Trong năm cuối tại Đại học Yale, Amanda biết rằng nhiều bạn cùng lớp sử dụng chatbot để viết luận và làm bài tập về nhà. Tuy nhiên, cô chỉ nhận ra điều kỳ lạ khi thảo luận nhóm: các bạn đưa ra những luận điểm và lập luận trau chuốt kỹ lưỡng, nhưng kết quả thu “nhạt nhẽo, thiếu sức sống” ở nhiều chủ đề khác nhau.
“Trong buổi học, tôi thấy cảnh tượng quen thuộc. Khi giảng viên yêu cầu sinh viên suy nghĩ một câu hỏi, những người bạn bên cạnh liền gõ lia lịa vào laptop đang mở sẵn”, Amanda nói với CNN, yêu cầu dùng biệt danh để tránh rắc rối.
“Bây giờ, ai cũng thảo luận na ná nhau”, cô cho biết. “Hồi năm nhất, các cuộc tranh luận diễn ra rôm rả, không mạch lạc nhưng ai cũng đóng góp một điều gì đó mới mẻ, dựa vào ý kiến của nhau, tiếp cận từ nhiều góc độ và đưa ra nhận xét khác biệt”.
Thực tế, theo bài báo được công bố vào tháng 3 trên tạp chí Trends in Cognitive Sciences, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang “hệ thống hóa” cách diễn đạt và tư duy của con người trên ba khía cạnh: ngôn ngữ, quan điểm và lý luận.
Trong môi trường giáo dục, sinh viên, giảng viên cho biết họ đang thấy những ảnh hưởng của xu hướng đó trong lớp học. Và điều đó khiến nhiều sinh viên nói chuyện với quan điểm như nhau.
Tác động
Jessica, sinh viên năm cuối tại Đại học Yale, nói cô sử dụng AI mỗi ngày khi lên lớp. “Vào đầu giờ học, bạn có thể thấy từng người đưa file PDF vào chatbot”, cô cho biết.
Theo Jessica, việc AI diễn đạt rõ ý là yếu tố cần thiết đối với cô – người thường gặp khó khăn khi muốn chuyển suy nghĩ thành lời. “Tôi muốn bình luận, tôi có ý tưởng, nhưng tôi không biết làm thế nào để nói câu đó một cách mạch lạc”, cô nói. “Vì thế, tôi nhờ một chatbot làm cho câu nói của mình mạch lạc hơn”.
Giáo sư Thomas Chatterton Williams tại Trung tâm Hannah Arendt thuộc trường Cao đẳng Bard, chứng kiến tác động từ quyết định sử dụng AI của sinh viên theo nhiều hướng khác nhau. “Việc dựa vào AI đã giúp nâng cao chất lượng thảo luận trên lớp, nhất là ở khóa học có khái niệm khó”, ông nói. “Nhưng công nghệ này cũng có xu hướng làm giảm đi những suy nghĩ kỳ lạ, độc đáo và mới mẻ hơn”.
Theo ông, điều lo ngại là nhiều người trẻ tài năng sẽ không có được tiếng nói riêng. Thậm chí, một lượng đáng kể trong số họ sẽ không thực sự hiểu được giá trị của việc viết lách và sở hữu quan điểm.
Jessica thừa nhận cô thấy mình trở nên lười biếng hơn kể từ khi bắt đầu sử dụng chatbot trong học tập. “Dường như tinh thần tự học, tự làm việc của tôi đã hoàn toàn biến mất”, cô chia sẻ.
Về vấn đề AI khiến giọng điệu của sinh viên nghe na ná nhau, Zhivar Sourati, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Nam California, cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện để dự đoán từ tiếp theo có khả năng xuất hiện cao nhất dựa trên nội dung đã xuất hiện trước đó. Do đó câu trả lời “phản ánh một lát cắt hẹp và méo mó về trải nghiệm của con người, sự thu hẹp không gian khái niệm mà các mô hình sử dụng để viết, nói và suy luận”.
