Không phải ngày AI đánh bại con người, mà ngày con người tự ngừng suy nghĩ mới là deadline thực sự

> "Bạn còn 18 tháng"

• Vấn đề nghiêm trọng hơn cả dự đoán rằng AI sẽ thay thế mọi việc làm trong vòng 18 tháng là hiện tượng con người tự làm thoái hóa năng lực của chính mình trước cỗ máy mới
• Viết và đọc là hai trụ cột song sinh của tư duy sâu, nhưng với sự xuất hiện của AI tạo sinh như ChatGPT, sinh viên đang thuê ngoài việc viết và từ bỏ đọc sách, khiến chính năng lực tư duy suy giảm nhanh chóng
• Điểm đọc hiểu trung bình của Mỹ đã chạm mức thấp nhất trong 32 năm, và ngay cả sinh viên ở các trường đại học tinh hoa cũng nhập học mà chưa từng đọc xong trọn vẹn một cuốn sách
• Viết và đọc không chỉ là kỹ năng đơn thuần mà còn là phương tiện tái cấu trúc tư duy và tri thức của con người, và sự suy tàn của chúng đồng nghĩa với việc đánh mất năng lực logic biểu tượng phức tạp và tư duy hệ thống
• Năng lực cốt lõi mà con cái chúng ta cần có trong thời đại AI là sự kiên nhẫn để đọc những văn bản dài và phức tạp, khả năng giữ đồng thời các ý tưởng xung đột, và cuộc vật lộn quyết liệt ở cấp độ câu chữ; giờ đây điều đó đã trở thành một lựa chọn

---

Thời gian chịu căng của tư duy (Time Under Tension)

Áp dụng khái niệm fitness vào tư duy

• Trong fitness, "thời gian chịu căng" là sự khác biệt giữa việc thực hiện squat với cùng một mức tạ trong 2 giây hoặc 10 giây
  • Cách sau khó hơn nhưng xây được nhiều cơ bắp hơn
  • Nhiều thời gian hơn là nhiều căng thẳng hơn, nhiều đau đớn hơn là nhiều thành quả hơn
• Tư duy cũng hưởng lợi từ nguyên lý tương tự
  • Khả năng kiên nhẫn ngồi lại với những ý tưởng gần như không liên kết hoặc rời rạc
  • Từ đó dệt chúng lại theo kiểu tổ hợp thành một điều gì đó mới

Ví dụ về quá trình viết một bài luận

• Tổng biên tập Jerusalem Demsas đề nghị một bài luận về tuyên bố rằng AI sẽ cướp mọi việc làm trong vòng 18 tháng
• Phản ứng ban đầu: dự đoán này quá hung hăng và gần như chắc chắn sai, nên tưởng rằng chẳng còn gì để nói thêm
• Nhưng khi ngồi lại với prompt, nhiều mảnh ghép bắt đầu trượt vào đúng chỗ:
  • Financial Times bài luận - Have humans passed peak brain power?
  • The Atlantic bài báo - The Elite College Students Who Can’t Read Books
  • Nghiên cứu Đánh giá Tiến bộ Giáo dục Quốc gia
  • Sách của Walter Ong - Orality and Literacy: The Technologizing of the Word
  • Khi đang tập eccentric pull-up ở phòng gym, ý tưởng lóe lên và khung tư duy bắt đầu hiện hình

Định nghĩa lại vấn đề cốt lõi

• Vấn đề của 18 tháng tới không phải là AI sẽ sa thải mọi lao động hay sinh viên sẽ thua trong cạnh tranh trước các tác nhân phi nhân loại
• Mà là liệu chúng ta có tự làm suy giảm năng lực của chính mình trước cỗ máy mới hay không
• Vì quá ám ảnh với cách công nghệ có thể vượt qua chúng ta, ta đã bỏ lỡ nhiều cách mà chính chúng ta có thể tự biến mình thành bất lực

