Nếu bạn dành cả ngày để đọc về sự hình thành liên minh, các chế độ hiệp ước, hay chính trị phát triển quốc tế, có lẽ bạn đã sống trong JSTOR rồi. Tôi cũng vậy. Tôi là sinh viên quan hệ quốc tế tại Cambridge, và kho lưu trữ này đã là không gian làm việc mặc định của tôi từ bao lâu rồi tôi không nhớ rõ. Học kỳ trước, khi JSTOR ra mắt công cụ nghiên cứu AI mới, tôi đã đón nhận nó như bất kỳ tính năng mới nào khác: tôi đầy cảnh giác. Giống như nhiều sinh viên và giảng viên xung quanh, tôi đã chứng kiến ChatGPT vấp váp trước những sự thật cơ bản, tự bịa ra các trích dẫn và đưa ra những điều vô lý một cách đầy tự tin. Tôi không cần thêm một thiết bị hứa hẹn sẽ suy nghĩ thay mình. Tôi cần một thứ gì đó giúp tôi suy nghĩ tốt hơn mà không làm hỏng các chú thích của mình.
Vì vậy, tôi đã sử dụng công cụ này một cách triệt để trong suốt cả học kỳ để xem liệu nó có thực sự khác biệt hay không. Sau nhiều tuần làm bài tập và nghiên cứu tiểu luận thực tế, tôi có thể nói rằng nó không phải là một chiêu trò quảng cáo. Nó thay đổi cách bạn tiếp cận các tài liệu học thuật, và vì những lý do mang tính thực tiễn hơn là sự hào nhoáng.
Tại sao sự hoài nghi là có cơ sở
Sự nghi ngờ của giới học thuật đối với AI tạo sinh không phải tự nhiên mà có. Khi điểm số của bạn phụ thuộc vào tính chính xác của ngày ban hành một nghị quyết của Liên Hợp Quốc hay cách dùng từ chính xác trong một lệnh của Hội đồng Bảo an, thì không có chỗ cho sự "ảo giác" (hallucination). ChatGPT và các trợ lý web mở khác có một thói quen đã được ghi nhận rõ ràng là tạo ra các tiêu đề nguồn nghe có vẻ hợp lý nhưng lại là giả, gán sai trích dẫn và làm mờ đi các sắc thái cho đến khi chúng biến mất hoàn toàn. Khi tôi đề cập với người hướng dẫn rằng tôi đang thử nghiệm công cụ của JSTOR, sự lo ngại hiện lên ngay lập tức: liệu nó có tự bịa ra các nguồn tài liệu không? Liệu nó có diễn giải các lập luận phức tạp thành những bản tóm tắt gây hiểu lầm không? Đây là những câu hỏi xác đáng, bởi vì chỉ một trích dẫn sai cũng có thể làm hỏng cả một bài nghiên cứu.
Điểm khác biệt của công cụ JSTOR nằm ở nơi nó tìm kiếm câu trả lời. Nó không quét dữ liệu từ internet mở. Nó làm việc trực tiếp với các nguồn học thuật đáng tin cậy đã có sẵn trong kho lưu trữ JSTOR. Sự khác biệt đó nghe có vẻ nhỏ, nhưng nó định hình lại mọi thứ.
Luôn ở trong khu vườn khép kín
Hầu hết các nghiên cứu của tôi trong học kỳ trước liên quan đến việc truy vết cách các tài liệu về lệnh trừng phạt kinh tế giao thoa với các khuôn khổ nhân quyền. Đó là một công việc dày đặc và liên ngành. Thông thường, quy trình sẽ như thế này: tôi chạy tìm kiếm từ khóa, mở ba mươi tab, đọc tóm tắt, tải xuống khoảng mười hai tệp PDF, và sau đó dành nhiều ngày để cố gắng nhớ xem tác giả nào đã đưa ra sự phân biệt tinh tế nào. Nó chậm chạp. Nó cần thiết. Nhưng nó chậm chạp.
