Học được gì sau 2 tiếng 32 phút xem Debate về AI Agents trên The Diary Of A CEO?

P/S: Như mọi khi, bài viết không chỉ đơn thuần là tóm tắt tập podcast, mà sẽ có cả suy nghiệm và nghiên cứu của cá nhân mình.

Bài viết này sẽ đi qua 5 phần chính:

1. Định nghĩa AI Agent

2. Tốc độ phát triển và một số xu hướng sử dụng AI Agent.

3. Hệ quả kinh tế - xã hội của AI mà chúng ta không lường tới

4. Cơ hội trong kỷ nguyên AI

5. Học gì trong thời đại học máy?

Cùng bắt đầu thôi nào!

Theo Google Cloud (1), AI Agent là những hệ thống phần mềm (software system) sử dụng AI để hoàn thành một tác vụ cụ thể mà con người đặt ra.

Tác vụ đó có thể chỉ đơn giản là đặt nước thay cho người dùng, cho đến phức tạp hơn như lập trình dựa trên hướng dẫn từ người sử dụng.

Bạn cứ tưởng tượng nếu bạn nhắn tin với ChatGPT và hỏi nó về thời tiết, hiện tại, nó sẽ có thể trả lời cho bạn. Nhưng nếu bạn hỏi nó về thời tiết vào ngày mà bạn sẽ gặp mẹ bạn, nó sẽ không thể trả lời ngay lập tức được.

Bởi ChatGPT không có quyền truy cập vào thông tin cá nhân của bạn. Và nó cũng không có một lộ trình cụ thể để giúp bạn lên kế hoạch. Có thể vào hôm nay bạn prompt thì nó sẽ trả lời một kiểu, ngày mai bạn mở một khung chat mới thì nó sẽ trả lời kiểu khác.

Nhưng ngược lại, một AI Agent sẽ có thể:

Lý luận xem nó nên giải quyết yêu cầu của bạn như thế nàoTạo ra từng bước nó sẽ giải quyết yêu cầu của bạnSử dụng những công cụ nó được cấp phép (dữ liệu của bạn, công cụ tìm kiếm, công cụ coding,…)Tạo ra kết quả đầu ra bạn mong muốn, và chỉnh sửa lại nếu bạn, hoặc chính nó vẫn chưa hài lòng.

.

Túm cái quần lại, hai nguyên tắc hoạt động chính của AI Agent là khả năng lý luận (Reasoning), và hành động dựa trên những gì mình đã lý luận (Act). Đây cũng là ý nghĩa chính của cụm từ ReAct mà bạn nào theo dõi thông tin về AI nhiều sẽ thấy.

Ngoài ra, Agent cũng cần có khả năng tự điều chỉnh kế hoạch của mình (iterate), để xem kết quả đầu ra đã phù hợp với yêu cầu của bạn hay chưa.

Đến đây hy vọng bạn đã hiểu hơn đôi chút về AI Agent. Bây giờ, hãy cùng đào sâu vào những nội dung về AI Agent được nhắc đến trong tập podcast nhé ^^.

Một nghiên cứu (3) đã chỉ ra rằng thời gian mà AI Agent có thể chủ động hoàn thiện một tác vụ có xu hướng tăng gấp đôi sau mỗi 7 tháng.

Nếu xu hướng này tiếp tục, trong dưới một thập kỷ ta sẽ có thể thấy AI Agents tự hoàn thiện một tác vụ mà thông thường sẽ khiến con người mất cả tuần để làm.

Trong tập podcast, Steven Barlett (host của the Diary of A CEO) cũng đã minh họa khả năng hiện tại của AI Agent bằng cách sử dụng Operator - AI Agent từ OpenAI, cho những người trả 200 đô 1 tháng cho chatGPT - để đặt nước. Ông chỉ việc đặt câu lệnh cho Operator và sau đó để nó tự động tiến hành quá trình đặt nước.

Tất nhiên AI Agent vẫn phải hỏi xin ý kiến của Steven Barlett để tiếp tục điền thông tin thanh toán, nhưng về căn bản ông không cần phải giao tiếp với ai hay động tay vào việc gì.

Có thể thấy rằng, sẽ rất nhanh thôi, AI Agent sẽ có thể thay thế con người trong những tác vụ không đòi hỏi sự sáng tạo.

Thực tế, AI sẽ khó thay thế con người hoàn toàn vì trong tương lai gần vẫn sẽ cần con người để giám sát kết quả đầu ra. Nhưng nếu bạn không thể hiện mình làm việc hiệu suất hơn những người khác (thông qua năng lực chuyên môn và việc biết cách tận dụng AI trong công việc), khả năng cao bạn sẽ bị đào thải.

Klarna, một công ty fintech nổi tiếng ở Thụy Điển, chia sẻ trên website của mình (4) rằng họ hiện đã có một trợ lý AI chuyên chăm sóc khách hàng, có thể xử lý khối lượng công việc tương đương với 700 nhân viên toàn thời gian.

Một AI, 700 nhân viên.

Rõ ràng, nếu ta không nhanh chóng tư duy về những kỹ năng mình có thể học trong thời đại này, ta sẽ rất dễ rơi vào làn sóng đào thải.

