AI "sáng tạo": có hay không?

Pianita number 17 là một bản nhạc buồn ngắn dành cho piano. Được đặt ở âm giai Rê thứ, bản nhạc gồm những hợp âm sâu lắng và những hợp âm rải nhẹ nhàng lên cao truyền tải cảm giác về một tình yêu đã mất, kèm theo sự mới lạ — những nốt nhạc mẫu thuẫn và một sự chuyển nhịp kỳ lạ — để đưa tác phẩm thoát khỏi sự sáo rỗng. Vậy thì, nhà soạn nhạc muốn truyền tải trải nghiệm sâu sắc gì vào tác phẩm vậy?

Nhưng sự thực thì lại khác. Bản nhạc này được tạo ra bởi một mô hình trí tuệ nhân tạo, được đào tạo dựa trên hàng nghìn giờ đồng hồ bằng các video trên YouTube.

Trong nhiều thập kỷ, các nhà tâm lý học đã coi sự sáng tạo là một đặc điểm then chốt giúp chúng ta khác biệt so với máy móc, ngay cả khi chúng vượt trội hơn chúng ta về trí thông minh và kỹ năng. Nhưng giờ đây, làn sóng các mô hình AI tạo sinh (genAI), vốn tạo ra nội dung mới dựa trên việc học hỏi từ các tập dữ liệu khổng lồ, đang phủ bóng đen lên ý tưởng này.

Những mô hình này bùng nổ vào tháng 11 năm 2022 khi công ty AI OpenAI tại California ra mắt ChatGPT, một chatbot AI cực kỳ phổ biến. Được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) GPT-3.5, ChatGPT có thể tạo ra văn bản và hình ảnh đáng tin để đáp ứng các yêu cầu đơn giản. Lần lượt các mô hình ấn tượng hơn đã nhanh chóng xuất hiện sau đó.

Từ thơ ca, video đến ý tưởng và âm nhạc, nội dung do AI tạo ra giờ đây sánh ngang với nhiều tác phẩm do con người tạo ra, nghĩa là các định nghĩa khoa học tiêu chuẩn về sáng tạo đang gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa con người và máy tính. Simon Colton, chuyên gia nghiên cứu về sáng tạo tính toán (computational creativity) tại Đại học Queen Mary, London, cho biết những tiến bộ kể từ năm 2022 "thực sự đáng kinh ngạc". "Tất cả đồng nghiệp của tôi đều đang cố gắng bắt kịp, kiểu như 'Cái gì vậy? Chuyện gì vừa xảy ra vậy?'"

Vậy chúng ta có nên chấp nhận rằng trí tuệ nhân tạo (AI) giờ đây đã có khả năng sáng tạo? Hay cần thay đổi định nghĩa để bảo vệ khả năng sáng tạo của con người? Các nhà nghiên cứu ở cả hai phía đều lập luận rằng rủi ro rất lớn — không chỉ đối với tiềm năng sáng tạo của AI, mà còn đối với chính chúng ta.

Cuộc tranh luận về việc liệu máy móc có thể sáng tạo hay không không phải là mới đây. Vào những năm 1840, Ada Lovelace, người cộng tác trong việc chế tạo nguyên mẫu của máy tính kỹ thuật số đầu tiên, Analytical Engine, đã khẳng định rằng bất chấp khả năng ấn tượng của mô hình này, “nó không hề có ý định tự nhận mình là nguồn gốc của bất cứ điều gì” và chỉ giới hạn ở “những gì chúng ta biết cách ra lệnh cho nó thực hiện”. Hơn một thế kỷ sau, nhiều nhà khoa học vẫn giữ nguyên quan điểm đó, nhưng vào năm 1950, nhà toán học Alan Turing đã đưa ra lập luận trái ngược một cách đầy thách thức: rằng một ngày nào đó, không có khả năng nào của con người mà máy tính không sao chép được.

