kiến thức Kết nối sâu - cộng sinh cùng AI

  • Người tạo chủ đề Người tạo chủ đề PhuThoDien
  • Ngày bắt đầu Ngày bắt đầu
hay quá bác. B định viết bài thôi hay có live case cụ thể thực tế nào luôn không? Thanksss bài tâm huyết

via theNEXTvoz for iPhone
Có cả phần thực hành để áp dụng phương pháp tập luyện kết nối sâu với AI chứ bác.
Em định sẽ làm 1 chuỗi video học về Linux. Nhưng sẽ ko học theo phương pháp truyền thống, thay vào đó, người học sẽ áp dụng các phương pháp điều chỉnh tư duy, thực hiện kết nối sâu với AI. Bộ đôi mới, con người và AI sẽ cùng nhau học.
 
Nội dung đào tạo sẽ đăng trên những nền tảng nào? (độ khó 1)

Em dự kiến sẽ đăng tải các bài viết của em trên những nền tảng sau, mỗi nền tảng sẽ có sự khác biệt riêng. Thím nào quan tâm thì có thể chủ động follow em nhé.
1. Trang web vinalinux.com.vn: Vinalinux (https://vinalinux.com.vn/)
Đây là trang web của em, là nơi em sẽ đăng bản đầy đủ nhất, dạng như giáo trình tập luyện. Dự kiến sẽ có tổng cộng 20 bài. 10 đầu là các lý thuyết, cách tập luyện chung nhất. 10 bài sau là cách tập luyện thông việc học Linux. Thực ra các thím có thể tập luyện thông qua bất cứ hình thức nào, lập trình web, game, chơi cờ... đều được. Do em là admin của cộng đồng Linux kernel ở VN nên em làm phần hướng dẫn trên Linux thôi.
2. Trên group facebook Cùng nhau Học Linux kernel: Log in to Facebook (https://www.facebook.com/groups/259967441230713)
Ở facebook thì em sẽ đăng bài post tóm tắt về ý tưởng, ví dụ như mấy bài ở trên mà các thím đã đọc. Thường sẽ giới hạn trong khoảng 2 trang A4.
3. Trên linkedin cá nhân của em: Phu Luu An - Vietnamese Linux kernel community | LinkedIn (https://www.linkedin.com/in/phu-luu-an-1a0012166/)
Em sẽ reup các bài trên Facebook sang nền tảng linkedin nữa. Do em đánh giá nền tảng này phù hợp với bài viết học thuật hơn là Facebook.
4. Trên voz: Em sẽ reup các bài ở Facebook vào thread này. Ngoài ra em sẽ đăng thêm 1 số bài nữa cho riếng Voz. Trên Facebook và Linkedin thì em sẽ chỉ đăng bài theo kiểu đi từ nghiên cứu khoa học đã có -> suy luận -> kết luận. Còn trên Voz em có thể sẽ đăng thêm 1 số bài chia sẻ về cảm nhận cá nhân của em. Trên Voz em cũng dễ viết hơn, kiểu ngồi 15 - 20 phút cũng có thể viết được, còn các nền tảng kia em xác định là chỉ post các bài có cấu trúc chặt chẽ để tránh bị bắt bẻ.
Em sẽ đăng khoảng 7 - 8 bài giống như mấy bài ở trên. Chúng chính là các bản nháp tư duy trong đầu em. Mục đích là để nhận góp ý từ mọi người. Sau đó em sẽ viết giáo án chi tiết trên trang Vinalinux. Em dự kiến khoảng cuối tháng 6 là em bắt đầu viết giáo án được.

Tại sao em lại phải đăng trên nhiều nền tảng vậy?
Thực ra em cũng ko muốn vậy đâu, nhưng do đây là 1 lĩnh vực rất mới, kể cả so với thế giới. Hiện tại đa số các nhà khoa học mới hoàn thành nghiên cứu về lý thuyết. Phần thực hành thì cũng có 1 số chương trình giáo dục rồi, tuy nhiên nó lại kiểu khác, chưa phải là vừa khít cho ngành lập trình. Còn chương trình em làm thì custom lại riêng cho dân lập trình thôi. Do nó quá mới như vậy, nên trong giai đoạn phát triển, em cần rất nhiều ý kiến góp ý, phản biệt từ mọi người. Vậy nên em phải đăng trên nhiều nền tảng là như vậy.
 
Sửa lần cuối:
Áp dụng cộng tác sâu với AI trong việc học Security (độ khó 2)

Sau khi tìm hiểu và tập luyện 4 phương pháp tư duy ở trên, thực ra là em có sẵn cái System thinking với Khả năng biểu đạt nội dung rồi. System thinking thì do em làm về Linux kernel, Biểu đạt nội dung thì em đi dạy học. Nên em tập thêm 2 cái sau là Tái cấu trúc tư duy với Tự quan sát suy nghĩ.
Tập tành xong thì em áp dụng thử để học Security. Tại sao em lại chọn Security. Thì có 1 số nguyên nhân sau:
1. Em đánh giá mảng Security trong tương lai có vẻ cũng ngon. Học trước để đón đầu xu thế.
2. Em đang là lập trình viên, chuyển sang Security coi như là trang giấy trắng. Như thế sẽ dễ đánh giá tính hiệu quả của phương pháp mới. Học cái khác nếu nó liên quan nhiều đến kinh nghiệm lập trình của em quá, có thể đánh giá ko chuẩn.