Cảnh báo 18 tháng

• Dự đoán của các lãnh đạo AI

  • Thông điệp từ nhiều lãnh đạo và nhà tư tưởng AI lớn: con người chỉ còn giữ ưu thế trước AI đến mùa hè năm 2027
  • Triển vọng rằng sự bùng nổ năng lực của AI sẽ khiến sinh vật dựa trên carbon bị tụt lại phía sau
  • Dự đoán tối đa "một nửa của mọi công việc văn phòng cấp đầu vào" sẽ biến mất
  • Ngay cả những bộ óc tầm Nobel cũng có thể sợ rằng các nhà thiết kế AI sẽ tạo ra "một quốc gia thiên tài bên trong các trung tâm dữ liệu"

• Nỗi lo của các bậc cha mẹ

  • Câu hỏi được nhận nhiều nhất từ phụ huynh trong vài tháng qua: "Nếu AI sắp giỏi hơn chúng ta trong mọi thứ, thì con cái chúng ta nên làm gì?"
  • Nếu AI tạo sinh làm tốt hơn lập trình viên, bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, nhà toán học trong việc coding, chẩn đoán và giải quyết vấn đề
  • Thì ngay cả những chuyên ngành vốn được xem là "an toàn" như khoa học máy tính, y khoa hay toán học cũng có thể không còn an toàn

• Nhìn lại thực tế

  • Thay vì dự đoán tương lai, điều quan trọng là mô tả thực tại đã tồn tại
  • Ta không biết AI sẽ làm cho người lao động trở nên vô dụng vào một ngày tưởng tượng nào đó hay không
  • Nhưng cách công nghệ đang tác động ngay lúc này lên năng lực tư duy sâu của chúng ta thì đã có thể nhìn thấy
  • Tác giả lo ngại về sự suy tàn của con người biết tư duy hơn nhiều so với sự trỗi dậy của cỗ máy biết tư duy

Cái chết của viết, cái chết của đọc

• Gian lận bằng AI tràn lan

  • Bài cover story tháng 3/2025 của New York Magazine: ai cũng đang dùng AI để gian lận ở trường học
  • Các mô hình ngôn ngữ lớn cho phép học sinh trung học và sinh viên đại học tạo ngay lập tức bài luận về bất kỳ chủ đề nào
  • Giáo viên đang đối mặt với khủng hoảng mang tính tồn vong trong việc đánh giá năng lực viết thực sự của học sinh
  • Một sinh viên nói: "Đại học ở thời điểm này là chuyện tôi có thể dùng ChatGPT giỏi đến mức nào"
  • Một giáo sư nói: "Một lượng lớn sinh viên sẽ lấy bằng và bước vào nơi làm việc trong tình trạng về bản chất là mù chữ"

• Viết chính là tư duy

  • Lý do sự suy tàn của viết là quan trọng: viết không phải là việc thứ hai diễn ra sau khi tư duy xong
  • Bản thân hành vi viết chính là hành vi tư duy
  • Điều này đúng không chỉ với sinh viên mà cả với giới chuyên môn
  • Xã luận của Nature "Writing is thinking": việc "thuê ngoài toàn bộ quá trình viết cho LLM" tước đi của các nhà khoa học công việc quan trọng là hiểu họ đã phát hiện ra điều gì và vì sao nó quan trọng
  • Những người giao việc viết cho AI sẽ nhận ra rằng màn hình đầy chữ nhưng đầu óc rỗng ý nghĩ

• Sự suy giảm năng lực đọc còn nghiêm trọng hơn

  • Tình trạng mù chữ chức năng

    • Giáo sư đại học ẩn danh Hilarius Bookbinder: "Phần lớn sinh viên bị mù chữ chức năng"
    • "Đây không phải trò đùa" và cũng không phải cường điệu

  • Xu hướng đi xuống trên toàn phương Tây

    • Điểm thành tích về đọc viết và toán học đang giảm trên toàn phương Tây lần đầu tiên sau nhiều thập kỷ
    • Nhà báo Financial Times John Burn-Murdoch đặt câu hỏi liệu loài người có vừa "đi qua đỉnh cao năng lực não bộ" đúng vào lúc tạo ra những cỗ máy biết nghĩ thay cho mình hay không
    • "Nation's Report Card" của Mỹ (do NAEP công bố): điểm đọc hiểu trung bình năm 2024 xuống mức thấp nhất trong 32 năm
      • Điều này càng đáng lo hơn vì chuỗi dữ liệu chỉ truy ngược được 32 năm

