Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) đang tạo ra những thay đổi đáng kể trong hoạt động nghiên cứu khoa học nói chung và nghiên cứu lịch sử nói riêng. Sự phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn, công cụ tìm kiếm học thuật và các hệ thống AI hỗ trợ phân tích văn bản, tài liệu đã mở ra những phương thức mới trong việc tìm kiếm, xử lý, đối chiếu và tổng hợp khối lượng tư liệu ngày càng lớn. Đối với các nghiên cứu trong lĩnh vực sử học, AI giúp rút ngắn thời gian thực hiện một số thao tác vốn tốn nhiều công sức, đồng thời hỗ trợ mở rộng phạm vi tiếp cận tư liệu, phát hiện những mối liên hệ và gợi mở những hướng tiếp cận mới. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong nghiên cứu lịch sử cũng đặt ra không ít vấn đề về độ tin cậy của nguồn tư liệu, tính chính xác của thông tin, khả năng kiểm chứng và trách nhiệm của nhà nghiên cứu. Đặc biệt, lịch sử là lĩnh vực đòi hỏi sự phân biệt chặt chẽ giữa tư liệu gốc và tư liệu thứ cấp, giữa chứng cứ và diễn giải, giữa sự kiện đã được kiểm chứng với những nhận định còn tranh luận. Vì vậy, AI cần được nhìn nhận trước hết như một công cụ hỗ trợ nghiên cứu, chứ không phải là sự thay thế cho phương pháp sử học và năng lực thẩm định của nhà nghiên cứu.

1. AI và sự thay đổi phương thức tra cứu tư liệu lịch sử

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nghiên cứu khoa học hiện nay không chỉ xuất phát từ nhu cầu đổi mới phương pháp nghiên cứu mà còn phù hợp với định hướng, chính sách của Nhà nước Việt Nam về phát triển và ứng dụng công nghệ. Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/01/2021 của Thủ tướng Chính phủ ban hành “Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030” là văn bản quan trọng đặt nền tảng cho việc phát triển AI ở Việt Nam [1]. Văn bản xác định AI là một lĩnh vực công nghệ nền tảng, có vai trò quan trọng trong quá trình đổi mới sáng tạo và phát triển kinh tế - xã hội, đồng thời đề ra các mục tiêu, nhiệm vụ và giải pháp đến năm 2030. Quyết định 127/QĐ-TTg đặt mục tiêu đưa AI trở thành một công nghệ nền tảng phục vụ phát triển kinh tế - xã hội của Việt Nam, thông qua đồng thời phát triển năng lực nghiên cứu, nguồn nhân lực, dữ liệu và hạ tầng, xây dựng hệ sinh thái đổi mới sáng tạo, thúc đẩy ứng dụng AI và tăng cường hợp tác quốc tế đến năm 2030. Tháng 6/2024, Bộ Khoa học và Công nghệ đã ban hành Quyết định số 1290/QĐ-BKHCN về việc hướng dẫn một số nguyên tắc về nghiên cứu, phát triển các hệ thống Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm [2]. Tiếp đó, Quyết định 1528/QĐ-TTg ngày 11/8/2026 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt “Chương trình quốc gia phát triển nhân lực trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, định hướng đến năm 2035” tiếp tục xác định phát triển nhân lực AI là nhiệm vụ quốc gia mang tính chiến lược và cấp bách, gắn với phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao, hình thành lực lượng lao động số, nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia và phục vụ mục tiêu tăng trưởng kinh tế [3]. Như vậy, các chính sách của Chính phủ hiện nay về AI đã tạo cơ sở để chuyển AI từ một công cụ công nghệ đơn thuần thành một trong những động lực phát triển kinh tế - xã hội, trong đó có lĩnh vực nghiên cứu khoa học. Đối với lĩnh vực sử học, điều này cho phép đổi mới toàn bộ quá trình từ số hóa, tra cứu, khai thác, phân loại, đối chiếu, tổng hợp tư liệu đến xây dựng cơ sở dữ liệu và phổ biến tri thức lịch sử; đồng thời đặt ra yêu cầu hình thành đội ngũ nhà sử học có năng lực AI, có khả năng sử dụng công nghệ nhưng vẫn bảo đảm nguyên tắc kiểm chứng nguồn, phê phán sử liệu và trách nhiệm khoa học của nhà nghiên cứu.

