(P2) HIỂU ĐÚNG VỀ A.I: Làm việc với A.I thế nào để không bị đần đi? | Thành Nguyễn

Chào mừng các bạn khán thính giả đã quay trở lại với series bài viết Hiểu đúng về AI. Ở phần một, chúng ta đã cùng nhau

AI. Ở phần một, chúng ta đã cùng nhau bóc tách những ảo tưởng và chỉ ra những cạm bẫy mà bất kỳ ai khi mới sử dụng trí tuệ nhân tạo cũng đã phải vượt qua. AI

không nên chỉ là một công cụ đơn thuần mà nên là một người cộng sự đắc lực và năng lực của con người mới là thứ quyết định hiệu quả cuối cùng. Nếu các bạn là khán thính giả mới với series, hãy cùng tìm hiểu phần một ở thẻ đang hiển thị ở

trên màn hình nhá. Sau khi đã có tư duy đúng ở trong việc dùng AI rồi, việc bước vào thực hiện lại mở ra một thách thức mới. Sức mạnh đáng kinh ngạc của AI rất

mới. Sức mạnh đáng kinh ngạc của AI rất dễ dẫn chúng ta vào một cái bẫy nguy hiểm khác, đó là sự ỷ lại và thui chột tư duy. Nhưng nội dung tiếp theo ở phần

tư duy. Nhưng nội dung tiếp theo ở phần hai này được tác giả Thanh Nguyễn đúc kết trực tiếp từ quá trình đào tạo AI theo hình thức một kẻ một cho chính các nhân sự ở trong công ty của mình. Chính

những tương tác từ quá trình này đã trở thành tư liệu quý giá để tác giả nhìn nhận rõ ràng tác động của công nghệ đối với năng lực của con người. Từ những đúc kết thực tiễn và vô cùng sắc bén đó, chúng ta sẽ cùng bước vào phần hai của

series với chủ đề làm việc với AI thế nào để không bị đần đi. Cách chúng ta giao tiếp với móc sẽ quyết định việc chúng ta đang làm chủ công nghệ hay là đang dần mất đi sự sắc bén của chính

mình. Ngoài ra thì có một thông tin nho

mình. Ngoài ra thì có một thông tin nho nhỏ rằng Spider đang tổ chức khóa học AI Digital S bao gồm 12 buổi workshop trong vòng 3 tháng huấn luyện giúp cho bạn từ tay mơ trở thành nhân sự high tech toàn

năng. Khóa học sẽ mang đến các kiến thức

năng. Khóa học sẽ mang đến các kiến thức sử dụng AI trong nhiều tác vụ với phương châm học thật, làm thật, ứng dụng ngay vào công việc ngày mai. Nếu hứng thú hãy tìm hiểu đường link ở dưới phần mô tả và

ở trong phần bình luận nhé. Và bây giờ thì hãy cùng bắt đầu nội dung chính ngay sau đây.

Khi hệ thống thông minh làm suy thoái con người, quả thật là năng suất thực sự đã khác biệt trước và sau khi có AI. Nhưng rồi

mọi thứ bắt đầu trững lại, thậm chí là có lúc mọi thứ còn đi lùi. Một số bạn bắt đầu mắc lỗi nhiều hơn vì AI đưa ra thông tin sai mà các bạn không nhận ra.

Các bạn dep có background về tech thì còn hiểu AI hoạt động như thế nào, họ còn biết nghi ngờ. Nhưng các bạn ở các đội nontech thì khó hơn nhiều. Yêu cầu

họ tự nhận ra AI đang bịa ra một việc gần như là không thể. Bản thân mình cũng nhận ra nhiều lỗi AI mình phát hiện dễ dàng vì mình có background về khoa học máy tính, hiểu cơ chế các mô hình ngôn

ngữ lớn hoạt động như thế nào nên nhìn ra được những dấu hiệu bất thường. Nhưng

với người dùng phổ thông thì sao? Họ

không có các kiến thức đó. Họ tin AI như là một chuyên gia và đó là cái bẫy. Rồi

mình bắt đầu để ý thêm đến một điều nữa khi mà trên mạng xã hội xuất hiện nhan nhả những nội dung có dấu vết của AI nhưng lại không phải theo ý nghĩa tích cực mà lại theo hướng rất độc hại. Khi

người ta coi AI là một thứ công cụ tự động giống như là nghĩ về các loại công cụ đã từng có, người ta sẽ có xu hướng hành động theo kiểu bấm nút và chờ ra kết quả thay vì đầu tư suy nghĩ và cộng

tác với AI. Thành ra sản phẩm và quá trình sử dụng đó tất yếu là những văn bản đậm chất máy móc. Điều này hoàn toàn là dễ thấy. Nếu mọi người đọc những câu trả lời dài của AI thì sẽ thấy nó bị băm

nhỏ thì các đoạn đều tăm tắp chứ không có độ ngắn dài tự nhiên như là văn của con người. Một nội dung AI sinh ra thiếu

con người. Một nội dung AI sinh ra thiếu sự cộng tác của con người, giống như là một khu rừng trồng cây kiểu độc canh.

Còn văn của người thì giống rừng tự nhiên, đủ các loại cây cối cao thấp, cả một hệ sinh thái trằng chịt. Mình bắt

đầu tự hỏi là chuyện gì đang xảy ra ở đây? Tại sao tương tác với AI lại khác

đây? Tại sao tương tác với AI lại khác với cả tương tác với người thật đến như vậy? Và nếu khác thì những khác biệt đó

vậy? Và nếu khác thì những khác biệt đó có hệ quả gì? Cùng với đó mình chứng kiến ngày càng nhiều người sử dụng AI để viết bài đăng trên mạng xã hội. Những

bài viết câu ngắn đoạn giống y như nhau, ý tứ thì bị phân cụm như là danh sách mua hàng nên đọc một đoạn là đã biết kiểu phó mặc cho ai viết. Đọc hai đoạn thì thấy sượng sượng, đọc ba đoạn thì

muốn lướt qua. Chúng ta cảm thấy muốn lướt qua bởi vì khi đọc những nội dung mới đầu chưa cảm thấy gì. Nhưng đọc vài lần thì nhận ra hình mẫu vì bản chất AI là bộ máy tạo ra các hình mẫu. Và khi

quen với những hình mẫu lặp lại một cách đầy tính nhân tạo thì chúng ta có cảm giác như là não bị bẻ cong. Quá trình xử lý thông tin không đi theo nhịp điệu tự nhiên khi mà đọc quyển sách hay là trò chuyện với người thật. Hiện tại các

thuật toán ở trên mạng xã hội đã điều hướng con người theo hướng bóc lột sự chú ý khá độc hại rồi. Giờ AI lại thêm một lớp nguy hiểm mới mà chúng ta vô thức không nhận biết được. Đây cũng là

lý do mình mong muốn giúp mọi người nhận ra những điều nguy hiểm và phòng tránh những khía cạnh độc hại, khai thác AI đúng cách và hiệu quả.