  • Việc đọc rời mảnh trở thành đời thường

    • Người Mỹ luôn đọc chữ: email, tin nhắn, newsfeed mạng xã hội, phụ đề Netflix
    • Nhưng những chữ đó tồn tại trong các mảnh văn bản hầu như không đòi hỏi sự tập trung kéo dài cần thiết để hiểu những văn bản lớn hơn
    • Người Mỹ trong thời đại số không còn hứng thú hoặc không thể ngồi yên với thứ gì dài hơn một tweet
    • Tỷ lệ người Mỹ nói rằng họ đọc sách để giải trí đã giảm gần 40% kể từ những năm 2000

  • Sinh viên tinh hoa từ bỏ đọc sách

    • Bài của Rose Horowitch trên The Atlantic: sinh viên vào các đại học tinh hoa hàng đầu nước Mỹ chưa từng đọc hết trọn vẹn một cuốn sách nào cho việc học
    • Daniel Shore, trưởng khoa tiếng Anh tại Georgetown: sinh viên gặp khó khăn ngay cả khi tập trung vào một bài sonnet
    • Nat Malkus, nhà nghiên cứu giáo dục tại American Enterprise Institute, cho rằng các trường trung học đã xé vụn sách ra để luyện cho học sinh phần đọc hiểu của các bài thi chuẩn hóa
    • Bằng cách tối ưu hóa đánh giá năng lực đọc, hệ thống giáo dục Mỹ dường như đã vô tình giết chết việc đọc sách

Hai trụ cột song sinh của tư duy sâu

• Góc nhìn của Cal Newport

  • Cal Newport: giáo sư khoa học máy tính và tác giả bestseller như "Deep Work"
  • Viết và đọc là hai trụ cột song sinh của tư duy sâu
  • Nền kinh tế hiện đại coi trọng logic biểu tượng và tư duy hệ thống, và đọc sâu cùng viết là cách luyện tập tốt nhất cho điều đó

• AI là tay chơi mạnh mới nhất trong cuộc chiến với năng lực tư duy

  • Sự trỗi dậy của TV đi cùng với sự suy giảm lượng đặt báo trên đầu người và sự biến mất chậm rãi của việc đọc để giải trí
  • Sau đó là internet, mạng xã hội, smartphone và TV streaming
  • "Cú đấm một-hai của đọc và viết là thứ huyết thanh bạn phải dùng để có được siêu năng lực tư duy biểu tượng sâu" - Newport
  • "Vì thế tôi vẫn luôn gióng lên hồi chuông rằng chúng ta phải tiếp tục dùng thứ huyết thanh đó"

• Góc nhìn của Walter Ong

  • Quan sát trong cuốn "Orality and Literacy" của học giả Walter Ong
  • Năng lực biết chữ không phải là một kỹ năng tạm thời
  • Nó là phương tiện tái cấu trúc tư duy và tri thức của con người để tạo ra không gian cho những ý tưởng phức tạp

  • Khác biệt giữa truyền miệng và chữ viết

    • Những người không biết đọc hay viết vẫn có thể ghi nhớ câu chuyện
    • Nhưng thứ như "Principia" của Newton thì không thể truyền qua nhiều thế hệ nếu không có khả năng ghi lại các công thức giải tích
    • Các phương ngữ truyền miệng thường chỉ có vài nghìn từ
    • Trong khi đó, "grapholec được gọi là tiếng Anh chuẩn có ít nhất 1,5 triệu từ" - Ong
    • Nếu đọc và viết đã đi lại dây thần kinh của cỗ máy logic trong não người, thì sự suy tàn của đọc và viết đang tháo dây siêu năng lực nhận thức của chúng ta đúng vào lúc một cỗ máy vĩ đại hơn xuất hiện nơi đường chân trời

Học tập trong thời đại cỗ máy biết tư duy

• Những chức năng cốt lõi đáng giá

  • Không biết chính xác một sinh viên cụ thể nên học chuyên ngành nào, nhưng có niềm tin rất mạnh về những chức năng mà họ nên coi trọng
  • Chính là những chức năng đang suy tàn:
    • Sự kiên nhẫn để đọc các văn bản dài và phức tạp
    • Khả năng giữ trong đầu những ý tưởng xung đột và tận hưởng sự bất hòa của chúng
    • Khả năng tham gia vào cuộc vật lộn quyết liệt ở cấp độ câu chữ trong quá trình viết
    • Việc coi trọng những điều này trong thời đại video giải trí thay thế đọc sách và bài luận ChatGPT thay thế việc viết (giờ đây đã là một lựa chọn)

