Giải mã TRẠNG THÁI FLOW: Khoa học về sự tập trung trong kỷ nguyên AI

Thế hệ của chúng ta đang trải qua nỗi đau: “Thế hệ mất tập trung” (Distraction Era). Tình trạng này trải dài ở mọi lứa tuổi và ngành nghề từ sinh viên đến dân công sở. Sinh viên thì học 5 phút lại kiểm tra điện thoại, sa đà vào mạng xã hội. Dân văn phòng bị “email” và các công việc lẻ tẻ “xé lẻ” thời gian.

Có bao giờ các bạn sinh viên tự đặt câu hỏi rằng tại sao các bạn lại thích cảm giác chạy deadline gần ngày thi cử như vậy không? Cái cảm giác mà lúc các bạn ôn thi thâu đêm hay làm dự án mà quên cả thời gian, quên cả đói. Nhfing lúc ấy hiệu suất lại tăng vọt. Đó là khi não bộ chạm vào “điểm ngọt” (Sweet spot).

Bài viết này sẽ giải thích cho sự “yêu thích” ấy. Ở đây, chúng ta cùng tiếp cận khái niệm “dòng chảy" (Flow) của nhà tâm lý học Mihaly Csikszentmihalyi, khái niệm này mô tả Flow là trạng thái tinh thần khi cá nhân hoàn toàn tập trung vào một hoạt động, hòa nhập sâu sắc vào nó đến mức quên đi mọi xao nhãng bên ngoài, bao gồm cả thời gian và không gian. Trạng thái này giúp tối đa hóa năng lực và tạo ra cảm giác mãn nguyện sâu sắc.

Lý thuyết là vậy, nhưng trạng thái này không hề xa vời, cũng không phải là sự ngẫu nhiên hay "ơn huệ" chỉ dành cho thiên tài. Nó là khoa học có thể thiết kế được.Và trong kỷ nguyên số, công cụ mạnh mẽ nhất để duy trì “dòng chảy” không phải là ý chí sắt đá, mà là Sự cộng tác thông minh với AI (AI Collaboration).

Chúng ta cùng tìm hiểu vấn đề đầu tiên để hiểu về não bộ: tại sao ta có thể tập trung đến mức độ “quên bản thân và quên mọi người”.

Trước tiên chúng ta sẽ đề cập đến khái niệm Giảm Hoạt Động Vỏ Não Trước Trán Thoáng Qua (Transient Hypofrontality) của Arne Dietrich - hiện tượng não bộ tạm thời 'tắt' vùng kiểm soát logic để tăng khả năng tập trung. Khái niệm này giải thích rằng chúng ta có thể tập trung cao độ vào các công việc cụ thể như sáng tạo, học tập, chơi thể thao, âm nhạc, thể dục, thiền định,..trạng thái đó giống như “dòng chảy”. Chúng ta tập trung vào những gì mình đang làm đến mức quên đi thời gian, không gian và mọi người xung quanh (ví dụ như khi ta làm việc ở quán cà phê hay các hoạt động khác nơi đông người).

Để giải thích dễ hiểu cho lý thuyết của ông. Chúng ta sẽ phân cấp bộ não của mình như sau:

- Vỏ não trước trán (Prefrontal Cortex) giống như 'giám đốc' của não bộ - nơi kiểm soát logic, kế hoạch và cảm giác lo lắng.

- Các vùng não khác (Cảm giác & Vận động): Đây là những "công nhân lành nghề". Chúng chịu trách nhiệm cho phản xạ, cử động chân tay và cảm nhận môi trường

Như vậy, khi “ông giám đốc’' nghỉ ngơi, tiếng nói nhỏ trong đầu im lặng. Chúng ta ngừng suy nghĩ quá nhiều, ngừng lo lắng về kết quả. Lúc này, các ‘công nhân’ (vùng vận động/cảm giác) được tự do làm việc. Không bị giám sát bởi logic, chúng hoạt động mạnh mẽ và chính xác - dựa trên những gì đã được rèn luyện trước đó. Ví dụ như có sự khác nhau khi bạn lập kế hoạch và khi hành động. Khi hành động theo kế hoạch vạch sẵn, bạn thường tự hỏi: “Liệu con đường này có đúng?” Đôi lúc lại nghi ngờ chính mình. Những sự tự suy xét như vậy do vỏ não trước trán chịu trách nhiệm nên khi nó bị tắt tạm thời, các vùng não chỉ việc làm theo chỉ thị “đã lập kế hoạch” trước đó, mọi thứ chỉ cần vận hành mà không lo lắng. Kết quả là hành động của chúng ta trở nên mượt mà và tự động.

