Dùng AI thấy mệt hơn và Nghịch lý năng suất AI

Dùng AI thấy mệt hơn và Nghịch lý năng suất AI

Khi một công nghệ mới vừa được đưa vào, chúng ta thường chỉ coi nó như một bộ hỗ trợ để tăng tốc cho phương thức làm việc hiện tại mà không hề thay đổi quy trình công việc, càng không thay đổi mô hình nhận thức. Kết quả là đưa máy tính vào dùng khiến việc xử lý văn bản nhanh hơn, nhưng số lượng văn kiện cần xử lý lại tăng lên. 

"Nghịch lý năng suất AI" nhắc nhở chúng ta rằng: công cụ mới không tự động mang lại sự thảnh thơi, nó chỉ phóng đại năng lực của chúng ta nhanh hơn, và cũng bộc lộ những hạn chế của chúng ta nhanh hơn. Đối với những người làm công việc tri thức và sáng tạo, năng lực quan trọng nhất trong tương lai không phải là có biết dùng AI hay không, mà là liệu có thể giữ vững khả năng phán đoán, lựa chọn và khả năng "chậm lại" trong thời đại mà máy móc nhanh chóng tạo ra nội dung hàng loạt hay không.

1. Nghịch lý năng suất

Trước đây, khi viết một bài nghiên cứu, tôi phải bắt đầu từ con số không: suy nghĩ, điều chỉnh và tối ưu hóa từng khái niệm một. Tuy chậm, nhưng nhịp điệu tư duy và nhịp điệu gõ phím là đồng bộ. Bây giờ có trí tuệ nhân tạo (AI), tôi có thể viết những khái niệm sơ khai thành các câu lệnh để AI giúp đỡ tạo ra văn bản, rồi tôi chỉnh sửa câu lệnh để nó tiếp tục hoàn thiện bản thảo đầu tiên. Nghe thì có vẻ nhẹ nhàng, nhưng thực tế việc tương tác qua lại với AI, thẩm định đầu ra, điều chỉnh sai lệch và sửa đổi câu lệnh đòi hỏi sự phán đoán không ngừng, khiến tải lượng trí não càng nặng nề hơn.

Trong quá trình này AI cũng tạo ra rất nhiều nội dung, từ ngữ không phù hợp, tức là những "phế liệu công việc" mà chúng ta không thể sử dụng được, đành phải xóa đi. Sau một hồi loay hoay sửa chữa văn bản của AI soạn giúp rồi lại xóa đi, cuối cùng vẫn là tự tay viết ra những suy nghĩ trong lòng mình thì tốt hơn. Khoảng thời gian tiêu tốn, mất đi trong giai đoạn nhờ AI này chính là năng suất bị thất thoát.

Các nhà kinh tế học từ lâu đã đặt tên cho hiện tượng này là "Nghịch lý năng suất" (Productivity Paradox). Và sau hơn hai năm bùng nổ AI, chúng ta bắt đầu cảm nhận được "Nghịch lý năng suất AI".

Nghịch lý năng suất là một thuật ngữ kinh tế do nhà kinh tế học đoạt giải Nobel Robert Solow đề xuất. Nó ám chỉ tình trạng khi một công nghệ mới xuất hiện (giống như thời kỳ máy tính cá nhân mới phổ biến những năm 1990), trong những năm đầu tiên, năng suất thường không tăng vọt ngay lập tức mà sẽ sụt giảm trong một khoảng thời gian, giống như một đường cong hình chữ "J".

Khi công nghệ mới được đưa vào, người ta thường chỉ coi nó là máy tăng tốc cho cách làm việc cũ mà không thay đổi bản chất quy trình hay mô hình nhận thức. Kết quả là máy tính giúp xử lý chữ nhanh hơn nhưng lượng văn kiện cần xử lý lại nhiều hơn; email giúp giao tiếp tiện lợi hơn nhưng lượng thư từ cần xử lý lại bùng nổ. Sự nâng cấp năng lực của công cụ không trực tiếp chuyển hóa thành sự thảnh thơi của con người, ngược lại nó mang đến những gánh nặng mới. 

