- Trong thời đại AI, tiêu chí phân hóa con người không phải là trí thông minh mà là mối quan hệ với nỗ lực tinh thần; trí thông minh càng trở nên phổ biến thì ý chí (volition) muốn tự suy nghĩ và phát triển càng trở nên quý giá
- Người có nhu cầu nhận thức thấp dễ đánh mất năng lực tư duy thay vì chỉ nâng cao năng suất nhờ AI; nhóm trung bình dễ khuất phục trước cám dỗ tối ưu hóa; còn nhóm cao thì dùng AI như công cụ mở rộng năng lực tinh thần
- Người áp dụng AI dùng email/messenger nhiều hơn gấp đôi, sử dụng phần mềm công việc tăng 94%, trong khi thời gian làm việc tập trung giảm 9%; nhiều thí nghiệm cũng quan sát thấy sự suy giảm về tính kết nối não bộ/nỗ lực nhận thức/động lực nội tại
- Yêu cầu gợi ý thay vì đáp án, viết suy nghĩ của mình trước, xen kẽ công việc có AI và không AI, thiết kế chatbot như gia sư... có thể là cách duy trì năng lực tư duy
- Có thể xuất hiện phân cực nhận thức giữa nhóm suy nghĩ nhiều hơn nhờ AI và nhóm suy nghĩ ít đi; trường học và tổ chức cần nuôi dưỡng quyền tự chủ/cảm giác năng lực/tính gắn kết/ý chí chịu đựng khó khăn hơn là chỉ truyền đạt kiến thức
Thời gian AI tiết kiệm được lại bị lấp đầy bằng nhiều công việc hơn
- Trong phân tích hơn 10.000 người lao động của ActivTrak, khối lượng công việc của những người áp dụng AI không giảm mà còn dày đặc hơn
- Thời gian dùng email/nhắn tin/chat tăng hơn gấp đôi
- Mức sử dụng phần mềm công việc tăng 94%
- Thời gian làm việc tập trung không bị gián đoạn giảm 9%
- Nghiên cứu của UC Berkeley Haas School of Business cho thấy khi coding/kỹ thuật trở nên dễ hơn, mọi người bắt đầu tự làm cả những việc trước đây thường thuê ngoài
- Họ chen thêm các việc ngắn vào buổi tối/cuối tuần/thời gian chờ
- Việc đa nhiệm bằng cách đồng thời giám sát nhiều bot làm các tác vụ khác nhau tăng lên
- Thời gian tiết kiệm nhờ AI được đổ vào các nhiệm vụ mới thay vì nghỉ ngơi, đồng thời kỳ vọng về lượng thành quả mỗi ngày của bản thân và cấp trên cũng tăng theo
- Mỗi giờ xử lý được nhiều việc hơn nhưng cũng phân tâm và mệt mỏi hơn, đến mức trạng thái này còn có tên là AI brain fry
- Giống như máy bay/tàu hỏa/ô tô rút ngắn thời gian di chuyển nhưng lại làm tăng số chuyến đi, công nghệ tiết kiệm lao động có xu hướng cho phép nhiều hoạt động hơn thay vì khiến cuộc sống nhàn rỗi hơn
Trí thông minh càng phổ biến thì ý chí càng quý giá
- Nguyên tắc của thời đại AI là “khi trí thông minh trở nên dồi dào, ý chí sẽ trở nên có giá trị”
- Người tạo ra khác biệt không phải là người dùng AI một cách thụ động để làm ít đi, mà là người vật lộn cùng AI để phát triển năng lực của mình và hoàn thành nhiều việc hơn
- Nhu cầu nhận thức (need for cognition) trong tâm lý học cho biết một người thích suy nghĩ khó đến mức nào
- Người có mức cao thích các trò chơi khó/sách dày đặc/vấn đề phức tạp
- Người có mức thấp thấy việc suy nghĩ nặng nề là khó chịu và gần với kiểu tiết kiệm nhận thức (cognitive miser), luôn tìm cơ hội để né tránh
- Người ở mức trung bình vẫn nỗ lực với những vấn đề họ coi trọng, nhưng không thực sự thích việc suy nghĩ tự thân
- Nhu cầu nhận thức có tương quan với trí thông minh nhưng không phải cùng một đặc tính; ngay cả người rất thông minh cũng có thể ghét nỗ lực tinh thần
