Ông Phạm Hồng Nhật, giảng viên ngành Thiết kế Game tại Đại học RMIT Việt Nam, cho biết: “Trong quá trình giảng dạy tại RMIT Việt Nam, chúng tôi đã tìm hiểu vấn đề này ở hai giai đoạn khác nhau của thực hành sáng tạo”.
“Đối với giai đoạn tiền sản xuất, chúng tôi sử dụng AI như một công cụ chất vấn theo phương pháp Socrates, thay vì một cách tạo ý tưởng. Sinh viên đưa ra ý tưởng, tài liệu tham khảo và mục tiêu sáng tạo của riêng mình. Công cụ được yêu cầu chất vấn những giả định của các em: Vì sao bối cảnh này cần tồn tại? Lựa chọn hình ảnh này truyền tải thông điệp gì? Chất liệu văn hóa nào đang được sử dụng và liệu nó đã được nghiên cứu kỹ lưỡng hay chưa? Cơ chế trò chơi này sẽ dẫn đến hệ quả gì?”.
Thay vì để AI trở thành lối tắt giúp sinh viên né tránh tư duy, cách tiếp cận này sử dụng công nghệ để thúc đẩy các em suy nghĩ sâu sắc hơn. Khi đề xuất của sinh viên còn mơ hồ, hệ thống có thể liên tục đặt câu hỏi “Tại sao?” ở gần như từng dòng. Tuy nhiên, sinh viên vẫn phải tự quyết định câu hỏi nào thực sự quan trọng và câu trả lời có ý nghĩa gì.
Trong giai đoạn sản xuất, giảng viên ngành Thiết kế Game tại RMIT Việt Nam áp dụng một cách tiếp cận khác. Ông Dodick Zulaimi Sudirman giải thích rằng trong học phần Game Design Studio 5, sinh viên được hướng dẫn một quy trình hỗ trợ lập trình có tài liệu ghi chép rõ ràng, gồm bốn bước: Xác định yêu cầu (Specify), Lập kế hoạch (Plan), Thực thi (Execute) và Kiểm chứng (Verify).
Ông nói thêm: “Bản đặc tả và kế hoạch không phải là những câu lệnh có thể tùy tiện bỏ đi, mà là bằng chứng thể hiện ý đồ của sinh viên. Quá trình thực thi được giới hạn trong phạm vi xác định, còn kiểm chứng là bước bắt buộc, chứ không đơn thuần là nhìn lướt qua để xem game có chạy được hay không”.
Quy trình này đặt lại bốn trách nhiệm lên vai người sáng tạo: ủy thác – quyết định công việc nào phù hợp để giao cho AI, mô tả – diễn đạt chính xác hành vi mong muốn, đánh giá – xác định kết quả có chính xác, an toàn và phù hợp hay không, và kiểm tra kỹ lưỡng – thử nghiệm, công khai việc sử dụng AI và nhìn nhận lại quá trình thực hiện.
Những trách nhiệm này rất quan trọng bởi AI không loại bỏ những khó khăn trong sáng tạo, mà chỉ chuyển những khó khăn ấy sang một dạng khác.
Khi mã lập trình, hình ảnh và ý tưởng có thể được tạo ra nhanh chóng, làm ra nhiều sản phẩm hơn không còn đồng nghĩa với việc tạo ra sản phẩm tốt hơn. Những năng lực trở nên khan hiếm chính là khả năng phán đoán, cảm quan thẩm mỹ, thấu hiểu bối cảnh và sự kiên trì theo đuổi một ý tưởng khó đủ lâu để thực sự hiểu. AI có thể đẩy nhanh quá trình sản xuất, nhưng không thể tự đưa ra lý do thuyết phục tạo sao cần cho ra một đầu game.