Khoảng 50 năm sau, máy móc bắt đầu cạnh tranh với cả những con người tài năng nhất trong các công việc cụ thể. Năm 1997, máy tính Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới đương nhiệm. Chương trình AlphaGo của Google DeepMind đã đạt được thành tích tương tự đối với trò chơi cờ vây vào năm 2015. Năm 2019, Google đã ra mắt Bach Doodle, có thể hòa âm các giai điệu ngắn theo phong cách của nhà soạn nhạc người Đức Johann Sebastian Bach. Nhưng các nhà nghiên cứu đồng ý rằng những gì đang diễn ra hiện nay với AI tạo sinh khác với bất kỳ điều gì đã thấy hoặc nghe trước đây.

Sáng tạo rất khó để mô tả và đo lường, nhưng các nhà nghiên cứu đã thống nhất một định nghĩa chuẩn: khả năng tạo ra những thứ vừa độc đáo vừa hiệu quả. Họ cũng có một loạt các bài kiểm tra cho sự sáng tạo, từ việc diễn giải các hình ảnh trừu tượng đến đề xuất các cách sử dụng khác nhau cho một viên gạch.

Từ năm 2023 trở đi, các nhà nghiên cứu trong các lĩnh vực từ kinh doanh đến khoa học thần kinh bắt đầu báo cáo rằng các hệ thống AI có thể sánh ngang với con người trong các bài kiểm tra như vậy, và mọi người thường gặp khó khăn trong việc phân biệt nội dung do AI tạo ra và do con người tạo ra, cho dù đó là một bài thơ, một giả thuyết khoa học hay một ứng dụng điện thoại thông minh (1). Mark Runco, nhà tâm lý học nhận thức tại Đại học Southern Oregon ở Ashland và là biên tập viên sáng lập của Tạp chí Nghiên cứu Sáng tạo (Creativity Research Journal), cho biết: "Mọi người bắt đầu nói, 'Này, AI tạo sinh làm tốt trong các bài kiểm tra sáng tạo, do đó nó là sáng tạo'".

Tuy nhiên, con người vẫn chiếm ưu thế hơn máy móc. Một nghiên cứu (2) đã so sánh các truyện ngắn do con người viết với các tác phẩm do chatbot phổ biến tạo ra. Mặc dù một số truyện do AI tạo ra được đánh giá là hay ngang ngửa với các tác phẩm của các nhà văn nghiệp dư, các chuyên gia lại đánh giá truyện do AI viết kém chất lượng hơn nhiều so với các truyện chuyên nghiệp được đăng trên tờ The New Yorker, phàn nàn rằng chúng thiếu kết thúc câu chuyện, sự phức tạp trong diễn đạt và sự phát triển nhân vật. Một thí nghiệm riêng biệt đã kết luận rằng khi nói đến việc nghĩ ra các chức năng mới cho các vật dụng hàng ngày, các LLM không thể sánh được với khả năng sáng tạo của một nhóm trẻ em năm tuổi (3).

Trong khoa học, các công cụ AI tạo sinh đã đạt được những kết quả ấn tượng đối với các vấn đề cụ thể, chẳng hạn như dự đoán cấu trúc 3D của protein. Nhưng chúng có thể gặp khó khăn với những thách thức rộng hơn. Thứ nhất, chúng thiếu kinh nghiệm và bối cảnh để đưa ra những đề xuất hiệu quả trong môi trường nghiên cứu thực tế. Khi một nhóm tại Đại học Stanford ở California yêu cầu cả các mô hình AI và con người tạo ra các đề xuất nghiên cứu trong khoa học máy tính, các đề xuất của AI ban đầu được các nhà phê bình đánh giá là mới lạ và hiệu quả hơn. Nhưng sau khi thử nghiệm các đề xuất, các nhà phê bình nhận thấy những lỗi thiết kế: ví dụ, một số ý tưởng do AI tạo ra quá tốn kém về mặt tính toán để thực hiện dễ dàng, và những ý tưởng khác không đề cập đến nghiên cứu trước đó, trong khi các ý tưởng của con người khả thi hơn (1).