Những hành khách năng suất: nhóm đạt thành quả nhưng mất năng lực
- Những hành khách năng suất (Productive Passengers) có nhu cầu nhận thức thấp vừa tăng năng suất vì AI làm công việc dễ hơn, nhưng cũng có thể làm năng lực tinh thần suy yếu vì chính lý do đó
- Con người học tốt nhất trong vùng độ khó tối ưu, nơi nhiệm vụ không quá khó đến mức choáng ngợp nhưng cũng không quá dễ đến mức chẳng cần nỗ lực
- AI đẩy những người thích ít nỗ lực ra khỏi vùng này, xử lý thay cả những phần đáng ra họ phải tự suy nghĩ
- Trong nghiên cứu của MIT Media Lab do Nataliya Kosmyna dẫn dắt, khi thực hiện các nhiệm vụ tương tự, tính kết nối não bộ của người dùng ChatGPT được đo thấp hơn người không dùng tới 55%
- Theo các đo lường của đồng sáng lập Possibility Sciences là Vivienne Ming, hoạt động sóng gamma — chỉ dấu của nỗ lực nhận thức — giảm khoảng 40% khi dùng AI
- Nghiên cứu của Michael Gerlich thuộc SBS Swiss Business School cho thấy có tương quan âm đáng kể giữa việc thường xuyên dùng công cụ AI và năng lực tư duy phản biện
- Ban đầu AI nâng cao năng suất, nhưng nếu sự phụ thuộc kéo dài thì có thể dẫn tới việc rỗng hóa kiến thức và năng lực từ bên trong
- Trong nghiên cứu của Carnegie Mellon University do Grace Liu dẫn dắt, những người tham gia được AI hỗ trợ khoảng 10 phút rồi mất quyền truy cập có kết quả kém hơn và bỏ cuộc thường xuyên hơn so với người ngay từ đầu không dùng AI
- Các bác sĩ nội soi bắt đầu dùng AI có tỷ lệ phát hiện tổn thương ruột tiền ung thư khi khám không có AI giảm từ 28,4% xuống 22,4%
- Giống như GPS làm suy yếu khả năng đọc bản đồ và tìm đường, AI có thể làm suy yếu một dải năng lực tư duy rộng hơn nhiều tùy theo mức độ ta cho phép nó
Những người tối ưu hóa miễn cưỡng: nhóm biết rủi ro nhưng vẫn lệ thuộc
- Những người tối ưu hóa miễn cưỡng (Reluctant Optimizers) có nhu cầu nhận thức trung bình nhận thức được rủi ro AI có thể làm rỗng chính mình và cố chống lại, nhưng dần dần vẫn lệ thuộc vào bot trong đời sống bận rộn, căng thẳng
- Trong thí nghiệm của MIT Media Lab, những người tham gia viết liên tiếp bằng ChatGPT ngày càng phụ thuộc hơn vào AI qua mỗi nhiệm vụ, và cuối cùng phần lớn công việc chỉ còn là sao chép/dán
- Điều này không chỉ do mệt mỏi tích lũy mà còn vì công nghệ làm thay đổi cách người dùng suy nghĩ
- Giáo dục truyền thống coi trọng sự tu dưỡng (cultivation): chịu đựng nhiệm vụ khó để trở thành người suy nghĩ tốt hơn và sở hữu nhiều tri thức hơn
- Công nghệ hiện đại coi trọng tối ưu hóa (optimization): dùng máy móc để loại bỏ ma sát và làm ra kết quả hiệu quả nhất có thể
- Amit Singhal, người từng phụ trách Google Search, từng nói vào năm 2013 rằng ông tập trung giảm mọi ma sát giữa suy nghĩ của người dùng và thông tin họ muốn
- Tư duy tu dưỡng đi tìm ma sát, còn tư duy tối ưu hóa lại muốn một cuộc sống không ma sát
- Mục tiêu của tối ưu hóa gần với tối đa hóa sản lượng hơn là theo đuổi sự xuất sắc
- Trong khảo sát của GoTo, 43% người lao động nói rằng họ từng nộp sản phẩm do AI tạo ra dù nghi ngờ nó có lỗi hoặc chất lượng thấp
Quá trình làm suy yếu tò mò/động lực/phán đoán
- Nghiên cứu của Laura Schulz cho thấy khi giáo viên trực tiếp dạy cách dùng một món đồ, sự tò mò muốn khám phá món đồ đó của trẻ bị hạn chế
