Tại sao càng dùng AI, tôi lại càng cảm thấy mình không có giá trị?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Tại sao càng dùng AI, tôi lại càng cảm thấy mình không có giá trị?
Không phải AI khiến bạn mất giá, mà là nó làm lộ rõ giá trị thực sự của tư duy bạn.
Chuyên sâu báo cáo Web3Bài viết này được chia sẻ từ公众号 Không Hiểu Kinh, tác giả: Bác sĩ Rust của Không Hiểu Kinh, tiêu đề gốc: "Nghịch lý Trương Văn Hùng trong thời đại AI: Vì sao càng dùng AI lại càng cảm thấy mình vô giá trị?", ảnh tiêu đề từ: Visual China
Cách đây vài ngày, tôi xem một video ngắn, là đoạn phát biểu của Trương Văn Hùng – Giám đốc Trung tâm Y học Truyền nhiễm Quốc gia – tại Diễn đàn Cao Sơn Hồng Kông ngày 10 tháng 1. Ông nói rõ ràng: “Tôi từ chối đưa AI vào hệ thống hồ sơ bệnh án tại bệnh viện.”
Lý do là vì AI chưa qua huấn luyện hệ thống sẽ thay đổi căn bản con đường đào tạo bác sĩ, phá hủy hoặc làm tổn hại đến khả năng chẩn đoán độc lập mà các bác sĩ trẻ cần phải rèn luyện theo phương pháp truyền thống.
Trương Văn Hùng giải thích rằng, ông dĩ nhiên cũng dùng AI để quét sơ qua các ca bệnh trước. Nhưng điểm then chốt là, với hơn ba mươi năm kinh nghiệm lâm sàng, ông có thể nhìn ra ngay chỗ nào AI sai.
Vấn đề nằm ở các bác sĩ trẻ.
Nếu một bác sĩ từ lúc thực tập đã dựa dẫm vào AI để đưa ra kết luận chẩn đoán, bỏ qua quá trình rèn luyện tư duy lâm sàng toàn diện, thì họ sẽ mãi mãi mất đi một năng lực cốt lõi: khả năng phân biệt đúng sai của AI.
Lời nói của Trương Văn Hùng, từ góc nhìn của một người dùng AI bình thường, đã vạch trần một hiện thực bị hiểu lầm rộng rãi về kỹ năng và đòn bẩy trong thời đại AI.
Trong một hai năm qua, tôi nhận thấy một loại “lo âu tập thể” kỳ lạ.
Thú vị ở chỗ, loại lo âu này không xuất phát từ những người không am hiểu công nghệ, trái lại, nó chủ yếu đến từ nhóm tinh hoa đã sử dụng thành thạo AI: lập trình viên, luật sư, chuyên viên phân tích, người làm nội dung tự do.
Ban đầu, ai cũng hào hứng nghĩ rằng AI sẽ biến mình thành siêu nhân. Nhưng sau thời gian ngắn tận hưởng hiệu suất tăng vọt, nhiều người rơi vào cảm giác bất lực sâu sắc hơn:
Khi AI có thể hoàn thành 80% công việc với chi phí bằng 0, thì phần giá trị 20% còn lại của tôi, liệu có đủ để duy trì danh dự nghề nghiệp?
Nếu một AI chỉ mất vài phút để hoàn thành lượng code tôi từng làm trong hai tuần; nếu mô hình lớn có thể sinh ra ngay lập tức một báo cáo thẩm định hoàn hảo; nếu Gemini hay DouBao cho phép người không biết vẽ chút nào cũng tạo ra tác phẩm cấp bậc bậc thầy; nếu GPT có thể “chính xác” đọc báo cáo khám sức khỏe hay xét nghiệm, vậy thì rào chắn bảo vệ kỹ năng con người, rốt cuộc còn ở đâu?
Trước đây, Tạp chí The Atlantic từng đăng một bài viết cho rằng chúng ta đang bước vào thời kỳ phi kỹ năng (de-skilling); nhưng mặt còn lại của đồng xu lại chính là: AI không khiến kỹ năng trở nên vô dụng, mà gây ra một đợt “lạm phát kỹ năng” dữ dội. Chỉ là kỹ năng cần được định nghĩa lại.
Trong một thời đại chi phí thực thi tiến gần tới 0, AI giống như một tấm gương chiếu yêu. Nó phóng đại không chỉ hiệu suất của bạn, mà còn cả độ chi tiết hoặc độ chính xác trong nhận thức của bạn.