• Mối đe dọa rõ ràng và hiện hữu

  • Khi AI trở nên dồi dào, tồn tại một mối đe dọa rõ ràng và hiện hữu rằng tư duy sâu của con người sẽ trở nên khan hiếm
  • Vấn đề thực sự không phải công nghệ có vượt qua chúng ta hay không, mà là liệu chính chúng ta có tự làm thoái hóa năng lực của mình hay không

Kết luận

• Thứ đe dọa tương lai của con người không phải bản thân tiến bộ kỹ thuật của AI, mà là hiện tượng đánh mất khả năng tự suy nghĩ, đọc sâu và tự tay viết
• Điều chúng ta cần nhất để sống trong thời đại AI là năng lực tư duy sâu, sự tập trung và lòng kiên nhẫn

[argo9]

Có vẻ như thời đại cấy ghép tri thức vào não thông qua chip như trong phim khoa học viễn tưởng sẽ sớm đến.

[shakespeares]

Nếu đến thời đại mà con người thật sự ngừng suy nghĩ và phải cấy ghép... thì có lẽ đó đúng là ngày tận thế.

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Tôi nghĩ AI là thứ khuếch đại mạnh hơn những xu hướng vốn có của từng cá nhân. AI đã giúp ích rất nhiều cho những việc tiêu tốn thời gian vào tác vụ lặp lại hơn là nghiên cứu, học tập và suy nghĩ bằng đầu óc. Nhờ vậy, tôi có thể dành nhiều thời gian hơn cho những lĩnh vực thực sự cần tư duy riêng của con người và những việc mà tôi thích hơn, nên cá nhân tôi có cảm giác như đang cưỡi trên một tên lửa tăng trưởng khổng lồ. Nhưng tôi cũng đã trực tiếp chứng kiến một số người dần biến thành bản sao nghiệp vụ thực tế của AI. Họ vẫn than phiền rằng AI sẽ cướp việc của mình, nhưng lại hoàn toàn không nhận ra rằng chính họ đã “giao công việc của mình” cho AI bằng cách lặp đi lặp lại các quy trình vô nghĩa. Tôi vẫn chưa hiểu vì sao mọi người không nhận ra rằng họ đang tự chuốc lấy điều đó
  • Bài này chủ yếu nói về thế hệ trẻ hiện đang lớn lên cùng những công cụ như vậy và đang hình thành thói quen lẫn khuynh hướng của mình. Tôi cũng từng có trải nghiệm tự tìm trên stackoverflow và tự mày mò vất vả để học lập trình trước khi LLM xuất hiện. Nhờ thế tôi hiểu được giá trị nội tại của chính “quá trình tạo ra thứ gì đó từ con số không”. Nhưng văn hóa phương Tây chủ yếu thiên về phần thưởng bên ngoài, nên tôi lo thế hệ sau sẽ bỏ lỡ cơ hội học những năng lực quan trọng như vậy
  • Thực ra cốt lõi vấn đề là từ trước tới nay đã có rất nhiều người vốn không có khả năng tạo thêm nhiều giá trị cho quy trình. Đây là hiện tượng đã kéo dài từ rất lâu trước khi “AI” xuất hiện. Khắp xã hội có nhiều người chỉ làm tăng việc vặt, hoặc phá hỏng văn hóa làm việc bằng sự cố chấp sai lầm, hay trên thực tế còn tạo ra giá trị âm. Có thể AI sẽ khiến những người như vậy lộ rõ hơn, nhưng bản thân vấn đề không thay đổi về gốc rễ. Vậy thì nên đặt những người này vào đâu? Có cách nào trao cho tất cả một vai trò tích cực mà không phá hủy nhân tính không? Hay cứ để may rủi quyết định và hy vọng một ngày nào đó họ tìm ra thứ mình thực sự giỏi? Rốt cuộc tôi thấy UBI (thu nhập cơ bản phổ quát) và việc tự do khám phá cũng không tệ
