Công thức 3T giúp ngăn chặn “rỗng não” và suy giảm nhận thức do AI

Tại hội thảo “Rỗng não AI: Hiện tượng – Hệ lụy – Giải pháp 3T” do Tập đoàn giáo dục Aptech Ấn Độ tổ chức gần đây, các chuyên gia trong nước và quốc tế đã phân tích cả hai mặt của AI. Bên cạnh những con số ấn tượng về tăng trưởng, thuật ngữ “AI Brainlessness” được nhắc đến như thách thức lớn đối với lực lượng lao động trong kỷ nguyên số.

Nguy cơ “rỗng não do AI”

Bà Rakhee Das, Tiến sĩ Đại học Amity và chuyên gia AI quốc tế, dẫn chứng số liệu cho thấy sự lan rộng chóng mặt của công nghệ. Chỉ riêng năm qua, số lượng ứng dụng AI tăng hơn 400%, và dự báo đến năm 2025, các công ty toàn cầu sẽ chi hơn 200 tỷ USD cho lĩnh vực này. AI giúp ngành y tế phát hiện bệnh nhanh hơn 30%, giảm gian lận trong tài chính 40% và nâng cao năng suất văn phòng tới 45%.

Tuy nhiên, bà Das cảnh báo về hiện tượng “copy-paste” trong giới trẻ. Nhiều sinh viên và nhân sự trẻ phụ thuộc AI mà bỏ qua việc học kiến thức nền tảng. Hệ quả là tư duy phản biện suy giảm, kỹ năng giải quyết vấn đề yếu đi, dẫn đến nguy cơ lực lượng lao động tương lai mất khả năng suy nghĩ độc lập.

Ông Chu Tuấn Anh, Giám đốc đào tạo Hệ thống Lập trình viên Quốc tế Aptech, gọi đây là “suy giảm nhận thức do AI”. Ông lấy ví dụ về sự lệ thuộc vào bản đồ số trong đợt ngập lụt tại Hà Nội, khiến nhiều tài xế không còn khả năng định vị và phán đoán rủi ro thực tế.

Theo phân tích của chuyên gia Aptech, quá trình suy giảm nhận thức diễn ra theo ba cấp độ. Cấp độ đầu tiên là “lười tư duy”, xuất hiện sau 1–3 tháng sử dụng AI liên tục, khi người dùng chấp nhận ngay kết quả từ máy mà không kiểm chứng.

Cấp độ hai là “mất kỹ năng”, từ 3–6 tháng, khi nhân sự không thể hoàn thành công việc nếu thiếu AI hỗ trợ. Cấp độ cuối cùng là “mù nhận thức”, khi AI đưa ra kết quả sai nhưng người dùng không còn đủ kiến thức để nhận ra lỗi, gây nguy hại cá nhân lẫn doanh nghiệp.

Ông Nguyễn Quang Tuấn, chuyên gia AI tại Viettel, chia sẻ thực trạng lập trình viên lạm dụng tính năng sinh mã tự động (Gen Code). Nhiều sản phẩm được tạo nhanh nhưng thiếu chiều sâu về tư duy logic. Ông nhấn mạnh, AI chứa cả tri thức lẫn thông tin sai lệch; nếu người dùng chỉ đưa ra câu lệnh hời hợt mà không có bối cảnh, sản phẩm tạo ra sẽ tiềm ẩn nhiều lỗ hổng.

Công thức 3T: Think First – Tool – Techback

Để ngăn ngừa tình trạng “rỗng não”, các chuyên gia đề xuất công thức 3T. Thứ nhất, Think First (Tư duy trước): trước khi yêu cầu AI hỗ trợ, dành vài phút tư duy về vấn đề để duy trì khả năng suy nghĩ độc lập.

Thứ hai, AI là Tool (công cụ): người dùng cần coi AI là công cụ hỗ trợ, không phải thầy dạy hay người làm thay. Tự thực hiện công việc, sau đó dùng AI để tối ưu hóa hoặc phản biện.

Thứ ba, Techback (Dạy lại): sau khi nhận kết quả từ AI, người dùng cần diễn giải hoặc giải thích lại cho người khác, biến thông tin từ máy thành kiến thức thực sự.

Bà Rakhee Das khuyến nghị Việt Nam không nhất thiết chạy đua xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn tốn kém, mà nên tập trung phát triển lực lượng lao động am hiểu và sử dụng AI hiệu quả, minh bạch và ứng dụng vào các bài toán thực tế.

Ông Chu Tuấn Anh kết luận: “Chúng ta không nên sợ AI. Lịch sử nhân loại đã chứng kiến sự chuyển dịch từ đồ đá, đồ đồng sang máy hơi nước và máy tính. Ai nắm bắt và làm chủ công cụ mới sẽ là người chiến thắng. Hãy thao túng, làm chủ AI để có một tương lai tốt đẹp.”