Vào thẳng vấn đề luôn, GenAI là một công cụ để phục vụ chuyện mà chúng ta làm. Khi chia sẻ với các bạn ở những workshop, offline, mình hay dùng thí dụ của cái máy tính bỏ túi xài hồi phổ thông để minh họa cho GenAI. Thật vậy, GenAI và Máy tính bỏ túi có rất nhiều điểm tương đồng và cả cách tiếp cận tới nó.



Cụ thể, máy tính bỏ túi chắc chắn là một công cụ học tập. Mình tin rằng chẳng có bạn nào dùng máy tính bỏ túi khi đi học chỉ để tính các phép toán kiểu 3 x 4 = 12, 15/5 = 3 hay thậm chí 1 + 1 = 2.

Chúng ta sẽ dùng nó để bấm nhanh phương trình bậc 2 để làm trắc nghiệm, hoặc để dùng nhanh các nghiệm đó phục vụ chuyện khác,... hoặc chúng ta dùng máy tính bỏ túi để tính nhanh lim của một hàm khi x chạy tới giá trị nào đó, có thể là để giải nhanh bài tập hoặc đề thi. Rồi ở cấp cao hơn, chúng ta lại dùng máy tính bỏ túi để làm những việc như bấm nhanh tích vô hướng của 2 vector, nhân hoặc bình phương ma trận,... Thậm chí còn có máy tính bỏ túi vẽ nhanh ra hàm số để chúng ta khảo sát đồ thị của nó nữa,...

Câu hỏi đặt ra ở đây là nếu không có máy tính, chúng ta có thực hiện được các phép tính đó hay không? Chắc chắn là được. Mặc định ở đây, học hết phổ thông, chúng ta đã biết cách tính tay của tất cả các phép tính đó. Chỉ là tính tay nó lâu!

Mấu chốt nằm ở chỗ này! Chẳng ai đi thi đại học lại xếp bài toán chia kiểu cấp 1 ra giấy để thực hiện phép chia nữa hết! Lúc đó, chúng ta xài máy tính bỏ túi như công cụ để chúng ta đơn giản hóa những thứ đơn giản, lập đi lập lại, dù chúng ta làm được nhưng nếu làm thì tốn thời gian không đáng. Thời gian đó để chúng ta dành ra để suy nghĩ cách giải các bài toán phức tạp, đòi hỏi tư duy nhiều hơn. Còn những bài toán cộng trừ nhân chia lấy căn,... để máy nó làm dùm cho nhanh.

Cũng phải nói ở đây, chắc chắn rằng không phải cứ có máy tính là bạn 10 điểm thi toán! Máy tính không giúp bạn giải được tất cả các bài toán! Bạn phải biết giải bài toán đó trước, rồi biết cách bấm cái máy tính để phục vụ quá trình giải bài toán đó. Và khi làm được điều đó, bạn giải được bài toán, bạn được điểm cao, bạn thi đậu mà trong đó, máy tính bỏ túi đóng 1 phần trách nhiệm là công cụ giúp bạn trong quá trình đó.

Và nguyên câu chuyện dài dòng bên trên. Nó đúng khi chúng ta thay cụm từ "Máy tính bỏ túi" thành "AI".

AI cũng là một Công Cụ hỗ trợ

Như mình đã nói ở trên và sẽ luôn nói hoài để tự nhắc bản thân mình, Gen AI và các phần mềm, dịch vụ sử dụng công nghệ này chỉ là công cụ phục vụ công việc chúng ta. AI đóng vai trò giống hệt như "máy tính bỏ túi" trong câu chuyện nói trên, chỉ khác về hình thái và đặc biệt AI làm được nhiều thứ hơn cho nhiều công việc, nhiều vấn đề hơn.

Đầu tiên, nếu bạn vào Copilot, chatGPT hay Gemini để gõ 1 cụm từ giống như cách chúng ta tìm kiếm Google / Bing trước giờ, theo mình thì cái này vô nghĩa bởi cái mà bạn nhận lại được giống / đôi khi không bằng đi search trên Google thật.



Tiếp theo là 1 hành vi khác, "ý thức" hơn xíu khả năng của GenAI, nếu bạn ra một lệnh đơn giản kiểu "viết cho tôi đoạn văn post Fanpage về xxx", kết quả trả về vẫn có vẻ rất hợp lý, đầy đủ, đôi khi còn kèm theo các icon ở đầu mỗi câu, rồi hashtag này nọ. Bạn thấy có vẻ đã có thể copy paste để xài thật thì có thể bạn đã sai lầm. Vấn đề ở đây là với câu lệnh chung chung như trên, rất nhiều người sẽ dễ xài giống nhau và kết quả mà AI trả về cũng sẽ chung chung và giống giống nhau. Nếu ai cũng dùng theo kiểu như vậy thì có lẽ ọi fanpage sẽ giống giống nhau hết rồi! Tất nhiên, đó là cách sử dụng sai.

"Kiến thức" - data của GenAI cực kỳ lớn, tuy nhiên chúng ta cần phải biết cách lấy ra, bắt nó tạo ra cái chúng ta muốn và điều đó được thực hiện qua cách chúng ta Prompt. Giống như hồi nhỏ muốn bấm được giải phương trình trên máy tính bỏ túi thì chúng ta phải học trình tự bấm: vào menu nào, bấm cái gì, chỗ nào nhập a, chỗ nào nhập b, chỗ nào nhập c, rồi delta hiện ở chỗ nào,... Tương tự như vậy, muốn xài AI thì cũng phải học và cái cần học ở đây là Prompt.

