Giả sử bạn là giáo sư ngành sư phạm, và bạn giao một bài luận về thủ thuật học tập. Một sinh viên nộp bài luận có đoạn mở đầu như sau:
Cấu trúc của “các thủ thuật học tập” có vấn đề vì nó không giải thích được các quá trình mà qua đó các thủ thuật học tập được hình thành. Một số sinh viên có thể phát triển một thủ thuật học tập cụ thể bởi vì họ đã có kinh nghiệm cụ thể. Những người khác có thể phát triển một thủ thuật học tập cụ thể bằng cách cố gắng thích nghi với môi trường học tập không phù hợp với nhu cầu học tập của họ. Cuối cùng, chúng ta cần hiểu sự tương tác giữa các thủ thuật học tập, các yếu tố môi trường và cá nhân, cũng như cách những yếu tố này định hình cách chúng ta học và các loại hình học tập mà chúng ta trải nghiệm.
Đạt hay trượt? A- hay B+? Và điểm số của bạn sẽ thay đổi như thế nào nếu bạn biết chẳng sinh viên là con người nào viết nó cả? Vì Mike Sharples, một giáo sư ở Vương quốc Anh, đã sử dụng GPT-3, một mô hình ngôn ngữ lớn từ OpenAI tự động tạo văn bản từ các đề xuất, để tạo nên văn bản đó. (Toàn bộ bài luận, mà Sharples coi là trình độ sau đại học, sẵn có, với đầy đủ các tài liệu tham khảo, tại đây.) Cá nhân tôi nghiêng về điểm B+. Đoạn văn giống như phần bổ sung, nhưng hầu hết các bài luận của sinh viên cũng vậy.
Mục đích của Sharples là thúc giục các nhà giáo dục “suy nghĩ lại về việc giảng dạy và đánh giá” dưới ánh sáng của công nghệ, thứ mà ông cho rằng “có thể trở thành món quà cho những trò gian lận của sinh viên, hoặc một trợ lý giảng dạy đắc lực hoặc một công cụ cho sự sáng tạo.” Vào thời điểm này, việc viết luận không phải là lý thuyết hay tương lai. Vào tháng 5, một sinh viên ở New Zealand thú nhận đã sử dụng AI để viết bài, biện minh rằng đó là một công cụ giống như Ngữ pháp hoặc kiểm tra chính tả: “Tôi có kiến thức, tôi có kinh nghiệm sống, tôi là một sinh viên giỏi, Tôi đến tất cả các buổi hướng dẫn và tôi đến tất cả các bài giảng và tôi đọc mọi thứ chúng tôi phải đọc nhưng tôi có cảm giác như mình bị phạt vì tôi viết không trôi chảy và tôi cảm thấy điều đó không đúng,” họ chia sẻ trong một bài báo của sinh viên ở Christchurch. Họ không cảm thấy như mình đang gian lận, bởi vì hướng dẫn dành cho sinh viên tại trường đại học của họ chỉ nêu rõ rằng bạn không được phép nhờ người khác làm hộ công việc của mình. GPT-3 không phải là “ai đó”—đó là một chương trình.
Thế giới của trí tuệ nhân tạo đang phát triển mạnh mẽ. Tuần trước, OpenAI đã phát hành một chatbot tiên tiến có tên ChatGPT đã tạo ra một làn sóng mới về sự ngạc nhiên và thích thú, cộng với một bản nâng cấp lên GPT-3 cho phép viết thơ có vần điệu phức tạp; Google đã xem trước các ứng dụng mới vào tháng trước cho phép mọi người mô tả các khái niệm bằng văn bản và xem chúng được hiển thị dưới dạng hình ảnh; và công ty AI sáng tạo Jasper đã được định giá 1,5 tỷ đô la vào tháng 10. Một đứa trẻ vẫn cần một chút sáng kiến để tìm kiếm một trình tạo văn bản, nhưng không quá lâu.
