Hoàng Khang
Writer
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang khiến việc tìm kiếm câu trả lời trở nên dễ dàng và rẻ hơn bao giờ hết. Nhưng theo Cassie Kozyrkov, cựu Nhà khoa học ra quyết định chính của Google , chính sự tiện lợi này lại đang tạo ra một rủi ro mới: chúng ta sẽ ngừng đặt ra những câu hỏi đúng. Trong một cuộc phỏng vấn sâu sắc, bà đã phân tích cách AI đang thay đổi quá trình ra quyết định và tại sao việc hiểu rõ giá trị và ưu tiên của bản thân lại trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
Theo Cassie Kozyrkov, một trong những chuyên gia hàng đầu về khoa học quyết định, trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra một sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta tư duy. Trước đây, khi một người lãnh đạo cần một câu trả lời dựa trên dữ liệu, họ sẽ phải chờ đợi đội ngũ khoa học dữ liệu làm việc trong nhiều tuần, thậm chí nhiều tháng. Khoảng thời gian chờ đợi đó vô tình cho phép họ có cơ hội để suy ngẫm, tinh chỉnh và nhận ra liệu câu hỏi ban đầu của mình có thực sự đúng đắn hay không.
Ngày nay, với các chatbot AI, câu trả lời đến gần như ngay lập tức. Nguy cơ ở đây là người dùng sẽ "ngay lập tức chạy theo hướng của câu trả lời" mà không dành đủ thời gian để suy nghĩ về những câu hỏi quan trọng hơn: "Mình thực sự đã hỏi gì?", "Những giả định nào đã được đưa vào câu hỏi đó?", và "Câu trả lời này có thực sự phù hợp với mình không?". Khi câu trả lời trở nên rẻ mạt, chất lượng của câu hỏi sẽ trở thành yếu tố quyết định.
Cassie Kozyrkov, cựu Nhà khoa học ra quyết định chính của Google và là cố vấn AI được săn đón, từng làm việc với các nhà lãnh đạo cấp cao tại những nơi như Lenovo, NASA và Gucci
Bà Kozyrkov cho rằng nhiều người thường bỏ qua một sự thật quan trọng khi làm việc với AI và dữ liệu. "Chúng ta quên rằng một chút toán học, một chút dữ liệu và một chút mã lệnh chỉ là một lớp mỏng của sự khách quan nằm trong một chiếc 'bánh mì kẹp' chủ quan béo ngậy," bà giải thích.
Lớp "bánh mì" chủ quan đầu tiên chính là việc quyết định "Vấn đề nào thậm chí đủ quan trọng để tự động hóa?". Lớp thứ hai là "Chúng ta nên diễn giải và áp dụng kết quả này như thế nào?". Những câu hỏi này không có một câu trả lời đúng duy nhất, và chúng đòi hỏi sự phán đoán và giá trị của con người. Các công ty thường thể hiện những điều này qua các tuyên bố sứ mệnh, nhưng chúng thường không đủ chi tiết để định hướng cho các quyết định sâu sắc mà AI có thể dẫn đến.
Nếu chúng ta chỉ đơn giản yêu cầu AI đưa ra lời khuyên mà không cung cấp cho nó các giá trị và ưu tiên của mình, chúng ta sẽ chỉ nhận lại một "món súp trung bình của văn hóa" được tổng hợp từ internet. Đó sẽ là một câu trả lời phù hợp với "Joe trung bình", chứ không phải cho chính bạn.
Chính cuộc đời của Cassie Kozyrkov là một minh chứng cho triết lý ra quyết định của bà. Sau khi hoàn thành chương trình tiến sĩ, bà nhận được một lời mời làm việc tại một trong những đội ngũ danh giá nhất của Google tại trụ sở chính ở Mountain View, California. Đó là một con đường sự nghiệp mà bất kỳ ai cũng mơ ước.
