25/08/2026
AI CÓ LÀM CHÚNG TA KÉM THÔNG MINH ĐI?
Có lẽ một trong những rủi ro đáng lưu ý nhất khi sử dụng AI trong học tập và nghiên cứu không chỉ nằm ở việc AI đôi khi đưa ra câu trả lời sai, mà còn ở một vấn đề tinh vi hơn: AI trả lời quá nhanh.
Chỉ với một câu hỏi, chúng ta có thể nhận được ngay một câu trả lời đầy đủ, mạch lạc và có vẻ thuyết phục. Điều đó giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian, nhưng đồng thời cũng có thể khiến chúng ta bỏ qua những bước quan trọng của quá trình học: tự đọc, tự nhớ lại kiến thức, xác định thông tin quan trọng, kết nối các ý tưởng và tự diễn đạt vấn đề theo cách hiểu của mình.
Nói cách khác, những công việc mà chúng ta muốn AI làm thay đôi khi lại chính là những hoạt động nhận thức cần thiết để chúng ta học và ghi nhớ tốt hơn.
Một nghiên cứu đối chứng ngẫu nhiên được công bố năm 2025 trên Social Sciences & Humanities Ope đưa ra một kết quả đáng chú ý. Nghiên cứu gồm 120 sinh viên, được chia ngẫu nhiên thành hai nhóm: một nhóm sử dụng ChatGPT và một nhóm học theo phương pháp truyền thống. Sau 45 ngày, nhóm sử dụng ChatGPT đạt tỷ lệ trả lời đúng trung bình 57,5%, trong khi nhóm còn lại đạt 68,5%. Sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê, với Cohen’s d = 0,68.
Tuy nhiên, cần thận trọng khi diễn giải kết quả. Nghiên cứu không chứng minh rằng AI làm con người kém thông minh, “làm teo não” hay cứ sử dụng ChatGPT nhiều thì khả năng tư duy sẽ suy giảm. Nghiên cứu cũng không đo lường sự thay đổi của não bộ, mà tập trung vào khả năng ghi nhớ và trả lời chính xác sau một khoảng thời gian trong một điều kiện nghiên cứu cụ thể.
Một khái niệm có thể giúp giải thích hiện tượng này là “cognitive offloading” - tức là chuyển một phần hoạt động nhận thức từ bộ não sang một công cụ bên ngoài.
Thực ra, con người đã làm điều này từ lâu. Chúng ta dùng máy tính để thực hiện những phép tính phức tạp, dùng bản đồ số để tìm đường và dùng phần mềm để quản lý tài liệu. Những công cụ này giúp giảm tải cho trí nhớ và khả năng xử lý thông tin của con người.
Tuy nhiên, Generative AI có một điểm khác biệt quan trọng. Nó không chỉ hỗ trợ những công việc mang tính kỹ thuật mà còn có thể tóm tắt, giải thích, so sánh, tổng hợp thông tin và hỗ trợ lập luận. Vì vậy, ranh giới giữa việc “AI hỗ trợ quá trình tư duy” và “AI thực hiện quá trình tư duy thay chúng ta” trở nên khó phân biệt hơn.
Hãy thử nhìn vào một công việc quen thuộc của người làm nghiên cứu: đọc một bài báo khoa học.
Trước đây, khi gặp một bài nghiên cứu khó, chúng ta thường phải đọc Abstract, tìm hiểu Methods, xem bảng kết quả, kiểm tra các khái niệm và tự đặt câu hỏi liệu kết luận của tác giả có thực sự được dữ liệu hỗ trợ hay không. Có những bài phải đọc đi đọc lại nhiều lần mới hiểu được.
Ngày nay, chúng ta có thể tải bài nghiên cứu lên ChatGPT và yêu cầu tóm tắt đối tượng nghiên cứu, phương pháp, kết quả chính, hạn chế và hàm ý của nghiên cứu. Chỉ sau vài chục giây, chúng ta đã có một bản tóm tắt tương đối hoàn chỉnh.