Bài luận, đặc biệt là bài luận đại học, từng là trung tâm của sư phạm nhân văn trong nhiều thế hệ. Đó là cách chúng ta dạy trẻ cách nghiên cứu, suy nghĩ và viết. Toàn bộ truyền thống đó sắp bị phá vỡ tận gốc rễ. Kevin Bryan, phó giáo sư tại Đại học Toronto, đã tweet một cách ngạc nhiên về chatbot mới của OpenAI vào tuần trước: “Bạn không còn có thể cho bài kiểm tra/bài tập về nhà nữa… Ngay cả đối với các câu hỏi cụ thể liên quan đến việc kết hợp kiến thức giữa các lĩnh vực, cuộc trò chuyện của OpenAI là thẳng thắn tốt hơn so với MBA trung bình vào thời điểm này. Nó thực sự tuyệt vời.” Cả các kỹ sư xây dựng công nghệ ngôn ngữ lẫn các nhà giáo dục, những người đối mặt với kết quả ngôn ngữ này, cũng không được chuẩn bị cho sự sụp đổ.
Một khoảng cách đã tồn tại giữa các nhà nhân văn và các nhà công nghệ trong một thời gian dài. Vào những năm 1950, C. P. Snow đã có bài giảng nổi tiếng của mình, sau này là tiểu luận “Hai nền văn hóa”, mô tả các cộng đồng nhân văn và khoa học như những bộ lạc mất liên lạc với nhau. Snow viết: “Những trí thức văn học ở một cực – ở một bên là các nhà khoa học…Giữa hai bên có một vực sâu của sự hiểu lầm lẫn nhau —đôi khi (đặc biệt là trong giới trẻ) là thù địch và kì thị, nhưng trên hết là thiếu hiểu biết. Họ có một hình ảnh méo mó tò mò về nhau.” Lập luận của Snow là lời bào chữa cho một kiểu chủ nghĩa thế giới tri thức rằng: Những người làm văn chương đang thiếu những hiểu biết cơ bản về các định luật nhiệt động lực học, còn những người làm khoa học thì phớt lờ vinh quang của Shakespeare và Dickens.
Sự rạn nứt mà Snow xác định chỉ ngày càng sâu sắc hơn. Trong thế giới công nghệ hiện đại, giá trị của một nền giáo dục nhân văn thể hiện rõ qua sự thiếu vắng của nó. Sam Bankman-Fried, người sáng lập bị thất sủng của sàn crypto FTX, người gần đây đã đánh mất tài sản trị giá 16 tỷ đô la của mình trong vài ngày, là một người mù chữ nổi tiếng kiêu hãnh. “Tôi sẽ không bao giờ đọc cuốn sách nào,” anh từng trả lời phóng viên. “Tôi không muốn nói rằng không có cuốn sách nào đáng đọc, nhưng tôi thực sự tin một điều gì đó khá gần với điều đó.” Elon Musk và Twitter là một trường hợp điển hình khác. Thật đau đớn và dị thường khi chứng kiến cái cách vụng về của một bộ óc kỹ thuật lỗi lạc như Musk xử lý ngay cả những khái niệm văn học tương đối đơn giản như chế giễu và châm biếm. Ông ta rõ ràng chưa bao giờ nghĩ về chúng trước đây. Ông ấy có lẽ đã không tưởng tượng rằng có nhiều điều để suy nghĩ.
Sự thiếu hiểu biết đặc biệt về các câu hỏi về xã hội và lịch sử được thể hiện bởi những người đàn ông và phụ nữ đang tái định hình xã hội và lịch sử đã là đặc điểm nổi bật của kỷ nguyên truyền thông xã hội. Rõ ràng, Mark Zuckerberg đã đọc rất nhiều về Caesar Augustus, nhưng tôi ước anh ấy đã đọc về quy định của ấn phẩm sách rời (pamphlet) ở châu Âu thế kỷ 17. Nó có thể đã giúp nước Mỹ thoát khỏi sự hủy diệt niềm tin xã hội.
