Giáo sư khoa học máy tính Stanford khôi phục bài thi viết tay vì AI

Điểm nổi bật:

• Giáo sư Jure Leskovec tại Stanford đã quay lại dùng bài thi viết tay để ứng phó với sự trỗi dậy của AI.
• Sinh viên và trợ giảng dễ chuyển sang bài kiểm tra giấy nhằm đảm bảo đánh giá chính xác năng lực tư duy độc lập.
• Việc chấm bài viết tay mất nhiều thời gian nhưng giúp kiểm tra thực chất kiến thức, không thể sao chép từ AI.
• Phân biệt giữa kỹ năng con người và kỹ năng AI để học tập và làm việc hiệu quả trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.
• Thị trường lao động đang tăng nhu cầu về kỹ năng kết hợp giữa chuyên môn con người và AI.

Jure Leskovec

Giáo sư Stanford quay lại bài thi viết tay vì AI

Jure Leskovec, giáo sư khoa học máy tính tại Stanford, không xa lạ với sự thay đổi công nghệ nhanh chóng. Ông đã nghiên cứu máy học gần ba thập kỷ và giảng dạy hơn hai thập kỷ, đồng thời là đồng sáng lập công ty khởi nghiệp Kumo với 37 triệu đô la vốn huy động.

Tuy nhiên, hai năm trước, khi làn sóng AI mới nhất bắt đầu định hình lại giáo dục, Leskovec thừa nhận ông đã bị sốc trước sự bùng nổ của chuyên ngành của mình trở thành xu hướng đại chúng. Ông cho biết chương trình khoa học máy tính danh tiếng của Stanford khiến ông luôn như “nhìn thấy tương lai đang được sinh ra,” nhưng việc GPT-3 được công bố rộng rãi đã khiến ông “chấn động”.

"Chúng tôi đã trải qua một cuộc khủng hoảng về tồn tại đôi khi khiến chúng tôi không rõ vai trò của mình trong thế giới này là gì", Leskovec nói. Ông lo ngại AI sẽ phát triển theo hàm mũ đến mức “nó sẽ tự làm nghiên cứu cho chúng ta, vậy chúng ta làm gì?” Ông đã dành nhiều thời gian trò chuyện với nghiên cứu sinh tiến sĩ về cách tổ chức bản thân và vai trò của họ trong tương lai. Một điều bất ngờ nữa đến khi chính các sinh viên và trợ giảng đề xuất phương án kiểm tra mới.

“Ý tưởng rất đơn giản: Chúng tôi sẽ làm bài thi trên giấy.”

AI như chất xúc tác cho sự thay đổi

Leskovec, một nhà nghiên cứu nổi bật về dữ liệu cấu trúc đồ thị và ứng dụng AI trong sinh học, kể lại sự chuyển đổi này với thái độ vừa ngạc nhiên vừa thận trọng. Trước đây, các lớp học của ông dựa vào bài thi mở sách, làm tại nhà, cho phép sinh viên tham khảo sách giáo khoa và internet, nhưng không được sử dụng mã và giải pháp của người khác. Khi các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3 và GPT-4 xuất hiện, cả sinh viên và trợ giảng đều đặt câu hỏi về tính hiệu quả của hình thức đánh giá này.

Leskovec cho biết việc chấm bài giấy hiện “mất nhiều thời gian hơn” đối với ông và trợ giảng, nhưng tất cả đều đồng ý đó là cách tốt nhất để kiểm tra kiến thức thực sự. Đối với một chuyên gia AI như ông, kỷ nguyên AI đã bất ngờ đẩy khối lượng công việc trở lại cho con người. Bên cạnh việc “ít cây hơn từ tất cả giấy in ra,” AI chỉ tạo thêm “nhiệm vụ” cho giảng viên. Ông giảng dạy lớp hơn 400 sinh viên cảm giác như khán giả tại một “buổi hòa nhạc rock,” nhưng nhấn mạnh ông không sử dụng AI để tổng hợp hay phân tích bài thi.

"Không, không, chúng tôi tự tay chấm."

Giải pháp do sinh viên khởi xướng

Giải pháp của Leskovec nằm giữa cuộc tranh luận sôi nổi về cách AI thay đổi giáo dục đại học, khi nhiều trường đại học cấm AI do lo ngại gian lận. Nhiều giáo sư quay lại với bài thi giấy xanh truyền thống của thập niên 90, thậm chí một số gợi ý áp dụng hình thức kiểm tra bằng lời hay viết thời trung cổ. Đối với Leskovec, giải pháp cho kỷ nguyên AI chính là loại trừ AI ra khỏi khâu đánh giá.