Về hiệu suất công việc, đây rõ ràng là một lợi ích lớn. Nhưng về quá trình học tập, câu chuyện không đơn giản như vậy.
Bởi trong quá trình đọc một bài nghiên cứu, chính việc tự tìm kiếm thông tin, ghi nhớ kiến thức liên quan, đối chiếu các kết quả và tự đánh giá lập luận mới là những hoạt động giúp chúng ta hình thành năng lực nghiên cứu.
Điều này liên quan đến một khái niệm trong khoa học học tập là “desirable difficulties” - những khó khăn có lợi cho quá trình học. Không phải mọi khó khăn đều cần được loại bỏ. Một số khó khăn buộc chúng ta phải nhớ lại, phân tích, kết nối và tự tổ chức thông tin. Quá trình đó có thể khiến việc học chậm hơn, nhưng lại giúp kiến thức được ghi nhớ sâu hơn.
AI đang giúp chúng ta loại bỏ rất nhiều “ma sát” trong công việc. Đây là điều đáng hoan nghênh khi mục tiêu là tăng năng suất. Nhưng nếu AI loại bỏ cả những nỗ lực cần thiết cho việc học, chúng ta có thể vô tình đánh đổi khả năng hình thành năng lực để lấy tốc độ hoàn thành nhiệm vụ.
Trong nghiên cứu khoa học, mục tiêu của việc đọc 50 bài báo không chỉ là tạo ra một bản tóm tắt của 50 bài. Quan trọng hơn, sau quá trình đó, người nghiên cứu cần hình thành được khả năng nhận biết bằng chứng nào đáng tin cậy, nghiên cứu nào còn hạn chế, các kết quả đang mâu thuẫn ở đâu, phương pháp nào đang được sử dụng và khoảng trống nghiên cứu thực sự nằm ở đâu.
Vì vậy, vấn đề có lẽ không phải là “Có nên sử dụng AI hay, mà là “Nên để AI làm phần nào và con người cần trực tiếp thực hiện phần nào?”
Những công việc như định dạng tài liệu, tìm metadata, loại bỏ tài liệu trùng lặp, kiểm tra tính nhất quán, chuyển đổi dữ liệu hay xử lý các tác vụ lặp lại có thể giao cho AI. Đây là những công việc mà AI có thể giúp chúng ta tiết kiệm đáng kể thời gian.
Ngược lại, những hoạt động như đặt câu hỏi nghiên cứu, đánh giá bằng chứng, phát hiện thiên lệch, lựa chọn phương pháp, phản biện lập luận và diễn giải kết quả nên tiếp tục có sự tham gia chủ động của con người. Đây chính là những năng lực cốt lõi mà người học và người làm nghiên cứu cần tự rèn luyện.
Một cách sử dụng AI hiệu quả hơn là thay vì hỏi:
> “Hãy chỉ ra những điểm yếu của nghiên cứu này.”
Chúng ta có thể yêu cầu:
> “Đừng đưa ra đáp án ngay. Hãy lần lượt đặt câu hỏi để tôi tự xác định những hạn chế về phương pháp của nghiên cứu này, sau đó phản biện lập luận của tôi.”
Khi đó, AI không còn đóng vai trò là người suy nghĩ thay, mà trở thành công cụ hỗ trợ chúng ta suy nghĩ tốt hơn. Hãy để AI hỗ trợ việc thực hiện, nhưng đừng để AI thay thế việc tư duy. AI càng thông minh, chúng ta càng cần chủ động quyết định những việc nào có thể giao cho AI và những việc nào nhất định phải tự mình suy nghĩ.
----------------------------
AIE Creative
Hotline: 0902261441
Website: Aied.edu.vn
Address: 01 Hoang Dao Thuy, Thanh Xuan, Ha Noi