Bạn cảm thấy “vô dụng”, có thể vì AI tàn nhẫn phơi bày một sự thật: trước đây, công việc bạn tự hào phần lớn chỉ là “khoán vác”, là thực thi, là “nghe lời làm theo”, chứ không phải “suy nghĩ”, càng không phải đặt câu hỏi và giải quyết vấn đề.
Sự thật về kỹ năng ở thế kỷ 21, không còn nằm ở việc bạn nắm bao nhiêu công cụ, mà ở việc trong đầu bạn có bao nhiêu đòn bẩy thực sự. Năng lực tổng hợp “kiểm soát vĩ mô + kiểm chứng vi mô” mới là cái cơm thật sự vững chắc trong thời đại AI.
1. Nghịch lý Trương Văn Hùng: 0 nhân 10 lần vẫn là 0
Ở Thung lũng Silicon có một quan điểm nổi tiếng nhưng thường bị hiểu sai.
Người ta nói: “AI là bộ khuếch đại năng suất gấp 10 lần.”
Ý nghĩa toán học của câu này lạnh lùng hơn nghĩa bề mặt rất nhiều.
Nếu hiện tại năng lực của bạn là 1, AI giúp bạn thành 10; nếu bạn là 10, AI giúp bạn thành 100. Nhưng nếu hiểu biết nền tảng của bạn về một lĩnh vực là 0, thì 0 nhân với 10, kết quả vẫn là 0.
Đây chính là điều Trương Văn Hùng lo ngại: một bác sĩ trẻ từ khi thực tập đã lệ thuộc vào AI, năng lực phán đoán lâm sàng của anh ta có thể chỉ là 0. Dù AI mạnh đến đâu, 0 nhân với bất kỳ số nào, kết quả vẫn là 0.
Đáng sợ hơn, cái “0” này còn không tự biết mình là 0.
Trương Văn Hùng nói thẳng: “Bác sĩ mới không thể chỉ biết dùng AI để chẩn bệnh.” Vì sao? Bởi dù tỷ lệ chính xác của AI lên tới 95%, thì 5% sai sót đó vẫn cần bác sĩ chuyên môn phát hiện và sửa chữa.
Nếu bác sĩ không có năng lực chẩn đoán độc lập, anh ta làm sao phát hiện lỗi của AI? Làm sao xử lý các ca bệnh nan y mà AI bó tay?
Đây chính là “nghịch lý Trương Văn Hùng” mà tôi muốn nói. Về một khía cạnh nào đó, nó là bài toán gà và trứng. Nhưng về một khía cạnh khác, nó nhấn mạnh: là con người dùng công cụ, hay công cụ đang dùng con người?
Nó vạch ra chân lý đầu tiên về kỹ năng trong thời đại AI:
Bản chất của AI là “xấp xỉ xác suất”, còn giá trị của con người nằm ở “gánh chịu hậu quả”.
Trước đây, kỹ năng ta nói đến thường là thực thi thuần thục: thuộc lòng ngữ pháp, nhớ thuộc điều luật, nắm vững các phím tắt. Nhưng trong thời đại AI, những kỹ năng cứng này nhanh chóng mất giá, trở thành hạ tầng cơ sở.
Thay thế chúng là một năng lực ẩn giấu hơn, khan hiếm hơn: năng lực phán đoán. Mà năng lực phán đoán, chính là hiểu rõ hậu quả lâu dài của hành động mình.
Hãy tưởng tượng một tình huống: một kỹ sư giàu kinh nghiệm và một người mới cùng dùng AI viết mã.
Người mới chỉ nhận được các khối mã. Anh ta không thể đánh giá đoạn mã này có rủi ro kiến trúc hay không, không thể dự đoán hiệu năng dưới tải đồng thời cực hạn, thậm chí không biết đây có phải là giải pháp “ngõ cụt” hay không.
Còn kỹ sư giàu kinh nghiệm không nhìn thấy mã, mà thấy con đường. Anh ta biết phải giao nhiệm vụ gì cho AI, biết cách nghiệm thu kết quả, và biết rõ khi AI sai thì cần sửa ở khâu nào — vì AI nhất định sẽ sai.
Với người mới, AI là một hộp đen, chỉ biết cầu nguyện nó đưa ra đáp án đúng. Với chuyên gia, AI là một đội thực tập sinh có sức làm việc vô hạn, chỉ huy đến đâu đánh đến đó.
