Trong thời gian gần đây, AI thường được nhắc đến như một “bộ não thứ hai” – nơi người dùng chỉ cần đặt câu hỏi đủ hay là sẽ nhận được câu trả lời chính xác, đầy đủ và thông minh hơn chính bản thân họ. Điều này tạo ra một kỳ vọng khá phổ biến: AI sẽ giúp con người trở nên giỏi hơn một cách tự động.
Tuy nhiên, thực tế sử dụng AI trong học tập và công việc lại cho thấy một bức tranh khác. Có người dùng AI rất hiệu quả, liên tục cải thiện chất lượng tư duy và kết quả đầu ra. Nhưng cũng có không ít người, dù dùng cùng một công cụ, lại rơi vào trạng thái phụ thuộc, mơ hồ và ngày càng khó phân biệt đâu là đúng – sai trong chính câu trả lời mình nhận được.
Sự khác biệt này không đến từ việc ai “hỏi prompt hay hơn”. Nó đến từ cách mỗi người đang suy nghĩ trước khi đặt câu hỏi cho AI.
Chào mừng bạn đến với Ngày 4 của chương trình Học thử AI. Series: Học thử AI – Tư duy nền tảng trước khi học công cụ
Nếu ở những ngày trước chúng ta đã nói về việc học AI bằng công cụ dễ khiến người học bỏ cuộc, thì hôm nay chúng ta đi sâu hơn một tầng: AI không tạo ra tư duy mới – nó chỉ khuếch đại tư duy mà bạn đã có sẵn.
1. Hiểu lầm phổ biến: dùng AI giỏi là hỏi cho đúng
Một trong những lời khuyên phổ biến nhất khi mới tiếp cận AI là: “Muốn dùng AI tốt thì phải biết hỏi.”
Điều này không sai, nhưng lại chưa đủ.
Hỏi đúng chỉ là bước bề mặt. Một câu hỏi tốt không tự nhiên xuất hiện, mà nó là kết quả của:
-
Việc xác định đúng vấn đề
-
Hiểu được mình đang thiếu thông tin gì
-
Và có khả năng đánh giá câu trả lời nhận được
Nếu người dùng không có các năng lực này, AI dù trả lời rất trôi chảy cũng chỉ tạo ra ảo giác hiểu biết – cảm giác rằng mình đang tiến bộ, trong khi thực chất chỉ đang sao chép lại thông tin.
2. AI không suy nghĩ thay bạn, nó suy nghĩ theo bạn
AI không có mục tiêu, cũng không có ngữ cảnh thực tế của vấn đề bạn đang gặp.
Mọi thứ AI “hiểu” đều đến từ:
-
Cách bạn mô tả vấn đề
-
Những giả định ngầm bạn đưa vào câu hỏi
-
Hướng tiếp cận mà bạn vô thức lựa chọn
Vì vậy, nếu tư duy ban đầu:
-
Mơ hồ
-
Thiếu cấu trúc
-
Hoặc dựa trên giả định sai
Thì câu trả lời của AI sẽ phản chiếu chính xác những điểm yếu đó, chỉ là ở dạng trôi chảy và có vẻ thuyết phục hơn.
AI không làm cho tư duy kém trở nên tốt hơn.
Nó chỉ làm cho tư duy kém trông có vẻ hợp lý hơn.
3. Vì sao nhiều người dùng AI càng nhiều càng rối?
Một hiện tượng khá phổ biến là:
Người mới dùng AI cảm thấy rất “đã” trong thời gian đầu, nhưng sau đó lại bắt đầu:
-
Không chắc đâu là câu trả lời đúng
-
Phụ thuộc ngày càng nhiều vào AI
-
Mất dần khả năng tự ra quyết định
Nguyên nhân không nằm ở AI, mà nằm ở việc người dùng chưa có tư duy kiểm soát.
Khi không thể:
-
Đánh giá chất lượng câu trả lời
-
Nhận ra chỗ thiếu, chỗ sai
-
Hay điều chỉnh hướng tiếp cận
Người dùng sẽ bị cuốn theo luồng phản hồi của AI, thay vì chủ động dẫn dắt nó.
