Trong thời đại trí tuệ nhân tạo, bạn phải biết làm sếp thì mới mong có việc làm

"Ra lệnh" trở thành kỹ năng tối quan trọng trong thời buổi các công ty ứng dụng AI vào nhiều lĩnh vực.

Dưới bối cảnh kinh tế toàn cầu bên bờ khủng hoảng, các tập đoàn đa quốc gia đến những doanh nghiệp nhỏ đều đang đối mặt với những quyết định khó khăn về nhân lực. Nhiều công ty quyết định sa thải hàng loạt, làm dấy lên mối lo ngại sâu sắc về tình hình việc làm và tương lai của lực lượng lao động.

Các tập đoàn công nghệ - những người đi đầu trong việc áp dụng các giải pháp sáng tạo để vượt qua thách thức - cũng không nằm ngoài cuộc. Họ thích nghi với sự thay đổi với những khoản đầu tư lớn vào trí tuệ nhân tạo (AI), một công nghệ đang dần chứng minh khả năng của mình trong việc thực hiện các công việc một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí.

Điều này đặt ra một câu hỏi lớn: Liệu AI có thực sự là giải pháp thay thế con người trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt trong thời điểm mà cả tìm việc và giữ việc bỗng trở nên khó khăn hơn bao giờ hết?

Trí tuệ nhân tạo không còn là khái niệm nằm trong lĩnh vực khoa học viễn tưởng. Từ hệ thống tự động đến các trợ lý ảo, AI đang dần trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống thường nhật. Các công cụ AI hiện hành, từ những thuật toán phức tạp cho đến các hệ thống tự học đang được cải thiện liên tục. Chúng đều cho thấy khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ một cách chính xác và hiệu quả, từ việc phân tích dữ liệu lớn đến việc tạo ra nội dung sáng tạo, quản lý quy trình và thậm chí là hỗ trợ ra quyết định.

Chính xác thì, AI sinh ra với mục tiêu giải quyết vấn đề và tạo ra giá trị cho nền kinh tế. Khả năng này của AI không chỉ giúp tăng cường hiệu quả công việc mà còn mở ra cánh cửa mới cho việc tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới, từ đó thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế toàn cầu.

Điều này chứng minh rằng AI không đơn thuần là công cụ hỗ trợ con người, mà còn là động lực cho đổi mới và sáng tạo.

Làm sao để sử dụng AI hiệu quả?

Ngày nay, người dùng cuối không cần hiểu ngôn ngữ lập trình mà đã có thể trực tiếp tương tác với AI thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Thực tế, nhưng mô hình AI có tiếng trên thị trường hiện tại - như ChatGPT của OpenAI, Gemini của Google hay Claude của Anthropic - đều được phát triển dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM - Large Language Model).

Khái niệm này dùng để mô tả những hệ thống trí tuệ nhân tạo được thiết kế để hiểu, sản sinh, và tương tác với ngôn ngữ tự nhiên của con người. Chúng được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu văn bản từ Internet, bao gồm sách, báo và nhiều loại văn bản khác, để học cách dự đoán từ tiếp theo trong một câu dựa trên các từ trước đó.

Là một nhánh của nghiên cứu AI, mô hình ngôn ngữ lớn là “động cơ” giúp chạy những tác vụ như:

- Dịch thuật.

- Phản hồi dựa trên lệnh được gõ hoặc nói.

- Nhận diện hoặc xác thực người dùng dựa trên giọng nói.

- Tóm tắt nội dung một lượng văn bản lớn.

- Đánh giá dụng ý hoặc cảm xúc của văn bản hoặc lời thoại.

- Tạo ra văn bản, đồ họa hoặc nội dung khác theo yêu cầu.

Bởi lẽ những hệ thống AI có tiếng hiện nay đều là những cỗ máy xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nên ngôn ngữ đầu vào rất quan trọng. Hiệu suất của những hệ thống dạng này dựa phần nhiều vào hai yếu tố: lượng dữ liệu chúng được học và câu lệnh (prompt) người dùng. Dữ liệu càng nhiều, câu lệnh càng cụ thể, thì chất lượng câu trả lời của chatbot sẽ càng cao.

Người dùng AI hoàn toàn có thể làm chủ được hai yếu tố dữ liệu và câu lệnh, từ đó có cho mình những thành phẩm ưng ý nhất.

Tuy không thể trực tiếp tương tác được với số dữ liệu huấn luyện của AI, người dùng có thể cung cấp thêm dữ liệu cho AI. Ví dụ như mô tả bối cảnh một cách rõ ràng, bổ sung nội dung dựa trên dữ liệu chính bạn cung cấp. Qua đó, kết quả do AI sản sinh có thể đúng dụng ý người dùng.

Một yếu tố tối quan trọng nữa là cách đặt câu lệnh. Với một yêu cầu mạch lạc, sử dụng những từ khóa phổ thông mà AI có thể hiểu được, hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể cố gắng tạo ra những kết quả vừa ý. Ví dụ, khi bạn thêm từ khóa “chân thực” hay “hoạt hình”, “anime” cho một phần mềm sinh ảnh, hệ thống sẽ có thể cho ra những hình ảnh đúng yêu cầu người dùng.

Nhìn chung, khả năng thành thạo sử dụng ngôn ngữ tự nhiên - bất kể ngôn ngữ nào - sẽ quyết định chất lượng sản phẩm do AI tạo ra. Nói cách khác, kỹ năng sử dụng ngôn ngữ thành thạo sẽ là yếu tố tối quan trọng trong bối cảnh sử dụng những hệ thống AI chạy trên mô hình ngôn ngữ lớn.

Viết đúng chính tả, mô tả công việc đúng trọng tâm, vốn từ phong phú sẽ là ba trong nhiều yếu tố tiên quyết giúp bạn đặt prompt một cách hiệu quả nhất.

Biết ra lệnh sao cho mạch lạc, cho cấp dưới hiểu ý một cách nhanh chóng để có thể làm việc hiệu quả, ấy là ý nghĩa của việc làm sếp. Có trong tay một nhân viên đa tài như trí tuệ nhân tạo, chắc chắn những người sếp của tương lai sẽ tạo ra được nhiều giá trị cho nền kinh tế nói riêng và cuộc sống nói chung.