Bình luận chuyên gia bởi Lilly, Trưởng phòng Nhà văn của PapersOwl
Chuyên gia hôm nay, Lilly, đã nhìn thấy ngành viết học thuật từ mọi góc độ có thể. Cô ấy biết cách hoàn thành một nhiệm vụ vào phút chót và tạo ra một lập luận hoàn hảo, được hỗ trợ tốt cho một học giả cấp cao. Hàng trăm người hiện đang biết ơn cô ấy vì đã trở thành huấn luyện viên viết của họ và tạo nhịp độ cho thành công của họ với tư cách là tác giả. Do đó, cô ấy hiểu nhịp điệu của thế giới nội dung học thuật tốt hơn bất kỳ ai khác, và chúng tôi rất vui mừng được chia sẻ tầm nhìn của cô ấy về sự bùng nổ AI.
Khi AI chỉ mới bắt đầu đà tăng trưởng, nhiều nhóm tin rằng viết học thuật sẽ vẫn là một lĩnh vực mà chất lượng sẽ chiếm ưu thế.
"Ý kiến của tôi là giả định này sẽ sớm bị phá vỡ," Lilly tuyên bố. "Viết học thuật là về trách nhiệm, không chỉ là một phương tiện để kiếm điểm."
Không thể phủ nhận, cô ấy thừa nhận sự thay đổi của thị trường. Các công cụ AI hiện được sử dụng rộng rãi cho các nhiệm vụ cơ bản như viết email, tóm tắt, nội dung tiếp thị và mô tả sản phẩm. Tương tự, các công ty cố gắng thêm các tính năng AI vào mọi thứ, từ hỗ trợ khách hàng đến bảng điều khiển phân tích. Chắc chắn, điều này có ý nghĩa trong nhiều lĩnh vực, nhưng viết học thuật thì khác.
Giá trị của trách nhiệm trong viết học thuật
Trong lĩnh vực giáo dục, tầm quan trọng không nằm ở số lượng từ được viết. Điều cần thiết là liệu tác giả có thể biện minh cho mọi tuyên bố, giải thích mọi lựa chọn và chứng minh rằng lập luận là công bằng và được kiểm tra sự thật. Đây là một nguyên tắc cốt lõi cho công ty dịch vụ viết của chúng tôi.
"Viết là một cách cơ bản và đúng đắn để thể hiện suy nghĩ của bạn," cô ấy thêm vào. "Trong công việc học thuật, suy nghĩ phải có thể nhìn thấy, có thể truy vết và trung thực."
Lilly cũng mô tả viết học thuật như một con đường từ người viết đến người đọc. Thật vậy, người đọc không chỉ tìm kiếm một lời giải thích gọn gàng. Thay vào đó, họ mong đợi logic, bằng chứng và sự toàn vẹn trí tuệ. Đó là lý do tại sao danh tính tác giả trong mọi tác phẩm học thuật đều quan trọng — nó đảm bảo tính minh bạch và xây dựng niềm tin với người đọc.
"Khi một văn bản nói 'nghiên cứu này cho thấy,' ai đó phải có thể trả lời: Nghiên cứu nào? Trong điều kiện gì? Với những hạn chế gì? Và tại sao cách giải thích này được biện minh?" cô ấy nói. "Một công cụ không thể chịu trách nhiệm. Một con người có thể."
Văn bản trôi chảy không giống như lý luận đáng tin cậy
"AI tạo sinh rất giỏi trong việc tạo ra ngôn ngữ hợp lý," cô ấy quan sát. "Điều đó có thể làm cho nó hữu ích cho việc động não, tổ chức hoặc hoàn thiện. Nhưng tính hợp lý không phải là một tiêu chuẩn nghiên cứu tại PapersOwl."
Lilly nghĩ viết học thuật là tất cả về việc đưa ra những lựa chọn chu đáo dựa trên sự hiểu biết sâu sắc về chủ đề. Điều đó đúng — người viết phải cẩn thận phân biệt giữa mối tương quan và quan hệ nhân quả, tránh phóng đại các phát hiện và sử dụng ngôn ngữ thận trọng khi bằng chứng yếu. Trên hết, mọi thứ đều là về việc trung thực và minh bạch với người đọc.
"Một đoạn học thuật mạnh mẽ thường bao gồm sự kiềm chế," Lilly khẳng định. "Nó cho người đọc biết bằng chứng hỗ trợ điều gì và không hỗ trợ điều gì. Đó là một kỹ năng đánh giá mà AI thiếu so với con người. Ồ, hầu hết con người, haha."