Những thất bại này không bắt nguồn từ tính ích kỷ hay thậm chí là lòng tham, mà từ sự cố tình quên lãng. Các kỹ sư không nhận ra rằng những câu hỏi mang tính nhân văn – chẳng hạn như thông diễn học hoặc tính ngẫu nhiên lịch sử của quyền tự do ngôn luận hoặc phả hệ của đạo đức – là những câu hỏi thực sự với những hậu quả thực sự. Mọi người đều có quyền đưa ra ý kiến của mình về chính trị và văn hóa, đó là sự thật, nhưng một ý kiến khác với một sự hiểu biết có căn cứ. Con đường trực tiếp nhất dẫn đến thảm họa là coi những vấn đề phức tạp như thể chúng là điều hiển nhiên đối với mọi người. Bạn có thể mất hàng tỷ đô la khá nhanh theo cách đó.
Khi các nhà công nghệ bỏ qua những câu hỏi nhân văn đến mức đáng báo động, thì những người theo chủ nghĩa nhân văn đã chào đón các cuộc cách mạng công nghệ trong 50 năm qua bằng cách tự sát nhẹ nhàng. Tính đến năm 2017, số lượng chuyên ngành tiếng Anh đã giảm gần một nửa kể từ những năm 1990. Các ngành biên niên sử đã giảm 45 phần trăm kể từ năm 2007. Chẳng cần phải vòng vo, sự hiểu biết về công nghệ của các nhà nhân văn cùng lắm cũng chỉ hãn hữu. Tình trạng của các ngành nhân văn kỹ thuật số luôn có phần lỗi thời, đó là điều không thể tránh khỏi. (Không ai mong đợi họ dạy học qua Instagram Stories.) Nhưng quan trọng hơn, các ngành khoa học nhân văn đã không thay đổi cơ bản cách tiếp cận của họ trong nhiều thập kỷ, mặc dù công nghệ đang thay đổi toàn bộ thế giới xung quanh họ. Họ vẫn đang làm bùng nổ những siêu tự sự giống như năm 1979, một nỗ lực để đánh bại bản thân.
Giới hàn lâm đương đại tham gia, không ít thì nhiều, vào việc tự phê bình tại bất kỳ và khắp các mặt trận có thể hình dung ra. Trong một thế giới lấy công nghệ làm trung tâm, ngôn ngữ quan trọng, giọng, văn phong cũng như nghiên cứu về diễn thuyết rất quan trọng, lịch sử cũng quan trọng, hệ thống đạo đức cũng quan trọng. Nhưng tình hình đòi hỏi những người theo chủ nghĩa nhân văn phải giải thích tại sao họ quan trọng, chứ không phải liên tục làm suy yếu nền tảng trí tuệ của chính mình. Các ngành khoa học nhân văn hứa hẹn cho sinh viên một hành trình đến một tương lai không thiết thực, suy tàn; rồi sau đó họ tự hỏi tại sao số lượng đăng ký của họ đang giảm. Có gì đáng ngạc nhiên khi gần một nửa số sinh viên tốt nghiệp ngành nhân văn hối tiếc về lựa chọn chuyên ngành của mình?
Trường hợp về giá trị của nhân văn trong một thế giới được xác định bằng công nghệ đã được thực hiện trước đây. Steve Jobs luôn cho rằng một phần quan trọng trong thành công của Apple là nhờ vào thời gian ông còn là một học sinh bỏ học tại Đại học Reed, nơi ông say mê với Shakespeare và khiêu vũ hiện đại, cùng với lớp thư pháp nổi tiếng đã tạo cơ sở thẩm mỹ cho thiết kế của Mac. “Rất nhiều người trong ngành của chúng ta chưa có kinh nghiệm đa dạng. Vì vậy, họ không có đủ điểm kết nối và cuối cùng họ đưa ra các giải pháp rất tuyến tính mà không có góc nhìn bao quát về vấn đề,” Jobs nói. “Hiểu biết của con người về trải nghiệm của con người càng rộng thì chúng ta càng có thiết kế tốt hơn.” Apple là một công ty công nghệ nhân văn. Nó cũng là công ty lớn nhất thế giới.
