Bài viết này đến từ tài khoản WeChat công chúng: Bù Đồng Kinh, tác giả: Bù Đồng Kinh Dã Thúc's Rust, tiêu đề gốc:《Nghịch lý Trương Văn Hoành thời đại AI: Tại sao càng dùng AI, càng cảm thấy mình không còn giá trị?》, ảnh tiêu đề từ: Visual China
Mấy ngày trước, tôi lướt xem một video ngắn, là bài phát biểu của Trương Văn Hoành, Giám đốc Trung tâm Y tế Bệnh truyền nhiễm Quốc gia, tại Diễn đàn Cao Sơn Hồng Kông vào ngày 10 tháng 1, ông khẳng định rõ ràng: "Tôi từ chối đưa AI vào hệ thống bệnh án của bệnh viện."
Bởi vì, AI chưa được đào tạo hệ thống, sẽ thay đổi căn bản con đường đào tạo của bác sĩ, phá hoại hoặc làm tổn hại khả năng chẩn đoán độc lập mà các bác sĩ trẻ cần nắm vững thông qua đào tạo truyền thống.
Trương Văn Hoành giải thích, bản thân ông đương nhiên dùng AI, để AI xem qua bệnh án trước. Nhưng điểm mấu chốt là, với kinh nghiệm lâm sàng hơn 30 năm của ông, ông có thể nhìn ra ngay AI sai ở đâu.
Vấn đề nằm ở các bác sĩ trẻ.
Nếu một bác sĩ ngay từ giai đoạn thực tập đã bắt đầu phụ thuộc vào AI để đưa ra kết luận chẩn đoán, bỏ qua quá trình đào tạo tư duy lâm sàng đầy đủ, thì anh ta sẽ mãi mãi mất đi một khả năng then chốt: khả năng phân biệt đúng sai của AI.
Những lời này của Trương Văn Hoành, từ góc độ một người dùng AI bình thường, đã nói lên một thực tế bị hiểu lầm phổ biến, về kỹ năng và đòn bẩy trong thời đại AI.
Một hai năm trở lại đây, tôi chứng kiến một "sự lo lắng mang tính tập thể" kỳ lạ.
Điều thú vị là, sự lo lắng này không đến từ những người không hiểu công nghệ, ngược lại, nó đến nhiều hơn từ những nhóm tinh anh đã thành thạo sử dụng AI: lập trình viên, luật sư, nhà phân tích, người làm truyền thông tự do.
Ban đầu, mọi người đều hào hứng cho rằng, AI sẽ biến mình thành siêu nhân. Nhưng sau cơn say hiệu suất ngắn ngủi, nhiều người rơi vào một cảm giác bất lực sâu sắc hơn:
Khi AI có thể hoàn thành 80% công việc với chi phí bằng 0, thì 20% giá trị còn lại của tôi, rốt cuộc có đủ để chống đỡ phẩm giá nghề nghiệp của tôi không?
Nếu một AI có thể giải quyết mã code trong hai tuần của tôi chỉ trong vài phút; nếu mô hình lớn có thể ngay lập tức đưa ra một báo cáo thẩm định hoàn hảo; nếu gemini hoặc Đậu Bao (Doubao) có thể giúp người không có nền tảng vẽ tạo ra tác phẩm đẳng cấp bậc thầy, nếu GPT có thể "chính xác" đọc báo cáo khám sức khỏe hoặc báo cáo kiểm tra, thì hào kỹ năng của con người, rốt cuộc ở đâu?
Trước đây, tạp chí The Atlantic từng đăng một bài viết, nói rằng chúng ta đang bước vào một thời đại phi kỹ năng hóa; nhưng mặt trái của đồng xu chính là: AI không khiến kỹ năng trở nên vô dụng, nó gây ra một cuộc "lạm phát kỹ năng" kịch liệt. Chỉ là kỹ năng cần được định nghĩa lại.
Trong một thời đại mà chi phí thực thi tiệm cận bằng không, AI chính là một tấm gương chiếu yêu. Nó phóng đại không chỉ hiệu suất của bạn, mà còn là độ phân giải hoặc độ chính xác trong nhận thức của bạn.
Bạn cảm thấy "bỏ đi", có lẽ là vì AI đã vô tình phơi bày một sự thật: công việc mà trước đây bạn tự hào, phần lớn chỉ là "khiêng gạch", là thực thi, là "nghe lời làm theo", chứ không phải là "suy nghĩ", càng không phải là đặt ra vấn đề và giải quyết vấn đề.