Theo các phương pháp nghiên cứu truyền thống, việc tra cứu tư liệu thường bắt đầu từ thư viện, kho lưu trữ, cơ sở dữ liệu, mục lục sách, tạp chí khoa học hoặc các bộ sưu tập tư liệu chuyên ngành. Nhà nghiên cứu phải dành rất nhiều thời gian để xác định từ khóa, tìm kiếm tài liệu, đọc qua hàng loạt công trình và lựa chọn những nguồn có giá trị đối với vấn đề nghiên cứu. Sự phát triển của AI đang làm thay đổi đáng kể quy trình này. Các công cụ như Concensus, ChatGPT, Gemini, Claude có thể hỗ trợ nhà nghiên cứu hình thành từ khóa, xây dựng câu hỏi nghiên cứu, gợi ý các nhóm vấn đề cần khảo sát hoặc bước đầu hệ thống hóa một chủ đề. Chẳng hạn, Consensus là một trong những công cụ AI chuyên về tìm kiếm nghiên cứu học thuật. Ứng dụng này đặc biệt hữu ích khi cần nhanh chóng xác định các công trình đã được công bố về một vấn đề. Theo thông tin hiện hành của Consensus, hệ thống tìm kiếm trên cơ sở dữ liệu hơn 220 triệu bài nghiên cứu được bình duyệt và có thể sử dụng tìm kiếm ngữ nghĩa kết hợp từ khóa [4]. Công cụ này cho phép thực hiện các chuỗi tìm kiếm nhiều bước, truy tìm trích dẫn, DOI, tác giả và các công trình tương tự. Trong khi đó, những nền tảng chuyên về nghiên cứu học thuật như SciSpace có khả năng tìm kiếm, phân loại và hỗ trợ phân tích một lượng lớn công trình nghiên cứu; người dùng có thể tìm kiếm theo chủ đề, năm xuất bản, tạp chí, tác giả và tiếp tục phân tích nội dung của các bài báo, PDF trong cùng một môi trường.

Lợi ích đầu tiên và dễ nhận thấy nhất là AI giúp rút ngắn thời gian tìm kiếm tư liệu. Với phương thức tra cứu truyền thống, nhà nghiên cứu thường phải xác định từ khóa, tìm kiếm trong từng cơ sở dữ liệu, đọc danh mục, mở từng tài liệu và tiếp tục điều chỉnh từ khóa nếu kết quả không phù hợp. AI có thể hỗ trợ thực hiện quá trình này theo hướng tìm kiếm ngữ nghĩa, tức là không chỉ tìm đúng từ khóa mà còn nhận diện nội dung và mối quan hệ giữa các khái niệm. Điều này đặc biệt hữu ích đối với nghiên cứu lịch sử, bởi cùng một sự kiện, nhân vật hoặc vấn đề có thể được mô tả bằng nhiều tên gọi khác nhau qua các thời kỳ, ngôn ngữ và loại hình tư liệu. Chẳng hạn, khi nghiên cứu một cuộc chiến tranh, nhà nghiên cứu có thể phải đồng thời tra cứu tên gọi của sự kiện trong tiếng Việt, tiếng Anh, tiếng Pháp hoặc ngôn ngữ của các bên tham chiến. AI có thể hỗ trợ mở rộng phạm vi từ khóa, gợi ý thuật ngữ liên quan và phát hiện những tài liệu mà phương thức tìm kiếm từ khóa đơn thuần dễ bỏ sót. Như vậy, AI tạo ra cơ hội mở rộng nguồn tư liệu của nhà nghiên cứu, đặc biệt đối với những người không có điều kiện thường xuyên tiếp cận các thư viện, kho lưu trữ hoặc cơ sở dữ liệu quốc tế.