Điều này có thể giải thích tại sao trạng thái tập trung vào một công việc cụ thể là liệu pháp cải thiện tâm trạng hay trạng thái rất nhiều vì theo Arne Dietrich, khi tập trung, chúng ta quên đi các suy nghĩ, hành động tổn hại như tự phê bình và suy nghĩ quá mức. Điều này giúp mọi người cảm thấy hòa làm một với hoạt động của mình và hoàn toàn sống trong khoảnh khắc hiện tại.

Vậy AI liên quan gì đến cơ chế não bộ này? Hóa ra khi bắt đầu nội dung với một trang word trắng, vỏ não trước trán phải vừa suy nghĩ nội dung, vừa lo lắng làm ý tưởng sao cho thu hút, vừa tự kiểm tra,…Khi làm việc đa tác vụ như vậy khiến ta dễ bị bế tắc. Nhưng khi dùng AI brainstorm, não chỉ cần đóng vai 'chọn lọc và chỉnh sửa' thay vì 'tạo ra từ con số 0'. Vỏ não trước trán chuyển từ chế độ 'sản xuất' (tốn nhiều năng lượng) sang 'đánh giá' (nhẹ nhàng hơn). Giống như thay vì phải nấu một bữa ăn từ đầu, bạn chỉ cần nêm nếm món sẵn có.

Sau giai đoạn tập trung “hàng giờ”, chúng ta thường có cảm giác “thành công”. Lý giải cho cảm giác này được giải thích như sau:

Các bạn có bao giờ tự hỏi động lực để làm những công việc khó nhằn và nhàm chán xuất phát từ đâu không? Chúng ta sẽ xem xét và giải thích hai từ “động lực” theo góc nhìn khoa học tâm lý để hiểu sâu hơn cách con người làm việc và tại sao chúng ta lại dễ “nghiện” AI trong mọi mặt cuộc sống ngày nay đến vậy.

Khi chúng ta thực hiện một dự án hoặc học tập, khi chúng ta đạt được kết quả thành công hay thậm chí chỉ là tiến bộ. Ta sẽ cảm thấy vui vẻ, hạnh phúc và thỏa mãn với những gì diễn ra trước mắt. Những cảm xúc ấy là phần thưởng hay còn gọi là “hệ thống động lực” mà não bộ trao tặng ta, và phần thưởng ấy là một loại chất mà mọi người nghe khá nhiều- Dopamine. Loại chất dẫn truyền thần kinh này thúc đẩy cảm giác được khen thưởng, động lực và khoái cảm. Nó gửi tín hiệu rằng mọi việc đang tiến triển tốt, từ đó thúc đẩy não bộ lặp lại hành vi này để tìm kiếm thêm phần thưởng. Bản thân sự mong đợi nhận được phản hồi cũng có thể kích hoạt giải phóng dopamine, khiến vòng lặp tự duy trì và tạo động lực”.

Từ phân tích tâm lý và vòng lặp phản hồi của não, có thể giải thích được động lực đằng sau việc “nghiện” AI ngày nay và tại sao ngày càng nhiều các công cụ AI ra đời đến vậy. Khi tìm kiếm thông tin bằng cách truyền thống bằng Google, chúng ta phải nhấp vào trang hết trang web này tới trang web khác để tìm kiếm thông tin mình cần, việc này tiêu tốn hàng giờ liền. Còn giờ đây, chỉ một câu hỏi, AI sẽ biết chính xác chúng ta muốn gì, cần tìm gì và thị hiếu của chúng ta là gì. Việc AI cung cấp phản hồi tức thì, tương tác nhanh chóng sẽ kích hoạt “vòng lặp phản hồi Dopamine của người dùng” khiến họ cảm thấy thỏa mãn với kết quả nhanh chóng và chính xác, từ đó “não bộ liên tục tìm kiếm liều dopamine tiếp theo từ phản hồi nhanh chóng, thỏa mãn” như vậy.

