Đại học cần trang bị cho sinh viên kỹ năng đánh giá AI để chủ động tương lai

Trong khi đó, nhiều trường đại học, với thái độ thận trọng, thậm chí cấm đoán việc ứng dụng AI trong giảng dạy, vô tình cách ly công nghệ này khỏi những người sẽ cần hiểu và vận dụng nó nhất. Điều này làm dấy lên tranh luận về cách tốt nhất để các trường chuẩn bị cho sinh viên đối mặt với thế giới do AI tái định hình.

Satya Nadella, Giám đốc điều hành Microsoft, đã mô tả một phương pháp gọi là "vòng lặp" - nơi một tổ chức kết hợp chuyên môn của mình với AI, liên tục đánh giá hiệu quả công cụ AI để phục vụ mục tiêu cụ thể của tổ chức. Các mô hình AI được thử nghiệm, tối ưu lặp đi lặp lại, nhằm giúp tổ chức chủ động hiểu được giá trị và cách tận dụng AI thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào nhà phát triển AI.

Phương pháp này giúp các doanh nghiệp có được chủ quyền mới trước nguy cơ bị nhà cung cấp AI khai thác dữ liệu, đánh cắp lợi thế cạnh tranh hoặc trở nên lỗi thời. Nếu tổ chức có thể thay thế một mô hình AI bằng mô hình khác trong quy trình làm việc mà không mất đi giá trị, điều đó chứng tỏ họ đã đạt được sự chủ quyền về AI.

Andrew Hall, giáo sư kinh tế chính trị tại Trường Quản trị Kinh doanh Stanford, đã thử nghiệm mô hình này trong lớp học của mình. Ông nhấn mạnh hai lợi ích chính: giúp sinh viên xây dựng kỹ năng đánh giá kết quả AI một cách hệ thống, thay vì phụ thuộc vào kết quả AI không phản biện, đồng thời tạo cơ hội cho họ đặt các mô hình AI dưới sự giám sát cá nhân.

Trong một buổi học, ông đã giới thiệu công cụ "đánh giá độc tài" (dictatorship eval) - một tập hợp các câu hỏi dùng để kiểm tra mức độ hỗ trợ của AI với kịch bản một nhà độc tài tiềm năng. Công cụ này hiện đã được Anthropic đưa vào bộ tài liệu quản lý rủi ro của họ, thể hiện cách AI phản ứng dưới nhiều điều kiện khác nhau.

Sau đó, sinh viên được yêu cầu tạo công cụ đánh giá riêng theo lĩnh vực mình quan tâm. Chỉ trong ba tiếng đồng hồ, từng sinh viên với tài khoản Claude đã hoàn thành công cụ riêng, kèm theo trang web thể hiện kết quả đánh giá các mô hình AI khác nhau dựa trên tiêu chí của họ.

Các dự án của sinh viên phản ánh đam mê và lĩnh vực riêng biệt của từng người. Một sinh viên Brazil đánh giá AI dựa trên khả năng trả lời chính xác các câu hỏi liên quan đến bầu cử tổng thống sắp tới ở Brazil. Một người khác đo lường mức độ phản kháng hay xu hướng nịnh bợ của các mô hình khi người dùng thách thức. Có sinh viên kiểm tra sự khác biệt trong phản hồi bằng tiếng Anh và tiếng Myanmar theo các câu hỏi văn hóa. Lớp học đã tạo ra 24 bảng xếp hạng theo các tiêu chí khác nhau, từ giải đố logic đến xử lý vấn đề cá nhân, thể hiện sự tiến bộ vượt bậc so với mức độ phát triển cách đây một năm.

Dù vậy, việc yêu cầu sinh viên tạo công cụ đánh giá không đồng nghĩa với việc họ sẽ thành công hoàn toàn. Ngay cả những chuẩn đánh giá dùng trong ngành AI cũng không phải lúc nào cũng vững chắc. Ví dụ, khi OpenAI kiểm tra SWE-bench, bộ kiểm tra khả năng xử lý phần mềm của mô hình ngôn ngữ lớn, họ phát hiện gần 60% các trường hợp kiểm tra chứa lỗi, khiến những đáp án đúng bị đánh giá sai.

Do đó, giáo sư Hall mong muốn mỗi sinh viên rời đại học đều có ít nhất một sản phẩm đánh giá khả năng của các hệ thống AI sẽ ảnh hưởng đến cuộc sống họ. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa AI phải xuất hiện trong mọi lớp học. Ông lưu ý rằng để tạo ra công cụ đánh giá hiệu quả, sinh viên cần có kiến thức và sự hiểu biết sâu sắc về lĩnh vực mình đánh giá.

Vì thế, vẫn cần những khóa học không có AI để phát triển tư duy phản biện truyền thống, song song với các môn học giúp sinh viên làm chủ và kiểm soát AI. Nếu không, thế hệ tương lai sẽ trở thành người tiêu thụ các kết quả AI một cách thụ động, hoàn toàn lệ thuộc vào các công ty phát triển sản phẩm.

Để mở rộng ứng dụng, năm tới giáo sư Hall dự định giảng dạy phương pháp "vòng lặp" không chỉ cho sinh viên đại học mà còn cả các nhóm điều hành và học viên MBA. Ông hy vọng ý tưởng này sẽ được lan rộng vượt ra ngoài Stanford, giúp thu hẹp khoảng cách giữa những người có khả năng kiểm soát AI và những người không làm được.

Vị giáo sư trích dẫn lời James Madison năm 1822, nhấn mạnh rằng người muốn làm chủ vận mệnh của mình phải được trang bị sức mạnh từ tri thức. "Vòng lặp" chính là cách thức hiện đại để con người kiểm soát công nghệ và giữ quyền trên tương lai của mình.

Bài viết được biên tập với sự hỗ trợ của công cụ trí tuệ nhân tạo (AI), tổng hợp từ các nguồn tin dẫn bên dưới và đã qua kiểm duyệt của toà soạn Quang Minh Việt Nam.