Với công cụ AI được tích hợp vào kho lưu trữ, tôi có thể đặt các câu hỏi trực tiếp về mối quan hệ giữa các lập luận và nhận được các câu trả lời hoàn toàn dựa trên các bài báo mà tôi thực sự có thể mở và xác minh. Công cụ này đã chỉ cho tôi những mối liên hệ mà tôi đã bỏ lỡ giữa các nghiên cứu luật quốc tế và nghiên cứu kinh tế chính trị. Đây không phải là những bản tóm tắt tổng hợp được rút ra từ các luồng thảo luận trên Wikipedia. Chúng là những con đường dẫn qua các tài liệu thực tế, đã qua bình duyệt, nằm trong cùng một cơ sở dữ liệu mà tôi vốn đã tin tưởng.
Điều này quan trọng đối với bất kỳ ai làm việc trong lĩnh vực lịch sử, khoa học chính trị, hoặc bất kỳ lĩnh vực nào mà các nguồn sơ cấp và thứ cấp phải được xử lý một cách cẩn trọng. Bạn không hề giao phó khả năng phán đoán của mình cho một "chiếc hộp đen". Bạn đang sử dụng một người hướng dẫn luôn ở trong thư viện.
Tốc độ không đánh đổi bằng sự chính xác
Sự thay đổi thực tế lớn nhất đối với tôi là nhịp độ. Các thời hạn tại Cambridge không khoan nhượng cho sự chậm trễ, và luôn có sự cám dỗ của việc hy sinh sự kỹ lưỡng để đổi lấy tốc độ. Tôi đã thấy các bạn cùng lớp dựa vào AI trên web mở để tạo các bài tổng quan tài liệu, để rồi sau đó phải mất nhiều ngày để gỡ bỏ các tài liệu tham khảo giả mạo. Công cụ của JSTOR cho phép tôi duyệt qua các kho lưu trữ nhanh hơn mà không làm mất đi tính chính xác, bởi vì mọi gợi ý đều đi kèm với một liên kết trực tiếp đến nguồn thực tế. Tôi có thể kiểm tra văn bản gốc chỉ trong vài giây. Nếu bản tóm tắt có vẻ không ổn, toàn văn bài báo đã ở ngay đó để tôi hiệu chỉnh.
Trong một bài tiểu luận về các cách tiếp cận hậu thuộc địa đối với các tranh chấp biên giới, công cụ này đã giúp tôi phát hiện ra một sợi dây liên kết giữa các nghiên cứu khu vực giữa thế kỷ với các nghiên cứu an ninh phê phán mới hơn. Cuối cùng thì tôi cũng sẽ tìm thấy nó thông qua việc tìm kiếm thủ công, nhưng việc đó sẽ mất thêm một tuần lướt web. Thay vào đó, tôi đã dành tuần đó để đọc sâu thay vì đi săn lùng một cách mù quáng.
Đó là chi tiết thực tế thường bị bỏ qua trong các cuộc tranh luận về AI trong giáo dục. Vấn đề đối với hầu hết sinh viên không phải là tốc độ viết. Đó là tốc độ khám phá. Biết được năm bài báo nào cần đọc kỹ trong số năm trăm bài có thể có đã là nắm chắc một nửa trận chiến. Công cụ này đảm nhận việc phân loại sơ bộ để bạn có thể tập trung vào việc tư duy.
Giảm thiểu sự nhiễu loạn
Thông tin sai lệch không phải lúc nào cũng mang tính giật gân. Đôi khi đó chỉ là một ngày tháng sai sót một cách tinh vi. Đôi khi đó là một khung lý thuyết bị hiểu sai và được truyền bá tiếp vì không ai kiểm chứng lại bản gốc. Vì công cụ này giảm thiểu rủi ro thông tin sai lệch bằng cách dựa trên kho dữ liệu đã được lập chỉ mục của JSTOR, mức độ nhiễu giảm đi đáng kể. Bạn vẫn phải đọc một cách có tư duy phản biện. Không có công cụ nào có thể thay thế được điều đó. Nhưng bạn sẽ mất ít thời gian hơn để xác minh xem một nguồn tài liệu có thực sự tồn tại hay không.
Tôi nhận thấy điều này rõ nhất khi đang xem xét các bài báo nghiên cứu về phương pháp luận phức tạp. Nghiên cứu IR thường kết hợp phân tích định lượng với các nghiên cứu tình huống lịch sử, và các khía cạnh kỹ thuật