- AI đóng vai trò hạ thấp rào cản gia nhập trên đường cong học tập cho người mới bắt đầu và người ở mức trung cấp, đồng thời có thể cung cấp hỗ trợ tùy biến phù hợp với trình độ của từng cá nhân
- Việc đạt tới mức độ thành thạo của chuyên gia vẫn rất khó, và AI vẫn có giới hạn trong các chủ đề chuyên sâu hoặc các lĩnh vực còn nhiều tranh luận
- Nếu chỉ dùng AI như một công cụ trả lời đơn thuần, có thể phát sinh tác dụng phụ là dừng lại ở giới hạn của AI mà không có tăng trưởng thực chất
- Ảnh hưởng của AI xuất hiện khác nhau ở nhiều lĩnh vực như lập trình, sáng tạo, sử dụng ứng dụng hằng ngày, và đặc biệt ở những lĩnh vực nơi các ý tưởng mới và tính đổi mới là quan trọng thì sức lan tỏa của AI còn hạn chế
- AI đã nâng đường sàn của sự thay đổi, nhưng không tạo ra biến chuyển lớn trong mọi lĩnh vực; giá trị ứng dụng của nó được đánh giá khác nhau tùy theo nhu cầu và bối cảnh của mỗi người
Tóm tắt: Đường cong học tập đã thay đổi vì AI
- Trước khi AI xuất hiện, mỗi tài liệu học tập thường được tạo ra cho một đối tượng cụ thể, nên tồn tại hạn chế là không phản ánh đúng nền tảng kiến thức của người học
- Ví dụ, rất thường gặp các vấn đề như học một chủ đề mới bằng cách nối từ lĩnh vực quen thuộc, không biết thậm chí có tồn tại kiến thức tiên quyết cần thiết, hoặc không tìm được tài liệu phù hợp ở giai đoạn trung cấp
- Trước đây, việc nhận hỗ trợ tùy biến trong quá trình tiếp thu kỹ năng là rất khó
- AI làm thay đổi đường cong học tập bằng cách trực tiếp trả lời câu hỏi theo đúng mức độ hiểu của từng người học hoặc thay họ thực hiện các công việc lặp đi lặp lại
- Với trải nghiệm học tập dựa trên AI, giờ đây ở bất kỳ trình độ nào AI cũng có thể trở thành điểm khởi đầu, tạo ra sự thay đổi là chính "sàn" (mức tối thiểu) cũng được nâng lên
Giới hạn ở cấp độ thành thạo bậc thầy
- Các chuyên gia trong từng lĩnh vực có góc nhìn phê phán về hiệu quả thực sự của AI
- Thông tin do AI cung cấp có thế mạnh ở các nội dung phổ biến và cơ bản, nhưng với kiến thức chuyên sâu/chuyên môn hoặc các chủ đề gây tranh luận thì giới hạn là rất rõ
- Dữ liệu huấn luyện của AI càng mạnh khi nội dung mang tính khái quát và phổ biến nhiều hơn, nhưng với tri thức khó, tiên tiến thì thường thiếu dữ liệu huấn luyện hoặc có nhiều thông tin mâu thuẫn, nên rất khó cung cấp câu trả lời chính xác và có chiều sâu
Tác dụng phụ của việc học bằng AI: gian lận
- Những tính năng như OpenAI Study Mode, vốn cho phép yêu cầu ngay đáp án, có thể khiến trạng thái chững lại trong học tập (plateau) của người dùng trầm trọng hơn
- Những người chỉ xem câu trả lời của AI như một phương tiện đơn thuần sẽ bị giới hạn ở chỗ không thể phát triển hơn nữa
- Về dài hạn, cách làm này bất lợi cho tăng trưởng lâu dài
Tác động thực tế của đường cong học tập đã thay đổi
- Thay đổi công nghệ kéo theo sự thay đổi của cả hệ sinh thái
- Mức độ ảnh hưởng của AI khác nhau tùy theo mức độ mastery (thành thạo) cao đến đâu mà sản phẩm hoặc kết quả đầu ra đòi hỏi
-
Phát triển phần mềm: tin tốt cho quản lý, nhưng bị giới hạn với codebase quy mô lớn
- Các quản lý kỹ thuật vốn có hiểu biết về nguyên lý và khả năng đánh giá chất lượng, nhưng gặp khó trong việc tạo ứng dụng do thiếu kinh nghiệm với một framework cụ thể
