Bạn cần viết một email nhưng ngồi mãi vẫn chưa biết mở đầu thế nào. Bạn có một đống ghi chú sau khi đọc sách, muốn sắp xếp lại cho dễ hiểu. Hoặc bạn gặp một khái niệm tiếng Anh, đọc bản dịch rồi mà vẫn thấy lơ mơ.
Với những việc như thế, bạn có thể mở một công cụ AI, gõ yêu cầu bằng tiếng Việt hay đơn giản hơn là nói trực tiếp với nó nếu công cụ có hỗ trợ giọng nói, rồi nhận lại câu trả lời.
Rất tiện phải không?
Nhưng nó cũng khiến nhiều người bối rối: cái gì đứng sau ô chat ấy?
Vì sao nó có thể viết được cả một bài tiểu luận dài nhưng đôi khi lại trả lời sai một cách rất ngớ ngẩn?
Để bắt đầu dùng AI thì bạn không cần phải là người quá rành về công nghệ, cũng chẳng cần biết lập trình. Nhưng có một vài thứ cơ bản mà bạn cần nắm được, nhất là khi định dùng nó để làm việc.
AI là gì? Trí tuệ nhân tạo được hiểu thế nào?
AI là viết tắt của Artificial Intelligence, tiếng Việt là trí tuệ nhân tạo. Đây là lĩnh vực xây dựng những hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ thường gắn với trí thông minh của con người, như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ, dự đoán hoặc giải quyết vấn đề.
Nghe định nghĩa vẫn hơi xa lạ và khó hiểu đúng không? Hãy hình dung tính năng chặn thư rác trên Gmail, tính năng chuyển lời nói thành chữ trong Word hay những món hàng được gợi ý khi bạn vào Shopee. Đó là những ví dụ gần gũi về ứng dụng của AI.
Chúng làm các công việc khác nhau, nên khả năng và cách hoạt động cũng khác nhau.
Còn ô chat mà bạn nhập câu hỏi vào chỉ là một trong những cách chúng ta tương tác với AI. AI cũng có thể nằm bên trong phần mềm, làm việc thầm lặng mà chẳng cần trò chuyện với ai.
Điểm cần nhớ ở đây: chúng ta cứ gọi một hệ thống là “thông minh”, nhưng không phải cứ giao việc cho nó rồi ngồi “vểnh râu” lên là có được kết quả hoàn chỉnh.
AI hoạt động như thế nào? Máy tính “học” ra sao?
Giả sử bạn muốn máy tính phân biệt ảnh chó và ảnh mèo.
Nếu tự viết quy tắc cho từng trường hợp, công việc sẽ rất rắc rối & tốn nhiều công sức. Mèo có nhiều màu, chó có nhiều giống. Có con tai dựng, có con tai cụp. Ảnh còn thay đổi theo góc chụp, ánh sáng và tư thế nữa.
Một cách khác thường được dùng là sử dụng nhiều hình ảnh đã được gắn nhãn chó hoặc mèo để huấn luyện mô hình AI. Trong quá trình đó, mô hình được điều chỉnh để nhận ra các mẫu liên quan đến từng nhóm. Sau đó, người ta đánh giá khả năng của nó trên những hình ảnh chưa dùng để huấn luyện.
Đây là một ví dụ đơn giản về học máy, hay machine learning: dùng dữ liệu để xây dựng mô hình có thể dự đoán hoặc phân loại.
Chữ “học” dễ khiến chúng ta liên tưởng đến một đứa trẻ đang học nhận biết con vật. Nhưng đây là cách gọi cho quá trình tính toán và điều chỉnh mô hình. Quá trình học của máy tính khác rất nhiều so với con người.
Bạn cũng có thể đã gặp cụm từ “học sâu”, hay deep learning ở đâu đó. Đó là một nhánh của học máy, sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp. Nếu chỉ muốn bắt đầu sử dụng AI, bạn chưa cần nhớ hết những thuật ngữ này, chúng ta sẽ nói về nó kỹ hơn trong những bài viết sau.
Bạn chỉ cần nhớ rằng AI có nhiều phương pháp, nhiều loại mô hình & từ đó chúng có rất nhiều ứng dụng khác nhau, chứ không phải AI nào cũng giống nhau.
AI tạo sinh là gì mà viết được bài, làm được ảnh, tạo được video?
