- Viết lách là quá trình tư duy đặt câu hỏi và đi tìm câu trả lời, không chỉ đơn thuần là soạn thảo tài liệu mà còn là hành động mở rộng sự thấu hiểu
- Những bài viết do LLM tạo ra khiến con người đánh mất cơ hội tư duy và học hỏi, điều này giống như “bắt người khác tập thể dục thay mình” và là từ bỏ sự trưởng thành của bản thân
- Tài liệu được tạo tự động làm suy yếu tính chân thực và độ tin cậy, đồng thời tạo ấn tượng rằng người viết thực ra chưa hề suy nghĩ nghiêm túc
- Bản chất của việc viết nằm ở xây dựng năng lực lãnh đạo và niềm tin, và khi phụ thuộc vào LLM thì sẽ đánh mất cơ hội đó
- LLM hữu ích trong vai trò hỗ trợ như nghiên cứu, ghi chép, tạo ý tưởng, nhưng bản thân việc viết đòi hỏi tư duy và suy ngẫm thì vẫn phải do con người trực tiếp thực hiện
Mục đích của việc viết và quá trình tư duy
- Viết được định nghĩa là quá trình nêu ra câu hỏi và trả lời chúng
- PRD là câu trả lời cho câu hỏi “cần tạo ra cái gì?”, còn tài liệu đặc tả kỹ thuật là câu trả lời cho “phải tạo ra như thế nào?”
- Đôi khi nó còn xử lý những câu hỏi mang tính nền tảng hơn như “chúng ta đang muốn đạt được điều gì?”
- Trong quá trình đó, người viết cũng tự nhìn lại xem mình có đang đặt đúng câu hỏi hay không
- Cùng với sự phổ biến của LLM (mô hình ngôn ngữ lớn), số lượng tài liệu, bài báo và bài luận được tạo tự động đang gia tăng
- Tuy vậy, điều này bị chỉ ra là hành vi đánh mất cơ hội để xây dựng tư duy và niềm tin
- Mục đích của việc viết không chỉ là hoàn thành sản phẩm đầu ra, mà là mở rộng sự hiểu biết của bản thân và những người xung quanh
- Viết được ví như quá trình tìm ra cấu trúc và ý nghĩa trong sự hỗn độn
- Thông qua việc viết lặp đi lặp lại, năng lực tư duy và diễn đạt được củng cố, và điều đó giống như quá trình trưởng thành thông qua luyện tập thể chất
- Giao việc viết cho LLM cũng giống như “bắt ai đó tập thể dục thay mình”
- Nó được xem là hành vi từ bỏ cơ hội học hỏi và trưởng thành của chính mình
Xây dựng niềm tin và tính chân thực
- Tài liệu do LLM viết có nguy cơ làm tổn hại niềm tin xã hội
- Những văn bản để lộ dấu vết của LLM trông giống như “sản phẩm bắt chước những điều người khác muốn nghe”
- Chúng tạo ấn tượng rằng người viết thực sự không hề vật lộn với ý tưởng và suy nghĩ nghiêm túc
- Những tài liệu như vậy làm suy yếu năng lực lãnh đạo và độ tin cậy
- Lẽ ra có thể xây dựng niềm tin thông qua việc viết, nhưng ngược lại lại đánh mất cơ hội đó
- Có nhận định rằng “bài viết do LLM tạo ra không chỉ làm hỏng chính văn bản mà còn làm tổn hại tính chân thực của quá trình tư duy phía sau nó”
- Nếu câu chữ được tạo tự động, nó cũng khơi lên nghi ngờ rằng liệu ý tưởng đó có phải cũng được tạo ra một cách tự động hay không
Cách sử dụng LLM trong quá trình viết
- LLM hữu ích cho các công việc hỗ trợ như nghiên cứu, rà soát, ghi lại thông tin, chép lại văn bản
- Tuy nhiên, điều này cần được phân biệt với hành vi viết đòi hỏi tư duy và suy ngẫm
- Ở giai đoạn tạo ý tưởng, LLM phát huy hiệu quả
- Dù trong nhiều ý tưởng chỉ có một phần là hữu ích thì cũng không có gì thiệt hại,
- Người dùng có thể chỉ lấy kết quả hữu ích và loại bỏ phần còn lại
- Những công cụ như vậy có vai trò nâng cao hiệu quả chuyển giao phần mềm
- Nhưng để tận dụng chúng đúng cách, độ sâu của tư duy và mức độ phản tư cũng phải được nâng lên tương ứng
3 bình luận
Bài do AI viết thì dù nói ngược lại hoàn toàn vẫn nghe có vẻ hợp lý.