Vấn đề không nằm ở AI.

Hãy hình dung AI như là một chiếc xe máy. Nó giúp bạn đi nhanh hơn, đi xa

máy. Nó giúp bạn đi nhanh hơn, đi xa hơn, đỡ mệt hơn. Nhưng nếu bạn đi xe máy mọi lúc mọi nơi á, kể cả quãng đường 200 m ra đầu ngõ, đôi chân của bạn sẽ yếu đi. Không phải là bởi vì cái xe máy có

đi. Không phải là bởi vì cái xe máy có lỗi mà là bởi vì bạn đã quên mất cách đi bộ. Não cũng vậy. Một nghiên cứu năm

bộ. Não cũng vậy. Một nghiên cứu năm 2025 của KC cho thấy mối tương quan nghịch giữa tần suất sử dụng AI và khả năng tư duy phản biện. Người dùng AI nhiều điểm thấp hơn trong các bài test

về suy luận độc lập. Đặc biệt nhóm từ 17 cho đến 25 tuổi bị ảnh hưởng nặng nhất.

Tại sao lại như vậy ư? Vì não hoạt động theo nguyên tắc dùng thì còn bỏ thì mất.

Những gì không được dùng thì sẽ bị cắt bớt. Nếu bạn để AI nghĩ hộ, các mạng

bớt. Nếu bạn để AI nghĩ hộ, các mạng thần kinh liên quan đến tư duy sâu, sáng tạo và khả năng tự nhìn lại quá trình suy nghĩ của chính mình sẽ ít được kích hoạt. Dần dần thì chúng suy yếu, giống

hoạt. Dần dần thì chúng suy yếu, giống như là cơ bắp không được tập luyện thì sẽ teo đi á. Các nhà khoa học gọi hiện tượng này là teo nhận thức do AI. Nghe

có vẻ nghiêm trọng nhưng nó đang xảy ra mỗi ngày với hàng triệu người mà họ không hề hay biết.

Bẫy dopamin và ảo giác năng suất. Có một

cơ chế thần kinh khiến cho việc lạm dụng AI trở nên khó cưỡng. Khi bạn đưa ra một câu hỏi và AI trả lời ngay lập tức, não sẽ tiết ra dopamin, một chất tạo cảm giác thỏa mãn. Giống như là khi bạn lướt

TikTok và thấy video hay, như là khi bạn nhận được like ở trên Facebook, nhanh dễ sướng. Ngược lại, sự suy nghĩ thì chậm

sướng. Ngược lại, sự suy nghĩ thì chậm và khó chịu. Nó làm cho não phải gồng lên, tiêu tốn năng lượng và thường xuyên bế tắc trước khi tìm ra câu trả lời.

Không có dopamin, chỉ có mồ hôi chán mà thôi. Về mặt tiến hóa, não luôn tìm cách

thôi. Về mặt tiến hóa, não luôn tìm cách để tiết kiệm năng lượng. Nó ưu tiên đường tắt và ai chính là con đường hoàn hảo nhất. Nhưng đây là cái bẫy. Cảm giác

hảo nhất. Nhưng đây là cái bẫy. Cảm giác

năng suất không đồng nghĩa với cả năng suất thực. Bạn có thể tạo ra 10 bài viết

suất thực. Bạn có thể tạo ra 10 bài viết trong vòng một buổi chiều bằng AI. Nhưng

nếu những bài viết đó rỗng tuếch lặp lại và không ai muốn đọc thì bạn đang lãng phí một buổi chiều với ảo giác rằng mình đã làm việc tốt. Tệ hơn là khi đó não bạn không học được gì ở trong quá trình

này.

Khi AI nói dối mà bạn không biết.

Có một vấn đề khác còn nguy hiểm hơn so với cả suy thoái nhận thức đó chính là thông tin sai. AI có một đặc điểm mà giới kỹ thuật gọi là hallucination tạm dịch sang tiếng Việt là ảo giác. Và khi

rơi vào trạng thái này thì hệ thống AI có xu hướng bịa đặt thông tin. Nó có thể tự tin đưa ra những thông tin hoàn toàn bịa đặt với giọng điệu như thể là đó là sự thật hiển nhiên vậy. Nó có thể trích dẫn những nghiên cứu không tồn tại,

những con số không có thật, những sự kiện chưa bao giờ xảy ra. Và đây là vấn đề. Nó làm điều đó hoàn toàn nghiêm túc.

đề. Nó làm điều đó hoàn toàn nghiêm túc.

Biểu hiện của nó về mặt ngôn ngữ trong câu từ mang sắc thái rất nghiêm túc, cẩn thận nên ta khó thể nào mà phát hiện ra.

Theo báo cáo của News Guard năm 2025, tỉ lệ thông tin sai từ các chatbot AI đã tăng gấp đôi chỉ trong vòng 1 năm. từ

18% lên 35% khi trả lời các câu hỏi liên quan đến tin tức. Đây chính là điều mình quan sát được ở các bạn nontech ở trong công ty. Các bạn không có kiến thức nền

công ty. Các bạn không có kiến thức nền để kiểm tra. AI nói gì các bạn đều tin và kết quả là những sai sót lan vào trong công việc mà không ai hay. Bây giờ

hãy nhân rộng điều đó lên quy mô ở mạng xã hội. Một người dùng AI có thể viết

xã hội. Một người dùng AI có thể viết bài về sức khỏe, về lịch sử, về chính trị trong khi bản thân họ không có kiến thức nền để kiểm tra. Cách đây vài tháng mình thấy một KOL có 68.000 người

follow. đăng rất nhiều bài về lịch sử

follow. đăng rất nhiều bài về lịch sử nhưng mà bạn đó gần như là chẳng có tí kiến thức lịch sử nào và cũng không có kỹ năng kiểm chứng những thông tin được tạo ra bởi AI nên một bài viết của bạn

ấy có nói Trần Khát Chân là con trai của Trần Nguyên Đán. Đọc xong thì mình thấy sốc không thể tả. Thế nhưng hàng nghìn lượt đọc đã khiến cho nhiều người tin rằng nó là sự thật và một số người sẽ

share nó tiếp. Đó là cách thông tin sai lan truyền ở trong kỷ nguyên AI. Không

cần ai cố tình lừa rối, chỉ cần sự kết hợp giữa một AI hay bịa và một người dùng không biết kiểm tra.