- Nếu không được chỉ cách dùng, trẻ sẽ khám phá theo nhiều cách đa dạng hơn
- AI có thể hoạt động như một giáo viên liên tục đưa ra đáp án và phương pháp
- Trong nghiên cứu do Suqing Wu của Zhejiang University và Yukun Liu của ShanghaiTech dẫn dắt, sau khi dùng AI rồi làm một nhiệm vụ khác không có AI, động lực nội tại giảm trung bình 11% và mức độ chán tăng 20%
- Vì nhiệm vụ đầu tiên có AI trở nên thú vị hơn nên các công việc bình thường về sau cảm thấy tương đối tẻ nhạt
- Người chưa tự xây dựng được thế giới quan và nền tảng tri thức của mình sẽ khó trở thành đối tác đối thoại với một AI không hoàn hảo
- Trong trạng thái đó sẽ xảy ra đầu hàng nhận thức (cognitive surrender), tức làm theo lỗi hoặc đề xuất của bot mà không kiểm chứng
- Khi nhóm nghiên cứu Wharton School cấu hình AI thỉnh thoảng đưa ra đáp án sai, người tham gia đã chấp nhận 80% lỗi đó là sự thật
Một nền văn hóa đánh mất quá trình hình thành con người vì sản phẩm đầu ra
- Chris Sibben, hiệu trưởng trường Rivendell ở Northern Virginia, đã cho học sinh xem một bộ phim do hơn 200 nghệ sĩ làm trong hơn 5 năm
- Một học sinh không hiểu vì sao phải mất lâu như vậy khi AI có thể làm ra trong 5 phút
- Sibben gọi đây là sự công nghiệp hóa của sự tách rời (industrialization of detachment)
- Phản ứng “AI làm trong 5 phút” không chỉ là vấn đề tốc độ mà còn là sự thay đổi trong thước đo giá trị
- Coi trọng sản phẩm đầu ra hơn thử thách
- Coi trọng hình ảnh hơn năng lực nhìn thấy
- Coi trọng thành phẩm hơn quá trình trưởng thành thành người có thể tạo ra điều gì đó
- AI mang lại sự thành thạo không cần học việc và sự lưu loát không cần thấu hiểu
- Học sinh nội hóa kiểu mẫu này không chỉ trở nên lười hơn, mà còn có thể trở thành người kém được tôi luyện hơn, ít hiện diện với hiện tại hơn và khó chịu đựng khó khăn nếu không có prompt
Những người chạy marathon tinh thần: chọn mở rộng năng lực hơn là tiện lợi
- Những người chạy marathon tinh thần (Mental Marathoners) có nhu cầu nhận thức cao, giống như người vẫn chạy 42,195 km dù có ô tô, chọn nỗ lực tinh thần để mở rộng năng lực của mình dù không có nhu cầu thực dụng
- Họ giữ được niềm tin rằng cuối cùng mình vẫn có thể tự tìm ra đáp án ngay cả khi chưa thấy lối giải, deadline cận kề và lo âu dâng cao
- Họ thích quá trình tiếp tục khám phá và brainstorm cho đến khi lời giải xuất hiện và đường cong học tập tăng vọt
- Nhóm nghiên cứu do John Cacioppo của University of Chicago dẫn dắt đã xem xét hơn 100 nghiên cứu về nhu cầu nhận thức cao
- Có nhiều suy nghĩ liên quan đến nhiệm vụ hơn
- Tham gia các cuộc trò chuyện giàu kích thích hơn
- Có nhu cầu cao hơn về kết luận và kiểm soát
- Sau khi đã đi đến kết luận, họ có thể khó đổi lập trường ngay cả khi bằng chứng phản bác tích tụ
- Họ có khả năng kháng cự mạnh mẽ trước entropy AI làm san phẳng tư duy và theo đuổi kết quả độc đáo
- Khi bài viết/bài hát/phim ảnh ngày càng quen thuộc như sự tổng hợp từ các tác phẩm có sẵn, họ sẽ tìm cách tạo ra những công việc phản ánh trải nghiệm và nhân cách riêng của mình, đồng thời dùng AI để tăng quyền chủ động
Sáu cách dùng AI như công cụ rèn luyện tinh thần
- Yêu cầu gợi ý thay vì đáp án
- Nếu yêu cầu AI đưa thẳng đáp án, động lực và năng lực có thể suy giảm mạnh