Một số mô hình AI cũng có thể gặp khó khăn với những bước nhảy vọt cần thiết về mặt tưởng tượng để tạo ra những hiểu biết mới trong khoa học. Trong một nghiên cứu vào tháng 3 (4) các nhà nghiên cứu AI Amy Ding tại Trường Kinh doanh Emylon ở Lyon, Pháp, và Shibo Li tại Đại học Indiana ở Bloomington đã yêu cầu một phiên bản gần đây của ChatGPT (ChatGPT-4) khám phá vai trò của ba gen trong một hệ thống điều chỉnh giả định. Các nhà nghiên cứu yêu cầu chatbot đưa ra các giả thuyết và thiết kế các thí nghiệm; sau đó, các thí nghiệm này được thực hiện bằng cách sử dụng phòng thí nghiệm mô phỏng trên máy tính và kết quả được đưa trở lại cho AI.

So với các nhà khoa học được giao cùng nhiệm vụ, chatbot đưa ra ít giả thuyết hơn và thực hiện ít thí nghiệm hơn. Không giống như con người, chatbot không sửa đổi giả thuyết hay tiến hành bất kỳ thí nghiệm mới nào sau khi nhận được kết quả, và cũng không thể tìm ra cơ chế điều tiết chính xác. Chỉ sau một vòng nghiên cứu, chatbot tự tin kết luận rằng những ý tưởng ban đầu là đúng, mặc dù chúng không được dữ liệu chứng minh.

Ding và Li kết luận rằng ChatGPT-4, ít nhất, không có đủ khả năng sáng tạo cần thiết để nhận thấy và diễn giải các kết quả bất thường, hoặc đặt ra những câu hỏi bất ngờ và quan trọng. Các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng con người thường tiến hành các thí nghiệm vì tò mò, sau đó thử nghiệm những ý tưởng mới để giải thích kết quả. Nhưng ChatGPT-4 lại "cứng đầu" - không thể điều chỉnh suy nghĩ của mình trước những bằng chứng mới.

Các nhà nghiên cứu cho rằng việc đạt được sự tò mò và trí tưởng tượng cần thiết cho những khám phá thực sự mang tính đột phá có thể đòi hỏi phải vượt ra ngoài các mạng nơ-ron sâu - các lớp phân cấp của các nút được kết nối với nhau - vốn là nền tảng của AI tạo sinh. Mặc dù những mạng nơ-ron này rất xuất sắc trong việc nhận dạng các mẫu thống kê, nhưng chúng có thể gặp khó khăn với tư duy linh hoạt, vượt ra ngoài khuôn khổ. Điều đó "rất khó thực hiện khi bạn đang đào tạo trên một lượng dữ liệu khổng lồ", Colton đồng ý, "mà theo định nghĩa, là nằm trong khuôn khổ (inside the box)".

Các kiến ​​trúc AI thay thế có thể làm tăng tiềm năng sáng tạo, mặc dù nghiên cứu vẫn đang ở giai đoạn đầu. Ding và Li nhấn mạnh AI "hình thái thần kinh" (neuromorphic AI), được mô phỏng theo các quá trình tự tổ chức năng động của não bộ. Trong khi đó, Colton rất hào hứng với AI thần kinh biểu tượng (neurosymbolic AI). Trong phương pháp này, các mạng nơ-ron sâu thu thập các mẫu từ dữ liệu được kết hợp với các quy tắc và lập luận biểu tượng, với phần biểu tượng gần với tư duy trừu tượng, rõ ràng hơn. Colton cho rằng sự bổ sung này có thể trang bị cho các hệ thống AI sự linh hoạt hơn để vượt ra ngoài khuôn khổ đào tạo của chúng. "Bạn có thể nói, 'Bạn đã thấy quy tắc này trong dữ liệu, nhưng nếu điều đó không đúng thì sao?'"

Dù các mô hình có ấn tượng đến đâu, liệu chúng có nên được nhận định là sáng tạo hay không? Một số nhà nghiên cứu cho rằng, trước khi gán cho trí tuệ nhân tạo (AI) khả năng sáng tạo, xã hội cần suy nghĩ kỹ hơn về bản chất thực sự của phẩm chất này. James Kaufman, một nhà tâm lý học giáo dục tại Đại học Connecticut ở Storrs và là tác giả của một số cuốn sách về sự sáng tạo, lập luận rằng chúng ta cần hiểu quá trình sáng tạo chứ không chỉ nhìn vào kết quả cuối cùng. Ông nói: “AI có thể tạo ra một sản phẩm sáng tạo, chắc chắn rồi. Nhưng nó không trải qua một quá trình sáng tạo. Tôi không nghĩ nó là một thực thể sáng tạo.”

