Dùng AI khi học và viết bài thế nào cho đúng đạo đức học thuật?

Trả lời thẳng: Dùng AI đúng đạo đức nghĩa là dùng nó để hỗ trợ tư duy của bạn chứ không thay thế tư duy đó, và minh bạch khi trường yêu cầu khai báo. Nhờ AI gợi câu hỏi, giải thích một khái niệm rồi tự viết lại, hay tóm tắt một bài báo trước khi tự đọc và trích nguồn gốc đều có thể bảo vệ được. Nhờ AI tạo phần phân tích rồi nộp như của mình thì không.

Russell Group (2023), nhóm các trường nghiên cứu hàng đầu của Anh, xây bộ nguyên tắc về AI tạo sinh trong giáo dục quanh năng lực hiểu và dùng AI (AI literacy) cùng yêu cầu sinh viên tự chịu trách nhiệm về tính liêm chính của bài mình, thay vì cấm hẳn công cụ. UNESCO (2023), trong hướng dẫn về AI tạo sinh trong giáo dục và nghiên cứu, vạch cùng một ranh giới: AI có thể hỗ trợ việc học nhưng không được thay thế nỗ lực trí tuệ của chính người học.

Một sinh viên ngành Kinh doanh người Việt ở University of Leeds từng dùng AI để gợi ra ba hướng tiếp cận có thể cho một bài essay về khả năng chống chịu của chuỗi cung ứng, rồi tự chọn một hướng, tự dựng lập luận và tự viết từng đoạn. Cố vấn MAAS cùng bạn ấy đọc lại quy định của môn và xác nhận cách làm này nằm trong chính sách đã ghi, tức AI dùng cho khâu lên ý tưởng, còn quyền tác giả thuộc về người viết. Nếu cũng sinh viên đó yêu cầu AI "viết 1.500 từ về khả năng chống chịu của chuỗi cung ứng", bạn ấy đã bước qua lằn ranh mà trường vạch ra.

Trả lời thẳng: Hỗ trợ giúp bạn tạo ra bài mà bạn hiểu và bảo vệ được, còn vi phạm là nộp bài bạn không thật sự làm ra. Ranh giới không nằm ở công cụ, mà ở chỗ tư duy trong bài có phải của bạn hay không. Nhờ AI giải thích một phép kiểm định thống kê là hỗ trợ, còn dán phần phân tích do AI viết vào chương kết quả là vi phạm, dù có sửa câu chữ.

Kiểu làm patchwriting với đầu ra của AI, tức đổi vài từ để che nguồn gốc, tự nó đã bị coi là một vi phạm riêng. Chính sách liêm chính học thuật ngày càng định nghĩa vi phạm bằng hành vi khai sai quyền tác giả chứ không bằng phần mềm được dùng. Perkins (2023) viết: "it is not the use of the tools themselves that defines whether plagiarism or a breach of academic integrity has occurred, but whether any such use is made clear" (p. 15). Nói cách khác, bản thân việc dùng công cụ không quyết định có đạo văn hay vi phạm hay không, mà việc dùng đó có được nói rõ ra hay không mới quyết định.

Bảng dưới đây gom các cách dùng AI phổ biến trong một assignment thành hai nhóm, một nhóm thường chấp nhận được khi trường cho phép và một nhóm có rủi ro cao.

Cách dùng AI trong assignment: nhóm thường chấp nhận được và nhóm rủi ro cao
Mọi mức cho phép đều tuỳ chính sách của từng trường và từng môn, nên bạn cần đối chiếu với đề bài trước.

Nguồn: tổng hợp của MAAS dựa trên Russell Group (2023) và Perkins (2023).

Hướng dẫn của Quality Assurance Agency, cơ quan đảm bảo chất lượng giáo dục đại học của Anh, cho giai đoạn AI cũng nhấn mạnh rằng nghĩa vụ nộp bài của chính mình không thay đổi. AI chỉ làm cho cám dỗ giao phần suy nghĩ cho người khác trở nên dễ với tới hơn.