Tuy nhiên, trong một chuyến đi cuối tuần đến New York, bà đã có một khoảnh khắc "giác ngộ" mang tính bản năng. "Tôi nhận ra mình đang phạm một sai lầm khủng khiếp, rằng nếu tôi đến đó, tôi sẽ không thể tận hưởng cuộc sống của mình nhiều như khi tôi ở New York," bà kể lại. Bà nhận ra mình là một "đứa trẻ của sân khấu", và việc sống ở New York, với nền văn hóa sân khấu sôi động, mới là điều phù hợp với các giá trị và ưu tiên thực sự của bà.
Ngay lập tức, bà gọi cho nhà tuyển dụng và yêu cầu được chuyển đến văn phòng New York, bất kể đó là vị trí gì. Chính quyết định đi ngược lại với kỳ vọng bên ngoài này đã giúp bà phát hiện ra một "khoảng trống" lớn tại Google – sự thiếu kết nối giữa các nhà ra quyết định và các đội ngũ kỹ thuật. Bà đã tự mình xây dựng các cầu nối, các chương trình tư vấn và cuối cùng tạo ra một sự nghiệp độc đáo với chức danh Trưởng khoa học gia quyết định.
Câu chuyện của bà Kozyrkov mang lại một bài học quan trọng. Để có thể nhận được một câu trả lời hữu ích từ AI, bạn phải mang đến cho nó một bối cảnh cụ thể. Bà kể về việc mình đã "debug" cơn đau chân bằng cách cung cấp cho AI hàng loạt thông tin chi tiết về thói quen, thời gian và loại giày bà mang, để rồi nhận được một gợi ý hữu ích về việc thay đổi cách buộc dây giày.
Nếu chỉ hỏi AI một câu chung chung như "Làm thế nào để khỏe mạnh?", bạn sẽ chỉ nhận được một câu trả lời "súp trung bình". Để AI thực sự hữu ích, bạn phải tự mình làm công việc khó khăn nhất: tự hỏi bản thân những câu hỏi khó, xác định điều gì thực sự quan trọng với mình, và cung cấp bối cảnh đó cho cỗ máy. Trong thời đại AI, Cassie Kozyrkov cho rằng, khả năng tự nhận thức và đặt câu hỏi đúng mới chính là kỹ năng quan trọng nhất.
Khi câu trả lời trở nên rẻ mạt, câu hỏi trở thành thứ đắt giá
Theo Cassie Kozyrkov, một trong những chuyên gia hàng đầu về khoa học quyết định, trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra một sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta tư duy. Trước đây, khi một người lãnh đạo cần một câu trả lời dựa trên dữ liệu, họ sẽ phải chờ đợi đội ngũ khoa học dữ liệu làm việc trong nhiều tuần, thậm chí nhiều tháng. Khoảng thời gian chờ đợi đó vô tình cho phép họ có cơ hội để suy ngẫm, tinh chỉnh và nhận ra liệu câu hỏi ban đầu của mình có thực sự đúng đắn hay không.
Ngày nay, với các chatbot AI, câu trả lời đến gần như ngay lập tức. Nguy cơ ở đây là người dùng sẽ "ngay lập tức chạy theo hướng của câu trả lời" mà không dành đủ thời gian để suy nghĩ về những câu hỏi quan trọng hơn: "Mình thực sự đã hỏi gì?", "Những giả định nào đã được đưa vào câu hỏi đó?", và "Câu trả lời này có thực sự phù hợp với mình không?". Khi câu trả lời trở nên rẻ mạt, chất lượng của câu hỏi sẽ trở thành yếu tố quyết định.
Cassie Kozyrkov, cựu Nhà khoa học ra quyết định chính của Google và là cố vấn AI được săn đón, từng làm việc với các nhà lãnh đạo cấp cao tại những nơi như Lenovo, NASA và Gucci
"Bánh mì kẹp" chủ quan và sai lầm của việc chỉ tin vào dữ liệu
Bà Kozyrkov cho rằng nhiều người thường bỏ qua một sự thật quan trọng khi làm việc với AI và dữ liệu. "Chúng ta quên rằng một chút toán học, một chút dữ liệu và một chút mã lệnh chỉ là một lớp mỏng của sự khách quan nằm trong một chiếc 'bánh mì kẹp' chủ quan béo ngậy," bà giải thích.