Yên tâm là bài viết này mình sẽ không chỉ dọa suông, mà sẽ cung cấp những giải pháp bạn có thể áp dụng.

Ngoài lề một chút, hiện tại AI Agent đang được sử dụng trong doanh nghiệp như thế nào?

Trong khảo sát được tiến hành với 1300 chủ doanh nghiệp về AI Agents của LangChain, 51% công ty (5) đã sử dụng AI Agent trong quy trình của công ty, và 78% công ty đã có kế hoạch sử dụng chúng trong tương lai gần (bao gồm cả 51% kể trên).

Trong những tác vụ AI Agents được sử dụng, hai tác vụ nổi bật nhất là Nghiên cứu, tổng kết tài liệu, và Hỗ trợ năng suất cá nhân.

3 AI Agents được các doanh nghiệp trong khảo sát dùng nhiều nhất là:

Cursor:Hỗ trợ trong các tác vụ lập trình

Perplexity: Thanh công cụ tìm kiếm sử dụng AI để thực hiện những tác vụ tìm kiếm phức tạp, và tổng kết thông tin cho người dùng

Replit: Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo website hoặc app, không cần phải qua bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào. CEO của Replit cũng là một trong 3 người tham gia buổi debate này.

Mình thấy xã hội vẫn dành rất ít thời gian để bàn về những mối họa mà sự phát triển của AI có thể mang lại.

Những điều như con người sẽ mất đi công việc của mình, hay chúng ta có thể bị điều khiển bởi AI chỉ là một phần nhỏ của bức tranh tổng thể.

Khi nhìn lại lịch sử, ta có thể thấy trước mỗi tiến bộ vượt bậc về mặt kinh tế - xã hội, luôn có một thảm họa xảy ra, vừa là tiền đề cũng vừa là lời cảnh tỉnh dành cho con người.

Đại dịch dịch hạch, hay còn được biết đến với cái tên “Black Death”, đã gi;ết ch;ết 2/3 dân số của Châu Âu, nhưng cũng tạo sự phát triển về kinh tế cho những người còn sống sót.

Fun irrelevant fact: Sau dịch hạch, gia tộc Medici - một trong những nhà tài trợ lớn nhất trong thời đại phục hưng - cũng đã chuyển đến sinh sống ở Florence (6). Từ đó, họ đã tài trợ cho những nghệ sĩ như Filippo Lippi, Sandro Botticelli, và Michelangelo. Chưa kể gia tộc này còn sản sinh 4 giáo hoàng, và hai hoàng hậu của nước Pháp.

Rất nhiều tiến bộ khoa học hiện tại có nguồn gốc từ thế chiến thứ nhất, thế chiến thứ hai, và chiến tranh lạnh.

Từ máy tính (fun fact: computer trước đó được dùng để chỉ con người, thường là phụ nữ, thực hiện công việc tính toán), thuốc kháng sinh Penicillin, cho đến các tiến bộ về ngành khoa học vũ trụ từ cuộc chạy đua giữa Mỹ và Liên Xô, và tất nhiên, bom nguyên tử.

Và gần đây nhất, sự phát triển của văn hóa làm việc, học tập và mua sắm không giới hạn khoảng cách, có thể nói là nguyên “nền kinh tế từ xa” (the distance economy), được gia tốc bởi Covid 19.

Nếu theo diễn tiến như vậy, “thảm họa” nào sẽ diễn ra trước khi chúng ta đạt được cột mốc phát triển công nghệ tiếp theo?

Lịch sử chưa chắc sẽ lặp lại, nhưng nó nên là bài học để ta chuẩn bị cho tương lai.

Theo Bret Weinstein, chuyên gia về sinh học tiến hóa và là một người tham gia khác trong cuộc tranh luận này, có 5 điều mà ông ấy lo sợ có thể xảy ra (được sắp xếp từ ít lo lắng nhất cho đến chắc chắn có thể xảy ra)

Ngoài ra, mình đã diễn đạt và chắt lọc ý của Bret Weinstein để phù hợp hơn cho dạng viết, và cho ý hiểu cá nhân của mình. Nếu bạn muốn tìm hiểu đầy đủ ý của ông, bạn có thể nghe trực tiếp trong tập podcast.

3.1 AI có thể xem chúng ta là đối thủ cạnh tranh và sử dụng trí tuệ của chúng để tiêu diệt chúng ta (Điều này khá khó để xảy ra, nhưng không phải hoàn toàn không thể).

3.2 AI có thể dùng những phương cách ta không ngờ tới để đạt được mục tiêu. Mình nhớ tới một ví dụ hơi cực đoan ở tiểu thuyết Nguồn Cội của Dan Brown. Một nhân vật ra lệnh cho AI tìm cách gây sự chú ý cho sự kiện mà ông ấy tổ chức, và AI thấy cách tốt nhất là g;i;ết chết ông này để tạo tiếng vang. Cái này, theo Bret Weinstein (và mình) cũng khá khó để xảy ra.

Từ điều số 3 trở đi là những nguy cơ thực sự cần phải chú tâm

3.3 AI trao “lưỡi kiếm” cho những kẻ có mục đích xấu. Hiện tại, ta có thể thấy bắt đầu xuất hiện rất nhiều vấn nạn trong an ninh mạng do sự xuất hiện của AI. Một trong những ví dụ điển hình là DeepFake - Công nghệ video sử dụng AI để tạo ra nhân vật giả giống y chang người thật.

