Sử dụng AI được xem như cách mở rộng năng lực làm việc và học tập, nhưng ẩn sâu hơn, nó còn có tác đông nhất định đến cách não bộ vận hành. Những quan sát từ nghiên cứu tại MIT đã hé lộ sự dịch chuyển tinh vi trong quá trình tư duy khi con người tương tác với ChatGPT, đặt ra câu hỏi lớn: liệu công nghệ đang hỗ trợ hay âm thầm tái lập trình suy nghĩ của chúng ta?
ChatGPT và các nghiên cứu của MIT
Trong bối cảnh ChatGPT nhanh chóng trở thành công cụ phổ biến từ học tập đến công việc, MIT đã đặt ra câu hỏi: Liệu AI này chỉ là trợ thủ hữu ích, hay còn tạo ra những biến đổi tiềm ẩn đối với con người? Chính mối băn khoăn này đã thúc đẩy nhiều nhóm nghiên cứu của MIT tiến hành loạt thí nghiệm, từ việc đo hoạt động não bộ, khảo sát năng suất lao động đến phân tích cảm xúc khi sử dụng AI.
- Ảnh hưởng đến tư duy và hoạt động não bộ
Nghiên cứu từ MIT Media Lab cho thấy khi dựa vào ChatGPT để viết, hoạt động não giảm sút rõ rệt so với việc tự tư duy hoặc chỉ dùng Google. Người dùng dễ trở nên “lười suy nghĩ”, văn bản kém sáng tạo và khó quay lại khả năng tư duy ban đầu sau thời gian sử dụng.
- Gia tăng năng suất công việc
Một nghiên cứu khác của MIT chỉ ra ChatGPT có thể giúp công việc văn phòng nhanh hơn khoảng 40%, chất lượng cải thiện gần 20%. Những ai vốn viết kém được hưởng lợi lớn, nhờ đó năng suất chung của cả nhóm đều tăng.
- Tác động cảm xúc và sự phụ thuộc vào AI
MIT kết hợp với OpenAI phân tích hàng triệu tương tác và nhận thấy ChatGPT hiếm khi tạo gắn kết tình cảm sâu. Tuy nhiên, người dùng thường xuyên thái quá có thể rơi vào trạng thái cô đơn, ít giao tiếp xã hội, dẫn đến phụ thuộc nhiều hơn vào AI.
Như vậy, ChatGPT vừa mang lại lợi ích về năng suất và hỗ trợ sáng tạo, vừa tiềm ẩn nguy cơ làm giảm khả năng tư duy độc lập và tăng sự phụ thuộc. Vì thế, việc Sử dụng AI cần có chừng mực và định hướng rõ ràng.
Phân hoá tác động của ChatGPT theo nhóm người dùng
Để hiểu rõ cách ChatGPT ảnh hưởng đến quá trình tư duy, nhóm nghiên cứu tại MIT đã không chỉ quan sát “có sử dụng AI” hay “không dùng” AI, mà còn đi sâu vào quỹ đạo sử dụng của từng người. Bởi lẽ, một người bắt đầu với tư duy thuần tuý rồi mới chuyển sang AI sẽ khác hẳn với người phụ thuộc vào công cụ ngay từ đầu.
Brain-only
Brain-only: viết tự thân trước, sau đó dùng ChatGPT (Brain-to-LLM)
Sau khi bắt đầu dùng ChatGPT, não bộ của nhóm viết “Brain-only” thể hiện sự tái hoạt động mạnh mẽ, nổi bật ở vùng chẩm-đỉnh và trán trước, hai khu vực gắn với xử lý thông tin và tư duy bậc cao.
Ở chiều Brain-to-LLM, AI đóng vai trò như một công cụ giảm tải nhận thức (Cognitive Offloading): giúp người có nền tảng sẵn tiết kiệm công sức tìm kiếm, ghi nhớ và có thêm không gian để phân tích, sáng tạo. Ví dụ, thay vì đọc hàng trăm trang tài liệu, chuyên gia có thể nhờ AI tóm tắt rồi tập trung phản biện sâu hơn.
Đánh giá: Nhóm này duy trì khả năng ghi nhớ cao hơn so với những người bắt đầu bằng AI. Họ có vẻ dễ nhớ lại nội dung và trích dẫn bài luận chính xác hơn
Large Language Model LLM
Large Language Model LLM: bắt đầu với ChatGPT, sau đó viết thủ công (LLM-to-Brain).
Những người bắt đầu bằng AI rồi chuyển sang viết không dùng công cụ tiếp tục ghi nhận hoạt động kết nối não yếu, đặc biệt là trong băng tần alpha và beta liên quan đến chú ý và điều khiển tư duy.