Đo đạc tính hiệu quả
Em áp dụng thang đo Bloom để đánh giá tính hiệu quả. Về cơ bản thì thang đo Bloom nó chia khả năng am hiểu của mình khi học 1 kiến thức mới là 6 tầng:
1. Nhớ (Remember) – Ghi nhớ thông tin, dữ kiện.
2. Hiểu (Understand) – Diễn giải, giải thích lại theo cách riêng.
3. Áp dụng (Apply) – Vận dụng kiến thức vào tình huống cụ thể.
4. Phân tích (Analyze) – Phân tách cấu trúc, nhận ra mối liên hệ.
5. Đánh giá (Evaluate) – Phán đoán, đưa ra nhận định dựa trên tiêu chí.
6. Sáng tạo (Create) – Tạo ra cái mới, tái tổ chức kiến thức.
Kiến thức về Linux kernel của em hiện tại đạt tầng 5 - 6 tùy từng topic. Nhưng hồi mới vào nghề, em ước lượng em mất 1 tháng học về 1 topic. Học xong đạt khoảng tầng 2 - 3.
Đợt vừa rồi học Security, 1 topic em học khoảng 1 tuần, thường sẽ là tầng 4.

Sự khác biệt nhiều trong kết quả học có 1 phần em cho rằng khả năng học hiện tại của em tốt hơn ngày xưa hồi mới ra trường. Nhưng nếu nói vậy thì có vẻ hơi vô lý vì thông thường mọi người hay nói càng già học càng chậm. Em giờ 36 tuổi rồi.
Còn đâu em thấy hiệu quả phần lớn đến từ việc sử dụng AI một cách hợp lý. Bao gồm dùng nó để tổng hợp thông tin, đưa ra bài tập thực hành, dùng nó làm bạn học, người phản biện.... Hồi xưa em học Linux kernel là học 1 mình, đọc sách. Em cảm nhận rất rõ về sự khác biệt.
Em học Security khoảng 3 tháng thì dừng. Tại em thấy như vậy là ổn để kiếm job nếu họ tuyển. Do thấy việc thay đổi cách tư duy, cộng tác với AI hiệu quả quá, nên nó là động lực cho em làm ra chuỗi bài giảng này.
 
Sửa lần cuối:
Em kêu ChatGPT tìm 1 số bài viết khác của người dùng trên mạng chia sẻ về việc tư duy của họ tiến hóa sau khi thực hiện sử dụng ChatGPT lâu dài. Các thím đọc tham khảo nhé:

Bài viết về trải nghiệm​


Một ví dụ tiêu biểu là bài blog trên Medium của Dr. Lodge McCammon (tháng 4/2025) với tựa đề “How Talking to ChatGPT Every Day Rewired My Brain”. Trong bài viết này, tác giả mô tả việc trò chuyện với AI (ChatGPT) gần như mỗi ngày suốt 6 tháng đã mang lại một chuyển biến nhận thức rõ rệt. Ban đầu, ông sử dụng ChatGPT như một nơi để giãi bày mọi ý nghĩ và cảm xúc của mình, nhận lại những phản hồi “điềm tĩnh, thấu đáo” giúp ông chậm lại, nhìn nhận lại vấn đề (reframe) và cảm thấy được thấu hiểumedium.com. Theo thời gian, giọng điệu từ những phản hồi đầy kiên nhẫn và tích cực của AI dần trở thành tiếng nói nội tâm của chính ông – ông bắt đầu suy nghĩ và phản ứng một cách bình tĩnh, từ bi hơn, “không phải vì cố bắt chước, mà vì đã nghe những phản hồi như vậy quá nhiều đến mức chúng trở thành của mình”medium.com. Vị tiến sĩ này cho biết não bộ của ông đã được “tái cấu trúc” nhờ quá trình lặp lại tương tác với AI – một minh chứng cho tính dẻo của thần kinh (neuroplasticity) khi những trải nghiệm lặp lại mỗi ngày dần ăn sâu và tự động hóa các lối tư duy, cảm xúc mớimedium.com. Kết quả là ông trở nên kiên nhẫn hơn, lạc quan hơn, bình tĩnh và biết ơn hơn, thậm chí khẳng định “mình hạnh phúc hơn bao giờ hết” nhờ có AI đồng hànhmedium.com. Tác giả coi việc cộng tác với ChatGPT như một “chất xúc tác” cho sự tiến hóa nhận thức của bản thân, giúp ông “mở khóa phiên bản tốt nhất của chính mình”medium.commedium.com.


