Tuần trước, một người bạn làm marketing khoe với tôi bản kế hoạch chiến dịch cho một dự án cô vừa tạo cùng ChatGPT chỉ trong 20 phút. Bản kế hoạch khá đầy đủ: phân tích đối thủ, phân khúc khách hàng, chiến lược nội dung, tiến độ thực hiện, KPI đo lường. Mọi thứ đều được sắp xếp ngăn nắp trong bảng Excel, trông rất chuyên nghiệp.
"Nhờ AI mà mình tiết kiệm được mấy ngày làm việc!" cô chia sẻ phấn khích.
Tôi đọc lướt qua, rồi hỏi: "Vậy điều gì trong chiến dịch này khác biệt so với những gì đối thủ đang làm?"
Cô im lặng một chút, rồi lúng túng: "À... thực ra cũng khá giống nhau. Nhưng AI đã tổng hợp cho mình những cách làm tốt nhất trong ngành mà.
Đó chính là vấn đề tôi đang gặp ngày càng nhiều: AI giúp chúng ta làm việc nhanh hơn, nhưng liệu có giúp chúng ta tư duy sâu hơn?
AI như "máy trả lời" hay trở thành "cộng sự", điều đó phụ thuộc vào cách tư duy của bạn. Ảnh: CC
Qua ba năm quan sát cách bản thân và người khác làm việc với AI, tôi nhận thấy có một khoảng trống trong việc xác định "chất lượng tư duy" của một người khi thực hiện một công việc tri thức. Các hệ phân loại [taxonomy] hiện có như DIKW thì tập trung vào chất lượng của thông tin, còn thang Bloom thì thiên về phân loại thao tác tư duy. Do đó, trong quá trình làm luận án tiến sĩ về vận dụng Generative AI trong giáo dục, tôi phát triển một hệ phân loại mới gọi là CAIF nhằm cung cấp một công cụ mang tính "chẩn đoán", giúp người học lẫn người dạy có thể nhận diện chính xác mình đang tư duy với chất lượng và chiều sâu ở mức độ nào, từ đó có chủ ý cải thiện.
Khung CAIF - viết tắt của các từ Collection [Tập hợp], Arrangement [Tổ hợp], Integration [Tổng hợp], và Fusion [Dung hợp] - gồm bốn tầng:
Tầng thứ nhất - Tập hợp: Gom góp thông tin về một chỗ mà không thiết lập mối liên kết. Giống như xếp nhiều cuốn sách thành chồng trên bàn - có nhiều thông tin nhưng chúng vẫn riêng lẻ. Phần lớn các bài viết là kết quả của một prompt và thao tác copy-paste dừng lại ở đây.
Tầng thứ hai - Tổ hợp: Sắp xếp thông tin theo trật tự thời gian, logic, chủ đề. Bản kế hoạch của bạn tôi nằm ở tầng này - có cấu trúc rõ ràng, nhưng các phần vẫn đứng cạnh nhau như những người lạ trong thang máy, chưa thật sự "đối thoại" với nhau.
Tầng thứ ba - Tổng hợp: Các ý tưởng được liên kết, tạo thành một luồng tư tưởng xuyên suốt. Thay vì chỉ liệt kê "ba chiến lược content", bạn phân tích tại sao chiến lược A phù hợp với bối cảnh công ty còn chiến lược B không và đưa ra được quyết định chiến lược. Các ý tưởng bắt đầu "nói chuyện" với nhau, tạo thành tổng thể lớn hơn tổng các phần.
Tầng thứ tư - Dung hợp: Tôi cho rằng đây là tầng ít được chạm tới nhất. Thông tin không còn tách biệt với bạn - nó được "nung chảy" bởi kinh nghiệm sống, mối quan tâm chân thật, và câu hỏi cháy bỏng của chính bạn, rồi đông đặc thành "hợp kim tri thức" mới. Qua bước dung hợp, bạn tạo ra dấu ấn riêng của mình.
Chất xúc tác để "nung chảy" tri thức
Tôi nhận thấy đa số chúng ta - kể cả những người tự tin "biết dùng AI" - đang dừng ở tầng Tập hợp hoặc Tổ hợp. Thậm chí, AI còn khiến chúng ta dễ thỏa mãn hơn với hai tầng này.
