Từ bài viết của tác giả Ethan Mollick 27 tháng 5, 2026.
Biên dịch bởi Tự học cùng AI.
Nếu lướt mạng xã hội, bạn sẽ thấy ngập tràn những bài đăng bắt đầu trông giống hệt nhau một cách đáng ngờ:
Rất nhiều bình luận dưới các bài đăng này cũng do AI tạo ra. Số lượng các bài báo học thuật, bài xã luận trên tờ New York Times, và thậm chí cả những truyện ngắn đạt giải thưởng được viết bởi AI cũng đang ngày càng tăng. Nếu thường xuyên dùng AI, có lẽ bạn đã nhận ra sự hiện diện dày đặc của các văn bản AI xung quanh mình (những người hay dùng AI thường nhận diện văn bản do máy viết khá tốt). Còn nếu bạn chưa nhận ra, tôi cam đoan rằng con số này lớn hơn bạn nghĩ rất nhiều.
Vấn đề không chỉ nằm ở sự rập khuôn của văn bản AI – dù sự nhàm chán này dần khiến tôi bỏ qua cả những bài viết về các chủ đề thú vị nếu “cỗ máy dò AI” trong đầu tôi réo lên. Vấn đề còn ở chỗ: những văn bản AI sinh ra từ các câu lệnh (prompt) kém chất lượng thường mang lại rất ít giá trị nội dung, thay vào đó chỉ đưa bạn đi lòng vòng quanh các mớ lý thuyết. Chúng ta vốn được rèn luyện để tin rằng những câu chữ trau chuốt, đượm màu tri thức là thành quả từ nỗ lực của con người, nên ta dễ dàng chú ý đến các bình luận do AI viết. Nhưng thực chất, đằng sau đó thường chẳng có chiều sâu tư duy nào của con người. Những bài đăng này chỉ là những “kẻ hút máu sự chú ý” đội lốt tri thức, bắt ta phải vắt óc giải mã nhưng lại chẳng mang về chút hiểu biết nào tương xứng.
Tuy nhiên, việc dùng AI để viết lách không chỉ làm độc giả ngán ngẩm, mà còn có nguy cơ thui chột quá trình rèn luyện một kỹ năng quan trọng của con người. Tôi may mắn đã viết lách suốt nhiều thập kỷ và định hình được một văn phong riêng – thứ mà tôi tin luôn hiện hữu rõ nét dù tôi đang viết sách, đăng tweet hay viết blog. Để có được văn phong đó, tôi đã phải trải qua một quá trình rèn luyện vô cùng gian nan: những người thầy giỏi, vô số lần viết đi viết lại và cả những lời chê bai cay nghiệt trên mạng đều góp phần làm nên nó. Nếu AI có thể viết tốt, tôi đã có thể bỏ qua toàn bộ quá trình khổ ải đó. Nhưng bù lại, tôi sẽ đánh mất một kỹ năng đã chứng minh là vô cùng quan trọng đối với sự nghiệp và niềm vui của chính mình.
Nói vậy không có nghĩa là tôi lên án việc dùng AI để hỗ trợ viết lách. Tôi cho rằng AI có thể là một công cụ tuyệt vời đối với những cây viết giỏi (bản thân tôi cũng dùng AI để kiểm tra lại toàn bộ bài viết và đóng vai các độc giả khác nhau để xem mình có bỏ sót điểm gì quan trọng không). Với những người gặp khó khăn trong việc diễn đạt, AI có thể giúp họ truyền tải ý tưởng trôi chảy hơn, và suy cho cùng, không phải ai cũng coi viết lách là một quá trình tư duy. Thêm vào đó, chỉ cần bỏ ra chút công sức, văn phong của AI sẽ bớt sáo rỗng, mang đậm dấu ấn cá nhân hơn và trở nên hữu ích hơn (nếu dùng có chừng mực). Vì vậy, điều tôi thực sự muốn lên án ở đây là việc lạm dụng AI như một giải pháp mặc định, hoặc tệ hơn là dùng nó một cách vô thức. Cân bằng giữa việc dùng AI và năng lực tư duy của chính chúng ta sẽ là một thử thách mang tính quyết định trong những năm tới.