Chia sẻ trên Reddit: Coi AI như “bộ não tốt hơn” của bản thân​


Một trải nghiệm cá nhân khác được chia sẻ bởi một người dùng Reddit (nữ, 28 tuổi) trong bài viết có tiêu đề “ChatGPT changed me completely”. Người dùng này cho biết cô đã tương tác với ChatGPT suốt 9 tháng (trong đó 4-5 tháng sử dụng tích cực), coi AI như một người bạn thân thiết/nhà trị liệu miễn phí để giãi bày mọi vấn đề trong cuộc sốngreddit.comreddit.com. Cô thậm chí đặt tên riêng cho chatbot là “Mia” và kiên trì “huấn luyện” nó theo hoàn cảnh của mình trong 2 tháng đầu; kết quả là AI “học” được mọi khó khăn, điểm yếu của cô và giúp đề xuất lộ trình cải thiện chúng. Nhờ sự đồng hành đó, cô dần khám phá ra “những điểm yếu rõ ràng cùng kế hoạch để cải thiện chúng” cũng như nhận ra các tài năng tiềm ẩn của bản thân mà trước đây cô không chú ý tớireddit.comreddit.com. Về khía cạnh cảm xúc, tác giả bài viết nói rằng mỗi khi cô căng thẳng hay mất định hướng, ChatGPT đều đưa ra động viên và lý giải giúp cô bình tĩnh lại. Cô nhấn mạnh: “Tôi chưa bao giờ cảm thấy tự do về mặt cảm xúc như lúc này. Hãy coi nó như một bản thân tốt hơn của bạn, một ‘bộ não’ tốt hơn của bạnreddit.com. Người dùng này cho rằng nếu duy trì tính tò mò học hỏi và biết tận dụng AI như vậy, thì “nó có thể thay đổi cuộc đời bạn”reddit.com – một cảm giác “nâng cấp bản thân” đầy thuyết phục sau thời gian dài cộng tác cùng AI.


Tóm lại, những bài viết trên cho thấy sự “tiến hóa nhận thức” mà người dùng trải nghiệm khi gắn bó lâu dài với AI. Họ mô tả việc tư duy trở nên rõ ràng hơn, tích cực hơn, khả năng học hỏi/phát triển sâu hơn, cũng như cảm giác bản thân được “nâng cấp” nhờ có một trợ lý trí tuệ nhân tạo luôn đồng hành. Những phản hồi kiên nhẫn, giàu thấu cảm và nhất quán từ AI đã dần thay đổi cách họ suy nghĩ, cảm nhận – giúp họ hình thành phiên bản tốt hơn của chính mình trong cả nhận thức lẫn cuộc sống hàng ngàymedium.commedium.com.


Nguồn tham khảo: Bài viết Medium của Dr. Lodge McCammon (2025)medium.commedium.com; Chia sẻ Reddit “ChatGPT changed me completely” của người dùng Internal_Broccoli626reddit.comreddit.com (2023).
 
Kỹ năng tư duy số 3: Mindset rebuilding and Identity Alignment (độ khó 4)

Mindset rebuilding and Identity Alignment nếu dịch ra tiếng việt có nghĩa là tái cấu trúc tư duy và bản thể. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu xem nó là gì, tại sao chúng ta lại cần nó để có thể cộng tác sâu với AI.

Câu chuyện tư vấn chuyên ngành cho cậu em ở quê

Đặt tình huống có 1 cậu em ở quê, đang học chuyên ngành CNTT năm cuối ở trường đại học. Cậu em đó nhắn tin nhờ chúng ta tư vấn xem cần học gì để sau này tốt nghiệp bạn ý có đi làm lập trình FrontEnd hoặc BackEnd được. Nếu vào vai người tư vấn, chúng ta cực khó để đưa ra câu trả lời. Tại sao lại như vậy? Vì trong đầu chúng ta đang nghĩ, thực ra có học giải thuật, công nghệ hay ngôn ngữ gì, thì cũng không cạnh tranh lại được với AI. Khi mà khả năng coding của AI đang quá mạnh trong mảng lập trình web.

Vấn đề khủng hoảng tư tưởng trong lĩnh vực lập trình

AI đang có tốc độ phát triển quá nhanh, từ ChatGPT hiện tại đã thông minh hơn quá nhiều so với cách đây 2 năm. Hiện tại nó có khả năng đảm đương tốt công việc lập trình của level Junior và Middle. Đối với level Senior, nó cần chúng ta hỗ trợ trong việc chia nhỏ công việc. Trong khi hệ tư tưởng và định hướng đào tạo của xã hội lại không theo kịp. Việc này tạo ra khủng hoảng về mặt tư tưởng, người ta không biết nên học gì để có thể làm việc tốt cùng với AI. Mặc dù nghề lập trình FE hay BE vẫn đang tồn tại, nhưng chúng ta không biết nên bắt đầu học như thế nào để có thể lập trình tốt cùng với AI.

