểm số]”, nhưng khi quyền tiếp cận công nghệ bị tước đi, thì “học sinh lại có kết quả kém hơn những học sinh chưa bao giờ được tiếp cận công nghệ đó”. Được trang bị Gen AI, một học sinh hạng B có thể tạo ra tác phẩm hạng A trong khi thực tế trở thành học sinh hạng C. (***)

Một hậu quả trớ trêu của việc mất khả năng học là nó ngăn cản học sinh sử dụng AI một cách thành thạo. Viết một lời nhắc tốt đòi hỏi phải hiểu biết về chủ đề đang được khám phá. Người nhắc cần biết bối cảnh của lời nhắc. Sự phát triển của loại hiểu biết đó chính xác là điều mà sự phụ thuộc vào AI cản trở. Giáo sư lịch sử Timothy Burke của Swarthmore viết: “Hiện tại và trong tương lai gần, để có thể triển khai Gen AI một cách hữu ích nhất trong nghiên cứu và biểu đạt, thì trước đó bạn phải có sẵn hiểu biết sâu rộng”, nhưng cách công nghệ này đang được sử dụng trên thực tế “đang làm đoản mạch một cách thô bạo các quy trình mà qua đó người ta thu nhận được đủ kiến ​​thức và khả năng biểu đạt để có thể sử dụng hết tiềm năng của Gen AI”. Hiệu ứng xóa kỹ năng của công cụ này còn mở rộng đến việc sử dụng bản thân công cụ đó.

Shirky cảm nhận được “nỗi buồn” ngày càng tăng ở học sinh khi họ ngày càng phụ thuộc vào AI. Họ cảm thấy bắt buộc phải sử dụng công nghệ mặc dù biết rằng nó đang làm giảm khả năng học tập của họ — và tước đi những khả năng trí tuệ mà việc học mở ra, tước đi sự thỏa mãn khi làm được hoặc nắm bắt được điều gì đó khó. Ông trích dẫn một số sinh viên đại học:

“Tôi trở nên lười biếng hơn. AI giúp việc đọc dễ dàng hơn, nhưng nó dần khiến não tôi mất khả năng tư duy phản biện hay khả năng hiểu các từ.”

“Khi làm bài tập tôi thực sự không thể rời Chat thậm chí chỉ 10 giây. Tôi ghét thứ mà mình đã trở thành vì tôi biết rằng mình KHÔNG HỌC ĐƯỢC GÌ, nhưng giờ tôi đã tụt hậu quá xa để có thể vượt qua mà không sử dụng nó… động lực của tôi đã mất.”

“Mọi người đều làm vậy.”

Chúng ta đã tập trung vào chuyện học sinh sử dụng AI để gian lận. Điều chúng ta nên quan tâm hơn là cách AI lừa dối học sinh.

(*) Tôi khám phá bằng chứng này trong cuốn sách của mình về tự động hóa, The Glass Cage.

(**) Người ta có thể lập luận rằng, khi áp dụng Gen AI, học sinh đang góp phần đưa ra kết luận hợp lý cho một xu hướng đã kéo dài trong giáo dục và được cha mẹ, chính trị gia và quản lý trường học khởi xướng: nhấn mạnh các biện pháp định lượng về kết quả hơn là bản thân việc học.

(***) Chu kỳ phụ thuộc này có lợi cho các công ty AI. Vào tháng 3, với bằng chứng về tác động phá hoại của AI đối với giáo dục ngày càng tăng, OpenAI đã thông báo rằng họ sẽ cung cấp cho học sinh quyền truy cập miễn phí vào phiên bản cao cấp ChatGPT Plus cho đến hết năm học. Đối với các công ty AI, học sinh không phải là người học, mà là khách hàng.