Bây giờ chúng ta sẽ tiến tới lý luận cuối cùng của não bộ để hiểu về hiệu suất làm việc mỗi ngày của chúng ta.

Sự tập trung cải thiện hiệu suất, và hiệu suất sinh ra Dopamine. Theo logic đó, đáng lẽ mọi công việc đều phải mang lại sự hứng thú như nhau. Nhưng thực tế lại không như vậy. Tại sao khi chuyển từ công việc cần sự tập trung này sang công việc cần sự tập trung khác thì năng suất và sự chú ý của ta lại giảm dần? Ví dụ như chuyển từ công việc viết văn sang làm toán vậy. Đặt trong bối cảnh mức năng lượng trong cơ thể để duy trì công việc là như nhau, mức độ quan trọng của 2 môn này là như nhau và bạn cũng yêu thích 2 công việc này là như nhau.

Để giải thích cho vấn đề này, chúng ta sẽ tiếp cận lý thuyết “dư lượng chú ý” (Attention Residue) của Cal Newport:

Trong cuốn sách “Làm việc sâu” (Deep Work). Cal Newport đã giải thích hiện tượng nhận thức mà một phần sự chú ý của bạn vẫn bị mắc kẹt vào nhiệm vụ trước đó ngay cả sau khi bạn chuyển sang nhiệm vụ mới. Sự tập trung còn sót lại này, hay còn gọi là "dư lượng" (residue), làm giảm khả năng tập trung hoàn toàn vào nhiệm vụ hiện tại, do đó làm giảm năng suất và tăng khả năng mắc lỗi. Newport nhấn mạnh rằng năng suất đỉnh cao thực sự đòi hỏi những khoảng thời gian tập trung sâu và không bị gián đoạn, vì việc chuyển đổi giữa các nhiệm vụ dẫn đến sự phân tán sự chú ý do hiệu ứng dư lượng này.

Như vậy có thể lý giải tại sao một ngày có quá nhiều nhiệm vụ quan trọng nhưng bạn chỉ làm tốt một vài nhiệm vụ đầu tiên trong ngày. Vì khi chuyển đổi nhiệm vụ và công việc, “vỏ não trước trán cần thời gian để tái cấu trúc sự tập trung. Cho đến khi quá trình tái cấu trúc này hoàn tất, tàn dư của hoạt động thần kinh liên quan đến nhiệm vụ trước đó vẫn tồn tại. Như vậy, não bạn bị mắc kẹt vào công việc chưa hoàn thành trước đó. Sự mắc kẹt này thường kéo dài từ 15 – 30 phút: “ Sự chồng chéo này gây ra tình trạng mệt mỏi về mặt tinh thần và kém hiệu quả, vì làm nhiều việc cùng lúc hoặc thường xuyên chuyển đổi giữa các nhiệm vụ đồng nghĩa với việc phải liên tục định hướng lại và tập trung phân tán.” Giống như bạn đang học toán được 30 phút rồi nhưng dự lượng chú ý của bạn đôi khi vẫn lảng vảng trong môn văn học.

Phân tích trên không có nghĩa là chúng ta không thể làm tốt nhiều việc trong một ngày. Mà là để tìm phương pháp kích thích Dopamine cho từng nhiệm vụ mà vẫn duy trì sự chuyên tâm. Đối với mình thì AI chính là liều thuốc Dopamine đó.

Hãy nghe qua về những công việc của Ellie hiện tại và cách mình tận dụng “kỷ nguyên AI” để định vị lại năng lực cá nhân trong từng nhiệm vụ cụ thể nhé.