Chân lý về kỹ năng của thế kỷ 21, không còn liên quan đến việc bạn có bao nhiêu công cụ trong tay, mà liên quan đến việc trong đầu bạn có bao nhiêu đòn bẩy nguyên bản và chân thực. Năng lực tổng hợp "khống chế vĩ mô + xác minh vi mô" mới là bát cơm sắt thực sự trong thời đại AI.
Một. Nghịch lý Trương Văn Hoành: 10 lần của 0 vẫn là 0
Ở Thung lũng Silicon có một quan điểm được lưu truyền rộng rãi, nhưng thường bị hiểu sai.
Người ta nói: "AI là bộ khuếch đại năng suất gấp 10 lần."
Ý nghĩa toán học của câu nói này, lạnh lùng hơn ý nghĩa mặt chữ.
Nếu năng lực hiện tại của bạn là 1, AI biến bạn thành 10; nếu bạn là 10, AI biến bạn thành 100. Nhưng nếu hiểu biết nền tảng của bạn về một lĩnh vực nào đó là 0, thì 0 nhân với 10, vẫn là 0.
Đây chính là cốt lõi mà Trương Văn Hoành lo ngại: khả năng phán đoán lâm sàng của một bác sĩ trẻ từ giai đoạn thực tập đã phụ thuộc vào AI có thể là 0. AI có mạnh mẽ đến đâu, 0 nhân với bất kỳ số nào, kết quả vẫn là 0.
Đáng sợ hơn, "số 0" này bản thân còn không biết mình là 0.
Trương Văn Hoành nói rất thẳng thắn: "Bác sĩ mới vào nghề không thể chỉ biết dựa vào AI để khám bệnh." Tại sao? Bởi vì ngay cả khi tỷ lệ chính xác của AI lên tới 95%, thì 5% sai sót đó cũng cần được bác sĩ chuyên môn nhận diện và sửa chữa.
Nếu bác sĩ hoàn toàn không có năng lực chẩn đoán độc lập, làm sao anh ta phát hiện ra sai sót của AI? Làm sao xử lý những ca bệnh khó mà AI không giải quyết được?
Đây là điều tôi gọi là "Nghịch lý Trương Văn Hoành", ở một mức độ nào đó, nó là vấn đề con gà có trước hay quả trứng có trước. Nhưng ở một mức độ khác, nó nhấn mạnh rằng, là người dùng công cụ, hay công cụ dùng người.
Nó tiết lộ lớp chân lý đầu tiên về kỹ năng trong thời đại AI:
Bản chất của AI là "sự phù hợp xác suất", còn giá trị của con người nằm ở "sự gánh chịu hậu quả".
Kỹ năng mà chúng ta nói trước đây, thường chỉ sự thực thi thành thạo, thuộc ngữ pháp, ghi nhớ điều luật, nắm vững các phím tắt. Nhưng trong thời đại AI, những kỹ năng cứng này nhanh chóng mất giá, trở thành cơ sở hạ tầng.
Thay vào đó, là một năng lực ẩn giấu hơn, khan hiếm hơn: năng lực phán đoán. Mà cái gọi là năng lực phán đoán, chính là biết được hậu quả lâu dài của hành vi bản thân.
Hãy thử tưởng tượng một cảnh: một kỹ sư kỳ cựu và một người mới cùng dùng AI để viết code.
Người mới nhận được chỉ là các khối code. Anh ta không thể phán đoán đoạn code này có ẩn tình kiến trúc không, không thể dự đoán biểu hiện của nó trong điều kiện đồng thời cực đoan, thậm chí không biết đây có phải là giải pháp "ngõ cụt" hay không.
Còn kỹ sư kỳ cựu nhìn thấy không phải là code, mà là con đường. Anh ta biết nên giao nhiệm vụ gì cho AI, biết cách nghiệm thu kết quả, và càng biết khi AI mắc lỗi thì cần sửa chữa ở khâu nào, mà AI chắc chắn sẽ mắc lỗi.
Đối với người mới, AI là một hộp đen, chỉ có thể cầu nguyện nó xuất ra câu trả lời đúng. Đối với chuyên gia, AI là một đội thực tập sinh với năng lực vô hạn, chỉ đâu đánh đó.
Do đó, ranh giới giữa chuyên gia và người bình thường trong tương lai, nằm ở việc bạn có sở hữu năng lực "xác minh đầu ra của AI" hay không.