Một hệ thống phân loại ảnh sẽ cần trả lời được câu hỏi: “Trong ảnh có gì?”
AI tạo sinh, hay generative AI, có thể tạo ra nội dung như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video hoặc code theo yêu cầu của người dùng.
Với văn bản, có lẽ bạn sẽ thường nghe đến mô hình ngôn ngữ lớn, viết tắt là LLM. Nói đơn giản, mô hình sử dụng những mẫu đã học và ngữ cảnh được cung cấp để lần lượt tạo ra các đơn vị văn bản nhỏ, gọi là token. Một token có thể là một từ, một phần của từ hoặc một ký tự. Từ đó, mô hình có thể tạo ra những câu trả lời rất mạch lạc & chi tiết.
Ví dụ, bạn đưa một đoạn ghi chú và yêu cầu:
Hãy sắp xếp đoạn này thành ba ý chính, giữ nguyên quan điểm và đánh dấu những câu chưa rõ.
Công cụ AI có thể trả lại một bản dễ đọc hơn. Bạn tiếp tục yêu cầu rút ngắn, đổi cách diễn đạt hoặc đưa ra câu hỏi phản biện.
Việc trao đổi bằng ngôn ngữ thông thường khiến AI trở nên dễ tiếp cận với mọi người. Bạn có thể bắt đầu từ chính thắc mắc của mình, rồi yêu cầu AI điều chỉnh câu trả lời qua từng lượt, cho đến khi cảm thấy phù hợp.
Ví dụ, mình có thể hỏi:
Hôm nay chưa biết ăn món gì, hãy gợi ý cho mình một món dễ nấu. Trước khi gợi ý, hãy hỏi mình xem trong tủ lạnh có gì và có bao nhiêu thời gian để nấu.
Nếu muốn chọn món theo thời tiết, bạn cần cho nó biết trời đang nóng hay lạnh, hoặc dùng công cụ có thể tra cứu thời tiết. Từ những thông tin đó, nó có thể gợi ý món ăn dựa trên nguyên liệu sẵn có & hướng dẫn cách nấu chi tiết luôn.
Vì sao AI nói rất tự tin mà vẫn sai?
Giả sử bạn hỏi về một cuốn sách. Công cụ trả lại tên tác giả, vài ý chính và cả một câu trích dẫn nghe rất hợp lý.
Bạn đem câu đó đưa vào bài viết. Đến khi tìm lại trong sách thì chẳng thấy đâu.
Đây là tình huống mà mình gặp thường xuyên, vì có lẽ các bạn cũng biết mình là một người review sách mà.
AI tạo sinh có thể tạo ra thông tin sai hoặc không có thật và trình bày rất tự tin.
Điều khó chịu là những phần sai do AI tự “bịa” lại nằm lẫn lộn trong những phần đúng. Vì thế, nếu không kiểm tra kỹ & thực sự đọc sách thì mình rất khó phát hiện ra những lỗi này.
Vì vậy, khi dùng AI để hỗ trợ viết bài, mình sẽ tách thành từng công đoạn nhỏ. Đầu tiên là đưa dữ liệu về cuốn sách, những câu nói tâm đắc, những bài học để nhờ nó viết dàn ý. Sau khi có dàn ý thì viết thành bản nháp.
Mình sẽ trực tiếp sửa bản nháp, thêm những câu chuyện cá nhân & chỉnh sửa lại cho đúng với giọng văn của mình. Cuối cùng là đưa lại cho AI đọc & bắt nó đóng vai trò là một người phản biện để đánh giá lại bài viết.
Với nội dung về sách, cách kiểm tra cụ thể nhất là đối chiếu với cuốn sách và ghi chú của bạn. Với thông tin kỹ thuật, hãy tìm tài liệu chính thức từ những tổ chức uy tín. Những câu chưa xác minh được có thể đánh dấu để kiểm tra sau, thay vì cố viết cho bài trông có vẻ hoàn chỉnh.
Ứng dụng AI trong công việc: người làm một mình bắt đầu từ đâu?
Nếu bạn viết blog, làm nội dung hoặc đang xây dựng một công việc tự do, thử nghiệm đầu tiên có thể rất nhỏ.
