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
Thiết bị được tắt cuối tuần trước là bộ thí nghiệm Hạt tích điện năng lượng thấp (LECP), vốn hoạt động gần như xuyên suốt từ khi phóng Voyager 1 đến nay. Mục đích của thí nghiệm là đo lường các hạt tích điện năng lượng thấp từ hệ Mặt Trời và yếu tố khác như ion, electron, tia vũ trụ.
Quyết định tắt LECP không phải ngẫu nhiên. Các kỹ sư NASA đã thống nhất từ nhiều năm trước về thứ tự tắt những thiết bị trên Voyager 1 nhằm bảo tồn nguồn năng lượng hạt nhân đang cạn kiệt của con tàu. Thiết bị LECP của tàu "song sinh" Voyager 2 đã tắt từ tháng 3 năm ngoái.
Vì Voyager 1 đang cách Trái Đất hơn 24 tỷ km, là vật thể nhân tạo xa xôi nhất, chuỗi lệnh để tắt thiết bị mất khoảng 23 giờ mới chạm đến con tàu. Quá trình tắt cũng cần khoảng 3 giờ 15 phút để hoàn thành. Một phần của LECP, động cơ nhỏ quay cảm biến theo vòng tròn để rà quét mọi hướng, vẫn hoạt động. Bộ phận này tiêu thụ rất ít năng lượng, chỉ 0,5 W, và việc giữ nó hoạt động sẽ giúp nhóm phụ trách có cơ hội tốt nhất để bật lại thiết bị trong tương lai nếu tìm thấy nguồn năng lượng bổ sung.
"Tắt một thiết bị khoa học không phải là điều ai cũng muốn, nhưng đó là lựa chọn tốt nhất hiện tại. Nhóm nghiên cứu vẫn tập trung vào việc duy trì hoạt động của cả hai tàu Voyager lâu nhất có thể", Kareem Badaruddin, quản lý nhiệm vụ Voyager tại Phòng thí nghiệm Sức đẩy Phản lực (JPL) thuộc NASA, chia sẻ.
Theo Kareem, Voyager 1 còn hai thiết bị khoa học đang hoạt động dùng để ghi nhận sóng plasma và đo từ trường. Chúng vẫn chạy rất tốt, thường xuyên gửi về dữ liệu từ vùng không gian mà chưa tàu vũ trụ nhân tạo nào khác khám phá.
Voyager 1 phóng lên không gian năm 1977, rời khỏi hệ Mặt Trời ngày 25/8/2012, khi đi qua Heliopause - vùng tập trung hạt tích điện đánh dấu ranh giới ngoài cùng của không gian xung quanh Mặt Trời. Cùng phóng vào năm 1977 là tàu "song sinh" Voyager 2, rời hệ Mặt Trời năm 2018. Bộ đôi này sử dụng năng lượng hạt nhân, trang bị 10 thiết bị khoa học giống nhau và hiện là những vật thể nhân tạo duy nhất đến được không gian liên sao, đồng nghĩa dữ liệu mà chúng thu thập là độc nhất vô nhị.
Nếu bạn từng phát ngán với việc ChatGPT luôn trả lời bằng những danh sách gạch đầu dòng dài dằng dặc, lạm dụng biểu tượng cảm xúc (emoji) quá đà hoặc tệ nhất là tự bịa ra thông tin không có thật, thì bản cập nhật GPT-5.5 Instant chính là câu trả lời mà bạn mong đợi. OpenAI đã âm thầm thay đổi cách hành xử của AI này, biến nó thành một trợ lý điềm tĩnh và hiệu quả hơn.
Điểm nhấn đáng chú ý nhất của GPT-5.5 Instant chính là việc giảm tới 52,5% các tuyên bố sai sự thật (hallucination) trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế, luật pháp và tài chính. Bên cạnh đó, mô hình mới này còn cho thấy bước tiến vượt bậc trong khả năng lập luận hình ảnh, giải toán và các bộ môn khoa học.
Đặc biệt, OpenAI đã bỏ qua phiên bản 5.4 để tiến thẳng lên 5.5, mang đến một tông giọng hội thoại tự nhiên hơn. ChatGPT giờ đây không còn cố gắng gây ấn tượng với người dùng bằng những câu từ sáo rỗng hay những câu hỏi gợi mở thừa thãi ở cuối mỗi câu trả lời.
Bên cạnh đó, còn có thêm một tính năng hữu ích khác vừa xuất hiện là 'Memory Sources'. Giờ đây, ChatGPT không chỉ sử dụng ngữ cảnh từ các cuộc trò chuyện cũ, tệp tin đã tải lên hay tài khoản Gmail kết nối để cá nhân hóa câu trả lời, mà còn cho phép người dùng 'soi' kỹ các nguồn dữ liệu đó.
Khi một câu trả lời được cá nhân hóa, bạn có thể nhấn vào nút 'Sources' để xem AI đã lấy thông tin từ đâu. Nếu ChatGPT nhớ sai địa chỉ nhà hay sở thích, bạn hoàn toàn có thể đính chính hoặc xóa bỏ thông tin cũ ngay lập tức thông qua menu ba chấm. Điều này mang lại sự minh bạch chưa từng có trong việc quản lý dữ liệu cá nhân trên nền tảng AI.