Do đó, ranh giới giữa chuyên gia tương lai và người bình thường nằm ở việc bạn có khả năng “kiểm chứng đầu ra của AI” hay không.
Trương Văn Hùng có thể nhìn ra ngay AI chẩn sai ở đâu, không phải nhờ trực giác thần bí nào, mà nhờ “năng lực nền tảng” tích lũy qua hơn ba mươi năm kinh nghiệm lâm sàng. Chính năng lực này lại là thứ mà các bác sĩ trẻ bị AI bỏ qua trong quá trình rèn luyện thiếu nhất.
Vì vậy, nếu không có kiến thức chuyên môn sâu làm trọng tâm giữ thăng bằng, AI mang lại không phải hiệu suất, mà là sự hỗn loạn tốn kém.
2. Vì sao prompt của bạn luôn “thiếu một chút”?
Tại sao có người dùng AI giải quyết được vấn đề phức tạp, còn có người chỉ dùng nó như chatbot?
Vấn đề không nằm ở việc bạn không biết viết “thuật ngữ”, mà ở chỗ entropy tư duy của bạn quá cao.
Gần đây có một hiện tượng đáng cảnh giác: con người bắt đầu “ngoại giao” suy nghĩ bản thân cho AI.
Gặp vấn đề, không tự phân tích, mà đổ thẳng một mớ nhu cầu rối bời vào mô hình, rồi tức giận với đầu ra tầm thường: “AI này vô dụng thật.”
Thật ra, không phải AI ngu, mà là bạn chưa nghĩ rõ ràng.
Dù mô hình AI tiên tiến đến đâu, về bản chất nó vẫn là cỗ máy dự đoán dựa trên “ngữ cảnh”. Chất lượng đầu ra của nó bị giới hạn nghiêm ngặt bởi chất lượng đầu vào của bạn. Đây chính là phiên bản hiện đại của “Garbage In, Garbage Out” (rác vào, rác ra).
Kỹ năng hàng đầu thế kỷ 21 đã trở thành “diễn đạt rõ ràng” và “tư duy cấu trúc hóa”.
Cao thủ thực sự trước khi mở cửa sổ chat, trong đầu đã hoàn thành một chuỗi suy luận chặt chẽ:
1. Định nghĩa vấn đề: Tôi thực sự cần giải quyết mâu thuẫn cốt lõi nào?
2. Phân tích logic: Vấn đề lớn này gồm những nhiệm vụ con nào? Mối quan hệ phụ thuộc là gì?
3. Thiết lập tiêu chuẩn: Kết quả như thế nào mới coi là đạt yêu cầu?
Ví dụ, trước khi nhờ AI hỗ trợ phát triển một chức năng, bạn đã làm rõ luồng dữ liệu chưa? Trước khi nhờ AI viết một bài, bạn đã xây dựng khung quan điểm độc đáo chưa?
Đừng mong AI thay bạn hoàn thành suy nghĩ “từ 0 đến 1”.
AI giỏi nhất là “đắp thịt” (từ 1 đến 100), nhưng cái “1” đó, cái nhìn xuyên suốt cốt lõi, bộ khung logic, phải do bạn cung cấp.
Nếu bạn không thể diễn đạt rõ ràng ý tưởng với đồng nghiệp, bạn tuyệt đối không thể nhận được kết quả hài lòng từ AI.
Viết rõ ràng chính là suy nghĩ rõ ràng.
Trong tương lai, lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên sẽ là kỹ năng phổ thông. Nhưng điều này không có nghĩa lập trình trở nên dễ hơn, mà có nghĩa độ chính xác của ngôn ngữ và logic đã trở thành dòng mã mới.
Nếu tư duy bạn hỗn loạn, AI chỉ càng khuếch đại hiệu quả sự hỗn loạn đó.
3. Ra khỏi buồng thông tin: tiếp cận bản chất hơn 99% người
Do AI được huấn luyện dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ đã có của nhân loại, nó mang sẵn một khuyết điểm lớn: sự tầm thường đồng thuận, tức là xu hướng hồi quy trung bình.
Bạn hỏi AI quan điểm về sức khỏe, tài chính hay lịch sử, nó rất có thể đưa ra câu trả lời “giáo khoa”. Những câu trả lời này an toàn, đúng đắn, nhưng thường cực kỳ tầm thường, vì chúng chỉ lặp lại những thông tin xuất hiện nhiều nhất trên Internet.
Điều này dẫn đến chiều thứ ba: năng lực nhìn thấu bản chất, loại bỏ giả dối.