Phải thế này, phải thế kia. Liệu những điều đó thật sự có ý nghĩa không...
Nếu nói rằng việc dùng mã nguồn mở và dùng cloud sẽ cản trở sự phát triển nên đừng dùng thì sao?
Có tự tin là không dùng những thứ đó mà vẫn có thể tự làm lại tất cả từ đầu để học không? Có một mức độ portfolio mà ngành này mong đợi, vậy có thể nộp serializer hay thiết kế protocol làm portfolio được không?
Người phỏng vấn có nhận ra giá trị này không?
Điều quan trọng là, dù là viết lách hay bất cứ thứ gì, nếu có thể dùng AI để tạo ra thứ gì đó có giá trị thì điều đó phù hợp với thời đại và mình nghĩ quá trình ấy là hợp lý.
Ít nhất thì cũng nên tự mình dựng khung bài viết chứ ừm.
Ý kiến trên Hacker News
Tôi nghĩ viết là bước đầu để nuôi dưỡng tư duy độc lập
Như một cảnh trong phim Ghost in the Shell, khi sự đa dạng biến mất thì câu “chuyên môn hóa quá mức là cái chết” lại hiện lên trong đầu
Tôi lo rằng LLM có thể đẩy cả xã hội vào tư duy bầy đàn
Trẻ em trong tương lai có lẽ sẽ phải học riêng cách tự suy nghĩ và hình thành quan điểm
Bài liên quan
Tôi luôn xem viết là “giai đoạn cuối của tư duy”
Những ý tưởng tưởng như hoàn hảo trong đầu khi đưa thành chữ thì lộ ra mâu thuẫn, và qua quá trình đó suy nghĩ được sắp xếp lại
Nhưng nhiều tài liệu thực ra chỉ là đổ bối cảnh (context dump) đơn thuần
Trong những trường hợp như vậy, tôi thấy cứ để AI viết tài liệu thay còn con người tập trung vào phần suy nghĩ cốt lõi thì tốt hơn
Có lẽ rồi sẽ đến lúc một vòng lặp khép kín nơi AI truyền ngữ cảnh cho AI trở thành mặc định trong công việc
Bản thân tôi cũng thường có trải nghiệm đang viết báo cáo thì giữa chừng gỡ ra được cốt lõi của vấn đề
Chỉ cần đưa cho con người đúng lượng thông tin mà bạn sẽ đưa cho LLM là đủ
Quá trình viết rồi sửa giúp lộ ra những điểm yếu của chính mình và khiến ta đặt được câu hỏi tốt hơn
Viết theo lối đối thoại còn giúp đào sâu suy nghĩ hơn
Khi cố cụ thể hóa suy nghĩ, ta sẽ phải đối diện với sự mơ hồ và không nhất quán trong đầu mình
Tôi không hiểu vì sao để AI viết thay release notes mà chẳng mấy ai đọc lại được xem là “giải pháp tốt nhất”
Tôi nghĩ thà tóm tắt ngắn gọn còn hơn
Tôi không đồng ý với nhận định rằng LLM “đặc biệt giỏi trong việc tạo ý tưởng”
Vì nó chỉ tạo ra những kết quả trung bình và an toàn
Nếu muốn ý tưởng thú vị hay mới mẻ, LLM không phải lựa chọn phù hợp
Khi giải thích thiết kế cho nó, tôi tự phát hiện ra các trường hợp biên của vấn đề
Khác biệt chỉ để khác biệt không phải là đức tính tốt
LLM gần với một bộ máy tạo lẽ thường hơn là bộ máy tạo ý tưởng
Chỉ cần điều chỉnh temperature hay top-k để chọn những token có xác suất thấp thì đầu ra sẽ đủ đa dạng
Phần lớn là ý tưởng vô dụng, nhưng đôi khi một trong số đó lại trở thành manh mối cho một hướng đi hay
Dù vậy tôi vẫn thấy nó chỉ giúp được một chút
Ý tưởng thực sự là do con người tạo, còn LLM chỉ liệt kê các lời giải liên quan để gợi cảm hứng
Nếu gửi nguyên văn thứ LLM viết, thì người nhận sẽ không còn xem xét suy nghĩ của tôi mà là đầu ra của mô hình
Đặc biệt trong công việc, việc nộp nguyên xi đoạn code do LLM viết ra là một vấn đề
Giao cho người khác xử lý một kết quả mà chính mình chưa tự rà soát là cách né tránh trách nhiệm
Cuối cùng có khi sẽ xuất hiện một cấu trúc nơi người sản xuất phải bồi thường cho người tiêu dùng