Là một người vừa làm việc (Creator) vừa học tập (IELTS/AI Research), tôi đối mặt với việc chuyển đổi ngữ cảnh (Context Switching) liên tục. Thú thật có rất nhiều lúc sự tập trung và chú ý của tôi khi đang học tiếng anh bị kéo về các công việc sáng tạo. Bất cứ lúc nào tôi cũng sẽ nảy sinh một ý tưởng nào đó từ phát triển bản thân cho đến sáng tạo nội dung,…Đó chính là ví dụ điển hình cho nghiên cứu của Cal Newport: Cặn dư chú ý (Context switching)

Tôi quyết định thực hiện dự án nghiên cứu tâm lý học về sự tập trung trong thời đại AI để khám phá ra vấn đề của chính mình khi chuyển đổi nhiều tác vụ và cũng để giới thiệu phương pháp của tôi trong việc khai thác và tận dụng sức mạnh của AI để giành lại quyển kiểm soát sự tập trung trong thời đại thông tin ở khắp mọi nơi như ngày nay. Sau một vài năm sử dụng ChatGPT cũng như ứng dụng các công cụ AI vào công việc. Bản thân tôi rút ra một kết luận, AI không làm con người sao lãng:

Với một người học tiếng anh lâu năm, tôi hiểu vấn nạn của một người học. Cảm thấy học nhiều năm nhiều tháng nhưng không tiến bộ, ngữ pháp cứng nhắc và phức tạp, từ vựng không biết cách đặt vào bối cảnh khi giao tiếp và phương pháp luyện nghe sai,…việc bế tắc như vậy khiến người học chán nản và dần buông xuôi. Đó cũng là tình trạng của tôi khi học tiếng anh mấy năm về trước. Nhưng AI đã thay đổi cách tôi tiếp cận ngôn ngữ và trao cho tôi nhiều động lực.

Tôi theo đuổi đa tri thức và hứng thú với nhiều điều mới mẻ. Nhưng điểm yếu lớn nhất? Ngữ pháp tiếng Anh. Tôi thay đổi cách tiếp cận bằng phương pháp lồng ghép việc học bằng sở thích. Và đây là cách tôi ứng dụng ChatGPT trong việc học các kiến thức ngữ pháp nhàm chán:

Tôi đã yêu cầu ChatGPT liệt kê bài tập cho các chủ điểm ngữ pháp nâng cao như: câu điều kiện đảo ngữ, câu đảo ngữ nâng cao, câu so sánh hỗn hợp,… Thay vì dùng google tìm kiếm bài tập và giáo trình như trong quá khứ (quá trình tìm kiếm thủ công tiêu tốn nhiều thời gian và năng lượng, khiến tôi chán nản ngay từ bước chuẩn bị). Giờ đây khi chuyển sáng dùng ChatGPT: tôi có ngay 100 câu bài tập ngữ pháp hỗn hợp lại. Phản hồi tức thì của AI khiến tôi cảm thấy thỏa mãn và tiết kiệm thời gian. Quan trọng hơn, AI tạo ra những bài tập ngữ pháp liên quan đến các chủ đề tôi yêu thích: lịch sử, chính trị, kinh tế, văn học. Não bộ cảm thấy bị lôi cuốn, từ đó kích thích dopamine và tạo động lực học tiếp.

Là một freelancer chuyên về sáng tạo nội dung và ý tưởng. Nhưng tôi có một điểm yếu của một người sáng tạo ý tưởng: đó là điểm yếu về ý tưởng nghệ thuật ảnh. Với một người không giỏi trong phối màu chữ, bố cục ảnh hay những họa tiết. Những ngày đầu, tôi chật vật với việc dùng powerpoint để tạo ra những bức ảnh phù hợp với nội dung. Nhưng sản phẩm tạo ra thì nhàm chán, đơn điệu và không có điểm nhấn. Công việc này thường tiêu tốn hàng giờ liền thì giờ đây, tôi dùng AI như một trợ lý lên ý tưởng: tôi yêu cầu Gemini lên thiết kế độc đáo nhưng vẫn giữ được thương hiệu cá nhân, sau đó dùng Canva để thực hiện ý tưởng đó. Gemini giúp tôi vượt qua bế tắc sáng tạo - thời điểm não bộ cạn kiệt ý tưởng sau nhiều giờ làm việc. Những lúc ấy, ý tưởng mới mẻ từ Gemini kích thích dopamine trong não. Tôi muốn bắt tay vào công việc ngay lập tức để chứng kiến sản phẩm hoàn thiện của mình. Những lúc hoàn thành những sản phẩm, tôi càng cảm thấy Gemini hữu ích và từ đó có đà làm việc ngay. AI thực sự giúp tôi tiết kiệm thời gian và tạo ra những bức ảnh đậm chất cá nhân.

