Người trẻ tâm sự với AI vì được an ủi, có khi còn được... nịnh

Tại tọa đàm "AI dạy hiệu suất, ai dạy làm người?" do báo Tiền Phong phối hợp Trường đại học Giao thông vận tải TP.HCM tổ chức ngày 9-10, các diễn giả trao đổi với sinh viên về việc dùng AI trong học tập và đời sống.

AI có thể nghe chuyện buồn nhưng không thể góp ý như 'bạn thật'

ThS Chế Dạ Thảo - chuyên gia tâm lý giáo dục - cho rằng có một thực tế nhiều bạn trẻ đang tìm đến AI tâm sự. Bà kể có sinh viên nói: "Em thấy AI hiểu em còn hơn mẹ em". 

Bà phân tích việc người trẻ tìm AI để tâm sự là có thể lý giải được. Chỉ cần mở điện thoại, các bạn có thể kể chuyện vui buồn, hỏi điều đang băn khoăn và nhận câu trả lời trong vài giây.

Đặc biệt, AI thường đáp lại bằng những lời dễ nghe, khiến người kể thấy được lắng nghe và an ủi. "AI nịnh mình dữ dội lắm", bà Thảo nói và cho rằng người dùng có thể thích cảm giác ấy và tiếp tục tìm đến AI mỗi khi gặp chuyện. 

Bà lấy ví dụ một người giận vì bạn thân kể chuyện riêng của mình cho người khác. Câu trả lời nhận được có thể khiến bạn này nhẹ lòng vì được AI "nịnh", "xoa dịu" và làm cho các bạn có cảm giác nhận được sự đồng tình. 

Tuy nhiên qua đó chưa chắc giúp mình hiểu đầy đủ chuyện đã xảy ra hoặc tìm cách nói chuyện lại với người bạn kia. 

Theo bà, AI có thể hỗ trợ người dùng trong công việc thì cũng có thể là trợ lý về cảm xúc. Dù vậy, cần giữ đúng vị trí của AI, bởi nó chỉ là một người bạn trong vô vàn những người bạn thật khác bên ngoài. 

Bà khuyên sinh viên xây dựng, giữ liên lạc với bạn bè và người thân, những người có thể lắng nghe, góp ý, nhắc nhở mình. Khi chưa thể chia sẻ với họ, các em mới nên tìm đến AI như một lựa chọn sau cùng.

"Một người bạn tốt có thể góp ý ngược với quan điểm của bạn, nhưng AI thì hầu như không làm được điều này", bà nói.

Cho AI viết mã, nhưng phải giải thích được cách chạy

TS Trần Thế Vinh - phụ trách ngành khoa học dữ liệu của Trường đại học Giao thông vận tải TP.HCM - nói ông ủng hộ sinh viên dùng AI. 

Ở môn lập trình, ông cho các bạn dùng công cụ viết mã, nhưng yêu cầu nộp những câu lệnh đã sử dụng để tạo từng đoạn và giải thích luồng thuật toán của chương trình. Một đoạn mã chạy được chưa đủ để giảng viên biết sinh viên hiểu bài đến đâu. 

Tương tự, một báo cáo có hình thức đẹp, lập luận nghe thuyết phục chưa chứng minh người nộp hiểu dữ liệu và kết luận bên trong. Nếu được hỏi sâu mà không giải thích được chưa thể khẳng định sinh viên đã đạt chuẩn đầu ra.

Ông đề xuất kết hợp chấm sản phẩm với một, hai câu vấn đáp ngắn. Sinh viên dùng AI nhưng giải thích được quá trình thực hiện, kiểm tra được kết quả vẫn có thể được đánh giá cao. Giảng viên cần biết người học có làm chủ sản phẩm mình nộp hay không.

Từ góc độ tuyển dụng, ông Nguyễn Hưng - chuyên gia an ninh mạng, Phó giám đốc dự án chống lừa đảo - phân biệt giữa biết dùng AI với làm được việc bằng AI. 

Một ứng viên biết viết câu lệnh vẫn cần kiến thức để phát hiện lỗi, kiểm tra chất lượng và chịu trách nhiệm với công việc. "Chúng tôi trả lương để nhận được kết quả cuối cùng", ông nói.

Ông nêu ví dụ một việc trước đây mất bốn giờ, nay nhân viên dùng AI làm trong hai giờ mà chất lượng vẫn bảo đảm. Đó là kết quả doanh nghiệp cần. 

"Còn với sinh viên, làm bài nhanh hơn chỉ có ích cho việc học nếu sau khi đóng công cụ, các em vẫn giải thích được mình vừa làm gì", ông Hưng nói.

Phó chủ tịch TP.HCM: Dữ liệu nhiều nhưng phải kết nối, khai thác hiệu quả

Phó chủ tịch UBND TP.HCM Trương Minh Huy Vũ cho rằng TP.HCM có lợi thế về doanh nghiệp công nghệ, nguồn lực và các giải pháp AI nhưng vẫn cần giải quyết bài toán kết nối, khai thác dữ liệu hiệu quả và bảo vệ thông tin cá nhân.