- Nhờ công cụ AI, ngày càng nhiều trường hợp học rất nhanh từ nền tảng cơ bản và tận dụng kinh nghiệm sẵn có để nhanh chóng hoàn thiện một ứng dụng hoạt động được
- Ngược lại, trong các codebase lớn và phức tạp thì giới hạn hỗ trợ của AI là rất rõ ràng
- Do thiếu hiểu biết về bối cảnh của hệ thống hiện có hoặc các yêu cầu riêng biệt, AI không giúp ích nhiều cho công việc thực tế
-
Lĩnh vực sáng tạo: cạnh tranh khốc liệt nên tác động còn hạn chế
- Trong các lĩnh vực sáng tạo, mức độ cạnh tranh cực cao và tính độc đáo mới mẻ là yếu tố quan trọng
- Dù AI có thể giúp tạo ảnh dễ dàng, rào cản gia nhập cốt lõi của thành công sáng tạo thực sự là "sự mới mẻ" vẫn không hề được hạ thấp
- Vì con người dễ nhận ra sự phái sinh và bắt chước, nên sau các làn sóng thịnh hành ngắn hạn, sự quan tâm thường nhanh chóng lắng xuống
- Có những ví dụ bùng lên nhất thời như trào lưu avatar phong cách Studio Ghibli, nhưng xét về vị thế văn hóa hay mức độ đại chúng thì ảnh hưởng của AI vẫn rất nhỏ
-
Mảng ứng dụng sẵn có: tác động tối thiểu
- Email, đặt đồ ăn và các tác vụ tương tự vốn đã có những ứng dụng chuyên biệt được xây dựng rất tốt
- Dù có tính năng tóm tắt bằng AI, việc lọc spam đã được tự động hóa từ trước, còn email quan trọng thì tự mình kiểm tra vẫn đáng tin hơn
- Với đặt đồ ăn cũng vậy, đã có UX được thiết kế rất tỉ mỉ, nên AI khó tạo ra thay đổi hiệu quả hơn
Độ chênh trong việc áp dụng AI và tương lai
- AI đã nâng mặt sàn của lao động tri thức, nhưng không tác động giống nhau đến tất cả mọi người
- Tùy theo trình độ kỹ năng, vai trò và môi trường của mỗi người mà mức độ cảm nhận hiệu quả của AI chênh lệch rất lớn
- Một số người trải nghiệm đổi mới nhờ AI, nhưng những người khác không cảm nhận được hiệu quả, hoặc trái lại còn thấy khủng hoảng và bối rối
- AI vẫn chưa thể trở thành thứ "không thể thay thế" trong mọi cách làm và mọi lĩnh vực, nhưng đó là một công nghệ mạnh mẽ với tiềm năng đáng để thử nghiệm
- Nếu với riêng bạn AI có vẻ không mang nhiều ý nghĩa, thì điều đó chỉ có nghĩa là trong hoàn cảnh của bạn, thay đổi thực chất không lớn
2 bình luận
Ý kiến Hacker News
Bài blog có nhiều biểu đồ nên trông có vẻ khách quan và chặt chẽ, nhưng nhấn mạnh rằng thực chất chỉ là cảm tính và suy đoán. Các nghiên cứu thực chứng gần đây lại cho thấy AI đang làm trầm trọng thêm bất bình đẳng. Có thể xem nội dung liên quan trong biểu đồ của The Economist và bài viết
Đương nhiên là tôi nghĩ AI làm sâu sắc thêm bất bình đẳng. AI tự động hóa các nấc thấp trong chiếc thang mà con người leo lên để tích lũy kinh nghiệm, nên không còn tạo điểm tựa cho những người sẽ trở thành chuyên gia trong tương lai, mà là công nghệ để những người vốn đã ở trên đỉnh đầu tư vào và kéo chiếc thang đó lên nhanh hơn
Biểu đồ đưa ra những giả định quá lớn, và có cảm giác chúng chỉ được hậu thuẫn trong đầu của những người cuồng AI. Đặc biệt phần về "side project" được xử lý khá mơ hồ, và tôi nghĩ AI vẫn chưa đủ để nhận đầu vào từ người mới rồi tạo ra kết quả "đủ ổn"