Tri thức (Knowledge) và Hiểu biết (Understanding) là hai chuyện khác nhau.
- Tri thức là bạn biết “nên làm thế này”;
- Hiểu biết là bạn hiểu “tại sao phải làm thế này, và khi nào thì KHÔNG nên làm thế này”.
Đây chính là khoảng cách cốt lõi giữa Trương Văn Hùng và các bác sĩ trẻ.
Bác sĩ trẻ có thể dùng AI để ngay lập tức có được “tri thức”: kết quả chẩn đoán, đề xuất dùng thuốc, phác đồ điều trị. Nhưng Trương Văn Hùng sở hữu “hiểu biết”: ông biết ranh giới của những tri thức này ở đâu, khi nào cần phá vỡ thông lệ, khi nào “câu trả lời chuẩn” của AI lại là sai.
Trong thời đại thông tin quá tải này, nếu bạn chỉ tiếp nhận thông tin qua giáo dục nhồi nhét và đề xuất thuật toán, bản chất bạn chỉ đang máy móc lặp lại trong một “phòng vang” khổng lồ. Bạn không thực sự hiểu cơ chế vận hành của sự vật.
Muốn thông minh hơn AI, chúng ta cần tiếp cận bản chất sự vật (nguyên lý đầu tiên) hơn 99% người.
- Muốn hiểu thương mại? Đừng chỉ đọc sách畅销书 và các bài公众号, hãy nghiên cứu dòng tiền, đòn bẩy, quan hệ cung cầu và lòng tham của con người.
- Muốn hiểu sức khỏe? Đừng chỉ tin các hướng dẫn “chuyên gia” trên mạng, hãy tìm hiểu cơ chế sinh học của chuyển hóa, hormone, phản ứng viêm.
Khi AI đưa ra một “đề xuất tiêu chuẩn”, chỉ những người thực sự hiểu hệ thống vận hành nền tảng mới có thể nhanh nhạy phát hiện lỗ hổng, hoặc dứt khoát bác bỏ đề xuất của AI trong tình huống đặc biệt.
Giống như Trương Văn Hùng nói: bị AI dẫn dắt hay không, phụ thuộc vào việc năng lực bản thân bạn có vượt trội hơn AI hay không. Và bạn không thể so sánh tri thức với AI, chỉ có thể so sánh hiểu biết.
Lợi thế cạnh tranh trong tương lai thuộc về những người dám nghi ngờ “dữ liệu huấn luyện”. Bạn cần xây dựng hệ thống nhận thức riêng, hệ thống này không phải sao chép, mà do bạn tự trải nghiệm, qua vòng phản hồi đau đớn, qua tư duy độc lập mà kiểm chứng.
AI là giá trị trung bình của tri thức toàn nhân loại. Nếu bạn muốn vượt trội hơn mức trung bình, bạn không thể chỉ dựa vào AI, bạn phải có những hiểu biết riêng mà AI không thể rút ra từ xác suất thống kê.
4. Sau khi giá trị thực thi về 0: Từ người làm việc sang người nghiệm thu
Nhìn xa hơn, lịch sử tuy không lặp lại, nhưng luôn vần vè.
Những năm 1980, sự phổ biến của máy tính từng khiến kế toán và luật sư hoảng sợ. Trước đó, luật sư muốn tìm một án lệ phải lục tìm hàng đống hồ sơ suốt vài ngày. Sự xuất hiện của công nghệ tra cứu điện tử biến việc này thành vài giây.
Luật sư có thất nghiệp không? Không. Ngược lại, ngành luật càng trở nên to lớn và phức tạp hơn.
Vì việc tra cứu dễ dàng, kỳ vọng của khách hàng với luật sư cũng tăng theo. Người ta không còn trả tiền để “tìm án lệ”, mà trả tiền để “xây dựng chiến lược bào chữa độc đáo dựa trên các án lệ phức tạp”.
Tương tự, khi AI đảm nhận việc viết mã, tạo nội dung, chẩn đoán cơ bản, vai trò con người đang có bước nhảy vọt căn bản:
Chúng ta đang từ “thợ thủ công” tiến hóa thành “chỉ huy”; từ “người làm việc” nâng cấp thành “người nghiệm thu”.
