Lưu ý của biên tập viên: Bài viết này chủ yếu thảo luận về cách sử dụng AI hiệu quả thông qua “những mẹo hay” và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc làm việc với AI trong công việc thực tế. Bài viết được tổng hợp từ.
Khi đọc một bài báo mới về các bác sĩ sử dụng GPT-4 để chẩn đoán bệnh, tôi phát hiện ra một vấn đề chung với AI. Bài viết xác nhận kết quả của nhiều nghiên cứu tương tự: Các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến cho thấy khả năng chẩn đoán đáng ngạc nhiên, ngay cả khi các mô hình này không được thiết kế dành riêng cho y học. Bạn có thể nghĩ rằng khả năng AI này có thể giúp các bác sĩ nâng cao độ chính xác của chẩn đoán. Tuy nhiên, thực tế là các bác sĩ sử dụng AI hoạt động không tốt hơn các bác sĩ không sử dụng AI – và không nhóm bác sĩ nào hoạt động tốt hơn những người chỉ sử dụng ChatGPT. Tại sao các bác sĩ không thể hưởng lợi từ sự trợ giúp của AI?
Lời khuyên bắt đầu sử dụng trí tuệ nhân tạo
Một lý do là hiệu ứng loại trừ thuật toán. Chúng ta thường không muốn chấp nhận lời khuyên của máy móc trái ngược với phán đoán của chính chúng ta, điều này khiến các bác sĩ có xu hướng bác bỏ kết luận của AI ngay cả khi phán đoán của nó là chính xác. Một lý do khác liên quan chặt chẽ đến việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn. Đối với những người không quen sử dụng các công cụ này, hệ thống AI có thể khó điều hướng, khiến họ không thể tận dụng tối đa các đề xuất của AI.
Như một báo cáo của New York Times trên tờ báo đã viết: “Họ coi [AI] giống như một công cụ tìm kiếm cho các câu hỏi trực tiếp: ‘Xơ gan có phải là yếu tố nguy cơ gây ung thư không? Các chẩn đoán có thể xảy ra đối với chứng đau mắt là gì?’ nhận ra rằng họ có thể sao chép và dán toàn bộ lịch sử y tế của mình trực tiếp vào một chatbot và yêu cầu nó đưa ra câu trả lời toàn diện cho một câu hỏi.’ Trong mọi lớp học mà tôi dạy hoặc tổ chức mà tôi nói chuyện, hầu hết mọi người đều đã thử sử dụng AI nhưng thường không biết cách sử dụng nó. Vì tình thế khó xử này, họ đã không đầu tư đủ thời gian (10 giờ) để thực sự hiểu AI làm gì.
Có rất nhiều trở ngại: Mọi người coi AI như Google và đặt những câu hỏi thực tế cho nó. Nhưng AI không phải là Google và không thể đưa ra câu trả lời nhất quán hoặc thậm chí đáng tin cậy. Một số người yêu cầu AI viết bài cho họ nhưng lại phàn nàn rằng nội dung tạo ra quá tầm thường. Những người khác chỉ đơn giản là không biết bắt đầu từ đâu và cảm thấy bất lực trước con trỏ nhấp nháy. Điểm mấu chốt là họ không thể nhắc nhở AI một cách hiệu quả.
Câu trả lời chung cho những câu hỏi này là mọi người nên học “kỹ thuật gợi ý” —khoa học phức tạp (hay giống như một nghệ thuật hơn) để khiến AI hoạt động như dự định. Tuy nhiên, đối với hầu hết mọi người, việc bắt đầu theo cách này không phải là lý tưởng. Thứ nhất, cấu trúc gợi ý phức tạp có thể gây khó khăn và hạn chế. Đặc biệt là vì bạn không cần phải là chuyên gia AI hay thậm chí biết lập trình hay máy tính để trở thành chuyên gia sử dụng AI. Có thể khó khăn khi đề xuất bắt đầu với những kỹ năng phức tạp. Thứ hai, khái niệm “kỹ thuật gợi ý” ngụ ý rằng có một phương pháp khoa học rõ ràng để khiến AI hoạt động như bạn mong đợi. Nhưng trên thực tế, các nhà nghiên cứu vẫn đang tranh luận về những nguyên tắc cơ bản nhất về điều gì tạo nên một lời nhắc hay. Điều này là do AI có những điểm không nhất quán và đặc thù thường tạo ra các kết quả khác nhau giữa các mô hình khác nhau. Ví dụ, họ rất nhạy cảm với những thay đổi tinh tế trong khoảng cách hoặc định dạng; họ cư xử chính xác hơn khi bạn yêu cầu họ “xem lại câu hỏi”; họ dường như phản ứng tốt hơn với giọng điệu lịch sự (nhưng không quá lịch sự); tháng, họ cũng có thể cư xử lười biếng, có lẽ vì họ đã “học” được khái niệm nghỉ đông. Ngoài ra, do các mô hình lớn hơn không còn nhạy cảm với những thay đổi trong công nghệ nhắc nhở như các AI trước đây và các công nghệ mới có thể tối ưu hóa lời nhắc, nên nhu cầu đào tạo chính thức về AI có thể ngày càng ít đi.