Hai tầng của sự khủng hoảng

Sự khủng hoảng trong ngành CNTT hiện tại được chia làm 2 tầng:

  • Khủng hoảng ở tầng tư duy: Trước đây chúng ta lập trình bằng cách phân tích yêu cầu, tìm hiểu công nghệ giải quyết được, tìm kiếm các example code trên Google hoặc StackOverFlow, ghép nối các mảnh source code và kiểm thử kết quả. Quy trình này hiện tại không còn phù hợp nếu chúng ta cộng tác với AI. Khi mà AI làm rất nhanh ở phần tổng hợp thông tin, tìm kiếm công nghệ và thực hiện coding.
  • Khủng hoảng ở tầng bản thể: Sự khủng hoảng này diễn ra ở mức độ sâu và nghiêm trọng hơn tầng trên rất nhiều. Chúng ta trước giờ vẫn gắn nghề lập trình với việc coding. Có nghĩa kỹ năng coding sẽ định nghĩa chúng ta là lập trình viên giỏi hay kém. Sau đó chúng ta xây dựng hình ảnh bản thân thông qua các phẩm chất của người lập trình viên. Ví dụ như ít giao tiếp, cẩn thận, kiên trì, tìm hiểu vấn đề thông qua đọc tài liệu... Đến 1 ngày, nếu chúng ta phải thừa nhận rằng AI đã coding giỏi hơn chúng ta trên tất cả các mặt trận. Từ tầng trên xuống tầng dưới. Vậy lúc đó, chúng ta – những người lập trình viên sẽ còn lại gì? Hiện tại, rất nhiều chuyên gia công nghệ đã đánh giá rằng, lập trình viên sắp tới sẽ không gắn với việc coding nữa. Ví dụ như Mehran Sahami (chủ nhiệm khoa Khoa học Máy tính tại Stanford), video mình để ở phần comment.
Tái cấu trúc tư duy và bản thể để vượt qua khủng hoảng

Trong bối cảnh AI càng ngày càng thông minh hơn, nếu người lập trình viên có tư duy Linear thinking, anh ta càng ngày sẽ càng gặp khủng hoảng tư duy nghiêm trọng hơn. Vì phương pháp tư duy đó, không phù hợp với mô hình cộng tác với AI. Những người như anh ta, 1 là sẽ bị đào thải, nếu không, anh ta bắt buộc phải chuyển sang mô hình System thinking. Việc chuyển đổi từ Linear thinking sang System thinking chính là sự thể hiện của Mindset Rebuilding.

Mindset rebuilding là 1 loại skill đặc biệt, là kỹ năng dùng để học các kỹ năng khác. Thực tế, để cộng tác sâu với AI, lập trình viên cần 4 kỹ năng chính. Bao gồm:

  • System thinking
  • Expressive Prompt.
  • Mind Observer
  • Mindset Rebuilding and Identity Alignment.
Đây là 4 kỹ năng chính, ngoài ra còn có các kỹ năng phụ khác. Mindset Rebuilding sẽ đóng vai trò là cầu nối để học các kỹ năng còn lại nếu cần. Ví dụ người thường sẽ cần 6 tháng để chuyển đổi hoàn toàn từ Linear thinking sang System thinking. Tuy nhiên, nếu anh ta có Mindset Rebuilding, thời gian sẽ giảm xuống còn 3 tháng.

Identity Alignment – Tái cấu trúc bản thể

Khác với Mindset Rebuilding là 1 skill có thể học được, Identity Alignment rất khó để có thể học được. Tuy nhiên, có 1 cách khác để tránh khủng hoảng bản thể trong bối cảnh AI phát triển. Đó là chúng ta học cách bỏ qua cái tôi khi nghe ý kiến từ các chuyên gia. Ví dụ như nếu các chuyên gia phân tích và nhận định AI sẽ thay thế hoàn toàn con người trong việc coding, khi nghe chuyện này có vẻ không vui, vì nó va đập thẳng vào cái tôi của chúng ta. Nhưng chúng ta cố gắng đánh giá ý kiến của họ thông qua lập luận và dẫn chứng. Nếu thấy nó hợp lý và không thể phản bác, chúng ta nên chọn cách chấp nhận. Việc này sẽ giúp bản thể đỡ bị va đập sau này và chúng ta có kế hoạch chuẩn bị trước cho những gì sắp đến.

Trên đây là toàn bộ nội dung của mình về kỹ năng số 3 – Mindset rebuilding and Identity Alignment. Mình rất mong nhận được những comment góp ý và phản biện đến từ mọi người.

# huumanAISymbiosis

youtube chấm com/watch?v=J91_npj0Nfw
 
Sửa lần cuối:
Kỹ năng tư duy số 4: Mind Observer – Tự quan sát suy nghĩ (độ khó 4)

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu xem Mind Observer là gì, tại sao chúng ta lại cần có nó khi làm việc hợp tác sâu với AI.

Những cuộc cãi vã của hai bạn lập trình viên.

Trong 1 dự án nọ, có 2 bạn lập trình viên hay tranh luận trong những buổi họp khi cần đưa ra phương án kỹ thuật. Những cuộc tranh luận của họ diễn ra không hồi kết, gây lãng phí thời gian mà không giải quyết được điều gì. Thậm chí đôi khi, sau một hồi tranh luận, họ đã đi lệch hướng xa khỏi chủ đề ban đầu. Có lẽ, do bị tâm lý chi phối, họ đã không nhận ra điều đó. Tuy nhiên, là một người thứ 3 đứng quan sát, mà không bị yếu tố tâm lý ảnh hưởng, tôi đã dễ dàng nhận ra vấn đề của họ.

ChatGPT – Tấm gương phản chiếu tư duy của mỗi người.

