AI ảo tưởng năng lực: sản phẩm đẹp, kiến thức rỗng
AI ảo tưởng năng lực là hiện tượng sinh viên nhầm lẫn giữa khả năng tạo ra sản phẩm ấn tượng bằng vài câu lệnh với năng lực hiểu biết và tư duy độc lập thực sự, dẫn đến cảm giác mình giỏi hơn mức độ kiến thức và kỹ năng mà bản thân đang nắm giữ. Tại một tọa đàm về trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đại học, các chuyên gia chỉ ra nghịch lý: chỉ sau vài câu lệnh, sinh viên có thể tạo ra bài báo cáo đúng yêu cầu, trình bày đẹp, lập luận thuyết phục, hoặc một đoạn mã chạy trơn tru, rồi dễ rơi vào cảm giác mình đã làm rất tốt. Vấn đề nằm ở chỗ, khi giảng viên hỏi sâu về dữ liệu, thuật toán hay lý do chọn cách giải quyết, nhiều bạn lúng túng, không giải thích được bản chất. Nói cách khác, biết cách yêu cầu AI làm việc chưa đồng nghĩa với biết cách làm công việc đó bằng chính năng lực của mình.
Khi AI biến thành nạng chống: bộ não không còn luyện tập
Trong môi trường đại học, AI đang hỗ trợ sinh viên ở hầu hết các công đoạn: tìm kiếm tài liệu, tổng hợp kiến thức, viết mã, xử lý dữ liệu, thiết kế hình ảnh và video, giúp những việc từng mất nhiều giờ được rút ngắn đáng kể. Nhưng chính sự tiện lợi này khiến quá trình học bị "rút ruột": nếu người học liên tục chọn con đường ngắn nhất, quá trình tự tìm tòi, thử sai và rút kinh nghiệm bị thu hẹp. Khi AI bị loại khỏi cuộc chơi – trong phòng thi, phỏng vấn tuyển dụng hay tình huống thực tế – nhiều sinh viên bộc lộ khoảng trống năng lực: không tự giải quyết được vấn đề, không hiểu thuật toán mình đang dùng, không dám làm nếu thiếu công cụ hỗ trợ. Các chuyên gia cảnh báo: nếu không có AI hỗ trợ mà sinh viên thấy sợ, mất tự tin, đó là dấu hiệu lệ thuộc, cho thấy tư duy độc lập học tập chưa hình thành vững. Bộ não cần được rèn luyện bằng suy nghĩ và học tập, không thể phó thác toàn bộ cho máy.
AI và giáo dục đại học: nỗi lo liêm chính và trách nhiệm của giảng viên
Trong dòng chảy sôi động hiện nay, khi AI phát triển như hơi thở, câu hỏi "sinh viên dùng AI làm bài có phải gian lận?" không còn là chuyện bên lề mà trở thành nỗi lo thường trực của giảng viên đại học. Một thầy giáo phẫn nộ khi phát hiện phần thuyết trình và đồ họa của sinh viên được làm hoàn toàn bằng AI là hình ảnh tiêu biểu cho AI Anxiety – sự bất an về tính toàn vẹn học thuật. ThS Chế Dạ Thảo cho rằng không thể chỉ trách sinh viên; việc người học dùng AI nhiều mà thiếu trách nhiệm phản ánh cả khoảng trống trong cách giao bài, đánh giá và hướng dẫn sử dụng công cụ của nhà trường. Theo bà, đã đến lúc giảng viên phải nghiêm túc cập nhật bản thân, xây dựng giáo án, đề thi và cách đánh giá đúng năng lực, kết hợp kết quả với vấn đáp ngắn để kiểm tra xem sinh viên có hiểu bản chất hay chỉ nộp sản phẩm do AI tạo ra. TS Trần Thế Vinh cũng nhấn mạnh: sản phẩm nhìn bên ngoài tốt chưa chắc bản chất bên trong đã đúng, người học phải giải thích được mình đang làm gì.
Không có một câu lệnh nào thay thế được tư duy
Điều đáng ngại nhất trong câu chuyện sinh viên sử dụng AI không phải là công cụ quá mạnh, mà là người dùng quá dễ hài lòng với việc "gõ prompt". Một bài tập hoàn thành nhanh, một đoạn mã chạy được có thể tạo cảm giác thành công, nhưng nếu không trả lời được vì sao chọn cách giải đó, thuật toán vận hành thế nào, thì năng lực thực tế vẫn ở mức sơ khai. Trong khi đó, chính quá trình phân tích đề bài, thử các phương án, tự tháo gỡ khó khăn mới giúp sinh viên tích lũy kiến thức và rèn luyện tư duy độc lập học tập. Theo các chuyên gia, năng lực cốt lõi mà đại học phải trang bị cho người học không phải là mẹo dùng công cụ, mà là khả năng tự học, phản biện và chịu trách nhiệm về bài làm của mình. Nếu chỉ chăm chút câu lệnh để nhận sản phẩm hoàn chỉnh mà bỏ qua quá trình hình thành kết quả, sinh viên có thể thành thạo thao tác với AI nhưng vẫn thiếu năng lực phân tích và giải quyết vấn đề.
Doanh nghiệp cần người làm được việc, không chỉ biết dùng AI
Ngoài giảng đường, ảo tưởng năng lực do AI tạo ra va chạm trực diện với thực tế tuyển dụng. Các chuyên gia nhắc thẳng: doanh nghiệp trả lương cho hiệu quả công việc, không trả tiền cho người chỉ "biết gõ prompt". Một ứng viên có thể biết nhiều công cụ, tạo nội dung bằng AI, nhưng nếu thiếu kiến thức nền tảng, tư duy phân tích, phản biện và khả năng giải quyết vấn đề thì vẫn khó đáp ứng yêu cầu. AI có thể giúp nhân viên rút thời gian thực hiện nhiệm vụ từ 4 giờ xuống còn 2 giờ mà vẫn bảo đảm chất lượng; nhưng để biến khả năng đó thành giá trị, người lao động phải hiểu mình đang làm gì và chịu trách nhiệm về kết quả. Theo chuyên gia an ninh mạng Nguyễn Hưng, doanh nghiệp cần những người biết biến khả năng của AI thành hiệu quả công việc và giá trị thực tế, chứ không phải những cá nhân hoảng loạn khi mất công cụ hỗ trợ. Vì vậy, nếu đại học tiếp tục nuôi dưỡng thế hệ sinh viên lệ thuộc công nghệ, chính nhà trường đang đẩy người học vào nguy cơ tụt hậu trên thị trường lao động.