Hiện tại, GPT-5.5 Instant đã sẵn sàng cho tất cả người dùng, kể cả tài khoản miễn phí. Tuy nhiên, các tính năng cá nhân hóa nâng cao (kết nối Gmail, tệp tin) sẽ ưu tiên triển khai cho gói Plus và Pro trước khi phổ cập rộng rãi trong vài tuần tới.
NASA ra mắt Kính viễn vọng Không gian Nancy Grace Roman tại Trung tâm Bay Vũ trụ Goddard hôm 21/4. Tiếp theo, kính viễn vọng sẽ được vận chuyển đến địa điểm phóng, Trung tâm Vũ trụ Kennedy ở Florida, để tiến hành các thử nghiệm cần thiết.
Kính Roman dự kiến phóng sớm nhất vào tháng 9, sớm hơn 8 tháng và tiết kiệm chi phí hơn so với kế hoạch. NASA chọn tên lửa Falcon Heavy của SpaceX để đưa phương tiện này lên vũ trụ. Đến nay, tên lửa hạng nặng cao 70 m này đã phóng 11 lần, đạt tỷ lệ thành công 100%.
Sau khi tách khỏi tên lửa và bay vào không gian, Roman sẽ hướng đến Điểm Lagrange 2 (L2), một điểm ổn định cách Trái Đất khoảng 1,6 triệu km. Vị trí này rất được ưa chuộng vì giúp phương tiện vũ trụ tránh được sức nóng của Mặt Trời, đồng thời vẫn dễ liên lạc với trung tâm điều khiển.
Được đặt tên theo Nancy Grace Roman, trưởng bộ phận thiên văn đầu tiên của NASA và cũng là người phụ nữ đầu tiên giữ vị trí điều hành tại cơ quan này, kính viễn vọng mới hứa hẹn trở thành công cụ quý giá trong hành trình tìm hiểu bản chất vũ trụ. Nó sẽ gia nhập hàng ngũ những "đôi mắt" mạnh mẽ khác của nhân loại trên bầu trời như kính viễn vọng không gian James Webb, SPHEREx, Euclid và Hubble.
"Tôi rất hy vọng những phát hiện khoa học thú vị nhất từ kính Roman sẽ là điều chúng ta không ngờ tới, không thể đoán trước, nhưng sẽ đặt ra những câu hỏi sâu sắc mới cho các sứ mệnh tương lai giải đáp", Julie McEnery, nhà khoa học cấp cao của dự án kính Roman, chia sẻ hôm 21/4.
Theo NASA, gương chính của Roman rộng khoảng 2,4 m, tương đương gương của Hubble, nhưng kính viễn vọng mới có thể chụp ảnh vùng trời lớn hơn ít nhất 100 lần. "Khả năng khảo sát của nó nhanh gấp hơn 1.000 lần so với Hubble và có thể lập bản đồ diện tích bầu trời lớn hơn 200 lần. Những gì Hubble cần 2.000 năm để xử lý, Roman có thể làm trong một năm. Hình ảnh nó chụp được sẽ lớn đến mức không có màn hình nào hiện nay đủ lớn để hiển thị", Jared Isaacman, Giám đốc NASA, cho biết.
Xuyên suốt hơn 35 năm hoạt động, kính Hubble đã thu thập khoảng 400 terabyte dữ liệu. Trong khi đó, khi đi vào hoạt động đầy đủ, Roman dự kiến mang lại 500 terabyte dữ liệu mỗi năm.
Các kính viễn vọng quan sát vũ trụ ở bước sóng ánh sáng khác nhau. Roman được hiệu chỉnh đặc biệt để chụp ảnh vũ trụ trong ánh sáng khả kiến và cận hồng ngoại, James Webb chuyên về quan sát hồng ngoại, Hubble có thể quan sát hồng ngoại một phần nhưng chủ yếu là ánh sáng khả kiến và cực tím. Việc đa dạng hóa này rất quan trọng, cho phép giới khoa học nghiên cứu nhiều vật thể và khía cạnh khác nhau của cùng một vùng trời.
So với kính James Webb, hình ảnh của Roman sẽ rộng hơn 50 lần nhưng nông hơn vì không cần quan sát không gian quá sâu. Roman có thể ghi lại những sự kiện diễn ra trong thời gian rất ngắn, ví dụ chớp sóng vô tuyến (FRB), tạo điều kiện cho giới khoa học chứng kiến những vụ nổ siêu tân tinh ngoạn mục, sao neutron va chạm và hiện tượng dễ bỏ sót khác ngay khi chúng xảy ra.
Nhờ trường nhìn rộng, Roman có thể nhanh chóng chụp ảnh hàng loạt thiên hà để tạo ra những hình ảnh 3D chi tiết về vũ trụ, hé lộ chuyển động của các thiên hà cũng như cách vũ trụ giãn nở. "Đây là những chìa khóa để giải mã bản chất cơ bản của vật chất tối, năng lượng tối và cấu trúc vũ trụ", McEnery nói.
Ngoài ra, Roman cũng trang bị một số thiết bị khoa học đặc biệt, ví dụ kính chặn ánh sáng chói từ những mặt trời xa xôi, cho phép chụp ảnh trực tiếp ngoại hành tinh. NASA cho biết, kính chắn sáng này có thể phát hiện những hành tinh mờ hơn ngôi sao của chúng tới 100 triệu lần. Khả năng này được đánh giá là tốt gấp 100-1.000 lần các kính chắn sáng không gian hiện nay.
