Mọi người đều nghĩ trường học sẽ buộc phải thay đổi từ gốc đến ngọn vì AI.
Nhưng ChatGPT ra đời đã ba năm rưỡi, giáo dục hầu như chẳng đổi thay.
Tháng 5 năm nay, Altman trở về ngôi trường cũ Stanford, đứng trên bục giảng lớp CS153, thừa nhận sai lầm:
Đây là một dự đoán sai của tôi.
Và buông lời cứng rắn: Nếu không thay đổi, năng lực tư duy của con người sẽ suy giảm.
Không lâu trước đó, trên bục giảng của lớp CS153 tại Stanford, có người hỏi CEO OpenAI Sam Altman: Anh nghĩ sao về giáo dục?
Ông dừng lại một chút: "Tôi rất lo lắng. Tôi tưởng đến bây giờ, nó đã phải thay đổi rồi."
Sam Altman xuất hiện tại khóa học CS153 của Stanford nói về giáo dục thời đại AI, thừa nhận đã đánh giá thấp tốc độ thay đổi của hệ thống giáo dục. (Nguồn: Stanford Online)
Ba năm rưỡi trước khi ChatGPT mới ra mắt, Altman lúc đó cho rằng, học sinh sẽ gian lận trong một năm đầu, sau đó toàn bộ hệ thống giáo dục sẽ buộc phải tự tái cấu trúc, đào tạo ra những người biết tư duy hơn trước.
Tuy nhiên, ba năm rưỡi đã trôi qua, kịch bản không diễn ra như Altman dự đoán.
Về phía AI, từ GPT-3.5 chỉ biết viết văn bản, đã tiến hóa đến mức có thể chứng minh ngược lại những giả thuyết mà các nhà toán học hàng chục năm không giải quyết được.
Còn về phía trường học, vẫn dùng cùng một bộ công cụ cũ để kiểm tra học sinh: ghi nhớ, đáp án chuẩn, thi viết thuộc lòng.
Bài tập, thi cử, luận văn... mọi thứ vẫn y như cũ. Lật tung toàn bộ hệ thống giáo dục, ông không tìm thấy một sự thay đổi cấu trúc quan trọng nào.
Một người đã đặt cược đúng vào "Định luật Mở rộng Quy mô" (Scaling Law), lại sai lầm trong dự đoán về giáo dục.
Ông nói, đây là một trong những sai lầm dự đoán lớn nhất của mình trong những năm qua.
Một người luôn nhắc đến Trí tuệ Nhân tạo Phổ quát (AGI), lại đang lo lắng về lớp học.
Rốt cuộc ông ấy sợ điều gì?
Ông ấy tưởng trường học đã phải thay đổi từ lâu
Quay ngược thời gian về tháng 11/2022, ChatGPT vừa mới ra mắt.
Lúc đó, nhận định của Altman còn rất lạc quan:
Năm đầu tiên, học sinh sẽ dùng nó để gian lận, học không được gì; sau đó hệ thống giáo dục sẽ tự tái tạo, dạy học tốt hơn nhiều so với trước đây.
Theo như ông hình dung, giáo viên sẽ giao những dự án bắt buộc phải dùng đến AI, học sinh ngược lại phải động não nhiều hơn, nghĩ ra nhiều điều mới mẻ hơn.
Năm 2024, ông còn công khai lạc quan: Siêu trí tuệ sẽ mang đến cho mỗi người một gia sư riêng, giáo dục sẽ chuyển từ học vẹt sang giải quyết vấn đề, chuyển sang tư duy phản biện.
Kết quả, phía AI tiến hóa nhanh chóng từng bước một năm, còn phía giáo dục thì chẳng động đậy gì.
Thuê ngoài cho AI, đang làm rỗng tư duy phản biện
Sự đứt gãy này, mới là điều Altman thực sự lo ngại.
Ông nói, nếu tiếp tục dạy và đánh giá học sinh theo cách của "thế giới tiền AGI" đó, không chỉ khiến phương pháp này mất tác dụng, mà còn khiến con người "học không biết tư duy", dẫn đến tư duy phản biện dần dần teo đi.
