Cách sử dụng chatgpt và các công cụ AI tạo sinh khác để làm việc thông minh hơn

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã âm thầm định hình cuộc sống của chúng ta từ lâu, quyết định video chúng ta xem, giúp truy xuất ảnh cũ và dự báo thời tiết12. Bài viết này tập trung vào loại AI mà tác giả tương tác trực tiếp, hay còn gọi là AI tạo sinh, và cách nó đang định hình lại cách tác giả suy nghĩ, học hỏi và điều hướng cuộc sống hàng ngày12. Kể từ khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) xuất hiện, tác giả đã thử nghiệm nhiều công cụ và mô hình khác nhau, nhận ra rằng mối quan hệ với chúng dựa trên một vài trụ cột thiết yếu12.

Ngôn ngữ là cầu nối giữa người dùng và mô hình

Ngôn ngữ không chỉ là cách chúng ta nói chuyện với AI tạo sinh mà thường là chìa khóa để hiểu biết chuyên môn trong một lĩnh vực cụ thể12. Việc thiếu vốn từ vựng chuyên ngành khiến việc đặt câu hỏi đúng và suy nghĩ rõ ràng trở nên khó khăn12.

• Tác giả sử dụng kỹ thuật đảo ngược (reverse-engineering) để thu hẹp khoảng cách ngôn ngữ khi thiếu kiến thức chuyên môn12.

  • Ví dụ 1: Yêu cầu ChatGPT mô tả một bài hát bằng ngôn ngữ của nhà phê bình âm nhạc, sau đó sử dụng các thuật ngữ đó để yêu cầu một công cụ khác (MusicFX) tạo ra âm nhạc tương tự, giúp hiểu rõ hơn về giai điệu và cách phối khí12. Quá trình này mất chưa đến 10 phút12.

  • Ví dụ 2: Thu thập ảnh chụp màn hình từ các trang web khác nhau, nhờ ChatGPT mô tả một tính năng sản phẩm mong muốn bằng ngôn ngữ thiết kế, sau đó sử dụng công cụ Lovable để tạo một bản mẫu sơ bộ cho nhà thiết kế sản phẩm12.

• Kỹ thuật này giúp đạt được sự hiểu biết đủ dùng (functional fluency) trong các lĩnh vực xa lạ như thuật ngữ pháp lý hoặc kiến trúc không gian12.

Sáng tạo là kết nối mọi thứ, AI tạo sinh làm tốt điều đó

AI tạo sinh có khả năng kết nối các khái niệm tưởng chừng không liên quan để tạo ra điều mới mẻ12. LLM trở thành một phần trong quy trình sáng tạo của tác giả, đóng vai trò như một đối tác giúp mở rộng ý tưởng và tìm kiếm sự mạch lạc12.

• Các cách tác giả sử dụng AI tạo sinh cho các chức năng sáng tạo khác nhau12:

• Mục tiêu cuối cùng không phải là giao việc hoàn toàn cho AI mà là để suy nghĩ rộng hơn và kiểm tra sâu hơn trong quá trình phức tạp của việc tạo ra cái mới12.

(Cố gắng) kiểm soát các mô hình

Hiểu rõ giới hạn của các mô hình AI là điều cần thiết để biết khi nào nên tin tưởng chúng và khi nào cần thận trọng12.

• Tác giả dành thời gian nghiên cứu cách các mô hình được xây dựng, cải tiến và những điểm yếu của chúng12.

• Việc lựa chọn công cụ phù hợp với nhu cầu là quan trọng12.

  • ChatGPT: Là công cụ hàng ngày, nhưng tác giả không hoàn toàn dựa vào nó để xác minh các sự kiện thực tế cụ thể (như thể thao hoặc thị trường tài chính) do xu hướng tạo thông tin không chính xác (hallucination) đã giảm nhưng vẫn còn12.

  • Perplexity: Hoạt động giống một công cụ tìm kiếm có lớp LLM, cung cấp trích dẫn nguồn và liên kết có thể kiểm chứng12.

  • Google NotebookLM: Hoạt động trong môi trường khép kín, chỉ dựa trên kiến thức do người dùng cung cấp, giúp phân biệt rõ ràng giữa thông tin đầu vào và kiến thức của LLM12.

