Học vấn về AI

Học vấn về AI hay học vấn về trí tuệ nhân tạo (tiếng Anh: AI literacy) là khả năng hiểu, sử dụng, giám sát và suy ngẫm một cách có phê phán về các ứng dụng AI. Thuật ngữ này thường dùng để chỉ việc giảng dạy các kỹ năng và kiến thức cho công chúng, đặc biệt là những người không thành thạo về AI.

Một số người cho rằng học vấn về AI là rất cần thiết cho học sinh và sinh viên. Ngược lại, một số giáo sư lại cấm sử dụng AI trong lớp học và trong tất cả các bài tập. Họ còn đưa ra những hình phạt nghiêm khắc cho việc sử dụng AI, coi đó là một hành vi gian lận. AI được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, ví dụ như ô tô tự lái, trợ lý ảo và các mô hình AI tạo sinh có khả năng tạo văn bản. Người dùng các công cụ này cần có khả năng đưa ra quyết định một cách sáng suốt. Học vấn về AI cũng có thể ảnh hưởng đến cơ hội việc làm trong tương lai của sinh viên.

== Định nghĩa ==
Một trong những định nghĩa sớm nhất và phổ biến nhất về học vấn AI là "một tập hợp các năng lực cho phép các cá nhân đánh giá các công nghệ AI một cách có phê phán; giao tiếp và hợp tác hiệu quả với AI; và sử dụng AI như một công cụ trực tuyến, ở nhà, và tại nơi làm việc."

Các định nghĩa sau này bao gồm khả năng hiểu, sử dụng, giám sát và suy ngẫm một cách có phê phán về các ứng dụng AI, hoặc khả năng hiểu, sử dụng, đánh giá và định hướng AI một cách có đạo đức.

Học vấn về AI có liên quan đến các hình thức học vấn khác. Học vấn về AI đòi hỏi phải có trình độ kỹ thuật số, trong khi đó, học vấn về khoa học và tính toán có thể bổ trợ cho nó. Học vấn về dữ liệu cũng có nhiều điểm tương đồng đáng kể.

== Các hạng mục ==
Học vấn về AI bao gồm nhiều hạng mục. Chúng bao gồm sự hiểu biết về lý thuyết hoạt động của trí tuệ nhân tạo, việc sử dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo, và sự đánh giá có phê phán về trí tuệ nhân tạo cùng với các vấn đề đạo đức của nó.

=== Hiểu biết về AI ===
Kiến thức và sự hiểu biết về AI đề cập đến sự hiểu biết cơ bản về trí tuệ nhân tạo là gì và nó hoạt động như thế nào. Điều này bao gồm việc quen thuộc với các thuật toán học máy, cũng như các hạn chế và thiên kiến tồn tại trong các hệ thống AI. Người dùng có hiểu biết về AI cần quen thuộc với nhiều công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như các hệ thống nhận thức, robot học và học máy.

=== Sử dụng và ứng dụng AI ===
Sử dụng và ứng dụng AI đề cập đến khả năng dùng các công cụ AI để giải quyết vấn đề và thực hiện các tác vụ, ví dụ như lập trình và phân tích dữ liệu lớn.

=== Đánh giá và tạo ra AI ===
Đánh giá và tạo ra đề cập đến khả năng đánh giá một cách có phê phán về chất lượng và độ tin cậy của các hệ thống AI. Nó cũng đề cập đến việc thiết kế và xây dựng các hệ thống AI công bằng và có đạo đức. Để đánh giá chính xác, người dùng cũng cần tìm hiểu xem AI mạnh ở lĩnh vực nào và yếu ở lĩnh vực nào.

=== Đạo đức AI ===
Đạo đức AI đề cập đến việc hiểu rõ các hàm ý đạo đức của AI và đưa ra các quyết định sáng suốt về việc sử dụng các công cụ AI. Lĩnh vực này bao gồm các yếu tố như:

- Trách nhiệm giải trình: Yêu cầu các bên liên quan đến AI chịu trách nhiệm về hoạt động của các hệ thống AI và việc tuân thủ các lý tưởng đạo đức.
- Độ chính xác: Xác định và báo cáo các nguồn gây ra lỗi và sự không chắc chắn trong các thuật toán và dữ liệu.
- Khả năng kiểm toán: Cho phép các bên khác kiểm toán và đánh giá hành vi của thuật toán thông qua việc chia sẻ thông tin một cách minh bạch.
- Khả năng giải thích: Đảm bảo rằng các phán đoán của thuật toán và dữ liệu cơ bản có thể được trình bày bằng ngôn ngữ đơn giản.
- Sự công bằng: Ngăn chặn các thiên kiến và xem xét các quan điểm đa dạng. Để làm được điều này, cần tăng cường sự đa dạng của các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực.
- Lấy con người làm trung tâm và phúc lợi: Ưu tiên phúc lợi của con người trong việc phát triển và triển khai AI.
- Tuân thủ quyền con người: Đảm bảo rằng công nghệ không vi phạm các quyền con người đã được quốc tế công nhận.
- Tính hòa nhập: Làm cho AI có thể tiếp cận được với tất cả mọi người.
- Sự tiến bộ: Lựa chọn các sáng kiến có giá trị cao.
- Trách nhiệm và tính minh bạch: Thúc đẩy niềm tin thông qua trách nhiệm giải trình và sự công bằng.
- Tính mạnh mẽ và bảo mật: Làm cho các hệ thống AI an toàn, bảo mật và có khả năng chống lại sự thao túng hoặc rò rỉ dữ liệu.
- Tính bền vững: Lựa chọn các phương pháp triển khai tạo ra lợi ích hữu ích và lâu dài.

