Hướng dẫn chọn và sử dụng AI hiệu quả cuối năm 2025
Tác giả: Giáo sư Ethan Mollick “One Useful Thing”— biên dịch & hiệu đính bởi Tự học cùng AI
Cứ sau vài tháng, tôi lại viết một bài hướng dẫn có tính quan điểm về cách sử dụng AI. Nhưng giờ đây, bối cảnh đã khác, chúng ta đang sống trong một thế giới mà gần 10% dân số toàn cầu dùng AI mỗi tuần. Phần lớn người dùng tiếp cận AI thông qua các công cụ miễn phí, điều này thường ổn… cho đến khi không còn ổn nữa.
Gần đây OpenAI đã công bố phân tích chi tiết về cách mọi người thực sự sử dụng ChatGPT (ít chat thường ngày hơn bạn nghĩ và tìm kiếm thông tin nhiều hơn bạn tưởng). Nhờ đó, tôi có thể đưa ra một vài đúc kết dựa trên mô hình sử dụng thực tế thay vì phỏng đoán. Tôi đã chú thích trong biểu đồ của OpenAI với một số gợi ý về khi nào nên dùng mô hình miễn phí và khi nào nên sử dụng bản nâng cấp.
Nếu biểu đồ cho thấy mô hình miễn phí là đủ tốt cho nhu cầu của bạn, hãy chọn mô hình AI yêu thích và dùng thoải mái mà không cần lo lắng gì thêm về bài hướng dẫn này. Về cơ bản bạn có khoảng chín lựa chọn, vì chỉ có một số ít công ty tạo ra các mô hình tiên tiến. Tất cả đều cung cấp quyền truy cập miễn phí ở một mức độ nào đó. Bốn hệ thống AI hàng đầu là Claude của Anthropic, Gemini của Google, ChatGPT của OpenAI và Grok của xAI do Elon Musk sáng lập. Tiếp theo là các nhóm AI tương đối mạnh và cũng rất tốt: Deepseek, Kimi, Yi và Qwen từ Trung Quốc, cùng Mistral từ Pháp. Cùng với nhau, các biến thể của những mô hình AI này chiếm gần 35 vị trí đầu trong hầu hết các bảng xếp hạng AI. Bất kỳ dịch vụ AI nào khác mà bạn dùng, từ Microsoft Copilot đến Perplexity (cả hai đều có bản miễn phí), đều được vận hành bởi một hoặc nhiều trong chín AI này làm nền tảng.
Nên lựa chọn AI nào?
Một số hệ thống miễn phí (như Gemini và Perplexity) tìm kiếm web rất tốt, trong khi những hệ thống khác lại không thể. Nếu bạn muốn tạo ảnh miễn phí, lựa chọn tốt nhất là Gemini, với ChatGPT và Grok theo sát phía sau. Nhưng cuối cùng, các AI này khác nhau ở nhiều khía cạnh nhỏ, bao gồm chính sách bảo mật, mức độ truy cập, khả năng, cách tiếp cận các vấn đề đạo đức và “tính cách” của chúng. Và tất cả những điều này đều thay đổi theo thời gian.
Vì vậy, hãy chọn mô hình bạn thích dựa trên các yếu tố căn bản và dùng thôi. Tuy nhiên, nếu bạn đang cân nhắc nâng cấp lên tài khoản trả phí, tôi khuyên nên bắt đầu với các tài khoản miễn phí từ Anthropic, Google hoặc OpenAI. Nếu bạn chỉ muốn dùng mô hình miễn phí, các mô hình mã nguồn mở và dịch vụ tổng hợp như Microsoft Copilot có giới hạn sử dụng cao hơn.
Chọn hệ thống AI nâng cao
Nếu bạn muốn sử dụng AI nâng cao một cách nghiêm túc, bạn sẽ cần phải trả khoảng 20 USD hoặc 200 USD mỗi tháng, tùy nhu cầu (mặc dù các công ty hiện đang thử nghiệm các mô hình định giá khác ở một số nơi trên thế giới). Gói 20 USD phù hợp với phần lớn mọi người, trong khi gói 200 USD dành cho những người có nhu cầu kỹ thuật và lập trình phức tạp.