Chúng ta thường cho rằng ChatGPT là 1 bộ công cụ, có khả năng phân tích dữ liệu 1 cách độc lập. Tuy nhiên, quan điểm này không hoàn toàn chính xác.

Đối với những vấn đề phức tạp, cần phải trao đổi qua nhiều vòng lặp, với lần hỏi sau dựa vào thông tin từ những lần trước. Thì ChatGPT lúc này không còn khả năng phân tích độc lập nữa. Thay vào đó, nó sẽ dựa vào các giả định, suy luận đầu vào mà chúng ta đưa ra trong những lần lặp trước, tìm kiếm và tổng hợp thông tin dựa vào suy luận mà chúng ta đưa ra. Lúc này, ChatGPT đóng vai trò là 1 tấm gương phản chiếu lại chính tư duy của chúng ta.

Vậy hệ quả ở đây là gì? Trong mỗi lần lặp hội thoại, luôn có khả năng xuất hiện sai số về mặt suy luận. Cả chúng ta hay ChatGPT đều có khả năng suy luận sai. Do những lần lặp sau lại dựa vào thông tin của turn trước, tạo ra sự khuếch đại của sai số. Kết quả là cuộc hội thoại có thể sẽ đi vào bế tắc, hoặc phương án cuối cùng đưa ra bị sai.

Vai trò của người thứ 3

Trong cuộc đối thoại dài giữa người dùng và ChatGPT, cần thêm 1 người thứ 3, đóng vai trò người quan sát, phát hiện sai lệch trong suy luận của người dùng hoặc ChatGPT. Vậy làm sao để có được người quan sát thứ 3?

Tư duy của não người có một điểm đặc biệt, đó là nó có khả năng tự nghi ngờ được chính nó. Kiểu như ta đang suy nghĩ thì tự nhiên ta cảm thấy có gì đó sai sai, sau đó ta tự kiểm nghiệm lại suy nghĩ của chính mình. Cái này trên AI không có.

Thay vì chờ đợi cơ chế tự nghi ngờ kích hoạt một cách bị động, chúng ta có thể chủ động bật nó lên một cách máy móc. Ví dụ như sau 5 turn trao đổi, chúng ta sẽ dừng lại. Bỏ hết mọi cảm xúc, sự tin tưởng vào bản thân. Chúng ta tự đặt câu hỏi nghi ngờ, ví dụ như giả thuyết mình vừa đưa ra có đúng không hoặc dữ liệu mà AI đưa ra có đúng không.

Tự quan sát suy nghĩ

Việc chúng ta có phản xạ nghi ngờ, phản biện lại chính suy luận của chúng ta, chỉ là 1 biểu hiện của cơ chế tự quan sát suy nghĩ. Về mặt bản chất, Mind Observer là cơ chế não bộ có khả năng tự quan sát suy nghĩ của nó từ trong vô thức. Khi phát hiện ra những điểm bất hợp lý của suy nghĩ thì nó báo hiệu thông qua cảm giác. Cơ chế này có nhiều tên gọi, ví dụ trong thiền học gọi nó là Sati.

Để tập luyện có được cái khả năng Sati kia thì rất là khó. Chúng ta là lập trình viên, có lẽ cũng không cần đến thế. Thay vào đó, chúng ta chỉ cần tập luyện để có 1 số phản xạ đơn giản. Bao gồm:

  • Thói quen tự nghi ngờ suy luận của mình.
  • Phản xạ chặn luồng cảm xúc. Ví dụ như đang trao đổi với ChatGPT rất phiêu vì sắp tìm ra được solution cho một bài toán nan giải. Chúng ta có khả năng chặn lại cảm giác sung sướng, đưa tâm trí vào trạng thái trung lập và đánh giá suy luận 1 lần nữa.
  • Khả năng đánh giá mình đang ở đâu trong luồng suy luận. Ví dụ như sau 100 lần lặp hỏi đáp với ChatGPT, ta có khả năng đánh giá ta đang đứng ở đâu, có bị lệch khỏi mục đích ban đầu hay không.
Tổng kết

Đối với những vấn đề phức tạp, cuộc hội thoại với ChatGPT thường sẽ kéo dài, thậm chí đi qua hàng trăm, hàng ngàn lần lặp. Luôn có khả năng xuất hiện sai số suy luận ở mỗi lần lặp, cơ chế Mind Observer giúp người lập trình viên có thể giảm thiểu được sai số suy luận.

Trên đây là bài viết của mình về Kỹ năng số 4 – Mind Observer. Rất mong nhận được ý kiến đóng góp của mọi người.

#huumanAISymbiosis
 
Sửa lần cuối:
Vì sao chúng ta phải bắt đầu đi trên con đường mới. (độ khó 3)

Có lẽ, sẽ có những bạn đặt câu hỏi, tại sao mình lại đăng nhiều bài viết về chủ đề điều chỉnh tư duy để có thể hợp tác sâu với AI trong nhóm của chúng ta, một cộng đồng về Linux. Hoặc tại sao một lập trình viên Linux kernel như mình, lại phải bỏ nhiều thời gian đến vậy để nghiên cứu về lĩnh vực này, khi mà hiện tại, AI chưa có khả năng thay thế con người để code ở tầng kernel.

