AI - Từ trợ lý nghiên cứu đến đối tác nhận thức: Định hình lại quy trình nghiên cứu khoa học xã hội và nhân văn trong kỷ nguyên AI

Trong khuôn khổ Hội thảo, tham luận “AI - Từ trợ lý nghiên cứu đến đối tác nhận thức: Định hình lại quy trình nghiên cứu khoa học xã hội và nhân văn trong kỷ nguyên AI” của GS.TS Hoàng Anh Tuấn, Hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, ĐHQGHN và PGS.TS Đỗ Văn Hùng, Trưởng khoa Quản trị thông tin, đã mang đến một cách tiếp cận toàn diện về vai trò, giới hạn và yêu cầu quản trị AI trong nghiên cứu khoa học xã hội và nhân văn. 

AI đã hiện diện sâu trong xuất bản khoa học

Mở đầu phần trình bày, PGS.TS Đỗ Văn Hùng đưa ra những con số cho thấy AI không còn đứng ngoài hệ sinh thái nghiên cứu và xuất bản học thuật. Số lượng bài báo gửi công bố tại một số tổ chức và kênh xuất bản đã tăng khoảng 42%; khoảng 13–14% nội dung trong các bài báo thuộc lĩnh vực khoa học xã hội có dấu hiệu được tạo bởi AI; 15,8% báo cáo phản biện có thể đã được AI hỗ trợ. Trong khi khoảng 70% tạp chí đã xây dựng chính sách liên quan đến AI, tỷ lệ bài báo công khai tuyên bố việc sử dụng công nghệ này mới chỉ ở mức khoảng 0,1%. Khoảng cách lớn giữa mức độ sử dụng thực tế và mức độ công khai cho thấy tính minh bạch đang trở thành một trong những vấn đề cấp thiết của xuất bản khoa học hiện nay. 

Thông điệp đáng chú ý được đặt ra là: AI có thể giúp quá trình viết bài nhanh hơn, thuận tiện hơn và giảm bớt nhiều công việc kỹ thuật. Tuy nhiên, điều đó không đồng nghĩa với việc một nghiên cứu sẽ dễ dàng được chấp nhận công bố hơn. Chất lượng câu hỏi nghiên cứu, tính mới của đóng góp, độ tin cậy của dữ liệu, chiều sâu phân tích và trách nhiệm của tác giả vẫn là những tiêu chí không thể thay thế.

Từ công cụ thực hiện nhiệm vụ đến đối tác mở rộng tư duy

Một trong những nội dung trọng tâm được PGS.TS Đỗ Văn Hùng nhấn mạnh là sự chuyển dịch từ cách nhìn nhận AI như một “trợ lý nghiên cứu” sang vai trò của một “đối tác nhận thức”. Ở vai trò “trợ lý nghiên cứu”, AI chủ yếu thực hiện các nhiệm vụ đã được xác định tương đối rõ: tìm kiếm và tóm tắt tài liệu, chỉnh sửa và định dạng văn bản, hỗ trợ các thao tác lặp lại hoặc trả lời những câu hỏi mà nhà nghiên cứu đã hình thành từ trước. AI giúp tiết kiệm thời gian, nhưng về cơ bản vẫn vận hành trong quy trình tư duy sẵn có. Khi được tiếp cận như một “đối tác nhận thức”, vai trò của AI rộng hơn đáng kể. Công nghệ có thể gợi mở những cách tiếp cận mới, đề xuất giả thuyết và phương án thay thế, kết nối các khái niệm với bằng chứng hoặc những quan điểm đối lập, chất vấn các giả định ban đầu và giúp nhà nghiên cứu nhận ra những câu hỏi tốt hơn.

Bước chuyển này được tạo nên thông qua ba hoạt động quan trọng: gợi mở, chất vấn và kết nối. AI không chỉ hỗ trợ hoàn thành công việc mà bắt đầu tham gia vào quá trình hình thành, kiểm tra và phát triển ý tưởng. Tuy nhiên, quyền đánh giá, lựa chọn và đưa ra kết luận cuối cùng vẫn phải thuộc về con người - PGS. TS Đỗ Văn Hùng nhấn mạnh.

AI đang tái định hình toàn bộ quy trình nghiên cứu

Sự phát triển của AI đang tạo ra nhiều chuyển dịch trong phương thức tiến hành nghiên cứu. Hoạt động tìm kiếm thông tin đang chuyển dần sang đối thoại với các hệ thống tri thức; phân tích thủ công được mở rộng bằng khả năng xử lý dữ liệu, văn bản và hình ảnh ở quy mô lớn; các công cụ đơn lẻ dần được thay thế bằng những trợ lý AI có khả năng hỗ trợ liên tục trong nhiều công đoạn. Đáng chú ý hơn, AI không chỉ hỗ trợ viết ở giai đoạn cuối mà bắt đầu tham gia vào quá trình hình thành, kiểm tra và phát triển ý tưởng ngay từ đầu. Vì vậy, câu hỏi cần đặt ra không còn là nhà nghiên cứu có sử dụng AI hay không, mà là AI được sử dụng ở đâu, với mục đích gì, ở mức độ nào, kết quả được kiểm chứng ra sao và ai chịu trách nhiệm cuối cùng.

