Nâng cao hiệu quả làm việc cùng AI: Cần "tài sản riêng" và nên đặt "phép thử"

Sự phát triển như vũ bão của trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo áp lớn đối với thị trường lao động. Từ đó, những câu hỏi như "Làm sao để không bị AI thay thế?", "AI có nuốt chửng người lao động không?",... trở thành nỗi trăn trở của nhiều người.

Chủ động học cùng AI

Trên trang cá nhân, tác giả sách Ploy (Chuyện của Ploy) cũng chỉ ra một thực trạng: Phụ thuộc vào AI quá mức khiến khả năng phản xạ tự nhiên chậm lại, kỹ năng xử lý vấn đề và tư duy phản biện bị mài mòn. Song song đó, chị Ploy liệt kê các cấp độ từ "nhận biết" đến "vận dụng cao" giúp sử dụng AI đạt hiệu quả cao.

Đầu tiên, để không "lậm" AI, hãy hỏi AI những "bài toán có não". Thay vì cung cấp một câu lệnh (prompt) chung chung, "bên A" cần chủ động lên dàn ý, định hướng luận điểm cần triển khai, cung cấp, đồng hành cùng AI "làm dày" thông tin.

Ngoài ra, không nên đặt 100% niềm tin vào AI, tránh sao chép - dán y nguyên nội dung do AI cung cấp. Bởi lẽ, đây là chiếc "bẫy ngọt ngào" khiến người dùng ngày càng thụ động, và đầu ra - với những câu từ trau chuốt, thuận miệng từ AI chưa chắc đúng hoàn toàn.

Mặt khác, con người phải "tự thân vận động", tạo "tài sản riêng" bằng cách chủ động học tập, nghiên cứu, trang bị vững vàng kiến thức chuyên ngành và cất giữ trong bộ não. Cần xác định rõ ranh giới dùng AI như một "người thầy", một công cụ hỗ trợ trong việc học tập, làm việc, tìm kiếm, tổng hợp thông tin chứ không phải phó thác, ỷ lại.

Vậy trong hoàn cảnh mối quan hệ giữa người lao động và AI đang bước vào giai đoạn cạnh tranh khốc liệt, thậm chí con người bị đào thải, nhường chỗ cho AI thì cần làm gì để thay đổi "thế trận"?

Nguyên văn phần chia sẻ của tác giả Ploy về vấn đề con người bị AI "cướp" việc: "Thật ra trong thời buổi cạnh tranh này, nếu bạn cứ làng nhàng thì sẽ bị mất việc, nếu không do AI thì cũng do một nhân sự khác giỏi hơn. Ngày nay, ngân hàng đã dùng AI để phân tích dữ liệu hành vi tài chính của khách hàng, từ đó đưa ra luồng tiếp cận cá nhân hoá. Hay các phòng thí nghiệm y học đã dùng AI phân tích hình chụp để chẩn đoán bệnh.

Do vậy, hãy học và học về AI. Theo mục đích sử dụng thì có 3 dạng AI là Predictive AI (dựa vào data để suy đoán những kết quả có thể xảy ra), Generative AI (dùng AI để tạo nội dung), và Agentic AI (dùng AI để tạo ra những luồng automation). Khi bạn có kiến thức và biết dùng AI để khuếch đại điều mình biết, thì bạn sẽ không còn thấy khó nữa".

Sử dụng AI bằng tri thức

Bên cạnh đó, anh Hoàng Văn Tuấn, người sáng lập nhóm "Tự Học Cùng AI" bật mí một số kỹ thuật giúp con người và AI trở thành "đôi bạn cùng tiến".

- Hỏi nguồn của thông tin/số liệu/trích dẫn vừa được AI cung cấp. Thao tác này không mất nhiều thời gian nhưng giúp bạn tránh được "hố đen" AI bịa thông tin, đồng thời thuận tiện khi kiểm tra lại dựa vào liên kết đường dẫn.

- Kiểm tra nguồn gốc từ trang web đăng tải thông tin, không phải kiểm tra AI với AI. Mẹo nhỏ: Ưu tiên tìm nguồn từ trang web chính thức, đặt cụm nội dung cần tìm kiếm vào dấu ngoặc kép.

- Hỏi ngược để kiểm tra tính nhất quán. Để thao tác này đạt hiệu quả, thay vì hỏi "Thông tin chuẩn/đúng không", hãy làm một "phép thử", dựa trên kết quả do AI cung cấp đặt câu hỏi ngược cùng chủ đề bằng cách thay đổi phép tính, góc nhìn, thứ tự dữ kiện. Nếu các câu trả lời trùng khớp, thông tin có độ tin cậy cao và ngược lại.

- Đưa AI vào thế tự phản biện. Từ kết quả nhận được, bạn cung cấp câu lệnh "Hãy chỉ ra những điểm có thể sai trong câu trả lời vừa rồi" để AI kiểm chứng, đối chiếu. Bước này có thể để lại 2 hệ quả: AI tìm được lỗi sai thật hoặc AI lại "bịa" thông tin, chuyển từ đúng thành sai, sai thành đúng. Do đó, bạn cần can thiệp bằng cách kiểm tra nguồn gốc của phần nội dung chênh lệch.

- Hỏi một thông tin ở hai phần mềm AI khác nhau (có thể ChatGPT - Gemini/ ChatGPT - Claude - DeepSeek R1,...). Trong đó, khi cả hai cùng cho ra một đáp án, khả năng đúng cao; khi đáp án lệch, cần thực hiện kiểm tra lại nguồn gốc.