Vì vậy, mặc dù bạn có thể tìm hiểu chi tiết về kỹ thuật gợi ý và hiểu các nguyên tắc cơ bản về cách hoạt động của các mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng đối với hầu hết mọi người, đây không phải là điểm khởi đầu cần thiết. Bạn chỉ cần dành thời gian sử dụng AI và hiểu những công dụng thực tế của nó trong lĩnh vực chuyên môn của mình. Hơn hết, phải mất khoảng 10 giờ để tương tác với hệ thống AI tiên tiến. Chìa khóa để làm được điều này là trở thành một “người nhắc nhở đủ tốt” để vượt qua những trở ngại cản trở nhiều người dùng AI. Có hai cách chính để bắt đầu: “nhắc nhở nhiệm vụ đủ tốt” và “nhắc nhở tư duy đủ tốt”.
Lời nhắc nhiệm vụ đủ tốt
Sử dụng AI để hoàn thành nhiệm vụ là một trong những cách thiết thực nhất. Trong cuốn sách của mình, tôi nói về việc đưa AI tham gia vào công việc và thử nó trong tất cả các nhiệm vụ công việc để xem nó hoạt động như thế nào. Tôi vẫn nghĩ rằng đó là điều đúng đắn ngay từ đầu. Lời khuyên thông thường là sử dụng AI như một thực tập sinh. Tuy nhiên, bây giờ nhìn lại, tôi nghĩ phép ẩn dụ này thường dẫn đến việc con người sử dụng AI theo những cách rất hạn chế. Thành thật mà nói, bất kỳ mô hình tiên tiến nào gần đây (như Claude 3.5, ChatGPT-4o, Grok 2, Llama 3.1 hoặc Gemini Pro 1.5) đều có thể tốt hơn bất kỳ thực tập sinh nào bạn có thể thuê, nhưng nó cũng kỳ lạ hơn.
Thôi nào, tôi gợi ý một phép so sánh mới: hãy coi AI như một đồng nghiệp mới với sự kiên nhẫn vô hạn, ngoại trừ việc người đồng nghiệp mới này có trí nhớ kém. Mỗi khi bạn bắt đầu một cuộc trò chuyện mới, nó sẽ quên tất cả những gì bạn đã nói với nó trước đó. được những người khác đánh giá cao nhưng khả năng thực sự của họ vẫn chưa rõ ràng. Ý tôi là, hãy thực sự tương tác với AI như thể nó là một đồng nghiệp. Hai khía cạnh của sự tương tự này tương tự như khi làm việc với con người (người mới và đồng nghiệp), trong khi hai khía cạnh khác lại rất khác nhau (sự hay quên và sự kiên nhẫn vô hạn). Chúng ta nên bắt đầu từ nơi AI gần giống con người nhất, vì đây chính là chìa khóa dẫn đến “gợi ý đủ hay”.