Bạn có thể chọn giữa ba hệ thống cho mức 20 USD: Claude từ Anthropic, Gemini của Google và ChatGPT của OpenAI. Với tất cả các lựa chọn này, bạn đều có quyền truy cập vào các Mô hình mạnh, tốc độ cao và có khả năng “tư duy nhiều bước” (agentic); chế độ thoại, khả năng xem hình ảnh và tài liệu, khả năng thực thi code, ứng dụng di động tốt, khả năng tạo hình ảnh và video (Claude không có tính năng này), và khả năng thực hiện Nghiên Cứu Chuyên Sâu. Tất cả đều có tính cách, điểm mạnh và điểm yếu riêng, nhưng với hầu hết mọi người, chỉ cần chọn cái mình thấy phù hợp là đủ. Một số người, đặc biệt là những ai dùng X nhiều, có thể muốn xem xét Grok của xAI do Elon Musk sáng lập, vốn có một số mô hình AI mạnh nhất và đang nhanh chóng bổ sung các tính năng, nhưng chưa minh bạch về an toàn sản phẩm như một số công ty khác. Microsoft Copilot cung cấp nhiều tính năng của ChatGPT và dễ tiếp cận cho người dùng thông qua Windows, nhưng có thể khó kiểm soát mô hình nào và khi nào bạn đang dùng.
Với đa số người dùng, Gemini, Claude hoặc ChatGPT là lựa chọn an toàn, mạnh mẽ và đáng đầu tư nhất.
Tuy nhiên, chỉ chọn một trong ba AI trên là không đủ, vì mỗi hệ thống AI có nhiều mô hình AI để lựa chọn. Các mô hình chat thường là loại bạn được dùng miễn phí và phù hợp nhất cho trò chuyện, vì chúng phản hồi nhanh và thường có tính cách rõ nhất. Các mô hình Tác Nhân (Agent) mất nhiều thời gian hơn nhưng có thể tự động thực hiện nhiều bước (tìm kiếm web, dùng code, tạo tài liệu), hoàn thành công việc phức tạp. Các mô hình Cấp cao (Wizard) mất rất nhiều thời gian và xử lý các nhiệm vụ học thuật rất phức tạp. Đối với công việc thực sự quan trọng, tôi gợi ý sử dụng các mô hình Agent, chúng có khả năng hoàn thành và nhất quán hơn, ít mắc lỗi hơn nhiều (cần lưu ý tất cả các mô hình AI vẫn có rất nhiều tính ngẫu nhiên và có thể trả lời khác nhau nếu bạn hỏi lại câu hỏi tương tự.)
Cùng một câu hỏi được hỏi một mô hình chat và một mô hình Agent, bạn sẽ thấy mô hình chat trả lời “theo trực giác” trong khi mô hình Agent thực hiện nghiên cứu bên ngoài và kiểm tra rất nhiều giả định trước khi trả lời.
Chọn Mô hình
Với ChatGPT, dù bạn dùng bản miễn phí hay trả phí, mô hình mặc định bạn nhận được là “ChatGPT 5”. Vấn đề là GPT-5 không phải là một mô hình, mà là nhiều mô hình, từ GPT-5 mini rất yếu đến GPT-5 Thinking rất giỏi, đến GPT-5 Pro cực kỳ mạnh mẽ. Khi bạn chọn GPT-5, thực chất bạn nhận được chế độ “tự động”, nơi AI quyết định dùng mô hình nào, thường là một mô hình kém mạnh hơn. Bằng cách trả phí, bạn có quyền quyết định dùng mô hình nào, và để làm mọi thứ phức tạp hơn, bạn còn có thể chọn mô hình “Thinking” cho câu trả lời khó. Với bất kỳ vấn đề phức tạp nào, tôi luôn chọn GPT-5 Thinking Extended (trên gói 20 USD) hoặc GPT-5 Thinking Heavy (nếu bạn đang trả gói 200 USD). Với vấn đề thực sự khó đòi hỏi rất nhiều suy nghĩ, bạn có thể chọn GPT-5 Pro, mô hình mạnh nhất, chỉ có ở gói chi phí cao nhất.
