NHÌN ĐỜI QUA MẮT MÌNH, ĐỪNG BẰNG "MẮT" AI

Có một thông điệp tôi được nhắc lại sau khi xem Avatar 3": “Lửa và Tro tàn” là “học cách nhìn thấy thế giới qua đôi mắt của chính mình”. Nó làm tôi liên tưởng tới việc cùng cộng tác với AI, dù sao con người cũng nên học cách nhìn nhận, đánh giá kết quả AI đưa ra qua con mắt của chính mình chứ không phải là tin theo kết quả của AI dù chúng trông có vẻ hợp lý thế nào. Vấn đề là để làm được điều đó thì chúng ta cần phải có một độ chín nào đó về năng lực chuyên môn mới có khả năng đánh giá được kết quả mà AI đưa ra . Thế nhưng AI lại càng ngày càng thông minh, chúng có thể trả ra kết quả ngày càng chính xác với thời gian ngày càng nhanh mà chúng ta không hề biết chúng làm gì. Vậy thì chúng ta bắt buộc phải thay đổi cách làm việc với chúng.

Ethan Mollick từ Wharton School cũng chỉ ra nghịch lý này rõ ràng hơn trong 1 câu hỏi cực kỳ hóc búa, làm phơi bày sự đe dọa thực sự mà AI đang tạo ra cho các bạn trẻ. “Làm thế nào để xác minh chất lượng công việc trong lĩnh vực bạn chưa thành thạo, trong khi chính AI đang ngăn cản bạn đạt được sự thành thạo đó vì khả năng làm việc nhanh và chất lượng ngày càng cao?”. Có lẽ rất nhiều người trong chúng ta cũng đã nếm trải “vị ngọt” của việc sử dụng AI với kết quả tương đối tốt và nhanh, nhưng liệu có mấy ai biết AI đã làm gì để tạo ra kết quả đó?! Mollick thử cho AI phân tích bài báo của mình, AI tìm ra lỗi mà chưa ai phát hiện, nhưng ngay cả Mollick với trình độ giáo sư cũng không biết AI đã làm phép phân tích nào để làm được điều đó. AI hiện nay hoạt động như các tác nhân [agents] tự chủ, mỗi khi nhận được yêu cầu, AI tự làm mọi thứ từ lên kế hoạch, thực thi cho đến kiểm thử và sửa lỗi. Chúng ta hoàn toàn không thể can thiệp được.

Chính vì thế Mollick đề xuất ba năng lực mới để thích nghi với hiện thực phũ phàng đó khi làm việc với AI. Thứ nhất là biết khi nào cần AI, khi nào không, khi nào cộng tác từng bước và khi nào ủy thác toàn bộ. Mollick gọi đây là “ranh giới lồi lõm” (jagged frontier). AI xuất sắc ở động não ý tưởng, viết nội dung, phân tích chiến lược, nhưng lại thất bại ở đếm chữ cái, suy luận logic đơn giản, hiểu ngữ cảnh nội bộ tổ chức. Một chuyên viên marketing dùng AI tạo 20 bản nháp quảng cáo trong 10 phút, nhưng việc chọn bản phù hợp với giọng điệu thương hiệu vẫn là quyết định của cô vì AI chưa nắm bắt được sắc thái văn hóa tinh tế.

Thứ 2 là phân biệt được cái gì thực sự tốt, cái gì đủ dùng, cái gì sai lệch so với mục đích. Mollick gọi đây là trở thành “người sành sỏi về chất lượng đầu ra”. Năng lực này không đòi hỏi bạn phải hiểu AI đã làm gì bên trong để tạo ra kết quả, mà đòi hỏi bạn phải hiểu rõ tiêu chí thành công của công việc mình đang làm. Một bản phân tích thị trường thực sự tốt trông như thế nào? Một email gửi khách hàng thuyết phục cần có những yếu tố gì? Một báo cáo dự án đầy đủ phải bao gồm những phần nào? Khi bạn có tiêu chí rõ ràng, bạn đánh giá output của AI theo đúng tiêu chí đó chứ không phải dựa vào cảm giác “có vẻ ổn”.

Thứ 3 là chấp nhận rủi ro phù hợp với tình huống. Mollick gọi đây là “niềm tin tạm thời có chừng mực”. Bạn không thể xác minh hoàn hảo mọi thứ AI tạo ra, nhưng phải biết chấp nhận mức độ rủi ro phù hợp. Câu hỏi không phải “cái này có chính xác 100% không?” mà là “cái này có đủ tốt cho mục đích tôi cần không?”. Email nội bộ chấp nhận được lỗi nhỏ, báo cáo tài chính trình hội đồng quản trị thì không.