Trương Văn Hoành có thể nhìn ra chẩn đoán của AI sai ở đâu, không dựa vào trực giác thần bí nào, mà là dựa vào "năng lực nguyên" tích lũy từ hơn 30 năm kinh nghiệm lâm sàng. Năng lực này,恰恰 là thứ mà các bác sĩ trẻ bỏ qua đào tạo bởi AI thiếu nhất.
Vì vậy, nếu không có kiến thức chuyên môn sâu rộng làm vật nén đáy tàu, AI mang lại không phải là hiệu suất, mà là sự hỗn loạn đắt giá.
Hai. Tại sao từ gợi ý (prompt) của bạn luôn "thiếu thiếu một chút"?
Tại sao có người có thể dùng AI giải quyết vấn đề phức tạp, có người chỉ có thể dùng nó như robot trò chuyện?
Vấn đề không nằm ở chỗ bạn không biết viết "thần chú", mà ở chỗ entropy trong tư duy của bạn quá cao.
Gần đây có một hiện tượng rất đáng cảnh giác: mọi người bắt đầu thuê ngoài suy nghĩ cho AI.
Gặp vấn đề, không phân tích, trực tiếp ném một đống nhu cầu hỗn độn cho mô hình, rồi tức giận với đầu ra tầm thường: "Cái AI này vô dụng."
Kỳ thực, không phải AI ngu, mà là bạn chưa nghĩ thấu đáo.
Mô hình AI có tiên tiến đến đâu, về bản chất cũng là cỗ máy dự đoán dựa trên "ngữ cảnh". Chất lượng đầu ra của nó, bị giới hạn chặt chẽ bởi chất lượng ngữ cảnh đầu vào của bạn. Đây là phiên bản hiện đại của "Garbage In, Garbage Out" (Đầu vào là rác, đầu ra là rác).
Kỹ năng đỉnh cao của thế kỷ 21, đã trở thành "diễn đạt rõ ràng" và "tư duy có cấu trúc".
Bậc cao thủ thực thụ trước khi mở hộp thoại, trong đầu đã hoàn thành một cuộc suy diễn chặt chẽ:
1. Định nghĩa vấn đề: Rốt cuộc tôi muốn giải quyết mâu thuẫn cốt lõi nào?
2. Phân giải logic: Vấn đề lớn này được cấu thành bởi mấy nhiệm vụ con? Quan hệ phụ thuộc là gì?
3. Thiết lập tiêu chuẩn: Kết quả như thế nào mới tính là đạt?
Ví dụ, trước khi để AI hỗ trợ phát triển một chức năng, bạn đã làm rõ dòng chảy dữ liệu chưa? Trước khi để AI viết một bài viết, bạn đã xây dựng khung quan điểm độc đáo chưa?
Đừng trông chờ AI thay bạn hoàn thành suy nghĩ "từ 0 đến 1".
AI giỏi, thực ra là điền thịt da (từ 1 đến 100), nhưng cái "1" đó, cái khung xương logic, cái thấu suốt cốt lõi, phải do bạn cung cấp.
Nếu bạn không thể trình bày rõ ràng ý tưởng của mình với đồng nghiệp là con người, bạn cũng tuyệt đối không thể nhận được kết quả như ý từ AI.
Viết lách rõ ràng chính là tư duy rõ ràng.
Tương lai, lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên sẽ là kỹ năng phổ thông. Nhưng điều này không có nghĩa lập trình trở nên dễ dàng, mà có nghĩa độ chính xác của ngôn ngữ và logic trở thành code mới.
Nếu tư duy của bạn hỗn loạn, AI chỉ làm khuếch đại sự hỗn loạn đó một cách hiệu quả cao.
Ba. Bước ra khỏi kén thông tin: Tiếp cận bản chất hơn 99% người
Vì AI được đào tạo dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ mà con người đã có, nó mang theo một khuyết tật lớn bẩm sinh: sự đồng thuận tầm thường, tức là hồi quy về giá trị trung bình.
Bạn hỏi AI về quan điểm sức khỏe, tài chính hoặc lịch sử, nó có xác suất cao đưa cho bạn một câu trả lời "kiểu sách giáo khoa". Những câu trả lời này an toàn, đúng đắn, nhưng thường cực kỳ tầm thường, bởi vì chúng chỉ lặp lại thông tin có tần suất xuất hiện cao nhất trên Internet.
Điều này dẫn đến chiều thứ ba: năng lực thấu suốt phân biệt thật giả.
Kiến thức (Knowledge) và hiểu biết (Understanding) là hai việc khác nhau.
