Một chữ cứ vướng lại: đầu hàng nhận thức
Sáng nay đọc lại mấy dòng của Ethan Mollick trong “Choosing to Stay Human”, tôi cứ bị vướng ở một chữ: “đầu hàng nhận thức” (“cognitive surrender”).
Nó không ồn ào. Không có tiếng gãy. Không có khoảnh khắc bi kịch nào cả. Chỉ là mình mở máy lên, hỏi AI một câu, nhận lại một đoạn trả lời rất trơn, rất hợp lý, rất có vẻ sâu sắc. Rồi mình gật đầu. Rồi mình dùng luôn. Rồi lần sau mình lại hỏi. Dần dần, cái phần đáng lẽ phải nhăn trán, phải thử sai, phải ngồi thừ trước màn hình, phải viết đi viết lại, nó được giao đi lúc nào không hay. Có ChatGPT thật tiện lợi phải không? Có lẽ tiện như chúng ta đi xe máy để mua bánh mỳ ở đầu hẻm.
Điều nguy hiểm nhất của AI không phải là nó làm ta ngu đi ngay lập tức. Mà là nó làm ta có vẻ thông minh trước khi ta thật sự hiểu.
Tôi nghĩ nhiều về chuyện này vì tôi chạy bộ cũng gần hai mươi năm. Chạy bộ dạy mình một điều rất cũ, rất thô, nhưng rất thật: “no pain, no gain”. Không có chút khó nhọc nào đó, rất khó có kỹ năng thật sự. Bạn không thể nhờ người khác chạy giùm mình rồi tim phổi mình khỏe lên. Không thể đọc giáo án marathon rồi cơ đùi mình chịu tải tốt hơn và lập tức chạy 42 km ngon lành. Không thể xem clip kỹ thuật rồi đầu gối bớt đau ở cây số thứ 27. Thân thể không dễ bị lừa như trí óc.
Tri thức biết ngụy trang hơn thân thể
Tri thức cũng vậy, chỉ là nó biết ngụy trang hơn.
Một người có thể dùng AI để viết như thể đã đọc nhiều, đã nghĩ sâu, đã đi qua nhiều lớp đời. Nhưng tới lúc bị hỏi ngược, tới lúc phải quyết định trong một bối cảnh thật, với khách hàng thật, tổ chức thật, con người thật, thì phần vay mượn ấy bắt đầu lộ ra. Câu chữ có thể bóng bẩy. Slide có thể đẹp. Nhưng phía sau có “giờ bay” hay không, chuyện đó khó giấu lâu được.
Phi công có giờ bay. Người tu hành có mùa kiết hạ. Runner có số giờ tập chạy. Người làm nghề cũng có những năm tháng bị đời sửa bài.
Đó là những con số biết nói. Không phải để khoe. Mà để chứng minh rằng mình chưa đầu hàng quá sớm. Người ta có thể chê kinh nghiệm là cũ, là chậm, là không còn hợp thời. Có lúc đúng như vậy thật. Nhưng cũng có những lớp kinh nghiệm không cũ đi. Nó chỉ lắng xuống, thành phản xạ, thành cách nhìn, thành một thứ trọng lượng mà không mô hình ngôn ngữ nào tải hộ mình được.
Vì sao tôi vẫn nói về “giờ bay” khi dạy AI
Tôi dạy AI cho các lớp Viễn thông không chỉ vì tôi đọc vài tài liệu mới về AI. Tôi dạy được vì tôi có ký ức nghề nghiệp về lịch sử hình thành ngành, về những thăng trầm của VNPT, Viettel, MobiFone. Tôi dạy cho các lớp điện lực không chỉ vì AI có thể tóm tắt Quy hoạch điện. Tôi có mặt ở đó vì từng tham gia góp ý cho Quy hoạch điện VIII. Tôi nói chuyện với Dầu khí không chỉ vì có thể nhờ AI dựng một case study đẹp. Tôi từng tham gia tư vấn chiến lược bán LPG cho PVGas, từng nhìn chiến lược đi qua những va chạm rất đời giữa kênh bán, lợi ích, thói quen thị trường và con người cụ thể. Tôi dạy được AI cho các thầy ngành Y vì có thời gian nghiên cứu đề tài khoa học về AI áp dụng cho Y khoa và viết cả chiến lược AI cho một trường đại học Y dược.
AI có thể bắt chước văn phong của trải nghiệm, nhưng không sở hữu được trọng lượng và chất lượng của trải nghiệm.