Ngược lại, ở chiều LLM-to-Brain, hạn chế mới bộc lộ: hiện tượng thiên vị tự động hóa (Automation Bias) khiến người dùng quá tin vào gợi ý của AI, làm suy yếu khả năng phản biện; đồng thời tích tụ “nợ kiến thức” (Knowledge Debt) khi họ chưa đầu tư vào nền tảng tư duy gốc, dẫn đến khó khăn khi phải suy nghĩ độc lập mà không có AI hỗ trợ.
Đánh giá: Dù chỉ là vài phút sau, phần lớn nhóm LLM không thể trích dẫn hay hồi tưởng lại chi tiết.
Những phát hiện này cho thấy AI phát huy tối đa hiệu quả khi được kết hợp với nền tảng tri thức vững chắc, nhưng có thể phản tác dụng nếu trở thành điểm tựa duy nhất cho người dùng thiếu trải nghiệm tư duy nền tảng.
Hệ quả khi AI can thiệp quá sâu vào cuộc sống
Sự hiện diện của AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, đang thay đổi cách con người học tập, làm việc và ra quyết định. Tuy nhiên, khi mức độ can thiệp vượt quá giới hạn hợp lý, hàng loạt hệ quả tiềm ẩn bắt đầu xuất hiện.
- Suy giảm năng lực tư duy độc lập Con người dễ rơi vào Automation Bias: xu hướng tin tưởng tuyệt đối vào gợi ý của máy móc mà ít khi kiểm chứng. Điều này khiến khả năng phản biện, đặt câu hỏi và đánh giá đa chiều bị mài mòn theo thời gian. Một sinh viên quen nhờ AI viết luận có thể thấy khó khăn khi phải tự viết mà không có “chống lưng” công nghệ.
- Tích tụ “nợ kiến thức” (Knowledge Debt) Khi quá phụ thuộc vào AI để tra cứu hay tổng hợp thông tin, người dùng không còn tích lũy nền tảng kiến thức gốc. Điều này tạo ra “khoản nợ vô hình”: càng dựa dẫm, càng ít khả năng vận hành độc lập. Về lâu dài, sự lệ thuộc này có thể làm con người mất dần sự linh hoạt trong học tập và sáng tạo.
- Đánh đổi chiều sâu để lấy tốc độNguyên tắc Cognitive Offloading vốn hữu ích trong việc giảm gánh nặng ghi nhớ, nhưng khi bị lạm dụng, nó dẫn đến việc ưu tiên tốc độ hơn là hiểu biết sâu sắc. Thay vì thực sự đọc và nghiền ngẫm, nhiều người chỉ dừng lại ở mức tiếp nhận thông tin đã “tiền xử lý” từ AI, khiến quá trình học tập trở nên nông cạn.
- Biến đổi thói quen và cấu trúc xã hộiKhi AI chen sâu vào đời sống, không chỉ tư duy cá nhân bị ảnh hưởng mà cả các mối quan hệ xã hội cũng thay đổi. Từ học đường đến nơi làm việc, sự “chuẩn hoá” bởi AI có thể tạo ra những môi trường ít chấp nhận sự đa dạng trong phong cách tư duy, khiến con người dễ chạy theo chuẩn mực do máy móc thiết lập thay vì phát huy sự khác biệt cá nhân.
Trong bối cảnh AI ngày càng hiện diện sâu trong mọi hoạt động, con người buộc phải thay đổi cách học tập, làm việc và sáng tạo để không bị tụt lại phía sau. Tuy nhiên, câu hỏi cốt lõi không nằm ở chỗ “chạy theo” công nghệ nhanh đến đâu, mà là làm thế nào để vẫn duy trì bản sắc nhân văn, sáng tạo và cảm xúc mà máy móc không thể thay thế.
Để giữ vững tính “human” giữa dòng chảy AI, có thể hướng đến ba trụ cột:
- Sáng tạo độc đáo: AI giỏi tổng hợp, nhưng sự tưởng tượng đột phá và khả năng liên tưởng bất ngờ vẫn là thế mạnh riêng của con người.
- Đồng cảm và kết nối: Trí tuệ cảm xúc, khả năng lắng nghe và thấu hiểu người khác là những phẩm chất mà máy khó sao chép.
- Tư duy phản biện: Luôn kiểm chứng, đặt câu hỏi và không để bản thân rơi vào “thiên vị tự động hóa” giúp con người làm chủ công nghệ thay vì bị dẫn dắt.
Sự thích ứng không chỉ là học cách dùng AI hiệu quả, mà còn là biết cân bằng: khai thác sức mạnh công cụ, đồng thời nuôi dưỡng những giá trị mà chỉ con người mới sở hữu.
Như vậy, nghiên cứu của MIT chỉ ra rằng mỗi lần chúng ta dựa vào ChatGPT, tư duy đều có thể thay đổi theo cách tinh vi và khó nhận biết. Điều quan trọng là học cách cân bằng: để AI hỗ trợ, nhưng không làm mờ đi khả năng sáng tạo và suy xét độc lập của chính mình.
Số liệu ghi nhận tính đến thời điểm biên tập bài viết
