Đừng chỉ đặt cược vào một chuyên môn
Kỹ năng đa ngành là khả năng kết hợp kiến thức từ nhiều lĩnh vực để hiểu vấn đề trong bối cảnh rộng hơn, lựa chọn mục tiêu phù hợp và phối hợp hiệu quả với công cụ công nghệ. Trong cuộc phỏng vấn gần đây với một mạng truyền hình Trung Quốc, Elon Musk khuyên người trẻ xây dựng nền tảng giáo dục rộng, bao gồm nghệ thuật, khoa học, kỹ thuật và kiến thức tổng quát. Lời khuyên này đáng chú ý không phải vì chuyên môn sâu đã hết giá trị, mà vì việc chỉ giỏi một việc có thể khiến người lao động dễ tổn thương khi chính việc đó được tự động hóa. AI thay đổi việc làm nhanh đến mức chọn một nghề rồi xem đó là tấm vé bảo đảm cho tương lai trở thành canh bạc thiếu cơ sở. Học rộng không có nghĩa là biết mỗi thứ một ít; đó là cách tạo đủ nền tảng để kết nối kiến thức và chuyển hướng khi yêu cầu công việc đổi khác.
AI làm được nhiều việc, nhưng chưa tự chọn đúng mục tiêu
Lập luận của Musk bắt đầu từ thay đổi đang diễn ra: AI và robot có thể thực hiện ngày càng nhiều nhiệm vụ vốn do con người đảm nhận, trong đó robot có khả năng tiếp nhận phần lớn công việc thể chất. Ông dự đoán trong khoảng 5 năm tới, tổng năng lực trí tuệ của các hệ thống AI có thể vượt tổng trí tuệ của toàn nhân loại; trong vòng một thập kỷ, AI kết hợp với robot có thể tạo ra nguồn hàng hóa và dịch vụ dồi dào đến mức con người không còn phải làm việc để đáp ứng nhu cầu sinh tồn. Đây là dự báo của Musk, không phải kết quả đã được xác nhận, nhưng đủ để đặt ra câu hỏi thực tế: người lao động nên chuẩn bị gì khi nhiệm vụ quen thuộc bị máy móc đảm nhận? Câu trả lời không thể chỉ là học một công cụ mới. Công cụ có thể xử lý yêu cầu, nhưng con người vẫn phải nhận ra yêu cầu nào đáng đặt ra.
Giá trị nằm ở cách xác định vấn đề
Kiến thức đa ngành có giá trị nhất khi giúp người học đặt câu hỏi tốt hơn. Muốn yêu cầu AI giải quyết một vấn đề, trước hết phải hiểu đủ về lĩnh vực đó để phân biệt triệu chứng với nguyên nhân, dữ liệu hữu ích với dữ liệu nhiễu và kết quả phù hợp với kết quả nghe có vẻ thuyết phục. Vì vậy, năng lực xác định đúng vấn đề không thể thu gọn thành mẹo viết câu lệnh. Kỹ thuật đặt yêu cầu có thể giúp AI hiểu chỉ dẫn, nhưng kiến thức nền mới giúp con người quyết định nên yêu cầu điều gì và đánh giá câu trả lời ra sao. Với người đi làm, điều này có thể thể hiện qua việc kết hợp hiểu biết chuyên môn với tư duy định lượng, giao tiếp hoặc hiểu nhu cầu của người dùng. Elon Musk AI vì thế không chỉ gợi ra chuyện công nghệ mạnh đến đâu, mà còn nhấn mạnh ai có khả năng định hướng cách dùng nó.
- Mở rộng kiến thức sang các lĩnh vực liên quan, thay vì bỏ nền tảng chuyên môn.
- Luyện đặt câu hỏi để làm rõ mục tiêu, giả định và tiêu chí của một kết quả tốt.
- Kiểm tra đầu ra của AI bằng kiến thức lĩnh vực, thay vì chấp nhận câu trả lời chỉ vì nó trôi chảy.
Học rộng, nhưng không học dàn trải
Lời khuyên học đa ngành sẽ có ích nếu được hiểu là xây nền móng, không phải chạy theo mọi xu hướng. Chuyên môn sâu vẫn giúp một người giải quyết công việc khó; kiến thức liên ngành giúp họ hiểu công việc ấy tác động đến đâu và phối hợp với ai. Người trẻ có thể chọn một lĩnh vực làm trục chính, rồi mở rộng có chủ đích sang những mảng hỗ trợ việc đặt vấn đề, phân tích thông tin và giao tiếp. Cách học này thực tế hơn việc cố đoán nghề nào sẽ an toàn mãi mãi, nhất là khi khả năng dự báo chính xác nghề nghiệp tương lai ngày càng hạn chế. Musk cũng nhìn nhận AI mạnh lên đi kèm những rủi ro đáng kể, nên thái độ phù hợp không phải là phó mặc cho công nghệ hay hoảng sợ trước nó. Kết luận đáng giữ lại từ lời khuyên của ông khá rõ: hãy trở thành người biết mình muốn giải quyết vấn đề gì, có đủ hiểu biết để nhận ra vấn đề ấy và đủ linh hoạt để cộng tác với máy móc.