  • Nó cho tôi cảm giác như đã thực sự hiện thực hóa lời hứa “máy tính là chiếc xe đạp cho trí óc” mà Steve Jobs từng nói. Mọi người lo quá nhiều rằng AI sẽ khiến con người mất khả năng suy nghĩ, nhưng thật ra nếu bạn chưa mất năng lực tư duy vì cuộn SNS vô tận thì cũng không thể mất ngay chỉ vì AI. Chỉ là, rất nhiều người thực sự đã đánh mất năng lực suy nghĩ vì SNS, và đó mới là vấn đề lớn hơn. Điều mọi người cần nhận thức rõ là ta có quyền tự chọn xem sẽ đưa loại thông tin nào vào đầu mình. Trước khi lướt qua vô số nội dung do thuật toán gợi ý mà không suy nghĩ, cần tự đánh giá xem nó có thể ảnh hưởng tới niềm tin, thói quen mua sắm và lối sống của mình hay không
  • Trên thực tế, rất nhiều người về cơ bản không quan tâm tới nghề nghiệp của mình. Lý do chính là họ cho rằng phần thưởng nhận được là không công bằng. Vì thế, kể cả khi giao sức lao động của mình cho AI, họ cũng không cảm thấy đó là đòn giáng vào bản sắc cá nhân
• Về việc dùng AI, tôi vẫn chưa đi đến kết luận chắc chắn. Ban đầu tôi ở phía “đây là thứ xấu, chúng ta đang thuê ngoài khả năng suy nghĩ”, nhưng giờ thì ngược lại, tôi đã học được rất nhiều loại công việc cực nhanh. Nếu không có “thiết bị hỗ trợ” mới này thì liệu tôi có nhớ hết mọi thứ không? Có thể là không, nhưng ngay từ đầu đã có rất nhiều việc mà nhờ nó tôi mới có thể bắt đầu làm được
  • Tôi nghĩ AI giống như rượu. Cái gì quá cũng không tốt. Một lượng nhỏ có thể mang lại cảm giác dễ chịu, và loài người thời cổ cũng dùng nó vì tác dụng khử trùng, bảo quản để vượt qua rủi ro vệ sinh. Nhưng với ai đó, nó có thể trở thành chỗ dựa không lành mạnh do quá phụ thuộc để xoa dịu lo âu, và trong trường hợp cực đoan, cơn nghiện có thể nặng đến mức khó mà sống nổi nếu thiếu nó. Khả năng nghiện AI ngay lập tức gây chết người thì thấp, nhưng ý tôi là ngay cả công cụ vốn có ích đôi khi cũng có thể trở thành chỗ dựa tinh thần nghiêm trọng
  • Cuối cùng vẫn là vấn đề dùng như thế nào. Chỉ lấy đáp án rồi bỏ qua, hay sau khi có đáp án thì cố hiểu sâu hơn vì sao đó lại là đáp án đúng. Tôi từng tự làm một game kiểu roguelike bằng Raylib, ban đầu cố gắng học và làm một mình từ đầu nhiều nhất có thể mà không dùng tài liệu tham khảo hay AI. Khi xử lý tầm nhìn, cứ mỗi lần va vào tường là lại ra kết quả phi trực quan, tôi loay hoay rất nhiều lần rồi cuối cùng giao cho copilot tạo hàm, và nó đưa ra ngay Bresenham's Line Algorithm, nhờ đó tôi hiểu luôn cả lý do. Nhiều người có lẽ sẽ chẳng buồn thắc mắc vì sao câu trả lời của AI lại hiệu quả, nhưng vấn đề không phải là có dùng AI hay không, mà là tùy vào độ sâu khai thác mà bạn vẫn có thể dùng não rất nhiều
  • Không phải ai cũng bình thường như bạn
  • Đồng ý. Sau khi khả năng thúc đẩy công việc của tôi tốt lên, tôi đã thử nghiệm nhiều công nghệ mới đa dạng hơn
  • Đây mới là vấn đề. AI sẽ khiến một số người nhìn chung ngu đi hơn, một số người thông minh hơn, còn với một số khác thì sẽ có mặt sáng tối tùy lĩnh vực. Tôi tiếc là bài viết đó đã khái quát hóa quá mức. Nhân tiện, tôi chia sẻ kết quả phân tích bằng Claude của mình. Tôi nghĩ mọi người nên tự xem rồi đánh giá xem việc phân tích bài viết bằng Claude có thực sự khiến mình thông minh hơn hay kém đi. (Bổ sung: việc tôi ghi sai giới tính tác giả trong prompt cho Claude cũng có thể là một ví dụ cho thấy hiệu quả thực tế của cách tôi dùng AI)