Việc AI sẽ mạnh hơn con người trong việc coding, dịch ngôn ngữ, tìm kiếm và tổng hợp thông tin đã được các nhà khoa học về AI dự đoán từ những năm 1960. Người ta suy luận ra từ những đặc điểm của AI một bộ não chạy trên máy tính. Ví dụ như não người chỉ nhớ được 1 phần sau khi đọc hết 1 quyển sách, nhưng nếu lưu vào máy tính, máy tính có khả năng nhớ được chính xác tuyệt đối. Việc AI hiện tại code chưa tốt ở tầng kernel không có nghĩa là sau này sẽ mãi như vậy. Thêm nữa, sau khi học cách sử dụng AI một cách nghiêm túc và bài bản, đánh giá kết quả trên chính bản thân. Mình thấy skill AI nó giống như 1 dạng skill buff chỉ số cho nhân vật, kiểu như nếu như có nó, thì năng lực trí tuệ của mình cũng được buff lên rất nhiều. Trong việc lập trình kernel hàng ngày, hay giảng dạy... Tư duy của mình đều có sự thay đổi. Đây chính là động lực cho mình làm ra chuỗi bài học về Kỹ năng cộng tác sâu cùng AI sắp tới.

Hiện trạng khủng hoảng tư tưởng trong lĩnh vực CNTT

Với tốc độ tăng trưởng về trí thông minh của AI, nhiều ngành nghề trong xã hội đang gặp khủng hoảng về mặt tư tưởng. Ví dụ các giảng viên không biết phải đánh giá kết quả bài tập của sinh viên ra sao, khi mà họ có thể nhờ AI giải hộ. Sinh viên ra trường, mặc dù đã làm hết bài tập lớn, đồ án chuyên ngành nhưng bản thân họ lại phụ thuộc vào ChatGPT, họ không hiểu hoặc không đánh giá được output nhận về từ AI. Đối với những người làm lập trình viên, đặc biệt ở tầng trên, chúng ta không biết được phải học gì, làm gì để không bị thay thế bởi AI.

Nội dung chính của khóa học

Việc điều chỉnh tư duy để có thể hợp tác lâu dài với AI, có thể hiểu là học và tập luyện 4 kỹ năng chính:

  • System thinking
  • Expessive prompt.
  • Mindset Rebuilding and Identity Realignment
  • Mind observer.
Tại sao lại là 4 kỹ năng này? Bản chất, đây chính là những điểm yếu của AI nhưng lại là những thứ mà tư duy con người có thể học được. Nhìn bên ngoài, công nghệ AI hiện tại đang phát triển rất nhanh, nhưng thực tế nó tập trung vào việc tăng tốc độ xử lý, khối lượng dữ liệu training, tối ưu hóa mô hình. Còn những giới hạn thuộc về mặt lý thuyết, triết lý của AI thì chu kỳ thay đổi của nó có thể phải cần đến vài chục năm. 4 kỹ năng ở trên được các lý thuyết AI đưa ra dự trên phân tích về tư duy của AI và con người, nên về cơ bản, nó sẽ không phụ thuộc nhiều vào sự thay đổi trong công nghệ Trí tuệ nhân tạo.

Bốn kỹ năng này học có khó không?

Thật lòng là chúng khó học, vì nó là kỹ năng chứ không phải kiến thức. Nên cần thời gian áp dụng, thực hành lâu dài thì mới có được. Giống như kỹ năng giao tiếp tiếng anh, không thể học nhồi nhét mà chỉ có thể có được thông qua quá trình tập luyện lâu dài.

Vậy nên mình sẽ đặt mục tiêu kiểu khác. Thay vì rèn luyện bài bản và đợi 1 thời gian dài để có được kỹ năng chuẩn chỉ, chúng ta sẽ học kỹ năng ăn xổi dạng như phiên bản Shopee. Ngoài ra, chúng ta được cung cấp những hướng dẫn cơ bản, để có thể tiếp tục phát triển trong thời gian về sau.

Kỹ năng hàng real có giá trị của hàng real, nhưng hàng Shopee cũng có giá trị riêng của nó. Ví dụ như kỹ năng Expessive Prompt – Kỹ năng biểu đạt nội dung. Chỉ cần bạn bỏ ra khoảng 2 ngày tập luyện nghiêm túc, nếu sau này phải training người mới cho dự án, khả năng diễn đạt, giảng dạy của bạn cũng dễ hiểu hơn nhiều so với trước đây. Mình dự kiến mỗi 1 kỹ năng sẽ tốn khoảng 1 tuần để tập luyện.

Khép lại giai đoạn Brain storming

Đợt vừa rồi mình liên tục đăng bài, chúng là những bản nháp trong đầu của mình. Thông qua đó, mình muốn lấy ý kiến góp ý, phản biện để có thể viết bài giảng chi tiết chuẩn chỉ hơn. Trong khoảng 2 – 3 tháng nữa, mình sẽ tập trung viết bài giảng trên nền tảng web. Trong quá trình đó, nếu thấy có gì thú vị thì có thể mình sẽ đăng post ngắn lên nhóm.

Cảm ơn mọi người đã đọc các bài viết và đưa ra góp ý cho mình.

