Humanities Research in the Age of AI

I’ve been reflecting on the role and future of humanities scholars in the age of AI. In two or three years, I’ll be entering the job market myself, and the pace at which AI is advancing makes me wonder whether many of us risk becoming irrelevant. After all, AI can already read, write, analyze, and even teach. It has access to tools and knowledge across disciplines. Although the research it produces is still far from meeting academic standards, it’s not hard to imagine that in the near future it could replace much of what we do.

So what should we do? One mistake I think we’ve been making is gatekeeping the use of AI in research writing. We remain purists, insisting that scholarship should be as close to 100% human-authored as possible. Of course, writing by hand—or “thinking in ink”—is a vital part of learning, but clinging to that alone doesn’t address the deeper issue of AI encroaching on our intellectual territory.

Instead, I’ve been sketching out a different model. Rather than framing AI as either a rival or a support system for scholars, we should start imagining a triad: data, AI, and the researcher. On one end, there’s raw data; on the other, the consumer; and in between, AI transforms that data into something consumable. It’s not far-fetched to picture a future where no one actually reads research papers directly—writers and readers alike interact with them through AI systems. In that scenario, researchers would need to reposition themselves as both providers and consumers of data.

In the future, we may no longer stand at the pinnacle of knowledge—AI will. And rather than being at our disposal, AI will flip the script: we’ll become data collectors, feeding this insatiable machine. At the same time, we’ll rely on the cloud as a stepping stone to uncover new layers of data. Our role will shift from guarding knowledge to guarding data. That thought alone requires deeper reflection. For now, though, I’m focusing on turning first-hand experiences into fungible data and using that as leverage to build my value as a researcher. Admittedly, it all sounds a bit like an episode of Black Mirror—but you get the idea.

Tôi đã suy ngẫm về vai trò và tương lai của các học giả nhân văn trong thời đại AI. Trong vòng hai hoặc ba năm tới, tôi sẽ bước vào thị trường việc làm, và tốc độ phát triển của AI khiến tôi tự hỏi liệu nhiều người trong chúng ta có đang đứng trước nguy cơ trở nên không còn cần thiết. AI giờ đây có thể đọc, viết, phân tích, thậm chí giảng dạy. Nó tiếp cận được các công cụ và tri thức xuyên ngành. Dù các nghiên cứu do AI tạo ra vẫn chưa đạt chuẩn học thuật, nhưng không khó để hình dung rằng trong tương lai gần, nó có thể thay thế phần lớn công việc của chúng ta.

Vậy chúng ta nên làm gì? Một sai lầm mà tôi nghĩ chúng ta đang mắc phải là việc kiểm soát quá chặt việc sử dụng AI trong viết nghiên cứu. Chúng ta vẫn giữ quan điểm thuần túy, muốn rằng bài viết học thuật phải càng “thuần nhân loại” càng tốt. Việc viết tay—hay “suy nghĩ bằng mực”—rõ ràng là một phần thiết yếu của quá trình học tập, nhưng bám víu vào đó không giải quyết được vấn đề sâu xa hơn: AI đang lấn sân vào lãnh địa trí tuệ của chúng ta.

Thay vào đó, tôi đang phác thảo một mô hình khác. Thay vì xem AI là đối thủ hay công cụ hỗ trợ học giả, chúng ta nên hình dung một tam giác: dữ liệu, AI, và nhà nghiên cứu. Một đầu là dữ liệu thô; đầu kia là người tiêu dùng; và ở giữa, AI chuyển hóa dữ liệu thành sản phẩm có thể tiêu thụ. Không quá viển vông để tưởng tượng một tương lai nơi không ai thực sự đọc bài nghiên cứu trực tiếp nữa—người viết và người đọc đều tương tác thông qua hệ thống AI. Trong bối cảnh đó, nhà nghiên cứu cần định vị lại mình như người cung cấp và đồng thời là người tiêu dùng dữ liệu.