Hai là, AI giúp tiết kiệm thời gian trong việc sàng lọc và xử lý tư liệu. Trong nghiên cứu lịch sử, khó khăn không chỉ là “tìm được tài liệu”, mà còn là đọc và sàng lọc một khối lượng tài liệu rất lớn để xác định tài liệu nào thực sự có giá trị đối với vấn đề nghiên cứu. AI có thể hỗ trợ tóm tắt, phân loại, trích xuất các luận điểm chính, xác định nhân vật, địa danh, thời gian, sự kiện và những khái niệm quan trọng trong một tài liệu. Với các công cụ cho phép tải tài liệu lên, nhà nghiên cứu có thể yêu cầu AI tìm tất cả những đoạn đề cập đến một sự kiện hoặc nhân vật cụ thể thay vì phải đọc lại toàn bộ văn bản nhiều lần. Đây là một thay đổi quan trọng về năng suất nghiên cứu. AI không làm thay công việc đọc sử liệu, nhưng có thể giảm đáng kể những thao tác mang tính kỹ thuật, lặp lại và tiêu tốn thời gian.

Ba là, AI giúp tăng khả năng phát hiện mối liên hệ và những hướng nghiên cứu mới. AI có thể đóng vai trò như một công cụ gợi mở giả thuyết nghiên cứu. Khi được cung cấp một tập hợp tư liệu đủ lớn, AI có thể hỗ trợ nhận diện những chủ đề thường xuyên xuất hiện, mối liên hệ giữa các nhân vật, tổ chức và sự kiện, sự thay đổi của một khái niệm theo thời gian hoặc những điểm khác biệt giữa các nhóm tư liệu. Ví dụ, thay vì chỉ hỏi “Sự kiện A diễn ra như thế nào?”, nhà nghiên cứu có thể sử dụng AI để đặt những câu hỏi ở cấp độ cao hơn: Những yếu tố nào thường xuất hiện trước sự kiện A? Nhận thức về sự kiện A thay đổi như thế nào qua các thời kỳ? Các chủ thể khác nhau giải thích A như thế nào? Có sự khác biệt nào giữa nguồn chính thức và hồi ký cá nhân? Những vấn đề nào trong nghiên cứu hiện nay còn ít được đề cập?... Ở đây, AI có thể trở thành “người bạn đồng hành” giúp nhà nghiên cứu nhìn lại vấn đề từ nhiều góc độ và phát hiện những câu hỏi mà quá trình đọc tài liệu thông thường có thể chưa đặt ra.

Bốn là, các công cụ AI còn có khả năng hỗ trợ đối chiếu và kiểm chứng thông tin. Đối với sử học, một trong những yêu cầu quan trọng nhất là kiểm chứng chéo. Một thông tin xuất hiện trong một tài liệu chưa đồng nghĩa với việc thông tin đó đã được xác nhận. AI có thể hỗ trợ nhà nghiên cứu lập hệ thống đối chiếu giữa nhiều nguồn: nguồn chính thức với nguồn cá nhân, nguồn trong nước với nguồn nước ngoài, tài liệu đương thời với công trình nghiên cứu về sau. Khi phát hiện những điểm không thống nhất, AI có thể giúp chỉ ra nội dung nào cần được kiểm tra lại, từ đó định hướng nhà nghiên cứu quay trở lại nguồn gốc.

Năm là, AI tạo điều kiện cho nghiên cứu lịch sử liên ngành và xuyên quốc gia. AI cũng mở ra cơ hội vượt qua một số rào cản về ngôn ngữ và phương pháp. Các công cụ AI hiện nay có khả năng hỗ trợ dịch, tóm tắt và phân tích tài liệu bằng nhiều ngôn ngữ. Điều này đặc biệt có ý nghĩa đối với nghiên cứu lịch sử quốc tế, lịch sử quan hệ đối ngoại và lịch sử so sánh. Một nhà nghiên cứu Việt Nam có thể tiếp cận nhanh hơn với các công trình bằng tiếng Anh, Pháp, Trung, Nga hoặc các ngôn ngữ khác; đồng thời có thể so sánh cách tiếp cận của các trường phái nghiên cứu khác nhau. Xa hơn, AI tạo điều kiện kết nối sử học với khoa học dữ liệu, quan hệ quốc tế, xã hội học, địa lý, chính trị học và nghiên cứu truyền thông. Đây có thể là nền tảng cho những hướng nghiên cứu mới như lịch sử số, nhân văn số, phân tích mạng lưới lịch sử hoặc khai thác dữ liệu quy mô lớn trong nghiên cứu quá khứ.