Tôi phần nào đồng ý với luận điểm của bài viết. Nó ngụy trang như thể đang khoác áo blouse phòng thí nghiệm của nhà khoa học, nhưng thực ra chỉ thể hiện góc nhìn mang tính tương quan về cách họ nhìn thế giới. Dù vậy, nếu trên biểu đồ ghi rõ đó là "giả thuyết", hoặc nhấn mạnh tính giả định bằng các cách trực quan như dùng đường gợn sóng ở cuối trục, thì tôi nghĩ nó vẫn có giá trị như một phương tiện truyền đạt. Việc giả định có hiện tượng đường cong bị phẳng ra (trình độ thành thạo bị chững lại) cũng chưa thể chắc chắn. Tôi còn cho rằng tác giả viết với thiện chí hơn cả các liên kết từ giới kinh tế học. Theo tôi, lý tưởng nhất là mọi người bộc lộ ý kiến một cách thành thật, và nếu có dữ liệu thì trình bày luôn cả phần kiểm chứng giả thuyết
Biểu đồ có nhắc đến 4 nghiên cứu cho thấy bất bình đẳng tăng và 6 nghiên cứu cho thấy bất bình đẳng giảm
Từ góc nhìn của một nhà toán học đã nghỉ hưu, tôi bắt đầu mê AI trong năm 2025 và đang dùng gói Claude Max để sử dụng Claude Code Opus 4 không giới hạn. Khi review một codebase legacy khổng lồ bằng các phiên song song thì đôi lúc vẫn chạm giới hạn sử dụng. Trong một thời gian dài tôi né tránh mọi trao đổi về AI, nhưng gần đây thấy trên HN có những thảo luận thú vị nên lại quan tâm. Theo ý tôi, những người có đặc điểm thần kinh đa dạng (neurodivergent) thành công hơn trong việc dùng AI, vì AI là một cỗ máy liên tưởng khổng lồ. Tôi học chuyên ngành đại số tuyến tính nên cấu trúc liên tưởng của AI rất hợp với cách suy nghĩ khác thường của tôi. Cuối cùng, AI mang lại hiệu ứng nâng trần chứ không phải nâng sàn
Đây là góc nhìn tương tự với bài trình bày gần đây của Andrew Ng về startup AI. Lời khuyên mới ông ấy đưa ra cho các nhà sáng lập hiện nay là khi pivot thì hãy bỏ prototype đi và làm lại từ đầu. Điều này cũng liên quan tới nội dung bài viết. Phát triển prototype có thể được cải thiện tới 10 lần, nhưng codebase hiện có thì chỉ cải thiện khoảng 30~50%. Sự thay đổi này giống với phép ẩn dụ "pet vs cattle" khi chuyển từ VM sang container trước đây. Có thể chúng ta đang bước vào thời đại phải đối xử với codebase như "cattle" để tối ưu hiệu quả, thay vì như những "pet" được nâng niu chăm chút. Có thể tham khảo đoạn 10:30 trong video liên quan
Theo tôi, phép ẩn dụ "pet vs cattle" quá tập trung vào code và dễ bỏ qua rằng giá trị thật sự nằm trong đầu của lập trình viên. AI có thể giúp quản lý code, nhưng giá trị thực nằm ở sự thấu hiểu và mô hình tinh thần của lập trình viên
Điểm hay đấy, nhưng tôi nghe cách gọi "cattle" nhiều hơn là "livestock". Không biết có phải khác biệt vùng miền không
Cảm ơn vì đã nhắc tới phép ẩn dụ này. Có vẻ từ nay chúng ta sẽ cần đối xử với mã sinh ra bởi AI giống như hạ tầng cloud quy mô lớn. Với legacy code đã dùng lâu năm thì có thể ít áp dụng hơn. Không biết bạn đã từng viết blog tổng hợp những insight này chưa; tôi có tìm stillpointlab.com và Twitter @stillpointlab nhưng không thấy nhiều tài liệu
Tôi thấy phép ẩn dụ "pet vs cattle" hợp hơn nhiều so với tranh luận "nghệ nhân vs người làm ẩu". Dùng LLM không làm giảm giá trị của sản phẩm đầu ra, mà là chuyển từ sự gắn bó cảm tính với code sang cách nhìn thực dụng hơn