Trong phần trình bày về quy trình nghiên cứu, PGS.TS Đỗ Văn Hùng phân tích khả năng tham gia của AI ở sáu giai đoạn chính.

Ở giai đoạn xác định vấn đề, AI có thể phát hiện xu hướng, nhận diện khoảng trống và gợi ý những câu hỏi còn bị bỏ ngỏ. Nhà nghiên cứu phải đánh giá ý nghĩa khoa học và giá trị xã hội của vấn đề đó.

Trong tổng quan tài liệu, AI hỗ trợ tìm kiếm, phân loại, tóm tắt và lập bản đồ không gian nghiên cứu. Tuy nhiên, việc kiểm chứng nguồn, đánh giá uy tín học thuật và xác định mức độ phù hợp của tài liệu vẫn đòi hỏi năng lực chuyên môn của con người.

Ở khâu thiết kế nghiên cứu, AI có thể gợi ý mô hình, giả thuyết, thang đo hoặc câu hỏi phỏng vấn. Nhà nghiên cứu là người quyết định phương pháp nào phù hợp với mục tiêu, đối tượng và bối cảnh cụ thể.

Trong thu thập và xử lý dữ liệu, AI có thể hỗ trợ làm sạch, mã hóa, phiên âm và phân loại. Song những vấn đề liên quan đến sự đồng thuận của người tham gia, quyền riêng tư, bảo mật và sai lệch dữ liệu phải được kiểm soát chặt chẽ.

Đến giai đoạn phân tích, AI có khả năng xử lý văn bản, nhận diện chủ đề, trực quan hóa dữ liệu và phát hiện các mối tương quan trên quy mô lớn. Nhà nghiên cứu vẫn phải diễn giải kết quả dựa trên lý thuyết, kiến thức chuyên ngành và hiểu biết về bối cảnh xã hội.

Ở khâu viết và công bố, AI có thể hỗ trợ cấu trúc bài viết, ngôn ngữ và phản biện bản thảo. Tác giả phải chịu trách nhiệm về nội dung, tính nguyên gốc, lập luận và kết luận nghiên cứu.

Thông điệp xuyên suốt được PGS.TS Đỗ Văn Hùng nhấn mạnh là: AI có thể tham gia ở mọi giai đoạn, nhưng không nên được trao quyền quyết định ở bất kỳ giai đoạn nào. 

Minh bạch sử dụng AI là một phần của trách nhiệm học thuật

Đề cập cách các nhà xuất bản lớn quản lý AI, PGS.TS Đỗ Văn Hùng cho biết những nguyên tắc chung đang dần được hình thành. Trước hết, AI không được công nhận là tác giả bởi công nghệ không thể chịu trách nhiệm học thuật, đạo đức, bản quyền hay tham gia đối thoại phản biện. Con người phải chịu trách nhiệm hoàn toàn về tính chính xác, nguồn trích dẫn, tính nguyên gốc, độ độc lập và các hệ quả đạo đức của nội dung được công bố.

Việc sử dụng AI cần được khai báo khi công nghệ được dùng để tạo lập, tổ chức, viết lại hoặc làm thay đổi đáng kể nội dung; hoặc khi AI tham gia trực tiếp vào nghiên cứu và phân tích. Nếu AI trở thành một bộ phận của phương pháp nghiên cứu, tác giả cần trình bày rõ công cụ, phiên bản, mục đích, cách sử dụng và phương thức kiểm chứng kết quả. Minh bạch vì thế không nên được hiểu như một thủ tục hành chính hay sự “thú nhận” rằng nhà nghiên cứu đã dùng công nghệ. Đây là cơ chế giúp người đọc, người phản biện và cộng đồng học thuật đánh giá được mức độ tin cậy và khả năng tái lập của nghiên cứu.

Những rủi ro đặc thù của khoa học xã hội và nhân văn

Trong phần trình bày, PGS.TS Đỗ Văn Hùng dành sự chú ý đặc biệt cho những rủi ro khi ứng dụng AI trong khoa học xã hội và nhân văn. So với nhiều lĩnh vực khác, nghiên cứu khoa học xã hội và nhân văn phụ thuộc sâu sắc vào ngôn ngữ, lịch sử, văn hóa, thiết chế và bối cảnh xã hội. Vì vậy, một câu trả lời có vẻ hợp lý chưa chắc đã chính xác; một kết quả thống kê đúng về mặt kỹ thuật cũng chưa chắc đã được diễn giải đúng bối cảnh.