=== Tạo điều kiện cho AI ===
Hỗ trợ AI bằng cách phát triển các kiến thức và kỹ năng liên quan, ví dụ như lập trình và thống kê.

== Thúc đẩy học vấn về AI ==
Nhiều chính phủ đã nhận ra sự cần thiết phải thúc đẩy học vấn về AI, kể cả trong người lớn. Các chương trình như vậy đã được công bố ở Hoa Kỳ, Trung Quốc, Đức và Phần Lan. Các chương trình dành cho công chúng thường bao gồm các học phần trực tuyến ngắn và dễ hiểu. Các chương trình dành cho trẻ em thường dựa trên dự án. Các chương trình cho sinh viên tại các trường cao đẳng và đại học thường giải quyết các nhu cầu chuyên môn cụ thể của sinh viên, tùy thuộc vào lĩnh vực học tập của họ. Ngoài hệ thống giáo dục, học vấn về AI cũng có thể được phát triển trong cộng đồng, ví dụ như trong các viện bảo tàng.

=== Trường học ===
Các trường học sử dụng các phương pháp sư phạm đa dạng để thúc đẩy học vấn về AI. Các phương pháp này bao gồm:

- Thực hiện phép thử Turing với một tác nhân thông minh
- Tạo ra các chatbot
- Xây dựng ứng dụng bằng lập trình dựa trên Blockly
- Học tập dựa trên dự án
- Chế tạo robot
- Trực quan hóa dữ liệu
- Huấn luyện các mô hình AI

Chương trình giảng dạy về trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện sự hiểu biết của học sinh về các chủ đề như học máy, mạng nơ-ron và học sâu.

==== Nghiên cứu tình huống: DAILy ====
Chương trình DAILy (Phát triển Học vấn về AI) được phát triển bởi MIT và Đại học Boston với mục tiêu nâng cao học vấn về AI cho học sinh trung học cơ sở. Chương trình được cấu trúc như một hội thảo kéo dài 30 giờ. Nó bao gồm các chủ đề như giới thiệu về trí tuệ nhân tạo, các hệ thống logic (cây quyết định), học có giám sát, mạng nơ-ron, học tính toán, deepfake, và các trình tạo ngôn ngữ tự nhiên. Học sinh sẽ kiểm tra các tác động về đạo đức và xã hội của mỗi chủ đề, cũng như các tác động về nghề nghiệp của chúng.

=== Giáo dục đại học ===
Trước thập kỷ thứ hai của thế kỷ 21, trí tuệ nhân tạo chủ yếu được nghiên cứu trong các khóa học STEM. Sau này, các dự án nhằm tăng cường giáo dục về trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện, đặc biệt là để thúc đẩy học vấn về AI. Hầu hết các khóa học bắt đầu với một hoặc nhiều học phần, giải quyết các câu hỏi cơ bản như trí tuệ nhân tạo là gì, nó đến từ đâu, nó có thể làm gì và không thể làm gì. Hầu hết các khóa học cũng đề cập đến học máy và học sâu. Một số khóa học giải quyết các vấn đề đạo đức trong trí tuệ nhân tạo.

==== Nghiên cứu tình huống: Đại học Florida ====
Tại Đại học Florida, một nỗ lực toàn diện đã được thực hiện để đưa trí tuệ nhân tạo vào chương trình giảng dạy của tất cả các ngành học. Mục tiêu của động thái này là cung cấp cho sinh viên đại học những kỹ năng cần thiết cho thị trường lao động thế kỷ 21. Trong khuôn khổ dự án, hơn 100 giảng viên mới đã được tuyển dụng. Mỗi sinh viên được yêu cầu hoàn thành một khóa học cơ bản về trí tuệ nhân tạo cũng như một khóa học về đạo đức, thông tin và công nghệ. Mỗi sinh viên sẽ chọn thêm một khóa học từ nhiều lĩnh vực học thuật khác nhau, bao gồm y học và kinh doanh. Sinh viên hoàn thành xuất sắc cả ba khóa học sẽ nhận được chứng chỉ chính thức.

Quá trình chuyển đổi này đi kèm với sự gia tăng việc học tập thực hành tại trường đại học. Các khóa học được tổ chức với sự hợp tác của ngành công nghiệp, nơi sinh viên và các chuyên gia trong ngành đã cùng nhau cố gắng giải quyết các vấn đề trong thế giới thực với sự trợ giúp của các công cụ AI.

Để giám sát chương trình, một nhóm đã được thành lập để phân tích các khóa học hiện có và mới, đồng thời lập bản đồ các lĩnh vực học vấn được đề cập trong mỗi khóa học. Mỗi khóa học được xác định bởi các lĩnh vực học vấn mà nó liên quan. Điều này cho phép sinh viên lựa chọn các khóa học phù hợp với họ và giúp các nhà quản lý phát hiện những lỗ hổng hoặc thiếu sót trong các lĩnh vực nhất định.

== Xem thêm ==
- Trí tuệ nhân tạo
- Trình độ kỹ thuật số

== Liên kết ngoài ==
- Times Higher Education: Làm thế nào chúng ta có thể dạy các kỹ năng học vấn về AI?