Tiêu đề bài này là “Đừng giao việc viết cho AI”, nhưng ý chính thực ra gần với “Đừng giao việc suy nghĩ cho AI”
Viết chỉ là một cách để tư duy, không phải cách duy nhất
Với một số người, ghi âm giọng nói thậm chí còn tự nhiên hơn
Cũng có nhiều tác giả làm việc bằng đọc cho người khác chép (dictation) như Rod Serling hay Mark Twain
Xem video về The Talking Draft Method của Mark Duplass
Sau đó giao cho AI việc chép lại và sửa ngữ pháp thì khá hiệu quả
Tôi ghi âm ngẫu hứng rồi đưa vào NotebookLM, sau đó dùng prompt kiểu “hãy tóm tắt bằng văn phong của tôi, bằng giọng của tôi”
Cách này không giúp tiết kiệm thời gian, nhưng rất hữu ích trong điều tiết cảm xúc và vượt qua nỗi sợ bắt đầu
Nó cũng hữu dụng như công nghệ hỗ trợ cho ADHD
Từ khi chuyển những trang ‘morning pages’ viết tay sang dạng số, tôi có cảm giác đã mất đi thứ gì đó
Dù vậy, nhờ khả năng tìm kiếm và RAG mà nó vẫn có giá trị
Nó khác với hội thoại thông thường
Cuối cùng nó còn tóm tắt lại nên cũng giúp ích cho việc hệ thống hóa
Nhờ AI mà tôi có thể diễn đạt suy nghĩ của mình tốt hơn
Những người viết giỏi dường như thường quên mất đó là một năng lực hiếm có
Tôi dừng dùng AI trong lĩnh vực nghệ thuật (art)
Như Kurt Vonnegut từng nói, hành vi làm nghệ thuật là một quá trình nuôi lớn tâm hồn
Báo cáo công việc có thể nhờ AI hỗ trợ, nhưng blog hay bài viết cá nhân thì phải tự viết
Trang giải thích trên blog của tôi cũng thể hiện triết lý đó
Trớ trêu là nhờ LLM mà tôi lại nhận ra bản chất của việc viết
Với tôi, viết là dọn dẹp bộ nhớ đệm tinh thần
Nếu không tự viết ra thì suy nghĩ sẽ không được xử lý trọn vẹn
Giao việc đó cho AI chẳng khác gì bắt người khác tập thể dục thay mà vẫn mong mình lên cơ
Cái bẫy thật sự là đọc những câu văn trôi chảy của mô hình rồi tưởng rằng mình đã hiểu
Giống như nhiếp ảnh xuất hiện khiến bản chất của hội họa được phơi bày, AI khiến ta phải hỏi lại mục đích của việc viết là gì
Tôi không phải người bản ngữ tiếng Anh nên viết văn bản trang trọng rất khó, nhưng AI giúp được rất nhiều
Dĩ nhiên tôi luôn tự xem lại kỹ đầu ra do AI viết
Tôi từng nghe một bài giảng về chương trình viết của Đại học Chicago và thấy rất ấn tượng
Vị giáo sư đó nói rằng “viết chính là quá trình tư duy”
Trong quá trình diễn đạt bằng chữ, suy nghĩ trở nên cụ thể hơn và các ý tưởng kết nối với nhau
Tôi thấy may vì mình đã được rèn luyện như vậy từ trước thời có những công cụ như Claude
Tôi mong trẻ em sẽ không chỉ bấm “nút dễ dàng” rồi đánh mất năng lực tư duy
Video bài giảng
Tôi ghen tị với sự phong phú về công cụ mà thế hệ này có, và mong chờ những cách sử dụng mới mà họ sẽ tạo ra
Ta có thể đặt câu hỏi, kiểm chứng câu trả lời và mở rộng suy nghĩ
Viết là một hành vi phức hợp với nhiều mục đích như thuyết phục, giảng dạy, sáng tạo, sắp xếp tri thức
LLM cho phép điều khiển rất tinh các yếu tố ngôn ngữ như văn phong, ẩn dụ, nhịp điệu
Cuối cùng, chất lượng của việc viết bằng AI phụ thuộc vào khả năng điều chỉnh của người dùng
LLM chỉ đưa ra ý tưởng thú vị khi bị “ép đến điên cuồng”, nhưng rồi cũng nhanh chóng lặp lại
Cuối cùng điều quan trọng là dùng nó như một công cụ hỗ trợ
Giao phó hoàn toàn thì phản tác dụng, nhưng dùng theo cách tùy chỉnh thì nó có thể trở thành công cụ hỗ trợ tư duy
Với những người không phải bản ngữ tiếng Anh, nó có giá trị rất lớn như một phương tiện diễn đạt rõ ràng