Tại sao đọc văn AI lại thấy bị bẻ cong?

Quay lại cảm giác kỳ lạ mà mình có đề cập vào đầu bài. Khi đọc những câu trả lời dài của AI, loại bị băm nhỏ trở thành những cái đoạn đều tăm tắp. Não

mình cảm thấy có gì đó không ổn như là đang cố bắt sóng một tín hiệu mà tín hiệu đó không có nhịp thật. Đây là cơ chế đằng sau. Khi đọc văn của người thật, não không chỉ xử lý nội dung mà

còn đồng bộ hóa với cả nhịp tư duy của người viết. Có những đoạn dồn dập khi ý

người viết. Có những đoạn dồn dập khi ý tưởng tuôn ra nhưng mà cũng có những câu cụt ngủn khi mà cần nhấn. Có những

khoảng nghỉ khi cần thở, não người đọc bắt sóng với cả não người viết. Đó là lý do đọc sách hay thì như là đang trò chuyện với tác giả vậy. Van Ai thì nó hơi khác một tí. Nó được sinh ra từ xác

suất thống kê. Không có mạch suy nghĩ đằng sau. Câu nào cũng tầm 15 đến 20 từ.

đằng sau. Câu nào cũng tầm 15 đến 20 từ.

Đoạn nào thì cũng bốn đến năm câu kiểu đều đều như là máy đếm nhịp vậy. Thành

ra não bạn đang cố đồng bộ với một cái gì đấy nó không có nhịp thật. Cảm giác

bẻ cong đó có thể là não phát hiện ra sự vắng mặt của một bộ não khác ở đầu bên kia. Nó đang nhận tín hiệu ngôn ngữ

kia. Nó đang nhận tín hiệu ngôn ngữ nhưng mà lại thiếu tín hiệu về trạng thái nhận thức của người tạo ra ngôn ngữ đó.

Những thứ AI không thể thay thế.

Khi so sánh tương tác với AI và tương tác với người thật, có những khác biệt sâu hơn mà chúng ta cần nhìn thấy. Thứ

nhất, đó là không có đồng bộ thần kinh thật. Khi trò chuyện với người thật, não

thật. Khi trò chuyện với người thật, não kích hoạt cả một mạng lưới chuyên xử lý tương tác xã hội. Vùng nhận diện ý định, vùng đọc cảm xúc, vùng dự đoán phản ứng đối phương. Có những tế bào thần kinh

đối phương. Có những tế bào thần kinh đặc biệt gọi là tế bào gương giúp cho chúng ta bắt trước trạng thái của người đối diện. Đó là lý do nói chuyện với

đối diện. Đó là lý do nói chuyện với người buồn thì mình cũng buồn theo, người hào hứng thì mình cũng bị cuốn.

Với AI thì mạng lưới này được kích hoạt một phần, vì não bị đánh lừa bởi ngôn ngữ giống người nhưng không có vòng phản hồi thật sự, không có người ở đầu bên kia để đồng bộ. Vẻ lâu dài, nếu tương

tác với AI nhiều hơn với người thật, phần não chuyên xử lý tương tác xã hội sẽ có thể bớt nhạy dần, giống như tay ta khi không cầm nắm gì cả tháng thì cơ tay sẽ teo đi. Thứ hai là không có ma sát

nhận thức. Nếu như bạn nói chuyện với

nhận thức. Nếu như bạn nói chuyện với con người, họ sẽ phản hồi lại mỗi khi mà họ đồng ý hoặc là họ hiểu sai thì họ sẽ hỏi ngược lại bạn. Họ có cái tôi, họ có

mục đích riêng, có tâm trạng. Tất cả

những thứ đó tạo ra ma sát và ma sát buộc não phải điều chỉnh, phải diễn đạt lại, phải nhìn từ góc nhìn khác. AI thì

luôn chiều theo bạn vì đó là tính năng thiết kế của nó. Giống như cách các ứng dụng luôn luôn được thiết kế để tối ưu trải nghiệm người dùng thì những nhà phát triển nền tảng cũng muốn giữ chân bạn ở lại trên nền tảng lâu hơn. Nên sản

phẩm của họ là AI cũng phải chiều bạn để bạn gắn bó ở lại nền tảng càng lâu càng tốt. Đó là lý do tại sao bạn thấy AI gần

tốt. Đó là lý do tại sao bạn thấy AI gần như là luôn đồng ý, luôn theo hướng người dùng muốn. luôn cho câu trả lời không có ma sát thật. Điều này thoải mái trong ngắn hạn nhưng nó loại bỏ chính

xác cơ chế mà qua đó tư duy được mài sắc. Thứ ba, không có hiệu chỉnh với

sắc. Thứ ba, không có hiệu chỉnh với thực tại xã hội. Ngôn ngữ của người thật được hiệu chỉnh liên tục. Nếu chúng ta nói điều gì đó và người nghe nhăn mặt, chúng ta biết mình cần phải điều chỉnh.

Thấy gật đầu là biết được hiểu rồi. Vì

ngôn ngữ là trò chơi hai chiều. AI không

hiệu chỉnh ngôn ngữ của bạn với thực tại. Nó chấp nhận mọi cách và diễn đạt.

tại. Nó chấp nhận mọi cách và diễn đạt.