Với Gemini, bạn chỉ có hai lựa chọn: Gemini 2.5 Flash và Gemini 2.5 Pro, nhưng nếu trả gói Ultra, bạn sẽ có quyền truy cập Gemini Deep Think (ở menu khác). Hiện tại, Gemini 2.5 là yếu nhất trong các mô hình AI chính (mặc dù vẫn khá có khả năng và Deep Think rất mạnh), và Gemini 3 dự kiến sẽ ra mắt trong vài tháng tới.
Cuối cùng, Claude giúp bạn tương đối dễ dàng trong việc chọn mô hình. Bạn có thể dùng Sonnet 4.5 cho mọi thứ, với câu hỏi duy nhất là có chọn chế độ suy nghĩ mở rộng hay không (cho các vấn đề khó hơn). Hiện tại, Claude không có phiên bản tương đương với GPT-5 Pro.
Nếu bạn sử dụng phiên bản trả phí của bất kỳ mô hình nào trong số này và muốn chắc chắn rằng dữ liệu của bạn không bao giờ được sử dụng để đào tạo AI trong tương lai, bạn có thể dễ dàng tắt huấn luyện cho ChatGPT và Claude mà không mất bất kỳ chức năng nào, nhưng với chi phí của một số chức năng cho Gemini. Tất cả các AI cũng đi kèm với một loạt các tính năng khác như dự án và bộ nhớ mà bạn có thể muốn khám phá khi bạn quen thuộc với việc sử dụng chúng.
Về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, nếu bạn dùng bản trả phí, bạn có thể tắt tùy chọn huấn luyện bằng dữ liệu người dùng: ChatGPT và Claude cho phép tắt hoàn toàn mà không mất chức năng; Gemini có thể giới hạn một vài tính năng khi tắt, nhưng vẫn an toàn cho người dùng doanh nghiệp.
Ngoài ra, các nền tảng này đều đang phát triển Project / Memory - bộ nhớ dài hạn cho phép AI “ghi nhớ” phong cách làm việc và các dự án trước đây của bạn.
Để nhận được câu trả lời chất lượng?
Công dụng lớn nhất của AI là hướng dẫn thực tế và thu thập thông tin, và có hai cách để cải thiện đáng kể chất lượng kết quả câu trả lời:
Kích hoạt chế độ Nghiên Cứu Chuyên Sâu (Deep Research)
và/hoặc
Kết nối AI với dữ liệu của bạn (nếu bạn cảm thấy thoải mái với điều đó).
Deep Research là chế độ mà AI tiến hành nghiên cứu web rộng rãi trong 10-15 phút trước khi trả lời, có thể tạo ra các báo cáo chất lượng rất cao, thường gây ấn tượng với các chuyên gia thông tin (luật sư, kế toán viên, tư vấn, nhà nghiên cứu thị trường) mà tôi trao đổi. Báo cáo Deep Research không phải là hoàn hảo nhưng chính xác hơn rất nhiều so với việc chỉ hỏi AI về điều gì đó. Cũng lưu ý rằng mỗi công cụ Deep Research hoạt động hơi khác nhau, với những điểm mạnh và điểm yếu riêng. Chẳng hạn, GPT-5 Thinking mặc định đã thực hiện nghiên cứu sâu ở mức trung bình, còn Claude có chế độ “Web Search Moderate” cho phép bật tìm kiếm nhanh hơn nhưng ít toàn diện hơn.
Việc kết nối với dữ liệu của riêng bạn là công cụ mạnh mẽ và ngày càng có sẵn, cho mọi thứ, từ Gmail đến SharePoint. Tôi thấy Claude đặc biệt tốt trong việc tích hợp các tìm kiếm trên email, lịch, các ổ đĩa khác nhau và hơn thế nữa.