Vẫn còn khá nhiều việc LLM chưa làm được. Ví dụ khi chơi cờ vua cùng nó, sau khoảng 5~10 nước thì nó bắt đầu đi những nước không hợp lệ, và trong trường hợp tốt nhất thì khoảng 18 nước là giới hạn. Nó cũng không sửa các nước đi sai của đối phương, nên có thể dẫn tới học sai. Cuối cùng, vì nó thực sự không thể mô hình hóa các vấn đề phức tạp, nên việc người dùng nhận ra cần hỏi gì là cực kỳ quan trọng. LLM có thể giải thích cách quân mã di chuyển hay vài khai cuộc nổi tiếng, nhưng không thể theo đúng toàn bộ biên bản ván cờ hoặc cho biết nước đi tốt nhất ở trạng thái bàn cờ hiện tại. Nhiều người dùng có lẽ không biết câu trả lời có thể sai đến mức nào, và dễ tin nguyên xi những câu trả lời được nói ra đầy tự tin. Nhìn bề ngoài có vẻ vững chắc, nhưng thực ra giống như đang đi trên một khe nứt băng bị che khuất
Tôi không nghĩ việc LLM chơi cờ kém là vấn đề lớn. Các mô hình chuyên cho cờ vua có thể đạt mức ELO khá ổn và chỉ đi các nước hợp lệ. Post-training có thể làm suy giảm năng lực chơi cờ, và có vẻ những nơi như OpenAI cũng không quá để tâm. Vẫn có thể khiến LLM chơi cờ tốt. Tham khảo bài báo liên quan và ví dụ đánh giá
Tôi cũng thường thấy những chuyên gia như tiến sĩ hay bác sĩ quanh mình thậm chí không hề tưởng tượng rằng LLM có thể mắc lỗi. Những câu văn tuyệt vời, logic và lại còn đầy tự tin có lẽ tạo ra cả một "hiệu ứng hào quang", khiến người ta ngộ nhận rằng nó là chuyên gia thực thụ
Khi làm việc với LLM ở chế độ code agent, tôi đã chứng kiến nhiều hành vi bất ngờ: lúc đầu làm khá tốt nhưng dần dần đi chệch hướng, rồi thử thụt lề những đoạn code hoàn toàn không liên quan
Trường hợp cờ vua khá thú vị: AI chuyên dụng thì vượt xa con người, trong khi LLM đa dụng lại còn khó đi nổi các nước hợp lệ. Trần năng lực của AI nằm cao hơn rất nhiều so với LLM
Về chuyện "khó theo quá 10 nước", trong cờ vua thì trạng thái bàn cờ hiện tại quan trọng hơn các nước đi trước đó. LLM yếu ở việc lọc bỏ thông tin không cần thiết, nên ngược lại nếu chỉ nhập trạng thái bàn cờ thì hiệu năng lại tốt hơn. Xem thảo luận chi tiết hơn
Nếu agent chỉ thực sự tốt với các dự án greenfield, thì ta nên chuẩn bị cả codebase hiện hữu sao cho mỗi tính năng mới giống như một dự án greenfield mới, để thực tập sinh chỉ cần cắm là chạy. Phần còn lại vẫn cần bàn tay con người, nếu không thì thực tập sinh có thể phá tung cả bức tường ra
Tôi thấy nói vậy là quá đáng. Nếu lấy dự án Y trên npm từ GitHub bằng WebStorm rồi hỏi Junie, đôi khi bạn nhận được câu trả lời ngay, và nó còn có thể tài liệu hóa những cấu trúc dữ liệu khó hiểu kèm ví dụ. Có thể chưa tạo PR ngay được, nhưng hoàn toàn dùng như một pair programmer được. Thậm chí tôi còn viết nhiều test hơn và để ý xử lý lỗi kỹ hơn, nên cuối cùng cho ra kết quả tốt hơn
Agent có rất nhiều thứ làm tốt và cũng nhiều thứ làm không tốt. Dùng càng lâu càng thấy khó phân biệt rốt cuộc cái gì nó làm tốt hơn
Tôi nghĩ agent lại không quá hợp để bắt đầu một dự án hoàn toàn mới, nhưng rất tốt cho các dự án cỡ nhỏ đến trung bình, và khi quy mô tăng lên thì hiệu quả giảm dần. Với dự án hoàn toàn mới, nó thường tạo ra rất nhiều code kiểu "mức ví dụ minh họa" không dùng được trong thực tế.