Đối với Runco, ý tưởng về AI sáng tạo cũng bỏ qua những phẩm chất quan trọng mà con người sử dụng trong sản phẩm sáng tạo của họ. Ông lập luận rằng, trong khi mạng lưới thần kinh tuân theo thuật toán, con người sử dụng cảm xúc chủ quan, thẩm mỹ, giá trị cá nhân và kinh nghiệm sống để đưa ra các quyết định sáng tạo và những bước nhảy vọt giàu trí tưởng tượng, những điều có vẻ không logic hoặc hợp lý, nhưng lại thể hiện quan điểm độc đáo, hay bản ngã của mỗi người. Để nắm bắt những khía cạnh con người này, Runco đề xuất sửa đổi định nghĩa tiêu chuẩn về sự sáng tạo để bao gồm "tính chân thực", hay việc sống thật với chính mình, cũng như "tính chủ đích" - một động lực nội tại bao gồm cả sự tò mò để bắt đầu một quá trình sáng tạo và khả năng phán đoán để biết khi nào nên dừng lại.

Một số loại mô hình AI có thể tự đánh giá kết quả đầu ra và tự cải thiện, theo Caterina Moruzzi, một nhà triết học nghiên cứu về sự sáng tạo và AI tại Trường Nghệ thuật Edinburgh, Anh, nhưng chúng vẫn chỉ có thể hướng tới mục tiêu do người dùng cung cấp. "Điều mà chúng vẫn chưa thể làm được, và câu hỏi đặt ra là liệu chúng có bao giờ làm được hay không, là tự đặt ra mục tiêu cho chính mình."

Đối với Jon McCormack, người nghiên cứu về sáng tạo tính toán (computational creativity) tại Đại học Monash ở Melbourne, Úc, ngay cả những sản phẩm AI chất lượng cao cũng “ký sinh” vào sự sáng tạo của con người để đầu tư vào dữ liệu đào tạo (training material). “Chúng không thể tạo ra các trào lưu nghệ thuật hoặc tự mình muốn trở thành một nghệ sĩ.”

Cuộc tranh luận này đặt ra vấn đề mà Turing đã trăn trở: liệu mọi khía cạnh trong công việc của chúng ta, kể cả sự sáng tạo, có thể được thể hiện tốt như nhau bởi một cỗ máy, hay chúng ta là một thứ gì đó hơn thế nữa? Giống như Turing, Colton không thấy vấn đề gì về nguyên tắc mà các hệ thống nhân tạo không thể đạt được sự sáng tạo. Ông lập luận rằng việc thiếu tính tự chủ và động lực nội tại không phải là một hạn chế cố hữu của AI, mà chỉ là một hệ quả của cách thức xây dựng các mô hình. “Tôi nghĩ rằng chúng ta có thể dễ dàng gỡ bỏ những xiềng xích đó.” Ông muốn thấy các tác nhân AI được thiết kế để có tính độc lập sáng tạo hơn thay vì chỉ tuân theo các vấn đề được đặt ra cho chúng, “cũng giống như khi bạn thuê ai đó tham gia vào một nhóm sáng tạo, bạn sẽ mong đợi họ có những ý tưởng riêng của mình”.