Chẳng hạn, bạn có thể yêu cầu “Hãy tóm tắt lịch làm việc và email quan trọng của tôi hôm nay” và Claude sẽ quét toàn bộ thông tin đã kết nối để trả lời chính xác, súc tích.
Đầu vào đa phương tiện
Tôi đã đề cập đến nó trước đây, nhưng một cách dễ dàng để sử dụng AI là chỉ bắt đầu với chế độ thoại. Hai cách triển khai chế độ thoại tốt nhất là trong ứng dụng Gemini và ứng dụng ChatGPT và trang web. Chế độ thoại của Claude yếu hơn hai hệ thống khác. Lưu ý rằng các mô hình thoại được , vì vậy bạn không có quyền truy cập vào các mô hình mạnh mẽ hơn bằng cách này.
Một trong những bước tiến lớn nhất của AI trong năm 2025 là đa phương tiện hóa: AI giờ đây có thể nhìn, nghe và hiểu thế giới như con người. Chế độ thoại (Voice Mode) của Gemini và ChatGPT hiện là tốt nhất, tự nhiên và mượt mà, với độ phản hồi gần như thời gian thực. Claude có Voice Mode nhưng còn hạn chế. Khi bật chế độ thoại, AI sử dụng mô hình tối ưu hóa cho trò chuyện (bao gồm tất cả các tạm dừng nhỏ và hít thở được thiết kế để làm cho bạn cảm thấy như đang nói chuyện với người thật), vì vậy phản hồi nhanh nhưng sẽ không có khả năng tư duy sâu như ở chế độ Thinking.
Tất cả các hệ thống cũng hỗ trợ tải lên tài liệu, ảnh, PDF, và video (đặc biệt là ChatGPT và Gemini).
Trên ứng dụng di động, bạn có thể chia sẻ màn hình hoặc camera: hướng điện thoại vào một vật thể, công thức nấu ăn hay bài toán, và AI sẽ phân tích trực tiếp trong thời gian thực. Điều này làm những công cụ như Siri hay Alexa giờ đây thật sự trông rất… thô sơ.
Sáng tạo theo cách của bạn: Hình Ảnh, Video, Mã và Tài Liệu
Hiện tại, Claude và ChatGPT đều có thể tạo ra các tệp PowerPoint và Excel với chất lượng cao (hiện Claude đang chiếm ưu thế nhẹ trong hai định dạng này, nhưng điều đó có thể thay đổi). Cả ba hệ thống cũng có thể tạo ra một loạt các kết quả khác bằng cách viết mã.
Với Gemini, để đảm bảo hoạt động ổn định, bạn cần chọn chế độ Canvas khi muốn hệ thống chạy mã hoặc tạo đầu ra riêng biệt. Claude có một mục riêng gọi là artifacts, nơi hiển thị ví dụ về các sản phẩm mà nó có thể tạo bằng code.
Ngoài ra, mỗi hệ thống cũng có các công cụ lập trình chuyên biệt rất mạnh, nhưng khá phức tạp để trình bày trong bài viết này.
ChatGPT và Gemini cũng có thể tạo hình ảnh theo yêu cầu (Claude hiện chưa hỗ trợ). Trong số đó, Gemini đang sở hữu mô hình tạo ảnh AI mạnh nhất hiện nay. Cả Gemini và OpenAI đều có khả năng tạo video AI rất tiên tiến thông qua Veo 3.1 và Sora 2.
Sora 2 được phát triển như một ứng dụng mạng xã hội, cho phép người dùng “xuất hiện” trong bất kỳ video nào, trong khi Veo 3.1 hướng đến việc tạo video tổng hợp, đa mục đích hơn. Cả hai đều có thể tạo video kèm âm thanh.
Như bạn biết, bài kiểm tra của tôi đối với bất kỳ mô hình tạo ảnh hoặc video AI mới nào là liệu nó có thể tạo một con rái cá sử dụng Wi-Fi trên một máy bay hay không. Nó không còn là một thách thức. Vì vậy, đây là Sora 2 hiển thị rái cá trên máy bay như một bộ phim tài liệu thiên nhiên ... và một video âm nhạc những năm 80 ... và một bộ phim trinh thám hiện đại ... và một bộ phim khoa học viễn tưởng ngân sách thấp những năm 50 ... và một video an toàn, và một bộ phim noir ... và anime ... và một cảnh cắt video game những năm 90 ... và một bộ phim art house Pháp.