- Kiến thức là bạn biết "nên làm như vậy";
- Hiểu biết là bạn hiểu "tại sao phải làm như vậy, và khi nào không nên làm như vậy".
Đây chính là khoảng cách căn bản giữa Trương Văn Hoành và các bác sĩ trẻ.
Bác sĩ trẻ thông qua AI có thể ngay lập tức có được "kiến thức", như kết quả chẩn đoán, đề xuất dùng thuốc, phác đồ điều trị. Nhưng Trương Văn Hoành sở hữu là "hiểu biết": ông biết ranh giới của những kiến thức này ở đâu, trong tình huống nào cần phá vỡ quy tắc thông thường, khi nào "câu trả lời tiêu chuẩn" do AI đưa ra là sai.
Trong thời đại quá tải thông tin này, nếu bạn chỉ thu nhận thông tin thông qua giáo dục nhồi nhét và đề xuất thuật toán, về bản chất bạn chỉ đang lặp lại một cách máy móc trong một "buồng dội âm" khổng lồ. Bạn không thực sự hiểu cơ chế vận hành của sự vật.
Muốn thông minh hơn AI, chúng ta cần tiếp cận bản chất của sự vật (nguyên lý đầu tiên) hơn 99% người.
- Muốn hiểu kinh doanh? Đừng chỉ đọc sách bán chạy và tài khoản công chúng, hãy nghiên cứu dòng tiền, đòn bẩy, quan hệ cung cầu và lòng tham của nhân tính.
- Muốn hiểu sức khỏe? Đừng chỉ tin vào các hướng dẫn được gọi là có thẩm quyền, hãy nghiên cứu cơ chế sinh học của trao đổi chất, hormone, phản ứng viêm.
Khi AI đưa cho bạn một "đề xuất tiêu chuẩn hóa", chỉ có những người thực sự hiểu cơ chế vận hành của hệ thống nền tảng, mới có thể nhạy bén phát hiện điểm sơ hở trong đó, hoặc trong tình huống đặc biệt, quả quyết lật đổ đề xuất của AI.
Như Trương Văn Hoành nói: Có bị AI dẫn lối hay không, phụ thuộc vào việc năng lực bản thân bạn có mạnh hơn AI hay không. Và bạn không thể so kiến thức với AI, chỉ có thể so hiểu biết.
Lợi thế cạnh tranh trong tương lai, thuộc về những người dám chất vấn "dữ liệu đào tạo". Bạn cần xây dựng hệ thống nhận thức của riêng mình, hệ thống này không phải sao chép, mà là do bạn thông qua thực tiễn, thông qua vòng phản hồi đau đớn, thông qua tư duy độc lập tự mình xác minh.
AI là giá trị trung bình của tri thức toàn nhân loại. Nếu bạn muốn vượt qua giá trị trung bình, bạn không thể chỉ dựa vào AI, bạn phải sở hữu kiến giải độc đáo mà AI không thể đạt được thông qua xác suất thống kê.
Bốn. Sau khi giá trị thực thi về 0: Từ người làm việc đến người nghiệm thu
Kéo dài tầm nhìn, lịch sử tuy không lặp lại, nhưng luôn có vần điệu.
Những năm 1980, sự phổ cập của máy tính từng khiến các kế toán và luật sư thời đó hoảng sợ. Trước đó, luật sư để tìm một án lệ, cần lục tìm hàng ngày trong đống hồ sơ chất cao như núi. Sự xuất hiện của công nghệ tra cứu điện tử, khiến công việc này ngay lập tức trở thành vài giây.
Luật sư thất nghiệp sao? Không. Ngược lại, ngành luật trở nên lớn hơn, phức tạp hơn.
Bởi vì tra cứu trở nên dễ dàng, kỳ vọng của khách hàng đối với luật sư cũng theo đó mà nâng cao. Người ta không còn trả tiền cho "tìm được án lệ", mà trả tiền cho "xây dựng chiến lược biện hộ độc đáo dựa trên các án lệ phức tạp".
Tương tự, khi AI tiếp quản việc viết code, tạo văn bản, chẩn đoán cơ bản, vai trò của con người đang có bước nhảy vọt bản chất:
Chúng ta đang từ "người thợ thủ công" tiến hóa thành "chỉ huy"; từ "người làm việc" nâng cấp lên "người nghiệm thu".
Trước đây, một kỹ sư xuất sắc có thể cần 50% thời gian viết code, 50% thời gian suy nghĩ kiến trúc. Bây giờ, anh ta có thể dùng 90% thời gian để suy nghĩ kiến trúc, hiểu nghiệp vụ, tối ưu trải nghiệm, mà giao công việc code cho AI (và do anh ta thẩm tra).