Trong tập podcast, Steven Barlett - host của podcast DOAC kể rằng mỗi tuần ông ấy phải xử lý hàng chục video giả mạo bản thân để mời followers của ông vào các group phi chính thống. Thậm chí, có một người phụ nữ đã bị lừa mất 500 đô vì có người sử dụng DeepFake của ông để chào hàng.

Có thể thấy, kể cả khi Steven Barlett trả lại tiền cho người phụ nữ này, thì đâu đó một phần niềm tin của cô ấy với ông đã biến mất, dù ông không làm gì nên tội. Điều này cho thấy giá trị của niềm tin trong xã hội hiện đại rất dễ bị lung lay.

Đó chỉ là ở mức độ cá nhân, còn với mức độ tập thể, Amjad Masad, CEO của Replit, thể hiện sự quan ngại về việc các lực lượng chính trị có thể sử dụng AI để gia tăng quyền lực của mình.

Ở Iran, camera thông minh đã được sử dụng từ 2023 để theo dõi những phụ nữ không mặc Hijab, kể cả khi họ đang ngồi ở trong xe (8).

Trong cuộc biểu tình “Freedom convoy” ở Canada, tất cả những người có mặt trong cuộc biểu tình đều bị đóng băng tài khoản, chỉ với một lý do là họ có mặt ở đó (9).

Mặc dù tính đúng sai của những hành động kể trên là đáng tranh luận, nhưng ta có thể thấy được AI có tiềm lực gia tăng sức mạnh của người cầm quyền như thế nào.

…

Về căn bản, AI sẽ có thể làm lệch đi cán cân quyền lực, nơi những người “nhân danh chính nghĩa”, hoặc những người đã có sẵn ý định xấu, có thể sử dụng những công cụ này để đảo lộn trật tự xã hội

Với cá nhân mình, đây là một trong những hệ quả lớn nhất mà AI mang lại. Bởi vốn dĩ thứ làm cho con người vượt trội so với các động vật khác là khả năng tư duy.

Mình có thể quan sát được một thế hệ bạn trẻ dần trở nên thụ động trong suy nghĩ. Khi nào gặp một vấn đề khó, việc đầu tiên ta làm không phải là tự suy nghĩ trước, mà prompt hỏi ChatGPT hay Gemini.

Suy nghĩ logic, rành mạch, và sáng tạo, cũng là một dạng cơ bắp, nếu không tập luyện thì sẽ teo dần.

Trong giáo dục, không thể phủ nhận những lợi ích mà AI mang lại. Nhưng bên cạnh đó, nó cũng tạo ra “ảo tưởng thành thục” cho học sinh.

Ta hiểu một điều ChatGPT giải thích không đồng nghĩa với việc ta có thể ghi nhớ và áp dụng nó trong cuộc sống.

Điều khiến ta ghi nhớ thông tin chính là quá trình tự tư duy về thông tin đó. Có thể ta sẽ hiểu sai ban đầu, nhưng sau đó khi ta nhận ra và sửa lỗi, ta sẽ biến được kiến thức đó thành của mình.

Sử dụng AI có thể cướp cơ hội trải qua quá trình đó của chúng ta.

Bởi vậy, AI chỉ nên được sử dụng để gia tăng năng suất, chứ không phải thay thế hoàn toàn quá trình ta tư duy.

AI khó thay thế hoàn toàn con người. Những chắc chắn nó sẽ thay thế rất nhiều đầu mục công việc hiện tại.

Như mình đã nhắc đến ở trên, một AI có thể thay thế 700 nhân viên chăm sóc khách hàng full-time.

Vì AI có thể tự động hóa rất nhiều tác vụ, nên các tổ chức cũng sẽ thắt chặt hơn trong việc tuyển dụng.

Trong một thông điệp gửi cho nội bộ, CEO của Shopify (một công ty thương mại điện tử trị giá hàng tỷ USD) cũng đã nhấn mạnh rằng tất cả những quyết định liên quan đến tuyển dụng đều phải trải qua một câu hỏi (10) :

“Liệu có thể sử dụng AI để làm những đầu việc này không”

Tương tự, CEO của Fiverr, một nền tảng làm việc tự do nổi tiếng, cũng đã nhắn với nhân viên của mình rằng, nếu không cập nhật kiến thức, AI chắc chắn sẽ thay thế bạn (11).

Thế nên, một điều chắc chắn xảy ra trong tương lai là sẽ có một số lượng lớn người thất nghiệp.

Đến lúc đó, một câu hỏi lớn khác cần được đặt ra:

“Những người không có việc làm sẽ tìm ý nghĩa cho sự tồn tại của mình như thế nào?”

Bởi, với phần đa chúng ta, công việc vẫn là một trong những thước đo để ta chứng minh giá trị của mình.

Nhiều người cứ nghĩ nếu họ có đủ tiền, họ sẽ không bao giờ làm việc nữa.

Nhưng, đó là công thức gây ra thảm họa về tinh thần.