• Việc kiểm soát này đảm bảo người dùng luôn giữ vai trò ra quyết định trong mọi bước của quy trình12.

Tinh chỉnh thông qua tranh luận

Viết là quá trình tư duy, và tác giả xem các kết quả từ AI như những bản nháp đầu tiên cần được xem xét kỹ lưỡng, thẩm vấn và tinh chỉnh12.

• Không nên mong đợi kết quả hoàn hảo ngay từ lời nhắc đầu tiên12.

• Quy trình của tác giả là “tranh luận”: không đồng ý với các đề xuất của AI và yêu cầu nó phản biện lại, chính sự căng thẳng này giúp thúc đẩy tư duy12.

• Quy trình làm việc với AI khác nhau tùy thuộc vào mục đích12:

  • Khi lập tài liệu quy trình: Mục tiêu là sự rõ ràng và chính xác, đảm bảo mọi phần kết nối chặt chẽ12.

  • Khi viết sáng tạo (phi hư cấu, báo chí): Mục tiêu là gợi lên hoặc mở rộng cảm xúc, tác giả chưa tin tưởng hoàn toàn vào AI để hợp tác sâu sắc ở mức độ này12.

Bối cảnh là yếu tố quyết định

Các mô hình AI ban đầu có thể khá chung chung, nhưng chúng dần được cá nhân hóa khi người dùng cung cấp thêm bối cảnh qua từng lời nhắc12.

• Bối cảnh tích lũy giúp AI đưa ra câu trả lời sâu sắc và phù hợp hơn với cá nhân người dùng12.

• ChatGPT là công cụ hàng ngày của tác giả vì nó đã tích lũy nhiều bối cảnh về cuộc sống cá nhân12.

  • Ví dụ: ChatGPT có thể đề xuất món ăn dựa trên sở thích của vợ tác giả, đoán những gì có trong tủ lạnh, hoặc chọn kiểu áo phù hợp với dáng người của tác giả12.

• AI dần trở thành một “bộ nhớ sống”, một “tâm trí mở rộng”12.

  • Ví dụ: ChatGPT đã đoán đúng danh hiệu Ogboni (một hội huynh đệ truyền thống của người Yoruba) mà tác giả có thể có, dựa trên các thông tin đã biết về tác giả, mặc dù thông tin cụ thể về gia đình chưa bao giờ được chia sẻ trực tiếp12.

• ChatGPT đã phát triển từ một công cụ phản hồi chung chung (tháng 12 năm 2022) thành một cộng tác viên cá nhân (tháng 4 năm 2025)12.

Lớp môi trường xung quanh (The ambient layer)

Hiện tại, việc tương tác với LLM đòi hỏi nỗ lực chủ động từ người dùng12. Tuy nhiên, tương lai của AI được dự đoán sẽ trở nên tích hợp và chủ động hơn12.

• Công nghệ thường bắt đầu đòi hỏi nỗ lực chủ động (như ra quán net dùng internet) và dần trở thành tiện ích tích hợp (internet trên thiết bị cá nhân, thanh toán tại trang checkout)12.

• Một số công cụ đã bắt đầu tích hợp liền mạch hơn12.

  • Ví dụ: Gemini trong Google Docs, Grammarly tự động kiểm tra lỗi chính tả, tính năng ghi âm giọng nói trên điện thoại giúp tương tác với ChatGPT dễ dàng khi di chuyển12.

• Giai đoạn tiếp theo là AI trở nên chủ động, đưa ra thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu thu thập được12.

  • Ví dụ: Fitbit có thể chia sẻ dữ liệu hoạt động với ứng dụng nhật ký, và ứng dụng này có thể tạo ra thông tin chi tiết về mối liên hệ giữa số bước chân, giấc ngủ và tâm trạng12.

• AI sẽ chuyển từ một công cụ được sử dụng thành một thứ đồng hành, học hỏi nhịp điệu, quan sát các mẫu hành vi và giúp người dùng hiểu chúng12.

• Sự tích hợp càng liền mạch, người dùng sẽ càng ít nhận thấy sự hiện diện của AI12.

• AI trong tương lai được kỳ vọng sẽ lắng nghe, học hỏi và quan trọng nhất là suy nghĩ cùng với người dùng12.