Chuyên gia Anthropic: Người dùng AI thông thái là người biết khi nào nên... dừng dùng AI

Theo tin từ IT ngày 9 tháng 9, tờ Business Insider hôm nay (ngày 9) đưa tin, công việc của Kristen Swanson, Trưởng bộ phận Nghiên cứu và Học tập về AI Literacy tại Anthropic, là giúp mọi người sử dụng AI hiệu quả hơn. Nhiều khi, điều cô dạy mọi người lại chính là: khi nào nên tự mình hoàn thành công việc. "Công việc của tôi là dạy mọi người cách sử dụng AI, nhưng gần như ít nhất một nửa thời gian, tôi lại đang khuyên mọi người khi nào không nên dùng AI."

Theo quan điểm của Swanson, những người thực sự giỏi sử dụng AI không phải là những người tìm đến AI ngay lập tức cho bất kỳ nhiệm vụ nào. Khả năng thực sự nằm ở việc biết đánh giá công việc nào phù hợp để giao cho AI.

Khi AI dần thâm nhập vào nhiều khâu công việc hơn, khả năng đánh giá này trở thành một kỹ năng nghề nghiệp ngày càng quan trọng. Mọi người không chỉ cần học cách sử dụng AI, mà còn phải biết khi nào AI có thể tiết kiệm thời gian, khi nào nó khiến khối lượng công việc tăng lên thay vì giảm đi, và những nhiệm vụ nào tốt nhất vẫn nên do con người tự thực hiện.

Swanson chỉ ra rằng, đôi khi việc kiểm tra nội dung do AI tạo ra còn tốn sức hơn cả việc tự mình hoàn thành nhiệm vụ, gánh nặng bổ sung này được gọi là "chi phí đánh giá" (judgment cost). Nếu giao đúng nhiệm vụ cho AI, thời gian bỏ ra để kiểm tra kết quả có thể là xứng đáng. Đối với những công việc mà bản thân vốn đã rất thành thạo, tình hình lại khác, việc đánh giá kết quả của AI có thể tiêu tốn chính khoảng thời gian mà bạn muốn tiết kiệm. "Đánh giá đúng nội dung do AI tạo ra là cấp độ tư duy cao nhất mà con người có thể thực hiện. Trên thực tế, việc này cực kỳ tiêu tốn năng lượng."

IT được biết từ báo cáo rằng, ngoài "chi phí đánh giá", những hạn chế về năng lực của bản thân AI cũng là lý do khiến một số công việc không phù hợp để giao phó. "Nếu bạn hỏi AI về một bài nghiên cứu rất chuyên biệt hoặc một nhà nghiên cứu ít tên tuổi, mà dữ liệu huấn luyện của nó không có nhiều thông tin về khía cạnh này, nó có thể tạo ra ảo giác (hallucination)."

Khi năng lực của AI không ngừng được nâng cao, ranh giới giữa việc gì nên giao cho AI và việc gì nên tự làm cũng sẽ thay đổi. Swanson cho biết, một nhiệm vụ hiện tại phù hợp để tự làm hơn, thì 6 tháng sau có thể sẽ phù hợp hơn để giao cho AI. Do đó, những người dùng AI trưởng thành sẽ định kỳ kiểm tra lại năng lực của AI.

Điều này giúp ngăn chặn cái gọi là "độ trễ nhận thức về năng lực" (capability awareness lag): người dùng vẫn giữ nhận thức về năng lực của AI dựa trên kinh nghiệm sử dụng trong quá khứ, ngay cả khi năng lực của mô hình đã tiếp tục được cải thiện, họ vẫn chỉ sử dụng theo vài cách quen thuộc.

Các mô hình mới có thể hoạt động tốt hơn ở một số nhiệm vụ nhất định, nhưng chưa chắc đã tốt hơn ở những nhiệm vụ khác. Swanson cho biết, việc kiểm tra lại các nhiệm vụ cũ có thể giúp người dùng "hiểu rõ hơn về những gì AI có thể làm được".

Theo quan điểm của Swanson, sử dụng AI thực sự thành thạo không phải là sử dụng càng nhiều câu lệnh (prompt), tính năng và công cụ AI càng tốt, mà là suy nghĩ thấu đáo về thời điểm nên sử dụng AI, cách thức sử dụng AI, cho đến khi những đánh giá này trở thành một thói quen tự nhiên. "Sử dụng AI nhiều hơn không phải lúc nào cũng tốt hơn. Sử dụng AI nhiều hơn cũng không nhất thiết có nghĩa là thực sự biết cách sử dụng AI."