Một nghiên cứu (12) đã cho thấy rằng 1/3 (28%) những người nghỉ hưu có thể hiện dấu hiệu của trầm cảm.

Theo mình, điều này là bởi họ đã mất đi một phần trong nhân dạng của mình, khiến cho họ cảm thấy bản thân trở nên vô dụng. Mà thực ra, ta cũng có thể thấy được ảnh hưởng của sự nhàn hạ lên sức khỏe tinh thần thông qua Covid-19.

Thế nên, khi một số lượng lớn người lao động bị mất việc, ta sẽ có nguy cơ đối diện với một “đại dịch sức khỏe tinh thần” trên bình diện lớn.

Mà tệ hơn, những người không có việc làm có thể trở nên thù ghét những người có việc làm, và những người có việc làm cũng sẽ thấy người không có việc làm vô dụng. Từ đó, trật tự xã hội có thể bị đảo lộn, và sự phân chia giữa người và người sẽ càng trở nên rõ rệt hơn.

Nghe có vẻ xa vời, nhưng mình nghĩ nó hoàn toàn có thể xảy ra nếu chúng ta, với tư cách một xã hội, không nghiêm túc đối diện với câu hỏi:

“Làm thế nào để càng nhiều người càng tốt không bị bỏ lại trong cuộc cách mạng công nghệ lần này?”

Mình hy vọng những bài viết của mình có thể đóng góp một phần, dù rất nhỏ.

Nãy giờ bàn về hệ quả mệt nghỉ rồi, bây giờ chúng ta hãy bàn luận đến những biến đổi tích cực mà AI đã và sẽ mang lại cho chúng ta.

Nhiều vô số kể.

Hiện tại, cuộc cách mạng AI vẫn chỉ đang trong thời gian phát triển sơ khai.

Bạn thấy trên mạng người ta nói AI bão hòa nhan nhản, nhưng nếu bạn theo dõi hầu hết những CEO của công ty công nghệ nổi tiếng ở nước ngoài, hoặc những nhà nghiên cứu về AI, hết 10 người thì 9 người tin rằng cơ hội vẫn còn đang rộng mở.

Bởi ý thức của đại chúng, ít nhất là theo mình quan sát được ở Việt Nam, về tính ứng dụng của AI còn rất thấp.

Tương lai đang vẫy gọi những người biết quan sát và nắm lấy cơ hội. Ngay bây giờ.

Trong tập Podcast, CEO của Replit có đưa ra ví dụ về trường hợp thành công của một người tên Billy Howell.

Billy Howell đã lên Upwork - một nền tảng dành cho những người làm tự do - để tìm những yêu cầu về app và website mà người ta đang muốn làm.

Sau đó, anh sử dụng Replit để tạo ra ứng dụng đó và bán lại nó cho họ. Điều đáng lưu ý là trước đây Billy Howell không phải là lập trình viên, mà là một Marketer. Các bạn có thể xem thêm chia sẻ của Billy Howell bằng cách search” Billy Howell Replit” trên Youtube.

Amjad Masad cũng chia sẻ rằng hiện tại có hơn 3 triệu ứng dụng được xây dựng trên Replit dựa hoàn toàn vào ngôn ngữ tự nhiên, tức là ta chỉ đơn thuần prompt cho AI Agent của Replit những gì ta muốn và nó sẽ tự động tạo cho ta sản phẩm hoàn chỉnh.

Rào cản để tự tạo cho mình một sản phẩm công nghệ chưa bao giờ thấp đến thế.

Hiện tại, mình cũng đang dành 70% thời gian của mình học Machine Learning và làm một dự án liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing), hy vọng cuối năm sẽ có sản phẩm để ra mắt với các bạn.

Bạn cũng không cần dành nhiều thời gian để học như mình, mà có thể bắt đầu khám phá những công cụ sẵn có ở thời điểm hiện tại. Nếu được thì đọc thêm một chút về Machine Learning để hiểu bản chất những công cụ mình đang dùng.

P/S: Nếu ai đang làm một dự án liên quan đến AI trong giáo dục mà cần một người vừa có kiến thức về marketing, có một chút kiến thức về khía cạnh kỹ thuật của AI và có thể đọc được code căn bản thì có thể liên hệ với mình.

Còn chần chờ gì nữa, hãy bắt đầu tạo dựng một dự án cho riêng mình, sử dụng AI, ngay hôm nay.

Một ứng dụng khác của AI mà mình muốn bàn đến là giáo dục.

AI chắc chắn sẽ thay đổi ngành giáo dục vĩnh viễn.

Một trong những điểm mạnh của AI trong giáo dục là khả năng cá nhân hóa cho từng học sinh.

Một trong những điều mà từ trước đến giờ rất nhiều nhà giáo dục đau đáu là làm thế để giải quyết “Two Sigma Problem” được đề xướng bởi Benjamin Bloom (13).

Benjamin Bloom chỉ ra rằng những học sinh được học tutor 1-1 có kết quả cao hơn những học sinh được giáo dục theo cách thông thường khoảng 2 độ lệch chuẩn (Standard Deviation). Nói cách khác, một học sinh được kèm 1-1 có kết quả tốt hơn khoảng 98% học sinh trong lớp học thông thường.

