Tại sao Chatbot LLM sẽ không sớm thay thế giáo viên ngôn ngữ

Lần cuối cùng bạn sử dụng chatbot là khi nào? Nó có thể gần đây hơn bạn nghĩ. Một cuộc khảo sát năm 2022 từ Tidio cho thấy 88% trong số những người tham gia đã có tối thiểu một cuộc trò chuyện với chatbot trong 12 tháng qua và trên toàn thế giới, có khoảng 1,5 tỷ người sử dụng chatbot.

Tuy nhiên, thời của các chatbot được lập trình sẵn—có khả năng cung cấp năm câu trả lời—đã qua: AI sáng tạo và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã đến. Và trong khi các chatbot LLM đang cách mạng hóa dịch vụ khách hàng, cung cấp hỗ trợ đa ngôn ngữ và phân tích thông tin chuyên sâu dựa trên dữ liệu—tiết kiệm cho doanh nghiệp hàng triệu đô la—việc sử dụng nó hiện đã đa dạng hóa và mở rộng sang lĩnh vực giáo dục, đặc biệt là học ngôn ngữ.

Về mặt lý thuyết, các chatbot LLM có thể là công cụ học ngôn ngữ sáng tạo nhất từng được trải nghiệm, vì chúng có tính tương tác, dễ tiếp cận và giá cả phải chăng. tỷ phú thậm chí còn tuyên bố rằng họ có thể dạy trẻ em đọc trong 18 tháng chứ không phải vài năm. Xét cho cùng, sử dụng LLM là một trải nghiệm tương tác hơn vì chúng không mang tính quyết định và không thể kiểm soát được câu trả lời của chúng. Vì vậy, chính khả năng hấp thụ, xử lý và tạo dữ liệu mới của họ—chuyên về ngôn ngữ loài người—khiến họ trở nên đặc biệt áp dụng cho giáo dục , đặc biệt là học ngoại ngữ.

Nhưng liệu những ảo giác thất thường và sự thiếu chính xác của họ, gây ra bởi bộ dữ liệu mà họ đã được đào tạo và việc họ không thể hiểu được thông tin kịp thời, có khiến họ không phù hợp để giảng dạy không?

Hãy đi sâu vào điều gì làm cho chabot LLM được đánh dấu, các trường hợp sử dụng giáo dục của nó và lý do tại sao nó vẫn chưa cạnh tranh cho các công việc giáo viên ngôn ngữ.

Khoa học đằng sau chatbot

Cách thức hoạt động của chatbot khác nhau tùy thuộc vào chatbot; tuy nhiên, trong bài viết này, LLM—một tập hợp con của AI tổng quát, như Bard của Google và ChatGPT của OpenAI—sẽ là trọng tâm chính.

Tuy nhiên, thật đúng khi thừa nhận nguồn gốc của chatbot trong việc học ngôn ngữ, vì các ứng dụng ngôn ngữ nổi tiếng khác, chẳng hạn như Duolingo, cũng sử dụng chatbot AI, đặc biệt là các mô hình máy học (ML) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Mặc dù, những hạn chế ở đây là loại khung này được mã hóa ngược, nghĩa là nó được lập trình để kiểm tra và chỉ xác thực các câu trả lời đúng; nó mang tính quyết định. Mặc dù loại kiểm tra ngôn ngữ trả lời câu hỏi này có lợi khi tiếp thu một ngôn ngữ mới, LLM có thể nghiên cứu sâu hơn nhiều.

LLM chuyên về NLP và có thể tạo và bắt chước ngôn ngữ của con người, khiến chúng trở nên lý tưởng cho việc học ngôn ngữ. Các mục đích sử dụng trong thế giới thực có thể bao gồm dịch máy, tóm tắt văn bản, hệ thống trả lời câu hỏi, chatbot và tạo nội dung—chúng vượt trội trong việc hiểu ngữ cảnh và ngữ nghĩa của dữ liệu văn bản. Và do việc sử dụng rộng rãi của chúng, LLM được đặc trưng bởi kích thước khổng lồ và yêu cầu tính toán vì chúng chứa hàng tỷ tham số.