- Nhưng nếu yêu cầu kiến thức nền/manh mối tư duy/giải thích khái niệm thì mức suy giảm như vậy không xuất hiện
- Bắt đầu từ trang giấy trắng
- Hãy tự viết phân tích và kết luận của mình trước khi mở bot
- Đừng để AI tạo ra suy nghĩ thay bạn; hãy để nó tìm điểm yếu và phản biện cho những gì bạn đã nghĩ
- Xen kẽ nhiệm vụ có AI và không AI
- Sau một việc dùng AI, nhất định hãy xếp một việc phải xử lý không có AI
- Tiếp tục dùng những cơ bắp tinh thần chịu trách nhiệm cho nỗ lực sáng tạo
- Thiết kế lại chatbot như một gia sư
- Chatbot thông thường có thể làm suy yếu việc học vì trả lời câu hỏi thay người học
- AI tutor có thể cải thiện học tập và động lực bằng cách dẫn dắt một hành trình học tập có cấu trúc
- Cần đổi vai trò của bot từ một bách khoa toàn thư thành huấn luyện viên cá nhân rèn luyện cơ bắp tinh thần
- Phân biệt việc cơ học và việc sáng tạo
- Những việc lặp lại như email mang tính chức năng có thể giao cho AI
- Nhưng những việc như bài luận và bản ghi nhớ, nơi bản thân quá trình suy nghĩ là cốt lõi, thì không nên giao cho AI
- Bài viết đề xuất rằng nên cảm thấy xấu hổ với thói quen giao cả những công việc sáng tạo như vậy cho AI
- Đừng xin suy nghĩ, hãy xin nhà tư tưởng
- Thay vì bảo Claude suy nghĩ hộ một vấn đề, hãy yêu cầu nó tổng hợp các nhà tư tưởng đã nghiên cứu vấn đề đó
- Ví dụ, khi muốn hiểu sự phát triển của trẻ em, có thể yêu cầu một cuộc tranh luận giả tưởng giữa Jean Piaget và Erik Erikson, rồi xin gợi ý sách của cả hai
- Kết quả sẽ tốt hơn khi coi AI là một thủ thư xuất sắc hơn là một nhà tiên tri
Phân cực nhận thức không phải tương lai không thể tránh
- Có thể xuất hiện phân cực nhận thức cực đoan khi một số người dùng AI để suy nghĩ nhiều hơn, còn những người khác lại suy nghĩ ít đi
- Nhóm có nhu cầu nhận thức cao sẽ ngày càng năng suất và thỏa mãn hơn, trong khi phần còn lại có thể bị đẩy lùi thành một tầng lớp tinh thần thấp hơn
- Khoảng cách giữa hai nhóm có thể nghiêm trọng hơn bất bình đẳng kinh tế hay phân cực chính trị, thậm chí lớn đến mức trông như hai loài khác nhau
- Không nhất thiết phải xem nhu cầu nhận thức là một tính cách cố định
- Ý chí có nền tảng di truyền nhưng cũng rất nhạy cảm với môi trường xung quanh
- Nếu AI làm suy yếu ý chí, con người có thể thay đổi thể chế và môi trường để tăng cường nó
Giáo dục phải chuyển từ sàng lọc trí thông minh sang nuôi dưỡng ý chí
- Giáo dục hiện nay được thiết kế xoay quanh tri thức và trí thông minh
- Ở tiểu học, kiến thức được truyền vào đầu học sinh như thể đang tải dữ liệu xuống
- Ở trung học, học sinh có trí thông minh cao được sàng lọc và tách sang các đại học tinh hoa
- Trong thời đại bị bao quanh bởi những cỗ máy chứa lượng tri thức khổng lồ, điều phân biệt con người không còn là biết bao nhiêu mà là ý chí làm việc chăm chỉ và dùng tri thức một cách sáng tạo
- Trọng tâm giáo dục phải chuyển từ năng lực trí óc sang ý chí chạy marathon tinh thần để tạo ra kết quả chất lượng cao
- Nhiệm vụ cốt lõi là khiến con người tự nguyện tìm đến sự phức tạp nhận thức
- Khiến họ nhìn những nhiệm vụ khó, đầy đau đớn và có thể thất bại như hành trình anh hùng của đời mình
- Cần nuôi dưỡng thái độ bền bỉ, tiếp tục khám phá ngay cả khi cơ thể và tâm trí bảo hãy bỏ cuộc