Rõ ràng, học 1-1 sẽ là phương pháp giáo dục ai cũng muốn hướng tới.

Thế nhưng, nguồn lực giáo viên không thể nào đủ để kèm 1-1 cho tất cả mọi học sinh được. Đó là lúc AI thể hiện khả năng kỳ diệu của mình.

Mình vẫn nhớ như in cảm giác háo hức sau khi xem xong bài Ted Talk của Sal Khan (14), nhà sáng lập Khan Academy, nửa năm trước.

Trong bài TED Talk này, Sal Khan giới thiệu Khanmigo, một công cụ AI đang được Khan Academy phát triển. Một điều mình rất thích ở Khanmigo là nó luôn hướng học sinh chủ động tư duy, chứ không bao giờ chỉ đưa ra đáp án một cách thụ động.

Khanmigo sẽ đặt câu hỏi để học sinh tư duy về những gì mình đã học và cá nhân hóa kiến thức để khiến nó trở nên thú vị hơn.

Mình thấy đây, chính là tương lai của giáo dục mà mình muốn hướng tới. Tiếc là hiện tại Khanmigo chưa được cấp phép sử dụng ở Việt Nam. Nhưng có một bản lite của Khanmigo ở ChatGPT mà bạn có thể thử, có tên là Tutor Me.

Mình thấy đây là một trong những Custom GPTs giảng giải dễ hiểu nhất mà mình từng dùng (nhưng thi thoảng nó vẫn trình bày sai kiến thức, nên tốt nhất vẫn là fact check sau khi nghe nó giải thích)

Nếu AI được sử dụng để hỗ trợ quá trình tư duy, chứ không phải rút ngắn quá trình tư duy, mình tin rằng nó có thể thay đổi nền giáo dục theo chiều hướng rất tích cực.

Câu hỏi nghe có vẻ “cũ rích”, nhưng vẫn rất cần được hỏi là:

“Làm thế nào để không bị thay thế, mà ngược lại, phát triển một cách thịnh vượng trong thời đại AI?”

Một điều mà cả 3 người trong cuộc tranh luận đều đồng ý là: Trong thời đại này, trở thành một Generalist (người có kiến thức rộng trong nhiều lĩnh vực) sẽ tốt hơn trở thành một Specialist (người có kiến thức sâu trong một lĩnh vực).

(Mặc dù mình không nghĩ nó đúng 100% nhưng hãy đọc tiếp để xem lý do tại sao nhé.)

Bởi lẽ, bạn hoàn toàn không thể dự đoán được kỹ năng của bạn có thể bị thay thế bởi AI hay không, nên nếu bạn bỏ hết trứng vào một giỏ, sẽ có khả năng công việc của bạn bị ảnh hưởng.

Thử tưởng tượng bạn dành cả đời để tập luyện trở thành một bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, và sau này AI có thể làm việc đó nhanh và chính xác hơn bạn gấp nhiều lần.

Điều này có thể áp dụng cho rất nhiều ngành nghề khác như Kế toán, giáo viên, thậm chí sau này robot phát triển, những thợ thủ công cũng có khả năng mất việc.

(Có khả năng không đồng nghĩa với chắc chắn, nhưng ta vẫn nên chuẩn bị cho nó mà đúng không?)

Hơn nữa, trong thời đại này, để trở nên khác biệt, chúng ta cần sự sáng tạo. Mà một trong những nguồn sáng tạo tốt nhất chính là kết hợp ý tưởng từ hai hoặc nhiều lĩnh vực hoàn toàn khác nhau.

Như cách mà Henry Ford đã áp dụng lấy cảm hứng cho dây chuyền sản xuất ô tô từ một xưởng chế biến lợn.

Như cách mà Nike đã ứng dụng công nghệ đệm khí của NASA vào trong giày của mình.

Mình luôn định hướng bản thân trở thành một T-shaped person. Tức là mình sẽ vừa có kiến thức liên ngành để áp dụng vào công việc của mình, nhưng mình cũng vừa có kiến thức chuyên sâu trong một vài lĩnh vực chính.

Mình sẽ tránh học quá rộng mà không có bất kỳ bề sâu nào, cũng như học quá sâu vào một lĩnh vực mà không biết gì về các lĩnh vực khác.

Một quy luật mình thường dùng là dành 40-60% thời gian của mình cho một lĩnh vực trong một khoảng thời gian nhất định (từ 6 tháng trở lên), 30- 40% dành cho một lĩnh vực thứ hai, và thời gian còn lại để khám phá linh tinh.

Ngoài ra, mình nghĩ chúng ta cũng nên dành thời gian đầu tư cho những kỹ năng chuyển đổi (đặc biệt đối với những bạn trẻ đang mông lung về nghề nghiệp), để có thể thích ứng với bất kỳ ngành nghề nào sau này.

Những kỹ năng như giao tiếp, tư duy thẩm mỹ, học cách học, tư duy phản biện… sẽ luôn giúp ích cho bạn, dù bạn có ở bất kỳ vị trí công việc nào.

Như mình nhắc đến ở trên, trong một thế giới mà AI có thể dần thực thi hầu hết các giai đoạn trong công việc, thì thứ khiến ta khác biệt chính là chất lượng ý tưởng.