Nhân vật chính gây ra "Nghịch lý năng suất" năm xưa là máy tính, nay là AI.

2. Hiện nay chúng ta có lẽ đang ở đáy của đường cong chữ J. 

Chúng ta thấy đủ loại mô hình và ứng dụng liên quan mọc lên như nấm, từ những "con tôm hùm" (OpenClaw), GLM-5, Claude Opus, Codex... được nuôi dưỡng bởi những người làm công nghệ không cam chịu tụt hậu. Chúng ta tốn tiền đăng ký hàng đống dịch vụ, tham gia hàng đống khóa học, xem vô số video giải thích, nhưng số người thực sự có thể ứng dụng các mô hình mới này một cách hiệu quả và an toàn thì không nhiều. Ngược lại, do số lượng AI và thông tin do AI cung cấp quá dồi dào, công việc kiểm tra thông tin do AI tạo ra cũng theo đó mà tăng lên.

Trong lĩnh vực tri thức và sáng tạo, tình hình cũng tương tự vì AI có thể xử lý các công việc vụn vặt và lặp đi lặp lại, chẳng hạn như chỉnh sửa dữ liệu có cấu trúc và định dạng, tóm tắt văn bản cơ bản. Tuy nhiên, trong công việc tri thức và sáng tạo, nó rất khó tạo ra các nội dung và kết quả nghiên cứu có chiều sâu sắc sảo. Ví dụ, trợ lý AI có thể giúp viết những bản tin dạng thông cáo, nhưng không thể độc lập viết ra những bài đặc tả hay bình luận chất lượng cao. Ngay cả khi nó viết ra một bài dài dằng dặc với ngữ pháp trôi chảy, logic nằm ngay trong các phần của bài thường cũng không ăn khớp.

Rõ ràng nhiều người nói rằng AI có thể giúp họ sản xuất nội dung, viết bài ngắn, làm video, tại sao bây giờ lại nói AI tạo ra rác thải công việc? Đây chẳng phải là tự mâu thuẫn sao?

3. Hai yêu cầu "làm nhanh" và "làm tốt"

Suy nghĩ sâu hơn, đây thực chất là một mặt dùng công cụ mang tính "chiều ngang" (phổ quát) để xử lý các vấn đề mang tính "chiều dọc" (chuyên sâu), mặt khác lại chồng lấp hai yêu cầu "làm nhanh" và "làm tốt" lên nhau.

Lấy ví dụ, chúng ta cần thiết kế một trò chơi hỏi đáp và để AI tạo ra câu hỏi. Bước này không khó: viết câu lệnh, định ra phạm vi câu hỏi, cung cấp nguồn dữ liệu và quy định định dạng đầu ra là xong. Vì AI là một "nhân viên" không bao giờ phàn nàn về số lượng, nó có thể làm việc như trâu bò, nên chúng ta có thể mạnh dạn yêu cầu nó đưa ra 1.000 câu hỏi (vượt quá nhu cầu). Chỉ trong thời gian uống một tách trà, nó đã hoàn thành nhiệm vụ. Nhưng trong số câu hỏi đó, hơn 90% không thể dùng trực tiếp, cần phải lựa chọn kỹ lưỡng rồi sửa đổi, viết lại sao cho tối ưu từng câu một.

Khi hai yêu cầu "làm nhanh" và "làm tốt" chồng lên nhau, việc sử dụng một công cụ ngang có năng lực phổ thông để xử lý các vấn đề đòi hỏi chuyên môn sâu sẽ bộc lộ vấn đề. AI là công cụ đa năng, nhưng nhiều công việc lại đòi hỏi tính chuyên môn hóa cao. Năng lực đa năng có thể triển khai nhanh chóng nhưng rất khó đáp ứng trực tiếp các tiêu chuẩn chuyên môn. Đó là một trong những nguyên nhân cấu thành "Nghịch lý năng suất AI" của thời đại này.