Với một content creator, kết thúc một tuần lúc nào cũng dày đặc những ghi chú và ý tưởng rời rạc. Và đầu mục công việc bị phân bổ ở những tab khác nhau trong googledoc và drive. Những lúc như vậy, tôi dùng NotebookLM tổng hợp ý tưởng vào công việc theo mục công việc/ý tưởng liên quan, sau đó dùng Gemini phân bổ đầu mục công việc đó theo thời gian mức năng lượng trong ngày. Tận dụng AI như vậy giúp não bộ không mệt mỏi như cách làm truyền thống (tự đọc, tự nhóm ý tưởng). Tôi có thể để dành năng lượng cho việc tư duy sâu.

Từ khi biết cách áp dụng từng công cụ AI vào từng công việc cụ thể, hiệu suất làm việc của tôi được cải thiện đáng kể. Tôi có thể làm việc sâu liên tục trong 4 giờ học học sâu (Deep Work) mà không mệt mỏi nhờ sự luân chuyển hợp lý với AI. Và như nghiên cứu tâm lý học não bộ. Hiệu suất và tâm lý thỏa mãn khi hoàn thành các nhiệm vụ ngày giúp sản sinh Dopamine hạnh phúc. Điều này giúp tôi tự tin hơn trong những dự án của mình.

Theo nghiên cứu của McKinsey (2023) về tác động của AI tạo sinh, khoảng 60-70% thời gian làm việc có thể được tự động hóa hoặc cải thiện, giúp nhân viên tập trung vào tư duy chiến lược.

Riêng với trường hợp của tôi, tôi đã theo dõi năng suất sau khi thay đổi cách làm việc và học tập như sau:

- Làm việc và học tập không dùng AI: Làm việc bị sao nhãng ý tưởng, sa đà mạng xã hội và tin nhắn, ngắt quãng nhiều lần.

- Làm việc và học tập có AI: Làm việc và học tập 6h/ngày và không bị ngắt quãng.

- Cảm giác chủ quan: Giảm 60% cảm giác "mệt mỏi tinh thần" khi chuyển đổi task và khi theo dõi tiến độ

Tất nhiên trong kỷ nguyên của thông tin và mạng xã hội thì AI không phải phương thức cốt lõi có thể giúp tất cả mọi người tập trung nhanh chóng. Để khiến não bộ vào guồng làm việc còn đòi hỏi nhiều yếu tố, trong đó việc thiết lập môi trường là cực kỳ quan trọng.

Trong tâm lý học chúng ta có thuật ngữ Kiểm soát kích thích (Stimulus Control): Não bộ tạo ra một sự liên kết (association) giữa một kích thích từ môi trường và một phản ứng sinh lý/tâm lý cụ thể. Ví dụ như khi lên giường thì cơ thể sẽ tự động cảm thấy buồn ngủ và muốn ngủ, khi ngồi vào bàn học thì não sẽ phát tín hiệu để học bài.

Như vậy khi bạn muốn có sự tập trung và vào guồng quay của công việc thì bạn cần thiết lập một “kích thích” môi trường cho não bộ của bạn. Điều này vừa không khó vừa không dễ. Chủ yếu dựa vào thói quen và “nghị lực”. Tại sao lại gọi là nghị lực?

Ví dụ như trường hợp của tôi. Tôi dọn một góc bàn trong phòng ngủ và đó là góc để học tập và làm việc. Những ngày đầu khi học và làm việc ở đó tôi còn không quen và nhiều lúc sinh ra cảm giác chán. Nhưng qua một khoảng thời gian, nơi đó đã trở thành 1 thói quen học tập và làm việc của tôi. Mỗi khi tôi ngồi vào đó, não sẽ mặc định là đã đến thời gian tập trung hoạt động.

Nguyên tắc cốt lõi thứ nhất là thiết lập môi trường, tiếp theo ta sẽ có nguyên tắc thứ hai để thúc đẩy bản thân làm việc. Đôi khi môi trường là chưa đủ. Vì có những ngày cơ thể và não bộ thật sự ì ạch. Ngồi vào bàn học 10 phút nhưng chưa bắt đầu vào học. Ngồi vào bàn làm việc 30 phút nhưng không thể “nặn ra” bất kì ý tưởng nào. Và đây là lúc “khai thác triệt để” AI để “mồi Dopamine”. Mồi Dopamine có thể hiểu là hành động tạo ra một chiến thắng nhỏ (small win) hoặc một phần thưởng tức thì ngay khi bắt đầu, để đánh lừa bộ não tiết ra Dopamine, tạo đà hưng phấn để làm tiếp các việc khó hơn.