Khi được hỏi ông có lo lắng sinh viên gian lận bằng AI không, Leskovec phản hỏi: “Bạn có lo sinh viên gian lận bằng máy tính cầm tay không? Nếu bạn cho phép máy tính trong kỳ thi toán, bạn sẽ xây dựng đề thi khác nếu cấm máy tính.” Ông ví AI như một công cụ mạnh mẽ bỗng xuất hiện và khiến “tất cả chúng ta bất ngờ,” nhưng cũng “rất không hoàn hảo… chúng ta cần học cách sử dụng công cụ này, và cần đánh giá cả năng lực dùng công cụ lẫn khả năng tư duy độc lập.”

Kỹ năng AI và kỹ năng con người là gì?

Leskovec đang vật lộn với câu hỏi chung của mọi người lao động: kỹ năng con người là gì, kỹ năng AI là gì, và điểm giao thoa giữa chúng ra sao? Giáo sư David Autor (MIT) và Giám đốc James Manyika (Google) phân loại công cụ vào hai nhóm: tự động hóa và cộng tác. Máy rửa chén là tự động hóa; trình soạn thảo văn bản là cộng tác. Vấn đề với AI là nó không nằm gọn trong cả hai nhóm đó.

Thị trường việc làm đang gửi tín hiệu giống “Quả cầu 8 ma thuật”: “Khá mơ hồ, thử lại sau.” Báo cáo việc làm liên bang gần đây cho thấy tăng trưởng yếu ớt, chỉ 22.000 việc làm trong tháng Tám. Phần lớn chuyên gia kinh tế cho rằng sự bất định về chế độ thuế quan của chính quyền Donald Trump là nguyên nhân. Tuy nhiên, triển khai AI tại doanh nghiệp cũng không suôn sẻ, với báo cáo MIT cho thấy 95% dự án thử nghiệm AI thất bại, và nghiên cứu Stanford cho thấy thị trường đầu vào tuyển dụng sinh viên Gen Z đang giảm.

Từ góc độ khác, nền tảng Upwork vừa công bố báo cáo tuyển dụng hàng tháng đầu tiên, cho thấy nhu cầu việc làm không chính thức có giá trị cao tăng 31% nhờ AI thúc đẩy.

Dù thị trường lao động chung yếu, Upwork thấy doanh nghiệp lớn đang chiêu mộ nhân lực linh hoạt để lấp khoảng trống tạm thời, tăng 31% công việc giá trị cao (hợp đồng trên 1.000 USD). Doanh nghiệp nhỏ và vừa tập trung vào “kỹ năng AI,” tăng 40% nhu cầu về AI và máy học. Đồng thời, nhu cầu cho kỹ năng kết hợp giữa con người và AI cũng tăng mạnh.

Upwork cho biết AI đang “khuếch đại tài năng con người,” tạo ra nhu cầu cao cho các chuyên gia trong lĩnh vực sáng tạo, thiết kế, viết lách và dịch thuật. Một trong những kỹ năng được thuê nhiều nhất tháng Tám là kiểm chứng thông tin, do “cần con người xác thực đầu ra của AI.”

Kelly Monahan, giám đốc Viện Nghiên cứu Upwork, chia sẻ: “Con người đang quay trở lại chu trình làm việc với AI.”

Bà cho rằng khi sử dụng nội dung do AI tạo, người ta nhận ra AI hay ảo tưởng thông tin, nên cần kiểm chứng.

Nâng cao hơn, Monahan nói “chuyên môn theo ngành” ngày càng quý giá. Ví dụ lĩnh vực pháp lý tăng trưởng mạnh, vì cần chuyên gia pháp lý để kiểm chứng văn bản do AI viết. Nếu không có chuyên môn cao, “rất dễ bị lừa” bởi nội dung AI.

Leskovec đồng ý khi được hỏi về khoảng cách kỹ năng giữa người lao động mới và nhu cầu doanh nghiệp trong triển khai AI. “Tôi nghĩ chúng ta cần tái đào tạo lực lượng lao động. Chuyên môn con người quan trọng hơn bao giờ hết.” Ông nhấn mạnh vấn đề nằm ở nhân lực đầu vào, vì nếu không đào tạo sinh viên mới, sao có nhân sự cao cấp? “Chúng ta phải xem lại cách giảng dạy, đào tạo và chương trình học,” Leskovec nói, cho rằng cả trường đại học và tổ chức đều có vai trò.

Khi được Fortune hỏi đánh giá vị trí hiện tại của chúng ta trong việc sử dụng AI, cả với sinh viên, giáo sư và người lao động, Leskovec nhận định “chúng ta còn rất sớm.” Ông tin rằng đang ở giai đoạn “đưa ra giải pháp,” như bài thi viết tay và các phương pháp mới để kiểm chứng kiến thức sinh viên.