Thuê ngoài tư duy cho AI, ban đầu chỉ là muốn tiết kiệm công sức.
Nhưng dùng thì tiến, không dùng thì thoái, phần năng lực não bộ chịu trách nhiệm cho tư duy độc lập, sẽ giống như cánh tay lâu ngày không dùng, âm thầm co lại và yếu đi, theo cách nói của Altman là - teo cơ (atrophy).
Đây chỉ là mối lo của Altman, hay đã là sự thật đang diễn ra?
Có nghiên cứu cho thấy, sau khi ChatGPT vào lớp học, điểm thi tháng rơi xuống khoảng 20% trong vòng nửa năm; điểm của các kỳ thi tuyển sinh quan trọng quyết định tương lai, lần lượt giảm 18% và 24%, và phải mất hai năm sau mới từ từ hiện rõ hậu quả này.
Điều có thể nói rõ hơn vấn đề, là một phân tích của Đại học California, Berkeley (UC Berkeley).
Trong hơn 500 nghìn mẫu điểm số, với các môn như viết và lập trình, điểm số sau thời điểm ChatGPT ra đời có xu hướng dịch chuyển lên trên rõ rệt, nhưng tăng toàn là điểm bài tập, điểm thi thì chẳng động đậy gì.
Đại học California, Berkeley phân tích hơn 500 nghìn điểm số: Sau khi ChatGPT ra mắt, tỷ lệ đạt A, A- trong các khóa học viết, lập trình tăng lên rõ rệt (màu xanh dương dương đáng kể), B+ trở xuống hầu như không thay đổi. (Nguồn: Chirikov/CSHE)
Tại sao? Đây là "thuê ngoài", không phải "học tập".
Một nghiên cứu khác bao phủ hàng triệu lần tương tác toán học ở Mỹ, trải dài mười năm cũng chỉ ra cùng một kết luận: chatbot xuất hiện, làm bài nhanh hơn, nhưng học được ít hơn.
Bài tập nộp ngày càng đẹp, nhưng đầu óc ngày càng trống rỗng.
Phục hưng giáo dục hứa hẹn, tại sao không đến
Bối rối, không chỉ mình Altman.
Thành viên đội kỹ thuật OpenAI Ryan Brewer đăng bài nói, mô hình lớn (LLM) thế mà không tạo ra một cuộc Phục hưng Giáo dục, khiến ông rất sốc:
Chẳng lẽ tôi không nên học một ngôn ngữ trong một tháng sao? Rốt cuộc chúng ta đã sai ở đâu?
Những nghi ngờ tương tự nhanh chóng lan truyền trên X: Trong tay nắm giữ công cụ học tập mạnh mẽ nhất lịch sử, tại sao gia sư AI cá nhân vẫn chưa đến được với mọi nhà, cuộc cách mạng giáo dục mãi chưa tới?
Câu trả lời không nằm ở công nghệ, mà ở quán tính của thể chế.
Hệ thống đánh giá của đại học, thi cử, luận văn, bài tập, hàng trăm năm nay đứng trên một tiền đề vô hình: những việc này tốn quá nhiều thời gian, không ai đi đường tắt.
AI xuất hiện, đã thay đổi tiền đề này.
Nhưng trường học vẫn dùng tiêu chuẩn của thời đại tiền AGI, để đo lường một lứa người mới đã lớn lên cùng AI, trong khi thực tế là thế hệ nguyên sinh ChatGPT đầu tiên, đã học đến lúc tốt nghiệp rồi.
Công cụ đổi đời chỉ cần một số phiên bản, thể chế đổi đời cần một thế hệ: Về mặt kỹ thuật đã sẵn sàng từ lâu, nhưng quy tắc vẫn dừng ở thời đại trước.
Một gia sư AI cá nhân không biết mệt mỏi 24/24, có thể dạy theo năng lực, rẻ đến mức gần như miễn phí, về lý thuyết hôm nay có thể trang bị cho mỗi đứa trẻ.
Nhưng nó mãi chưa đến, nguyên nhân thực sự đằng sau là tốc độ tự tái cấu trúc của hệ thống giáo dục.
