Bài 2: RESEARCH x AI: TỐI ƯU ĐỂ LƯỜI HIỆU QUẢ

Gần đây mình thấy nhiều anh em đang tận dụng AI để hỗ trợ nghiên cứu, tìm kiếm thông tin. Với những công cụ như Gemini Advance with Deep Search, Perplexity, ChatGPT, DeepSeek R1, việc tìm kiếm thông tin nhanh chóng và hiệu quả hơn rất nhiều.

Tuy nhiên, để thực sự tối ưu trong nghiên cứu (thị trường, sản phẩm,…), chúng ta cần có cách tiếp cận có hệ thống hơn. Đây là góc nhìn từ kinh nghiệm của mình:

1. Tối ưu câu hỏi để có kết quả chất lượng

Thay vì hỏi chung chung, hãy cấu trúc câu hỏi theo mô hình:

– Xác định rõ phạm vi nghiên cứu

– Nêu rõ mục tiêu cần đạt được

– Chỉ rõ định dạng kết quả mong muốn

– Yêu cầu các nguồn tham khảo cụ thể

Ví dụ: Thay vì hỏi “Cho tôi thông tin về vitamin D”, hãy hỏi “Tổng hợp các nghiên cứu về tác động của vitamin D với hệ miễn dịch, tập trung vào các thử nghiệm lâm sàng trong 5 năm gần đây. Trích dẫn từ các tạp chí y khoa uy tín.”

2. Kiểm chứng và đánh giá nguồn

Khi nhận được kết quả, cần đánh giá:

– Độ tin cậy của nguồn thông tin

– Tính thời sự của dữ liệu

– Sự phù hợp với bối cảnh nghiên cứu

– Xác minh chéo từ nhiều nguồn khác nhau

Đừng vội tin ngay kết quả đầu tiên. Hãy đặt câu hỏi tiếp theo để kiểm chứng và đào sâu thêm.

3. Tối ưu quy trình nghiên cứu

Để không bị “ngộp” trong data, cần có quy trình rõ ràng:

– Bắt đầu với câu hỏi tổng quan

– Phân tích kết quả ban đầu

– Đặt các câu hỏi chi tiết hơn

– Tổng hợp và kiểm chứng thông tin

– Lưu trữ có hệ thống để dễ dàng tra cứu sau này, mình đang dùng chủ yếu trên Wiki trên Lark kết hợp Google Drive.

4. Tránh các lỗi thường gặp

– Tin tưởng hoàn toàn vào AI mà không kiểm chứng

– Hỏi những câu quá rộng hoặc mơ hồ

– Bỏ qua việc xác minh nguồn

– Không lưu trữ thông tin một cách có hệ thống

Thật sự hiện tại AI đang giúp mình tiết kiệm nhiều thời gian trong việc nghiên cứu, nhưng người nghiên cứu vẫn cần có tư duy phản biện và tư duy hệ thống hiệu quả.

Anh em có những cách ứng dụng tối ưu hơn có thể chia sẻ cùng?

Góc chia sẻ từ Bửu Trung – Dân Lười, thích Tối ưu