Lớp "bánh mì" chủ quan đầu tiên chính là việc quyết định "Vấn đề nào thậm chí đủ quan trọng để tự động hóa?". Lớp thứ hai là "Chúng ta nên diễn giải và áp dụng kết quả này như thế nào?". Những câu hỏi này không có một câu trả lời đúng duy nhất, và chúng đòi hỏi sự phán đoán và giá trị của con người. Các công ty thường thể hiện những điều này qua các tuyên bố sứ mệnh, nhưng chúng thường không đủ chi tiết để định hướng cho các quyết định sâu sắc mà AI có thể dẫn đến.
Nếu chúng ta chỉ đơn giản yêu cầu AI đưa ra lời khuyên mà không cung cấp cho nó các giá trị và ưu tiên của mình, chúng ta sẽ chỉ nhận lại một "món súp trung bình của văn hóa" được tổng hợp từ internet. Đó sẽ là một câu trả lời phù hợp với "Joe trung bình", chứ không phải cho chính bạn.
Bài học từ chính cuộc đời: Sự lựa chọn giữa Mountain View và New York
Chính cuộc đời của Cassie Kozyrkov là một minh chứng cho triết lý ra quyết định của bà. Sau khi hoàn thành chương trình tiến sĩ, bà nhận được một lời mời làm việc tại một trong những đội ngũ danh giá nhất của Google tại trụ sở chính ở Mountain View, California. Đó là một con đường sự nghiệp mà bất kỳ ai cũng mơ ước.
Tuy nhiên, trong một chuyến đi cuối tuần đến New York, bà đã có một khoảnh khắc "giác ngộ" mang tính bản năng. "Tôi nhận ra mình đang phạm một sai lầm khủng khiếp, rằng nếu tôi đến đó, tôi sẽ không thể tận hưởng cuộc sống của mình nhiều như khi tôi ở New York," bà kể lại. Bà nhận ra mình là một "đứa trẻ của sân khấu", và việc sống ở New York, với nền văn hóa sân khấu sôi động, mới là điều phù hợp với các giá trị và ưu tiên thực sự của bà.
Ngay lập tức, bà gọi cho nhà tuyển dụng và yêu cầu được chuyển đến văn phòng New York, bất kể đó là vị trí gì. Chính quyết định đi ngược lại với kỳ vọng bên ngoài này đã giúp bà phát hiện ra một "khoảng trống" lớn tại Google – sự thiếu kết nối giữa các nhà ra quyết định và các đội ngũ kỹ thuật. Bà đã tự mình xây dựng các cầu nối, các chương trình tư vấn và cuối cùng tạo ra một sự nghiệp độc đáo với chức danh Trưởng khoa học gia quyết định.
Lời khuyên cho thời đại AI: Hãy tự "debug" cuộc đời bạn
Câu chuyện của bà Kozyrkov mang lại một bài học quan trọng. Để có thể nhận được một câu trả lời hữu ích từ AI, bạn phải mang đến cho nó một bối cảnh cụ thể. Bà kể về việc mình đã "debug" cơn đau chân bằng cách cung cấp cho AI hàng loạt thông tin chi tiết về thói quen, thời gian và loại giày bà mang, để rồi nhận được một gợi ý hữu ích về việc thay đổi cách buộc dây giày.
Nếu chỉ hỏi AI một câu chung chung như "Làm thế nào để khỏe mạnh?", bạn sẽ chỉ nhận được một câu trả lời "súp trung bình". Để AI thực sự hữu ích, bạn phải tự mình làm công việc khó khăn nhất: tự hỏi bản thân những câu hỏi khó, xác định điều gì thực sự quan trọng với mình, và cung cấp bối cảnh đó cho cỗ máy. Trong thời đại AI, Cassie Kozyrkov cho rằng, khả năng tự nhận thức và đặt câu hỏi đúng mới chính là kỹ năng quan trọng nhất.