Và cuối cùng, AI giúp giải phóng thời gian cho những công việc thực sự mang tính sử học. Lợi ích sâu xa nhất của AI không phải là giúp nhà nghiên cứu “làm nhiều việc hơn”, mà là giúp họ dành nhiều thời gian hơn cho những công việc chỉ con người mới có thể đảm nhiệm một cách có trách nhiệm. AI có thể làm tốt các nhiệm vụ như tìm kiếm, phân loại, tóm tắt, so sánh, chuyển đổi định dạng hoặc phát hiện mẫu dữ liệu. Nhưng việc đánh giá độ tin cậy của nguồn vẫn đòi hỏi năng lực của nhà nghiên cứu. Do đó, AI nên được nhìn nhận như một công cụ gia tăng năng lực nghiên cứu chứ không hoàn toàn thay thế được con người.

Tuy nhiên, cần nhấn mạnh một nguyên tắc phương pháp luận: AI có thể hỗ trợ phát hiện điểm cần kiểm chứng nhưng không thể tự mình trở thành cơ chế kiểm chứng cuối cùng. Đối với những thông tin quan trọng, đặc biệt là niên đại, số liệu, trích dẫn, tên văn kiện, phát biểu của nhân vật hoặc diễn biến của sự kiện, nhà sử học vẫn phải quay về nguồn gốc hoặc nguồn có thẩm quyền để xác minh.

2. Những thách thức và rủi ro khi sử dụng AI trong tra cứu, tổng hợp tư liệu lịch sử

Thách thức cơ bản nhất là việc sử dụng AI trong tổng hợp tư liệu nghiên cứu còn gây nguy cơ tạo ra thông tin không có thật. Đây là một trong những hạn chế nghiêm trọng nhất của các mô hình AI tạo sinh. AI có thể tạo ra câu trả lời có vẻ rất hợp lý nhưng thực tế lại sai sự thật, nhầm lẫn hoặc thậm chí tạo ra thông tin không tồn tại. Trong nghiên cứu lịch sử, hiện tượng này đặc biệt nguy hiểm. AI có thể nhầm tên nhân vật, ngày tháng diễn ra sự kiện, tên văn kiện, tên sách hoặc bài báo, số trang, nội dung trích dẫn, địa danh, mối quan hệ giữa các nhân vật, hoặc gán một phát biểu cho một nhân vật vốn chưa từng nói điều đó… Điều đáng lưu ý là sai sót của AI thường không biểu hiện dưới dạng một câu trả lời vô lý. Ngược lại, nó có thể được trình bày rất trôi chảy, logic và mang văn phong học thuật, khiến người dùng dễ tin tưởng nếu không kiểm tra nguồn. Đối với một công trình lịch sử, chỉ một vài trích dẫn hoặc niên đại sai cũng có thể dẫn đến những sai lệch lớn trong lập luận và tư liệu lịch sử. Trên thực tế, để hạn chế những sai sót về mặt thông tin khoa học do AI gây ra, các cơ quan quản lý đã bắt đầu có những quy định, cơ chế kiểm soát tương đối rõ ràng. Theo Điều 16 của Hướng dẫn đi kèm Quyết định 2557/QĐ-BKHCN về việc ban hành Hướng dẫn về liêm chính khoa học và đạo đức nghề nghiệp trong nghiên cứu khoa học và phát triển công nghệ: tổ chức, cá nhân tham gia nghiên cứu khoa học không được sử dụng AI để tạo dữ liệu giả, hình ảnh giả hoặc tài liệu tham khảo không có thật [5]. Đồng thời, tài liệu do AI tạo ra nhưng chưa được kiểm chứng cũng không được sử dụng làm tài liệu tham khảo trong nghiên cứu khoa học.