Một sinh viên ngành Kỹ thuật người Việt ở Monash nhờ AI "cải thiện" phần discussion rồi dán kết quả vào bài. Cố vấn MAAS chỉ ra rằng đoạn văn mới chứa những luận điểm bạn ấy không giải thích được và không truy được nguồn, một dấu hiệu rõ rằng phần phân tích không còn là của bạn ấy. Sinh viên đó quay về bản nháp của mình và tự đi lại từng luận điểm, với cố vấn đặt câu hỏi ở mỗi bước, cho tới khi bảo vệ được từng câu, đúng điều một người chấm trong buổi viva (bảo vệ vấn đáp) sẽ đòi hỏi.

Trả lời thẳng: Bạn nên đọc đề bài trước, rồi tới sổ tay chương trình (programme handbook), rồi tới chính sách liêm chính toàn trường, vì quy định hẹp nhất thường thắng. Quyền dùng AI khác nhau giữa các trường và các môn, vì giảng viên này có thể khuyến khích điều giảng viên khác cấm. Khi đề bài không nhắc tới AI hoặc nói không rõ, hãy hỏi người phụ trách môn bằng văn bản và giữ câu trả lời.

Mục đích của bước đọc này, trong góc nhìn đạo đức, không chỉ là biết điều gì bị cấm mà còn là biết mình phải khai báo điều gì và khai báo ở đâu. Chẳng hạn, môn này cho dùng AI ở khâu lên ý tưởng, còn môn kia cấm hẳn AI cho một bài đánh giá cụ thể, và hai môn đó có thể đòi hai cách khai báo khác nhau. Nếu bạn cần tra một công cụ cụ thể có được phép hay không, bảng theo từng công cụ nằm ở bài dùng công cụ AI nào cho bài đại học là được.

Nhiều trường ở Anh đã chuyển sang chính sách AI phân tầng theo từng môn thay vì một quy định chung cho cả trường, vì cách dùng hợp lý khác nhau theo ngành và theo loại bài đánh giá, như bộ nguyên tắc của Russell Group (2023) ghi nhận. Vì vậy giả định mặc định rằng "AI được phép" là không an toàn, bởi sự cho phép mang tính cục bộ và có điều kiện.

Một học viên cao học người Việt ở University of Sydney cho rằng nhờ AI sửa ngữ pháp đương nhiên được phép. Cố vấn MAAS cùng bạn ấy đọc đề bài cụ thể của môn và thấy đề yêu cầu khai báo mọi hỗ trợ về ngôn ngữ, kể cả AI. Một câu xác nhận hai dòng đã biến một nghi vấn liêm chính tiềm ẩn thành chuyện không có gì, còn nếu không kiểm quy định ở cấp môn thì bạn ấy đã khai báo thiếu.

Trả lời thẳng: Bạn nên nêu rõ mình dùng công cụ nào, cho việc gì và ở giai đoạn nào, theo đúng định dạng trường quy định, thường là một câu xác nhận ngắn hoặc một ghi chú trong phần phương pháp. Một khai báo tốt nêu tên công cụ, mục đích sử dụng, và khẳng định phần phân tích cùng phần viết là của bạn.

Mục đích nên được viết cụ thể, như "để kiểm tra ngữ pháp" hay "để gợi ý ý tưởng chủ đề ban đầu". Cách viết mơ hồ kiểu "có dùng AI" yếu hơn một dòng cụ thể và trung thực. Khai quá lên những cách dùng bạn không thực sự làm cũng vô ích y như giấu đi cách dùng có thật, vì cả hai đều khiến người chấm không nhìn đúng được bài.

Minh bạch là sợi chỉ chung của các chính sách AI ở trường đại học và của hướng dẫn UNESCO (2023), vì giá trị của một câu khai báo là giúp người chấm đánh giá bài chính xác. Nhiều tạp chí và trường đại học nay đã có sẵn mẫu câu bắt buộc hoặc một mục riêng để ghi nhận việc dùng AI, nên bạn không phải đoán cách viết.

Một sinh viên ngành Giáo dục người Việt ở University of Glasgow dùng AI để hiểu một khái niệm về mã hoá dữ liệu (coding) còn lạ với mình, rồi tự viết phần phương pháp. Cố vấn MAAS gợi ý bạn ấy thêm một câu vào phần ghi nhận, nêu tên công cụ đã dùng để làm rõ một khái niệm và khẳng định toàn bộ phân tích cùng phần viết là của bạn ấy. Câu khai báo đó chính xác, cụ thể và khớp định dạng chương trình yêu cầu.

