AI mở rộng phương pháp, không thay thế nhà nghiên cứu
AI nghiên cứu tiếng Việt là việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ phân tích ngôn ngữ, tạo môi trường thực hành, xử lý văn bản và mở rộng cách tiếp cận dữ liệu, trong khi con người vẫn chịu trách nhiệm kiểm chứng và diễn giải kết quả. Đây là hướng tiếp cận đáng chú ý 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. Với 34 tham luận, gồm 27 bài về Ngôn ngữ học và 7 bài về Việt Nam học, diễn đàn đặt AI bên cạnh nhiều vấn đề đang nổi lên trong nghiên cứu ngôn ngữ, giáo dục và xã hội. Điểm đáng chú ý không phải công nghệ có thể làm thay bao nhiêu việc, mà là giới nghiên cứu có thể dùng nó để đặt câu hỏi tốt hơn mà vẫn bảo đảm tri thức chính xác và vai trò chủ động của con người.
Dạy tiếng Việt: thêm cơ hội thực hành, cần người hướng dẫn
Trong giảng dạy tiếng Việt cho người nước ngoài, AI có thể nhận diện một số lỗi chịu ảnh hưởng từ tiếng mẹ đẻ, như trật tự từ, cách dùng từ Hán Việt và việc phân biệt thanh hỏi, thanh ngã. Công nghệ cũng có thể dựng tình huống hội thoại để người học luyện ngữ dụng, tạo thêm cơ hội thực hành và điều chỉnh hoạt động học theo nhu cầu từng người. Giá trị này rất cụ thể: người học có thể tập giao tiếp trong môi trường ít áp lực hơn, còn giảng viên có thêm công cụ để nhận ra điểm cần hỗ trợ. Nhưng một cuộc hội thoại mô phỏng không tự tạo nên năng lực giao tiếp. Nghiên cứu về học ngoại ngữ trong môi trường kết hợp AI và thực tế ảo cho thấy người học thoải mái hơn khi sử dụng ngoại ngữ, trong khi mức độ sẵn sàng giao tiếp thay đổi ít hơn. Vì vậy, AI nên bổ sung cho hướng dẫn của giảng viên, không thay thế tương tác và phản hồi có chuyên môn.
AI dịch thuật cần được kiểm tra bằng ngữ cảnh
AI dịch thuật có thể giúp xử lý văn bản nhanh, nhưng tốc độ không đồng nghĩa với việc chuyển tải đúng ý. Nghiên cứu của Phạm Thị Diệu Anh về ứng dụng AI khi dịch tiểu thuyết Làm đĩ của Vũ Trọng Phụng cho thấy ngữ cảnh và cách đặt yêu cầu đầu vào ảnh hưởng đến chất lượng bản dịch, trong khi một số sai lệch vẫn không thể tự khắc phục bằng công nghệ. Với tác phẩm văn học, lựa chọn từ ngữ gắn với sắc thái, hàm ý, bối cảnh xã hội và dụng ý nghệ thuật. Một bản dịch trôi chảy vẫn có thể làm phẳng những lớp nghĩa ấy nếu thiếu người đọc đối chiếu. Do đó, cách dùng hợp lý là để AI đề xuất phương án và hỗ trợ xử lý, còn người dịch kiểm tra ý nghĩa, biên tập câu chữ và chịu trách nhiệm với lựa chọn cuối cùng. Hội thảo cũng đặt ra yêu cầu đánh giá có hệ thống độ chính xác và mức độ phù hợp của AI với từng nhiệm vụ.
Bảo tồn văn hóa cần dữ liệu và tư duy phản biện
Trong Việt Nam học, công nghệ mở ra cách lưu giữ và giới thiệu di sản vượt khỏi giới hạn của tư liệu vật lý. Việc số hóa văn bản có thể giúp bảo quản nguồn tư liệu và mở rộng khả năng tiếp cận, đồng thời tạo cơ hội kết hợp nhân văn số với AI. Trường hợp Văn Miếu – Quốc Tử Giám cho thấy công nghệ có thể hỗ trợ số hóa bia tiến sĩ và tạo hình thức trải nghiệm trực tuyến để giới thiệu di sản. Tuy nhiên, bảo tồn văn hóa không chỉ là đưa tư liệu lên mạng: nguồn dữ liệu phải đáng tin cậy, bối cảnh phải được giải thích và cộng đồng liên quan cần được nhìn nhận đúng mức. Đây cũng là lý do các nghiên cứu về AI và bản sắc ngôn ngữ, văn hóa của sinh viên dân tộc thiểu số nhấn mạnh năng lực đánh giá thông tin và tư duy độc lập. Hội thảo còn bàn về chính sách ngôn ngữ, tiếp xúc phương ngữ và bảo tồn ngôn ngữ dân tộc thiểu số. Kết luận nên rõ ràng: AI có thể mở rộng cánh cửa nghiên cứu, nhưng con người phải quyết định điều gì cần lưu giữ và cách diễn giải nó.