Tóm lại trong một câu: AI là công cụ giỏi nội suy (interpolation) và dở ngoại suy (extrapolation)
Tôi đồng ý với phần lớn bài viết, nhưng không đồng ý với ý "trình độ sẽ dừng lại ở mức mà AI có thể cung cấp". Theo kinh nghiệm của tôi, để dùng AI tốt thì phải có tư duy phát triển chứ không phải tư duy cố định; tôi đóng vai như người quản lý của AI và liên tục cải thiện đầu ra của nó. Dù có giới hạn nhất định, nhưng ngay cả khi không trực tiếp học kỹ năng đó, tôi vẫn có thể nâng chất lượng kết quả lên đáng kể bằng cách tập trung vào ranh giới của vấn đề. Theo thời gian, tôi cảm thấy mình trở thành một người quản lý giỏi hơn trong lĩnh vực đó, dù không trở thành chuyên gia thực địa
Nếu bản thân không biết "làm như thế nào", thì bạn dựa vào tiêu chí gì để biết chất lượng đã thật sự tốt hơn đủ mức? Cuối cùng vẫn chỉ là cải thiện tương đối so với chất lượng ban đầu, nên có vẻ chỉ cần tự hài lòng là được, kể cả khi chất lượng thực tế không hề tốt hơn
Tôi không xem cách này là "gian lận"
Trên đường cong học tập, dù có dùng AI đi nữa, khi tiến gần tới đỉnh thì việc học không có AI có lẽ lại tốt hơn. Mức độ thành thạo cao nhất chỉ có thể đạt được thông qua thời gian học chậm rãi và tự chủ
Lợi thế lớn nhất của LLM là có thể nhận được câu trả lời chính xác theo định dạng thống nhất mà không bị quảng cáo hay mạng xã hội làm phiền. Nó hoàn toàn trái ngược với việc đi tìm câu trả lời trên reddit, insta hay tvtropes. Tôi hy vọng sớm có một OS cho phép tập trung hoàn toàn như một công cụ hỗ trợ tư duy, và một môi trường giúp con cái không rơi vào những cái bẫy nội dung. Tôi thực sự thích việc nhận nhanh đúng tài liệu và thông tin mình cần mà không bị các UI chắp vá quấy rầy
Tôi không cho rằng câu trả lời của AI là chính xác; trái lại, thường còn nguy hiểm tới mức đáng lo. Trong cộng đồng, khá dễ nhận ra ai là chuyên gia, và cuối cùng vẫn có thể tìm được câu trả lời đúng, nhưng AI cũng thu thập toàn bộ dữ liệu đó nên nguy cơ đưa ra câu trả lời sai cũng y hệt. Môi trường không quảng cáo có lẽ cũng chẳng kéo dài được lâu. Các công ty AI đang lỗ khổng lồ, nên sớm muộn quảng cáo và yếu tố mạng xã hội cũng sẽ tràn vào; những ưu đãi miễn phí hiện nay chỉ là chiến lược bù lỗ để kéo khách hàng mà thôi
Cách dùng từ "chính xác" mang tính chủ quan, nên đây là một lời mỉa mai
Ngay cả trong mảng AI mà tôi hiểu rõ hơn, xu hướng này cũng khớp: những người dưới mức trung bình vẫn có thể dùng AI để cho ra kết quả gần mức trung bình
Điều đó cũng khớp với một cách tóm tắt khác: người có nhiều kiến thức hơn mới thật sự hưởng lợi đúng nghĩa từ LLM
Người trên trung bình cũng có thể dùng AI để tạo ra kết quả tầm thường. Trong nhiều công việc, ngưỡng "đủ tốt" thực ra lại rất thấp
Vậy nên có lẽ lý do những người ở đây phản đối AI là vì ai cũng đều trên trung bình, nói đùa thôi
Nếu "người dưới trung bình dùng AI để cho ra kết quả ở mức trung bình", thì mức trung bình của toàn bộ tập thể cũng sẽ tăng theo như vậy
Có lẽ có thể tóm lại là: "AI tốt cho prototyping, nhưng không tốt cho engineering". Công cụ AI nhanh nhưng thiếu breadth (độ rộng) và depth (độ sâu). Nó hữu ích để nhanh chóng làm PoC hay giải quyết từng phần vấn đề, nhưng thiếu bối cảnh tổng thể và chiều sâu, trong khi engineering thực sự đòi hỏi nhiều thứ hơn hẳn việc triển khai đơn thuần (ngữ cảnh, ngoại lệ, kiểu thất bại, sự thấu hiểu sâu sắc, v.v.). Một lập trình viên rất giỏi vẫn có thể không phải là kỹ sư, và một leetcoder hàng đầu có thể chẳng giúp ích thực chất gì cho cả đội. Muốn đi tới mastery thực sự thì cần kinh nghiệm, và điều đó đòi hỏi hiểu cả những thứ tinh tế, không trực quan. Sẽ không có thời đại mà một quản lý chỉ cần bấm nút là có thể làm ra sản phẩm hoàn chỉnh bằng engineering. Các công cụ sinh code AI hiện nay cũng khởi đầu từ ảo tưởng "tự động hóa cho quản lý", trong khi tôi nghĩ công cụ hoạt động dựa trên phần giải thích của kỹ sư đang làm việc thực tế sẽ tốt hơn. Nhận xét của Dijkstra về "sự ngớ ngẩn của việc lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên" vẫn còn nguyên giá trị. Nguyên văn liên quan
Bên Meta thì đang làm quá lên như thể siêu trí tuệ sắp hoàn thành đến nơi rồi ấy haha