Điều này cũng dẫn đến một câu hỏi lớn trong giáo dục: Liệu chúng ta sẽ đào tạo ra những con người bằng cách hạn chế hay khuyến khích họ sử dụng các công cụ hiện đại, giờ đã có thể thay thế rất nhiều quy trình tư duy?
Hiểu biết và dự đoán
Một bên là tâm trí con người, nguồn gốc của các câu chuyện, lý thuyết và các ý nghĩa mà loài người chúng ta yêu thích. Một bên là những cỗ máy có thuật toán sở hữu khả năng dự báo đáng kinh ngạc, nhưng hoạt động bên trong của chúng thì hoàn toàn mờ mịt với đại đa số phía quan sát là con người.
Trước đây, khi con người cố gắng hiểu bản chất của thế giới, máy móc là công cụ hỗ trợ, đưa ra những dự đoán thực tế mà các giác quan của con người không đủ để đánh giá.
Sự phối hợp này lần đầu được đề cập trong tác phẩm “Novum Organum” của Francis Bacon: “Phương pháp mới của chúng ta trong việc khám phá khoa học dựa không phải để phủ nhận sự nhạy bén và sức mạnh của trí tuệ, mà thực sự là để cân bằng sức mạnh của trí tuệ. Ví dụ như vẽ một đường thẳng hoặc một đường tròn chính xác bằng tay là một việc phần lớn phụ thuộc vào sự ổn định và thực hành liên tục, nhưng nếu bạn sử dụng thước kẻ hoặc com-pa thì sẽ có rất ít cơ hội cho cả hai”.
Bacon đưa ra một đề xuất đã làm thay đổi hoàn toàn khoa học: Nhận thức và lý trí của con người nên được tăng cường bằng các công cụ, những phương tiện sẽ giúp con người thoát khỏi mê cung của suy tư.
Isaac Newton là một trong những người nhiệt tình áp dụng triết lý thực nghiệm của Bacon nhất. Ông đã dành cả sự nghiệp để phát triển các công cụ, là thấu kính vật lý, kính viễn vọng, các công thức và tất cả đều đẩy nhanh tốc độ khám phá khoa học. Nhưng, ẩn sau trong sự phụ thuộc ngày càng tăng vào các công cụ này là mầm mống của khác biệt đáng lo ngại, giữa những gì trí óc con người có thể nhận thức được về thế giới và những gì các công cụ của chúng ta đo lường và lập mô hình.
Ngày nay, sự khác biệt lớn đến mức đáng lo ngại. Có vẻ như chúng ta đã đạt đến giới hạn mà tại đó sự hiểu biết (của tâm trí con người) và năng lực dự đoán (của máy móc). Trong thời đại của Bacon và Newton, những tường thuật về thế giới mà trí tuệ con người có thể hiểu được và những dự đoán có thể kiểm tra đã được nối với nhau ăn khớp trong một vòng tròn đạo đức.
Các lý thuyết được hỗ trợ bởi những quan sát từ máy móc đã nâng cao hiểu biết của nhân loại về mọi thứ, từ vật lý, hóa học cho đến di truyền học Mendel. Nhưng, trong thời đại dữ liệu lớn, mối liên hệ giữa hiểu biết và dự đoán không còn ăn khớp nữa. Hiện, chúng ta đang đối mặt với một thế giới phức tạp hơn nhiều lần: Trí thông minh máy móc không chỉ khó nắm bắt, mà đôi khi còn tích cực chống lại lý trí.
Ví dụ, các nghiên cứu về dữ liệu gen có thể nắm bắt hàng trăm thông số của bệnh nhân, từ loại tế bào, tình trạng, vị trí gen v.v... và liên kết nguồn gốc bệnh tật với hàng ngàn yếu tố quan trọng tiềm tàng. Nhưng, những dữ liệu phức tạp và nhiều chiều này cùng dự đoán mà chúng cung cấp thách thức khả năng hiểu và diễn giải của bất kỳ ai trong chúng ta.
Khi ChatGPT tạo ra cơn sốt trên toàn thế giới, một trong những ứng dụng của nó đã khiến nền giáo dục truyền thống bị thách thức: Học sinh và sinh viên có thể tạo ra một bài luận, thậm chí nguyên một luận văn, trong “phút mốt”.
