Học cách tư duy để làm chủ AI

Học để làm chủ công nghệ, không phụ thuộc vào AI

Từ dây chuyền sản xuất tự động đến các hệ thống hỗ trợ phân tích dữ liệu, robot và AI đang thay đổi cách con người làm việc. Sự phát triển này làm dấy lên lo ngại về nguy cơ công nghệ thay thế lao động, nhưng theo ông Khổng Minh, Phó Giám đốc CTCP Phenikaa-X, Trưởng phòng Robotics, giảng viên Đại học Phenikaa, cần nhìn nhận vấn đề từ một góc độ khác.

Theo ông Minh, nhiều công việc mà robot có thể đảm nhiệm vốn là những thao tác lặp đi lặp lại, nhàm chán, nặng nhọc hoặc tiềm ẩn nguy hiểm đối với con người. Chẳng hạn, công nhân phải vận chuyển hàng hóa trong nhà xưởng có thể gặp vấn đề về sức khỏe sau một thời gian dài làm việc. Nếu robot có thể thay thế những thao tác đó, người lao động sẽ có cơ hội chuyển sang những công việc tạo ra giá trị cao hơn, dành nhiều thời gian hơn cho sáng tạo, nghiên cứu khoa học và những công việc mang giá trị nhân văn.

Với AI, sự thay đổi cũng không đơn thuần là thay thế con người bằng máy móc. Công nghệ có thể hỗ trợ thực hiện các thao tác kỹ thuật, nhưng hiệu quả cuối cùng vẫn phụ thuộc vào năng lực xác định mục tiêu, thiết kế yêu cầu và kiểm chứng kết quả của người sử dụng.

Theo ông Đặng Minh Hải, Quản lý phòng Công nghệ và Robotics, Công ty TNHH Giáo dục Đổi mới Sáng tạo STEM Việt Nam, một trong những sai lầm khi sử dụng AI trong học tập là chỉ yêu cầu công cụ đưa ra đáp án đúng hoặc sai. Cách làm này có thể giúp người học hoàn thành bài tập nhanh hơn, nhưng chưa chắc giúp họ hiểu bản chất vấn đề.

Thay vào đó, người học nên yêu cầu AI giải thích cách tiếp cận, đưa ra nhiều phương án giải quyết và phân tích ưu, nhược điểm của từng phương án. AI có thể giúp đào sâu một bài toán, nhất là khi thời gian trên lớp chưa đủ để giáo viên giải thích mọi cách giải hoặc tháo gỡ từng thắc mắc. Nếu được sử dụng đúng cách, công cụ này có thể góp phần phát triển tư duy logic và năng lực giải quyết vấn đề, thay vì khiến người học phụ thuộc vào đáp án có sẵn.

Sử dụng AI hiệu quả còn đòi hỏi người dùng phải xác định rõ vấn đề cần giải quyết và có khả năng nhìn nhận tổng thể hệ thống. Chẳng hạn, khi yêu cầu AI thiết kế một trang web, nếu chỉ quan tâm đến giao diện mà bỏ qua cơ sở dữ liệu, bảo mật và các thành phần kỹ thuật khác, sản phẩm có thể tiềm ẩn những lỗ hổng nghiêm trọng.

Người sử dụng vì thế cần có đủ kiến thức để phân tích yêu cầu, chia nhỏ nhiệm vụ và kiểm tra kết quả. AI có thể hỗ trợ thực thi, nhưng con người vẫn phải giữ vai trò kiểm soát cuối cùng. Năng lực chuyên môn không mất đi khi công nghệ phát triển, mà trở thành điều kiện để con người sử dụng công nghệ đúng hướng.

Chuyên môn sâu, tư duy liên ngành và học tập suốt đời

Để theo đuổi lĩnh vực robot và AI, người học có thể bắt đầu từ nền tảng khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học. Tùy định hướng nghề nghiệp, kiến thức về cơ khí, điện – điện tử, điều khiển tự động, cảm biến, lập trình và xử lý dữ liệu sẽ giúp người học tiếp cận những bài toán chuyên môn cụ thể.

Tuy nhiên, không phải ai cũng cần trở thành kỹ sư robot hay chuyên gia AI. Theo ông Hải, việc tiếp cận STEM và robot còn giúp người học hình thành cách tư duy mới, có thêm công cụ để giải quyết vấn đề trong lĩnh vực mình theo đuổi. Một người làm kinh doanh có thể vận dụng kiến thức công nghệ để tự động hóa quy trình; người làm giáo dục có thể khai thác AI hỗ trợ dạy và học; người làm khoa học có thể kết hợp phương pháp từ nhiều lĩnh vực để phát triển ý tưởng nghiên cứu.

Ông Minh nhấn mạnh mối quan hệ giữa chuyên môn sâu và kiến thức rộng. Theo đó, muốn đi sâu vào một lĩnh vực, người học cần hiểu lĩnh vực đó liên kết với những ngành khác như thế nào. Những ý tưởng mới có thể xuất hiện từ sự kết hợp giữa các chuyên môn tưởng như không liên quan.

Từ trải nghiệm của bản thân khi đảm nhiệm công việc giảng dạy, chuyên môn robotics và quản lý doanh nghiệp, ông Minh cho rằng kiến thức và kinh nghiệm ở các vai trò khác nhau có thể bổ trợ cho nhau. Anh cũng khuyến khích người trẻ bình tĩnh trải nghiệm, không nên quá sớm giới hạn bản thân vào một lựa chọn nghề nghiệp duy nhất.

Bởi vậy, định hướng phù hợp không nhất thiết là học thật nhiều ngành cùng lúc, mà là xây dựng nền tảng chuyên môn vững chắc, đồng thời chủ động tìm hiểu những lĩnh vực có khả năng bổ trợ cho công việc của mình.

Bên cạnh kiến thức, khả năng học tập suốt đời cũng là yêu cầu quan trọng. Xã hội và công nghệ ngày nay thay đổi liên tục, vì vậy các chuyên gia cho rằng việc học không thể dừng lại ở thời điểm tốt nghiệp đại học. Người trẻ cần sẵn sàng cập nhật kiến thức, trải nghiệm những lĩnh vực mới và không ngại thử thách. Những kỹ năng gắn với một công cụ cụ thể có thể nhanh chóng thay đổi khi công nghệ phát triển, nên năng lực thích ứng mới là lợi thế lâu dài.