Ông thừa nhận cách tiếp cận này khó xin được tài trợ, một phần vì lo ngại các mô hình AI tự vận hành có thể đi chệch hướng. Nhưng ông đang chứng minh tính tự chủ của các công cụ AI theo những cách nhỏ. Trong một dự án với nhà nghiên cứu deep-learning Louis Bradshaw, cũng tại Đại học Queen Mary, London, ông đã lập trình một mô hình AI có tên Aria để sáng tác và đánh giá các tác phẩm piano của chính nó (bao gồm cả Pianita số 17) (5). Aria có thể thử các khả năng khác nhau, chẳng hạn như thay đổi cao độ của một nốt nhạc, và đưa ra nhận xét về lý do tại sao nó đưa ra những lựa chọn âm nhạc cụ thể đó. “Đối với tôi, âm nhạc do hệ thống này tạo ra rất hay và rất đẹp, một số trong đó, thật đáng tiếc là nó không được viết bởi con người,” Colton nói. Ông hy vọng rằng, cuối cùng, AI sẽ giúp thúc đẩy văn hóa nhân loại, cho chúng ta thấy những khả năng sáng tạo mới.

Tuy nhiên, đối với Runco, việc chấp nhận một hệ thống AI là sáng tạo sẽ là một thảm họa văn hóa. Nghiên cứu trong vài thập kỷ qua đã chỉ ra rằng sự sáng tạo không chỉ quan trọng đối với toàn xã hội mà còn đối với hạnh phúc của mỗi cá nhân, ông lưu ý. Ông cho rằng việc dành thời gian sáng tạo thường xuyên — chẳng hạn như viết nhật ký hàng ngày hoặc vẽ tranh — giúp cải thiện tâm trạng, khả năng điều tiết căng thẳng và sức chịu đựng, cũng như sự linh hoạt về nhận thức, trí nhớ, kỹ năng xã hội và thậm chí cả sức khỏe thể chất.

Ông lập luận rằng việc gán nhãn sản phẩm của máy móc là sáng tạo sẽ làm suy yếu tất cả những điều đó, với những hệ lụy đặc biệt đáng lo ngại đối với giáo dục. Thay vì hỗ trợ các phẩm chất như tính linh hoạt và động lực nội tại, giáo viên (và xã hội nói chung) có thể ngày càng coi trọng sản phẩm cuối cùng mà không xây dựng các kỹ năng giúp con người tạo ra chúng. Ông nói: “Nếu chúng ta đầu tư vào định nghĩa hời hợt về sự sáng tạo chỉ công nhận sản phẩm đầu ra, thì tiềm năng của con người sẽ không có cơ hội được phát huy.”

Các nhà nghiên cứu khác đang né tránh câu hỏi liệu một hệ thống AI có thể tự thân sáng tạo hay không, để xem xét sự tương tác giữa con người và máy móc. "Sáng tạo là một cuộc đối thoại", Maria Teresa Llano, một nhà khoa học máy tính tại Đại học Sussex ở Brighton, Vương quốc Anh, cho biết. "Tôi nghĩ điều đang xảy ra hiện nay là có một phương tiện khác để sáng tạo." Cô là một phần của một lĩnh vực nghiên cứu đang phát triển có tên là đồng sáng tạo, khám phá cách AI có thể truyền cảm hứng cho các hình thức sáng tạo mới, thay vì chỉ phản hồi các gợi ý.

Một số nghệ sĩ đang sử dụng phương tiện này để thách thức mối quan hệ của chúng ta với AI. Một ví dụ là 'nghệ thuật lỗi' (glitch art), liên quan đến việc xâm nhập vào mạng lưới thần kinh để thay đổi những gì chúng tạo ra. Trong khi đó, nhóm của McCormack đã phát triển một thiết bị gọi là nhà thơ bắt chước. Nhằm mục đích truyền cảm hứng cho những tương tác sâu sắc hơn với AI, thiết bị này có một bề mặt mà người dùng lắp ráp các ô chữ từ tính; sau đó hệ thống AI sẽ gõ ra một bài thơ để đáp lại.

Ngoài lĩnh vực hội họa, nội dung do con người làm việc với AI tạo ra thường được đánh giá cao hơn so với kết quả của việc làm việc riêng lẻ. Trong một nghiên cứu năm 2023 (6), những người tham gia không thể biết liệu thơ haiku được sáng tác bởi con người hay AI, nhưng họ đánh giá những bài thơ do con người và AI sáng tác cùng nhau là đẹp nhất.