Bất chấp giá trị rõ ràng của một nền giáo dục nhân văn, sự suy giảm của nó vẫn tiếp tục. Trong 10 năm qua, STEM đã chiến thắng và nhân văn đã sụp đổ. Số sinh viên đăng ký học khoa học máy tính hiện nay gần bằng số sinh viên đăng ký tất cả các ngành nhân văn cộng lại.
Và bây giờ có GPT-3. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đặt ra cho các ngành khoa học nhân văn một loạt các vấn đề chưa từng có. Các vấn đề thực tế đang bị đe dọa: Các ngành nhân văn đánh giá sinh viên đại học của họ dựa trên bài luận của họ. Họ cấp bằng tiến sĩ trên cơ sở thành phần của luận án. Điều gì xảy ra khi cả hai quy trình có thể được tự động hóa đáng kể? Theo kinh nghiệm của tôi với tư cách là một cựu giáo sư về Shakespeare, tôi cho rằng sẽ mất 10 năm để giới học thuật đối mặt với thực tế mới này: hai năm để sinh viên tìm ra công nghệ, ba năm nữa để các giáo sư nhận ra rằng sinh viên đang sử dụng công nghệ. , và sau đó 5 năm để các nhà quản lý đại học quyết định phải làm gì, nếu có. Giảng viên nằm trong số những người lao động quá sức và bị trả lương thấp nhất trên thế giới. Họ đã đối phó với một ngành nhân văn đang gặp khủng hoảng. Và bây giờ đến điều này. Tôi thương cảm cho họ.
Chưa hết, bất chấp sự phân chia mạnh mẽ tức thời này, quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ gắn kết các kỹ sư và nhà nhân văn lại với nhau. Họ sẽ cần đến nhau bất chấp mọi thứ. Các nhà khoa học máy tính sẽ yêu cầu giáo dục cơ bản, có hệ thống về chủ nghĩa nhân văn nói chung: Triết học về ngôn ngữ, xã hội học, lịch sử và đạo đức không còn là những câu hỏi suy đoán lý thuyết kỳ thú nữa. Chúng sẽ rất thiết thực trong xác định sử dụng chatbot một cách có đạo đức và sáng tạo, đó là một ví dụ rõ ràng.
Những người theo chủ nghĩa nhân văn sẽ cần hiểu quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên bởi vì đó là tương lai của ngôn ngữ, chứ không phải chỉ vì khả năng gián đoạn ở đây. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể làm sáng tỏ một số lượng lớn các vấn đề học thuật. Nó sẽ làm rõ các vấn đề về biểu trưng và niên đại văn học mà không hệ thống nào từng nghĩ tới tiếp cận; chẳng hạn, các tham số trong các mô hình ngôn ngữ lớn phức tạp hơn nhiều so với các hệ thống hiện tại được sử dụng để xác định vở kịch nào mà Shakespeare đã viết. Nó thậm chí có thể cho phép một số kiểu khôi phục nhất định, lấp đầy khoảng trống trong các văn bản bị hỏng bằng các mô hình dự đoán văn bản. Nó sẽ cải tổ các câu hỏi về phong cách văn học và ngữ văn; nếu bạn có thể dạy một cỗ máy viết như Samuel Taylor Coleridge, thì cỗ máy đó phải có khả năng cung cấp cho bạn, theo một cách nào đó, về cách Samuel Taylor Coleridge viết.
Mối liên hệ giữa chủ nghĩa nhân văn và công nghệ sẽ đòi hỏi con người và các tổ chức có tầm nhìn rộng và cam kết với những lợi ích vượt ra ngoài lĩnh vực của họ. Trước khi không gian hợp tác đó có thể tồn tại, cả hai bên sẽ phải thực hiện những bước nhảy vọt khó khăn nhất đối với những người có học thức cao: Hiểu rằng họ cần đối phương và thừa nhận sự thiếu hiểu biết cơ bản của mình. Nhưng đó luôn là khởi đầu của trí tuệ, bất kể chúng ta đang sống trong thời đại công nghệ nào.
Stephen Marche
Bài gốc: Will ChatGPT Kill the Student Essay? – The Atlantic
Hà Thủy Nguyên dịch