Câu này, nếu nói gọn hơn, có lẽ là: AI có thể giúp ta nói như người từng trải, nhưng không làm cho ta thành người từng trải. Nó có thể cho ta khung, cho ta chữ, cho ta ví dụ, cho ta một bản trình bày sáng sủa. Nhưng những lần bị khách hàng hỏi xoáy, những cuộc họp kéo dài đến mệt, những sai lầm phải trả giá thật, những ngày về nhà không ngủ được vì một quyết định sai, những thứ đó không thể tải về như một file mẫu.
Nội hóa không thích đi đường tắt
Tôi nhìn nhiều bạn trẻ bây giờ và thật sự có lúc bất ngờ. Các bạn thông minh, nhanh, bắt công cụ rất giỏi. AI mở ra rất nhiều cơ hội, điều đó không thể phủ nhận. Nhưng cơ hội không đồng nghĩa với “nội hóa”. SECI model nói tới internalization, quá trình tri thức đi vào bên trong con người, trở thành kỹ năng, thành trực giác nghề nghiệp, thành khả năng phán đoán trong tình huống mờ. Quá trình ấy lâu dài và khá bướng bỉnh. Nó không thích khẩu hiệu “tiến nhanh, tiến mạnh”. Nó cũng không dễ bỏ qua giai đoạn.
Biết, chưa chắc đã hiểu. Hiểu, chưa chắc đã làm được. Làm được một lần, chưa chắc đã có nghề.
Có nghề là khi tri thức đã đi xuống tay, xuống mắt, xuống nhịp phán đoán, xuống cả những do dự rất khó giải thích. Một bác sĩ nhìn sắc mặt bệnh nhân. Một kỹ sư nghe tiếng máy. Một người bán hàng nhận ra sự lưỡng lự trong giọng khách. Một nhà quản trị biết có những con số trên báo cáo nghe rất đẹp nhưng có mùi không ổn. Những thứ đó không đến từ một câu prompt hay.
Tôi vẫn dùng AI mỗi ngày
Tôi vẫn dùng AI mỗi ngày. Tôi không có ý lãng mạn hóa sự vất vả, càng không có ý kêu gọi quay về thời viết tay dưới ánh đèn dầu. Ở tuổi này, mắt cũng mỏi, đầu cũng không còn ham chứng minh mình tự làm được tất cả. AI giúp tôi rất nhiều. Nó gom ý, gợi hướng, phản biện, nhắc tôi những chỗ mình bỏ sót. Nhưng càng dùng AI, tôi càng thấy phải tự hỏi: phần nào nên giao cho máy, phần nào mình phải giữ lại để còn là mình?
AI khuếch đại bạn. Nó khuếch đại cả năng lực lẫn sự rỗng tuếch của bạn.
Câu này tôi nói thường xuyên, và càng ngày càng thấy nó đúng. Người có nền thì được đẩy xa hơn. Người chưa có nền đôi khi chỉ được phủ một lớp sơn bóng rất đẹp. Nhìn từ xa thì tưởng là chiều sâu. Lại gần mới thấy chỉ là bề mặt được đánh bóng bởi ngôn ngữ.
Trong thời AI, nói hay chưa đủ
Trong thời AI, thứ phân biệt người thật với người “có vẻ giỏi” không còn là khả năng nói hay. Mà là lịch sử rèn luyện nằm sau mỗi câu nói. Tôi không sợ người trẻ dùng AI. Tôi chỉ sợ các bạn dùng AI quá sớm để né phần đau cần thiết của việc học. Né việc tự viết một đoạn văn dở. Né việc giải một bài toán khó. Né việc đọc một tài liệu dài đến mức buồn ngủ. Né việc bị thầy cô, khách hàng, đồng nghiệp hỏi tới câu thứ ba thì bắt đầu lúng túng. Nhưng chính những chỗ lúng túng ấy mới là nơi kỹ năng thật sự bắt đầu mọc rễ.
Có lẽ “giữ lại tính người” trong thời AI không phải là từ chối máy. Mà là còn biết chỗ nào mình phải tự đau một chút. Tôi viết câu này cũng để nhắc mình. Vì không chỉ người trẻ mới dễ đầu hàng. Người lớn tuổi, có chút vị thế, có chút kinh nghiệm, đôi khi còn dễ đầu hàng hơn, chỉ là mình gọi nó bằng những cái tên sang hơn như tối ưu hóa, tăng năng suất, tận dụng công cụ. Hay đơn giản là lười.
Đôi khi cái phần người nhất còn sót lại trong một bài viết không phải là câu hay nhất, mà là câu mình đã phải ngồi rất lâu mới dám viết ra.
PS. Và thú nhận thêm một chút cho đỡ đạo mạo: phần người của mình đôi khi cũng đang giảm sút nhiều như testosterone vậy. Biết thế nên càng phải giữ, chứ không phải vì mình chắc chắn mình còn nhiều.