Nó chấp nhận mọi điều bạn nói mà không hề khó chịu. Kể cả khi bạn nói năng vụng về. Nó không nhăn mặt, không hiểu sai,

về. Nó không nhăn mặt, không hiểu sai, không phản ứng như là người thật sẽ phản ứng. Nếu tương tác với AI nhiều hơn

ứng. Nếu tương tác với AI nhiều hơn người thật, có nguy cơ cách bạn dùng ngôn ngữ trôi dạt khỏi cách người thật hiểu và phản hồi. Một ví dụ cụ thể, AI có xu hướng dùng từ chuyên môn mà không

nhận ra người đọc cần giải thích. Nó

không có khả năng đặt mình vào vị trí của người đọc để hỏi người này liệu có hiểu từ này hay không. Nó chỉ biết từ này thường xuất hiện ở trong ngữ cảnh này nên là nó dùng mà thôi. Người thật

thì khác. Khi nói chuyện người thật nhìn mặt người nghe thấy nhăn mặt là biết cần phải giải thích. Ai thì lại không có vòng phản hồi đó. Thứ tư, không có ảo

giác về sự hiểu mà không hiểu thật. AI

rất giỏi tạo ra cảm giác được lắng nghe, được hiểu. Nó nhắc lại ý của bạn, nó

được hiểu. Nó nhắc lại ý của bạn, nó công nhận, nó phản hồi đúng chỗ. Nhưng

mà đó là ảo giác, không có ai thực sự hiểu, không có ai nhớ bạn sau cuộc trò chuyện và không có quan hệ nào được xây dựng. Nguy hiểm ở chỗ ảo giác này có thể

dựng. Nguy hiểm ở chỗ ảo giác này có thể thỏa mãn nhu cầu được hiểu mà không thực sự thỏa mãn nó. Giống như là khi ăn đồ ngọt nhân tạo, não sẽ nhận được tín hiệu đường nhưng mà cơ thể không nhận được

năng lượng thật. Thứ năm, không có chiều sâu theo thời gian. Với người thật, mỗi cuộc trò chuyện xây trên những cuộc trò chuyện trước đó. Có những câu đùa mà chỉ hai người hiểu với nhau vì nó dựa trên

một kỷ niệm chung, một tình huống mà cả hai từng trải qua. Người ngoài không hiểu vì sao họ cười. Có những điều lại không cần phải nói lại. Có sự tiến hóa của hiểu biết chung và mối quan hệ có

chiều sâu theo thời gian. AI thì không có trạng thái được lưu lại theo nghĩa thực sự. Mỗi cuộc trò chuyện gần như là

thực sự. Mỗi cuộc trò chuyện gần như là bắt đầu từ đầu. Không có ký ức chung thực sự, không có sự tích lũy. Điều này

khiến cho tương tác với AI luôn ở mức bề mặt. Không thể đi vào vùng mà chỉ có

mặt. Không thể đi vào vùng mà chỉ có lịch sử chung mới mở được. Và cuối cùng không có cái gì đang bị đặt cược cho mối quan hệ của hai bên. Khi nói chuyện với người thật có cái có thể mất. Nói sai có

thể làm tổn thương họ có thể bị họ đánh giá. Có thể mất mối quan hệ đó. Điều đó

giá. Có thể mất mối quan hệ đó. Điều đó

buộc ta phải cân nhắc, phải chọn lọc, phải có trách nhiệm với lời mình nói.

Với AI không có gì bị đặt cược cả. Nó

nói gì cũng được, thô lỗ cũng được, sai cũng được, vô trách nhiệm cũng được. AI

không buồn, không giận, không bỏ đi.

Điều này có thể giải phóng trong một số ngữ cảnh nhưng nó cũng loại bỏ một cơ chế quan trọng khiến cho ngôn ngữ có trọng lượng.

Giới hạn của AI.

Còn một giới hạn sâu hơn nữa, cơ bản hơn mà ngay cả những AI tiên tiến nhất cũng không thể vượt qua được. Đấy là giới hạn bản thể. Để hiểu điều này, chúng ta cần

bản thể. Để hiểu điều này, chúng ta cần quay lại với một chiết da sống cách đây gần một thế kỷ. Lord with W with Jstein, một trong những bộ óc triết học lớn nhất của thế kỷ 20 đã dành cả đời để nghiên

cứu một câu hỏi tưởng như là đơn giản.

Ngôn ngữ hoạt động như thế nào? Và ông

phát hiện ra một điều đáng ngạc nhiên, ngôn ngữ không phải là công cụ trung lập để mô tả lại thực tại. Ngôn ngữ có giới hạn, có những thứ ngôn ngữ không thể chạm tới được. Có những câu hỏi trông

như là câu hỏi thật nhưng thực ra lại là ngọ cụt. AI được xây dựng ở trên ngôn

ngọ cụt. AI được xây dựng ở trên ngôn ngữ. Nó học từ văn bản, nó suy luận bằng

ngữ. Nó học từ văn bản, nó suy luận bằng văn bản. Nó trả lời bằng văn bản. Điều

văn bản. Nó trả lời bằng văn bản. Điều

đó có nghĩa là mọi giới hạn của ngôn ngữ cũng là giới hạn của AI. Vậy ngôn ngữ có những giới hạn gì?

Ba loại câu hỏi và tiêu chuẩn trả lời. W

Janstein đưa ra một khái niệm quan trọng mà ông gọi là tiêu chuẩn trả lời. Khi

bạn hỏi một câu hỏi, bạn đang ngầm định cái gì sẽ được tính là câu trả lời thỏa đáng. Tiêu chuẩn đó quyết định câu hỏi

đáng. Tiêu chuẩn đó quyết định câu hỏi có thể được trả lời hay là không. Hãy

cùng xem ba ví dụ sau đây. Câu hỏi thứ nhất là câu hỏi có thể kiểm chứng bằng quan sát. Con mèo ở đâu? Tiêu chuẩn trả

quan sát. Con mèo ở đâu? Tiêu chuẩn trả lời rõ ràng là một vị trí trong không gian mà khi đến đó bạn sẽ thấy con mèo.

Bạn có thể kiểm chứng, AI có thể giúp bạn tìm kiếm, phân tích camera, dự đoán vị trí dựa trên thói quen của mèo. Không

có vấn đề gì ở đây. Câu hỏi thứ hai là câu hỏi logic hoặc là toán học. 2 + 2 bằng mấy? Tiêu chuẩn trả lời là tính

bằng mấy? Tiêu chuẩn trả lời là tính nhất quán. Trong hệ quy tắc số học. Câu

nhất quán. Trong hệ quy tắc số học. Câu

trả lời là 4, không có tranh cãi. AI xử

lý loại câu hỏi này rất tốt vì nó có thể áp dụng quy tắc một cách máy móc. Câu

hỏi thứ ba mới là vấn đề. Hamlet có thật sự điên hay không? Tiêu chuẩn trả lời là gì? Bằng chứng văn bản, ý định của

gì? Bằng chứng văn bản, ý định của Shakespeare, cách diễn giải nhất quán.

