Bí quyết có việc làm trong thời đại trí tuệ nhân tạo: Phải biết làm Sếp!

Nền kinh tế trên thế giới vẫn đang bên bờ khủng hoảng, nhiều tập đoàn đa quốc gia và cả những doanh nghiệp nhỏ đang phải đối mặt với các quyết định khó khăn về nhân lực. Không ít công ty sa thải hàng loạt nhân viên, điều này làm dấy lên mối lo ngại về tình hình việc làm của lực lượng lao động trong tương lai. 

Đương nhiên, mối lo này bao trùm lên cả những tập đoàn công nghệ vốn là những người đang đi đầu trong việc áp dụng loạt giải pháp sáng tạo nhằm vượt qua khó khăn. Họ thích nghi với sự thay đổi bằng những khoản đầu tư khổng lồ vào trí tuệ nhân tạo (AI) - loại công nghệ đã dần chứng minh được khả năng trong việc thực hiện các công việc hiệu quả và tiết kiệm chi phí. 

Đồng thời, điều này cũng đặt ra một câu hỏi lớn, đó là: Liệu trí tuệ nhân tạo có là giải pháp thay thế con người trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt khi cả tìm việc lẫn giữ việc đều trở nên vô cùng khó khăn?

Thực tế, trí tuệ nhân tạo không còn là khái niệm của lĩnh vực khoa học viễn tưởng. Từ hệ thống tự động đến các trợ lý ảo, AI ngày càng trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày. Những công cụ AI hiện hành từ các thuật toán phức tạp cho tới các hệ thống tự học đều liên tục được cải thiện. Chúng cho thấy khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ một cách hiệu quả, chính xác, từ việc phân tích các dữ liệu lớn cho tới tạo ra nội dung sáng tạo và quản lý quy trình, thậm chí còn hỗ trợ việc ra quyết định. 

Nói một cách chính xác, mục đích trí tuệ nhân tạo ra đời là giải quyết vấn đề, tạo giá trị cho nền kinh tế. Vì thế, AI giúp tăng cường hiệu quả công việc và mở ra cánh cửa mới cho việc tạo nên những sản phẩm và dịch vụ mới, thúc đẩy sự phát triển nền kinh tế thế giới. 

Điều này càng thêm chứng minh, AI không đơn thuần là công cụ để hỗ trợ con người, nó còn là động lực cho việc đổi mới và sáng tạo. 

Muốn sử dụng AI hiệu quả, phải biết ‘ra lệnh’!

Người dùng cuối hiện tại không cần phải hiểu ngôn ngữ lập trình vẫn có thể trực tiếp tương tác với AI bằng ngôn ngữ tự nhiên. Thực tế cho thấy, những mô hình trí tuệ nhân tạo được nhiều người biết đến trên thị trường như ChatGPT của OpenAI, Gemini của Google hoặc Claude của Anthropic đều được phát triển dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM: Large Language Model).

Khái niệm này được dùng để mô tả các hệ thống trí tuệ nhân tạo được thiết kế với mục đích hiểu, sản sinh cũng như tương tác với ngôn ngữ tự nhiên của con người; được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu văn bản từ internet như sách vở, báo chí cùng nhiều loại văn bản khác, từ đó học được cách dự đoán từ tiếp theo dựa trên những câu từ trước đó.

Mô hình ngôn ngữ lớn là một nhánh của nghiên cứu AI, đồng thời là động cơ để chạy các tác vụ như dịch thuật, phản hồi dựa trên lệnh đã được gõ hoặc nói, nhận diện/ xác thực người dùng dựa vào giọng nói, tóm tắt nội dung của một lượng văn bản lớn, đánh giá dụng ý/ cảm xúc của văn bản hoặc lời thoại, tạo ra văn bản, đồ họa hay những nội dung khác theo yêu cầu. 

Những hệ thống AI có tiếng thời điểm hiện tại đều là những cỗ máy xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Do đó, ngôn ngữ đầu vào đóng vai trò vô cùng quan trọng. Chủ yếu hiệu suất của các hệ thống dạng này dựa trên hai yếu tố là lượng dữ liệu chúng được học cùng câu lệnh (prompt) người dùng. Dữ liệu càng nhiều và câu lệnh càng cụ thể, chất lượng câu trả lời của chatbot sẽ càng cao.

Điều đáng nói, người dùng AI hoàn toàn có thể làm chủ 2 yếu tố dữ liệu và câu lệnh, sau đó có được cho bản thân các thành phẩm ưng ý nhất. Dù không thể tương tác trực tiếp với những số dữ liệu huấn luyện của AI, người dùng vẫn có thể cung cấp thêm dữ liệu cho chúng như mô tả bối cảnh rõ ràng, bổ sung nội dung trên cơ sở dữ liệu mà mình cung cấp. Kết quả được sản sinh bởi AI sau đó có thể đúng với dụng ý người dùng. 

Ngoài ra, còn có một yếu tố vô cùng quan trọng, đó là cách đặt câu lệnh. Nếu yêu cầu mạch lạc, sử dụng các từ khóa phổ thông mà AI hiểu được, hệ thống trí tuệ nhân tạo sẽ cố gắng tạo ra những kết quả vừa ý. 

Nói một cách đơn giản, khả năng sử dụng ngôn ngữ tự nhiên một cách thành thạo dù đó là ngôn ngữ nào đi chăng nữa cũng sẽ quyết định chất lượng sản phẩm được tạo ra bởi AI. Tức là, kỹ năng sử dụng ngôn ngữ thành thạo chính là yếu tố vô cùng quan trọng trong bối cảnh sử dụng loạt hệ thống AI chạy trên mô hình ngôn ngữ lớn.

Ba trong nhiều yếu tố tiên quyết giúp người dùng có thể đặt prompt một cách hiệu quả nhất là viết đúng chính tả, mô tả công việc đúng trọng tâm và vốn từ phong phú. Cần phải biết ra lệnh sao cho mạch lạc, để cấp dưới hiểu nhanh và làm việc hiệu quả, đó là ý nghĩa của việc làm Sếp. Nắm trong tay nhân viên đa năng đa tài như trí tuệ nhân tạo, những người làm Sếp của tương lai chắc chắn sẽ tạo ra nhiều giá trị cho cuộc sống./.