Dẫn một nghiên cứu đang thực hiện cùng nhóm cộng sự, Sourati giải thích rằng sự đồng nhất hóa do AI diễn ra trên ba chiều: ngôn ngữ, quan điểm và chiến lược lập luận. Các mô hình AI có xu hướng tái tạo những gì gọi là quan điểm WEIRD (phương Tây hóa – có học thức – công nghiệp hóa – giàu có – dân chủ). Hệ quả là, AI sẽ ưu tiên WEIRD “đúng đắn hơn về mặt xã hội”, làm lu mờ các quan điểm khác.
“Khi một người hoặc một nhóm tương tác nhiều lần với hệ thống AI, họ bị giảm khả năng sáng tạo so với khi không có sự hỗ trợ của AI”, Sourati viết trên blog.
Hiện tượng “san bằng” làm dấy lên những lo ngại trong các cơ sở giáo dục ở mọi cấp độ khi ứng dụng AI. Morteza Dehghani, giáo sư tâm lý học và khoa học máy tính tại Đại học Nam California, thành viên nhóm nghiên cứu, cho biết xu hướng này khiến mọi người “đánh mất sự đa dạng” trong cách nghĩ, lười biếng về mặt trí tuệ, gây ảnh hưởng lớn đến xã hội con người trong tương lai.
Daniel Buck, nhà nghiên cứu tại Viện Doanh nghiệp Mỹ từng là giáo viên tiếng Anh, lo ngại học sinh đang “né tránh” nhận thức khi tham gia thảo luận trên lớp và hoàn thành bài tập về nhà. “Rất nhiều kiến thức cần được học hỏi từ chi tiết nhỏ nhặt và nhàm chán hay từ những khó khăn”, Buck nói. “Sinh viên chỉ ghi nhớ những gì họ thực sự dành thời gian một cách có ý thức. Nếu giao phó cho AI, họ chỉ có thể tái hiện lại một luận điểm, không thể xây dựng kỹ năng cho riêng mình”.
Nhà nghiên cứu này lo ngại sinh viên nếu quá phụ thuộc vào AI sẽ tốt nghiệp mà không xây dựng được mối quan hệ với các giáo sư, cũng như thói quen làm việc trí óc bền bỉ. Nghĩa là, họ sẽ gặp khó khăn trong giải quyết vấn đề trong thế giới thực khi ra trường.
Vấn đề còn liên quan đến gian lận trong thi cử. Năm ngoái, nạn dùng AI để gian lận xảy ra ở nhiều đại học hàng đầu Hàn Quốc, như Đại học Yonsei, Đại học Quốc gia Seoul, Đại học Korea… gây tranh cãi và đặt ra thách thức về về dạy và học trong kỷ nguyên công nghệ, theo Korea Herald.
Ứng phó
Theo giáo sư triết học Sun-Joo Shin của Đại học Yale, việc kiểm soát và định hướng sử dụng AI cho học sinh là “nhiệm vụ lớn đối với bất kỳ ai tham gia giảng dạy”. Bà nhấn mạnh, giáo viên/giảng viên phải liên tục tìm tòi các phương pháp để đảm bảo sinh viên tiếp tục tư duy phản biện và sáng tạo trong thời đại trí tuệ nhân tạo.
“Tôi muốn sinh viên của mình hiểu nội dung bài học – thứ vốn không thay đổi trước và sau khi trí tuệ nhân tạo xuất hiện”, bà nói. “Tôi muốn họ sử dụng công cụ thú vị này để có lợi cho mình, không phải trở thành nạn nhân của nó”.
Đại học Yale hiện đưa ra hướng dẫn về sử dụng AI cho sinh viên và giảng viên trên website. Trường khuyến khích tất cả giảng viên điều chỉnh giáo án phù hợp với khóa học và mục tiêu học tập cụ thể của sinh viên thay vì cần đến công cụ phát hiện gian lận. Bên cạnh đó, họ có thể kiểm soát bài học trên lớp thông qua các bài kiểm tra đột xuất.
Danny Liu, giáo sư công nghệ giáo dục tại Đại học Sydney, cho rằng không nên cấm AI trong lớp. “Thay vì trừng phạt, nên dạy sinh viên cách sử dụng đúng đắn. Chúng tôi muốn xác minh liệu sinh viên có đang học hay không, chứ không phải liệu họ có gian lận hay không”, Liu nói với ABC cuối năm ngoái.
