Dùng được công cụ chưa đồng nghĩa làm chủ AI
Học trí tuệ nhân tạo là quá trình không chỉ sử dụng công cụ, mà còn tìm hiểu nguyên lý, giới hạn và khả năng ứng dụng của công nghệ để giải quyết vấn đề thực tế. Đây là khác biệt quyết định giữa người biết thao tác với AI và người có thể chủ động đánh giá, điều chỉnh cách dùng nó.
Thông điệp ấy được Bộ trưởng Khoa học và Công nghệ Vũ Hải Quân nhấn mạnh tại Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam, tổ chức ở Hà Nội chiều 5/11 với chủ đề “AI tự chủ và tương lai việc học”. Sự kiện do Bộ Khoa học và Công nghệ chỉ đạo, Báo VnExpress phối hợp với Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức. Theo ông, sử dụng thành thạo công cụ AI không đồng nghĩa với làm chủ công nghệ; người học cần hiểu nền tảng khoa học và biết đưa kiến thức vào bài toán thực tiễn.
Đây không phải đòi hỏi chỉ dành cho kỹ sư. Khi AI hỗ trợ ngày càng nhiều công việc, hiểu cách công nghệ tạo ra kết quả và nhận biết giới hạn của nó giúp mỗi người tránh phụ thuộc máy móc. Kỹ năng AI có giá trị không nằm ở số công cụ đã thử, mà ở khả năng đặt câu hỏi, kiểm chứng đầu ra và vận dụng hiểu biết để tạo ra kết quả hữu ích.
Tốc độ thay đổi khiến kiến thức nhanh thành cũ
AI đang làm thay đổi phương thức học tập, nghiên cứu và làm việc; vì thế, kiến thức từng đủ dùng có thể sớm không còn đáp ứng yêu cầu mới. Trong phần thi AI Arena được nêu tại sự kiện, thí sinh dùng AI tạo một ứng dụng phần mềm hoàn chỉnh trên sân khấu trong 20 phút, một công việc trước đây có thể kéo dài hàng tuần. Con số này cho thấy công nghệ không chỉ bổ sung một công cụ: nó đang rút ngắn quy trình và thay đổi kỳ vọng về năng suất.
Học tập suốt đời vì thế không còn là khẩu hiệu dành riêng cho giới học thuật, mà là cách giữ khả năng thích ứng với công việc. Ông Vũ Hải Quân, người có hơn 20 năm học tập và nghiên cứu khoa học máy tính, chia sẻ rằng sau hơn 10 năm không trực tiếp làm chuyên môn, ngay cả ông cũng không theo kịp một số vấn đề kỹ thuật AI chuyên sâu. Nếu kinh nghiệm lâu năm vẫn có thể mất giá khi ngừng cập nhật, thì chỉ dựa vào bằng cấp hay vài khóa học ban đầu là chiến lược thiếu chắc chắn.
Với người lao động, hệ quả rất cụ thể: cách phối hợp với công nghệ và yêu cầu tuyển dụng có thể đổi nhanh. Tự học, tò mò và thường xuyên bổ sung kiến thức giúp mỗi người chủ động hơn trước những dịch chuyển của thị trường lao động.
Từ tiếp cận kiến thức đến năng lực thực chất
Người học, nhất là sinh viên theo đuổi AI, cần chuyển lợi thế tiếp cận công nghệ sớm thành năng lực thực chất: hiểu chuyên môn, biết nghiên cứu, tư duy độc lập và thực thi được giải pháp. Học trí tuệ nhân tạo không nên dừng ở việc luyện câu lệnh hay thử ứng dụng mới; nền tảng khoa học và khả năng kiểm nghiệm kết quả mới giúp kiến thức đứng vững khi công cụ thay đổi.
Điều đó cũng đặt ra nhiệm vụ cho đào tạo AI. Nhà trường cần đổi mới cách dạy và học để người học thích ứng với các hình thức làm việc có AI hỗ trợ, thay vì chỉ truyền đạt kiến thức theo một chương trình cố định. Theo ông Bùi Thế Duy, phát triển AI cần sự phối hợp giữa Nhà nước trong định hướng và chính sách, nhà trường trong đào tạo nhân lực và nghiên cứu nền tảng, cùng doanh nghiệp trong ứng dụng và thương mại hóa.
Đại học Quốc gia Hà Nội cho biết đang chủ động đổi mới giảng dạy, học tập và nghiên cứu gắn với AI, đồng thời thúc đẩy trao đổi học thuật, hợp tác quốc tế và thực hành ứng dụng. Bộ trưởng cũng mong muốn AI4VN tiếp tục mở rộng sự tham gia của cơ quan, tổ chức và doanh nghiệp, đồng thời được đánh giá, cải tiến thường xuyên trong những năm tới. Những bước đi này chỉ có ý nghĩa nếu người học chủ động tiếp nhận cơ hội, thay vì chờ chương trình đào tạo làm thay việc tự cập nhật.
Kết luận rất rõ: biết bấm nút không đủ để theo kịp AI. Người học cần xây dựng thói quen cập nhật, hiểu nguyên lý và biến kiến thức thành năng lực giải quyết vấn đề. Trong một lĩnh vực mà cả người nghiên cứu lâu năm cũng có thể lạc hậu, học tập suốt đời không phải lựa chọn phụ, mà là điều kiện để không bị công nghệ bỏ lại.
