Kỹ năng của con người trong kỷ nguyên AI

Trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo (AI), nhiều lĩnh vực của con người đang được tự động hóa bằng các thuật toán thông minh. AI không chỉ hỗ trợ mà còn mô phỏng một số cách tư duy và kỹ năng quan trọng của con người.

Tận dụng AI sẽ mang lại lợi thế cạnh tranh của con người trong cuộc sống và công việc. Nhưng quá phụ thuộc AI, không hiểu rõ cơ chế vận hành của AI, lười rèn luyện tư duy sẽ khiến con người trở nên thụ động, mất đi sức cạnh tranh dẫn tới dễ bị thao túng, lợi dụng trong kỷ nguyên AI này. Sự khác biệt giữa AI và con người chính nằm ở cách thức vận hành và khả năng linh hoạt trong các tình huống thực tế, trong các điều kiện AI không thể hoạt động như mất năng lượng, thiếu hạ tầng thiết bị, thiếu dữ liệu đào tạo. 

Sau hơn nửa thế kỷ, con người đã có khá nhiều thành công trong việc phát triển công nghệ AI để tư duy gần như mình thì đây là lúc chúng ta nhìn lại việc ánh xạ các cách tư duy và kỹ năng của con người với các thuật toán AI tương ứng. Qua đây gợi ý cách con người có thể tiếp tục rèn luyện những kỹ năng này để duy trì năng lực tư duy của mình. (Lưu ý bài viết này tác giả có sử dụng công cụ AI để tổng hợp thông tin và biên tập nội dung).

Sự khác biệt giữa AI và con người chính nằm ở cách thức vận hành và khả năng linh hoạt trong các tình huống thực tế, trong các điều kiện AI không thể hoạt động như mất năng lượng, thiếu hạ tầng thiết bị, thiếu dữ liệu đào tạo. 

Ghi nhớ và hồi tưởng (Memory & Recall) là một trong những kỹ năng giúp con người lưu trữ và truy xuất thông tin khi cần thiết. Chúng ta có thể nhớ số điện thoại, địa chỉ, hoặc nội dung một bài giảng nhờ vào khả năng ghi nhớ ngắn hạn và dài hạn. Một sinh viên ôn thi có thể nhớ công thức toán học sau nhiều lần lặp lại và áp dụng vào bài tập. Khả năng hồi tưởng cũng giúp một bác sĩ nhớ các triệu chứng của bệnh để chẩn đoán chính xác. 

Trong AI, các thuật toán như Mạng nơ-ron hồi quy (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM) hay Transformer mô phỏng khả năng ghi nhớ này. RNN có thể xử lý dữ liệu tuần tự nhưng gặp vấn đề về “quên” thông tin xa, trong khi LSTM cải tiến bằng cách lưu trữ thông tin quan trọng trong thời gian dài. Transformer, như GPT(Generative Pre-trained Transformer) hay BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), sử dụng cơ chế tự chú ý (self-attention) để ghi nhớ và kết nối thông tin ở khoảng cách xa. 

Để rèn luyện trí nhớ, con người có thể sử dụng phương pháp lặp lại ngắt quãng (spaced repetition), sơ đồ tư duy (mind map) hoặc liên kết thông tin với hình ảnh, câu chuyện. Ngoài ra, việc duy trì sức khỏe não bộ bằng cách đọc sách, giải câu đố hay tập thể dục cũng giúp cải thiện trí nhớ. 

Học từ kinh nghiệm (Learning from Experience) là kỹ năng giúp con người cải thiện khả năng giải quyết vấn đề và thích nghi với môi trường xung quanh. Khi đối mặt với một thử thách mới, con người thường thử nghiệm, mắc lỗi, rút kinh nghiệm và điều chỉnh hành vi để đạt kết quả tốt hơn. Ví dụ khi ta học đi xe đạp, ban đầu có thể ngã nhiều lần, nhưng qua từng lần thử, ta dần điều chỉnh thăng bằng, học cách đạp và điều khiển tay lái. 

Quá trình này tương tự như thuật toán Học tăng cường (Reinforcement Learning – RL) trong AI, trong đó một tác nhân (agent) thực hiện hành động trong môi trường, nhận phản hồi (điểm thưởng hoặc điểm phạt) và điều chỉnh chiến lược để tối ưu hóa kết quả. Các thuật toán như Q-learning hay Proximal Policy Optimization (PPO) được sử dụng để dạy AI chơi game, điều khiển robot, hoặc tối ưu hóa quy trình tự động. 