Ngoài ra, cô ấy chỉ ra một chế độ thất bại tiêu chuẩn. Đây là điều: AI được tạo ra để nghe có vẻ tự tin ngay cả khi nó sai. Hơn nữa, mô hình biết rằng viết học thuật là tất cả về sự trang trọng. Tuy nhiên, sự trang trọng không phải là bằng chứng. Nếu bạn bị cuốn theo giọng điệu tự tin của AI kết hợp với bằng chứng yếu, văn bản của bạn sẽ là một dấu hiệu đỏ lớn cho người đọc.
Trích dẫn và nguồn không phải là trang trí
Lily một lần nữa nhấn mạnh tầm quan trọng của các nguồn đáng tin cậy, vì chúng là xương sống của bất kỳ công việc đáng tin cậy nào. Cô ấy tin rằng trích dẫn là bộ xương của lập luận, vì chúng cung cấp một dấu vết bằng chứng đáng tin cậy.
"Khi mọi người nói, 'AI có thể viết bài báo của tôi,' những gì họ thường có ý là AI có thể tạo ra các đoạn văn trông giống như một bài báo," cô ấy lưu ý. "Nhưng một bài báo thực sự không chỉ là một tập hợp các đoạn văn. Đó là một chuỗi bằng chứng."
Sau đó, chuyên gia của chúng tôi giải thích cách các nhà văn tại PapersOwl thực sự làm việc và nơi họ tập trung năng lượng của mình. Để bắt đầu, họ tìm kiếm các nguồn chính và phụ. Họ cũng thu thập các định nghĩa và phát hiện sự không nhất quán để tránh bóp méo sự thật. Đó là công việc đáng kể, nhưng mức độ chi tiết như vậy là bắt buộc trong thế giới học thuật hiện nay. Nếu người đọc phát hiện bất kỳ mâu thuẫn nào, họ ngay lập tức gửi văn bản này vào thư mục AI.
Các tác giả con người biết rằng trích dẫn không chỉ là một hộp để đánh dấu cho điểm — chúng là một huy hiệu của sự đáng tin cậy. Mặt khác, chúng ta có AI vẫn không phân biệt được giữa một nguồn thực sự trung tâm của chủ đề và một nguồn chỉ liên quan một cách gián tiếp.
"Bạn cần bối cảnh cho điều đó," Lilly nói. "Bối cảnh đến từ việc đọc và hiểu, không phải từ việc dự đoán câu tiếp theo."
Tính toàn vẹn là một quá trình, không phải là một lời hứa
Lilly khẳng định rằng viết học thuật tốt được xây dựng thông qua các điểm kiểm tra cụ thể tại PapersOwl. Chỉ bằng cách này, sinh viên mới có thể sử dụng ví dụ của họ một cách tự tin để tích hợp nó vào công việc cuối cùng.
Mọi thứ luôn bắt đầu bằng việc xác định phạm vi:
- Đó là loại bài báo gì?
- Những tuyên bố nào được phép?
- Điều gì được coi là bằng chứng chấp nhận được?
- Mức độ học thuật dự kiến là gì?
Sau đó là nghiên cứu: một nhà văn thu thập các nguồn sớm và giữ các ghi chú phân tách rõ ràng bằng chứng vững chắc khỏi các diễn giải của riêng họ. Bằng cách này, họ không lặp lại một ý tưởng có vẻ đúng nhưng không được hỗ trợ đầy đủ (một sai lầm AI phổ biến, nhân tiện).
Tiếp theo là soạn thảo: nhà văn đưa một lập luận vào lời riêng của họ. Bước này quan trọng vì tác giả bây giờ phải đối mặt với bất kỳ khoảng trống nào trong lý luận của họ. Nếu bạn không thể giải thích điều gì đó cho một đứa trẻ 5 tuổi, nó thường có nghĩa là bạn chưa hiểu đầy đủ nó.
Cuối cùng, đánh giá: người đọc không liên quan kiểm tra xem mỗi tuyên bố có được hỗ trợ không, các phản biện có được giải quyết công bằng không và ngôn ngữ có sắc bén và chính xác không. Nói một cách đơn giản, mục tiêu không chỉ là loại bỏ lỗi mà là đảm bảo người đọc mục tiêu sẽ không bị đánh lừa.
Tại sao viết học thuật là một trường hợp đặc biệt đối với AI?
Lilly nhanh chóng chỉ ra rằng nhiều công ty vẫn hiểu sai về cơ bản vấn đề. Họ coi viết học thuật như nội dung tiếp thị với trích dẫn. Không ngạc nhiên khi cách tiếp cận như vậy dẫn đến những quyết định sai lầm. Điều đúng là viết học thuật là một kỷ luật với các quy chuẩn và hướng dẫn cụ thể.
