Chúng ta có đang học về AI sai cách? Vì là dân công nghệ, nên chúng ta có nền tảng để hiểu sâu về bên trong của các loại công cụ AI, có khả năng sử dụng chúng một cách customize. Đơn giản là biết viết Prompt có đủ context, format... Còn phức tạp hơn thì là cấu hình file CLAUDE.md, tổ chức AI Agent, một con lập kế hoạch, một con thực thi, một con đánh giá kết quả... Liệu cách tiếp cận AI của dân công nghệ chúng ta, có đúng đắn không? Hãy cùng nhau bàn luận ở trong bài viết này. Như mình quan sát, có hai xu hướng sử dụng AI như sau: 1. Sử dụng AI theo hướng Customize: Thường chỉ dân công nghệ mới theo hướng này. Vì họ là những người có nền tảng về máy tính, lập trình nên họ có khả năng hiểu về bên trong cách hoạt động của AI, từ đó đưa ra các phương thức sử dụng tối ưu nhất. Ví dụ như biết cách viết file CLAUDE.md, RAG, Few-shot examples... Ưu điểm của cách sử dụng này là rất tối ưu AI, cho ra output chính xác, nhanh, tiết kiệm token... Phù hợp cho các công việc không quá khó nhưng phải làm số lượng nhiều. Tuy nhiên, cách sử dụng kiểu này cũng có nhược điểm, đó là luôn phải cập nhật mỗi khi AI ra đời phiên bản mới, chi phí năng lượng để cập nhật kiến thức hàng năm rất lớn. 2. Sử dụng AI theo hướng Natural: Thường xuất hiện ở những người không có background công nghệ. Ví dụ như hội chị em làm Marketing, Sale, Giáo viên... Họ sử dụng AI mà không quan tâm công nghệ bên trong như thế nào. Họ coi AI như một con người, dùng AI giống như hợp tác làm việc với một người khác. Kỹ năng sử dụng AI thuần túy là kỹ năng giao tiếp. Ưu điểm của cách sử dụng AI này là không cần phải update kiến thức hàng năm. Do AI được thiết kế để bắt chước con người, nên dù 15 – 20 năm nữa thì cách sử dụng này vẫn áp dụng được. Nhược điểm của cách này thì chính là những ưu điểm của cách số 1. 3. Cách sử dụng số 3. Thực ra đây cũng chỉ là một nhánh của hướng số 2. Tuy nhiên, ở đây, người dùng vẫn bỏ thời gian ra để tìm hiểu những đặc điểm mà AI khác với con người, từ đó đưa ra cách sử dụng phù hợp nhất. Bản chất vẫn sử dụng AI như hợp tác với 1 người khác, nhưng biết được đặc điểm của người đó có những gì đặc biệt, ví dụ khả năng làm theo pattern tốt, thiếu thông tin nên cần giải thích kỹ các thông tin đặc thù trong thế giới thực... Cách số 3 cũng có ưu điểm là không cần phải update nhiều về kiến thức hàng năm, giống cách số 2. Nhưng còn có thêm một số ưu điểm khác nữa, đó là khả năng xử lý các vấn đề khó trong công việc. Đối với các vấn đề khó, hướng 3 sẽ giải quyết tốt hơn hướng 1. Ngoài ra, cách số 3 sẽ giúp người kỹ sư phát triển chuyên môn cá nhân tốt hơn. Quan điểm của mình cho rằng, để tồn tại bền vững trong thời đại AI, người kỹ sư bắt buộc phải đi theo hướng số 3. Hướng số 1 chỉ dành cho AI Engineer, những người chuyên về AI, áp dụng để tăng hiệu suất làm việc chung của cả dự án, công ty. Còn những đối tượng khác, ví dụ kỹ sư lập trình nhúng thì không cần. Trong lịch sử công nghệ, chưa có loại công nghệ nào có tốc độ phát triển và thay đổi nhanh như AI. Vậy nên con người, không ai có đủ năng lượng để duy trì khả năng cập nhật kiến thức theo hướng số 1. Nếu không phải là AI-Engineer mà cố gắng theo hướng số 1 thì đây là một nước đi hoàn toàn sai lầm. Về cách sử dụng theo hướng số 3, mình đã quay và public rất nhiều video trên Youtube, mục đích nhằm dẫn dắt cộng đồng Linux tiếp cận AI một cách bền vững. Các bạn nếu quan tâm thì có thể tham khảo trên kênh Youtube của mình.