AI mở thêm phương pháp, không thay thế nhà nghiên cứu
AI nghiên cứu ngôn ngữ là việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ phân tích dữ liệu, xử lý văn bản và mở rộng phương pháp khảo sát, trong khi nhà nghiên cứu vẫn chịu trách nhiệm về ngữ liệu, kiểm chứng và diễn giải. Đây là điểm mấu chốt của 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 thuộc Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn tổ chức ngày 24–25/10/2026. Hội thảo tập trung vào những vấn đề mới trong nghiên cứu ngôn ngữ, giảng dạy tiếng Việt và tìm hiểu văn hóa, xã hội Việt Nam; AI nổi lên như một hướng tiếp cận đáng chú ý, đồng thời đặt ra yêu cầu về độ tin cậy và phương pháp.
Quy mô chương trình cho thấy chủ đề không còn nằm bên lề: 34 tham luận gồm 27 tham luận về Ngôn ngữ học và 7 về Việt Nam học. Tuy nhiên, số lượng nghiên cứu chỉ có ý nghĩa nếu đi cùng đánh giá nghiêm túc. AI có thể tăng tốc xử lý và giúp nhà nghiên cứu đặt thêm câu hỏi, nhưng câu trả lời do máy tạo ra không tự trở thành tri thức đáng tin cậy. Ngữ liệu cần được xây dựng cẩn thận, kết quả phải được kiểm tra, còn tư duy phản biện của con người là lớp bảo đảm không thể giao khoán.
Từ lớp học tiếng Việt đến bản dịch văn học
Ứng dụng dễ hình dung nhất với người học là AI giảng dạy tiếng Việt: công nghệ có thể tạo tình huống giao tiếp, mô phỏng hội thoại và hỗ trợ nhận diện lỗi ngôn ngữ. Tham luận của Vũ Lan Hương xem xét việc dùng AI tạo sinh làm đối tác hội thoại trong giảng dạy ngữ dụng tiếng Việt. Những công cụ này có thể giúp người học luyện tập nhiều tình huống hơn, nhưng hiệu quả phụ thuộc vào cách thiết kế yêu cầu và khả năng kiểm chứng phản hồi. Hội thảo cũng đề cập việc dùng AI trong dạy ngoại ngữ, giảng dạy tiếng Việt cho người nước ngoài, dịch thuật và xử lý văn bản.
Dịch thuật cho thấy rõ giới hạn của tốc độ máy. Nghiên cứu về ứng dụng AI khi dịch tác phẩm “Làm đĩ” của Vũ Trọng Phụng nhấn mạnh ảnh hưởng của ngữ cảnh và yêu cầu đầu vào đến chất lượng bản dịch; sắc thái, hàm ý và bối cảnh văn hóa vẫn cần người dịch thẩm định. Đó là lý do không nên đánh giá công cụ chỉ bằng độ trôi chảy. Một bản dịch nghe tự nhiên nhưng làm lệch giọng văn hoặc tầng nghĩa có thể gây hại cho việc tiếp nhận tác phẩm hơn là giúp ích.
Việt Nam học: số hóa phải đi cùng gìn giữ ý nghĩa
Với Việt Nam học, cơ hội của AI và công nghệ số không dừng ở việc lưu trữ tài liệu. Các hướng được nêu tại hội thảo gồm số hóa tư liệu Hán Nôm, bảo tồn và giới thiệu di sản, nghiên cứu tín ngưỡng dân gian, tri thức bản địa, cũng như mối liên hệ giữa văn học với du lịch văn hóa. Những ứng dụng này có thể giúp tư liệu dễ tiếp cận hơn và mở rộng cách khảo sát văn hóa. Nhưng số hóa không đồng nghĩa với bảo tồn trọn vẹn: nếu thiếu diễn giải về hoàn cảnh, cộng đồng và ý nghĩa của tư liệu, di sản có thể bị biến thành dữ liệu rời rạc.
Vì vậy, AI bảo tồn văn hóa chỉ có giá trị khi công nghệ phục vụ mục tiêu hiểu và truyền tiếp di sản, thay vì chỉ tạo thêm kho dữ liệu. Việc lựa chọn tư liệu, xác định quyền tiếp cận và giải thích tri thức bản địa cần sự tham gia của người am hiểu văn hóa và cộng đồng liên quan. Công cụ có thể hỗ trợ sắp xếp, tìm kiếm và giới thiệu, nhưng không thể tự quyết định điều gì có ý nghĩa với một cộng đồng hay cách diễn giải nào là phù hợp.
Cơ hội chỉ thành hiện thực nếu ngành nhân văn bắt kịp
Hội thảo diễn ra trong lúc khoa học công nghệ và AI tiến nhanh, còn khoa học xã hội và nhân văn đối mặt với khoảng cách về tốc độ phát triển. Bối cảnh đó khiến lựa chọn không thể là đứng ngoài công nghệ, nhưng chạy theo ứng dụng cũng không phải chiến lược đủ tốt. AI đặt ra những câu hỏi rộng hơn về năng lực tư duy, cách học, quan hệ xã hội và việc giữ gìn bản sắc khi hội nhập. Muốn trả lời, nghiên cứu ngôn ngữ và Việt Nam học cần kết nối với giáo dục, văn hóa, đạo đức và đời sống thực tế, thay vì xem AI như một tiện ích tách biệt.
Một thảo luận bàn tròn về khoa học xã hội và nhân văn trong bối cảnh AI, tổ chức trong khuôn khổ Diễn đàn Nhân văn Mùa thu Hà Nội 2026, cũng đặt trọng tâm vào những thách thức và cơ hội của ngành. Từ góc nhìn này, thước đo tiến bộ không phải là có bao nhiêu công đoạn được tự động hóa, mà là nghiên cứu có chính xác hơn, hữu ích hơn và giúp xã hội hiểu rõ hơn những biến đổi đang diễn ra hay không. AI có thể mở cửa cho phương pháp mới; trách nhiệm giữ tri thức đáng tin cậy và văn hóa có chiều sâu vẫn thuộc về con người.