Những thay đổi nhỏ, sự khác biệt lớn về kết quả
Nơi minh chứng rõ nhất cho điều này là giáo dục. Hai bài nghiên cứu từ cùng một nhóm tác giả (bao gồm cả các đồng nghiệp của tôi tại trường Wharton) đã phác họa rất xuất sắc sự khác biệt giữa việc dùng AI để đi tắt trong tư duy và dùng AI để hỗ trợ tư duy.
Nghiên cứu đầu tiên là một cuộc thử nghiệm tại một trường trung học ở Thổ Nhĩ Kỳ với khoảng một nghìn học sinh học toán. Một nhóm được dùng ChatGPT bản thường, nhóm còn lại thì không. Những học sinh dùng ChatGPT làm bài tập về nhà tốt hơn và tự cảm thấy mình học được nhiều hơn; nhưng khi làm bài kiểm tra, thành tích của các em lại kém hơn so với những bạn không dùng. Nguyên nhân là vì AI, vốn được thiết kế như một trợ lý đắc lực, thực chất chỉ đang mớm sẵn đáp án cho học sinh, trong khi việc học thực sự luôn đòi hỏi sự rèn luyện trí óc. Khi bạn đốt cháy giai đoạn nỗ lực, bạn cũng đang đốt cháy luôn quá trình học tập. Đó là lý do vì sao những kết quả ban đầu về việc áp dụng AI vào lớp học lại gây lo ngại đến vậy.
Thế nhưng, chúng ta lại thấy một kết quả trái ngược ở nghiên cứu thứ hai khi họ tổ chức một khóa học lập trình Python kéo dài 5 tháng tại 10 trường trung học ở Đài Bắc với gần một nghìn học sinh. Những học sinh được một gia sư AI cung cấp chuỗi bài tập cá nhân hóa đã đạt điểm cao hơn 0,15 độ lệch chuẩn trong bài kiểm tra cuối kỳ (bài thi không có sự trợ giúp của AI). Theo một số ước tính, mức tăng này tương đương với 6 đến 9 tháng học tập bổ sung, mà không cần tăng thêm thời lượng giảng dạy hay tạo thêm gánh nặng cho giáo viên. Thay vào đó, AI đã giúp tinh chỉnh lộ trình học tập cho phù hợp với từng em. Điều này cũng thống nhất với các nghiên cứu khác về gia sư AI, cho thấy những công cụ được thiết kế riêng biệt có thể nâng cao đáng kể hiệu quả học tập nếu được sử dụng đúng cách.
Việc bạn chọn sử dụng AI theo cách nào chỉ là một khác biệt tương đối nhỏ, nhưng lại dẫn đến những khác biệt rất lớn về kết quả. Tệ hơn nữa, bản tính con người thường xui khiến chúng ta đưa ra những lựa chọn sai lầm. Việc học đòi hỏi ta phải đối diện với sự thiếu sót của bản thân và phải lao động trí óc vất vả – những điều này thực sự chẳng dễ chịu chút nào. Đó là lý do tại sao học sinh thường đánh giá những bài giảng mang tính giải trí là mang lại nhiều kiến thức hơn so với việc phải giải quyết các bài tập hóc búa trên lớp, dù trên thực tế, những bài tập khó nhằn ấy mới là thứ giúp các em học được nhiều hơn. Để tận dụng tối đa lợi ích của AI trong học tập, bạn cần thay đổi tư duy: thay vì dùng AI để giải quyết vấn đề hộ mình, hãy dùng nó để đốc thúc bạn tự giải quyết vấn đề.
Rất may là ba công ty AI lớn hiện nay đều đã cung cấp các công cụ hỗ trợ học tập ở mức độ nhất định, biến AI hoạt động giống một gia sư hơn. Chỉ tiếc là cách truy cập vào các tính năng này chưa thực sự trực quan.
Gemini: Là công cụ dễ dùng nhất. Bạn chỉ cần nhấn vào dấu cộng và chọn “Guided Learning” (Học tập có hướng dẫn).
ChatGPT: Bạn cần gõ lệnh “/learn” vào khung chat.
Claude: Bạn nhấn dấu cộng, chọn “use style” (sử dụng văn phong) rồi chọn “learning” (tính năng học tập) – dù Anthropic đã thông báo sẽ thay đổi cách tiếp cận này nhưng chưa có hướng dẫn chính thức.