Trí tuệ nhân tạo không chỉ dừng lại ở việc đánh bại các vua cờ. Midjourney AI, một công cụ vẽ được vận hành bởi AI, có thể tạo ra hàng trăm, hàng ngàn bức tranh chỉ với một câu lệnh đầu vào. Jukebox, một sản phẩm khác của OpenAI (đơn vị tạo ra ChatGPT), có thể tạo ra các bài hát với giai điệu và lời hoàn chỉnh chỉ trong vài giây.
Câu hỏi lớn của giáo dục
Nan đề của giáo dục nằm ở chỗ này: Liệu chúng ta sẽ dạy cho học sinh cách thức sử dụng các công cụ, hay hạn chế chúng tuyệt đối trong môi trường học đường, để giữ lại những kỹ năng tư duy cơ bản thuộc về con người?
Nền giáo dục truyền thống chỉ cho phép mang vào phòng thi những công cụ hết sức cơ bản như máy tính bỏ túi hay từ điển, nhưng trong tương lai, nó khó có thể thờ ơ trước những công cụ đã và đang len lỏi rất sâu vào đời sống con người. Thanh tìm kiếm của Google đã định hình lại cách thức chúng ta lưu trữ các tư liệu và thông tin. Giờ đây, những “trợ lý” kiểu ChatGPT thậm chí có thể làm hộ con người luôn quá trình tổng hợp và biểu đạt.
Sự tiện lợi của nó có thể tước bỏ nhiều năng lực tư duy của con người, do không còn được luyện tập. Trước đây, tôi hay tự mình lưu lại các thông tin hay thu thập được, thông qua quá trình đi, xem và đọc, trong một thư mục hay cuốn sổ riêng. Dần dần, quá trình này bị thay thế bằng hành vi gõ lên thanh tìm kiếm Google.
Một ngày, tôi nhận ra rằng mình không thật sự “ngấm” những thông tin này: Chính quá trình tự đi thu thập mới mang lại cho bạn những suy tư thật sự có ích về thông tin đó. Đôi khi bạn lười và không tự đi đến hiện trường, vì Google đã có quá nhiều thông tin về địa điểm mà bạn muốn tìm hiểu. Nó hoạt động với một cơ chế tinh vi không có nghĩa là nó có thể thay thế những trải nghiệm đa dạng của con người.
Mối quan hệ giữa hiểu biết và dự đoán tương ứng mối quan hệ giữa bản thể học (những hiểu biết sâu sắc về bản chất thực sự của thế giới) và nhận thức luận (quá trình thu nhận kiến thức về thế giới). Trước đây, kiến thức dựa trên thực nghiệm có thể vượt qua các rào cản đối với hiểu biết hiện tại của chúng ta và từ đó, các nhà khoa học tạo ra những dự đoán mới để thử nghiệm trên thế giới. Bằng cách này, cơ sở bản thể học của một lý thuyết trở thành cơ sở của những dự đoán mới mẻ và tiến bộ hơn. Bản thể học sinh ra nhận thức luận mới theo cách này.
Nhưng, phía trước sẽ là một thời đại hoang mang, khi các cỗ máy có thể tự mình sinh ra các nhận thức luận mới liên tục, còn bản thể học từ phía con người có thể đối mặt với quá trình thoái hóa, do không được tập luyện và các thói quen tư duy hiện đại đã tập trung ưu tiên vào sự tiện lợi nhiều hơn.
Và, giáo dục một con người giờ đây cũng sẽ phải băn khoăn, trước những lựa chọn khó khăn này. Cố gắng giữ lại những kỹ năng từng là độc quyền của con người, hay là phó mặc cho sự tiện lợi của máy móc? Chúng ta có còn tập trung dạy học trò về tư duy được nữa hay không, một khi vừa rời khỏi cổng trường, họ ngay lập tức bật thanh tìm kiếm Google và ChatGPT lên?
Phân tích dữ liệu sức khỏe bằng trí tuệ nhân tạo 
Góc khuất của Trí tuệ nhân tạo 