Trong cùng bài phát biểu đó, Altman còn đưa ra một nhận định như vậy:
Từ lúc ChatGPT xuất hiện đến nay, ba năm rưỡi. Ngay cả khi AI chỉ đi tiếp dọc theo đường cong tương tự, thêm ba năm rưỡi nữa, những gì xã hội loài người có thể làm, sẽ hoàn toàn không cùng một quy mô với ngày hôm nay.
Với tốc độ phi mã theo cấp số nhân của công nghệ, khoảng cách giữa nó và giáo dục sẽ chỉ ngày càng nới rộng, cuối cùng phải được lấp đầy bởi thế hệ học sinh lúc này vẫn đang ngồi trong hệ thống thi cử, bài tập, đánh giá cũ kỹ.
Kỹ năng họ học, có thể vừa ra trường đã bị AI tiếp quản; năng lực phán đoán họ chưa rèn luyện, có thể cả đời khó bù đắp lại.
Đằng sau đó nợ lại, là "món nợ nhận thức" của một thế hệ.
Máy có thể viết, tại sao con người vẫn phải học
Vậy rốt cuộc nên dạy cái gì?
Câu trả lời của Altman hơi phản trực giác: Có những việc, máy móc rõ ràng có thể làm tốt hơn, con người vẫn phải tự tay làm một lần.
Ông kể ví dụ của chính mình.
Ông nói mình là kiểu người "tư duy thông qua viết lách", viết ra lượng lớn văn bản không bao giờ cho ai xem, chỉ để làm rõ một vấn đề, rất may mắn năm xưa đã học viết.
Lập trình cũng vậy, mã code AI có thể sinh ra trong một giây, nhưng quá trình tự tay dựng lên logic, rèn luyện là bộ não.
Nói thẳng ra, viết lách, lập trình giống như bài toán chứng minh thời đại máy tính: kết quả máy móc đã tính ra từ lâu, chúng ta vẫn bắt học sinh tự suy luận. Mục đích không phải là đáp án đằng sau vấn đề, mà là hai kỹ năng siêu việt "tư duy" và "học tập", và viết lách cùng lập trình, chính là công cụ để rèn luyện chúng.
Theo hướng suy nghĩ này, Altman chủ trương chuyển mục tiêu giáo dục từ "nhớ nhiều kiến thức hơn", sang "đặt ra câu hỏi tốt hơn"; từ thi trí nhớ, sang thi phán đoán, thi sáng tạo, thi năng lực thực sự liên ngành.
Mà cái gốc rễ của vấn đề, lại nằm ở hệ thống đánh giá.
Thi cử ngày nay vẫn đang thi cái gì?
Trí nhớ, đáp án chuẩn, một người hoàn thành bài thi đóng. Ba thứ này, đúng là những thứ AI giỏi nhất, có thể thay bạn làm nhất.
Khi trường học vẫn dùng thước đo "ai nhớ nhiều, ai trả lời chuẩn" để đánh giá học sinh, AI đã biến "nhớ nhiều, trả lời chuẩn" thành một món hàng hóa với chi phí bằng không.
Dùng một cây thước mà AI có thể dễ dàng vượt qua, để đo lường năng lực của thế hệ người kế tiếp, con số đo ra còn bao nhiêu ý nghĩa?
Đây mới là chỗ Altman thực sự lo lắng: Học sinh dùng hay không dùng AI không phải điều quan trọng nhất, biết kiểm chứng AI hay không, mới quan trọng.
Điều đáng lo hơn cả việc quá phụ thuộc vào AI, là dùng AI mà không biết kiểm chứng, cứ nhận nguyên xi những gì máy móc nhả ra.
Nếu để quán tính này kéo dài thêm ba năm rưỡi nữa, một thế hệ dần mất đi bãi tập luyện tư duy độc lập, đến lúc tỉnh ra mới phát hiện: đã không còn biết tự mình suy nghĩ nữa.
Tài liệu tham khảo:
https://www.youtube.com/watch?v=F_7M4Hc-usM
https://x.com/hesamation/status/2073884828861071557
https://x.com/ryanbrewer/status/2073812031988535760
Bài viết từ tài khoản công chúng WeChat "Tân Trí Nguyên" (新智元), tác giả: ASI Khải Thị Lục