Tại sao? Vì hai tầng đầu quá dễ và quá nhanh. ChatGPT cho bạn một bài viết đầy đủ trong 30 giây. Claude soạn kế hoạch chi tiết chỉ qua một vài lệnh. Gemini tổng hợp báo cáo thị trường có dẫn nguồn trong vài phút. Kết quả trông "đủ tốt" - đầy đủ thông tin, có cấu trúc rõ ràng, thậm chí còn có dữ liệu và tri kiến từ nhiều nguồn.
Chúng ta dừng lại, không phải vì không thể đi xa hơn, mà vì không nhận ra mình đang dừng quá sớm.
Lương Dũng Nhân
Chúng ta nhận lấy, hài lòng, và dừng lại, không phải vì không thể đi xa hơn, mà vì không nhận ra mình đang dừng quá sớm.
Vấn đề là, tầng Tập hợp và Tổ hợp chính là những gì AI làm xuất sắc. Nếu chỉ dừng ở đó, chúng ta đang ủy thác cho AI tư duy hộ mình. Chúng ta trở thành những "người vận hành AI" hiệu quả, nhưng mất dần khả năng tư duy sáng tạo độc bản - thứ làm nên giá trị riêng có của con người.
Hai tầng sau - Tổng hợp và Dung hợp - mới là nơi con người không thể bị thay thế. Đó là nơi diễn ra sự chuyển hóa: từ thông tin thành hiểu biết, từ hiểu biết thành trí tuệ, từ trí tuệ thành sáng tạo mang dấu ấn cá nhân.
Vậy làm sao để không bị AI "ru ngủ" ở hai tầng đầu? Tôi thấy rằng cần ba bước có chủ đích:
Bước một - Tự nhìn vào trong: Trước khi mở ChatGPT hay bất kỳ AI nào khác, dành 10 phút tự hỏi: Tôi thực sự quan tâm đến điều gì trong vấn đề này? Câu hỏi nào đang cháy bỏng? Kinh nghiệm nào của tôi liên quan đến vấn đề? Bước này cung cấp "nhiệt độ" cần thiết để nung chảy tri thức. Không có nhiệt độ này, thông tin sẽ mãi chỉ là thông tin được sắp xếp ngăn nắp.
Bước hai - Đồng kiến tạo: Làm việc với AI như "cộng sự tư duy", không phải "máy trả lời". Hãy cùng AI khám phá các góc nhìn khác biệt rồi tiếp tục đối thoại, thử nghiệm, lựa chọn.
Bước ba - Nghiền ngẫm và chuyển hóa: Sau khi có bản thảo từ AI, đừng vội dùng. Hãy đọc lại với tâm thế phản biện: "Điều gì phù hợp với kinh nghiệm của tôi? Điều gì tôi muốn thách thức?" Hãy dành thời gian và tâm huyết để viết lại bằng ngôn từ của chính mình - không phải để "che giấu dấu vết AI", mà để thực sự thấu tỏ ý tưởng. Khi bạn phải diễn đạt lại, bạn buộc phải tư duy sâu hơn, và đưa tri kiến cá nhân của mình vào.
Ba bước này không tự động xảy ra. Chúng đòi hỏi thời gian, công sức, và sự tỉnh thức. Nhưng chúng cũng là điều duy nhất đưa bạn từ tầng Tổ hợp đến Dung hợp - từ "dùng AI" đến "tư duy cùng AI".
AI ngày càng thông minh, nhanh, tiện lợi. Nhưng AI sẽ không bao giờ có được điều chỉ bạn mới có: câu chuyện của bạn, kinh nghiệm của bạn, mối quan tâm chân thật của bạn, và khả năng chuyển hóa thông tin thành trí tuệ mang dấu ấn riêng.
Bởi vậy lần tới khi bạn mở ChatGPT, Claude hay bất kỳ công cụ AI nào, hãy dừng lại một chút và tự hỏi: Điều gì trong vấn đề này khiến tôi thực sự quan tâm? Câu hỏi nào đang chờ tôi đặt ra để bắt đầu quá trình "nung chảy tri thức"?
Lương Dũng Nhân - Theo Tia Sáng
