Tư duy tiếp cận AI của mình: học cách để học
Tóm tắt ngắn:
Video trình bày tư duy tiếp cận AI của người nói, nhấn mạnh việc học cách học trong bối cảnh công nghệ AI phát triển nhanh chóng. Các điểm chính bao gồm: cập nhật tin tức AI hàng ngày để nắm bắt xu hướng; phân biệt các sản phẩm AI đã thương mại hóa, đang thử nghiệm hay chỉ là ý tưởng; nắm bắt ưu nhược điểm tổng quan của từng công cụ AI; tập trung vào các công cụ liên quan trực tiếp đến lĩnh vực công việc; thử nghiệm thực tế và đánh giá ưu nhược điểm trên các tình huống thực tế; phân biệt giữa Model AI, công cụ AI và Foundation Model; luôn kiểm chứng thông tin từ AI; và cuối cùng là không sợ AI thay thế công việc mà tận dụng nó để nâng cao hiệu quả. Video cũng cảnh báo về việc chọn lọc thông tin từ các "chuyên gia AI" trên mạng và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tự kiểm chứng. Ứng dụng của tư duy này giúp người dùng tận dụng AI hiệu quả hơn trong công việc, tiết kiệm thời gian và tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn.
Tóm tắt chi tiết:
Video được chia thành các phần chính sau:
Phần 1: Giới thiệu và tầm quan trọng của việc cập nhật: Người nói nhấn mạnh sự phát triển chóng mặt của công nghệ AI và việc không thể test hết mọi công cụ. Vì vậy, cần có tư duy tiếp cận khác biệt. Người nói chia sẻ thói quen cập nhật tin tức AI hàng ngày như một sở thích và công việc, ví dụ như theo dõi tin tức về điện thoại, xe điện mới hay tính năng mới của các app. Đây cũng là động lực cho việc phát triển app Lum (sắp đổi tên thành L AI).
Phần 2: Phân loại và đánh giá thông tin AI: Người nói hướng dẫn cách phân biệt các sản phẩm AI: sản phẩm đã thương mại hóa, sản phẩm đang thử nghiệm và ý tưởng nghiên cứu. Điều này giúp người dùng xác định tính khả dụng của công cụ.
Phần 3: Nắm bắt ưu nhược điểm tổng quan: Người nói khuyên nên nắm bắt ưu nhược điểm ở mức cao (high level) của các công cụ AI, đặc biệt là những công cụ liên quan đến lĩnh vực công việc của mình. Ví dụ, người làm trong lĩnh vực bán lẻ nên tập trung vào các công cụ AI dành cho bán lẻ. Người nói lấy ví dụ về kinh nghiệm cá nhân với công cụ Clody DEF, một extension cho Visual Studio Code, nhấn mạnh cả ưu điểm (refactoring code, gợi ý code mạnh mẽ) và nhược điểm (kết quả refactor không hoàn toàn như mong đợi).
Phần 4: Thử nghiệm thực tế và ứng dụng: Phần này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thử nghiệm thực tế các công cụ AI trong công việc để đánh giá hiệu quả thực sự. Việc test qua cho biết không đủ, cần thử nghiệm trong các tình huống thực tế để hiểu rõ ưu nhược điểm.
Phần 5: Phân biệt Model, công cụ và Foundation Model: Người nói cảnh báo về việc nhầm lẫn giữa Model AI (ví dụ: GPT-4.0), công cụ AI (ví dụ: ChatGPT), và Foundation Model. Người nói cũng phân biệt giữa Foundation Model và Fine-tuned Model (ví dụ: CLM v3 và CLM được fine-tune cho tiếng Việt).
Phần 6: Kiểm chứng thông tin và cẩn trọng: Người nói nhắc nhở luôn kiểm chứng thông tin từ AI vì khả năng sai sót (hallucination) vẫn còn tồn tại, ngay cả với các công cụ hiện đại. Nên chọn các công cụ cho phép kiểm tra từng bước.
Phần 7: Tư duy không sợ AI: Người nói chia sẻ tư duy không sợ AI thay thế công việc mà coi AI là công cụ hỗ trợ, giúp tự động hóa các công việc thủ công, tiết kiệm thời gian để tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn. Ví dụ về việc tự động hóa nhập liệu hóa đơn trong công việc hành chính.
Phần 8: Kết luận: Người nói khuyến khích người xem không quá lo lắng về việc cập nhật liên tục các công cụ AI mới (FOMO), mà tập trung vào việc nắm bắt xu hướng tổng quan và tìm hiểu kỹ hơn khi cần thiết.
Câu nói đáng chú ý: "Cái quan trọng là các bạn biết được thị trường nó đang đi như thế nào và một cái mức tổng quát. Còn khi nào mình cần thì mình từ từ mình tìm hiểu sau, lo gì đúng không?" Câu nói này tóm lược tinh thần chính của video: học cách học, tập trung vào kiến thức tổng quan và tìm hiểu sâu hơn khi cần thiết.