Bên cạnh đó, các công cụ AI còn nhiều hạn chế trong xử lý tư liệu cổ, tư liệu viết tay và tài liệu hình ảnh. Trên thực tế, không phải mọi tư liệu lịch sử đều tồn tại dưới dạng văn bản điện tử rõ ràng. Nhiều tài liệu là bản viết tay, chữ Hán, chữ Nôm, tài liệu cổ, bản đồ, ảnh, áp phích, báo cũ, bản đánh máy chất lượng thấp, tài liệu bị rách, mờ hoặc xuống cấp… Quá trình nhận dạng ký tự quang học (OCR) và nhận dạng chữ có thể tạo ra sai sót. Trong khi đó, chỉ cần một ký tự bị nhận dạng sai có thể làm thay đổi tên người, địa danh hoặc ý nghĩa của cả câu. Đối với dạng tư liệu này, AI cần được sử dụng như công cụ hỗ trợ đọc và xử lý, chứ không phải một phương tiện xác định chắc chắn nội dung nguyên bản.

Ngoài ra, việc sử dụng AI cũng có thể làm nảy sinh nguy cơ thiên lệch dữ liệu và lặp lại những cách nhìn, cách giải thích lịch sử đã có sẵn. Nhiều chuyên gia lo ngại đặt câu hỏi, khi AI được sử dụng để tái tạo lại lịch sử, liệu nó có phản ánh chính xác quá khứ hay chỉ là phỏng đoán dựa trên những dữ liệu chưa đầy đủ? [6] AI học từ một khối lượng lớn dữ liệu do con người tạo ra. Vì vậy, những thiên lệch tồn tại trong dữ liệu cũng có thể được phản ánh trong kết quả AI. Trong nghiên cứu lịch sử, vấn đề này đặc biệt nhạy cảm vì lịch sử thường được ghi chép từ những vị trí khác nhau về quốc gia, chính trị, quyền lực, tầng lớp xã hội và lợi ích của chủ thể. Nếu nguồn dữ liệu về một sự kiện chủ yếu đến từ một phía, AI có thể vô tình tái tạo cách diễn giải của phía đó như một cách nhìn “phổ biến” hoặc “khách quan”, từ đó dẫn đến những kết quả nghiên cứu không thật sự chính xác.

Và cuối cùng, việc lạm dụng AI trong tra cứu và tổng hợp tư liệu có thể dẫn đến tình trạng phụ thuộc vào phạm vi và chất lượng của dữ liệu mà AI có thể tiếp cận. AI không thể biết tất cả tư liệu lịch sử tồn tại trên thế giới. Một lượng lớn tài liệu vẫn nằm trong các kho lưu trữ chưa số hóa; tài liệu mật hoặc hạn chế tiếp cận; bộ sưu tập tư nhân; sách và báo chưa không nằm trong kho dữ liệu của AI; các tài liệu bằng các ngôn ngữ ít phổ biến; tư liệu địa phương; tài liệu chỉ tồn tại dưới dạng bản giấy hoặc bản chụp… Do đó, “AI không tìm thấy” không đồng nghĩa với việc không có tư liệu. Đây là một điểm rất quan trọng về phương pháp. Nếu nhà nghiên cứu chỉ sử dụng AI hoặc các cơ sở dữ liệu trực tuyến, họ có nguy cơ hình thành một bức tranh lịch sử dựa trên những gì đã được số hóa và dễ truy cập, trong khi bỏ qua những nguồn tư liệu chưa được số hóa. Nói cách khác, AI có thể làm giảm thời gian tìm kiếm nhưng không thể xóa bỏ khoảng trống tư liệu trong nghiên cứu.

3. Một số giải pháp thúc đẩy sử dụng AI trong tra cứu và tổng hợp tư liệu lịch sử

Để thúc đẩy hiệu quả ứng dụng AI trong tra cứu, tổng hợp tư liệu lịch sử, trước hết cần xác định đúng vai trò của AI. AI nên được xem là công cụ hỗ trợ, giúp nhà nghiên cứu mở rộng phạm vi tìm kiếm, sàng lọc, phân loại, tóm tắt, đối chiếu và kết nối thông tin. AI không thể thay thế nhà sử học trong việc phê phán nguồn, kiểm chứng tư liệu, đánh giá bối cảnh và đưa ra kết luận. Quan điểm này giúp khai thác ưu thế của công nghệ nhưng vẫn bảo đảm phương pháp sử học giữ vai trò trung tâm.