Ví dụ một người trước đây là một thợ thủ công lành nghề, nay được thăng chức trở thành người quản lý hay người lãnh đạo. Trước đây người đó chỉ tập trung làm tốt một việc, nay anh ta không cần động tay nhưng phải luôn giữ cảnh giác, liên tục đưa ra các "vi quyết định" (micro-decisions), phán đoán xem trong số nhiều lựa chọn được AI tạo ra, cái nào là tốt nhất để sử dụng. 

Loại vi quyết định tần suất cao này tiêu tốn tâm sức hơn nhiều so với một việc thuần túy thực thi của người thợ. Đây chính là một loại "nỗi đau chuyển đổi": công cụ càng mạnh, con người càng mệt. Không phải công cụ sai, mà là chúng ta chưa học được cách chung sống với nó.

Xét về việc viết bài nghiên cứu, cách viết trước đây là từng bước chậm rãi tiến gần đến bản thảo cuối cùng. Nay nhờ AI, ta có nhiều kết quả với nhiều phiên bản nhanh hơn, nhưng chúng thường không đạt được tiêu chuẩn trong đầu mình.

Trợ lý AI của tôi không phải là một nhân viên tiếp nhận lệnh để tạo ra bài viết; tôi để nó đóng vai một người bạn đồng hành cùng trình độ Tiến sĩ để thảo luận về các câu hỏi tôi đặt ra, và cuối cùng hoàn thành bài viết này. AI không viết thay tôi, nhưng nó ép tôi phải biết rõ hơn câu nào không thể giữ lại, khái niệm nào phải nghĩ lại, phán đoán nào không được lười biếng.

Có lẽ, đó chính là điều mà "Nghịch lý năng suất AI" thực sự nhắc nhở chúng ta: công cụ mới không tự động mang lại sự thảnh thơi, nó chỉ phóng đại năng lực của chúng ta nhanh hơn, và bộc lộ những hạn chế của chúng ta nhanh hơn. Đối với người làm công việc tri thức và sáng tạo, năng lực quan trọng nhất trong tương lai không chỉ là biết dùng AI hay không, mà là liệu có thể giữ vững khả năng phán đoán, lựa chọn và khả năng chậm lại trong thời đại máy móc sản xuất hàng loạt hay không.

4. Nhận thức sai lầm về sức mạnh của AI

Trong thời đại AI, mọi người dễ có những hiểu lầm: Có AI giúp sức rồi, tôi có thể thoải mái rồi. AI biết nhiều, học nhanh, tôi có thể không cần học nữa. 

Đây đều là những nhận thức sai lầm.

Trợ lý AI càng tài giỏi thì người "chủ" sai khiến trợ lý AI thực tế lại càng thêm bận rộn hơn chứ không phải thoải mái hơn. Trong thời đại giấy bút, thư từ, thư tín qua lại trên bàn làm việc không có bao nhiêu. Trong thời đại email, mỗi ngày trong hộp thư có những bức thư đọc không hết. Đến thời đại AI, không chỉ có email do con người tạo ra mà còn có email do AI tự động tạo ra, lượng thư trong hộp thư lại càng nhiều hơn nữa.

Tất nhiên có thể dùng trợ lý AI để xử lý email, nhưng vấn đề là: bạn tin tưởng trợ lý AI đến mức nào?

Ở một mức độ nào đó, trợ lý AI giống như thư ký. Nếu thư ký phạm sai lầm, cuối cùng "bạn" vẫn là người chịu trách nhiệm, thư ký chỉ là thư ký mà thôi. Những người có thư ký đều biết rằng, thư ký chỉ xử lý những việc vặt "không cần động não", còn những suy nghĩ và quyết định "khó khăn" vẫn phải do "bạn" thực hiện. Cuối cùng, người có thư ký còn bận rộn và vất vả hơn người không có thư ký, vì những việc "dễ" thư ký đã đỡ giúp bạn rồi, những gì còn lại đều là những việc "khó".

Vậy nếu "bạn" chỉ có những nhiệm vụ "dễ" thì sao? Thế tức là bạn chỉ là người lao động giản đơn. Vậy thì đã đến lúc "bạn" bị sa thải rồi, AI chính là sự thay thế hoàn hảo cho "bạn".