Mỗi người có thể đưa ra một câu trả lời và không ai biết cái gì sẽ được tính là đã trả lời xong. Hay một ví dụ khác là câu hỏi món này có ngon không? Câu hỏi

từ AI trông như là kiểm chứng được.

Nhưng ngon về ai? Người thích cay sẽ nói nó ngon, người không thích cay sẽ nói nó dở. Ngon so với kỳ vọng giá tiền, ngon

dở. Ngon so với kỳ vọng giá tiền, ngon so với món tương tự ở quán khác. Ngon

theo nghĩa muốn ăn lại. Câu hỏi che giấu toàn bộ sự phức tạp đó sau hai chữ ngon không.

W Jensstein gọi loại thứ ba là ngữ pháp giả trang. Câu hỏi trông như là câu hỏi

giả trang. Câu hỏi trông như là câu hỏi thật, có chủ ngữ vị ngữ, dấu chấm hỏi đàng hoàng nhưng thực ra nó không có tiêu chuẩn xác định. Nó là ngõ cụt được ngụy trang thành câu hỏi. Và đây là điểm

mấu chốt. AI không phân biệt được ba

mấu chốt. AI không phân biệt được ba loại câu hỏi này. Khi bạn hỏi AI Hamlet có điên không, nó sẽ trả lời tự tin như thể câu hỏi có đáp án rõ ràng. Nó sẽ đưa

ra phân tích, trích dẫn, lập luận. Nhìn

rất là thuyết phục. Nhưng mà thực chất AI đang trả lời một câu hỏi không có tiêu chuẩn trả lời. Nó đang tạo ra ảo giác của sự hiểu biết.

Những câu hỏi AI không thể trả lời. Một

khi hiểu được vấn đề này, bạn sẽ nhận ra có cả một lớp câu hỏi mà AI về bản chất là không thể trả lời đúng. Không phải là vì thiếu dữ liệu mà là vì câu hỏi không có đáp án theo nghĩa thông thường. Ý

nghĩa cuộc sống là gì? Câu hỏi này đối xử với ý nghĩa như thể. Nó là một vật thể có thể tìm thấy ở đâu đó. Nhưng ý

nghĩa không nằm ở đâu cả. Nó không phải là đối tượng của sự tìm kiếm. Tình yêu

thật sự là gì? Câu hỏi giả định có một bản chất cố định của tình yêu đang chờ được khám phá. Nhưng từ tình yêu được dùng theo hàng trăm cách khác nhau trong hàng trăm ngữ cảnh khác nhau, không có

tình yêu thật sự tách rời khỏi những cách dùng cụ thể đó. Quyết định nào là đúng? Tiêu chuẩn của đúng, phụ thuộc vào

đúng? Tiêu chuẩn của đúng, phụ thuộc vào giá trị, mục tiêu và hoàn cảnh của người nói. AI không biết bạn là ai, quan tâm

nói. AI không biết bạn là ai, quan tâm điều gì và sẵn sàng đánh đổi thứ gì. Nó

chỉ có thể đưa ra câu trả lời chung chung như là một cuốn sách s have viết cho hàng triệu người nhưng không nói với ai cả. Vấn đề không phải là AI trả lời

ai cả. Vấn đề không phải là AI trả lời sai những câu hỏi này. Vấn đề là AI trả lời chúng như thể chúng có câu trả lời đúng và người dùng không hiểu giới hạn của ngôn ngữ tin vào những câu trả lời

đó.

Thực hành không phải quy tắc. Quick

Jstein còn đưa ra một cái nhìn sâu hơn nữa. Ông nói rằng không có nền tảng cuối

nữa. Ông nói rằng không có nền tảng cuối cùng. Ta không thể bước ra ngoài ngôn

cùng. Ta không thể bước ra ngoài ngôn ngữ để đánh giá ngôn ngữ như là một vị trí trung lập. Cái ta có là thực hành.

Một cộng đồng người nói biết khi nào một câu hỏi được trả lời. Không phải bởi vì nó có quy tắc cao hơn mà là bởi vì họ đã học được cách dùng ngôn ngữ trong các tình huống cụ thể. Câu hỏi con mèo ở đâu

có tiêu chuẩn rõ vì ta đều biết cái gì sẽ kết thúc cuộc tìm kiếm. Khi bạn đến phòng khách và thấy con mèo đang nằm ở trên sofa, cuộc chơi ngôn ngữ sẽ kết thúc và mọi người sẽ đồng ý. Nhưng ý

nghĩa là gì không rõ. vì mỗi người có thể đưa ra một câu trả lời và không ai biết cái gì sẽ được tính là đã trả lời xong. Ai thiếu chính xác điều này. Nó

xong. Ai thiếu chính xác điều này. Nó

không tham gia vào các cuộc chơi ngôn ngữ thực sự với những người thực ở trong những tình huống cụ thể. Nó không biết khi nào trò chơi kết thúc. Nó chỉ sản xuất văn bản theo xác suất thống kê.

Không có cảm nhận về sự thỏa mãn hay là không thỏa mãn của người hỏi. Đó là lý do tại sao AI có thể viết ra những đoạn văn dài về ý nghĩa cuộc sống mà không ai cảm thấy câu hỏi đã được trả lời vì

không có gì được trả lời cả, chỉ có chữ được sản xuất mà thôi.

Dữ liệu, thông tin, tri thức và sự thông tuệ.

Có một mô hình trong khoa học nhận thức giải thích cách hiểu biết của con người hình thành qua các cấp độ khác nhau.

Tầng thấp nhất là dữ liệu. Đó là những con số, những sự kiện rời dạc chưa được sắp xếp hay diễn giải. 42 là dữ liệu, Hà Nội là dữ liệu, 13 tháng năm 2026 là dữ

liệu. Chúng không có ý nghĩa gì cho đến

liệu. Chúng không có ý nghĩa gì cho đến khi được đặt vào ngữ cảnh. Tầng tiếp

theo là thông tin khi dữ liệu được tổ chức và trả lời các câu hỏi ai, cái gì, khi nào, ở đâu, nó trở thành thông tin.