Vì AI là đồng nghiệp của bạn nên bạn cần hợp tác với nó thay vì chỉ ra lệnh cho nó; đồng thời, bạn cũng cần hiểu điểm mạnh và điểm yếu của nó. Trước tiên, hãy bắt đầu với lĩnh vực bạn quen thuộc để có thể nhanh chóng khám phá giới hạn khả năng của nó. Vì đã rất quen thuộc với lĩnh vực này nên bạn có thể nhanh chóng đánh giá xem câu trả lời của AI là đúng hay sai. Bạn cần chuẩn bị tinh thần vì AI có thể đưa ra những câu trả lời tưởng chừng như hợp lý nhưng thực chất lại sai. Nhưng đừng để những “ảo tưởng” này làm bạn sợ hãi khi cố gắng. Mặc dù “ảo giác” có thể là điều không thể tránh khỏi, nhưng theo thời gian, bạn sẽ biết chúng quan trọng ở đâu và không quan trọng ở đâu. Bằng cách cho phép AI “mắc lỗi”, tỷ lệ mắc ảo giác có thể giảm đi một cách hiệu quả. Ví dụ: bạn có thể nói với AI: “Nếu bạn không chắc chắn hoặc thiếu thông tin cần thiết, vui lòng trả lời ‘Tôi không có đủ thông tin để trả lời câu hỏi này'”. Phương pháp này có hiệu quả rõ ràng.
Vì AI còn mới nên bạn cần phải hiểu rõ nhu cầu của mình. Ví dụ, đừng chỉ yêu cầu viết báo cáo về ưu và nhược điểm của việc học từ xa mà hãy nêu cụ thể: “Viết báo cáo về ưu và nhược điểm của việc học từ xa tại một trường đại học ở Trung Tây, với mục tiêu thuyết phục hiệu trưởng trường kinh doanh tài trợ cho một dự án đào tạo từ xa mới.” Các cách khác để giúp AI làm rõ nhiệm vụ của nó bao gồm cung cấp các ví dụ về phản hồi tốt và xấu (được gọi là lời nhắc ngắn gọn) và giải thích từng bước những gì bạn hy vọng. để hoàn thành. Bạn cũng có thể cung cấp phản hồi cho AI giống như bất kỳ ai khác, yêu cầu nó cải tiến hoặc đơn giản là để nó đặt câu hỏi cho bạn để hiểu những lĩnh vực chưa rõ ràng. Làm việc với AI là một cuộc trò chuyện, không phải chỉ thị một chiều.
Tiếp theo, hãy nói về những khía cạnh ít giống con người hơn của AI, chẳng hạn như tính hay quên của nó — mỗi cuộc trò chuyện mới sẽ xóa đi sự hiểu biết của AI về tình huống cụ thể của bạn. Vì vậy, bạn cần cung cấp thông tin cơ bản. Thông tin cơ bản có thể là một vai trò hoặc danh tính (chẳng hạn như đóng vai một nhà tiếp thị), nhưng những vai trò này cần được sử dụng một cách thận trọng. Bởi vì mặc dù các cá tính có thể giúp AI hiểu được lý lịch của bạn nhưng đó không phải là thuốc chữa bách bệnh (nó không thực sự biến AI thành nhà tiếp thị) và đôi khi việc cấp cho AI một cá tính thậm chí có thể làm giảm độ chính xác. Bạn có thể thử sử dụng các ký tự, nhưng nếu chúng không hoạt động thì đừng sử dụng chúng. Bạn cũng có thể cung cấp trực tiếp tất cả thông tin liên quan, chẳng hạn như toàn bộ tài liệu, hướng dẫn sử dụng và thậm chí cả nội dung của cuộc trò chuyện trước đó, điều này thường rất hữu ích. Nhưng hãy chú ý đến dung lượng bộ nhớ của AI, tức là cửa sổ ngữ cảnh có hạn.
Cuối cùng, hãy nói về sự kiên nhẫn vô hạn của AI, một trong những đặc điểm phi nhân tính nhất của nó. Trên thực tế, điều khó hiểu nhất về AI là nó sẽ không bao giờ nổi giận với bạn. Bạn có thể tiếp tục đưa ra yêu cầu, tiếp tục thực hiện các thay đổi và nó sẽ tiếp tục phản hồi cho bạn. Đặc điểm này mang đến một khả năng mới cho đời sống trí tuệ – sự phong phú. Bạn không cần phải ngại yêu cầu quá nhiều, chẳng hạn như bạn có thể yêu cầu nó cung cấp ba email với tông màu khác nhau cùng lúc để truyền cảm hứng. Bạn không cần chỉ yêu cầu một câu, bạn có thể yêu cầu 15 cách diễn đạt khác nhau để phá vỡ nút thắt trong bài viết của mình. Thay vì chỉ nghĩ ra 5 ý tưởng, hãy yêu cầu nó nghĩ ra 30 ý tưởng. Trên thực tế, nghiên cứu của chúng tôi cho thấy GPT-4 có thể tạo ra hàng nghìn ý tưởng không lặp lại trong một khoảng thời gian ngắn. Công việc của bạn là thúc đẩy sự đa dạng hóa (“Hãy cho tôi một ý tưởng lạ hơn 80% so với ý tưởng ban đầu”), tổ chức lại (“Kết hợp các ý tưởng 12 và 16”) và mở rộng (“cho tôi thêm ý tưởng như ý tưởng 12”) và chọn cái bạn thích.