Để rèn luyện khả năng học từ kinh nghiệm, con người có thể áp dụng phương pháp thử và sai (trial and error), chủ động đánh giá những gì đã làm đúng hoặc sai, và tìm kiếm phản hồi từ người khác. Việc ghi chép lại những bài học thành công, thất bại quan trọng cũng giúp tăng cường trí nhớ và cải thiện kỹ năng trong tương lai. Ngoài ra, việc đối mặt với thách thức mới thay vì né tránh thất bại cũng giúp con người phát triển khả năng thích nghi và tư duy linh hoạt.

AI chỉ có thể tái tạo và biến đổi thông tin từ dữ liệu có sẵn và không nhận thức tính hợp lý của thành quả sáng tạo, trong khi con người có khả năng liên kết những ý tưởng không liên quan để tạo ra điều hoàn toàn mới mang lại giá trị thực tiễn cho bản thân và xã hội.

Nhận diện và phân loại (Recognition & Classification) là kỹ năng giúp con người xác định, so sánh và sắp xếp thông tin dựa trên những đặc điểm chung. Chúng ta thường sử dụng kỹ năng này trong cuộc sống hng ngày, chẳng hạn như nhận diện khuôn mặt người quen trong đám đông, phân loại thư từ quan trọng hay chọn lọc thực phẩm tươi ngon khi đi chợ, phân tích sắc thái của con người, phân công công việc cho người phù hợp trong một dự án…. Một bác sĩ cũng dựa vào khả năng này để chẩn đoán bệnh bằng cách quan sát triệu chứng và so sánh với các trường hợp đã biết. 

Kỹ năng này trong AI được cài đặt thông qua rất nhiều thuật toán như SVM (Support Vector Machine), Cây quyết định, Naive Bayes. Gần đây là mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network – CNN), một thuật toán giúp nhận diện hình ảnh, phân loại đối tượng và xử lý dữ liệu thị giác. CNN được ứng dụng rộng rãi trong nhận diện khuôn mặt, phân loại hình ảnh y tế và phát hiện vật thể trong xe tự lái. 

Để rèn luyện kỹ năng nhận diện và phân loại, con người có thể quan sát kỹ các đặc điểm của sự vật, luyện tập phân biệt các chi tiết nhỏ và thử thách trí nhớ bằng cách nhận diện sự khác biệt giữa các đối tượng tương tự. Việc đọc nhiều sách, chơi trò chơi nhận diện mẫu hoặc tham gia các hoạt động như vẽ tranh, chụp ảnh cũng giúp nâng cao khả năng này. Ngoài ra, việc đặt câu hỏi “Điểm khác biệt là gì?” hay “Đặc trưng quan trọng nhất của đối tượng này là gì?”, “Cái gì phân biệt giữa nhóm A và B” giúp con người rèn luyện tư duy phân loại.

Mặc dù AI ngày càng phát triển và mô phỏng nhiều kỹ năng tư duy của con người, nhưng vẫn còn những điểm khác biệt quan trọng. AI có thể xử lý dữ liệu nhanh chóng và chính xác, trong khi con người có lợi thế về trực giác, sáng tạo và sự linh hoạt trong các tình huống không thể đoán trước. 

Ra quyết định dựa trên logic (Logical Reasoning) là kỹ năng giúp con người phân tích tình huống, đánh giá thông tin và đưa ra lựa chọn hợp lý. Khi đối mặt với một vấn đề, con người thường sử dụng tư duy suy diễn (deductive reasoning), hoặc quy nạp (inductive reasoning), để tìm ra giải pháp phù hợp. Ví dụ, việc quan sát các vật thể rơi xuống đất giúp nhà khoa học như Newton đưa ra suy luận về lực hấp dẫn. Hay khi chọn lộ trình đi làm, một người có thể xem xét các yếu tố như tình trạng giao thông, thời tiết và thời gian di chuyển để quyết định con đường tối ưu nhất. Kỹ năng này cũng được áp dụng trong lập luận pháp lý, giải toán hoặc giải quyết vấn đề trong công việc. 

Trong AI, thuật toán hệ thống dựa trên luật (Rule-Based Systems) mô phỏng cách con người sử dụng các quy tắc IF-THEN để đưa ra quyết định. Ngoài ra, các thuật toán như SAT Solver (giải quyết vấn đề thỏa mãn Boolean) và Logic Programming giúp AI tự động suy luận và giải bài toán logic trong các lĩnh vực như tài chính, y tế và điều khiển tự động. 