Như tôi đã đề cập trước đó. Nếu chỉ dựa vào cách làm truyền thống đó là ép não bộ vẫn động ngày qua ngày, giờ qua giờ. Đến một lúc, nó sẽ kiệt sức và mệt mỏi, không muốn giúp đỡ chúng ta nữa. Khiến ta muốn trì hoãn. Thì lúc này, dùng AI để hỗ trợ công việc, học tập thì não bộ sẽ cảm thấy nhẹ nhõm, giảm bớt 1 phần áp lực tự thân của nó, từ đó bạn có “một chút” Dopamine để bắt đầu ở những phút đầu tiên, và khi những phút đầu tiên ấy qua đi, não bắt đầu lấy đà tập trung và mọi sự sẽ diễn ra suôn sẻ hơn bạn tưởng đấy.

Nguyên tắc cốt lõi của việc dùng AI trong học tập mà Ellie rút ra đó là: biến việc học thụ động thành chủ động để não luôn được kích thích.

Đừng biến việc học như một công việc bị ép buộc, bởi việc học như vậy sẽ khiến bạn mệt mỏi, không thực sự tạo ra sự yêu thích hay động lực nào cả. Học chủ động ở đây có nghĩa là yêu thích nó, làm chủ nó, khiến não bộ thực sự muốn dành thời gian cho nó. Trước đây việc này tưởng như không thể thực hiện. Nhưng với sự xuất hiện của AI, hãy tận dụng!!

Như cách mà Ellie dùng ChatGPT để học tiếng anh ở câu chuyện trên. Đó là tạo bài tập ngữ pháp dựa trên sở thích nghiên cứu về đa lĩnh vực từ tâm lý học đến chính trị, kinh tế. Đó là cách biến việc học dựa trên sở thích bằng AI.

Nhưng đó là môn học tiếng anh. Còn những môn học khác thì sao? Các bạn đừng vội nhé, hãy dành thời gian lên ý tưởng xem có thể biến các môn học nhàm chán mà các bạn ghét thành môn học có thể lồng ghép dựa trên sở thích của các bạn như thế nào? Đây là lúc “’sai khiến” AI lên ý tưởng học toán bằng cách chơi game đó.

Nhóm các việc lặt vặt (trả lời mail, báo cáo) vào một khung giờ và dùng AI xử lý hàng loạt (Batching). Dành khung giờ vàng (khi mới đến công ty) cho việc quan trọng nhất. Như vậy sẽ tránh bị kiệt sức vì những việc không tên.

Dưới đây là một số công cụ AI mà các bạn nhân viên văn phòng có thể dùng cho những câu việc “nhàm chán” mà lại mất thời gian, đừng vội thấy nản, hãy dành thời gian nghiên cứu những công cụ AI dưới đây, nó thực sự là cánh tay đắc lực của các bạn một ngày nào đó đấy:

- Xử lý Email hàng loạt (Email Batching): Gemini (tích hợp trong Google Workspace) hoặc ChatGPT (bản Web)

- Xử lý Biên bản cuộc họp (Meeting Notes): Fireflies.ai hoặc Otter.ai.

- Đọc & Tổng hợp Báo cáo (Report Processing): Google NotebookLM

Mình cũng là một người sáng tạo và công việc sáng tạo của mình đòi hỏi một lượng kiến thức và sự tập trung cao vì bản thân mình tập trung vào những nội dung “nặng đô” như tâm lý học, lịch sử và công nghệ. Như vậy thì việc dùng AI là rất quan trọng vì nó giúp mình không bị ngắt quãng ý tưởng và tiết kiệm thời gian.

