Gần đây, tôi đã tìm ra giải pháp. Tôi nhập yêu cầu về chủ đề và để cho "con bot" đình đám mấy ngày nay là ChatGPT tạo bài viết trước. Chất lượng bài thường không cao (tôi phải viết lại hơn 90%) nhưng nó tạo ra phần khởi động nhẹ nhàng, giúp tôi bắt đầu viết.
Tương tự, trong công việc đôi khi sẽ có những email quan trọng rất khó khởi đầu, chẳng hạn email xin thêm tiền nghiên cứu từ sếp hoặc nhờ đồng nghiệp giúp cho việc gì đó. Tôi cũng sai khiến GPT viết trước và dù kết quả có xài được hay không, nó cũng khiến tôi bắt tay vào sửa chữa hoặc "cãi lại nó" để hoàn thành công việc phải làm của mình.
ChatGPT dần trở thành một trợ lý ảo cho tôi theo cách như vậy. AI thật ra đã len lỏi sâu vào đời sống của nhiều nhân viên văn phòng, từ lĩnh vực tài chính, kinh doanh, tới luật, kế toán, thuế và sắp tới là viết văn. Tuy nhiên, những con bot đó về nhiều mặt, cũng quả thật đã bị thổi phồng.
Lấy ChatGPT làm ví dụ. Có nhiều bằng chứng cho thấy nó không có khả năng đánh giá được độ tin cậy của câu trả lời mà nó tạo ra, do dựa trên các dữ liệu không hoàn hảo chỉ được cập nhật đến 2021. Nếu hỏi một câu về năm 2023, nhiều khả năng bạn sẽ được cho biết "dữ liệu huấn luyện của tôi chỉ đến năm 2021 và tôi không có khả năng tiếp cận thông tin thời gian thực". ChatGPT cũng hay "chém gió" hoặc "chế" ra dữ liệu sai. Ví dụ, nó cho rằng Nguyễn Quang Thiều là một nhà thơ Việt Nam với hai tập thơ nổi tiếng "Từ Trần Đế đến Cần Thơ" và "Người con gái".
Không chỉ ChatGPT, còn nhiều thứ ngô nghê khác tôi thấy được trong quá trình sử dụng trí tuệ nhân tạo cho công việc hay nghiên cứu của mình. Về mặt nhận diện hình ảnh, việc AI nhận nhầm con sóc thành con ếch là một câu chuyện cười của dân ngành AI. Tệ hơn, AI không thể phân biệt được một nhóm nhiều đứa bé với một nhóm nhiều chú chó con. AI cũng tạo ra những tình huống bi hài khi đánh giá bài viết có tác động tiêu cực hay tích cực trong ngành tài chính. Vì có những từ trung tính trong ngành như "biến động" (volatility) thường xuyên bị xem là từ tiêu cực trong dữ liệu huấn luyện của AI, dẫn đến một bài viết tích cực lại bị xem là "rất tiêu cực".
Vậy con người có thể tận dụng AI ở khía cạnh nào?
Rõ ràng AI có thể làm tốt hơn con người những việc lặp đi lặp lại, đơn giản và "chán như con gián". Các nghiên cứu khoa học đã cho thấy, con người không có khả năng tập trung tốt khi phải làm những việc lặp lại, đơn giản và buồn tẻ.
Những thứ đó sẽ thu hẹp cơ hội việc làm cho những người chỉ biết làm những việc đơn giản, như viết một bài báo đọc trong ba phút, hoặc viết email thay sếp. Một đồng nghiệp của tôi đã thử khoảng gần 60 email về các chủ đề khác nhau và ông tin rằng nó viết email với thái độ cầu thị và sự chuyên nghiệp hơn nhiều sinh viên thạc sĩ ở Đại học Bristol nơi tôi làm việc - một trong những trường top 5 được nhà tuyển dụng ưa thích trong suốt ba năm qua ở Anh.
Nói cách khác, ChatGPT chưa thể thay thế nổi các nhân sự làm việc đàng hoàng, tạo ra giá trị cho công ty. Nhưng kinh tế khó khăn và sự phát triển của AI có thể là bộ đôi hoàn hảo giúp các ông chủ "khai đao" vĩnh viễn với một số vị trí không mấy cần thiết.
Với cơ chế learning liên tục và được huấn luyện thường xuyên bởi hàng triệu, hàng tỷ người dùng trên thế giới, năng lực của những cỗ máy AI sẽ không chỉ dừng lại ở đó. Chẳng hạn, tôi đang sử dụng một ứng dụng khác, không miễn phí (thậm chí khá đắt), giúp đọc và so sánh các báo cáo tài chính.
Bạn cũng có thể gặp những vấn đề như tôi: tìm hiểu xem báo cáo thường niên hơn 400 trang của doanh nghiệp niêm yết năm nay khác và giống năm ngoái ở chỗ nào; so sánh ý kiến của kiểm toán năm nay khác gì với năm ngoái... Đó là những câu hỏi rất quan trọng với một chuyên gia tài chính nhưng nếu bạn đặt câu hỏi bất chợt, họ có thể lúng túng. Vì họ không thể nhớ năm ngoái cụ thể báo cáo nói gì, năm nay khác năm ngoái điểm nào.
AlphaSense cung cấp cho tôi câu trả lời chỉ trong 30 phút. Con bot này có thể lập bảng so sánh khác biệt giữa báo cáo thường niên mẫu 10-K của các công ty niêm yết ở Mỹ năm này với năm trước, so sánh sự khác biệt của từng phần trong đó, xem thông điệp của ban lãnh đạo đến cổ đông, đánh giá rủi ro, thậm chí có phần ghi chú các khoản mục kế toán thay đổi như thế nào. Các khác biệt sẽ được tô màu khác nhau để nhà phân tích dễ dàng nhận ra.
Gần đây các công cụ AI dùng để thử nghiệm và đưa ra chiến lược đầu tư cũng được cải thiện rất tốt so với cách đây một hoặc hai năm nhờ công nghệ học sâu (Deep learning). Vừa rồi quỹ đầu tư dùng công nghệ AI trên nền máy tính Watson của IBM đã kiếm được tỷ suất sinh lợi cao gần gấp đôi tỷ suất sinh lợi của quỹ đầu tư vào chỉ số thị trường. Và còn rất nhiều công cụ AI không tên khác đang hỗ trợ cho một lĩnh vực hẹp cụ thể như y tế, nghiên cứu khoa học y sinh, hỗ trợ người già.
Bất luận bạn thích hay không, sống chung với AI là điều chắc chắn. Để sống chung thoải mái và nhàn nhã với nó, con người phải không ngừng học, nâng cấp bản thân. Nhiều năm trước, người ta từng nghĩ "máy móc sao bằng con người". Nay thì người ta đã biết, máy tính đã thắng đại kiện tướng khi chơi cờ, và tranh do AI vẽ đã đoạt giải.
Con bot có thể không bằng con người trong nhiều khía cạnh, nhưng coi thường nó, không liên tục học hỏi, bạn sẽ rơi vào nguy cơ bị thay thế. Có thể bạn không bị thay thế bởi AI, mà bởi những người biết dùng AI để làm nhanh và làm tốt công việc hơn bạn.
Hồ Quốc Tuấn