Trong năm cuối tại Đại học Yale, Amanda biết rằng nhiều bạn cùng lớp sử dụng chatbot để viết luận và làm bài tập về nhà. Tuy nhiên, cô chỉ nhận ra điều kỳ lạ khi thảo luận nhóm: các bạn đưa ra những luận điểm và lập luận trau chuốt kỹ lưỡng, nhưng kết quả thu “nhạt nhẽo, thiếu sức sống” ở nhiều chủ đề khác nhau.
“Trong buổi học, tôi thấy cảnh tượng quen thuộc. Khi giảng viên yêu cầu sinh viên suy nghĩ một câu hỏi, những người bạn bên cạnh liền gõ lia lịa vào laptop đang mở sẵn”, Amanda nói với CNN, yêu cầu dùng biệt danh để tránh rắc rối.
“Bây giờ, ai cũng thảo luận na ná nhau”, cô cho biết. “Hồi năm nhất, các cuộc tranh luận diễn ra rôm rả, không mạch lạc nhưng ai cũng đóng góp một điều gì đó mới mẻ, dựa vào ý kiến của nhau, tiếp cận từ nhiều góc độ và đưa ra nhận xét khác biệt”.
Thực tế, theo bài báo được công bố vào tháng 3 trên tạp chí Trends in Cognitive Sciences, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang “hệ thống hóa” cách diễn đạt và tư duy của con người trên ba khía cạnh: ngôn ngữ, quan điểm và lý luận.
Trong môi trường giáo dục, sinh viên, giảng viên cho biết họ đang thấy những ảnh hưởng của xu hướng đó trong lớp học. Và điều đó khiến nhiều sinh viên nói chuyện với quan điểm như nhau.
Tác động
Jessica, sinh viên năm cuối tại Đại học Yale, nói cô sử dụng AI mỗi ngày khi lên lớp. “Vào đầu giờ học, bạn có thể thấy từng người đưa file PDF vào chatbot”, cô cho biết.
Theo Jessica, việc AI diễn đạt rõ ý là yếu tố cần thiết đối với cô – người thường gặp khó khăn khi muốn chuyển suy nghĩ thành lời. “Tôi muốn bình luận, tôi có ý tưởng, nhưng tôi không biết làm thế nào để nói câu đó một cách mạch lạc”, cô nói. “Vì thế, tôi nhờ một chatbot làm cho câu nói của mình mạch lạc hơn”.
Giáo sư Thomas Chatterton Williams tại Trung tâm Hannah Arendt thuộc trường Cao đẳng Bard, chứng kiến tác động từ quyết định sử dụng AI của sinh viên theo nhiều hướng khác nhau. “Việc dựa vào AI đã giúp nâng cao chất lượng thảo luận trên lớp, nhất là ở khóa học có khái niệm khó”, ông nói. “Nhưng công nghệ này cũng có xu hướng làm giảm đi những suy nghĩ kỳ lạ, độc đáo và mới mẻ hơn”.
Theo ông, điều lo ngại là nhiều người trẻ tài năng sẽ không có được tiếng nói riêng. Thậm chí, một lượng đáng kể trong số họ sẽ không thực sự hiểu được giá trị của việc viết lách và sở hữu quan điểm.
Jessica thừa nhận cô thấy mình trở nên lười biếng hơn kể từ khi bắt đầu sử dụng chatbot trong học tập. “Dường như tinh thần tự học, tự làm việc của tôi đã hoàn toàn biến mất”, cô chia sẻ.
Về vấn đề AI khiến giọng điệu của sinh viên nghe na ná nhau, Zhivar Sourati, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Nam California, cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện để dự đoán từ tiếp theo có khả năng xuất hiện cao nhất dựa trên nội dung đã xuất hiện trước đó. Do đó câu trả lời “phản ánh một lát cắt hẹp và méo mó về trải nghiệm của con người, sự thu hẹp không gian khái niệm mà các mô hình sử dụng để viết, nói và suy luận”.
Dẫn một nghiên cứu đang thực hiện cùng nhóm cộng sự, Sourati giải thích rằng sự đồng nhất hóa do AI diễn ra trên ba chiều: ngôn ngữ, quan điểm và chiến lược lập luận. Các mô hình AI có xu hướng tái tạo những gì gọi là quan điểm WEIRD (phương Tây hóa – có học thức – công nghiệp hóa – giàu có – dân chủ). Hệ quả là, AI sẽ ưu tiên WEIRD “đúng đắn hơn về mặt xã hội”, làm lu mờ các quan điểm khác.
