Khi AI len lỏi vào từng khía cạnh công việc và đời sống, một câu hỏi lớn dần hiện lên: "Liệu chúng ta đang dùng AI như một công cụ hỗ trợ hay đang dần bị phụ thuộc trong việc đưa ra quyết định?"

Câu hỏi trên chạm đến một nỗi lo rất thật rằng chúng ta có đang đánh mất khả năng suy nghĩ độc lập khi làm việc cùng với AI hay không?

Theo nghiên cứu từ Harvard Business Review, chỉ 30% nhà quản lý hiện nay có đủ kỹ năng và kiến thức để sử dụng AI như một đối tác tư duy trong việc ra quyết định.

Thay vì hoàn toàn phó mặc mọi việc cho AI, trong bài viết này, hãy cùng tìm hiểu cách rèn luyện tư duy "AI hỗ trợ – tôi quyết định", để biến công nghệ thành người đồng hành thông minh.

Bạn đã bao giờ nghe đồng nghiệp hoặc bạn bè nói rằng: “AI nói vậy thì chắc đúng rồi”? Nếu có, đó chính là lúc Automation Bias – xu hướng “thiên kiến tự động hoá” hay “tin máy hơn tin mình” xuất hiện. Hiệu ứng tâm lý khiến chúng ta mặc định tin vào kết quả từ công nghệ mà không cần kiểm chứng.

Chính niềm tin gần như tuyệt đối này khiến người dùng dễ dàng chấp nhận mọi đầu ra từ AI, kể cả khi chúng chứa thông tin sai lệch.

Trong khi đó, các công cụ AI hoàn toàn có khả năng đưa ra thông tin không chính xác. Hiện tượng này còn gọi là AI Hallucination - “ảo giác AI”.

Khái niệm được định nghĩa khi AI tạo ra thông tin sai sự thật, nhưng lại được trình bày rất logic và thuyết phục. 

Vì thế, nếu không có kỹ năng kiểm tra chất lượng đầu ra của AI, bạn có thể gặp rủi ro. Hãy tưởng tượng, bạn đưa một bản báo cáo cho sếp với số liệu từ ChatGPT mà chưa kiểm tra. Bạn sẽ làm gì khi sếp phát hiện ra số liệu sai? Bạn sẽ nói là cái này do AI làm nên em không biết? Không thể, đúng không? Như vậy sếp sẽ đánh giá là bạn không có trách nhiệm với công việc của mình và không có khả năng quản lý hay giao việc cho nhân viên hoặc AI hiệu quả. Điều này chắc chắn sẽ ảnh hưởng đến uy tín và khả năng thăng tiến của bạn.

Sự thật là AI không phải một “bộ não siêu nhiên”. Nó hoạt động dựa trên dữ liệu quá khứ, được “đào tạo” trước đó – ví dụ: hàng triệu văn bản, hình ảnh, hoặc hành vi người dùng. Sau đó, AI sử dụng các mô hình thống kê và thuật toán học máy (machine learning) để phát hiện quy luật, từ đó đưa ra phản hồi phù hợp.

Dưới áp lực của công việc, chúng ta thường có khuynh hướng “gật đầu” tin ngay vào kết quả AI đưa ra mà không cần kiểm chứng. Điều này dẫn đến không ít sai sót, đặc biệt khi dữ liệu AI sử dụng chưa đầy đủ hoặc bị sai lệch.

Đừng để thói quen “tìm kết quả nhanh” khiến bạn bỏ lỡ cơ hội tư duy sâu sắc. Hiểu được cơ chế vận hành của AI chính là bước đầu để biến công nghệ thành người cộng sự đáng tin cậy. 

Càng dùng AI nhiều, chúng ta càng dễ rơi vào vùng “ngủ quên” – nơi mọi quyết định được giao phó cho máy móc mà không suy xét kỹ càng.

Nếu bạn không muốn tư duy bị xói mòn theo thời gian, đã đến lúc “cài lại” cách tương tác cùng công nghệ. Điều này có thể bắt đầu với 3 nguyên tắc vàng giúp bạn sử dụng AI một cách có tư duy hơn.

Phản biện với AI không phải là sự đối đầu, mà là một cuộc đối thoại – nơi bạn giữ vai trò là người điều phối. 

Phản biện càng không có nghĩa là hoài nghi mọi thứ AI đề xuất. Phản biện là đặt câu hỏi đúng lúc, đúng chỗ, là dừng lại vài giây để tự vấn: “Liệu đề xuất này có thật sự phù hợp?”; “AI đang dựa trên cơ sở dữ liệu nào để đưa ra gợi ý này?”; “Có góc nhìn nào khác mà AI chưa xem xét tới không?” Đó là những câu hỏi giúp bạn không bị cuốn theo những phản hồi từ AI.

Thực tế, AI không có trực giác, càng không có khả năng nhìn thấy thay đổi từng ngày trong một thị trường đầy biến động. Nó sẽ không nói với bạn rằng insight này đã lỗi thời, hay tone giọng kia sẽ dễ gây tranh cãi trong bối cảnh xã hội hiện tại. Đó là công việc của bạn – người hiểu được bối cảnh, cảm nhận được thị trường, và có thể kết nối với cảm xúc con người.