Ai có những ý tưởng hay nhất để nhờ AI thực hiện sẽ là người chiến thắng.

Nếu bạn là người sáng tạo nội dung, điều khiến bạn khác biệt sẽ là độ sâu và độ chân thực trong nội dung của bạn. Với sự xuất hiện nhan nhản của nội dung rác, thông điệp bạn truyền tải cần mang một độ sâu hoặc độ mới mẻ cao để thu hút sự chú ý của người đọc.

AI có thể giúp bạn tự động hóa một vài khâu trong quá trình sản xuất, nhưng bạn vẫn phải là người tự lên ý tưởng.

Còn nếu bạn là người kinh doanh, chắc mình khỏi phải bàn về tầm quan trọng của một mô hình kinh doanh sáng tạo, khác biệt với số đông.

Những vấn đề ở đây là, làm thế nào để gia tăng chất lượng ý tưởng của mình?

Dưới đây là một vài bài học mình đúc rút được từ quá trình suy nghiệm, và thường xuyên áp dụng trong cuộc sống.

Nếu bạn muốn tạo ra những ý tưởng chất lượng, bạn cần tối đa hóa tần suất tiêu thụ những ý tưởng chất lượng từ người khác.

Mình nghĩ ý tưởng chất lượng thường đến từ những nội dung dài, như sách, bài báo hay podcast, chứ hiếm khi chúng đến từ những video 1 phút trên mạng xã hội.

Thay vì tiếp thu thông tin từ mạng xã hội, Mình dành phần lớn thời gian rảnh để nghe podcast và đọc sách. Với những dạng nội dung ngắn, người ta thường phải cắt đi rất nhiều chi tiết và bối cảnh, nên những nội dung bạn nghe thường khá bắt tai nhưng không có tính ứng dụng cao.

Vả lại, việc xem nội dung dài sẽ khiến bạn tập cách suy nghĩ rành mạch hơn, ví dụ như người nói nhắc đến ý a, và ý a liên quan đến ý b, rồi ý b liên quan đến ý c… Thế nên, nếu xem nhiều nội dung dài thì mạch tư duy logic của bạn cũng sẽ được phát triển.

Mình tin chắc rằng thay vì xem hàng chục video Tiktok về AI, bạn chỉ cần dành 1 - 2 tiếng xem một tập podcast trên kênh Lex Fridman, Dwarkesh Patel (Hoặc DOAC nếu bạn muốn ngôn ngữ dễ hiểu hơn), thì góc nhìn của bạn về AI cũng đã rành mạch hơn rất nhiều

Hiện nay, đa phần chúng ta bị kích thích 24/7. Từ thông báo điện thoại, cho đến họp hành rồi nhiều công việc lặt vặt phải xử lý. Não bộ của ta bị xâm chiếm bởi rất nhiều thứ linh tinh.

Như vậy lấy đâu ra không, thời gian để vun trồng suy nghĩ chất lượng?

Trong bài một bài báo trên trang chủ của TED (15), Steven Kotler - tác giả của cuốn sách “The art of impossible”, nhắc đến tầm quan trọng của Non-time.

Non-time là khoảng thời gian ta dành riêng cho bản thân để “chơi đùa” với những ý tưởng của mình, không bị làm phiền bởi bất kỳ tác động bên ngoài nào.

Ta có thể thấy rất nhiều người đạt được thành công vĩ đại có thói quen dành “non-time” cho bản thân. Trái ngược với nhầm tưởng của nhiều người rằng họ thường dành 100% thời gian vùi đầu làm việc.

Einstein có thói quen rong ruổi trên biển bằng thuyền (16), để tâm trí thả trôi cùng suy nghĩ.

Steve Jobs cũng nổi tiếng với thói quen dành hàng giờ để thiền định.

Bill Gates còn cực đoan hơn khi dành khoảng 2 tuần mỗi năm nhốt mình trong rừng để có thời gian một mình suy nghĩ (17).

Khi chúng ta dành thời gian một mình và để tâm trí lang thang, chúng ta sẽ kích hoạt Default Mode Network, giúp não bộ nhận ra liên kết giữa những ý tưởng mà ta ngỡ là không hề liên quan đến nhau (15).

Đây là lý do ta thấy được nhiều khi ta rặn nổ não cũng không nghĩ ra được giải pháp cho một vấn đề, nhưng sau khi đi bộ hoặc đi tắm thì tự nhiên giải pháp lại nảy ra (Thêm một lý do hạn chế bật nhạc khi tắm hoặc khi đi bộ…)

Nếu ta lấp đầy bất kỳ phút giây nào ta rảnh bằng những bài nhạc xập xình, bằng những video Tiktok, bằng những con chữ nhảy nhót trên newsfeed, hoặc thậm chí bằng việc nghe podcast hoặc đọc sách, ta đang tự ném đi cơ hội để gia tăng khả năng sáng tạo.

Trong thời đại này, mình tin việc viết không giảm phần quan trọng, mà còn trở nên quan trọng hơn.

Bởi, viết không chỉ là một phương tiện truyền tải thông tin, mà còn là công cụ giúp bạn gọt giũa suy nghĩ của mình.