Bên cạnh đó, cần đẩy mạnh số hóa và xây dựng cơ sở dữ liệu tư liệu lịch sử là giải pháp nền tảng, theo đó, từng bước số hóa văn kiện, sách, báo chí, hồi ký, nhật ký, thư từ, bản đồ, ảnh, tư liệu lưu trữ và các công trình nghiên cứu; đồng thời chuẩn hóa thông tin về tác giả, thời gian, địa điểm, loại hình và nguồn gốc tư liệu. Dữ liệu càng đầy đủ, dễ truy cập thì AI càng có khả năng hỗ trợ hiệu quả trong tìm kiếm và tổng hợp. Trên thực tế, Chính phủ đã có quyết định triển khai chương trình cụ thể về số hóa di sản giai đoạn 2021-2030 với hơn 40.000 di tích các loại, 8 di sản văn hóa và thiên nhiên, 14 di sản văn hóa phi vật thể, 7 di sản tư liệu, gần 200 bảo tàng, nhất là sự đa dạng, phong phú của hơn 8.000 lễ hội [7]. Trong lĩnh vực lưu trữ, số hóa đang được đẩy mạnh cả về quy mô tài liệu và cơ sở dữ liệu. Ở cấp trung ương, bốn Trung tâm Lưu trữ quốc gia hiện bảo quản hơn 33.000 mét giá tài liệu, thuộc gần 1.000 phông, gồm hồ sơ hành chính, bản đồ, ảnh, phim, mộc bản, châu bản và nhiều tài liệu hình thành từ thế kỷ XIX. Cùng với việc bảo quản bản gốc, các trung tâm đang từng bước số hóa tài liệu và xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ tra cứu. Tại Trung tâm Lưu trữ quốc gia I, đến năm 2024, khoảng 30% tài liệu trong tổng số 6 km giá tài liệu đã được số hóa và phục vụ khai thác dưới dạng bản số [8]…

Ngoài ra, cần phát triển các công cụ AI phù hợp với đặc thù tư liệu Việt Nam, nhất là tiếng Việt, chữ Hán, chữ Nôm, tiếng Pháp và tiếng Anh trong các nguồn lịch sử. Đặc biệt, cần chú trọng công nghệ nhận dạng chữ viết, xử lý tài liệu cũ, bản viết tay, báo chí và tư liệu chất lượng thấp. Đây là điều kiện quan trọng để mở rộng khả năng khai thác những nguồn tư liệu vốn khó xử lý bằng phương pháp truyền thống.

Một yêu cầu quan trọng là xây dựng các hệ thống AI có khả năng dẫn nguồn và truy xuất tư liệu. Kết quả do AI cung cấp cần có thể kiểm tra ngược đến tài liệu, trang hoặc đoạn văn cụ thể. AI không chỉ nên trả lời “thông tin là gì” mà còn phải giúp nhà nghiên cứu biết “thông tin đó xuất phát từ đâu”. Đồng thời, cần chuyển từ việc sử dụng AI như công cụ trả lời sang công cụ hỗ trợ đối chiếu và kiểm chứng, giúp nhận diện những điểm thống nhất, khác biệt và mâu thuẫn giữa các nguồn.

Phát triển năng lực số cho đội ngũ nghiên cứu lịch sử cũng là yếu tố quyết định [9]. Nhà nghiên cứu cần được trang bị kỹ năng lựa chọn công cụ, xây dựng câu hỏi, kiểm tra nguồn, nhận diện thông tin sai hoặc “ảo giác” của AI và đánh giá thiên lệch dữ liệu. Cùng với đó, cần tăng cường hợp tác giữa nhà sử học, chuyên gia AI, dữ liệu, lưu trữ và ngôn ngữ để phát triển những công cụ thực sự phù hợp với nhu cầu của nghiên cứu lịch sử.

Cuối cùng, cần xây dựng quy trình và tiêu chí sử dụng AI trong nghiên cứu lịch sử, từ xác định vấn đề, tìm kiếm và sàng lọc tư liệu, kiểm chứng nguồn, đối chiếu, phân tích đến công bố kết quả. Các cơ quan nghiên cứu cũng nên xây dựng bộ tiêu chí đánh giá AI về độ chính xác, khả năng dẫn nguồn, độ bao phủ tư liệu, xử lý ngôn ngữ lịch sử và nhận diện khác biệt giữa các quan điểm. Song song với đó là các quy định về bản quyền, bảo mật, minh bạch và trách nhiệm khi sử dụng AI.