Các nhà giáo dục nhấn mạnh, họ có thể tìm cách khắc phục việc sinh viên sử dụng AI trong các bài đánh giá. Tuy nhiên, điều quan trọng không kém là học sinh cần chủ động hạn chế phụ thuộc vào AI trong quá trình học tập.
Basil Ghezzi, sinh viên năm nhất tại trường Bard College, cho biết bản thân chủ động tránh xa AI trong học tập, một phần vì công nghệ này tiêu tốn tài nguyên và gây hại cho môi trường. Tuy nhiên, phần lớn nằm ở cách AI đã tạo ra “những người bạn rập khuôn” xung quanh.
“Hãy nói chuyện với thầy cô giáo, nói chuyện với giáo sư, nói chuyện với những người xung quanh”, Ghezzi nói về cách bản thân không bị AI cám dỗ. “Hãy tạo cuộc trò chuyện ý nghĩa với những người trong cuộc sống của bạn”.
GS Dehghani hy vọng nhiều công ty sẽ đầu tư vào mô hình AI có thể phản ánh sự đa dạng về tư duy trong xã hội. Tuy nhiên, hiện tại, ông cho rằng mọi người nên hạn chế dùng AI trong việc tạo ý tưởng hoặc để suy luận trong học tập. “Các mô hình AI nên là cộng tác viên, không phải người đại diện chúng ta làm mọi việc”, Dehghani nói thêm.
Bảo Lâm tổng hợp
Tin Gốc: https://vnexpress.net/ai-dang-khien-sinh-vien-na-na-nhau-5060802.html
Những lý do khiến Wi-Fi yếu trong phòng ngủ
Nếu Wi-Fi hoạt động tốt trong phòng khách nhưng chậm hoặc không ổn định trong phòng ngủ, nguyên nhân không phải do tốc độ internet mà là do cách tín hiệu lan truyền trong nhà. Hai lý do chính thường là khoảng cách và vật cản vật lý.
Tín hiệu Wi-Fi lan truyền bằng sóng radio và sẽ yếu đi khi gặp vật cản như tường bê tông, gạch hoặc kim loại. Một bức tường dày có thể làm giảm tín hiệu tới 50% hoặc hơn. Cửa đóng kín và tủ đầy đồ cũng góp phần làm trầm trọng thêm vấn đề. Đặc biệt, gương là một trong những kẻ thù lớn nhất của tín hiệu Wi-Fi vì chúng phản xạ tín hiệu thay vì cho phép tín hiệu truyền qua.
Để cải thiện tình hình, người dùng có thể xem xét tần số mà router Wi-Fi đang sử dụng. Các router hiện đại thường phát tín hiệu trên hai tần số: 2,4 GHz (chậm hơn nhưng có phạm vi phủ sóng rộng và khả năng xuyên tường tốt hơn) và 5 GHz (nhanh hơn nhưng phạm vi phủ sóng hẹp hơn).
Nếu điện thoại tự động kết nối với băng tần 5 GHz ở khoảng cách 15 mét với ba bức tường ngăn cách, người dùng sẽ gặp phải tình trạng kết nối kém. Giải pháp đơn giản là kết nối với mạng 2,4 GHz trong phòng ngủ.
Ngoài ra, các thiết bị như lò vi sóng cũng có thể gây nhiễu tín hiệu vì chúng phát ra sóng ở cùng tần số 2,4 GHz. Hơn nữa, các router của hàng xóm sử dụng cùng một kênh cũng có thể làm suy giảm tín hiệu. Để khắc phục, hãy đặt router ở vị trí trung tâm và cao trong nhà.
Nếu phòng ngủ có ổ cắm mạng Ethernet (thường thấy ở những ngôi nhà xây sau năm 2005), hãy tận dụng chúng để thiết lập điểm truy cập Wi-Fi thứ hai. Một giải pháp tiết kiệm hơn là sử dụng bộ khuếch đại tín hiệu như Wi-Fi Mesh để cải thiện kết nối.
Tin Gốc: https://thanhnien.vn/nhung-ly-do-khien-wi-fi-yeu-trong-phong-ngu-185260405152511693.htm