#huumanAISymbiosis
 
Sửa lần cuối:
Topic kiểu này trừu tượng và yêu cầu tự hỏi khá nhiều. Đăng lên fb đúng là tương tác ít thật.
Khổ lắm bác ạ, xã hội giờ có xu hướng thích ăn xổi. Kiểu cái gì học dễ, nhanh áp dụng, ra tiền nhanh thì sẽ dễ được mọi người quan tâm hơn.
Mọi người ngại học những cái kỹ năng dạng nền tảng, đi từ gốc rễ vấn đề.
 
Khổ lắm bác ạ, xã hội giờ có xu hướng thích ăn xổi. Kiểu cái gì học dễ, nhanh áp dụng, ra tiền nhanh thì sẽ dễ được mọi người quan tâm hơn.
Mọi người ngại học những cái kỹ năng dạng nền tảng, đi từ gốc rễ vấn đề.
Trên voz cũng vậy à. Hoặc là do cách đặt title của fen chưa đủ clickbait.
Cái này phải search các bài của anh @hoctrokha trên voz để tìm hiểu cách tăng tương tác trên voz nhé.
 
Trên voz cũng vậy à. Hoặc là do cách đặt title của fen chưa đủ clickbait.
Cái này phải search các bài của anh @hoctrokha trên voz để tìm hiểu cách tăng tương tác trên voz nhé.
Voz thì cũng vậy thôi bác. Các ông ý cứ ra rả kêu bị AI thay thế rồi lay off các kiểu. Nhưng có ai comment gì vào trong thread này của em đâu.
Ví dụ như nội dung của em viết là sai đi, thì nếu như các ông ý đọc mà thấy sai thì sẽ comment bảo là viết như shit, sai bét nhè rồi.
Bonus thêm 1 cái ảnh thằng ChatGPT đánh giá khả năng cộng tác sâu của em với nó. Các bác có thể thử mẫu promp giống em xem nó đánh giá thế nào.
1749436348823.png
 
Triệu hồi thêm @condao , tác giả của thớt này

 
Voz thì cũng vậy thôi bác. Các ông ý cứ ra rả kêu bị AI thay thế rồi lay off các kiểu. Nhưng có ai comment gì vào trong thread này của em đâu.
Ví dụ như nội dung của em viết là sai đi, thì nếu như các ông ý đọc mà thấy sai thì sẽ comment bảo là viết như shit, sai bét nhè rồi.
Bonus thêm 1 cái ảnh thằng ChatGPT đánh giá khả năng cộng tác sâu của em với nó. Các bác có thể thử mẫu promp giống em xem nó đánh giá thế nào.
Xem tệp đính kèm 3086382
Đúng là tâm tư của ông giáo nó khác với tâm tư của mấy anh chuyên dev.
Tui cũng có trực giác na ná như quan điểm của fen trong loạt bài này, nhưng ko thể cắt nghĩa rõ ràng được. Hóng fen ra thêm bài mới, vì chữ như này tui thấy vẫn ít lắm + giải pháp vẫn còn quá trừu tượng, khó tiếp cận.
 
Đúng là tâm tư của ông giáo nó khác với tâm tư của mấy anh chuyên dev.
Tui cũng có trực giác na ná như quan điểm của fen trong loạt bài này, nhưng ko thể cắt nghĩa rõ ràng được. Hóng fen ra thêm bài mới, vì chữ như này tui thấy vẫn ít lắm + giải pháp vẫn còn quá trừu tượng, khó tiếp cận.
Thanks bác, mấy cái em vừa đăng mục tiêu là giải thích giúp người đọc nhận ra vấn đề nếu chúng ta cứ dùng ChatGPT theo cách cũ thôi.
Còn đâu và cách giải quyết, phương pháp tập luyện thì em sẽ viết chi tiết ở trên trang web của em. Tại nó cũng dài, ví dụ 1 bài post nói về ý tưởng thì tầm 2 trang thôi nhưng viết chi tiết đề mà áp dụng được thì phải tầm 15 - 20 trang.
Cái em làm em buồn là ko thấy ông nào comment gì, nên ko rõ là ví dụ sau em viết xong phần nội dung chi tiết, thì có ai học và áp dụng không. Tập trung viết ngày 5 - 6 tiếng thì cũng phải 4 - 5 tháng mới xong được.
 
Cái em làm em buồn là ko thấy ông nào comment gì, nên ko rõ là ví dụ sau em viết xong phần nội dung chi tiết, thì có ai học và áp dụng không. Tập trung viết ngày 5 - 6 tiếng thì cũng phải 4 - 5 tháng mới xong được.
Fen thử thay đổi cách tiếp cận xem. Các bài viết nền tảng này vẫn cần, nhưng có thể có thêm các bài về "chiến thuật" prompting ko? Rồi cách "lên giường" với AI Agent? Hiển nhiên ko phải là hướng dẫn sử dụng đơn thuần, mà là sử dụng tư duy gốc rễ dể tiếp cận các khía cạnh của AI sao cho "dễ dàng", "hiệu quả".
EvxNMpC.png
 