• Một ví dụ cho thấy hiện tượng này đã xảy ra rồi là rất nhiều người không thể lập lộ trình hay định hướng nếu không có phần mềm chỉ đường. Việc được gợi ý đường vòng bằng thông tin thời gian thực là tốt, nhưng nếu cứ lặp đi lặp lại việc chỉ làm theo chỉ dẫn thì mức độ phụ thuộc sẽ trở nên quá lớn
  • Tôi luôn tin rằng mình không phải kiểu người mù đường, nhưng đến một lúc nào đó tôi nhận ra khả năng tìm đường không cần bản đồ của mình đã thoái hóa nhanh chóng. Khi đó tôi đọc tới chương về điều hướng trong cuốn Human Being: Reclaim 12 Vital Skills We’re Losing to Technology, bị sốc tới mức đóng hẳn sách lại và đi phục hồi năng lực định hướng của mình trước. Giờ thì chỉ cần nhìn bản đồ là tôi có thể hình dung ra bất cứ nơi nào trong thành phố. Tôi đã tốt nghiệp khỏi thời kỳ phải dùng smartphone để tìm đường. Giờ tôi đang đọc chương về giao tiếp vì sợ lĩnh vực đó cũng sẽ lâm nguy. Việc ngày càng phụ thuộc vào công nghệ rồi đánh mất đủ loại năng lực nền tảng đang thực sự xảy ra, và thực tế là không thể chắc rằng chỉ vì ta có ý định dùng nhiều tư duy hơn thì mọi chuyện sẽ thực sự như thế
  • Một vấn đề xã hội thực tế phát sinh từ điều này có thể xem trong bài NPR này. Ngoài ra, để rút ra bài học rằng thái độ như vậy sẽ bào mòn giá trị và năng lực, bài báo về lính thủy đánh bộ này cũng đáng tham khảo
  • Với tôi, GPS là thứ đã mở ra cơ hội để đi tới những nơi mà trước đây tôi không dám nghĩ tới
  • Tôi không cho rằng việc phụ thuộc vào app điều hướng là quá mức. Với đa số mọi người, bản thân kỹ năng lập lộ trình gần như vô dụng. Khi cần thì lúc nào cũng có thể học dễ dàng
  • Thì có sao đâu? Cứ phụ thuộc cũng được mà? Hồi nhỏ, trong xe tôi lúc nào cũng có một cuốn atlas đường bộ, và có thời gian làm một công việc mà ngày nào tôi cũng phải dành 30 phút để vạch trên giấy lộ trình lái xe 4 tiếng. Tôi nhớ mình đã tốn rất nhiều thời gian để tìm các con đường nối giữa từng trang, rồi còn bối rối vì dùng bản đồ quá lâu nên ký hiệu mình nhìn thấy khác với giao lộ thực tế, lại còn bị xe sau bấm còi. Những khổ sở đó chỉ là lãng phí thời gian. Nó không khiến tôi mạnh mẽ hơn, thông minh hơn hay trở thành người tốt hơn. Giờ cũng ổn thôi khi không cần bản đồ giấy và phép chia dài như trước nữa
• Gần đây khi trải qua quá trình tuyển senior engineer, tôi đang thấy rất rõ hiện tượng suy giảm năng lực. 80% ứng viên không thể làm nổi cả việc lập trình ở mức junior nếu không có GenAI. Ngay cả khi tôi đưa bài tập lập trình gần sát công việc thực tế, họ vẫn kẹt ở các thao tác cấu trúc dữ liệu cơ bản. Tôi còn kiểm tra cả mảng hợp tác và nảy ý tưởng xem có phải chỉ là vấn đề coding không, nhưng hiện tượng phụ thuộc vào LLM cũng nghiêm trọng y hệt. Đây là thực tế tôi đang cảm nhận rõ. Và với phản biện kiểu “thế thì cứ cho họ dùng LLM đi?”, môi trường của chúng tôi là nơi tự tạo ra công nghệ và API mới, nên có rất nhiều công việc thực tế mà LLM không thể phản ứng tốt. Rốt cuộc trong tình trạng này, tôi bắt đầu tự hỏi còn lý do gì để trả lương cao cho senior nữa