Tuy nhiên, việc quá phụ thuộc vào AI có thể đe dọa việc làm trong các ngành công nghiệp sáng tạo và, nói chung, làm suy giảm các kỹ năng sáng tạo. Trong một nghiên cứu (7) được công bố đầu năm nay, một nhóm nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts ở Cambridge đã cho một nhóm người tham gia ba buổi viết luận với sự trợ giúp của AI, sau đó là một buổi họ cố gắng viết mà không cần AI. So với những người tham gia chỉ dựa vào kiến ​​thức của riêng họ ngay từ đầu, nhóm sử dụng AI có sự tham gia nhận thức kém hơn (kết nối não bộ yếu hơn được thể hiện qua các phép đo hoạt động điện não) trong khi họ viết. Họ cũng viết những bài luận ít đa dạng hơn và ít có khả năng trích dẫn từ chúng hơn.

Những kết quả đó cho thấy một nỗi lo khác: rằng văn hóa có thể trở nên ít đa dạng hơn. Trong một nghiên cứu về viết sáng tạo khác (8) năm ngoái, những câu chuyện được hỗ trợ bởi AI giống nhau hơn so với những câu chuyện do con người tự viết. Llano nói rằng sản phẩm của AI nhìn qua có vẻ ấn tượng, “nhưng nếu bạn nhìn kỹ hơn, rất nhiều yếu tố thẩm mỹ được tạo ra đều giống nhau”. Bà lo ngại rằng khi nhân loại bị ngập tràn bởi nội dung AI, chúng ta có thể hướng tới “một thế giới rất phẳng”.

Các nhà nghiên cứu đang có nhiều ý kiến khác nhau về việc liệu các công cụ AI có thể mở rộng cơ hội hay làm trầm trọng thêm tình trạng bất bình đẳng hiện tại. Colton cho rằng chúng có thể mang lại cho nhiều người khả năng sáng tạo hơn: một người không có điều kiện học piano vẫn có thể sáng tác nhạc, ông nói. "Đối với tôi, đó là lợi ích lớn nhất của các hệ thống AI, sự dân chủ hóa sáng tạo này." Những người khác lo ngại rằng việc tiếp cận các công cụ AI còn lâu mới mang tính dân chủ. "Một số người đang có được mô hình AI hiện đại hơn nhiều so với những người khác," Kaufman nói.

Đối với Moruzzi, câu trả lời là hãy suy nghĩ kỹ về khía cạnh mà chúng ta muốn trợ giúp từ máy móc. Nhưng việc cân nhắc kỹ lưỡng có thể không có nhiều ảnh hưởng, xét đến tốc độ thay đổi và sự thống trị của các công ty công nghệ. "Không có thời gian để lùi lại và tự hỏi, 'Điều này có lợi ích gì?'", McCormack nói. "Văn hóa bởi máy móc (Automating culture) không nhất thiết sẽ dẫn đến cuộc sống đặc sắc hơn cho con người."

Nature 647, 24-26 (2025)

1.Si, C., Hashimoto, T. & Yang, D. Preprint atarXiv  https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.20803 (2025).

2.Chakrabarty, T., Laban, P., Agarwal, D., Muresan, S. & Wu, C.-S. in CHI ’24: Proc. 2024 CHI Conf. Hum. Factors Comput. Syst. https://doi.org/10.1145/3613904.3642731 (Assoc. Comput. Machinery, 2024).

3.Yiu, E., Kosoy, E. & Gopnik, A. Preprint at arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.07666 (2023).

4.Ding, A. W. & Li, S. Sci. Rep.15, 9587 (2025).

5.Colton, S., Bradshaw, L., Banar, B. & Bhandari, K. in Proc. 15th Int. Conf. Comput. Creativity (eds Grace, K. et al.) 59–63 (Assoc. Comput. Creativity, 2024).

6.Hitsuwari, J., Ueda, Y., Yun, W. & Nomura, M. Comput. Hum. Behav.139, 107502 (2023).

7.Kosmyna, N. et al. Preprint at arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.08872 (2025).

8.Doshi, A. R. & Hauser, O. P. Sci. Adv.10, eadn5290 (2024).