Trả lời thẳng: AI có chỗ đứng như một công cụ học, không phải người viết thay. Những cách dùng hợp lệ gồm giải thích khái niệm khó bằng lời dễ hiểu, tạo câu hỏi luyện tập, kiểm tra ngữ pháp và độ rõ của câu bạn tự viết, gợi ý từ khoá tìm tài liệu, và tóm tắt một bài báo để quyết định có đọc toàn bài không. Trong mọi trường hợp, bạn vẫn là tác giả của ý tưởng.

Với cách dùng cuối cùng, sau khi tóm tắt giúp bạn quyết định, bạn vẫn phải tự đọc và tự trích bản gốc chứ không trích bản tóm tắt của AI. Điểm chung của những cách dùng này là chúng làm vững hiểu biết của bạn thay vì thay thế sản phẩm bạn nộp.

Russell Group (2023) và Perkins (2023) cùng cho thấy sự phân biệt giữa hỗ trợ được phép, như lên ý tưởng, hỗ trợ ngôn ngữ và giúp hiểu bài, với việc tạo nội dung bị cấm, tức sản xuất phần bài được nộp, là nguyên tắc tổ chức của các chính sách AI phân tầng hiện nay.

Một học viên cao học ngành Y tế công cộng người Việt ở University of Birmingham dùng AI để tạo mười câu hỏi luyện thi về dịch tễ học, tự trả lời, rồi dựa vào những chỗ còn hổng để định hướng ôn tập. Cố vấn MAAS nhận xét đây là một cách dùng hợp lệ điển hình, vì AI kiểm tra mức hiểu của bạn ấy chứ không đi thi thay bạn ấy.

Trả lời thẳng: Với người viết bằng ngôn ngữ thứ hai (ESL), ba rủi ro chồng lên nhau. Văn bản được AI đánh bóng có thể đều tới mức bị gắn cờ AI dù phần lớn là của bạn, bạn không rèn được kỹ năng tiếng Anh học thuật mà người chấm đánh giá trực tiếp, và bạn cũng có thể tin nhầm một câu trả lời sai. Cách tránh là dùng AI để hiểu, rồi viết bằng giọng của mình.

Rủi ro đầu tiên là rủi ro dương tính giả (false positive), tức bài của người viết thật bị báo nhầm là do máy tạo, và nó đánh nặng nhất vào người không nói tiếng Anh bản ngữ. Rủi ro thứ hai là khi để AI diễn đạt ý tưởng thay mình, bạn không bao giờ xây được kỹ năng viết mà người chấm kiểm tra trực tiếp trong viva và trong phòng thi. Rủi ro thứ ba là bạn có thể tiếp nhận một câu trả lời AI nói rất tự tin nhưng sai như thể đó là sự thật, vì muốn kiểm lại nó thì cần đúng thứ chuyên môn bạn còn đang học.

Liang và cộng sự (2023) cho thấy các công cụ phát hiện AI phân loại nhầm bài viết tiếng Anh của người không bản ngữ thành bài do máy tạo với tỷ lệ cao hơn hẳn, vì lối viết đơn giản và đồng đều mà sinh viên ESL được dạy trùng với khuôn thống kê mà các công cụ này phạt. Dựa quá nhiều vào AI còn làm yếu đi quá trình phát triển ngôn ngữ, vốn tự nó là một chuẩn đầu ra được đánh giá trong phần lớn chương trình sau đại học. Giữ tiếng nói riêng trong bài vì thế không chỉ là chuyện đạo đức, mà còn là chuyện bảo vệ chính mình.

Một sinh viên ngành Marketing người Việt ở RMIT thường cho bản nháp chạy qua AI nhiều lần cho tới khi nó "nghe học thuật". Hai bài của bạn ấy bị gắn cờ AI dù ý tưởng là của bạn ấy, vì văn bản đầu ra quá đồng đều về mặt thống kê. Cố vấn MAAS gợi ý bạn ấy soạn bằng lời của mình trước, rồi chỉ dùng AI để kiểm từng câu cụ thể. Từ khi bạn ấy đổi cách làm, các bài không còn bị gắn cờ, và khả năng trình bày miệng để bảo vệ bài của bạn ấy cũng vững hơn rõ.