Như tôi đã cảnh báo trong nhiều năm, nhưng khi bạn có thể thấy, bạn thực sự không thể tin tưởng bất kỳ điều gì bạn thấy trực tuyến nữa. Hãy vui lòng xem tất cả các video một cách nghi ngờ. Và để nhắc bạn, đây là những gì bạn đã nhận được nếu bạn nhắc một AI cung cấp hình ảnh của một con rái cá trên một máy bay bốn năm trước đây. Mọi thứ đang chuyển động nhanh chóng.
Mẹo nhanh
Để tránh hiện tượng “ảo tưởng” (Hallucinations):
Theo kinh nghiệm của tôi, các mô hình AI hiện đại đã giảm đáng kể tình trạng “bịa” thông tin so với trước đây. Tuy nhiên, dù tốt đến đâu, AI vẫn sẽ mắc lỗi. Nó vẫn có thể tự tin khẳng định những điều sai, và thậm chí “tưởng tượng” ra khả năng hay hành động mà bản thân không có.
Nhìn chung, câu trả lời đáng tin cậy hơn khi được tạo bởi các mô hình Nâng cao hoặc khi AI có thể truy cập web để tra cứu. Nhưng điều quan trọng là nhớ rằng: AI không thực sự biết lý do tại sao nó làm điều gì đó. Nếu bạn hỏi nó “vì sao lại chọn như vậy?”, bạn sẽ không nhận được câu trả lời thật sự logic.
Tuy nhiên, nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn, phần “dấu vết suy nghĩ” (thinking trace) mà một số hệ thống AI cung cấp có thể giúp bạn phát hiện điểm sai sót hoặc cách nó lập luận.
Để tránh tính cách và xu hướng “nịnh người dùng” (Sycophancy):
Tôi nhận thấy các chatbot hiện nay đã trở nên thân thiện và gần gũi hơn bao giờ hết. Điều này khiến việc trò chuyện với chúng dễ chịu và tự nhiên hơn, nhưng đồng thời cũng khiến nhiều người vô tình quên rằng mình đang nói chuyện với một cỗ máy.
Một hệ quả của điều này là AI có xu hướng đồng tình với bạn: nó sẽ “gật đầu” với hầu hết những gì bạn nói, đặc biệt khi bạn tỏ ra chắc chắn. Nếu bạn cần phản hồi trung thực hoặc góc nhìn đối lập, hãy nói rõ điều đó. Ví dụ: “Hãy đóng vai một người phản biện, chỉ ra điểm yếu trong lập luận của tôi”. Nếu không, bạn có thể chỉ đang trò chuyện với một “người bạn luôn đồng ý” cực kỳ thông minh mà thôi.
Cung cấp bối cảnh cho AI:
Tôi thường nói rằng: AI chỉ thông minh bằng lượng thông tin bạn đưa cho nó.
Dù các tính năng “ghi nhớ” đang dần được bổ sung, hầu hết các mô hình hiện nay chỉ hiểu những gì có trong cuộc trò chuyện hiện tại, chứ không thực sự “nhớ” bạn là ai.
Do đó, bạn nên chủ động cung cấp bối cảnh cho AI, có thể là tài liệu, hình ảnh, bản trình chiếu, hay chỉ một đoạn giới thiệu ngắn về bạn hoặc dự án bạn đang làm. Khi có thêm thông tin, AI sẽ làm việc chính xác, tự nhiên và có chiều sâu hơn nhiều. Tôi thường tận dụng tính năng tải lên tệp hoặc hình ảnh, hoặc dùng các công cụ kết nối dữ liệu để giúp AI hiểu đúng tình huống.