Hà Nội có 8 triệu dân là thông tin. Sự

kiện Xảy ra vào ngày 13 tháng năm 2025 tại điểm Y là thông tin. Thông tin cho ta biết sự việc nhưng chưa cho ta biết cách để làm gì về nó. Tầng cao hơn là

tri thức. Tri thức hình thành khi ta

tri thức. Tri thức hình thành khi ta hiểu được các quy luật, nhận ra được cách thức vận hành, trả lời được câu hỏi như thế nào. Tri thức không chỉ là biết sự việc mà là hiểu mối quan hệ giữa các

sự việc, nhận ra các hình mẫu lặp lại và có thể áp dụng vào tình huống mới. Và

tầng cao nhất là sự thông tuệ. Đây là

khi ta hiểu được nguyên lý sâu xa, trả lời được câu hỏi tại sao và biết khi nào nên làm gì, khi nào không nên làm gì. Sự

thông tuệ không chỉ là biết cách mà là biết lý do, biết giới hạn, biết bối cảnh. Bây giờ hãy nghĩ về điều này trong

cảnh. Bây giờ hãy nghĩ về điều này trong ngữ cảnh AI. Khi AI tạo ra một đoạn văn bản và bạn sao chép mà không suy nghĩ, đối với não bạn, đoạn văn bản đó chỉ là

dữ liệu. Nó đi qua mắt, vào não rồi ra

dữ liệu. Nó đi qua mắt, vào não rồi ra tay mà không được xử lý ở bất kỳ tầng nào. Não không phân tích nó thành thông

nào. Não không phân tích nó thành thông tin, không tổng hợp nó thành tri thức, không chiêm nghiệm nó thành sự thông tuệ. Và đây là vấn đề. Nếu não tràn đầy

tuệ. Và đây là vấn đề. Nếu não tràn đầy những dữ liệu không được xử lý, nó sẽ chỉ là rác giống như một căn phòng chất đầy đồ đạc mà không ai sắp xếp. Có rất

nhiều thứ nhưng không tìm được thứ gì khi cần. Chỉ khi nào con người vận dụng

khi cần. Chỉ khi nào con người vận dụng nội dung AI kết hợp với sự suy nghĩ và sáng tạo của riêng mình thì quá trình chuyển hóa mới thực sự xảy ra. Dự liệu

mới trở thành thông tin, thông tin mới trở thành tri thức và tri thức qua thời gian và trải nghiệm mới có thể trở thành sự thông tuệ. Nói cách khác, AI có thể cho bạn dữ liệu và thông tin, nhưng tri

thức và sự thông tuệ, bạn phải tự tạo ra nó, không có đường tắt nào cho việc này.

Hai kiểu người dùng AI.

Thực ra từ dùng là không đúng vì AI không phải là một công cụ như là chúng ta đã có. Ngay cả với những loại công cụ rất linh hoạt là những phần mềm thì nó vẫn là thứ công cụ thụ động và khi là

thứ thụ động thì cần có người dùng. Còn

AI là một hiện tượng hoàn toàn khác.

Nói chuẩn hơn thì phải là người cộng tác với AI. Khi hiểu điều này, họ nhìn AI

với AI. Khi hiểu điều này, họ nhìn AI với hình dung khác và đương nhiên dẫn đến hệ quả vô cùng khác biệt khi mà tương tác với AI. Kiểu thứ nhất, dùng AI

như thuê tài xế mà không biết mình muốn đi đâu. Họ hỏi, "Viết cho tôi một bài về

đi đâu. Họ hỏi, "Viết cho tôi một bài về X rồi copy nguyên văn." Không kiểm tra, không chỉnh sửa, không suy nghĩ. Họ tin

ai hiểu mọi thứ, trả lời được mọi thứ.

Trong trường hợp này, não của họ đang nghỉ ngơi trong khi AI làm mọi thứ. Kiểu

thứ hai là cộng tác với AI khi biết mình đã muốn đi đâu. Chỉ cần ai đó đảm nhận phần lái xe, họ đưa ra ý tưởng, AI triển khai, họ kiểm tra kết quả, sửa lỗi, bổ

sung chiều sâu. Họ hiểu AI chỉ là công cụ và có giới hạn. Trong trường hợp này, não của họ vẫn làm việc ở tầng ý nghĩa AI chỉ là công cụ khuếch đại. Sự khác

biệt không nằm ở việc có dùng AI hay không. Sự khác biệt nằm ở việc ai đang

không. Sự khác biệt nằm ở việc ai đang thực sự tư duy và ai hiểu giới hạn của công cụ mình đang dùng. Nhìn về bề ngoài, sản phẩm của hai kiểu người này có thể giống nhau, đều là những bài

viết, đều có những câu chữ mạch lạc.

Nhưng một bên đang phát triển, còn một bên thì đang suy thoái. Một bên dùng AI để đi xa hơn còn một bên dùng AI để khỏi phải đi.

Vậy làm sao để thuộc nhóm cộng tác? Nghĩ

trước và hỏi sau. Trước khi mở chatbot, hãy tự hỏi mình thực sự muốn nói gì, ý chính là gì, góc nhìn của mình là gì, viết ra gạch đầu dòng không cần hoàn chỉnh, chỉ cần đủ để bạn biết mình đang

cần đi đâu. Sau đó mới dùng AI để triển khai, mở rộng hoặc là kiểm tra. Cách

khác tiện hơn là hỏi chính AI, bảo nó là mày trích dẫn nguồn link đến cái nguồn thông tin mày vừa nói. Nếu nó đưa ra được link thì đấy là tin có nguồn gốc, còn không thì sẽ là bịa đặt. Lúc này AI

đang phục vụ ý tưởng của bạn, không phải bạn đang làm người đưa ý tưởng của AI lên mạng. Kiểm tra mọi thứ thông tin

lên mạng. Kiểm tra mọi thứ thông tin quan trọng. AI nói gì cũng cần xác minh,

quan trọng. AI nói gì cũng cần xác minh, đặc biệt là số liệu, trịch dẫn, các sự kiện lịch sử, thông tin y tế và bất cứ điều gì có thể gây ra hậu quả nếu sai.

Cách kiểm tra thì không khó. Gõ thông

tin đó ở trên Google, tìm nguồn gốc. Nếu

không tìm được, đó là dấu hiệu AI đã bịa. Có một kỹ thuật gọi là đọc ngang.

bịa. Có một kỹ thuật gọi là đọc ngang.