Chẳng hạn, sau khi đọc một chương sách, bạn có vài đoạn ghi chú rời rạc. Hãy thử nhờ AI nhóm chúng theo chủ đề, chỉ ra chỗ lặp và đặt câu hỏi về những ý còn mơ hồ.
Từ đó, bạn chọn điều mình muốn nói rồi mới xây dàn ý. Khi có bản nháp, bạn có thể nhờ công cụ tìm câu dài, đoạn khó hiểu hoặc chỗ chuyển ý bị đột ngột.
Bạn sẽ cần tự kiểm tra & thử nghiệm nhiều lần để xem AI có giúp ích cho bạn trong những công đoạn đó hay không.
Nếu đang tìm hiểu một khái niệm mới, bạn có thể thử yêu cầu:
Hãy giải thích khái niệm này cho người mới bằng một ví dụ đời thường. Sau đó chỉ ra ví dụ ấy đơn giản hóa những điểm nào.
Phần sau của yêu cầu khá hữu ích. Một ví dụ dễ hiểu có thể giúp bạn bước đầu nắm được ý, nhưng cũng dễ khiến bạn tưởng mọi thứ chỉ đơn giản đến thế.
Còn với một kế hoạch công việc, bạn có thể đưa ra phương án dự kiến và nhờ AI tìm những giả định chưa được kiểm chứng. Hãy xem các phản hồi đó như câu hỏi để xem xét, rồi đối chiếu với hoàn cảnh thực tế của bạn.
Muốn câu trả lời hữu ích, hãy giao việc rõ hơn
“Hãy viết cho tôi một bài hay” là một yêu cầu khá khó xử. Hay với ai? Để làm gì? Người đọc đã biết những gì rồi?
Bạn có thể thử bằng cách cụ thể hơn, như bọn mình hay nói là hãy đưa cho AI một bối cảnh:
Tôi đang viết một bài giải thích AI cho người mới, chủ yếu là người làm công việc tự do. Hãy đề xuất dàn ý dễ hiểu, dùng ví dụ gần gũi với đời sống Việt Nam. Hạn chế thuật ngữ; chỉ dùng khi cần thiết và giải thích ngay bằng lời đơn giản. Không tự thêm những trải nghiệm cá nhân. Đánh dấu những nhận định cần nguồn trích dẫn.
Yêu cầu này cho biết mục tiêu, người đọc, cách trình bày và giới hạn cần giữ.
Không có gì bảo đảm câu trả lời đầu tiên sẽ vừa ý. Bạn vẫn cần đọc, chỉ ra chỗ chưa đúng và yêu cầu sửa. Có khi phải quay lại điều chỉnh cả câu hỏi ban đầu.
Bạn có thể giữ một thói quen đơn giản: trước khi gửi yêu cầu, viết rõ kết quả mình cần dùng vào đâu. Chỉ một câu ấy cũng giúp bạn nhận ra những thông tin còn thiếu.
Nếu có tài liệu đầu vào, hãy chọn phần cần thiết và xem lại dữ liệu riêng tư trước khi cung cấp. Không đưa mật khẩu vào yêu cầu. Thông tin nhận dạng khách hàng hay tài liệu nội bộ cần được xử lý theo quy định của bên liên quan.
Bắt đầu bằng một việc bạn có thể tự kiểm tra
Để tìm hiểu AI, bạn có thể chọn ngay một việc nhỏ phải làm đi làm lại hằng ngày: sắp xếp một trang ghi chú, sửa một email hoặc giải thích một khái niệm bạn đã biết sơ qua để dạy lại cho con.
So sánh hai bản trước và sau khi dùng AI. Đọc lại cả hai rồi xem: ý có bị thay đổi không, có thông tin nào được thêm vào không, bản mới có thực sự tốt hơn không?
Nếu phần sửa lại còn mất công hơn tự làm, hãy ghi nhận điều đó. Bạn có thể cần thay đổi yêu cầu, chọn việc khác hoặc đơn giản là tự làm phần ấy.
Sau vài lần thử như vậy, câu hỏi “AI là gì?” sẽ có thêm một phần trả lời rất cụ thể: nó giúp được gì trong công việc của bạn, thường vướng ở đâu và cần bạn kiểm tra những gì.
Bạn có thể bắt đầu từ một trang ghi chú đang để dở. Giao một việc nhỏ, xem kết quả, rồi quyết định bước tiếp theo.