“Khi một người hoặc một nhóm tương tác nhiều lần với hệ thống AI, họ bị giảm khả năng sáng tạo so với khi không có sự hỗ trợ của AI”, Sourati viết trên blog.
Hiện tượng “san bằng” làm dấy lên những lo ngại trong các cơ sở giáo dục ở mọi cấp độ khi ứng dụng AI. Morteza Dehghani, giáo sư tâm lý học và khoa học máy tính tại Đại học Nam California, thành viên nhóm nghiên cứu, cho biết xu hướng này khiến mọi người “đánh mất sự đa dạng” trong cách nghĩ, lười biếng về mặt trí tuệ, gây ảnh hưởng lớn đến xã hội con người trong tương lai.
Daniel Buck, nhà nghiên cứu tại Viện Doanh nghiệp Mỹ từng là giáo viên tiếng Anh, lo ngại học sinh đang “né tránh” nhận thức khi tham gia thảo luận trên lớp và hoàn thành bài tập về nhà. “Rất nhiều kiến thức cần được học hỏi từ chi tiết nhỏ nhặt và nhàm chán hay từ những khó khăn”, Buck nói. “Sinh viên chỉ ghi nhớ những gì họ thực sự dành thời gian một cách có ý thức. Nếu giao phó cho AI, họ chỉ có thể tái hiện lại một luận điểm, không thể xây dựng kỹ năng cho riêng mình”.
Nhà nghiên cứu này lo ngại sinh viên nếu quá phụ thuộc vào AI sẽ tốt nghiệp mà không xây dựng được mối quan hệ với các giáo sư, cũng như thói quen làm việc trí óc bền bỉ. Nghĩa là, họ sẽ gặp khó khăn trong giải quyết vấn đề trong thế giới thực khi ra trường.
Vấn đề còn liên quan đến gian lận trong thi cử. Năm ngoái, nạn dùng AI để gian lận xảy ra ở nhiều đại học hàng đầu Hàn Quốc, như Đại học Yonsei, Đại học Quốc gia Seoul, Đại học Korea… gây tranh cãi và đặt ra thách thức về về dạy và học trong kỷ nguyên công nghệ, theo Korea Herald.
Ứng phó
Theo giáo sư triết học Sun-Joo Shin của Đại học Yale, việc kiểm soát và định hướng sử dụng AI cho học sinh là “nhiệm vụ lớn đối với bất kỳ ai tham gia giảng dạy”. Bà nhấn mạnh, giáo viên/giảng viên phải liên tục tìm tòi các phương pháp để đảm bảo sinh viên tiếp tục tư duy phản biện và sáng tạo trong thời đại trí tuệ nhân tạo.
“Tôi muốn sinh viên của mình hiểu nội dung bài học – thứ vốn không thay đổi trước và sau khi trí tuệ nhân tạo xuất hiện”, bà nói. “Tôi muốn họ sử dụng công cụ thú vị này để có lợi cho mình, không phải trở thành nạn nhân của nó”.
Đại học Yale hiện đưa ra hướng dẫn về sử dụng AI cho sinh viên và giảng viên trên website. Trường khuyến khích tất cả giảng viên điều chỉnh giáo án phù hợp với khóa học và mục tiêu học tập cụ thể của sinh viên thay vì cần đến công cụ phát hiện gian lận. Bên cạnh đó, họ có thể kiểm soát bài học trên lớp thông qua các bài kiểm tra đột xuất.
Danny Liu, giáo sư công nghệ giáo dục tại Đại học Sydney, cho rằng không nên cấm AI trong lớp. “Thay vì trừng phạt, nên dạy sinh viên cách sử dụng đúng đắn. Chúng tôi muốn xác minh liệu sinh viên có đang học hay không, chứ không phải liệu họ có gian lận hay không”, Liu nói với ABC cuối năm ngoái.
Các nhà giáo dục nhấn mạnh, họ có thể tìm cách khắc phục việc sinh viên sử dụng AI trong các bài đánh giá. Tuy nhiên, điều quan trọng không kém là học sinh cần chủ động hạn chế phụ thuộc vào AI trong quá trình học tập.