Trong một tập phỏng vấn (18), Jeff Bezos chia sẻ rằng văn hóa của Amazon rất trọng viết lách.

Trước mỗi buổi họp, người chủ trì sẽ phải viết ra một bản báo cáo dài khoảng 6 trang về những nội dung chính mình muốn truyền tải.

Sau đó, tất cả các thành viên buổi họp sẽ dành thời gian đọc và đặt câu hỏi dựa trên bản báo cáo đó.

Jeff tin rằng quá trình này sẽ giúp người chủ trì cuộc họp gạn lọc những mơ hồ trong suy nghĩ của mình, thay vì giấu chúng trong những chiếc slide PowerPoint.

Viết là một phương tiện gọt giũa suy nghĩ.

Đây là lý do rất nhiều tỉ phú và CEOs xây dựng thói quen viết lách. Sam Altman - CEO của Open AI và Paul Graham - nhà sáng lập Y combinator, hay Bill Gates - founder của Microsoft, đều có cho mình một blog riêng với rất nhiều người theo dõi.

Tỉ phú Warren Buffet nổi tiếng với những bức thư được viết một cách mạch lạc gửi đến cổ đông của Berkshire Hathaway hàng năm.

Andrew Ng - Người sáng lập Coursera, Deeplearning.AI, và Google Brain, cũng viết hàng tuần trong newsletter The Batch.

Chân dung của Andrew Ng - người mình tiêu thụ nhiều nội dung nhất trong tháng này =))

Còn rất nhiều cái tên khác mà mình không thể kể hết trong bài viết này.

Với cá nhân mình, viết lách không chỉ là công cụ để xây dựng thương hiệu cá nhân, mà nó còn là cách mình ôn tập và mở rộng những kiến thức mình đã học.

Để tạo ra một bài viết (hy vọng) hay và dễ hiểu, mình phải suy nghĩ rất nhiều về cách mình diễn đạt kiến thức, chỗ nào mình cần cho vào, chỗ nào mình phải cắt bớt…

Quá trình đó khiến mình in sâu kiến thức trong đầu.

Đó là lý do mình luôn khuyến khích những người xung quanh của mình giữ thói quen viết. Và nên viết cho người khác đọc.

Viết nhật ký cũng có lợi ích riêng, nhưng nó không ép ta phải chỉn chu với con chữ của mình như viết cho người khác.

Và cuối cùng, bạn không nên sử dụng AI để viết thay mình, vì như mình đã nhắc đến ở trên, viết là công cụ để ta gọt giũa suy nghĩ.

Bạn có thể nhờ AI góp ý và sửa lỗi chính tả cho bài viết (sau khi bạn đã tự đọc lại một lần), nhưng đừng bao giờ để AI cướp đi khả năng suy nghĩ ý tưởng và tổng hợp thông tin của bạn.

Sự sáng tạo cũng là một dạng cơ bắp, khi không dùng thì nó sẽ teo đi.

Trong giới công nghệ, có một thuật ngữ gọi là “ Technological Singularity” (Điểm kỳ dị công nghệ).

Điểm kỳ dị công nghệ ám chỉ một thời điểm trong tương lai, khi diễn tiến của công nghệ (đặc biệt là trí tuệ nhân tạo) phát triển đến mức con người không còn nắm bắt được sự phức tạp của chúng, dẫn đến những hệ quả khôn lường cho nhân loại (19)

Có rất nhiều ý kiến khác nhau về thời điểm mà “technological singularity” xảy ra.

Nhưng có một điều mình nghĩ ai cũng sẽ đồng ý: chúng ta không thể nhìn ra 10 năm tới sẽ như thế nào.

Kể cả những bộ óc vĩ đại nhất của nhân loại cũng đã đưa ra những dự đoán sai, và có thể họ sẽ còn sai tiếp trong tương lai (Nếu bạn muốn, bạn có thể search “Wrong prediction about technologies by famous people” để xem những bộ óc vĩ đại đã từng đưa ra những dự đoán tệ hại như nào)

Thế nên, mình tin rằng chúng ta nên hướng tới tương lai với một tâm thế cẩn trọng, cởi mở và khiêm cung.

Cẩn trọng với những hệ quả mà AI có thể mang lại. Nếu bạn sắp sửa hoặc đang xây dựng sự nghiệp trong ngành trí tuệ nhân tạo, hãy chú tâm hơn về khía cạnh an toàn và đạo đức của nó, thay vì chỉ chăm chăm vào lợi nhuận

Cách duy nhất để chúng ta đẩy lùi, hoặc chí ít giảm thiểu những hệ quả mà sự diễn tiến của công nghệ có thể mang lại, là hợp tác dưới tư cách một tập thể.

Cởi mở với những cơ hội mà AI nói chung và AI Agents nói riêng tạo ra. Bây giờ mới chỉ là giai đoạn khởi đầu của ngành trí tuệ nhân tạo mà thôi. Ai nói ngành này đã bão hòa chắc chắn là chưa tìm hiểu kỹ.

Vẫn có nhiều lĩnh vực chưa được ứng dụng trí tuệ nhân tạo, và độ hiểu biết của số đông về nó còn rất thấp.

