Nguyễn Nga
“Tác giả Lê Vũ Minh, một nhà tư vấn chuyển đổi số, có bài viết…
Một cuốn sách về các loài nấm ở vùng Saskatchewan (Canada), từng được xuất bản trên Amazon, có thể trở thành lời hướng dẫn chết người nếu thực hiện theo.
Mọi việc chỉ được xử lý khi Donovan Thiesson, một chuyên gia nấm học phát hiện và cảnh báo. Cuốn sách khuyến khích người đọc nhận dạng nấm bằng “mùi và vị” – một hành động cực kỳ nguy hiểm, vì chỉ cần nếm một lượng nhỏ nấm tử thần cũng có thể gây suy gan cấp tính và tử vong. Cuốn sách sau đó được xác định viết bằng AI.
Đó là một trong những ví dụ rùng rợn về sự hời hợt của thông tin trong thời đại AI, khi mà người viết và đội ngũ biên tập đều mắc lỗi trong cả tư duy và hành động.
Một nghiên cứu của các nhà khoa học tại UC Berkeley và Cornell University cho thấy AI là công cụ đắc lực giúp tăng số lượng nghiên cứu, còn chất lượng thì không. Thông qua việc phân tích hơn hai triệu bản thảo trên ba website công bố khoa học không qua bình duyệt (peer review) arXiv, bioRxiv và SSRN từ 2018 đến giữa 2024, nhóm nghiên cứu nhận thấy người dùng AI có thể tăng sản lượng bài viết thêm 50%, thậm chí gần 90%, trong lĩnh vực sinh học và khoa học xã hội.
Vấn đề là nhiều bài trong làn sóng ấy trau chuốt, phức tạp, trông “rất khoa học” nhưng lại có chất lượng thấp hơn và ít khả năng vượt qua bình duyệt hơn. Các bản thảo như vậy tràn vào hệ thống khiến đội ngũ bình duyệt, phản biện, các quỹ tài trợ nghiên cứu tốn nhiều sức hơn để tìm ra công trình thực sự có giá trị. AI tạo ra thách thức cho việc nhận diện chất lượng thật giữa một biển sản phẩm có vẻ rất thuyết phục.
Trong công việc của mình, tôi cũng gặp phải tình trạng tương tự ở cấp độ nhẹ hơn, khi nhận được ngày càng nhiều báo cáo trình bày đẹp, sử dụng dày đặc từ khóa chuyên sâu. Một nhân viên mới cũng có thể chuẩn bị những bài phát biểu hùng hồn như chuyên gia. Chỉ đến khi trao đổi trực tiếp, sâu hơn vào nội dung, tôi mới thấy người viết báo cáo, người trình bày hóa ra không thực sự nắm rõ vấn đề.
Phía sau sự thành thạo AI là một vấn đề đáng lo ngại: “ảo tưởng hiểu biết”, tưởng mình biết mà thực ra không hiểu gì.
Câu trả lời dễ dàng và nhanh chóng của AI trước hầu như mọi câu hỏi khiến cho ranh giới giữa “có thông tin” và “có hiểu biết” trở nên mờ nhạt. Một lời giải mượt mà khiến ta tưởng mình đã hiểu bài. Một bản tóm tắt hay khiến ta tưởng mình đã đọc cuốn sách. Một đoạn văn viết lại trôi chảy khiến ta tưởng mình sở hữu lập luận sắc sảo. Trong nhiều trường hợp, thứ ta có chỉ là bề mặt của hiểu biết, không phải cấu trúc của hiểu biết.
Lý do là bởi não bộ con người không vận hành như một ổ ghi “read/write” đơn giản. Tri thức không hình thành bằng việc chỉ tiếp nhận và ghi nhớ câu trả lời. Nó được tạo ra qua quá trình chậm hơn: đọc, nghi ngờ, so sánh, diễn giải bằng ngôn ngữ của mình. Đó là phần lao động trí tuệ âm thầm, tốn nhiều sức và không cho kết quả tức thì. Nhưng chính quá trình ấy tạo nên năng lực bên trong, khiến bạn hiểu vì sao (why) chứ không chỉ biết nó là cái gì (what) trên bề mặt.
Nhưng “ảo tưởng hiểu biết” nhờ AI có gây ra điều gì nguy hiểm không?
Như một quy luật thường thấy, điều gì dễ đến thường khó lưu lại lâu trong trí nhớ. Thông tin đến từ một cú click chuột sẽ tạo ra cảm giác dễ dãi và khó thôi thúc sự tò mò. Đặc biệt là khi nhu cầu thông tin này lại đến từ bên ngoài (yêu cầu của cấp trên, của giáo viên…) chứ không phải một nhu cầu nội sinh.
Rủi ro này xảy ra với tất cả, nhưng nó đặc biệt lớn với người trẻ, khi họ cần một giai đoạn hình thành nền móng năng lực, bởi tương lai của sự cạnh tranh là vô cùng khốc liệt.