Muốn rèn luyện tư duy suy luận, quyết định logic, con người có thể luyện tập bằng cách giải câu đố logic, học các nguyên tắc lập luận, tham gia tranh biện hoặc thực hành lập trình. Việc phân tích nguyên nhân – kết quả trong các tình huống hng ngày cũng giúp nâng cao khả năng suy luận. Hơn nữa, đọc sách về tư duy phản biện và thực hành đặt câu hỏi “Tại sao?” hoặc “Điều gì sẽ xảy ra nếu…?” giúp con người phát triển khả năng ra quyết định có logic.

Dự đoán tương lai (Prediction) là kỹ năng giúp con người phân tích dữ liệu hiện tại, xác định xu hướng và đưa ra dự báo hợp lý về những gì có thể xảy ra. Kỹ năng này thường được áp dụng trong các lĩnh vực như tài chính, kinh doanh, y tế và dự báo thời tiết. Ví dụ, một nhà đầu tư có thể dự đoán xu hướng thị trường chứng khoán bằng cách phân tích báo cáo tài chính, chính sách kinh tế và tâm lý nhà đầu tư. Một bác sĩ cũng có thể dự đoán nguy cơ bệnh tật dựa trên tiền sử sức khỏe và lối sống của bệnh nhân. 

Các thuật toán trong AI như học có giám sát (Supervised Learning), như hồi quy tuyến tính (Linear Regression), mạng nơ-ron sâu (Deep Learning) và cây quyết định (Decision Trees), giúp dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu quá khứ. Những thuật toán này được sử dụng để dự báo nhu cầu sản phẩm, xác định rủi ro tín dụng hoặc dự đoán hành vi người dùng trên nền tảng số để gợi ý thao tác tiếp theo cho họ. 

Con người thực hành kỹ năng dự đoán bằng cách phân tích dữ liệu trong cuộc sống hằng ngày, tìm hiểu các mô hình dự báo và kiểm chứng dự đoán của mình qua thời gian. Việc đọc báo cáo phân tích, học thống kê, và rèn luyện tư duy phản biện cũng giúp nâng cao khả năng phán đoán. Ngoài ra, thực hành đặt câu hỏi “Nếu xu hướng này tiếp tục, điều gì sẽ xảy ra?” hoặc “Những yếu tố nào có thể ảnh hưởng đến kết quả?” sẽ giúp con người xây dựng tư duy dự đoán.

Tư duy sáng tạo (Creativity) là kỹ năng giúp con người tạo ra ý tưởng mới, giải quyết vấn đề theo cách độc đáo và liên tục đổi mới trong hầu hết  mọi lĩnh vực. Sự sáng tạo không chỉ giới hạn trong nghệ thuật mà còn xuất hiện trong khoa học, kinh doanh và công nghệ. Một nhà phát minh như Thomas Edison đã sáng tạo ra bóng đèn điện bằng cách thử nghiệm hàng nghìn vật liệu khác nhau cho dây tóc, chứng tỏ rằng sáng tạo cũng cần đến sự kiên trì và tư duy logic. Trong khi đó, một nhạc sĩ có thể sáng tác một bài hát mới bằng cách kết hợp giai điệu truyền thống với nhạc hiện đại, tạo ra một phong cách độc đáo. 

Trong AI, các thuật toán tạo sinh phát triển cực kỳ mạnh mẽ gần đây như Mạng đối sinh (GAN – Generative Adversarial Networks) và mô hình Transformer (GPT, DALL·E) có khả năng vẽ tranh, viết thơ, soạn nhạc hoặc thậm chí thiết kế sản phẩm dựa trên dữ liệu học được. Tuy nhiên, AI chỉ có thể tái tạo và biến đổi thông tin từ dữ liệu có sẵn và không nhận thức tính hợp lý của thành quả sáng tạo, trong khi con người có khả năng liên kết những ý tưởng không liên quan để tạo ra điều hoàn toàn mới mang lại giá trị thực tiễn cho bản thân và xã hội. 