Các rủi ro nổi bật gồm trích dẫn giả và nguồn tài liệu không tồn tại; đơn giản hóa bối cảnh văn hóa, lịch sử và xã hội; thiên lệch ngôn ngữ, đặc biệt đối với dữ liệu và tri thức tiếng Việt; đồng nhất hóa cách viết và làm suy giảm tiếng nói học thuật cá nhân. Việc đưa dữ liệu phỏng vấn, thông tin cá nhân hoặc tài liệu chưa công bố lên các nền tảng AI còn có thể gây rò rỉ dữ liệu. Sự phụ thuộc quá mức vào công nghệ cũng dễ làm suy giảm năng lực đọc sâu, tư duy phản biện và khả năng tự xây dựng lập luận. Đáng chú ý, ranh giới giữa hỗ trợ kỹ thuật, đóng góp sáng tạo và gian lận học thuật ngày càng khó phân định nếu thiếu những quy định rõ ràng. 

Nhà nghiên cứu cần một khung năng lực mới

Từ việc nhận diện cơ hội và rủi ro, PGS.TS Đỗ Văn Hùng đề xuất khung năng lực bốn lớp dành cho nhà nghiên cứu trong kỷ nguyên AI. Lớp thứ nhất là năng lực sử dụng, thể hiện ở khả năng lựa chọn và vận hành công cụ phù hợp. Lớp thứ hai là năng lực kiểm chứng, bao gồm đánh giá nguồn, dữ liệu và kết quả do AI tạo ra. Lớp thứ ba là năng lực phương pháp, giúp nhà nghiên cứu tích hợp AI vào thiết kế nghiên cứu một cách hợp lệ. Lớp thứ tư là năng lực đạo đức và trách nhiệm, thể hiện qua việc công khai, giải trình và chịu trách nhiệm về quá trình sử dụng AI.

Trong kỷ nguyên AI, nhà nghiên cứu giỏi không nhất thiết là người viết câu lệnh tốt nhất, mà là người đặt được câu hỏi có giá trị, kiểm chứng chặt chẽ và diễn giải kết quả có chiều sâu - PGS. TS Đỗ Văn Hùng nhấn mạnh.

Từ kiểm soát việc sử dụng đến quản trị chất lượng nghiên cứu

Trước sự phát triển nhanh chóng của AI, các trường đại học không thể chỉ lựa chọn giữa “cho phép” hoặc “ngăn cấm”. Điều cần thiết hơn là xây dựng một hệ thống quản trị có khả năng hướng dẫn, kiểm soát rủi ro và thúc đẩy những cách sử dụng có trách nhiệm. PGS.TS Đỗ Văn Hùng đề xuất một số nhiệm vụ đối với các cơ sở giáo dục đại học, bao gồm việc ban hành hướng dẫn sử dụng AI trong nghiên cứu và công bố khoa học; quy định rõ những hoạt động được phép, bị cấm hoặc phải đáp ứng điều kiện; phát triển hệ thống AI nội bộ và hạ tầng bảo đảm an toàn dữ liệu; đào tạo năng lực AI cho giảng viên, nghiên cứu viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh. 

Bên cạnh đó, các trường cần phát triển dữ liệu và học liệu tiếng Việt có kiểm soát; hình thành những nhóm liên ngành kết nối khoa học xã hội và nhân văn với khoa học dữ liệu, pháp luật và đạo đức; đồng thời chuyển từ kiểm soát việc nhà nghiên cứu “có sử dụng AI hay không” sang đánh giá chất lượng sản phẩm, tính minh bạch của quá trình và trách nhiệm của người thực hiện. 

Tại Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, ĐHQGHN, khoảng 80% giảng viên đã được đào tạo những kiến thức AI căn bản để ứng dụng trong giảng dạy và nghiên cứu. Hoạt động này góp phần nâng cao năng lực số, thúc đẩy ứng dụng AI hiệu quả, nâng cao chất lượng nghiên cứu khoa học và đồng hành cùng sự phát triển của nhân văn số. 

Thông qua phần trình bày tham luận, PGS.TS Đỗ Văn Hùng đã làm rõ những biến đổi sâu sắc mà AI đang tạo ra đối với nghiên cứu khoa học xã hội và nhân văn, đồng thời nhấn mạnh yêu cầu tái định hình vai trò của nhà nghiên cứu trong quá trình kiến tạo tri thức. Theo đó, giá trị của AI không nằm ở khả năng tạo ra nhiều văn bản hơn hay rút ngắn thời gian thực hiện công việc, mà ở việc hỗ trợ con người đặt ra những câu hỏi tốt hơn, mở rộng không gian tư duy và nâng cao chất lượng tri thức. Mục tiêu cuối cùng không phải là để AI thay thế nhà nghiên cứu, mà là khai thác tối ưu những lợi ích của công nghệ, đồng thời bảo vệ tính nguyên gốc, nâng cao chất lượng và củng cố trách nhiệm khoa học trong kỷ nguyên số.

Báo chí đưa tin về sự kiện:

Website USSH: Thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong khối ngành Khoa học xã hội

Báo Giáo dục và thời đại: Thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong khối ngành Khoa học xã hội