Điều này có nghĩa, giới hạn phức tạp của công việc được mở ra.
Nhà phát triển độc lập bây giờ có thể một người vận hành một công ty vốn cần đội ngũ mười người; một người làm truyền thông tự do am hiểu có thể một ngày sản xuất lượng nội dung bằng một tuần trước đây; một bác sĩ kỳ cựu (như Trương Văn Hoành) với sự hỗ trợ của AI có thể xử lý lượng ca bệnh mà trước đây không thể.
Đây là định nghĩa mới về "kỹ năng" trong thời đại AI:
Nó không còn là "tinh thông" đơn chiều, mà là một năng lực tích hợp xuyên chiều.
Bạn không cần tự mình xây từng viên gạch, nhưng bạn phải biết kết cấu cơ học của tòa nhà, phải có khả năng thẩm mỹ để quyết định ngoại quan tòa nhà, phải có đầu óc kinh doanh để quyết định xây tòa nhà ở đâu có giá trị nhất.
Năng lực tổng hợp "khống chế vĩ mô + xác minh vi mô" này, mới là bát cơm sắt thực sự trong thời đại AI.
Hai năng lực then chốt mà Trương Văn Hoành nhấn mạnh, về bản chất chính là ý này:
1. Phán đoán tính chính xác của chẩn đoán AI (xác minh vi mô)
2. Chẩn trị các ca bệnh khó mà AI không thể ứng phó (khống chế vĩ mô)
Bác sĩ không có hai năng lực này, chỉ có thể tính là "người vận hành AI".
Kết luận: Chỉ có thăng duy, mới tận hưởng được cảm giác đánh hạ duy
Trở lại hiện tượng được đề cập ở phần đầu: Tại sao càng dùng AI, càng cảm thấy mình bỏ đi?
Bởi vì AI tước đi quyền có được cảm giác thành tựu thông qua "lao động chân tay" của bạn.
Trước đây, bạn bỏ ba ngày sắp xếp ra một báo cáo tinh xảo, sẽ cảm thấy mình rất có giá trị; bây giờ, AI ba giây đã làm ra, cảm giác giá trị hư ảo đó sụp đổ trong chớp mắt.
Điều này thực sự khiến người ta đau khổ, nhưng càng là một sự tỉnh ngộ.
AI buộc chúng ta đối mặt với vấn đề khó nhất: Ngoài việc thực thi máy móc, giá trị tư tưởng thực sự của tôi ở đâu?
Đối với những người không muốn suy nghĩ, đây là một thời đại tồi tệ nhất. Họ sẽ hoàn toàn trở thành nô dịch của thuật toán, thậm chí không thể nhận ra mình đang bị buồng kén thông tin tầm thường nuốt chửng.
Nhưng đối với những người tràn đầy tò mò, sở hữu năng lực tư duy độc lập, khao khát tìm hiểu bản chất sự vật, đây là thời đại tốt nhất trong lịch sử nhân loại:
- Tất cả ngưỡng cửa đều hạ thấp.
- Tất cả trần nhà đều biến mất.
- Bạn sở hữu đội ngũ trí tuệ và thực thi mạnh mẽ nhất trong lịch sử nhân loại, túc trực 24 giờ.
Trương Văn Hoành không phản đối AI, ông phản đối việc bỏ qua xây dựng năng lực nền tảng và trực tiếp sử dụng AI, thuê ngoài tư duy và nhận thức nguyên (meta-cognition) cho AI.
Bản thân ông dùng AI rất thành thạo, bởi vì ông có nội công ba mươi năm làm nền móng. AI đối với ông là như hổ mọc thêm cánh; còn đối với bác sĩ trẻ không có nội công, AI có thể là sự thúc đẩy quá nhanh, uống rượu độc giải khát.
Ở thế kỷ 21, kỹ năng sẽ không biến mất, nhưng nó sẽ trải qua một lần thanh lọc tàn khốc.
Đừng cố gắng thi "giải bài" với AI, hãy đi thi "ra đề" với AI.
Khi bạn không còn coi AI như một công cụ giúp bạn lười biếng, mà coi nó như một đòn bẩy siêu cấp cần bạn dùng trí thông minh cực cao để điều khiển, chỉ dẫn, sửa lỗi,
Bạn thông qua AI nhìn thấy, không còn là bản thân tầm thường, mà là một cá thể siêu cấp cường hãn được khuếch đại vô hạn.