Basil Ghezzi, sinh viên năm nhất tại trường Bard College, cho biết bản thân chủ động tránh xa AI trong học tập, một phần vì công nghệ này tiêu tốn tài nguyên và gây hại cho môi trường. Tuy nhiên, phần lớn nằm ở cách AI đã tạo ra “những người bạn rập khuôn” xung quanh.
“Hãy nói chuyện với thầy cô giáo, nói chuyện với giáo sư, nói chuyện với những người xung quanh”, Ghezzi nói về cách bản thân không bị AI cám dỗ. “Hãy tạo cuộc trò chuyện ý nghĩa với những người trong cuộc sống của bạn”.
GS Dehghani hy vọng nhiều công ty sẽ đầu tư vào mô hình AI có thể phản ánh sự đa dạng về tư duy trong xã hội. Tuy nhiên, hiện tại, ông cho rằng mọi người nên hạn chế dùng AI trong việc tạo ý tưởng hoặc để suy luận trong học tập. “Các mô hình AI nên là cộng tác viên, không phải người đại diện chúng ta làm mọi việc”, Dehghani nói thêm.
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo vẫn phụ thuộc vào hạ tầng đám mây, việc một mô hình có thể hoạt động trực tiếp trên thiết bị cá nhân đang trở thành bước ngoặt lớn. Google vừa công bố Gemma 4, dòng AI gọn nhẹ nhưng hiệu năng cao, hướng đến khả năng triển khai trực tiếp trên laptop, điện thoại và các thiết bị nhúng.
Gemma 4 là thế hệ mới trong dòng mô hình AI “open weight” của Google, được phát triển dựa trên nền tảng công nghệ từ hệ sinh thái Gemini. Theo tài liệu kỹ thuật do Google công bố, mô hình này được thiết kế với mục tiêu tối ưu hiệu năng trên mỗi tham số, giúp duy trì khả năng xử lý cao trong khi giảm đáng kể yêu cầu phần cứng.
Một điểm đáng chú ý là Gemma 4 có nhiều cấu hình khác nhau, từ các phiên bản nhỏ dành cho thiết bị di động đến các bản lớn hơn phục vụ máy trạm. Cách tiếp cận này cho phép cùng một nền tảng AI có thể hoạt động trên nhiều môi trường, từ smartphone đến hệ thống chuyên dụng.
Khác với các mô hình như GPT-4 vốn phụ thuộc vào máy chủ mạnh, Gemma 4 có thể được tải về và chạy trực tiếp trên CPU hoặc GPU của thiết bị. Điều này giúp giảm rào cản triển khai, đặc biệt với cá nhân và doanh nghiệp nhỏ.
Bên cạnh đó, việc phát hành theo hướng mở cho phép cộng đồng phát triển dễ dàng tùy chỉnh, tích hợp và xây dựng ứng dụng riêng, từ chatbot, trợ lý lập trình đến các hệ thống xử lý dữ liệu nội bộ.
Khả năng hoạt động offline là điểm khác biệt quan trọng của Gemma 4. Thay vì gửi dữ liệu lên máy chủ để xử lý, toàn bộ quá trình có thể diễn ra trực tiếp trên thiết bị người dùng.
Điều này mang lại lợi ích lớn về quyền riêng tư. Các dữ liệu nhạy cảm như tài liệu công việc hay thông tin cá nhân không cần rời khỏi thiết bị, giúp giảm nguy cơ rò rỉ. Đây là yếu tố ngày càng được quan tâm khi AI được sử dụng rộng rãi trong đời sống và công việc.
Ngoài ra, AI offline giúp cải thiện đáng kể tốc độ phản hồi. Khi không phụ thuộc vào kết nối mạng, các tác vụ như soạn thảo văn bản, dịch thuật hoặc hỗ trợ lập trình có thể được xử lý gần như tức thì.
Một lợi ích khác là chi phí. Khi không phụ thuộc vào dịch vụ đám mây hay API, người dùng có thể giảm đáng kể chi phí vận hành AI trong dài hạn.
Gemma 4 là một ví dụ rõ nét cho xu hướng lớn của ngành công nghệ, khi nhiều tập đoàn như Apple, Qualcomm hay Google đang chuyển hướng sang AI on device: Apple đã tích hợp các tính năng AI trực tiếp trên thiết bị trong hệ sinh thái của mình, trong khi Qualcomm phát triển các dòng chip với bộ xử lý AI chuyên dụng.