Dựa trên kinh nghiệm của mình thì những công cụ AI tools mà các bạn sáng tạo nội dung có thể dùng như:

- Canva: thiết kết hình ảnh độc đáo và mang đậm chất cá nhân

- NotebookLM: tổng hợp thông tin chính và dịch thật những bài báo, video bằng những ngôn ngữ khác nhau

- Claude: chỉnh sửa văn phong hợp lý,…

Ellie đã chia sẻ cách tận dụng AI dựa trên nghiên cứu não bộ. Nhưng não bộ không phải là vô biên giống như đồng hồ. Có một cách truyền thống mà không thể có cách nào thay thế để suy trì sự tập trung không ngắt mạch, để bảo vệ não bộ cũng như bảo vệ mức Dopamine của bạn đó là: nghỉ ngơi. Hãy kết hợp những khoảng nghỉ ngơi ngắn sau mỗi pomodoro. Nhưng lưu ý hàng đầu đó là: không mạng xã hội. Mạng xã hội là chất kích thích Dopamine quá đà. Khi bạn lướt mạng xã hội và thuật toán nhận diện người dùng luôn hiện thị video bạn thích xem thì khi đó não sẽ tiết quá nhiều Dopamine khiến bạn không muốn quay trở lại công việc nữa (công việc mà chỉ tiết Dopamine vừa phải để giúp bạn duy trì việc học và làm việc nhưng lại phải tốn nhiều công sức để tiết được một lượng Dopamine ít ỏi đó).

Kinh nghiệm của Ellie là: hãy làm gì bạn thích, những không làm gì khiến bạn quá bị sao lãng. Câu thần chú đó là: Hãy tìm kiếm!!!

Các bạn vừa trải qua một chặng đường dài cùng Ellie. Từ cội nguồn của năng lượng và sự tập trung – Não bộ đến việc nghiên cứu phương thức mới để kết nối lại với “cội nguồn” đó. Các bạn đọc đến đây, Ellie hy vọng các bạn sẽ khám phá ra được cách thức mới để biến một ngày làm việc trở nên năng suất và hiệu quả hơn. Dù các bạn là ai (sinh viên, nhân viên văn phòng hay người làm việc tự do), kẻ thù lớn nhất không phải những việc khó nhưng nhàm chán mà là sự ngắt quãng và bế tắc. Hãy biến AI thành công cụ hàn gắn sự ngắt quãng đó! hãy biến AI trở thành giải pháp cho sự bế tắc đó!

Ellie biết kỷ nguyên của AI sẽ làm con người trở nên “lười biếng” phần nào do “dựa dẫm” AI quá đà. Ellie sẽ có một bài nghiên cứu về mặt trái của AI ở bài viết sắp tới nhưng bài nghiên cứu này Ellie tập trung vào điểm mạnh của AI và cách khai phá tiềm năng của nó. Đối với Ellie,

1. Cosmic Writer (n.d.). Flow: Trạng thái dòng chảy trong tâm lý học - Trạng thái hoàn toàn "chìm đắm" (Complete Immersion).

2. PsychoTricks (2023). The Dopamine System: How Rewards Shape Behavior - Leading to feelings of satisfaction and reinforcing.

3. UpNorth Digital (n.d.). The Dopamine Trap: When AI Makes Reality Boring.

4. Monitask (n.d.). What Is Attention Residue? - Lingering cognitive effects of a previous task. Business Glossary. Truy cập: https://www.monitask.com/en/business-glossary/attention-residue

5. McKinsey & Company (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. McKinsey Global Institute.

6. Dietrich, A. (2003). Functional neuroanatomy of altered states of consciousness: The transient hypofrontality hypothesis. Consciousness and Cognition, 12(2), 231-256. Nguồn trích dẫn: Youth Medical Journal (2022).

9. Csikszentmihalyi, M. (1990). Flow: The Psychology of Optimal Experience. Harper & Row.

Mình là Ellie Vũ, một người viết đam mê nghiên cứu sâu (Research-based Writer). Bài viết này là nỗ lực của mình trong việc giải mã mối quan hệ giữa não bộ và công nghệ.

Nếu bạn thấy bài viết hữu ích và muốn lưu lại dưới dạng E-Magazine (PDF) để đọc chậm, mình có để link tải miễn phí tại đây như một món quà nhỏ: 👉 [Tải E-Magazine Flow & AI]

Rất vui được kết nối và trao đổi thêm với bạn tại [LinkedIn Ellie Vu].