AI bắt chước giỏi đến đâu cũng không thể học như con người: sự thật bị lãng quên trong giáo dục

• AI có thể tạo bài luận, giải bài toán, và giao tiếp trôi chảy, nhưng đó chỉ là hành vi được huấn luyện từ dữ liệu, không phải học tập thực sự.

• Sự khác biệt nằm ở việc AI không chịu hậu quả hay phản hồi xã hội, trong khi con người điều chỉnh hành vi dựa trên phản hồi, thất bại và thành công.

• Theo trường phái behaviorism (hành vi), học tập là sự thay đổi hành vi quan sát được qua thời gian – chứ không phải "hiểu" hay "có tư duy phản biện".

• Ví dụ: học sinh không chỉ "hiểu thuyết phục", mà thể hiện bằng cách viết thư thuyết phục; không chỉ "phát triển sự đồng cảm", mà phỏng vấn, phản hồi và điều chỉnh câu hỏi.

• Khi giáo dục dựa trên khái niệm nội tại mơ hồ như “nắm bắt khái niệm” hay “tư duy sáng tạo”, ta dễ bị lừa bởi hiệu suất máy móc bắt chước.

• AI không thể nhận ra liệu đầu ra của mình có ý nghĩa, đúng bối cảnh hay gây hại. Nó không sống cùng hậu quả – con người thì có.

• Chỉ hành vi con người mới phản ánh mối liên hệ giữa hành động và môi trường – như việc sinh viên điều chỉnh bài thuyết trình khi thấy khán giả mất tập trung.

• Giáo dục cần xác định lại học tập bằng hành động có thể dạy, quan sát và đánh giá – ví dụ: giải quyết vấn đề thực tế, thích nghi với thay đổi, viết luận thuyết phục, xây dựng lòng tin qua giao tiếp.

• AI không làm giáo dục thất bại; nó làm lộ rõ sự yếu kém trong cách chúng ta định nghĩa học tập.

📌 Dù AI có thể tạo đầu ra giống người học, nhưng chỉ con người mới học thông qua phản hồi và hậu quả thực tế. Học tập thật sự là sự thay đổi hành vi duy trì qua thời gian và ngữ cảnh, chứ không phải "hiểu" mơ hồ. Để phân biệt giữa học thực và bắt chước, giáo dục cần định nghĩa học tập bằng hành vi quan sát được—viết, phản hồi, giải quyết, và thích nghi. Chỉ như vậy, ta mới hỗ trợ người học một cách có trách nhiệm và thực chất.

https://www.psychologytoday.com/us/blog/how-we-learn/202505/what-counts-as-learning-when-ai-can-imitate-it