Một người đã có nền tảng tốt, AI có thể giúp họ mở rộng suy nghĩ, kiểm tra giả định và từ đó tăng năng suất, tăng giá trị từ công việc. McKinsey trong báo cáo “Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential” (Làm chủ vai trò thực thi tại nơi làm việc: Trao quyền để con người giải phóng sức mạnh tối đa của AI) năm 2025 cũng chỉ ra: nhóm có kinh nghiệm (35-44 tuổi) là những người lạc quan và tự tin nhất về làn sóng AI. Họ đã tích lũy được vốn kiến thức dày dặn qua nhiều năm làm việc để trở thành chuyên gia cả trong ngành nghề hẹp cũng như kiến thức xã hội. Với họ, AI là một trợ lý, người giúp việc hoàn hảo để thực hiện các tác vụ thông thường.
Nhưng với người đang học cách tư duy, công cụ quá mạnh có thể trở thành “chiếc nạng” quá sớm.
Thị trường lao động tương lai không thiếu người biết dùng AI. Các thao tác như tóm tắt, viết nháp, lập bảng, dịch thuật, tìm ý tưởng sẽ ngày càng phổ biến và rẻ. Điều doanh nghiệp cần hơn là những người biết đánh giá, biết đặt vấn đề đúng, biết kết nối công nghệ với bối cảnh kinh doanh, xã hội và con người. Nhu cầu của tương lai sẽ là những sản phẩm không hoàn hảo như máy nhưng có dấu ấn năng lực con người rõ ràng hơn.
Hiện nay, xu hướng chậm tuyển hoặc siết tuyển vị trí nhân sự trẻ đã xuất hiện rõ hơn. Thay vào đó, một trợ lý AI sẽ được cung cấp cho nhân sự có kinh nghiệm để xử lý khối lượng công việc gấp 2-3 lần trước đây. Xét trên tổng thể, chi phí của doanh nghiệp vẫn được tiết giảm và hiệu quả ngắn hạn vẫn tăng lên.
Nhưng một “khoảng trống năng lực” có thể hình thành khi những người giàu kinh nghiệm rời khỏi thị trường lao động, còn người trẻ thì không có cơ hội để được học chậm, học từ sai lầm và lớn lên. Áp lực cạnh tranh sẽ khiến mọi cánh cửa trở nên ngày càng hẹp hơn, với đòi hỏi cao hơn. Và ở đó không có chỗ cho ảo tưởng “tôi biết tuốt’.
Năm 2002, trong một cuộc họp báo của Bộ Quốc phòng Mỹ về an ninh quốc gia, Bộ trưởng Quốc phòng khi đó là Donald Rumsfeld đã đề cập đến các “vùng” thông tin và hiểu biết – sau này nổi tiếng với tên gọi “ma trận Rumsfeld”. Ma trận này gồm bốn nhóm:
Known Knowns (Cái ta biết là mình đã biết): những sự thật hiển nhiên hoặc dữ liệu đã được kiểm chứng.
Known Unknowns (Cái ta biết là mình chưa biết): bạn nhận thức được sự tồn tại của vấn đề nhưng chưa hiểu, chưa có thông tin cụ thể về nó.
Unknown Knowns (Cái ta không biết là mình đã biết): tri thức ẩn ta vô tình bỏ qua.
Unknown Unknowns (Cái ta không biết là mình không biết): những biến cố bất ngờ, nằm ngoài mọi dự đoán và kinh nghiệm cũ.
Theo đó, hai vùng known knowns và known unknowns rất hữu ích để khởi đầu quá trình tích lũy kiến thức: biết bản thân đang biết gì và biết mình còn thiếu gì. Nó là cơ sở để mở rộng tiếp cận tới vùng nguy hiểm, không thể dự đoán (unknown unknowns). Nói nôm na hơn theo cách của người Việt, thì “biết mình biết ta” là nền tảng ban đầu để xây dựng sự tò mò và nhu cầu khám phá điều mới lạ.
AI có thể giúp đi nhanh hơn, nhưng không thể đi thay con đường trưởng thành trí tuệ. Một xã hội nhiều câu trả lời tức thời chưa chắc là một xã hội hiểu biết sâu. Điều cần bảo vệ trong thời phổ cập AI không phải là sự chậm chạp, mà là khả năng giữ cân bằng giữa quá trình suy nghĩ, tìm tòi, áp lực của tốc độ và sản phẩm đầu ra. Nếu đánh mất quá trình khó nhọc đó, đến một ngày, con người sẽ gặp phải nghịch lý: thừa câu trả lời vô nghĩa và thiếu câu hỏi xác đáng.
Thế giới luôn cần những người biết đặt ra các câu hỏi xác đáng để đi xa hơn, sâu hơn và khai phá những tri thức mới.”
Nguồn: vnexpress