Thay vì chỉ đọc xuống theo nội dung AI đưa ra. Hãy mở tab mới, tìm nguồn khác

đưa ra. Hãy mở tab mới, tìm nguồn khác so sánh chéo. Nếu ba nguồn độc lập đều nói giống nhau, bạn có thể tin nó. Nếu

chỉ có mỗi Ai nói, bạn cần phải nghi ngờ.

Phân biệt loại câu hỏi trước khi hỏi.

Đây là bài học từ Wanstin. Câu hỏi của bạn thuộc loại có thể kiểm chứng hoặc là tuân theo logic, AI có thể giúp tốt như là dân số Việt Nam năm 2024 là bao nhiêu? Công thức tính diện tích hình

nhiêu? Công thức tính diện tích hình tròn là gì? Những câu hỏi này có tiêu chuẩn rõ ràng và có thể kiểm chứng.

Nhưng nếu câu hỏi của bạn thuộc loại không có tiêu chuẩn xác định, hãy cẩn trọng. Tôi nên chọn nghề gì? Ý nghĩa của

trọng. Tôi nên chọn nghề gì? Ý nghĩa của sự kiện này là gì? Quyết định nào là đúng? AI sẽ trả lời. Nhưng câu trả lời

đúng? AI sẽ trả lời. Nhưng câu trả lời đó không có giá trị hơn một góc nhìn ngẫu nhiên ở trong hàng triệu góc nhìn.

Với những câu hỏi này, bạn cần phải tự suy nghĩ, cần phải nói chuyện với người thật và cần phải trải nghiệm để tìm ra câu trả lời của riêng mình.

Giữ lại phần việc rèn luyện não. Có

những việc nên để AI làm, tóm tắt văn bản dài, định dạng tài liệu, dịch thuật, tra cứu nhanh. Đó là những công việc lặp đi lặp lại, không đòi hỏi sáng tạo.

Nhưng có những việc cần tự làm như là đưa ra lập luận, tạo góc nhìn mới, kết nối các ý tưởng, đánh giá thông tin, đặt câu hỏi đúng. Đó là những việc rèn luyện phần não, chịu trách nhiệm cho tư duy

phản biện và ra quyết định. Nếu bạn để AI làm hết, phần não đó sẽ như một phòng gym không ai đến tập, sạch sẽ, đẹp đẽ và vô dụng.

Dùng AI để thách thức, không chỉ để đồng thuận. Một cách dùng AI thông minh là

thuận. Một cách dùng AI thông minh là yêu cầu nó phản biện ý tưởng của bạn, hỏi nó điểm yếu của lập luận này là gì, ai sẽ không đồng ý và vì sao? Có góc

nhìn nào khác mà bạn đang bỏ qua? Bạn

đang tập luyện tư duy phản biện thay vì làm tên liệt nó. AI trở thành đối tác tranh luận, không phải là một cỗ máy viết hộ.

Nhận diện dấu hiệu AI viết. Một kỹ năng quan trọng trong thời đại này là biết nhận ra nội dung do AI tạo ra, không phải để phán xét mà là để đánh giá độ tin cậy. Những dấu hiệu phổ biến gồm câu

tin cậy. Những dấu hiệu phổ biến gồm câu ngắn đều đặn như là nhịp máy đếm, ý tứ được liệt kê thay vì dẫn dắt, thiếu góc nhìn cá nhân và trải nghiệm cụ thể. Kết

luận thì chung chung, kiểu như là cần có nghiên cứu thêm hoặc là cần có nhiều góc nhìn khác nhau. Nội dung do người thật viết thường có nhịp không đều, có câu ngắn có câu giải miên man như là dòng

suy nghĩ chưa kịp ngắt. Cứ như thế cuồn cuộn kéo người đọc đi theo, có quan điểm rõ ràng và có mùi của một con người cụ thể.

Duy trì tương tác với người thật, đây có lẽ là điều quan trọng nhất. Ai không thể thay thế những gì chỉ có người thật mới cho được. Sự đồng bộ thần kinh khi nói

cho được. Sự đồng bộ thần kinh khi nói chuyện, ma sát nhận thức buộc bạn phải sắc bén hơn, phản hồi thật về cách bạn diễn đạt. Chiều sâu thời gian của một

diễn đạt. Chiều sâu thời gian của một mối quan hệ, cái đang bị đặt cược khiến cho lời nói có trọng lượng. Nếu bạn nhìn thấy mình tương tác với AI nhiều hơn với người thật, đó là dấu hiệu bạn nên cần

điều chỉnh và biết khi nào nên tắt AI.

Có những lúc không nên dùng khi bạn đang học một kỹ năng mới, khi bạn cần hiểu sâu một chủ đề, khi bạn đang giải quyết một vấn đề chưa từng gặp, khi bạn đang đối diện với những câu hỏi lớn về cuộc

sống của chính mình. Trong những lúc đó, sự khó chịu của việc tự nghĩ chính là tín hiệu rằng não của bạn đang được rèn luyện. Đừng trốn tránh nó, đó là cái giá

luyện. Đừng trốn tránh nó, đó là cái giá của sự phát triển. Vũ khí cao cấp đòi hỏi tu vi cao. Không biết các bạn có đọc truyện tiên hiệp hay không chứ? Mình thì

hay đọc thể loại này bởi vì tuy nó là chuyện hư cấu nhưng lại có rất nhiều pattern của đời sống. Trong truyện tiên hiệp có một quy luật bất di bất dịch. Vũ

khí càng cao cấp thì càng đòi hỏi người sử dụng phải có tu vi tương xứng. Một

thanh kiếm địa cấp, người luyện khí kỳ có thể cầm được, nhưng một thần khí thiên cấp, nếu tu vi không đủ mà cố chấp sử dụng, nhẹ thì sẽ bị phản phệ, nặng

thì tan xác. không phải là vũ khí có lỗi mà là người dùng chưa đủ trình độ để chế ngự nó. Ai cũng như vậy, đây là công cụ

ngự nó. Ai cũng như vậy, đây là công cụ cao cấp nhất mà loài người từng tạo ra.

Nó có thể khuếch đại năng lực lên gấp nhiều lần. Nhưng chính vì vậy, nó đòi

nhiều lần. Nhưng chính vì vậy, nó đòi hỏi người dùng phải có nền tảng tương xứng. Nếu không, thay vì được khuếch

xứng. Nếu không, thay vì được khuếch đại, bạn sẽ bị nó dẫn dắt đi sai đường mà không hay biết.