Trước đây, một kỹ sư giỏi có thể dành 50% thời gian viết mã, 50% thời gian suy nghĩ kiến trúc. Giờ đây, anh ta có thể dành 90% thời gian để suy nghĩ kiến trúc, hiểu nghiệp vụ, tối ưu trải nghiệm, còn việc viết mã giao cho AI (và do anh ta kiểm duyệt).
Điều này có nghĩa: giới hạn độ phức tạp của công việc đã được mở rộng.
Nhà phát triển độc lập giờ có thể vận hành một công ty vốn cần đội ngũ mười người; một người làm nội dung am hiểu có thể sản xuất lượng nội dung cả tuần trong một ngày; một bác sĩ giàu kinh nghiệm (như Trương Văn Hùng) có thể xử lý số lượng ca bệnh trước đây là bất khả thi với sự hỗ trợ của AI.
Đây chính là định nghĩa mới về “kỹ năng” trong thời đại AI:
Nó không còn là “chuyên sâu” đơn chiều, mà là năng lực tích hợp đa chiều.
Bạn không cần tự xây từng viên gạch, nhưng bạn phải biết cấu trúc chịu lực của tòa nhà, phải có thẩm mỹ để quyết định ngoại hình, phải có đầu óc kinh doanh để chọn vị trí xây dựng mang lại giá trị cao nhất.
Loại năng lực tổng hợp “kiểm soát vĩ mô + kiểm chứng vi mô” này mới là cơm thật sự vững chắc trong thời đại AI.
Hai năng lực cốt lõi Trương Văn Hùng nhấn mạnh, bản chất cũng là ý này:
1. Đánh giá độ chính xác chẩn đoán của AI (kiểm chứng vi mô)
2. Điều trị các ca bệnh nan y AI không xử lý được (kiểm soát vĩ mô)
Bác sĩ không có hai năng lực này, chỉ có thể gọi là “người vận hành AI”.
Kết luận: Chỉ khi lên tầng cao hơn, mới tận hưởng được cảm giác đánh xuống từ ưu thế
Quay lại hiện tượng đã nói ban đầu: vì sao càng dùng AI lại càng cảm thấy bản thân vô giá trị?
Bởi vì AI tước đoạt quyền có được cảm giác thành tựu thông qua “lao lực”.
Trước đây, bạn mất ba ngày để hoàn thành một báo cáo đẹp mắt, sẽ cảm thấy bản thân có giá trị; giờ đây, AI làm xong trong ba giây, cảm giác giá trị ảo ấy sụp đổ ngay lập tức.
Điều này quả thật gây đau đớn, nhưng cũng là một sự thức tỉnh.
AI buộc chúng ta đối diện với câu hỏi khó nhất: ngoài việc thực thi máy móc, giá trị tư tưởng thực sự của tôi nằm ở đâu?
Với những người không muốn suy nghĩ, đây là thời đại tồi tệ nhất. Họ sẽ hoàn toàn trở thành tay sai của thuật toán, thậm chí không nhận ra mình đang bị nuốt chửng bởi buồng thông tin tầm thường.
Nhưng với những người tò mò, có năng lực tư duy độc lập, khao khát khám phá bản chất sự vật, đây là thời đại tốt nhất trong lịch sử nhân loại:
- Mọi rào cản đều hạ thấp.
- Mọi giới hạn đều biến mất.
- Bạn sở hữu đội quân mưu sĩ và thi hành mạnh nhất trong lịch sử nhân loại, trực 24/7.
Trương Văn Hùng không phản đối AI, ông phản đối việc bỏ qua việc xây dựng năng lực nền tảng rồi dùng AI ngay, giao phó suy nghĩ và nhận thức nền tảng cho AI.
Chính ông dùng AI rất điêu luyện, vì ông có ba mươi năm công phu nội tại làm nền. Với ông, AI là “hổ thêm cánh”; còn với bác sĩ trẻ không có công phu nội tại, AI có thể là “vun cây non quá nhanh”, “uống thuốc độc dập cơn khát”.
Ở thế kỷ 21, kỹ năng sẽ không biến mất, nhưng sẽ trải qua một lần tinh lọc khắc nghiệt.
Đừng cố gắng thi “giải đề” với AI, hãy thi “ra đề” với AI.
Khi bạn không còn coi AI là công cụ giúp mình lười biếng, mà là đòn bẩy siêu cường cần trí tuệ cao độ để điều khiển, dẫn dắt, sửa lỗi,
bạn nhìn thấy qua AI sẽ không còn là phiên bản tầm thường của chính mình, mà là một cá thể siêu cường bị khuếch đại vô hạn.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