Mặt khác, ML truyền thống thường tập trung vào việc hiểu dữ liệu, đưa ra dự đoán, giải quyết các tác vụ cụ thể từ nhận dạng mẫu cũng như dữ liệu được gắn nhãn và không gắn nhãn. Và trong việc học ngôn ngữ, các ứng dụng của ML có thể thay đổi từ nhận dạng giọng nói đến phát hiện gian lận (tìm những sinh viên thích gian lận) và phân tích dự đoán. Nó được sử dụng tốt nhất cho các tác vụ mà dữ liệu được cấu trúc và biểu diễn bằng số. Và không giống như LLM, các mô hình ML truyền thống nhỏ hơn và ít đòi hỏi tính toán hơn, tùy thuộc vào mức độ phức tạp của nhiệm vụ và thuật toán đã chọn.

LLMs: Siêu công cụ mới cho các lớp ngôn ngữ?

Trong một bài học ngôn ngữ điển hình, một giáo viên có thể có từ 8 đến 20 học sinh với các cấp độ (và sở thích) ngôn ngữ khác nhau. Vì vậy, trong một bài học mà giáo viên có thể cần trả lời câu hỏi của 50% học sinh trong lớp, điều này sẽ khiến thời gian và sức lực của gia sư hơi bị phân tán.

Do đó, LLM là lý tưởng để dạy những điều cơ bản, như nắm bắt các quy tắc ngữ pháp đơn giản và thực hành từ vựng. Với các chatbot LLM, người dùng có thể sử dụng máy tính xách tay được trường học chấp thuận và yêu cầu giải thích các quy tắc ngữ pháp như thể họ là trẻ 5, 10 hoặc 15 tuổi, phục vụ cho mọi cấp độ học sinh. Hoặc họ có thể yêu cầu giải thích một quy tắc ngữ pháp bằng thuật ngữ bóng đá, làm cho nó trở nên cá nhân đối với từng học sinh và do đó, điều mà họ có nhiều khả năng chú ý hơn. Mức độ tương tác tăng lên này có nghĩa là người dùng có khả năng quay lại và thực hành lại.

Ngoài ra, chatbot LLM là lựa chọn thay thế tuyệt vời cho thực hành hội thoại vì chúng có thể bắt chước người bản ngữ. Ngoài ra, bản chất tương tác và giải trí của chúng là một lý do quan trọng khác khiến mọi người quan tâm. Và tất cả các giáo viên đều biết rằng sự tương tác có thể là một trong những trở ngại lớn nhất trong việc học ngôn ngữ.

Một trong những lợi ích đáng kể của chatbot LLM là khả năng tiếp cận rộng rãi của chúng. Bất kỳ ai cũng có thể tạo tài khoản và truy cập các ứng dụng như Chat GPT hoặc Bard của Google vì cả hai đều có phiên bản miễn phí có thẩm quyền. Vì vậy, miễn là bạn có kết nối internet ổn định, bất kỳ sinh viên nào từ khắp nơi trên thế giới đều có thể tận dụng các khả năng thực tế của một chatbot LLM. Tuy nhiên, không có gì trong cuộc sống và AI là hoàn hảo.

Làm sáng tỏ những cạm bẫy của LLM trong việc học ngôn ngữ

Mặc dù LLM là công cụ có giá trị để học ngôn ngữ, nhưng một trong những trụ cột cơ bản để nắm bắt một ngôn ngữ mới là sự lưu loát và kỹ năng này không thể đạt được thông qua trò chuyện trực tuyến với LLM. Vì chatbot chủ yếu dựa trên giao tiếp bằng văn bản nên chúng có thể cản trở kỹ năng phát âm và nói nếu chúng là công cụ duy nhất được sử dụng trong việc học ngôn ngữ. Chỉ có một giáo viên con người mới có thể giúp học sinh hoàn thiện khả năng của mình, cung cấp các minh họa và quan trọng hơn là sửa lỗi.

