Vì sao Jensen Huang cho rằng trẻ quên toán cơ bản vì AI có thể không đáng ngại

CEO Nvidia Jensen Huang thừa nhận AI có thể giúp học sinh làm bài tập nhanh hơn trong khi khiến các em yếu đi ở những kỹ năng cần tự vận dụng khi không có công cụ hỗ trợ. Nhưng ông không xem đó nhất thiết là một tổn thất phải tránh bằng mọi giá: theo ông, xã hội có thể đánh đổi một số năng lực cũ để con người làm việc ở cấp độ cao hơn. Chính cách nhìn này khiến nhiều người lo rằng kỹ năng nền tảng của trẻ đang bị xem như một cái giá có thể chấp nhận.248

Bài tập nhanh hơn, nhưng kết quả thi đi xuống

Trong chương trình The Ezra Klein Show, nhà báo Ezra Klein nhắc đến một nghiên cứu tại Trung Quốc theo dõi hơn 26.000 học sinh từ lớp 7 đến lớp 12. Theo những kết quả ông nêu, việc tiếp cận AI giúp điểm bài tập tăng 18% và thời gian hoàn thành giảm 30%; đổi lại, điểm thi hàng tháng giảm trong những tháng tiếp theo, còn kết quả ở các kỳ thi có tính quyết định cũng đi xuống khi theo dõi lâu hơn.123

Huang không bác bỏ khả năng học sinh nhớ bài kém hơn. Khi Klein hỏi về việc trẻ ngày càng quên bảng cửu chương, căn bậc hai hay phép chia dài, Huang đáp rằng ông không chắc điều đó có quan trọng hay không: nếu công cụ làm được những phép tính ấy, có thể con người sẽ phát triển những kỹ năng khác.410

Điểm gây tranh cãi không chỉ nằm ở việc một phép tính có thể được giao cho máy hay không. Các kỹ năng nền tảng cũng giúp người học tự kiểm tra câu trả lời và tiếp tục học những nội dung phức tạp hơn. Nghiên cứu được nêu trong cuộc phỏng vấn ghi nhận cả lợi ích trước mắt lẫn kết quả học tập kém hơn về sau, nhưng riêng những con số đó chưa đủ để kết luận mọi cách dùng AI trong giáo dục đều gây ra tác động giống nhau.23

“Tư duy hệ thống” có bù được kỹ năng bị mai một?

Huang cho rằng khi AI đảm nhận một số việc thường lệ, con người có thể mất đi một phần sự khéo léo trong tư duy chi tiết nhưng giỏi hơn ở việc kết nối công cụ, con người và các bước công việc để giải quyết vấn đề lớn. Ông gọi đó là tư duy hệ thống, đồng thời nhận xét kỹ sư ngày nay có năng lực này tốt hơn thế hệ của ông khi mới ra trường.417

Ông cũng dùng trải nghiệm cá nhân để minh họa rằng không phải thông tin nào con người quên đi cũng là mất mát đáng kể: Huang nói mình dựa vào công nghệ cho một số việc nhớ lại thường ngày, kể cả thông tin như địa chỉ.412 Với những người chỉ trích, ví dụ ấy làm lộ ra khoảng cách giữa việc một người trưởng thành có thể dựa vào công cụ và việc trẻ em chưa kịp hình thành kỹ năng nền tảng đã giao phần luyện tập cho AI.

Đây là bất đồng về cách cân nhắc lợi ích và rủi ro, chứ không phải bằng chứng Huang muốn trẻ em chịu thiệt hại. Nhưng giả định rằng năng lực mới sẽ bù lại những kỹ năng cũ bị mất vẫn cần được kiểm chứng; tốc độ làm bài cao hơn, tự nó, chưa chứng minh được điều đó.24

Huang bác bỏ cảnh báo thảm họa, nhưng nói AI vẫn cần giới hạn

Trong cùng cuộc trò chuyện, Huang phản đối cảnh báo của Geoffrey Hinton về nguy cơ AI gây thảm họa cho xã hội, cho rằng những dự báo như vậy là vô trách nhiệm nếu không có cơ sở khoa học và nghiên cứu vững chắc. Ông lập luận rằng gây hoang mang không mặc nhiên là có ích cho xã hội.717

Dù vậy, ông không nói các công ty AI nên được miễn trách nhiệm. Huang cho rằng phòng thí nghiệm không nên tung ra sản phẩm nếu chưa thể kiểm soát chúng; ông cũng nói các công ty AI không nên được miễn những quy định thông thường về trách nhiệm pháp lý hay chống độc quyền.19 Sự khác biệt nằm ở chỗ ông nhấn mạnh bằng chứng và biện pháp kỹ thuật, trong khi những người lo ngại AI muốn đặt nặng hơn khả năng phòng ngừa trước khi rủi ro thành hiện thực.

Ai chịu chi phí trong lúc chờ đợi lợi ích?

Cùng kiểu lập luận về sự đánh đổi xuất hiện khi Huang bàn đến năng lượng và khí hậu. Ông nhìn nhận AI có thể góp phần giải quyết vấn đề khí hậu về lâu dài, dù việc đáp ứng nhu cầu năng lượng trước mắt có thể kéo theo chi phí và tác động đáng kể. Những người chỉ trích phản bác rằng không thể chỉ đánh giá lời hứa tương lai mà bỏ qua những người đang chịu ảnh hưởng của ô nhiễm và biến đổi khí hậu hôm nay.

Với giáo dục cũng vậy: viễn cảnh con người biết phối hợp với AI và xử lý những vấn đề lớn hơn có thể hấp dẫn, nhưng trẻ em đang học toán phải sống với kết quả của việc học ngay lúc này. Mối lo không phải là mọi phép tính đều phải làm bằng tay mãi mãi, mà là chưa rõ những năng lực mới có thực sự bù đắp được phần nền tảng bị bỏ lỡ hay không.