4. Dùng AI hiệu quả là học cách điều khiển, không phải học hỏi
Một người dùng AI hiệu quả không phải là người:
-
Nhận được câu trả lời hay nhất
-
Hay viết prompt dài nhất
Mà là người:
-
Biết rõ mình đang giải quyết bài toán gì
-
Biết câu trả lời nào chỉ mang tính gợi ý
-
Và biết khi nào cần dừng lại để suy nghĩ độc lập
Ở mức này, AI không còn là “người trả lời”, mà trở thành:
-
Công cụ kiểm tra logic
-
Công cụ mở rộng góc nhìn
-
Và công cụ phản biện tư duy của chính người dùng
Đây cũng là ranh giới giữa dùng AI để hỗ trợ tư duy và dùng AI để thay thế tư duy.
5. Vai trò của tư duy nền trong hành trình học AI
Nếu thiếu tư duy nền:
-
AI sẽ làm mọi thứ nhanh hơn, nhưng không làm mọi thứ đúng hơn
-
Người học dễ nhầm lẫn giữa thao tác và hiểu biết
-
Và rất khó tiến xa khi bài toán thay đổi
Vì vậy, trước khi học công cụ, học prompt hay học workflow, điều quan trọng hơn là:
-
Hiểu cách mình đang suy nghĩ
-
Nhận diện giới hạn tư duy của bản thân
-
Và học cách sử dụng AI như một hệ thống hỗ trợ, không phải người thay thế
5. KẾT LUẬN
AI không thông minh hơn con người.
Nhưng nó đủ mạnh để phóng đại mọi thứ con người đưa vào – cả điểm mạnh lẫn điểm yếu.
Trong Ngày 4 của Học thử AI, điều quan trọng nhất không phải là học thêm một tính năng mới, mà là nhận ra rằng: cách bạn dùng AI phản ánh trực tiếp cách bạn đang tư duy.
Định hướng tiếp theo
Ở ngày tiếp theo, chúng ta sẽ đi xa hơn một bước:
Vì sao AI không thể giúp bạn giỏi hơn nếu bạn không có tư duy nền, và vì sao đây là điểm nghẽn lớn nhất của phần lớn người học AI hiện nay.
Link đăng kí tham gia sự kiện Học thử AI ngay hôm nay: https://forms.gle/moxuBYMZfS6kkBmP9
👉 Author: Duc Tien
🎓 MCNA Technology School – Tiên phong đào tạo ứng dụng AI, Big Data, Business Intelligence, Power BI, Python, SQL, Excel, VBA, RPA cho cá nhân và doanh nghiệp tại Việt Nam.
💼 Đối tác đào tạo của hơn 300+ doanh nghiệp lớn như: Viettel Global, Masan Group, Techcombank, VPBank, Daikin, VTV, VinUni, ĐH Ngoại Thương…
🌐 Tìm hiểu thêm:
Website: https://mcna.vn
Fanpage: facebook.com/mcnatechnologyschool
Group cộng đồng: facebook.com/groups/DataAnalyticsVietnam
YouTube: youtube.com/@mcna.technology.school
Linkedin: https://www.linkedin.com/company/mcna-vn
📞 Hotline:
Tư vấn khóa học & doanh nghiệp: 0939.866.825 (Mr. Minh Khang)
🏢 Cơ sở 01: 30 Trung Liệt, Đống Đa, Hà Nội
🏢 Cơ sở 02: Liền kề 44B, TT2, Khu đô thị Văn Quán, Hà Đông, Hà Nội
🏬 Cơ sở 03: The BIB Space, 50B Phan Tây Hồ, Phường Cầu Kiệu, HCMC
📌 Theo dõi MCNA để không bỏ lỡ các tài liệu, sự kiện & khóa học chuyên sâu về Data & AI.
Bài viết liên quan về Học thử AI
Để hiểu rõ hơn về nền tảng và vai trò của AI trong đời sống và công việc, bạn có thể tham khảo: AI là gì và vì sao ngày càng quan trọng?
Nếu bạn đang băn khoăn vì sao đã dùng AI nhưng hiệu quả chưa rõ rệt, bài viết này sẽ giúp bạn nhận diện những sai lầm phổ biến khi sử dụng AI và cách tiếp cận đúng ngay từ đầu.