Để thực tập tư duy sáng tạo, con người có thể thử nghiệm với nhiều cách tiếp cận khác nhau, đặt câu hỏi “Điều gì sẽ xảy ra nếu ….?”, học hỏi từ nhiều lĩnh vực khác nhau và thực hành suy nghĩ linh hoạt. Các hoạt động như viết nhật ký sáng tạo, vẽ tranh, chơi nhạc hoặc tham gia trò chơi trí tuệ cũng giúp kích thích não bộ. Bên cạnh đó, việc chấp nhận sai lầm như một phần của quá trình sáng tạo cũng rất quan trọng, bởi nhiều phát minh vĩ đại đến từ những thất bại ban đầu. Mặc dù AI có thể hỗ trợ con người trong việc sáng tạo, nhưng trí tưởng tượng, cảm xúc và khả năng tư duy trừu tượng vẫn là những yếu tố giúp con người luôn có ưu thế trong lĩnh vực này.

Tự điều chỉnh hành vi (Self-Adjustment) giúp con người thích nghi với môi trường, điều chỉnh suy nghĩ và hành động để đạt hiệu quả tốt hơn. Khả năng này giúp chúng ta học hỏi từ sai lầm, cải thiện hiệu suất làm việc và phát triển bản thân. Ví dụ, một nhân viên mới vào công ty có thể nhận ra rằng cách làm việc ban đầu chưa phù hợp, từ đó thay đổi phương pháp giao tiếp, quản lý thời gian hoặc cách giải quyết vấn đề để làm việc hiệu quả hơn. Một vận động viên cũng cần tự điều chỉnh kỹ thuật sau mỗi lần luyện tập để đạt thành tích tốt hơn. 

Khả năng này được AI mô phỏng qua các thuật toán học không giám sát (Unsupervised Learning) và học bán giám sát (Semi-Supervised Learning), trong đó AI có thể phát hiện mô hình từ dữ liệu mà không cần nhãn rõ ràng hoặc học từ một số lượng nhỏ dữ liệu có giám sát. Các thuật toán như K-means, DBSCAN và Reinforcement Learning giúp AI tự thích nghi với môi trường và tối ưu hóa hành vi theo thời gian. 

Con người muốn tập luyện kỹ năng tự điều chỉnh có thể áp dụng phương pháp phản tư (self-reflection), thường xuyên đánh giá lại hành động và kết quả đạt được. Việc tìm kiếm phản hồi từ người khác và linh hoạt thay đổi chiến lược cũng giúp cải thiện khả năng thích nghi. Ngoài ra, việc học hỏi từ những người thành công, thu nạp kiến thức phát triển bản thân và thử thách bản thân với môi trường mới giúp con người nâng cao kỹ năng này. Khác với AI, con người có khả năng tự điều chỉnh không chỉ dựa trên dữ liệu mà còn thông qua cảm xúc, trực giác và nhận thức xã hội, giúp chúng ta thích nghi tốt hơn trong những tình huống phức tạp và mang tính cá nhân cao.

Lập kế hoạch và ra quyết định dài hạn (Planning & Decision Making) là kỹ năng giúp con người xác định mục tiêu, phân tích các lựa chọn và xây dựng chiến lược để đạt được kết quả mong muốn trong tương lai. Kỹ năng này được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, từ tài chính cá nhân, sự nghiệp, kinh doanh đến nghiên cứu khoa học. Một sinh viên khi quyết định học ngành nào phải cân nhắc nhiều yếu tố như sở thích, cơ hội nghề nghiệp và xu hướng thị trường trong tương lai. Một doanh nhân cũng cần lập kế hoạch dài hạn để mở rộng công ty, tính toán rủi ro và tối ưu hóa nguồn lực. 

Trong AI, kỹ năng này được triển khai thông qua các thuật toán tìm kiếm và tối ưu hóa, như thuật toán tìm kiếm A* (A* Search) và Monte Carlo Tree Search (MCTS), được sử dụng trong robot tự hành, AI chơi cờ, tìm đường đi tối ưu. Những thuật toán này giúp AI đánh giá nhiều kịch bản có thể xảy ra, dự đoán kết quả và chọn lựa phương án tối ưu dựa vào khả năng tìm kiếm mạnh mẽ của máy tính. 

Muốn có kỹ năng lập kế hoạch và ra quyết định dài hạn, con người có thể thực hành bằng cách đặt mục tiêu cụ thể, phân tích các yếu tố ảnh hưởng, xây dựng lộ trình thực hiện và thường xuyên đánh giá lại kế hoạch. Việc sử dụng sơ đồ tư duy (mind map), mô hình ra quyết định (decision tree) và học hỏi từ các tình huống thực tế cũng giúp nâng cao kỹ năng này. Việc tham khảo kinh nghiệm từ người đi trước và học hỏi từ những sai lầm trong quá khứ cũng rất quan trọng để tránh đi vào các “nhánh” dẫn tới kế hoạch sai lầm.