Và, hãy khiêm cung với những điều có thể xảy đến trong tương lai. Đừng vội nghĩ rằng mình đã đoán trước được tương lai, rằng AI không thể nào thay thế được con người, và cũng đừng vội cho rằng nhân loại không thể cứu chữa nổi.

Bản chất mình là một người rất tích cực. Mình tin rằng với sự giúp đỡ của công nghệ, chúng ta sẽ có thể đến được một vị trí tốt đẹp trong tương lai, nơi ta được tự do làm những điều có ý nghĩa với bản thân.

Nhưng để làm được điều đó, ta cần chủ động tạo ra sự thay đổi, ngay từ hôm nay.

Be curious,

The learning enthusiast

1.

Google Cloud. What are AI Agents [Internet]. Google. 2024. Available from: https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents?hl=en

2.

LangChain. Perplexity [Internet]. Langchain.com. 2025 [cited 2025 Jun 17]. Available from: https://www.langchain.com/breakoutagents/perplexity

3.

Kwa T, West B, Becker J, Deng A, Garcia K, Hasin M, et al. Measuring AI Ability to Complete Long Tasks [Internet]. arXiv.org. 2025 [cited 2025 Mar 21]. Available from: https://arxiv.org/abs/2503.14499

4.

Klarna. Klarna AI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first month [Internet]. www.klarna.com. 2024. Available from: https://www.klarna.com/international/press/klarna-ai-assistant-handles-two-thirds-of-customer-service-chats-in-its-first-month/

5.

LangChain. LangChain State of AI Agents Report [Internet]. Langchain.com. 2024. Available from: https://www.langchain.com/stateofaiagents

6.

Woodville L. The Black Death [Internet]. Khan Academy. Khan Academy; 2008. Available from: https://www.khanacademy.org/humanities/renaissance-reformation/late-gothic-italy/beginners-guide-late-gothic/a/the-black-death

7.

Gihring T. Meet the Medicis: The mad, marvelous family behind the Italian Renaissance –– Minneapolis Institute of Art [Internet]. new.artsmia.org. 2022. Available from: https://new.artsmia.org/stories/meet-the-medicis-the-mad-marvelous-family-behind-the-italian-renaissance

8.

France-Presse A. Iranian police plan to use smart cameras to identify “violators of hijab law.” The Guardian [Internet]. 2023 Apr 8; Available from: https://www.theguardian.com/world/2023/apr/08/iranian-police-plan-to-use-smart-cameras-to-identify-violators-of-hijab-law

9.

Press TC. Freedom Convoy organizer sues Ottawa for freezing bank accounts by using Emergencies Act [Internet]. nationalpost. National Post; 2024. Available from: https://nationalpost.com/news/canada/freedom-convoy-organizer-sues-canadian-government

10.

Laney DB. Viral Shopify CEO Manifesto Says AI Now Mandatory For All Employees [Internet]. Forbes. 2025. Available from: https://www.forbes.com/sites/douglaslaney/2025/04/09/selling-ai-strategy-to-employees-shopify-ceos-manifesto/

11.

Sherin Shibu. “Are We All Doomed?” The CEO of Fiverr Says AI Is Definitely Taking Your Job. Here’s What to Do About It. [Internet]. Entrepreneur. 2025 [cited 2025 Jun 18]. Available from: https://www.entrepreneur.com/business-news/fiverr-ceo-says-ai-will-take-your-job-heres-what-to-do/491198

12.

Pabón-Carrasco M, Ramirez-Baena L, López Sánchez R, Rodríguez-Gallego I, Suleiman-Martos N, Gómez-Urquiza JL. Prevalence of Depression in Retirees: A Meta-Analysis. Healthcare. 2020 Sep 4;8(3):321.

13.

Bloom BS. The 2 Sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring. Educational Researcher. 1984 Jun;13(6):4–16.

14.

Khan S. How AI Could Save (Not Destroy) Education | Sal Khan | TED [Internet]. YouTube. TED; 2023. Available from: https://www.youtube.com/watch?v=hJP5GqnTrNo

15.

Kotler S. 3 science-based strategies to increase your creativity [Internet]. ideas.ted.com. 2021. Available from: https://ideas.ted.com/3-science-based-strategies-to-increase-your-creativity/

16.

Stillman J. Steal Einstein’s 2-Part Formula for Coming Up With Breakthrough Ideas [Internet]. Inc. 2018 [cited 2025 Jun 18]. Available from: https://www.inc.com/jessica-stillman/einsteins-secret-for-coming-up-with-breakthrough-ideas-do-a-whole-lot-of-nothing.html

17.

Clifford C. Bill Gates took solo “think weeks” in a cabin in the woods—why it’s a great strategy [Internet]. CNBC. 2019. Available from: https://www.cnbc.com/2019/07/26/bill-gates-took-solo-think-weeks-in-a-cabin-in-the-woods.html

18.

Fridman L. Day in the life of Jeff Bezos | Lex Fridman Podcast Clips [Internet]. www.youtube.com. 2023. Available from: https://www.youtube.com/watch?v=bpAuQx8ZF7s

19.

Wikipedia Contributors. Technological singularity [Internet]. Wikipedia. Wikimedia Foundation; 2019. Available from: https://en.wikipedia.org/wiki/Technological_singularity