  • Thật ra khi vibe coding cho side project, tôi cũng dùng AI rất nhiều. Nếu bây giờ ngẫu nhiên phải đi phỏng vấn coding mà không có LLM, có lẽ tôi cũng sẽ cần chút thời gian để thích nghi lại. Nhưng chỉ cần luyện vài ngày là tôi sẽ lấy lại ngay, và tôi tự tin sớm vượt đa số người khác. Nếu chỉ nhìn bài test thực chiến mà bỏ lỡ người tài vì năng lực tiềm ẩn bị che khuất thì cũng có thể là kết quả đáng tiếc
  • Bạn hỏi vì sao phải trả tiền cho senior, nhưng hiện nay năng lực giao tiếp đúng cách với AI lại chính là kỹ năng khác biệt của senior. Đây là thứ chỉ có thể học được sau khi hiểu đúng miền vấn đề và trải qua vô số lần thử sai
  • Lạm phát chức danh cũng đã lan sang công ty. Người mà vài chục năm trước còn chưa đạt chuẩn ‘senior’ thì giờ đã đeo title ‘principal’
  • Giữa thứ bắt buộc phải biết và thứ chỉ cần tra bằng LLM là đủ thì mỗi người có quan điểm khác nhau
  • Câu “không có GenAI thì không làm nổi việc cấp junior” không nhất thiết có nghĩa là hoàn toàn thiếu hiểu biết, mà có thể chỉ là trí nhớ chi tiết đã mờ đi và chỉ còn đọng lại một cách hơi mơ hồ. Junior nhờ mới học gần đây nên còn nhớ chính xác tới mức cả thuật toán, còn senior thì thường chỉ còn nhớ lờ mờ rằng có những thuật toán nào, khi nào và vì sao dùng chúng, cũng như cách tra cứu lại. Nếu ở một lĩnh vực nào đó không còn cần tự tay làm trực tiếp nữa thì ký ức cũng sẽ phai đi, thay vào đó họ tập trung vào những năng lực khác. Nói cách khác, bản thân công việc đã phân hóa, và ‘junior’ với ‘senior’ không phải là hai bậc trên dưới của cùng một bộ kỹ năng. Chỉ cần xem trong công ty junior và senior có thực sự làm cùng một việc hay phụ trách các mảng khác nhau là sẽ rõ. Và lạm phát chức danh cũng là thực tế
• Dù là một tạp chí tên <i>the Argument</i>, bài này lại nói “vấn đề không phải X mà là Y”, rồi chỉ bàn rất dài về Y mà không hề phản bác X
  • Thường những bài kiểu này sẽ hữu ích hơn nếu hiểu theo lập trường “tôi lo Y hơn là X”. Vậy nên người đọc không nhất thiết phải bận tâm tới X, mà chỉ cần chú ý xem Y có thật sự là vấn đề hay không. Trong bài này cũng nói thẳng rằng “không biết AI có cướp việc hay không, nhưng sự suy giảm năng lực tư duy ngay lúc này đã là một vấn đề rõ ràng. Tôi không lo sự xuất hiện của cỗ máy biết nghĩ, mà lo hơn việc ngày càng có nhiều con người không còn suy nghĩ”. Vì thế trọng tâm của tác giả là Y
  • Không phản bác X cũng được, vì ngay từ đầu đây vốn là một quan điểm chủ quan