Trợ lý AI còn có thể giúp lập trình và xử lý các nhiệm vụ mang tính "thực thi". Có trợ lý AI, thực tế tương đương với việc "bạn" vừa đang lãnh đạo một đội ngũ, vừa phải tự mình làm thuê, càng vất vả hơn.

5. Tại sao có thư ký đỡ việc cho mà bạn lại bận hơn

Nghe qua thì có vẻ vô lý vì có người làm giúp thì bạn phải nhàn hơn đúng không ? Ở đây chúng ta không nói về những người lao động giản đơn mà AI có thể thay thế, mà  đề cập đến một hiện tượng tâm lý và quản lý rất thực tế, đặc biệt là trong những công việc đòi hỏi hàm lượng tri thức cao.

Có 3 lý do chính để giải thích tại sao có thư ký (hoặc AI) làm hộ việc "dễ" mà bạn lại mệt hơn:

a) Sự thay đổi về "Mật độ chất xám" (Cognitive Intensity)

Hãy tưởng tượng một ngày làm việc của bạn là 8 tiếng. Khi không có thư ký: Bạn dành 4 tiếng làm việc vặt (nhập liệu, đặt lịch, tóm tắt văn bản) và 4 tiếng suy nghĩ chiến lược. Những lúc làm việc vặt chính là khoảng thời gian "nghỉ ngơi chủ động" để não bộ hồi phục trước khi bước vào ca khó.

Khi có thư ký: Toàn bộ 4 tiếng việc vặt đã bị loại bỏ. Bây giờ, bạn phải dùng cả 8 tiếng đó chỉ để xử lý những việc "khó", những việc mà thư ký không làm thay được (ra quyết định, giải quyết khủng hoảng, sáng tạo).

Kết quả: Não bạn phải hoạt động ở cường độ cao liên tục trong suốt 8 tiếng mà không có những quãng nghỉ ngắn từ việc dễ. Bạn mệt hơn vì "mật độ" căng thẳng tăng lên gấp bội.

b) Gánh nặng của việc "Ra quyết định" (Decision Fatigue)

Việc thực thi (làm) đôi khi ít mệt hơn việc lựa chọn (quyết). Thư ký hoặc AI sẽ đưa ra cho bạn 5 phương án, 10 bản thảo và 100 email đã phân loại. Nhiệm vụ của bạn là phải đọc, kiểm tra và chốt phương án cuối cùng. Mỗi lần "chốt" là một lần não bộ tiêu tốn năng lượng để chịu trách nhiệm.

Khi người giúp việc làm quá nhanh, AI là người giúp việc như thế, số lượng đầu việc cần bạn phê duyệt sẽ đổ về dồn dập. Bạn sẽ rơi vào trạng thái "kiệt sức vì ra quyết định".

c) Công tác quản lý và kiểm soát (Management Overhead)

Như ở trên đã viết: "Thư ký mắc lỗi thì bạn vẫn là người chịu trách nhiệm". Bạn không còn làm việc một mình nữa, bạn đang quản lý một quy trình. Bạn phải kiểm tra xem AI/thư ký có làm đúng ý không, có sai sót chỗ nào không. 

Việc rà soát lỗi của người khác thường gây ức chế và mệt mỏi hơn là tự mình làm ngay từ đầu. Chuyện này giống như việc tôi ngồi chấm bài của học sinh, đọc hiểu và chấm rất mệt; trong khi tôi tự giải bài toán thì nhanh hơn nhiều; mệt nhất là ngồi đọc để hiểu xem học sinh làm sai ở đâu, rồi viết chú thích bên cạnh sao cho học sinh khi đọc lại dễ hiểu.

Vì vậy mới có chuyện thư ký giúp bạn nâng cao năng suất (làm được nhiều việc khó hơn), chứ không giúp bạn có thêm thời gian thảnh thơi.

Nó giống như việc bạn đổi từ đi bộ sang lái xe đua F1 vậy. Bạn đi được xa hơn, nhanh hơn rất nhiều, nhưng sự tập trung và sức ép lên thần kinh của bạn khi lái xe đua lớn hơn việc đi bộ hàng chục lần.

