AI mở rộng phương pháp, không thay thế tư duy nghiên cứu
AI trong nghiên cứu tiếng Việt là việc sử dụng các mô hình và công cụ trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ xử lý ngôn ngữ, phân tích dữ liệu và tạo thêm cách tiếp cận, trong khi con người vẫn kiểm chứng và diễn giải kết quả. Đây là hướng đi nổi bật tại hội thảo quốc tế “Ngôn ngữ học và Việt Nam học trong kỉ nguyên mới: Thách thức và cơ hội”, do Khoa Ngôn ngữ học và Việt Nam học, Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn tổ chức ngày 24–25.10.2026. Hội thảo có 34 tham luận: 27 về ngôn ngữ học và 7 về Việt Nam học. Quy mô và độ rộng chủ đề cho thấy AI không còn chỉ là công cụ tiện ích; nó đang thúc đẩy giới nghiên cứu xem xét lại cách tạo lập, kiểm tra và sử dụng tri thức. Nhưng tốc độ xử lý không thể thay cho ngữ liệu đáng tin cậy hay tư duy phản biện của nhà nghiên cứu.
Dạy tiếng Việt: thêm cơ hội thực hành, vẫn cần người hướng dẫn
Với người học, giá trị rõ nhất của AI giảng dạy tiếng Việt là khả năng mở thêm cơ hội luyện tập và điều chỉnh nội dung theo nhu cầu. Các tham luận bàn về việc dùng AI nhận diện lỗi do ảnh hưởng tiếng mẹ đẻ, chẳng hạn trật tự từ, cách dùng từ Hán Việt và phân biệt thanh hỏi, thanh ngã; kết hợp công nghệ với lớp học đảo ngược; hoặc tạo tình huống hội thoại để dạy ngữ dụng. Những ứng dụng này có thể giúp người học thực hành thường xuyên hơn, nhưng hiệu quả phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, cách thiết kế nhiệm vụ và sự hướng dẫn của giảng viên. Một nghiên cứu về nền tảng học tập kết hợp mô hình ngôn ngữ với môi trường ảo cho thấy người học thoải mái hơn khi dùng ngoại ngữ, trong khi mức độ sẵn sàng giao tiếp thay đổi ít hơn. Bài học đáng lưu ý: công nghệ có thể hạ rào cản tâm lý, nhưng không tự tạo nên năng lực giao tiếp.
Dịch thuật và bảo tồn: sắc thái văn hóa là phép thử
Trong dịch thuật, AI có thể xử lý văn bản và gợi ý phương án, nhưng văn học là phép thử khắt khe hơn tốc độ. Nghiên cứu về bản dịch tác phẩm “Làm đĩ” của Vũ Trọng Phụng cho thấy ngữ cảnh và cách đặt yêu cầu đầu vào ảnh hưởng đến chất lượng, song sai lệch vẫn còn sau khi điều chỉnh. Sắc thái, hàm ý và bối cảnh xã hội đòi hỏi người dịch thẩm định, biên tập và chịu trách nhiệm về lựa chọn ngôn từ. Cùng lúc, AI bảo tồn văn hóa mở ra khả năng hỗ trợ tìm kiếm, số hóa và giới thiệu tư liệu, di sản; hội thảo cũng đề cập số hóa tư liệu Hán Nôm, tri thức bản địa và bảo tồn di sản. Tuy nhiên, bảo tồn không chỉ là đưa dữ liệu lên nền tảng số. Nếu thiếu hiểu biết cộng đồng và kiểm tra nguồn tư liệu, công nghệ có thể khuếch đại sai sót thay vì giữ gìn tri thức.
Tương lai của ngôn ngữ học Việt Nam cần chuẩn mực rõ ràng
Hội thảo đặt AI trong bức tranh rộng hơn của ngôn ngữ học Việt Nam: từ chính sách ngôn ngữ, đổi mới dạy tiếng Việt đến tiếp xúc phương ngữ, bảo tồn ngôn ngữ dân tộc thiểu số và cách xưng hô trong giao tiếp. Chính bối cảnh ấy khiến câu hỏi không chỉ là AI làm được gì, mà còn là kết quả có thể giải thích, kiểm chứng và phù hợp với nhiệm vụ nghiên cứu hay không. Nhà nghiên cứu phải xây dựng ngữ liệu đáng tin cậy, công khai giới hạn của công cụ và phân biệt gợi ý máy tạo ra với kết luận đã được chứng minh. Cách tiếp cận này không phủ nhận tiềm năng của AI; nó đặt công nghệ vào đúng vai trò: mở rộng phương pháp, không thay quyền phán đoán chuyên môn. Muốn AI tạo giá trị lâu dài cho tiếng Việt và Việt Nam học, giới nghiên cứu cần giữ con người ở trung tâm của việc lựa chọn câu hỏi, kiểm tra bằng chứng và diễn giải văn hóa.
