• AI tạo sinh đã trở thành công cụ phổ biến trong nghiên cứu tại Đại học Edinburgh, đặc biệt hỗ trợ chỉnh sửa, tóm tắt, dịch thuật và trực quan hóa dữ liệu.

• Nhiều nhà nghiên cứu sử dụng AI để truy xuất, phân loại, tổng hợp dữ liệu, xây dựng bộ dữ liệu, thư mục và thực hiện tổng quan tài liệu sơ bộ.

• AI còn hỗ trợ phân tích dữ liệu lớn, phát hiện mối tương quan mới, tự động tinh chỉnh quy trình, kiểm thử mô hình phức tạp (digital twins), tạo dữ liệu tổng hợp và đề xuất giả thuyết mới.

• Các công cụ AI chuyên biệt như self taught reasoning models (STaRs) và retrieval augmented generation (RAG) giúp nâng cao độ chính xác, mở rộng khả năng truy xuất dữ liệu ngoài.

• Lợi ích nổi bật: tiết kiệm thời gian, nâng cao hiệu quả giao tiếp, hỗ trợ sáng tạo và phân tích.

• Rủi ro lớn: sai lệch, ảo giác, thiên vị, chia sẻ quyền sở hữu trí tuệ, thiếu minh bạch về nguồn gốc sử dụng AI trong công bố nghiên cứu.

• Môi trường pháp lý phức tạp: Anh chưa có luật AI riêng, nhưng nhiều quỹ nghiên cứu quốc tế đã áp dụng quy định, đặc biệt EU với AI Act mới.

• Đại học Edinburgh tập trung vào 4 hướng hỗ trợ: đào tạo (đặc biệt cho nhà nghiên cứu trẻ), an toàn dữ liệu (phát triển Edinburgh Language Model – ELM với cam kết không lưu giữ dữ liệu), đạo đức (dự án BRAID, công cụ đánh giá tác động AI), và xây dựng văn hóa nghiên cứu đề cao chất lượng, liêm chính.

• Trường phát triển các cộng đồng thực hành AI trong lĩnh vực Y tế, Bền vững, khuyến khích phát triển API riêng để kiểm soát tốt hơn quá trình sử dụng AI.

• Nhấn mạnh: nghiên cứu đột phá cần thời gian, chất lượng quan trọng hơn số lượng, AI chỉ là công cụ hỗ trợ chứ không thay thế tư duy phản biện và sáng tạo.

📌 Đại học Edinburgh ghi nhận AI tạo sinh đã thay đổi toàn diện cách làm nghiên cứu, hỗ trợ mạnh mẽ nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro về đạo đức, chất lượng và an toàn dữ liệu. Trường đầu tư mạnh vào đào tạo, công cụ an toàn (ELM), xây dựng văn hóa nghiên cứu liêm chính, lấy chất lượng làm trọng tâm, chuẩn bị cho kế hoạch hành động văn hóa nghiên cứu 2026.