Ngừng lo lắng về cách “viết prompt tốt”:
Ngày xưa, để khiến AI làm đúng ý, bạn phải biết nhiều kỹ thuật như chain-of-thought (tư duy theo chuỗi), viết lệnh thật cụ thể, hoặc áp dụng “prompt template” phức tạp. Nhưng giờ thì khác.
Các mô hình mới đã đủ thông minh để hiểu mục tiêu tổng thể của bạn mà không cần chỉ dẫn tỉ mỉ. Tôi và nhóm đã làm nhiều thử nghiệm, và kết quả cho thấy: những kỹ thuật này gần như không còn tạo ra sự khác biệt đáng kể.
Và không, việc bạn “đe dọa” hay “nịnh” AI cũng không khiến nó trả lời hay hơn đâu, trung bình là như nhau cả thôi.
Hãy vui vẻ thử nghiệm:
Cách tốt nhất để hiểu AI là hãy chơi với nó.
Tôi thường yêu cầu AI video hoặc hình ảnh tạo ra một đoạn hoạt hình, nhờ AI viết lại một báo cáo dưới dạng trò chơi, hoặc tạo bài nghiên cứu sâu về chủ đề tôi đang hứng thú.Đôi khi tôi còn cho AI xem ảnh tủ lạnh rồi hỏi “Tôi có thể nấu gì với những nguyên liệu này?”, hay nhờ nó lên kế hoạch cho chuyến đi trong mơ.
Mỗi lần thử nghiệm như vậy giúp tôi hiểu rõ hơn AI có thể làm gì, không thể làm gì, và tại sao.
Nếu bạn coi việc khám phá này là trò chơi thay vì công việc, bạn sẽ học nhanh gấp nhiều lần. Và quan trọng hơn, bạn sẽ thấy việc dùng AI thực sự thú vị.
Hãy thử mọi thứ có thể và bạn sẽ tìm hiểu các giới hạn của hệ thống.
Đi về đâu ?
Tôi đã mở đầu hướng dẫn này bằng một con số: 10% dân số thế giới đang sử dụng AI mỗi tuần. Và tôi tin rằng, khi tôi viết bản cập nhật tiếp theo sau vài tháng nữa, con số đó sẽ còn cao hơn, các mô hình AI sẽ tốt hơn, và có thể một số khuyến nghị trong bài này sẽ trở nên… lỗi thời.
Nhưng có một điều sẽ không thay đổi: những ai biết cách sử dụng AI hiệu quả sẽ luôn tìm ra cách để tận dụng nó, và từ đó xây dựng trực giác cho tương lai.
Biểu đồ ở đầu bài viết cho thấy hiện nay con người đang dùng AI để làm gì. Nhưng tôi dám chắc rằng chỉ trong hai năm nữa, biểu đồ đó sẽ trông hoàn toàn khác. Không chỉ vì AI ngày càng giỏi hơn, mà còn bởi chính người dùng đã học được cách xác định điều AI nên làm.
Vì vậy, hãy chọn một công cụ AI, rồi bắt đầu từ việc thực sự có ý nghĩa với bạn, có thể là một bản báo cáo bạn đang viết, một vấn đề bạn muốn giải quyết, hay một dự án bạn cứ mãi trì hoãn. Sau đó, hãy thử một cái gì đó ngớ ngẩn chỉ để xem điều gì sẽ xảy ra.
Mục tiêu không phải để trở thành một chuyên gia AI, mà là để xây dựng trực giác về những gì những hệ thống này có thể và không thể làm, vì chính trực giác đó, chứ không phải kỹ năng viết prompt hay hiểu thuật toán, sẽ là thứ giúp bạn thích nghi và phát triển khi AI tiếp tục thay đổi thế giới.
Tương lai của AI không chỉ về các mô hình tốt hơn. Đó là về những người tìm ra những gì phải làm với chúng.
Liên hệ để được huấn luyện chuyên sâu về tư duy tự học cùng AI (cá nhân) hoặc tư vấn chiến lược ứng dụng AI cho doanh nghiệp (cho lãnh đạo, quản lý):
NHẮN VỀ TẠI ĐÂY (Ms. Bích Data)