3 năng lực này chỉ duy trì được khi bạn không ngừng thực hành trực tiếp. Hãy dành 30% thời gian mỗi tuần tự tay làm những việc khó nhất. Người bạn kế toán trưởng đang dùng AI làm báo cáo nhanh hơn, nhưng mỗi lần như vậy anh đang mất cơ hội rèn luyện khả năng phán đoán. Một năm nữa, hai năm nữa, khi AI càng giỏi, liệu anh còn đủ năng lực đánh giá AI làm đúng hay sai?

Để vừa tận dụng AI vừa phát triển năng lực con người, tôi đã xây dựng Framework GROWTH trong chương trình “AI for Leadership” - Lãnh đạo trong kỷ nguyên AI. Đây là quy trình 6 bước giải quyết chính xác nghịch lý trên. Đó là “làm sao làm việc với AI mà không mất đi khả năng tự chủ và sự phát triển theo thời gian”.

GROWTH có nguyên tắc xuyên suốt, đó là “TUYỆT ĐỐI KHÔNG ĐỂ AI QUYẾT ĐỊNH THAY CON NGƯỜI”. Ở bước xác lập mục tiêu (Goal), AI chỉ được hỏi để giúp con người tự làm rõ mục tiêu thực sự của mình, không được đưa ra mục tiêu thay. Ở bước chẩn đoán thực tế (Reality), AI đặt câu hỏi để lộ ra các giả định và điểm mù trong nhận thức của con người, không được phân tích giúp. Ở bước mở rộng phương án (Options), AI mở rộng không gian giải pháp từ nhiều góc nhìn khác nhau, không được chọn giải pháp tốt nhất thay con người. Ở bước cam kết hành động (Will), quyết định và cam kết chỉ đến từ con người - đây là ranh giới rõ nhất giữa AI và con người. Ở bước phân công công việc (Transfer), bạn tự phân loại công việc theo độ phức tạp và mức độ hậu quả để biết việc nào nên giao cho AI, việc nào không. Và quan trọng nhất là bước tập trung con người (Human Focus): AI giải phóng thời gian chỉ là điểm bắt đầu, thành công không đo bằng bao nhiêu giờ tiết kiệm mà đo bằng con người có phát triển không.

Ba câu hỏi hàng tuần trong bước Human Focus buộc bạn phải tự hỏi bản thân": AI đã giải phóng bao nhiêu giờ và tôi đã dùng thời gian đó để làm gì? Trong những việc tôi làm, đâu là việc chỉ tôi mới làm tốt nhất? Tôi có đang phát triển hay chỉ đang hoàn thành công việc?

Framework này giải quyết nghịch lý vì nó không yêu cầu bạn phải hiểu AI làm gì bên trong hộp đen. Bạn chỉ cần đặt đúng ranh giới ở đầu vào, giữ vai trò quyết định ở các điểm then chốt, và dành thời gian được giải phóng để phát triển những năng lực chỉ con người mới làm tốt. Ngay cả người mới vào nghề vẫn áp dụng được framework chứ không chỉ là những người đã chín chắn trong lãnh vực công việc.

Quay lại thông điệp từ Avatar 3, “nhìn thế giới qua mắt mình” trong ngữ cảnh AI không chỉ là giữ quyền quyết định xem mình cần gì, vì sao cần, và dùng AI để phục vụ điều đó. Đó còn là sự tỉnh thức về ranh giới giữa công cụ và con người.

AI có thể làm việc nhanh hơn, hiệu quả hơn nhưng không thể thay bạn sống. Do đó nhìn đời qua “mắt” AI có nghĩa là để AI quyết định cho bạn cái gì quan trọng, cái gì đúng, cái gì nên làm tiếp theo. Nhìn đời qua mắt mình là tự hỏi những câu hỏi mà chỉ chính bạn mới trả lời được, chẳng hạn như “tôi thực sự muốn gì?”, “tôi tin vào điều gì?”, “tôi sẽ chịu trách nhiệm về quyết định này như thế nào?”

Khi AI càng thông minh, con người càng dễ quên mất chính mình trong những kết quả trông có vẻ hoàn hảo và nhanh chóng mà AI đưa ra. Và chắc chắn chúng sẽ còn tiếp tục tốt lên mỗi ngày. Nếu chỉ chạy theo việc theo đuổi hiệu suất, sự tiện dụng chúng ta sẽ dễ đánh mất đi chính mình. Vì thế, có lẽ đây là lúc tuyệt vời nhất để chúng ta dừng lại việc tìm kiếm tự do ở nơi xa xôi mà quay về với những gì vốn có: khả năng tự suy nghĩ, tự đặt câu hỏi, tự quyết định và tự chịu trách nhiệm. Đó là cách duy nhất để sống “là mình” một cách trọn vẹn trong kỷ nguyên AI.

Bài gốc trên Substack của Lê Đình Lực.