Tóm lại, trí tuệ nhân tạo đang mở ra một không gian mới cho nghiên cứu lịch sử. Từ việc tìm kiếm tài liệu, đọc và trích xuất thông tin, xây dựng tổng quan nghiên cứu đến so sánh và hệ thống hóa tư liệu, AI có thể giúp giảm đáng kể thời gian dành cho những công việc mang tính kỹ thuật và lặp lại. Đặc biệt, trong bối cảnh nguồn tư liệu ngày càng phong phú và phân tán trên nhiều nền tảng, AI có thể trở thành một “trợ lý nghiên cứu” hữu ích, giúp nhà sử học nhanh chóng định hình vấn đề và mở rộng phạm vi khảo sát.

Tuy nhiên, giá trị của nghiên cứu lịch sử không nằm ở tốc độ tìm kiếm hay khối lượng thông tin được xử lý, mà nằm ở khả năng kiểm chứng chứng cứ, tư duy phản biện và khả năng tìm hiểu và lý giải quá khứ. AI có thể tổng hợp hàng nghìn tài liệu trong thời gian ngắn, nhưng không vì thế mà mọi thông tin do AI cung cấp đều trở thành sự thật lịch sử. Khoảng cách giữa “thông tin” và “tri thức lịch sử” vẫn đòi hỏi có sự can thiệp của con người. Do đó, hướng tiếp cận phù hợp nhất có lẽ không phải là “AI thay thế nhà sử học”, mà là nhà sử học sử dụng AI một cách có phương pháp và hiệu quả. Công nghệ càng phát triển thì yêu cầu về năng lực thẩm định nguồn, hiểu biết tư liệu và trách nhiệm học thuật của người nghiên cứu càng trở nên quan trọng. Nếu được sử dụng đúng giới hạn, AI không làm suy giảm vai trò của nhà sử học mà ngược lại, nó có thể giải phóng nhà nghiên cứu khỏi một phần công việc kỹ thuật để tập trung nhiều hơn vào những câu hỏi căn bản của sử học, tìm kiếm chứng cứ, lý giải quá khứ và góp phần nhận thức đúng đắn hơn về lịch sử.

TÀI  LIỆU THAM KHẢO

  [1]Chính phủ, Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/01/2021 ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, Hà Nội, 2021

  [2] Chính phủ, Quyết định số 1290/QĐ-BKHCN ngày 11/6/2024 về việc hướng dẫn một số nguyên tắc về nghiên cứu, phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm, Hà Nội, 2024.

  [3]  Chính phủ, Quyết định 1528/QĐ-TTg ngày 11/8/2026 về “Chương trình quốc gia phát triển nhân lực trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, định hướng đến năm 2035”, Hà Nội, 2026.

  [4]  https://help.consensus.app/en/articles/10073509-faqs

  [5]Bộ Khoa học và Công nghệ, Quyết định 2557/QĐ-BKHCN ban hành Hướng dẫn về liêm chính khoa học và đạo đức nghề nghiệp trong nghiên cứu khoa học và phát triển công nghệ, Hà Nội, ngày 25 tháng 05 năm 2026.

  [6] [7]Minh Tâm, Thách thức từ việc ứng dụng AI trong nghiên cứu lịch sử, Báo Nhân dân, Thứ Sáu 21/08/2026, truy cập tại: https://nhandan.vn/thach-thuc-tu-viec-ung-dung-ai-trong-nghien-cuu-lich-su-post974186.html

  [8] Nguyễn Lan Dung, Số hóa tài liệu trong nghiên cứu lịch sử - Những vấn đề đặt ra, truy cập tại: https://viensuhoc.vass.gov.vn/chuyen-doi-so/so-hoa-tai-lieu-trong-nghien-cuu-lich-su-nhung-van-de-dat-ra-579505

  [9]  Võ Xuân Vinh, Chuyển đổi số trong nghiên cứu lịch sử: từ nhận thức đến hành động, Truy cập tại: https://viensuhoc.vass.gov.vn/chuyen-doi-so/chuyen-doi-so-trong-nghien-cuu-lich-su-tu-nhan-thuc-den-hanh-dong-579770