Một cuộc khảo sát trên 1.260 nhà khoa học xã hội cho thấy 81% sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo trong công việc, nhưng chỉ 20% đã áp dụng các tác nhân viết mã — những chương trình như Claude Code có khả năng tự động viết và sửa lỗi mã. Kết quả này chỉ ra rằng mặc dù AI đã trở nên phổ biến trong nghiên cứu khoa học xã hội, các công cụ mã hóa chuyên dụng vẫn gặp khó khăn trong việc được chấp nhận rộng rãi.
Sử dụng AI tổng quát so với tác nhân viết mã
Cuộc khảo sát được thực hiện với các nhà nghiên cứu trong các lĩnh vực như xã hội học, tâm lý học và khoa học chính trị, hỏi về việc sử dụng các công cụ AI khác nhau. Tám trong số mười người cho biết họ sử dụng AI cho các tác vụ như tổng quan tài liệu, phân tích dữ liệu hoặc hỗ trợ viết lách. Nhưng khi câu hỏi chuyển sang tác nhân viết mã — những công cụ tạo hoặc sửa mã từ các yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên — tỷ lệ này giảm xuống chỉ còn một phần năm.
Tác nhân viết mã khác biệt so với các trợ lý AI đa năng. Trong khi một công cụ như ChatGPT có thể giúp viết nháp văn bản hoặc động não ý tưởng, một tác nhân viết mã được thiết kế để diễn giải hướng dẫn và tạo ra mã hoạt động. Đối với các nhà khoa học xã hội làm việc với dữ liệu trong các ngôn ngữ như R hoặc Python, những công cụ này có thể hạ thấp rào cản để thực hiện các phân tích phức tạp. Tuy nhiên, cuộc khảo sát cho thấy hầu hết các nhà nghiên cứu chưa tích hợp chúng vào quy trình làm việc của họ.
Khác biệt về mức độ áp dụng theo giới tính và giai đoạn nghề nghiệp
Cuộc khảo sát đã tiết lộ sự chênh lệch rõ rệt trong việc ai sử dụng tác nhân viết mã. Nam giới có xu hướng báo cáo sử dụng chúng nhiều hơn nữ giới, và các nhà nghiên cứu ở giai đoạn đầu của sự nghiệp áp dụng các công cụ này với tỷ lệ cao hơn so với đồng nghiệp cấp cao. Các tác giả của cuộc khảo sát không công bố tỷ lệ phần trăm chính xác cho các nhóm con này, nhưng mô tả sự khác biệt là "rõ rệt."
Những mô hình này phản ánh xu hướng chung trong việc chấp nhận công nghệ, nơi phụ nữ và các chuyên gia lớn tuổi thường tụt hậu. Kết quả này đặt ra lo ngại rằng nếu tác nhân viết mã ngày càng trở nên quan trọng trong nghiên cứu, các bất bình đẳng hiện tại có thể gia tăng. Trong số những người trả lời là nữ, tỷ lệ áp dụng thấp hơn đáng kể so với nam giới. Và các nhà nghiên cứu đã hoàn thành bằng PhD hơn một thập kỷ trước ít có khả năng sử dụng các công cụ này hơn những người mới nhận bằng tiến sĩ gần đây.
Những điều cuộc khảo sát chưa trả lời
Cuộc khảo sát đo lường việc sử dụng nhưng không khám phá lý do tại sao các nhà nghiên cứu chọn không sử dụng tác nhân viết mã. Các lý do có thể bao gồm thiếu nhận thức, đào tạo không đầy đủ hoặc lo ngại về độ tin cậy. Dữ liệu không cho phép đưa ra kết luận về nguyên nhân của tỷ lệ chấp nhận thấp hoặc sự chênh lệch.
Điều rõ ràng là đại đa số các nhà khoa học xã hội đã cảm thấy thoải mái với các công cụ AI. Bước tiếp theo — thuyết phục họ áp dụng tác nhân viết mã — dường như là một thách thức lớn hơn. Cuộc khảo sát cung cấp một bức tranh toàn cảnh về tình hình hiện tại của lĩnh vực này, nhưng để ngỏ câu hỏi làm thế nào để thu hẹp khoảng cách.