• Tác giả dường như đang nói những điều gần với câu trả lời nhưng lại không tự nhận ra ý nghĩa của nó. Ví dụ hãy nhìn việc chính mình tập hít xà trong phòng gym. Sức mạnh cơ lưng đó có thực sự thiết yếu cho sinh tồn không? Nếu là thời kỳ trước thế kỷ 20 khi ai cũng lao động chân tay, liệu người ta có tốn thời gian nghiên cứu riêng phương pháp tập luyện không? Khi công việc dùng đầu óc giảm đi, có khi chúng ta lại chủ động hơn trong việc bồi đắp “cơ bắp tư duy”. Cuối cùng, ngay cả không cần giáo dục, bản năng học hỏi, sáng tạo và xây dựng quan hệ vẫn sẽ luôn tồn tại ở một tỷ lệ nhất định
• Bản thân hệ thống giáo dục đã là tàn tích của thời đại cũ. Mọi điểm được nêu trong bài đều ngầm dựa trên giả định rằng cách giáo dục tối ưu cho tư duy phản biện vào năm 2025 là “trẻ em trong lớp học trường công phải viết bài luận thật nhanh, còn giáo viên lương thấp kiệt sức thì chấm vội”. Về sau, AI sẽ có thể đề xuất lộ trình học cá nhân hóa theo tốc độ của từng người, đồng thời đưa ra phản hồi và chỉnh lỗi sai theo thời gian thực, giúp việc học hiệu quả hơn. Điều tôi lo hơn là những thay đổi này có thể làm nảy sinh khiếm khuyết lớn hơn ở các mặt như hợp tác và tính xã hội. Vì vậy, vai trò của giáo viên con người có lẽ sẽ càng quan trọng hơn ở khía cạnh động lực, xây dựng quan hệ, thay vì chỉ là ‘người truyền đạt kiến thức, người chấm điểm’
  • Tôi muốn hỏi bạn có kinh nghiệm làm cha mẹ không. Nếu từng thực sự quan sát việc nuôi trẻ, bạn sẽ thấy hơn chín trên mười đứa trẻ sẽ chẳng quan tâm đến bài tập hay việc học nếu không có áp lực xã hội từ cha mẹ, giáo viên, bạn bè. Bản chất của trường học là tạo ra bầu không khí xã hội mang tính cưỡng chế như vậy để ít nhất một lần trong đời trao cho con người cơ hội nhét kiến thức vào đầu. Ít nhất thì trong giai đoạn trưởng thành còn như tờ giấy trắng này, xã hội cố thúc đẩy một mức nỗ lực tối thiểu, và đó chính là trường học
  • Điều nực cười là giao giáo dục cho AI, thứ hay nói ra ảo giác và thông tin giả, chưa chắc đã tốt hơn giáo viên lương thấp kiệt sức. Ngược lại, đáp án có lẽ là cải thiện đãi ngộ và tăng cường hỗ trợ cho giáo viên
• Tôi không hiểu vì sao ai cũng chỉ nói một phía. Nếu không thể giao những việc nhàm chán cho AI thì ai sẽ giải quyết các nhiệm vụ phức tạp? Nếu cứ phải tự làm các phép tính lặp đi lặp lại thì liệu chúng ta có thể tiến bộ được thế này không? Nhờ AI mà nhân loại đã có thể thoát khỏi vô hạn bảng logarit và tính tay
• AI là một ‘lớp trừu tượng hóa khổng lồ’ rất quen thuộc trong kỹ nghệ phần mềm. Nhưng chân lý vẫn luôn là, kỹ sư giỏi nhất không chỉ dừng ở lớp trừu tượng mà còn có sự tò mò và trí tuệ để đào sâu xem tầng đáy vận hành ra sao. Dù không tự làm ra TCP/IP stack, một kỹ sư giỏi vẫn nên hiểu khái niệm giao thức, và với DB cũng nên biết đại khái về triển khai bên trong cùng các đánh đổi giữa tính sẵn sàng và tính nhất quán. Rốt cuộc, nếu với AI mà cũng chỉ mù quáng làm theo chỉ dẫn thì nguy cơ vỡ mặt là rất lớn
• Gần đây tôi cũng viết về một chủ đề tương tự. AI càng xử lý trơn tru các tác vụ dài hơi, thì khả năng chú ý của con người càng ngắn lại. Bài viết liên quan. Tôi hy vọng sau này con người sẽ biết cách vừa nhận trợ giúp từ AI vừa duy trì được năng lực tự suy nghĩ. Thật ra bản thân bài tập ở trường vốn cũng không quá thực dụng...