6. Vậy chung sống với AI như thế nào ?

Nói cho cùng, con người không nên cạnh tranh với AI. Đua tốc độ, đua thể lực với AI là vô ích. Con người phải làm những việc để chỉ huy AI, hoặc những việc AI không làm được. Nhưng giống như một người trưởng nhóm (team leader), khi giao nhiệm vụ, trước tiên phải hiểu năng lực và giới hạn của thành viên (team member), thứ hai phải đảm bảo tiến độ và chất lượng hoàn thành nhiệm vụ, thứ ba cần đảm bảo sự kết nối với các thành viên hoặc đội ngũ khác.

Nghĩa là, trong thời đại AI, rất nhiều người vừa phải học cách làm team leader, vừa phải làm người lao động thực thụ, ít nhất phải là một kiến trúc sư hệ thống. Do đó sẽ thêm vất vả.

Có người hỏi: Trong thời đại AI, những việc cấp thấp (entry-level) đều giao cho AI làm rồi, vậy nhân tài cấp cao từ đâu mà ra?

Điều này có thể giống như lực lượng đặc nhiệm hoặc bác sĩ.

Ở Mỹ và Anh, Navy Seal, Delta Force hay SAS tuyển chọn người từ quân đội, nhưng những người này thực tế cũng không ở trong quân đội bao lâu. Để trở thành tinh hoa của tinh hoa, chỉ có cách huấn luyện nghiêm ngặt lâu dài, truyền thụ một cách hệ thống những gì nên làm và không nên làm, rót kinh nghiệm của người đi trước vào một cách bài bản, chứ không phải dựa vào việc tự mình mày mò, vì không có thời gian đó.

Bác sĩ cũng vậy, bác sĩ chuyên khoa không phải được tuyển chọn từ bác sĩ đa khoa, mà là từ trường y trực tiếp bước vào quá trình huấn luyện chuyên khoa với thời gian dài hơn và ngưỡng cửa đầu vào cao hơn. Việc "thăng tiến" từ bác sĩ đa khoa "cấp thấp" lên bác sĩ chuyên khoa là cực kỳ hiếm thấy.

Trong thời đại AI, tỷ lệ sinh viên đại học khối ngành khoa học kỹ thuật có thể ngày càng nhỏ đi, họ cần học thẳng lên Thạc sĩ, Tiến sĩ, giống như quá trình huấn luyện nghiêm ngặt lâu dài của đặc nhiệm tinh nhuệ nhất vậy. Không còn thông qua việc tự tích lũy kinh nghiệm bản thân, mà thông qua phân hóa chuyên môn sâu, thông qua giáo dục và huấn luyện hệ thống, học tập kinh nghiệm và bài học của người đi trước, tốt nghiệp là trở thành chuyên gia cao cấp trong lĩnh vực chuyên sâu luôn. Họ phải sở hữu kỹ năng vừa lãnh đạo đội ngũ vừa tự mình làm việc, đồng thời cũng không còn kiểu "chuyên gia đa năng" nữa, không ai vừa làm chuyên gia, vừa làm đa năng được đâu.

Thời đại AI là thời đại mà việc học tập và việc làm việc đều vất vả hơn, và có lẽ cũng không còn sự phân chia nghiêm ngặt về thời gian giữa công việc và giải trí. Sẽ luôn giống như thời gian đang làm nghiên cứu sinh, không còn thời gian thực sự "thuộc về chính mình" nữa. Bạn có nghe nói vị trưởng nhóm nào thực sự nhàn hạ chưa? Chẳng phải họ luôn luôn suy nghĩ về công việc, luôn luôn túc trực khi cần, mà lại còn không có tiền tăng ca đó sao.

Không muốn vất vả thì làm thế nào?

Trong thời đại AI, nếu bạn từ chối việc nỗ lực, từ chối việc phải mệt mỏi để học cách làm chủ công cụ mới, thì cái giá phải trả chính là sự đào thải.