- Trường học và tổ chức sẽ phải hỏi các thành viên rằng họ mong muốn sâu sắc nhất điều gì, điều gì trên đời đáng để theo đuổi, và làm sao nuôi dưỡng những khao khát cao hơn
- Văn hóa hiện tại bảo con người hãy tìm đam mê nhưng không dạy cách hình thành đam mê; từ nay trường học và tổ chức sẽ phải đảm nhận vai trò đó
Môi trường nuôi sống hoặc giết chết ham muốn
- Con người không thể trực tiếp thay đổi sự tò mò hay sở thích chỉ bằng ý chí, nhưng có thể tác động gián tiếp bằng cách đặt mình vào những môi trường kích thích hoặc đè nén ham muốn
- Nhiều môi trường học đường làm suy yếu ham muốn đối với nỗ lực tinh thần
- Thời gian trôi qua trong lớp học một cách nhàm chán làm giảm ham muốn
- Phần thưởng bên ngoài như điểm số lấn át ham muốn nội tại
- Lạm phát điểm số khiến mọi thứ trở nên quá dễ, làm giảm động lực nỗ lực
- Các thể chế được thiết kế theo tinh thần duy lý thường tập trung vào tầng tinh thần mang tính tuyên ngôn, nơi xử lý sự kiện và lập luận, nhưng lại dễ bỏ sót tổn hại ở tầng sâu hơn nơi động lực được hình thành
- Thuyết tự quyết (self-determination theory) của Edward Deci và Richard Ryan cho rằng động lực tăng cao khi ba điều kiện được đáp ứng
- Tự chủ: tự mình kiểm soát lựa chọn của bản thân
- Năng lực: cảm thấy kỹ năng và khả năng của mình đang phát triển
- Gắn kết: cảm thấy những người xung quanh coi mình là quan trọng
- Sự thán phục nảy sinh khi tiếp xúc với con người vĩ đại hay tác phẩm nghệ thuật lớn cũng có thể làm tăng động lực
- Trong quan hệ thầy-trò kiểu học nghề, người hướng dẫn không chỉ dạy kỹ năng mà còn truyền cả cách trở thành người yêu công việc đó
Điều AI không thể làm chính là thứ định nghĩa con người
- AI có thể cho thấy con người là gì bằng cách phơi bày điều nó không thể làm
- Lý tính và trí thông minh từng được xem là cốt lõi phân biệt con người với động vật, nhưng khi xuất hiện những thực thể thông minh hơn con người rất nhiều thì khó có thể chỉ dùng điều đó để định nghĩa tính người
- Điều AI không có là năng lực khao khát một điều gì đó
- Dù trong lớp mỏng được tạo bởi học tăng cường vẫn có vài cơ chế giống phần thưởng, chức năng cốt lõi của mô hình không phải là ham muốn mà là dự đoán
- Nó không có thôi thúc sinh học để ép mình trưởng thành và khám phá
- Nó không có một cái tôi nối kết bản thân trong quá khứ với bản thân tương lai mà nó muốn trở thành
- Nó không có cấu trúc quan tâm và thứ bậc của tình yêu được tạo nên từ vết thương/niềm vui/sự hân hoan/giấc mơ/hi vọng cá nhân
- Cuộc sống không chỉ là hoạt động giải hiệu quả những vấn đề được giao, mà gần với một cuộc hành hương: trưởng thành qua trải nghiệm và tiến về những khả thể mình còn chưa có
- Đặc tính định nghĩa con người là động lực đẩy tiến lên giúp ta vượt qua khó khăn và khát vọng quyết định ta muốn đi đâu, muốn trở thành người như thế nào
- Nếu có thể giúp con người muốn nhiều hơn và khao khát nhiều hơn, họ sẽ chấp nhận nỗ lực tinh thần khó khăn và tránh được phân cực nhận thức
- Dù AI đảm nhiệm tính toán và tổng hợp, nếu con người vẫn quyết định điều gì là quan trọng, điều gì đáng để khám phá, nên chọn sứ mệnh nào và đi về đâu, thì phẩm giá con người có thể được duy trì và củng cố
Chưa có bình luận nào.