Từ công cụ mới đến trách nhiệm của nhà trường
AI có trách nhiệm trong giáo dục đại học là cách thiết kế, lựa chọn và sử dụng trí tuệ nhân tạo sao cho an toàn, minh bạch, tôn trọng quyền con người và giữ người học cùng giảng viên trong vai trò kiểm soát quyết định. Đây không phải nhãn gắn lên một phần mềm, mà là cam kết quản trị xuyên suốt từ khâu thử nghiệm đến triển khai.
Ngày 29/10, Trường Đại học Luật, Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức tọa đàm khoa học về thực hành AI có trách nhiệm trong giáo dục, tập trung vào khung đạo đức quốc gia, quản trị rủi ro và ứng dụng thực tế. Sự kiện đặt đúng vấn đề: AI giáo dục đại học đã đi vào giảng dạy, học tập, nghiên cứu, kiểm tra đánh giá và quản trị nhà trường, nên không thể xem đây chỉ là lựa chọn công nghệ.
Cơ hội nâng hiệu quả phải đi cùng yêu cầu về an toàn, minh bạch, trách nhiệm giải trình và liêm chính học thuật. Nếu trường chỉ khuyến khích dùng công cụ mà không quy định ai chịu trách nhiệm khi hệ thống sai, thiên lệch hoặc làm lộ dữ liệu, rủi ro sẽ bị đẩy xuống sinh viên và giảng viên.
Nguyên tắc đạo đức phải thành quy tắc vận hành
Khung đạo đức trí tuệ nhân tạo quốc gia nêu bốn trụ cột: bảo đảm an toàn, tôn trọng quyền con người, thúc đẩy phát triển bền vững và khuyến khích đổi mới sáng tạo có trách nhiệm. Đây là nền để các trường xây dựng quy định cụ thể, nhưng không thể thay thế việc xác định trách nhiệm trong từng tình huống sử dụng.
Tọa đàm cũng đặt các nguyên tắc này cạnh quy định pháp luật và thực tiễn ứng dụng, nhấn mạnh minh bạch, giải trình, liêm chính học thuật cùng vai trò kiểm soát của con người. Với mỗi công cụ, trường cần trả lời: dùng để giải quyết việc gì, có thật sự cần AI không, dữ liệu nào được đưa vào, ai được truy cập và người dùng có biết nội dung do máy tạo hay không?
Đạo đức trí tuệ nhân tạo chỉ có ý nghĩa khi người học có thể hiểu và chất vấn quyết định ảnh hưởng đến mình. Nếu hệ thống hỗ trợ chấm điểm hay phân loại sinh viên, nhà trường cần có cách kiểm tra kết quả và một đầu mối con người đủ thẩm quyền xem xét khiếu nại. Tuân thủ pháp luật là mức sàn; xây dựng văn hóa sử dụng có trách nhiệm mới giúp nguyên tắc sống được trong hoạt động hằng ngày.
Quản trị rủi ro: kiểm tra trước, theo dõi sau
Quản trị rủi ro AI không nên dừng ở việc duyệt mua phần mềm. Tại tọa đàm, chuyên gia đề xuất quy trình sáu bước cho AI có trách nhiệm trong giáo dục: xác định mục đích và tính cần thiết; đánh giá tác động; kiểm định thực tế; giám sát và phản biện; xem xét dữ liệu cùng nhà cung cấp; rồi triển khai, giám sát và khắc phục. Trình tự này buộc cơ sở giáo dục xem xét cả vòng đời công cụ, thay vì chờ sự cố mới xử lý.
Các câu hỏi thực hành cần được trả lời trước khi mở rộng sử dụng: hệ thống có thể gây hại cho nhóm người học nào; dữ liệu đầu vào có phù hợp và được bảo vệ không; kết quả được kiểm chứng ra sao; ai nhận trách nhiệm khi có sai sót? Chuyên gia cũng lưu ý cần nhận diện, đánh giá và kiểm soát rủi ro để bảo vệ quyền và các giá trị của người học.
Đặc biệt, công cụ đánh giá có thể bất lợi cho sinh viên do khác biệt về ngôn ngữ, phong cách diễn đạt hoặc khả năng tiếp cận công nghệ. Kiểm định vì thế phải thử với người dùng và tình huống đa dạng, không chỉ dựa vào tuyên bố của nhà cung cấp. Giám sát liên tục cũng cần thiết vì dữ liệu, mô hình và cách dùng có thể thay đổi sau khi triển khai.
Ứng dụng có trách nhiệm phải bảo vệ năng lực học tập
Thước đo cuối cùng không phải số lượng công cụ AI được đưa vào trường, mà là chúng có giúp người học tiến bộ mà không làm suy yếu năng lực tự chủ hay không. Các trao đổi tại tọa đàm nhấn mạnh công nghệ không được làm lu mờ vai trò chủ động, tư duy và sáng tạo của sinh viên. Cá nhân hóa hướng dẫn cũng nên giúp người học phát triển khả năng tự học, thay vì chỉ hoàn thành bài tập nhanh hơn.
Một cách triển khai thận trọng là thử nghiệm có kiểm soát trước khi nhân rộng. Tọa đàm nêu cơ chế vùng thử nghiệm có kiểm soát để đại học đánh giá ứng dụng mới trước khi áp dụng rộng. Cách làm này tạo cơ hội đổi mới nhưng vẫn cho phép trường phát hiện vấn đề, điều chỉnh quy trình và dừng công cụ nếu tác động không phù hợp.
Bước tiếp theo là chuyển nguyên tắc chính sách thành hướng dẫn dễ dùng cho giảng viên, sinh viên và bộ phận quản trị; đồng thời bảo đảm người học tiếp cận công nghệ một cách công bằng. Những trao đổi tại tọa đàm hướng tới kiến nghị thúc đẩy ứng dụng an toàn, hiệu quả và có trách nhiệm. Đại học nên chọn cách tiến từng bước, có kiểm chứng và có người chịu trách nhiệm: đó mới là nền tảng để AI hỗ trợ giáo dục thay vì định hình giáo dục ngoài tầm kiểm soát.
