Ứng dụng AI trong khoa học xã hội và nhân văn

Điều này đòi hỏi những giải pháp mang tính căn cơ nhằm bảo đảm tính công bằng, an toàn và hiệu quả trong nghiên cứu, đồng thời thúc đẩy phát triển bền vững trong môi trường học thuật và sáng tạo.

Cánh tay đắc lực

Các chuyên gia chỉ ra rằng tính chủ quan, tính đa phương pháp và sự nhấn mạnh vào bối cảnh là những đặc trưng nổi bật trong quá trình thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu trong nghiên cứu khoa học xã hội. Chính vì vậy, con người luôn giữ vai trò trung tâm trong khoa học xã hội, và việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực này cũng mang những đặc thù riêng, phức tạp hơn so với các ngành khoa học chính xác. AI không chỉ đóng vai trò là công cụ hỗ trợ, mà hiện nay còn trở thành một đối tượng nghiên cứu của chính ngành khoa học xã hội và nhân văn.

TS Phạm Sĩ An (Viện Hàn lâm Khoa học xã hội Việt Nam) nhận định: Một trong những lý do khiến trí tuệ nhân tạo trở thành công cụ hấp dẫn đối với giới nghiên cứu khoa học xã hội và nhân văn là khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, âm thanh, hình ảnh - những dạng dữ liệu phổ biến trong các ngành như sử học, ngôn ngữ học, nhân học hay văn hóa học.

Hiện nay, các công cụ lập trình ngôn ngữ tư duy (NLP) có thể hỗ trợ trích xuất thông tin từ hàng triệu bài báo, tài liệu khảo cổ, biên bản phỏng vấn hoặc các bài đăng trên mạng xã hội, giúp các nhà nghiên cứu phát hiện mẫu, phân tích xu hướng và đưa ra khuyến nghị chính sách.

AI cũng hỗ trợ tự động hóa nhiều công đoạn trong quá trình nghiên cứu như mã hóa dữ liệu định tính, phân tích chủ đề, phân loại ý kiến hoặc xây dựng mô hình dự báo hành vi xã hội; hỗ trợ giới nghiên cứu giải quyết những câu hỏi vượt ra ngoài giới hạn của phương pháp truyền thống.

Cụ thể trong lĩnh vực sử học, AI đang góp phần số hóa và nhận diện văn bản cổ.

Trung tâm Lưu trữ quốc gia I đã ứng dụng AI để chuyển đổi hơn 80.000 trang châu bản triều Nguyễn từ chữ Hán, Nôm sang dạng số hóa, phục vụ lưu trữ và tra cứu.

Tại Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, dự án NomNaOCR đã số hóa hàng ngàn trang tài liệu Hán Nôm, tạo nên bộ dữ liệu lớn nhất Việt Nam phục vụ tra cứu và nghiên cứu.

Trường đại học Khoa học Tự nhiên (Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh) cũng phát triển hệ thống chuyển ngữ tự động từ chữ Nôm sang chữ Quốc ngữ, tích hợp thêm kiến thức về văn hóa, địa lý và ngôn ngữ để tăng độ chính xác.

Trong nghiên cứu và giảng dạy triết học, nhiều trường đại học đã chủ động ứng dụng AI nhằm hỗ trợ sinh viên và giảng viên. Tiêu biểu là TrietGPT - trợ lý ảo do PGS, TS Nguyễn Hoàng Hải (Đại học Quốc gia Hà Nội) phát triển, có khả năng diễn giải các khái niệm trừu tượng, gợi mở chiều sâu nhận thức cho người học và người nghiên cứu. Bên cạnh đó, nhiều giảng viên đã thử nghiệm các công cụ AI như ChatGPT, Bing AI hay Google Gemini để soạn giáo án, xây dựng nội dung thảo luận triết học.

Nhiều trường đại học tại Thành phố Hồ Chí Minh đã tổ chức các hội thảo, tập huấn về AI cho giảng viên, sinh viên và nhà nghiên cứu. Học viện Chính trị Quốc gia Hồ Chí Minh cũng đang thử nghiệm ứng dụng AI trong giảng dạy.

Tương tự, trong các lĩnh vực khảo cổ học, nhân học, văn hóa học và nghiên cứu phát triển vùng, AI đang được ứng dụng để phân tích hình ảnh, video, âm thanh và văn bản thu thập từ cộng đồng địa phương; qua đó, các nhà nghiên cứu có thể nhận diện mẫu hành vi, mô hình tổ chức xã hội và đặc điểm văn hóa đặc thù.

Các thuật toán AI hỗ trợ phân tích ngôn ngữ phi chính thức, hoa văn, biểu tượng, đồ họa trong lễ hội, nghi lễ tín ngưỡng, giúp so sánh sự tương đồng và khác biệt giữa các nhóm dân cư trong cùng khu vực địa lý.