Đối với GenAI, chúng ta PHẢI hình dung ra được cái chúng ta muốn nó trả về trong đầu trước. Sau đó mới dùng prompt để bắt nó tạo ra cái chúng ta muốn. Tương tự như bạn PHẢI biết cách giải bài toán rồi, sau đó mới bấm máy tính theo trình tự, hướng dẫn cái máy tính đảm nhiệm phần tính toán thô để đạt được cái chúng ta muốn. Máy tính bỏ túi không thể cho chúng ta bấm vào phát là ra cách giải của bài bất đẳng thức được đúng không? Tương tự như vậy đối với công cụ genAI.

Đối với Prompt càng cụ thể chi tiết, thì kết quả cần giống với hình dung trong đầu chúng ta, thể hiện đặc tính riêng của chúng ta, cái cá nhân của chúng ta, cái tư duy trong mỗi người chúng ta. GenAI tiết kiệm được nhất thời gian chúng ta đi lục tìm dữ liệu, đi sắp xếp dữ liệu và đi gõ bàn phím. Nó chỉ làm giúp chúng ta 3 chuyện đó là tốt nhất thôi. Tất cả những cách xài khác như dùng genAI để hỗ trợ tư duy, để phản biện, để tự động hóa,... là dẫn xuất của 3 điều đó. Và tất cả đều phải dựa trên sự tư duy, sắp xếp sẵn cách làm do chính con người tư duy ra.

Một khi đã nhìn nhận đúng bản chất và khả năng của GenAI, nắm được khả năng và hạn chế của nó, chúng ta sẽ có được cách đúng để bắt nó làm việc cho chúng ta. GenAI không thể một mình nó giúp chúng ta hoàn tất công việc, như bản thân cái búa hay cái cờ lê không tự tụi nó nhảy vào cái máy và sửa nó được! Nó cần anh thợ sửa máy có kiến thức và kinh nghiệm cầm vào, lựa chọn khi nào dùng cái gì để vặn, để đập, đập chỗ nào để cuối cùng sửa được cái máy xe. GenAI cũng vậy. Bởi thế, người xài GenAI trước hết phải có kiến thức chuyên môn, phải biết cách làm mà không có AI. Sau đó mới dùng genAI như một công cụ để đẩy nhanh quá trình làm việc, học tập đó. Đây cũng chính là nguyên nhân của câu nói "AI không thay thế bạn, nhưng những người dùng AI sẽ thay thế những người không dùng".



Tóm lại, một cách sòng phẳng, AI dù đầy tiềm năng nhưng nó không phải là công cụ đa năng, và vì vậy ít nhất là ở hiện tại, AI sẽ chỉ hiệu quả ở một số lĩnh vực nhất định, bao gồm tài chính, phân tích dữ liệu, marketing và kinh tế nói chung, luật, nghiên cứu và giáo dục (dạy và học),... Đặc biệt lĩnh vực dạy và học, GenAI có tiềm năng cực lớn trong việc trở thành công cụ hỗ trợ tìm kiếm nguồn thông tin, tư duy, phản biện, một phần tạo sản phẩm (file, biểu đồ,..),... Và có lẽ, cũng chính vì thế mà nếu các giáo viên, các sinh viên, học sinh cứ nghĩ AI sẽ làm giúp được chuyện học, việc dạy, thì sẽ dẫn tới những câu chuyện đáng tiếc ngoài đời thật như câu chuyện của giảng viên và sinh viên được chia sẻ những ngày qua.

Mình vẫn còn nhớ hồi nhỏ, tầm lớp 6, mình ham có cái máy tính bỏ túi lắm (hồi nhỏ mà có dụng cụ học tập nào mới đứa nào chẳng ham, bấm bấm được nữa chứ). Lúc đó có luồng ý kiến của thầy cô nói rằng không nên mua máy tính bỏ túi cho mình bởi nó sẽ khiến mình lười tính tay, lười tính nhẩm,... Cũng có ý kiến nói rằng nếu biết cách dùng, máy tính sẽ hỗ trợ tính nhanh để mình tập trung tư duy, suy nghĩ cách giải các bài toán lớn hơn,... Và rồi sau đó mình cũng may mắn dược học Giải toán trên máy tính bỏ túi - một chương trình gì đó của Casio tài trợ. Và đến bây giờ khi nghĩ lại, hướng tư duy sau mới đúng là bản chất học toán - học cách tư duy, học cách dùng các công cụ toán học để giải quyết vấn đề, chứ không phải chỉ là tìm ra các nghiệm là những con số là xong!

Bài đã dài rồi, xin tạm dừng tại đây, phần sau mình sẽ liệt kê ra 10 sai lầm thường gặp mà người ta vẫn còn nói về AI, về cách dùng nó trong thời gian qua. (Ban đầu mình định làm trong bài này luôn, ai ngờ cách tiếp cận dẫn nhập bằng cái máy tính bỏ túi tốn nhiều chữ dài dòng quá thể, xin lỗi anh em nha) Chúc vui.

Gần đây mình cũng có loạt bài viết về cách prompt engineering toàn tập. Anh em nào có hứng thú có thể tham khảo qua nhé.

• Cùng học GenAI Phần 2: Chi tiết về Prompt, cách một LLM chạy, phân loại prompt theo dạng thông tin
• Cùng học GenAI Phần 3: Chi tiết về Prompt, phân loại prompt theo tính năng
• Cùng học GenAI Phần 4: Chi tiết các kỹ thuật prompt và cách kết hợp để xử lý các task phức tạp
• Cùng học GenAI Phần 5: Thành phần của prompt, các tham số khi làm việc với LLM, quy trình prompting