Dù dùng công cụ nào, bạn cũng nên ưu tiên các mô hình có khả năng suy luận sâu (thinking model) hoặc mô hình nâng cao, đặc biệt là với các môn khoa học tự nhiên (STEM). Tuy nhiên, những chế độ này chỉ có thể hỗ trợ những ai thực tâm muốn học, chứ không thể ngăn cản bạn gian lận nếu bạn cố tình muốn thế.
Quá đỗi dễ dàng
AI không nhất thiết phải bào mòn tư duy của bạn, nhưng nó hoàn toàn có thể làm điều đó nếu bị sử dụng sai cách – và đáng buồn là “sai cách” thường lại là lựa chọn mặc định. Các đồng nghiệp của tôi tại Wharton gọi hiện tượng này là “đầu hàng nhận thức” (cognitive surrender). Họ đã ghi nhận tình trạng người dùng ngừng suy nghĩ về vấn đề và phó mặc toàn bộ công việc cho AI, ngay cả khi AI đưa ra đáp án sai. Tôi cho rằng một phần nguyên nhân xuất phát từ chính cách thiết kế của những công cụ này.
Tôi đã không làm thế với bài viết này…
Khi các hệ thống AI còn yêu cầu người dùng phải trò chuyện qua lại phức tạp và thường xuyên mắc lỗi, con người buộc phải tham gia vào từng bước xử lý. Ngày nay, các hệ thống AI tự chủ (agentic systems) được thiết kế để khiến cuộc sống của bạn nhàn hạ hơn, vì chúng có thể tự động hoàn thành mọi việc. Điều này rất tuyệt vời nếu bạn chỉ muốn xong việc, nhưng lại rất tồi tệ nếu bạn muốn học hỏi, muốn giữ gìn bản sắc riêng hay muốn tránh việc “đầu hàng nhận thức”. Khi đưa ra một yêu cầu hóc búa và nhận được lời giải, chúng ta rất dễ bị cám dỗ để bê nguyên si câu trả lời của AI đi dùng.
Trong bài nghiên cứu vừa xuất bản cùng Fabrizio Dell’Acqua và các đồng nghiệp tại Harvard, MIT, Đại học Warwick, BCG cùng nhiều nơi khác, chúng tôi đã thực hiện một cuộc thử nghiệm với 758 chuyên gia tư vấn tại Boston Consulting Group (BCG). Một nửa trong số họ được quyền truy cập vào GPT-4. Kết quả là nhóm dùng AI có hiệu suất làm việc vượt trội hơn hẳn nhóm không dùng. Nhưng sau đó, chúng tôi yêu cầu họ giải quyết một bài toán mà chúng tôi biết chắc chắn AI sẽ làm sai. Ở nhiệm vụ này, nhóm chuyên gia dùng AI lại có tỷ lệ đưa ra đáp án đúng thấp hơn đáng kể so với nhóm không dùng. AI đã đưa ra một câu trả lời sai bét nhưng lại có vẻ rất đáng tin cậy; và phần lớn những chuyên gia tư vấn ưu tú kia – những người xuất sắc ở mọi nhiệm vụ khác – đã không hề nhận ra lỗi sai đó. Tất nhiên, giờ đây AI đã có thể giải quyết được bài toán ấy, nên vấn đề thực sự hiện nay không còn nằm ở tỷ lệ sai sót của máy móc nữa. Vấn đề là con người đang dần đánh mất cơ hội học cách trở thành một chuyên gia giỏi khi cứ để bản thân buông xuôi và phó mặc tư duy.
Xin nhắc lại, việc phó mặc cho AI không nhất thiết phải là lựa chọn mặc định. Trong một nghiên cứu nhỏ do Anthropic thực hiện, các lập trình viên đã dùng AI để hỗ trợ hoàn thành một nhiệm vụ mới. Những người phó mặc toàn bộ công việc cho AI không thể trả lời các câu hỏi về chính những gì họ vừa làm – một dấu hiệu rõ ràng của sự “đầu hàng nhận thức”. Ngược lại, những người yêu cầu AI giải thích rõ từng bước xử lý, hoặc chỉ dùng AI để hỗ trợ một phần công việc, dường như đã tránh được cái bẫy này.