Sự kết hợp giữa phần cứng ngày càng mạnh và mô hình AI tối ưu hóa đang giúp việc triển khai AI trở nên linh hoạt hơn, có thể hoạt động trực tiếp trên nhiều loại thiết bị khác nhau. Tuy vậy, cách tiếp cận này vẫn tồn tại những hạn chế, đặc biệt về giới hạn tài nguyên và khả năng cập nhật dữ liệu theo thời gian.
Dù còn thách thức, khoảng cách giữa AI đám mây và AI trên thiết bị đang dần được thu hẹp. Nhiều chuyên gia cho rằng trong tương lai gần, hai mô hình này sẽ cùng tồn tại và bổ trợ lẫn nhau.
Sự xuất hiện của Gemma 4 cho thấy một hướng đi rõ ràng của ngành AI, khi trọng tâm dần chuyển từ hạ tầng đám mây sang thiết bị cá nhân. Nếu xu hướng này tiếp tục phát triển, AI sẽ không chỉ nhanh hơn và riêng tư hơn mà còn hiện diện trực tiếp trên từng thiết bị, thay vì chỉ nằm trong các trung tâm dữ liệu như trước đây.
Những thông tin rò rỉ xoay quanh thế hệ smartphone màn hình gập tiếp theo của Motorola đang ngày càng dày đặc, và mới đây, một dấu mốc quan trọng đã chính thức được xác nhận.
Theo dữ liệu từ cơ quan chứng nhận 3C tại Trung Quốc, một thiết bị mang mã XT2655-4 đã được phê duyệt, được cho là Motorola Razr 70 Ultra, phiên bản cao cấp nhất trong dòng Razr 70 sắp ra mắt.
Việc xuất hiện trên hệ thống chứng nhận 3C thường là bước cuối cùng trước khi một thiết bị chính thức trình làng, cho thấy ngày ra mắt của Razr 70 Ultra có thể không còn xa.
Trước đó, phiên bản tiêu chuẩn Razr 70 cũng đã hoàn tất các thủ tục tương tự tại các cơ quan như TENAA và 3C, hé lộ một chiến lược ra mắt đồng bộ của Motorola tại thị trường Trung Quốc.
Một trong những thông tin đáng chú ý nhất từ chứng nhận lần này là khả năng hỗ trợ sạc nhanh 68W của Razr 70 Ultra. Đây không phải là bước nhảy vọt so với thế hệ trước, khi Razr 60 Ultra cũng đã sở hữu mức công suất tương tự, nhưng vẫn là một thông số cạnh tranh trong phân khúc smartphone gập cao cấp.
Việc duy trì công suất sạc cao cho thấy Motorola tiếp tục ưu tiên trải nghiệm sử dụng thực tế, đặc biệt trong bối cảnh người dùng ngày càng yêu cầu thiết bị có thể sạc nhanh và tiện lợi.
Bên cạnh đó, các báo cáo gần đây cũng hé lộ những thay đổi đáng chú ý về thiết kế. Razr 70 Ultra được cho là sẽ có hai tùy chọn màu sắc độc đáo, bao gồm Orient Blue Alcantara với bề mặt giả da cao cấp, mang lại cảm giác sang trọng khi cầm nắm, và Pantone Cocoa Wood với lớp hoàn thiện giả gỗ nhám, tạo nên phong cách khác biệt so với những thiết kế kim loại hoặc kính truyền thống.
Không chỉ dừng lại ở yếu tố thẩm mỹ, các bản dựng CAD bị rò rỉ trước đó còn cho thấy Razr 70 Ultra có thể sẽ dày hơn một chút so với thế hệ tiền nhiệm. Sự thay đổi này nhiều khả năng nhằm phục vụ cho việc nâng cấp dung lượng pin, một yếu tố luôn được người dùng quan tâm trên các thiết bị màn hình gập.
Nếu thông tin này chính xác, Razr 70 Ultra có thể vượt qua mức 4.700mAh của Razr 60 Ultra, từ đó cải thiện đáng kể thời lượng sử dụng.
Về hiệu năng, dù chưa có xác nhận chính thức, nhưng giới phân tích cho rằng Razr 70 Ultra nhiều khả năng sẽ được trang bị vi xử lý Snapdragon 8 Elite Gen 5, phiên bản nâng cấp của con chip từng xuất hiện trên Razr 60 Ultra.