Mẹo suy nghĩ đủ tốt
Ngoài việc nhận được kết quả công việc từ AI, bạn cũng có thể muốn nhận được lời khuyên, tìm một đối tác cùng tư duy hoặc đơn giản là có ai đó để trò chuyện. Mọi người làm điều này vì những lý do khác nhau. Ngay cả khi lời khuyên của AI không phải lúc nào cũng hữu ích, bạn có thể coi nó như một “con vịt cao su” – một ý tưởng phổ biến trong lập trình máy tính khi bạn nhìn một con vịt cao su trên bàn khi giải thích một vấn đề, bằng cách tự nói chuyện với chính mình. bạn sẽ làm rõ vấn đề. Ví dụ, tôi từng liên lạc với một nhà vật lý lượng tử và anh ấy nói rằng AI rất hữu ích cho nghiên cứu vật lý của anh ấy. Khi tôi hỏi liệu AI có phải là một nhà vật lý giỏi hay không, anh ấy nói không, nhưng sự tò mò của AI sẽ thúc đẩy anh ấy suy nghĩ sâu sắc hơn về ý tưởng của mình. Đây là hiện thân của hiệu ứng “vịt cao su”. Tuy nhiên, AI thực sự có thể cung cấp một số hướng dẫn hữu ích. Ví dụ: nếu bạn có khả năng thực thi, AI có thể đưa ra lời khuyên hữu ích về chiến lược hoặc kinh doanh. Ngoài ra, dựa trên các thử nghiệm được kiểm soát, các cuộc trò chuyện với AI dường như làm giảm cảm giác cô đơn, nhưng chúng ta vẫn chưa biết những tác động và rủi ro khác nhau của việc sử dụng AI để trị liệu hoặc đồng hành, vì vậy nên thận trọng.
Nếu bạn muốn coi AI như một đối tác tư duy, điều quan trọng là cuộc trò chuyện phải diễn ra tự nhiên. Chỉ cần nói chuyện với nó. Hầu hết mọi người thấy dễ dàng nhất khi trò chuyện bằng giọng nói qua điện thoại di động. Mô hình giọng nói tốt nhất hiện nay là GPT-4o, có thể truy cập được thông qua ChatGPT hoặc Copilotapp. Mẫu giọng nói của Google Gemini hơi kém hơn một chút nhưng nó vẫn hoạt động. Chế độ giọng nói cho các kiểu máy khác cũng sắp ra mắt.
Đừng phức tạp
Cách hiệu quả nhất để hiểu AI là sử dụng nó. Mọi người có thể nhanh chóng từ bỏ AI vì ảo giác sớm (nghĩ rằng AI chưa đủ tốt) hoặc cảm giác khó chịu về mặt hiện hữu (nghĩ rằng AI quá tốt), nhưng nhiều phản ứng ban đầu đó sẽ dịu đi theo thời gian . Mục tiêu của bạn rất đơn giản: dành 10 giờ sử dụng AI để thực hiện các nhiệm vụ thực sự phù hợp. Sau đó, bạn sẽ tự nhiên hiểu cách AI có thể được tích hợp vào công việc và cuộc sống của bạn. Bạn sẽ dần dần phát triển trực giác về các tín hiệu hiệu quả và hiểu rõ hơn về tiềm năng của AI. Đừng phấn đấu để đạt được sự hoàn hảo – chỉ cần bắt đầu từ đâu đó và học hỏi khi bạn thực hiện.
Xem thêm: Khi nào bạn nên sử dụng AI và khi nào không nên sử dụng nó?