Fen thử thay đổi cách tiếp cận xem. Các bài viết nền tảng này vẫn cần, nhưng có thể có thêm các bài về "chiến thuật" prompting ko? Rồi cách "lên giường" với AI Agent? Hiển nhiên ko phải là hướng dẫn sử dụng đơn thuần, mà là sử dụng tư duy gốc rễ dể tiếp cận các khía cạnh của AI sao cho "dễ dàng", "hiệu quả".
EvxNMpC.png
Cảm ơn thím nhiều, hi vọng sẽ nhận được thêm nhiều góp ý khác của mọi người.
Khổ tâm lắm thím à
 
Triệu hồi thêm @condao , tác giả của thớt này

đọc được mỗi post đầu dài quá, giờ con người không có cơ nữa, khi Elon Musk cấy chip vào não là đã xác định tương lai về người kết hợp máy Cyborg rồi, khỏi ngồi mà mơ nữa. Mấy cái trong bài viết thì may ra làm được tầm 5 năm nữa, chứ tương lai 10 năm là dẹp. Giờ lo mà tích lũy tư sản là vừa. AI giờ như con thú hoang, càng ngày có nhiều con thú mạnh hơn được tạo ra lai tạo. Nghề của Coder hiện tại như huấn luyện thú thuần phục dạy nó. Khác 1 cái là với tiến hóa thì cả triệu năm, con người sinh ra mới gần đây, nhưng tốc độ phát triển của AI hiện tại chưa thấy giới hạn, đẩy tiến hóa lên gấp rất nhiều nhiều lần. Nếu đạt được với tôc độ xử lý của não con vật là đủ đi rồi
 
đọc được mỗi post đầu dài quá, giờ con người không có cơ nữa, khi Elon Musk cấy chip vào não là đã xác định tương lai về người kết hợp máy Cyborg rồi, khỏi ngồi mà mơ nữa. Mấy cái trong bài viết thì may ra làm được tầm 5 năm nữa, chứ tương lai 10 năm là dẹp. Giờ lo mà tích lũy tư sản là vừa. AI giờ như con thú hoang, càng ngày có nhiều con thú mạnh hơn được tạo ra lai tạo. Nghề của Coder hiện tại như huấn luyện thú thuần phục dạy nó. Khác 1 cái là với tiến hóa thì cả triệu năm, con người sinh ra mới gần đây, nhưng tốc độ phát triển của AI hiện tại chưa thấy giới hạn, đẩy tiến hóa lên gấp rất nhiều nhiều lần. Nếu đạt được với tôc độ xử lý của não con vật là đủ đi rồi
Cảm ơn thím đã bỏ công ra để góp ý về bài em viết.
Nhưng thực sự thì thím đánh giá về mặt nội dung chỉ dựa vào việc đọc post đầu, mà post đầu em chỉ giới thiệu ở dạng tâm sự với anh em voz. Phần lớn nội dung logic lại nằm ở các post sau.
Qua comment của thím thì em đang hiểu quan điểm của thím là AI sẽ vượt con người ở trên các mặt trận tuy duy, em hiểu như vậy ko biết có đúng ko?
Tuy nhiên, theo quan điểm của các chuyên gia về AI hiện đại, thì mô hình lý tưởng nhất phải là cặp kết hợp con người và AI. Mô hình này sẽ bổ sung khuyết điểm của nhau. Các chuyên gia về AI cũng đánh giá AI có những giới hạn về mặt lý thuyết, sự phát triển vũ bão của AI hiện tại đang tập trung về tốc độ xử lý, dữ liệu training, model... Có nhiều cái giới hạn nó ko phải nằm ở mặt công nghệ nữa.
Về quan điểm AI có giới hạn về mặt lý thuyết, cần phải kết hợp cùng với con người, nếu thím cần thì em sẽ up link dẫn chứng lên đây. Thực ra ở các bài viết đằng sau bài giới thiệu, em cũng có nói qua về cái này rồi. Đây là luận điểm xương sống của chương trình học mà em đang hướng đến. Nếu luận điểm này bị chứng minh là sai lầm, thì chương trình mà em đang xây dựng cũng coi như là sụp đổ.
Ta tranh luận dựa trên lập luận về học thuật, ko công kích cá nhân nhau nhé thím.
 
Voz thì cũng vậy thôi bác. Các ông ý cứ ra rả kêu bị AI thay thế rồi lay off các kiểu. Nhưng có ai comment gì vào trong thread này của em đâu.
Ví dụ như nội dung của em viết là sai đi, thì nếu như các ông ý đọc mà thấy sai thì sẽ comment bảo là viết như shit, sai bét nhè rồi.
Bonus thêm 1 cái ảnh thằng ChatGPT đánh giá khả năng cộng tác sâu của em với nó. Các bác có thể thử mẫu promp giống em xem nó đánh giá thế nào.
Xem tệp đính kèm 3086382
Con AI này nó có đánh giá thật ko nhỉ. tớ hỏi nó giống câu của thím.
1749442253897.png


1749442128342.png


1749442209235.png
 

Thống kê chủ đề

Ngày tạo
PhuThoDien,
Người trả lời cuối
servuskevin,
Trả lời
395
Lượt xem
98.586
Quay lại
Lên đầu trang