Trong tương lai, chúng ta có thể không còn là đỉnh cao của tri thức nữa—AI sẽ thay thế vị trí đó. Và thay vì AI phục vụ chúng ta, nó sẽ đảo ngược vai trò: chúng ta trở thành người thu thập dữ liệu, nuôi dưỡng cỗ máy đói dữ liệu này. Đồng thời, chúng ta sẽ dựa vào dữ liệu trên đám mây như bàn đạp để khám phá thêm các tầng dữ liệu mới. Vai trò của chúng ta sẽ chuyển từ người canh giữ tri thức sang người canh giữ dữ liệu. Ý tưởng này cần được suy nghĩ sâu hơn. Nhưng hiện tại, tôi đang tập trung vào việc biến trải nghiệm cá nhân thành dữ liệu có thể trao đổi, và dùng nó làm đòn bẩy để xây dựng giá trị của mình như một nhà nghiên cứu. Nghe có vẻ hơi giống một tập phim Black Mirror—nhưng bạn hiểu ý tôi mà.

Saya telah banyak merenung tentang peranan dan masa depan sarjana bidang kemanusiaan dalam era AI. Dalam dua atau tiga tahun lagi, saya sendiri akan memasuki pasaran kerja, dan kadar kemajuan AI membuatkan saya tertanya-tanya sama ada ramai antara kita akan menjadi tidak relevan. AI kini sudah mampu membaca, menulis, menganalisis, malah mengajar. Ia mempunyai akses kepada pelbagai alat dan pengetahuan merentas disiplin. Walaupun hasil penyelidikan yang dihasilkannya masih belum mencapai piawaian akademik, tidak sukar untuk membayangkan bahawa dalam masa terdekat, ia berpotensi menggantikan banyak tugas kita.

Jadi, apa yang patut kita lakukan? Satu kesilapan yang saya rasa kita sedang lakukan ialah menyekat penggunaan AI dalam penulisan akademik. Kita masih berpegang pada idealisme tulen, mahu hasil penulisan itu seberapa mungkin ditulis sepenuhnya oleh manusia. Menulis dengan tangan—atau “berfikir dengan dakwat”—memang penting dalam proses pembelajaran, tetapi bergantung kepada itu sahaja tidak menyelesaikan masalah asas bahawa AI sedang mengambil alih ruang intelektual kita.

Sebaliknya, saya sedang merangka satu model yang berbeza. Daripada melihat AI sebagai pesaing atau sekadar alat sokongan kepada sarjana, kita patut membayangkan satu triad: data, AI, dan penyelidik. Di satu hujung, terdapat data mentah; di hujung yang lain, pengguna; dan di tengah-tengah, AI menukar data itu menjadi sesuatu yang boleh dimanfaatkan. Tidak mustahil untuk membayangkan masa depan di mana tiada siapa lagi membaca kertas penyelidikan secara langsung—penulis dan pembaca berinteraksi dengannya melalui sistem AI. Dalam senario itu, penyelidik perlu menempatkan diri sebagai penyedia dan pengguna data.

Pada masa hadapan, kita mungkin tidak lagi berada di puncak pengetahuan—AI akan mengambil alih peranan itu. Dan bukannya AI menjadi alat kita, peranan akan terbalik: kita menjadi pengumpul data, memberi makan kepada mesin yang sentiasa lapar ini. Pada masa yang sama, kita akan menggunakan data di awan sebagai batu loncatan untuk meneroka lapisan data yang lebih mendalam. Peranan kita akan berubah daripada penjaga ilmu kepada penjaga data. Fikiran ini perlukan renungan yang lebih mendalam. Buat masa ini, saya memberi tumpuan kepada usaha menukar pengalaman langsung kepada data yang boleh diperdagangkan, dan menggunakan itu sebagai daya untuk membina nilai saya sebagai penyelidik. Ya, bunyinya agak seperti episod Black Mirror—tapi anda faham maksud saya.