Nếu điều này trở thành hiện thực, thiết bị sẽ tiếp tục duy trì vị thế cạnh tranh trong phân khúc cao cấp, nơi hiệu năng và khả năng xử lý đa nhiệm đóng vai trò then chốt.
Tuy nhiên, những thông tin chi tiết hơn về màn hình, camera hay các tính năng phần mềm vẫn đang được giữ kín. Điều này khiến Razr 70 Ultra trở thành một trong những sản phẩm đáng chờ đợi trong thời gian tới, khi người dùng kỳ vọng Motorola sẽ mang đến những cải tiến đáng kể để cạnh tranh với các đối thủ lớn trong thị trường smartphone gập.
Nhìn tổng thể, việc Razr 70 Ultra hoàn tất chứng nhận 3C không chỉ là một bước tiến về mặt thủ tục mà còn là tín hiệu cho thấy cuộc đua trong phân khúc điện thoại gập đang ngày càng nóng lên.
Nếu những nâng cấp về pin, thiết kế và hiệu năng được hiện thực hóa, Razr 70 Ultra hoàn toàn có thể trở thành một lựa chọn đáng cân nhắc trong năm nay. Tuy nhiên, mọi câu trả lời vẫn sẽ chỉ thực sự rõ ràng khi sản phẩm chính thức được giới thiệu trong thời gian tới.
Theo báo cáo mới nhất từ Counterpoint Research Hàn Quốc, giá linh kiện trong ngành công nghệ đang tăng mạnh, đặc biệt là giá RAM và bộ nhớ flash NAND. Tính đến quý 1/2026, giá DRAM đã tăng hơn 50% so với quý trước, trong khi giá bộ nhớ flash NAND tăng hơn 90%. Sự thiếu hụt này dẫn đến sự gia tăng đáng kể về chi phí linh kiện (BoM) của thiết bị, ảnh hưởng nặng nề đến các nhà sản xuất thiết bị giá rẻ như smartphone.
Cụ thể, các thiết bị tầm thấp với ít nhất 6 GB RAM LPDDR4X và 128 GB bộ nhớ eMMC đã chứng kiến chi phí linh kiện tăng 25%, trong đó chi phí bộ nhớ chiếm gần 43% tổng BoM và khiến RAM trở thành thành phần đắt nhất.
Báo cáo cho thấy các thiết bị tầm trung, có giá từ 400 đến 600 USD, cũng không thoát khỏi tình trạng này với mức tăng giá 20% cho DRAM và 16% cho các mô-đun NAND Flash. Mặc dù các điện thoại cao cấp cũng tăng giá, tuy nhiên các sản phẩm giá rẻ và tầm trung đang chịu ảnh hưởng nặng nề nhất.
Một nhà phân tích từ X cảnh báo rằng smartphone giá rẻ có thể sẽ dần biến mất khỏi thị trường, đặc biệt các nhà sản xuất Trung Quốc và sản phẩm dùng chip MediaTek. Nếu tình hình tiếp tục, nhiều mẫu smartphone giá rẻ có thể sẽ tăng giá hoặc bị rút khỏi thị trường hoàn toàn.
Trong khi đó, báo cáo từ IDC cũng cho thấy bức tranh ảm đạm cho thị trường smartphone Android giá rẻ khi dự đoán thị trường smartphone toàn cầu sẽ thu hẹp gần 12,9% vào năm 2026 do tình trạng thiếu hụt chip nhớ. Sự gia tăng giá cả và tình trạng thiếu hụt linh kiện đang gây ra cú sốc cho toàn ngành công nghệ, ảnh hưởng đến cả các sản phẩm khác như Smart TV.
Mặc dù các nhà sản xuất có thể tăng giá để bù đắp chi phí, nhưng có thể khiến họ mất đi lượng khách hàng hiện tại, đặc biệt là trong phân khúc giá rẻ. Doanh số smartphone tầm trung đến cao cấp cũng có khả năng giảm, với ước tính lượng smartphone xuất xưởng giảm xuống còn 1,1 tỉ chiếc vào năm 2026.
Bloomberg cho biết các công ty đang tìm cách giải quyết vấn đề này bằng cách kiềm chế thông số kỹ thuật, loại bỏ các mẫu máy giá rẻ không sinh lời và khuyến khích người dùng chuyển sang các thiết bị cao cấp hơn.