Một trong những vấn đề quan trọng nhất xung quanh sự phát triển của AI và LLM tổng quát là trạng thái ảo giác AI. Điều này xảy ra khi chatbot không nhận ra hoặc hiểu câu hỏi hoặc thông tin mà chúng được cung cấp. Do đó, họ 'AWOL' và bắt đầu bịa đặt các câu trả lời nghĩa là họ có thể cung cấp thông tin không chính xác và có thể củng cố các lỗi hoặc quan niệm sai lầm.

Các LLM hấp thụ dữ liệu từ internet và sau đó tạo dữ liệu mới dựa trên các nguồn này—và vì bất kỳ ai cũng có thể đăng lên internet—thông tin không chính xác và mang tính định kiến có thể xâm nhập vào các LLM đang cố gắng phân biệt giữa thực tế và hư cấu.

Những loại ảo giác này có thể làm suy yếu lòng tin và BBC đã báo cáo rằng ChatGPT đã được biết là yêu cầu sinh viên hình ảnh gợi cảm . Vì vậy, khi được sử dụng trong môi trường giáo dục với trẻ em, khía cạnh không xác định của LLM tạo ra một vấn đề bảo vệ. Giáo viên con người phải trải qua các cuộc kiểm tra nghiêm ngặt để làm việc với trẻ em: Nếu việc kiểm duyệt tương tự không được áp dụng cho các chatbot LLM, điều này có thể đặt trẻ em vào tình huống có thể gây hại.

Hơn nữa, học một ngôn ngữ không chỉ bao gồm việc nắm vững cách chia động từ, thì và các quy tắc ngữ pháp. Học ngôn ngữ bao gồm nhiều hơn nữa, chẳng hạn như hiểu biết về văn hóa, cách diễn đạt thành ngữ và cách sử dụng theo ngữ cảnh. Mặc dù một chatbot LLM có thể cung cấp một số thành ngữ hoặc tiếng lóng theo yêu cầu, nhưng nó không thể cố gắng cạnh tranh với một giáo viên có kiến thức, chẳng hạn, người có thể cung cấp các sắc thái cần thiết giữa các quốc gia nói tiếng Tây Ban Nha. Hơn nữa, nói chung, sinh viên phải chủ động khi sử dụng chatbot. Người dùng cần biết những lời nhắc để hỏi và những người mới bắt đầu chẳng hạn, không có khả năng sở hữu kiến thức này.

Ngoài ra, khả năng các chatbot LLM hỗ trợ học sinh gian lận trong các kỳ thi—chẳng hạn như cung cấp câu trả lời hoặc khả năng nhận dạng giọng nói—đã khiến một số khu học chánh ở Seattle và California chặn các nền tảng như ChatGPT.

Không thể phủ nhận rằng trí tuệ nhân tạo tổng hợp, đặc biệt là các chatbot LLM, là một công cụ đáng kinh ngạc đang cách mạng hóa nhiều khía cạnh của doanh nghiệp và đang trên đà sớm được triển khai trong các trường học. Tuy nhiên, trong khi khả năng tiếp cận và khả năng chi trả của mô hình có thể vượt qua hai rào cản lớn khi học một ngôn ngữ mới, thì sự thiếu chính xác và ảo giác không thể đoán trước của nó có nghĩa là công nghệ hiện tại không thể cạnh tranh và thay thế một giáo viên dạy ngôn ngữ giỏi.

AI sáng tạo có một trở ngại đáng kể cần vượt qua liên quan đến vấn đề ảo giác của nó, nhưng; trong những trường hợp phù hợp, LLM có thể là công cụ hữu ích cho bài tập về nhà và thực hành ngữ pháp có giám sát. Nhìn chung, giáo viên nên yên tâm khi biết rằng, hiện tại, AI tổng quát sẽ không tiếp quản hệ thống giáo dục.