Vậy tu vi để sử dụng AI hiệu quả là gì?

Mình nghĩ có hai thứ nền tảng quan trọng. Thứ nhất là tư duy hệ thống. Đây

trọng. Thứ nhất là tư duy hệ thống. Đây

là khả năng nhìn thấy bức tranh toàn cảnh thay vì chỉ thấy những mảnh rời dạc. Là khả năng hiểu rằng mọi thứ đều

dạc. Là khả năng hiểu rằng mọi thứ đều liên kết với nhau, rằng thay đổi ở chỗ này sẽ gây ra hệ quả chỗ khác, rằng không có giải pháp đơn lẻ cho vấn đề phức tạp. Người có tư duy hệ thống sẽ

phức tạp. Người có tư duy hệ thống sẽ không tin ngay câu trả lời đầu tiên AI đưa ra. Họ sẽ hỏi tiếp điều này liên

đưa ra. Họ sẽ hỏi tiếp điều này liên quan đến những gì khác? Có hệ quả gì chưa được tính đến? Góc nhìn này đang bỏ qua những yếu tố nào? Thứ hai là hiểu

biết về khoa học phức hợp. Đây là nhận thức rằng thế giới không vận hành theo kiểu tuyến tính. Nguyên nhân A dẫn đến kết quả B mà thế giới đầy những vòng phản hồi, những điểm bùng phát, những

hiệu ứng không thể dự đoán. Người hiểu

khoa học phức hợp sẽ biết rằng AI dù mạnh đến đâu cũng chỉ là mô hình và mọi mô hình đều sai một cách tương đối. Nó

chỉ là bản đồ chứ không phải là lãnh thổ và sẽ là một số mô hình có ích và luôn phụ thuộc vào bối cảnh cụ thể. Họ sẽ

dùng AI như một góc nhìn nhiều góc nhìn, không phải như lời phán quyết cuối cùng.

Hai nền tảng này giống như là nội lực ở trong truyện tiên hiệp. Có những người luyện võ công cao siêu nhưng mà nội lực yếu, chiêu thức hoa mỹ không có sức mạnh. Có người nội lực thâm hậu, một

mạnh. Có người nội lực thâm hậu, một chiêu đơn giản cũng đủ uy lực. Tư duy hệ thống và khoa học phức hợp là nội lực của những người dùng AI. Có nền tảng này, dùng AI đơn giản cũng ra kết quả

tốt. Thiếu nền tảng này, dùng prom phức

tốt. Thiếu nền tảng này, dùng prom phức tạp đến mấy cũng chỉ tạo ra giác. Và đây

là tin xấu cho những ai muốn đi đường tắt. Nội lực không thể mua được, không

tắt. Nội lực không thể mua được, không thể sao chép được. Nó phải được tích lũy qua thời gian, qua suy nghĩ, qua va chạm thực tế. Nếu nhìn rộng hơn, cách con

thực tế. Nếu nhìn rộng hơn, cách con người dùng AI phản ánh một quy luật quen thuộc trong các hệ phức hợp. Khi một

công cụ mới xuất hiện, nó mang theo hai khả năng. Một là khuếch đại năng lực

khả năng. Một là khuếch đại năng lực hiện có, hai là thay thế năng lực và gây suy thoái. Xe máy khuếch đại khả năng di

suy thoái. Xe máy khuếch đại khả năng di chuyển nhưng có thể làm suy yếu đôi chân. Máy tính khuếch đại khả năng tính

chân. Máy tính khuếch đại khả năng tính toán nhưng có thể làm suy yếu trí nhớ số. Google khuếch đại khả năng tìm kiếm

số. Google khuếch đại khả năng tìm kiếm nhưng có thể làm suy yếu khả năng ghi nhớ. Các nhà khoa học từng gọi đây là

nhớ. Các nhà khoa học từng gọi đây là hiệu ứng Google.

AI đang làm một điều tương tự nhưng ở tầm cao hơn. Nó không chỉ ảnh hưởng đến trí nhớ hay là tính toán, nó ảnh hưởng đến khả năng suy nghĩ. Và nguy hiểm hơn, nó tạo ra ảo giác rằng mọi câu hỏi đều

có câu trả lời. Rằng ngôn ngữ có thể chạm tới mọi thứ, rằng AI đã hiểu bạn.

Trong một thế giới mang ngày càng nhiều người để AI nghĩ hộ, những người vẫn giữ được khả năng tư duy độc lập sẽ có lợi thế vượt trội. Họ sẽ là những người đặt ra câu hỏi đúng trong khi người khác chỉ

biết copy đáp án. Họ sẽ là người phát hiện ra sai sót trong khi người khác tin mọi thứ AI nói. Họ sẽ là người tạo ra giá trị mới trong khi người khác chỉ biết tái chế nội dung cũ. Và quan trọng

nhất, họ sẽ là người hiểu được giới hạn của ngôn ngữ của AI và của chính mình.

Nói cách khác, AI sẽ không thay thế con người. AI sẽ thay thế những người dùng

người. AI sẽ thay thế những người dùng AI mà không còn khả năng nghĩ. Câu hỏi

giờ đây không phải là có nên dùng AI không vì đó là một câu hỏi sai. Câu hỏi

đúng phải là cộng tác với AI như thế nào và một câu hỏi khác trước câu hỏi đó là bạn có còn là người đang tư duy hay không? Và sau cùng là câu hỏi sâu hơn

không? Và sau cùng là câu hỏi sâu hơn nữa. Bạn có biết điều gì ngoài tấm với

nữa. Bạn có biết điều gì ngoài tấm với của ngôn ngữ hay không? Câu trả lời nằm ở trong cách bạn tương tác với AI mỗi ngày và trong những khoảnh khắc bạn chọn tắt AID để đối diện với những câu hỏi mà

không ai, kể cả máy có thể trả lời giúp cho bạn.

Nếu các bạn thích video này hãy like và share để ủng hộ cho mình. Đừng quên bấm nút subscribe và nút chuông bên cạnh để không bỏ lỡ những video khác bọn mình ra trong tương lai. Cảm ơn các bạn đã lắng nghe. Đây là Spider Room còn mình là

nghe. Đây là Spider Room còn mình là Ping Dot. Xì

Ping Dot. Xì