Dùng được công cụ không đồng nghĩa làm chủ AI
Năng lực AI là khả năng hiểu nguyên lý và giới hạn của trí tuệ nhân tạo, đánh giá kết quả do công cụ tạo ra, rồi vận dụng kiến thức để giải quyết vấn đề thực tế. Vì vậy, biết nhập yêu cầu vào một ứng dụng chỉ là điểm khởi đầu, không phải bằng chứng rằng người học đã làm chủ công nghệ. Thông điệp này được Bộ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ Vũ Hải Quân gửi tới sinh viên tại Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam (AI4VN) 2026, diễn ra chiều 5/11 tại Đại học Quốc gia Hà Nội. Sự kiện mang chủ đề “AI tự chủ và tương lai việc học”, đặt ra câu hỏi cấp thiết: khi AI ngày càng tham gia vào học tập và công việc, người học cần xây dựng năng lực nào để không phụ thuộc vào công cụ? Câu trả lời phải bắt đầu từ hiểu biết, thay vì chạy theo ứng dụng mới nhất.
Kiến thức có thể cũ nhanh hơn người học nghĩ
AI đang làm thay đổi cách con người học tập, nghiên cứu và làm việc. Khi phương pháp và công nghệ liên tục được bổ sung, kỹ năng từng hữu ích hôm nay có thể sớm không còn đủ cho công việc ngày mai. Nguy cơ tụt lại vì thế không chỉ dành cho người mới bắt đầu: ngay cả người có kinh nghiệm nghiên cứu lâu năm cũng có thể lạc hậu nếu ngừng cập nhật. Tại AI4VN, ông Vũ Hải Quân kể rằng mình tiếp cận trí tuệ nhân tạo từ những năm đầu đại học, vào giai đoạn 1993-1994; sau đó nghiên cứu dịch máy ở bậc tiến sĩ và tham gia thành lập phòng thí nghiệm AI khi trở về Việt Nam. Từ hành trình ấy, thông điệp của ông không phải là tích lũy một lần cho đủ, mà là duy trì thói quen học hỏi. Học tập suốt đời không còn là khẩu hiệu bổ trợ cho sự nghiệp. Trong lĩnh vực biến đổi nhanh, đó là cách giữ cho kiến thức và kỹ năng AI còn phù hợp.
Học nền tảng để biến kiến thức thành năng lực
Người học không nên dừng ở việc làm quen với công cụ. Muốn tiến xa trong AI, cần hiểu những vấn đề khoa học phía sau, biết công nghệ làm được gì, còn hạn chế ở đâu, và có thể áp dụng ra sao vào một bài toán cụ thể. Nếu thiếu nền tảng, kết quả do AI đưa ra dễ được chấp nhận như đáp án sẵn có, thay vì được kiểm tra và đánh giá bằng tư duy độc lập. Đây cũng là khác biệt giữa sử dụng sản phẩm có sẵn và góp phần nghiên cứu, phát triển giải pháp có giá trị. Với sinh viên, lợi thế tiếp cận công nghệ sớm chỉ có ý nghĩa khi được chuyển thành năng lực thực chất: đặt câu hỏi đúng, nghiên cứu nguyên lý và thực thi ý tưởng. Do đó, học tập với AI cần kết hợp thực hành và hiểu biết chuyên môn. Sự tò mò, tinh thần khám phá và khả năng tự học là những kỹ năng AI quan trọng, bởi công cụ có thể đổi nhanh hơn giáo trình.
Học liên tục, nhưng phải gắn với thực tiễn
Học tập suốt đời không có nghĩa là chạy theo mọi xu hướng. Người học cần chọn lọc điều đáng học, củng cố kiến thức nền và thường xuyên thử đưa điều đã biết vào những tình huống thực tế. Cách học ấy giúp phát hiện lỗ hổng: mình chưa hiểu nguyên lý, chưa biết kiểm chứng đầu ra, hay chưa thể chuyển một ý tưởng thành giải pháp hoạt động được. Thông điệp tại AI4VN vì vậy đặt cạnh nhau hai yêu cầu: cập nhật tri thức và ứng dụng tri thức. Chỉ học lý thuyết mà không thực hành thì khó tạo ra giá trị; chỉ dùng công cụ mà không hiểu cơ sở khoa học thì khó làm chủ công nghệ. Các báo cáo chuyên sâu tại ngày hội cũng được đánh giá là cơ hội để sinh viên tiếp cận kiến thức mới và hình dung con đường nghiên cứu, nghề nghiệp. AI4VN cần tiếp tục được đánh giá, rút kinh nghiệm và đổi mới để tăng tính thiết thực, sức lan tỏa. Nhưng trách nhiệm học hỏi không thể giao cho một sự kiện hay nhà trường: người học phải chủ động duy trì nó.
Kết luận: Trong thời đại AI, lợi thế bền vững không nằm ở việc biết dùng nhiều công cụ nhất, mà ở khả năng hiểu công nghệ, cập nhật kiến thức và biến điều đã học thành năng lực giải quyết vấn đề. Đó là cách người học tránh bị bỏ lại phía sau.