Cô ấy cũng lưu ý tại sao không gian đã trở thành một nam châm như vậy đối với các sản phẩm AI. Đây là một trong số ít các lĩnh vực mà nhu cầu không đổi, thời hạn không thể thương lượng và người dùng dễ tiếp cận. Đó là lý do tại sao rất nhiều công cụ AI cung cấp quyền truy cập miễn phí hoặc kế hoạch sinh viên hào phóng. Họ coi sinh viên là con đường nhanh nhất đến việc áp dụng và một đối tượng trả tiền trong tương lai. Và dữ liệu gần đây cho thấy rằng việc áp dụng đã gần như phổ biến, với việc áp dụng AI trong sinh viên tăng từ 66% vào năm 2024 lên 92% vào năm 2025
Cô ấy phân tích các lĩnh vực có rủi ro cao nơi một cách tiếp cận bình thường thường thất bại:
- Bẫy xác minh. Người đọc có thể dễ dàng kiểm tra nguồn. Nếu một trích dẫn sai, nó làm hỏng sự đáng tin cậy của toàn bộ bài báo ngay lập tức. Hầu hết các giáo sư thậm chí sẽ không bận tâm đọc phần còn lại của một bài báo nếu một vài nguồn đầu tiên không kiểm tra được.
- Nguy hiểm của việc đơn giản hoá quá mức. Các chủ đề học thuật hiếm khi là đen-trắng; chúng đầy các định nghĩa tranh cãi và các khu vực xám đạo đức. Một sự đơn giản hoá bình thường có thể trở thành một nguồn thông tin sai lệch tiềm năng.
- Thanh tính độc đáo. Một bài báo không được đánh giá dựa trên việc nó nghe có vẻ "chuyên nghiệp" hay "lạ mắt" như thế nào. Nó được đánh giá dựa trên sự tổng hợp — tác giả kết nối các điểm tốt như thế nào để tạo thành một quan điểm mới, mạch lạc.
- Yếu tố trách nhiệm. Với hầu hết các tổ chức hiện đang yêu cầu tiết lộ đầy đủ bất kỳ công cụ nào được sử dụng, mạng an toàn đã biến mất. Ngay cả khi bạn sử dụng một công cụ để giúp đỡ, cái tên ở mặt trước của bài báo là người chịu trách nhiệm cho mọi từ và tuyên bố.
Với sự gia tăng của AI, nhiều tổ chức và giảng viên hơn đang yêu cầu tiết lộ đầy đủ các công cụ được sử dụng trong sản xuất bài báo, và nhiều người cũng dựa vào công cụ phát hiện AI. Điều đó đặt thêm trách nhiệm cho kết quả vào sự trung thực của sinh viên và cuộc chiến chống đạo văn.
"AI có thể là một phần của bộ công cụ," Lilly lưu ý. "Nhưng nó không thể là tác giả. Viết học thuật cần một tâm trí có trách nhiệm đằng sau nó."
Trường hợp kinh doanh cho tác giả con người
Chúng tôi cũng hỏi tại sao các công ty nên quan tâm, và Lilly bắt đầu với các rủi ro.
"Nếu tổ chức của bạn xuất bản tài liệu kiểu học thuật, bạn đang đặt tên của mình bên cạnh các tuyên bố mà ai đó sẽ dựa vào," cô ấy chỉ ra. "Điều đó có thể ảnh hưởng đến quyết định, điểm số, tài trợ hoặc danh tiếng của ai đó."
Tác giả con người giảm rủi ro. Ví dụ, theo thời gian, một nhà văn con người có kỹ năng học được loại bằng chứng nào là thuyết phục, loại tuyên bố nào mời gọi sự phê bình và loại cụm từ nào phóng đại trường hợp.
Một con đường cân bằng về phía trước
Lilly chấp nhận AI; cô ấy chỉ không tin rằng nó có một vị trí trong quy trình làm việc minh bạch của PapersOwl. Đối với cô ấy, AI không nên là động cơ đằng sau lập luận hoặc dấu vết bằng chứng trong công việc học thuật.
"Quy tắc an toàn nhất là đơn giản," cô ấy bày tỏ. "Sử dụng công cụ để hỗ trợ ngôn ngữ — giữ lý luận, nguồn và kết luận cho con người."
Đó là lý do tại sao cô ấy vẫn khăng khăng về 100% tác giả con người, điều này, đến lượt nó, đảm bảo tính minh bạch. Đó không phải là về việc bị mắc kẹt trong quá khứ — đó là về việc bảo vệ những gì viết học thuật có nghĩa là: một cái gì đó có thể được đặt câu hỏi, bảo vệ và cuối cùng, một cái gì đó một người thực sự sẵn sàng đứng đằng sau.