Một phần giải pháp có thể nằm ở chính các công cụ AI, nhưng cách tiếp cận này khá hạn chế. Sẽ thật phiền toái nếu trước mỗi câu trả lời, ChatGPT lại hỏi: “Bạn muốn tôi gợi ý để bạn tự suy nghĩ, hay muốn tôi đưa luôn đáp án?” hoặc khuyên bạn: “Tôi nghĩ sẽ chân thực hơn nếu bạn tự viết đoạn này”. Nhưng đôi khi, chúng ta thực sự cần những lời nhắc nhở như vậy. Kết quả từ nghiên cứu ở Đài Bắc đã gợi mở một hướng đi khả thi: thiết lập các rào cản từ cấp độ hệ thống thay vì trông chờ vào ý chí của người dùng. Tuy nhiên, chúng ta hiếm khi thấy điều này trong các sản phẩm thương mại hiện nay, bởi áp lực thị trường thường thúc đẩy các công ty đi theo hướng ngược lại.
Lựa chọn những gì giữ lại cho con người
Rốt cuộc, phần lớn vấn đề sẽ phụ thuộc vào chính chúng ta. Phải nói rõ rằng, tôi hoàn toàn thoải mái với nhiều hình thức “đầu hàng nhận thức”. Tôi chẳng còn nhớ số điện thoại nữa vì điện thoại đã làm thay việc đó. Tôi mừng vì các con tôi không phải học viết chữ in hoa kiểu cách nữa. Tôi cũng rất vui lòng để máy tính cầm tay lo những phép toán thường ngày và để máy vi tính tự sắp xếp lịch lên lớp của mình. Đó từng là những kỹ năng hữu ích, nhưng có lẽ chúng ta đã đúng khi loại bỏ chúng.
Thế nhưng, AI lại là một câu chuyện khác. Công nghệ này có tính ứng dụng quá rộng, đến mức hầu như bất kỳ công việc trí óc nào cũng có thể được giao khoán cho nó ở một mức độ nào đó. Tôi không muốn tỏ ra quá bảo thủ về việc viết lách: chẳng có nguyên tắc nào bắt buộc một bản nháp email bóng bẩy phải được nhào nặn từ tư duy của con người, cũng giống như việc con người không nhất thiết phải tự mình tính toán một cột số vậy. Tuy nhiên, chúng ta không muốn từ bỏ mọi kỹ năng, và quan trọng là với bất kỳ công việc cụ thể nào, chúng ta phần lớn vẫn chưa biết đâu là kỹ năng quan trọng cần giữ lại và đâu là kỹ năng có thể bỏ đi. Việc quyết định điều đó sẽ là một thử thách thực sự.
Vấn đề không phải là né tránh AI, mà là sử dụng nó một cách có chủ đích – đưa ra những lựa chọn tỉnh táo thay vì ỷ lại một cách thụ động hay né tránh theo bản năng. Nhìn rộng hơn, chúng ta đang ở vào thời điểm mà những “chuẩn mực mặc định” về việc loại công việc nào nên giao cho AI đang dần được định hình: bởi các công ty thiết kế AI hướng tới sự tiện lợi tối đa, bởi các nhà tuyển dụng quyết định thế nào là “sử dụng AI tốt”, và bởi những người đang truyền đạt khái niệm liên tục biến đổi về “năng lực sử dụng AI” (AI literacy).
Trớ trêu thay, rất nhiều điều trong số này đang diễn ra mà không hề có bất kỳ sự hoạch định hay cân nhắc thực sự nào. Và tôi e rằng, một khi cả một thế hệ người lao động và học sinh sinh viên đã hình thành thói quen dựa trên những chuẩn mực đó, sẽ rất khó để có thể đảo ngược tình thế. Điều quan trọng nhất chúng ta có thể làm là liên tục đặt câu hỏi: cái gì nên giao phó và cái gì nên giữ lại cho riêng mình... và đừng trông chờ vào bất kỳ ai, kể cả AI, trả lời câu hỏi đó thay chúng ta.
Đọc bài viết gốc tại: Choosing to Stay Human