Đố biết tiêu đề nói tới câu hỏi nào

2 ngày cuối tuần này thiệt sự nổ não với bộ talk space và panel discussion của Science Fair năm nay 👏👏👏 Quá tiếc là mình không xem được performance nên bỏ lỡ phần human cô đặc nhất, và biết đâu cảm xúc cao trào nhất của chương trình 😭 Nhưng không sao, là một người tuyệt đỉnh i mô thì mình vẫn có nhiều cảm xúc với 8 tiếng pót cát phiên bản có tương tác với diễn giả.

Nên hậu quả là bài này ra đời.

Mỗi session là một góc nhìn về AI từ các lĩnh vực khác nhau. Thì trong giáo dục, luôn được giáo viên nhắc đến là câu chuyện ứng phó với tình trạng sinh viên làm bài tập bằng AI và khuyến nghị sinh viên cách sử dụng AI (mà họ cho là) hiệu quả.

Ngay từ session đầu tiên, mình đã nhảy câu hỏi:

Sao không ai hỏi vì sao sinh viên lại dùng AI?

Có phải vì class assignment là loại nhiệm vụ không vui, không có payoff? Nếu hỏi bạn nào có chơi game đi, thì bạn đó có dùng AI để chơi thay bạn không? Đã thích game thì chẳng phải thử thách càng khó, giải được càng vui hay sao?

Chơi thì làm nhiệm vụ trò chơi còn học thì làm nhiệm vụ học tập. Người học phải xử lý thông tin cộng với thể hiện kết quả xử lý, chắc chắn nhọc nhằn. Nếu không chuyển tải tư duy cho AI thì sẽ cần rất nhiều năng lượng để làm bài tập. Mà năng lượng sinh ra từ động lực, còn động lực thì từ nhu cầu, từ những điều có ý nghĩa với cá nhân mỗi người.

Ví dụ, có chị giảng viên chia sẻ cách chị dùng và thấy hiệu quả. Chị chứng minh 72% kết quả AI đưa ra là giống nhau cho cùng một câu hỏi, từ đó khơi gợi nhu cầu độc bản để các bạn sinh viên tự mình làm bài tập. Anh Tuệ, diễn giả cùng session, bổ sung góc nhìn là: Độc bản nhưng với giáo viên nào? Chứng tỏ bản thân làm gì nếu tôi không có gì vui vẻ với người đó? Vậy nên, người ta (trong trường ảnh dạy) sẽ quan tâm khả năng của giáo viên trong việc hình thành mối quan hệ với người học.

Điều anh Tuệ nói, mình thực chứng được trong chính trải nghiệm cá nhân luôn. Mình đang đi học văn bằng 2 Nhân học, trong ba lô là một mẩu bánh mì và tình yêu học tập to to. Trong học kì này, nhờ có tương quan so sánh mà mình để ý thấy sự khác biệt. Với môn mình thích, kể cả có dùng thì mình chỉ cùng AI đọc hiểu tài liệu khó, đọc được nhiều nguồn, nhưng mình sẽ đi xa hơn: nhờ AI tìm chỉ ra trích dẫn trong tài liệu để mình tự vào nguồn đọc; thậm chí, tự làm timeline concept map để hiểu kỹ hơn, sau này tiện mapping với timeline các lĩnh vực khác. Môn còn lại, tuy được nghe hiểu lý do cần học môn này và vẫn enjoy một vài kiến thức mới, nhưng làm bài tập thì mình vẫn dùng AI phần lớn, chỉ fact check lại thôi.

Tiếp tục chẻ nhỏ hơn nữa. Trong cùng một assignment cũng sẽ có task mình vẫn thích tự làm. Vậy thì,

vì sao có task mình sẵn sàng để cho AI làm, và ngược lại, có task dù AI có làm được, mình cũng không để cho AI làm?

Câu trả lời từng nghe mà đến giờ mình vẫn còn thấy hợp lý: sẽ dễ chấp nhận hơn nếu thứ AI tạo ra mang tính utility – theo mình hiểu là tính tiện ích – chức năng. Điều này có thể lý giải vì sao giới business, IT, mọi người dùng AI nhoay nhoáy, còn phía thực hành nghệ thuật lại kháng cự ít nhiều. Kể cả trong nội tại một người cũng có cảm giác khác nhau cho những nhóm công việc khác nhau.

Nếu sử dụng góc nhìn đó để nhận định việc sinh viên khoán bài tập cho AI thì phải chăng, assignment đang được nhìn nhận chỉ là “utility”?

Ngoài task đi học, task công việc mình vẫn thoải mái dùng AI, đến lúc viết cá nhân thì mình không muốn AI đụng vô xíu nào, kể cả chèn cảnh minh họa. Tương tự, mình thấy đồng nghiệp dùng AI trong nhiều tác vụ nhưng rất không thích hình AI. Rồi gần đây mình mới dùng AI để research kiến thức, nhưng mình sẽ cầm cái hiểu đó, tự sử dụng, biến hóa, sáng tạo theo cách mình muốn. Trong buổi Artist talk, có bạn artist kể cách bạn dùng AI thì mình thấy cũng như vậy.

Session cuối cùng là góc nhìn của các bạn artist. Mình chỉ mới tiếp xúc với các bạn artist trong buổi talk (again, tiếc quáaa) nhưng mình đã cảm nhận được tình yêu với loại hình nghệ thuật mà các bạn đang theo đuổi. Thích nhất là, một bạn dancer trong lúc các bạn khác đang chia sẻ thì bạn tự làm động tác minh họa (thiết nghĩ trong talkshow có nên bắt dancer ngồi) cho một vài lời kể. Và tình yêu còn được thể hiện qua thái độ chẳng hề hấn gì khi lâu lâu AI lại “jump scare” đột phá gì đó.

Không biết là vô tình hay chủ ý khi xếp buổi talk với artist ở cuối chương trình, để sau khi nghe xong, mình được xốc lại tinh thần, để có được lasting effect lật ngược lại góc nhìn của các buổi trước, và để, nói hơi quá là, học được thái độ trước AI của những bạn tự tin làm điều các bạn thích.

Và bởi vì, mình thích Science Fair nên mình đã không nhờ AI phân tích mà tự mình detect và nối điểm. Bẹo hình bẹo dạng đầu tiên (lỡ sau này có thêm hay thay đổi, ai biết được) hiện lên là

giằng co với AI chi, quan trọng là mình thích gì ấy nhỉ, và mở rộng hơn, mình có dám hành động như một người thích làm điều đó hay không.

Cám ơn, chúc mừng, lùng tùng leng keng khen nội dung The Too Blue Scientist đã curate hay nức lòng như một triển lãm nghệ thuật.

 

Link gốc của Phương Bảo: https://substack.com/home/post/p-219891499