Author:Jo Marchant

Publication:Nature

Publisher:Springer Nature

Date:Nov 5, 2025

Sự phát triển quá nhanh của genAI đang khiến cho chúng ta không kịp thời có các nghiên cứu sâu cũng như phân tích về các hệ lụy và ảnh hưởng của nó tới sự phát triển nhân loại. AI gồm có rất nhiều thể loại và với sự đa dạng về cách ứng dụng, vì vậy nó cũng có ảnh hưởng về nhiều mặt của đời sống.

Xét về mặt tích cực, AI là một sự hỗ trợ lớn cho cơ quan chính phủ. Các dịch vụ hành chính được ứng dụng AI có thể cải thiện tốc độ làm việc, gia tăng sự hài lòng cho người dân.

Tuy nhiên, điều tôi lo ngại chính là hệ lụy của AI trong vấn đề giáo dục và nghệ thuật. Về giáo dục, tôi cho rằng việc sử dụng các chatbot mà không có sự định hướng rõ ràng và kiểm soát từ đầu sẽ dẫn đến tình trạng Nợ nhận thức (Cognitive Debt). Cụ thể hơn xin mời đọc bài nghiên cứu của Đại học MIT về vấn đề này: Your Brain on ChatGPT: Accumulationmof Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task

Phần kết luận nhấn mạnh rằng khi công nghệ LLM ngày càng phổ biến, việc hiểu đầy đủ những hệ quả nhận thức mà chúng gây ra trong bối cảnh giáo dục và thông tin là vô cùng cần thiết. LLM giúp giảm đáng kể nỗ lực của người dùng khi tìm kiếm câu trả lời, nhưng sự tiện lợi này đi kèm cái giá: khả năng tư duy phản biện giảm sút, người dùng ít đánh giá lại thông tin mà LLM đưa ra và dễ bị ảnh hưởng bởi nội dung được sắp xếp theo thuật toán. Điều này tạo ra nguy cơ “hiệu ứng echo chamber”, khi người dùng tiếp xúc với thông tin được ưu tiên theo lợi ích của nhà cung cấp mô hình.

Chỉ một số ít người tham gia nghiên cứu cho biết họ không bị ảnh hưởng bởi cách “tư duy” mà LLM gợi ý. Về khía cạnh đạo đức, nhóm chỉ sử dụng não bộ (không dùng LLM) thể hiện sự hài lòng cao hơn, khả năng kết nối não tốt hơn và viết bài chất lượng hơn. Trong khi đó, nhóm dùng LLM ít quan tâm đến việc sở hữu tri thức, dành ít thời gian viết hơn và khó đưa ra quan điểm cá nhân trong bài luận.

Nhóm tác giả nhấn mạnh cần có các nghiên cứu dài hạn để đánh giá rõ hơn tác động của LLM lên sự phát triển nhận thức và sự độc lập trí tuệ của con người, trước khi xem chúng là công cụ tích cực đối với người học.

Về nghệ thuật, quan điểm của tôi "sáng tạo" trong bất cứu lĩnh vực nào đều phải là quá trình do con người tạo ra. Như bài nghiên cứu về tính sáng tạo trên, tôi cho rằng quan điểm "con người sử dụng cảm xúc chủ quan, thẩm mỹ, giá trị cá nhân và kinh nghiệm sống để đưa ra các quyết định sáng tạo và những bước nhảy vọt giàu trí tưởng tượng, những điều có vẻ không logic hoặc hợp lý, nhưng lại thể hiện quan điểm độc đáo, hay bản ngã của mỗi người. " là rất đúng. "AI có thể tạo ra một sản phẩm sáng tạo, chắc chắn rồi. Nhưng nó không trải qua một quá trình sáng tạo. Tôi không nghĩ nó là một thực thể sáng tạo."

Vì vậy, tôi mong rằng mỗi chúng ta sẽ tiếp cận việc sử dụng AI một cách thấu đáo và có trách nhiệm, nhất là trong bối cảnh chính phủ đang dần xây dựng khung pháp lý cho trí tuệ nhân tạo. Ý thức đúng đắn của mỗi công dân sẽ góp phần hình thành những bộ luật phù hợp, giúp xã hội phát triển bền vững và đúng hướng.