AI cũng giúp xác định các cụm hoạt động kinh tế cục bộ hoặc vùng xã hội dễ tổn thương, hỗ trợ các nhà quy hoạch xác định khu vực ưu tiên cho can thiệp chính sách.

TS Hoàng Hồng Hiệp (Viện Khoa học xã hội vùng Trung Bộ và Tây Nguyên) cho biết: “Công tác nghiên cứu và giám sát môi trường được hưởng lợi lớn nhờ AI, thông qua khả năng phân tích dữ liệu từ cảm biến, trạm quan trắc và ảnh vệ tinh. AI có thể dự báo sớm lũ lụt, lở đất với độ chính xác cao, từ đó tối ưu hóa việc sơ tán và phân phối cứu trợ”.

Thách thức và giải pháp

Có thể thấy rõ, AI đang làm thay đổi môi trường nghiên cứu khoa học xã hội và nhân văn, với những tác động sâu rộng như tăng cường khả năng thu thập và xử lý dữ liệu, phát hiện vấn đề và giả thuyết mới, nâng cao hiệu quả phân tích định lượng và định tính, cũng như hỗ trợ thiết kế chính sách xã hội. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong nghiên cứu cũng đặt ra nhiều vấn đề đáng lưu ý.

Trước hết là nguy cơ lệ thuộc vào công nghệ. Việc lạm dụng AI có thể khiến nhà nghiên cứu phụ thuộc vào những định kiến có sẵn trong kho dữ liệu, làm suy giảm năng lực suy luận, tư duy phản biện và tính nhân văn - những yếu tố cốt lõi của khoa học xã hội. Bên cạnh đó, các chuyên gia cảnh báo một số thách thức khác như: Khoảng cách về năng lực công nghệ trong giới nghiên cứu, sự thiếu hụt nền tảng dữ liệu mở và kết nối liên ngành, cũng như các vấn đề đạo đức và bản quyền trong việc sử dụng AI.

Tại Hội thảo khoa học “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo: Cơ hội và thách thức đối với nghiên cứu khoa học xã hội ở Việt Nam hiện nay”, TS Kiều Thanh Nga (Viện Nghiên cứu Nam Á, Tây Á và châu Phi, thuộc Viện Hàn lâm Khoa học xã hội Việt Nam) nhấn mạnh: Là cơ quan nghiên cứu hàng đầu trong lĩnh vực khoa học xã hội, Viện Hàn lâm Khoa học xã hội Việt Nam (VASS) cần chủ động hành động để thích ứng với kỷ nguyên AI; khẩn trương xây dựng chiến lược phát triển trung và dài hạn, gắn với mục tiêu tích hợp công nghệ AI vào toàn bộ chu trình nghiên cứu; đẩy mạnh đào tạo, bồi dưỡng năng lực số cho đội ngũ nghiên cứu, thu hẹp khoảng cách kỹ năng số; đồng thời phát triển hạ tầng số đáp ứng yêu cầu lưu trữ, phân tích và chia sẻ dữ liệu. Ngoài ra, VASS cũng cần xây dựng bộ quy tắc đạo đức học thuật trong thời đại AI, quy định rõ trách nhiệm của nhà nghiên cứu trong việc kiểm tra và xác minh kết quả do AI tạo ra.

Tại Việt Nam, pháp luật hiện hành mới chủ yếu điều chỉnh các khía cạnh công nghệ-kỹ thuật, chưa có quy phạm riêng cho những vấn đề đặc thù trong nghiên cứu khoa học xã hội và nhân văn. Trong khi các ngành công nghệ tập trung vào hiệu suất và tối ưu hóa, khoa học xã hội lại gắn với đạo đức, văn hóa và quyền con người. Do đó, AI với tính tự động hóa và phụ thuộc dữ liệu lớn có thể tiềm ẩn rủi ro nếu thiếu cơ chế kiểm soát phù hợp.

Theo TS Phạm Thúy Nga (Viện Nhà nước và Pháp luật-VASS), các vấn đề pháp lý đáng chú ý gồm: Bảo vệ dữ liệu cá nhân trong khảo sát nhóm yếu thế, trách nhiệm khi AI gây sai lệch, quyền sở hữu trí tuệ với sản phẩm do AI hỗ trợ, thiếu minh bạch ở các mô hình AI khép kín, và rủi ro đạo đức khi lạm dụng AI để tạo nội dung học thuật.

Hoàn thiện khung pháp lý cho việc ứng dụng AI trong nghiên cứu khoa học xã hội và nhân văn đang trở thành một yêu cầu cấp thiết, bảo đảm công nghệ được phát triển trong khuôn khổ pháp quyền, tôn trọng các giá trị nhân văn, phục vụ cộng đồng. Đây cũng là cơ sở để thúc đẩy một nền khoa học tiên tiến, hiện đại, bền vững, theo đúng tinh thần Nghị quyết 57 của Bộ Chính trị về đột phá, phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.