Tư duy ngôn ngữ và hiểu ngữ cảnh (Language Understanding) giúp con người không chỉ giao tiếp hiệu quả mà còn diễn giải ý nghĩa sâu xa của lời nói và văn bản trong các tình huống khác nhau. Khi trò chuyện, con người không chỉ hiểu từng từ riêng lẻ mà còn phân tích ngữ cảnh, giọng điệu, biểu cảm và kiến thức nền để suy luận ý nghĩa thực sự. Ví dụ, cùng câu nói Hôm nay trời rõ đẹp!”, nhưng nếu được nói với giọng châm biếm trong một ngày mưa bão, người nghe sẽ hiểu rằng người nói không có ý khen thời tiết mà đang thể hiện sự bất mãn. 

Gần đây AI đã có sự phát triển vượt bậc trong kỹ năng này thông qua các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP – Natural Language Processing) như Transformer, BERT và GPT, giúp AI hiểu văn bản, dịch ngôn ngữ, tóm tắt thông tin và thậm chí trò chuyện với con người. Tuy nhiên, AI vẫn gặp khó khăn khi phải hiểu nghĩa bóng, ẩn dụ hay hàm ý phức tạp mà con người nắm bắt một cách tự nhiên. Cách dùng ngôn ngữ của AI đôi khi phô diễn hay nhàm chán quá mức vì bị phụ thuộc vào dữ liệu đào tạo và tham số cứng nhắc của hệ thống. 

Để không mất đi tư duy ngôn ngữ và hiểu ngữ cảnh vì phụ thuộc quá nhiều vào hệ thống AI, chúng ta nên đọc nhiều thể loại sách, tham gia các cuộc thảo luận, học ngoại ngữ và thực hành phân tích câu chữ theo nhiều góc độ khác nhau. Ngoài ra, việc quan sát cách người khác sử dụng ngôn ngữ trong các tình huống xã hội cũng giúp nâng cao khả năng hiểu ngữ cảnh. Bên cạnh đó, kỹ năng này còn được cải thiện thông qua việc viết lách, giúp con người rèn luyện cách diễn đạt rõ ràng và mạch lạc hơn.

Hợp tác và tương tác xã hội (Social Interaction) là kỹ năng giúp chúng ta làm việc nhóm, giao tiếp hiệu quả và xây dựng mối quan hệ trong xã hội. Kỹ năng này không chỉ liên quan đến việc truyền đạt thông tin mà còn bao gồm sự thấu hiểu, đồng cảm và khả năng điều chỉnh hành vi phù hợp với từng tình huống. Ví dụ, trong một dự án nhóm, các thành viên cần phối hợp, lắng nghe ý kiến của nhau và đưa ra giải pháp chung thay vì chỉ tập trung vào quan điểm cá nhân. Một nhà đàm phán giỏi không chỉ dựa vào lý lẽ mà còn biết cách đọc ngôn ngữ cơ thể, điều chỉnh giọng điệu để đạt được thỏa thuận có lợi. 

Trong lĩnh vực AI, kỹ năng này là tiền đề cho các các mô hình đa tác nhân (Multi-Agent Systems) và lý thuyết trò chơi (Game Theory), giúp AI có thể tương tác với nhiều tác nhân khác trong môi trường phức tạp, như trong trò chơi chiến lược, xe tự lái hoặc chatbot hỗ trợ khách hàng. Tuy nhiên, AI vẫn còn hạn chế trong việc hiểu cảm xúc sâu sắc và phản ứng linh hoạt như con người. 

Muốn hợp tác và tương tác xã hội hiệu quả, con người nên tham gia các hoạt động nhóm, học cách lắng nghe chủ động, rèn luyện trí tuệ cảm xúc (EQ) và thực hành đàm phán. Việc quan sát hành vi của người khác, học cách điều chỉnh giao tiếp phù hợp với từng đối tượng và thực hành giải quyết xung đột cũng giúp nâng cao kỹ năng này. Ngoài ra, việc đọc sách về tâm lý, tham gia các hoạt động tình nguyện hoặc các buổi hội thảo giao tiếp cũng giúp con người mở rộng khả năng tương tác xã hội. □

—-

TS, chuyên gia khoa học Dữ liệu

Bài đăng Tia Sáng số 4/2025