Sinh viên (và hầu như chúng ta) không sai khi sử dụng LLM để học tập và nghiên cứu, chỉ là trong ví dụ trên họ sử dụng không đúng thời điểm. Kỹ năng đặt câu hỏi rất quan trọng, tôi chỉ thắc mắc là vì sao họ không thực hành kỹ năng đó ngay tại thời điểm debate để rèn luyện, mà lại còn mất thời gian đi hỏi LLM thêm 1 lần nữa (để LLm đi đặt câu hỏi) để đi debate với nhau. Rất đáng để suy ngẫm.
Đoạn tung hô Second Brain (bộ não thứ 2) — em tự thấy mình cũng là một nhân vật có góp sức 🤣. Em vẫn nhìn nhận Second Brain quan trọng trong việc hỗ trợ học dưới dạng ghi nhớ và truy hồi nhanh thông tin — vốn hữu dụng khi lượng thông tin cần nạp vào lớn. Quá trình xây dựng hệ thống truy hồi cũng cần vận hành tư duy.
Sau bài này em sẽ suy nghĩ thêm về việc khi giới thiệu hình thức học tập này cho mọi người sẽ có thêm cả phần bất cập hoặc hành vi lạm dụng hình thức học tập này — khi đó sẽ xin quote lời của bài viết này của anh ạ 🙌🏻
Tôi rất thích bài này. Quá nhiều đoạn tâm đắc rất muốn lưu lại để trích dẫn cũng như chia sẻ với người khác.
|| Bạn có thể “phản biện” ầm ĩ mà không có tư duy phản biện. Ngược lại, bạn có thể tư duy phản biện mà chẳng cần mở miệng. ||
Câu quote này đánh trúng 100% suy nghĩ của tôi trong một khoảnh khắc gần đây. Lúc đó tôi đã nghĩ, thật ra bọn LLMs nó luôn luôn phản hồi. Nhưng trong cuộc sống, có những tình huống, bạn chia sẻ một điều gì đó với người mình thân yêu, sự im lặng có thể là đỉnh cao của sự cảm thông, của sự đồng cảm hay đối với kẻ mình ghét, như giới trẻ hay nói, im lặng có thể là đỉnh cao của sự khinh bỉ.
Im lặng có nghĩa là không có tín hiệu phản hồi dưới dạng ngôn ngữ nhưng con người luôn hiểu nó là một loại phản hồi. LLMs như cái tên của nó, luôn có "Language" dưới vỏ bọc của lời nói, câu từ (not yet body language), thì mới gọi là giao tiếp. Ừ thì đúng là không phủ nhận LLMs giúp tôi gần như xóa bỏ rào cản ngôn ngữ trong việc dịch thuật tài liệu nhưng bảo nó thay thế con người ư, ừ thì một số, nhưng không phải tôi.
Hiện tại, có 2 trào lưu mà cứ mở các mạng xã hội ra là sẽ thấy:
1. Đừng làm abc nữa, hãy dùng AI tối ưu đi/Cách dùng AI để tạo../...
2. AI không thể thay thế con người, AI nhiều thông tin sai, hãy tận dùng AI nhưng hãy học cách phản biện...(như nội dung trong bài viết của anh)
Quay lại với ví dụ về 2 bạn sinh viên ở đầu bài viết của anh về sử dụng LLM để hỏi nhau. Nếu như anh hay em quay lại khi còn ở độ tuổi 18,19, khi chưa trải nghiệm nhiều để tích luỹ đủ kiến thức, để biết cách tư duy phản biện, để biết yêu những vì thuộc về con người, liệu rằng chúng ta có như 2 bạn sinh viên kia không?
Khoa học công nghệ, xã hội phát triển, hành vi của chúng ta sẽ luôn thích những gì tiện lợi, dễ sử dụng. Ví dụ như các cha mẹ hiện đại, hầu hết cũng trong cuộc chiến với smartphone, tivi, thông tin trên internet. Các cha mẹ biết sử dụng internet không xấu, quan trọng cần biết xem thông tin gì, học gì. Nhưng các con phải trải qua nhiều năm như chúng ta thì mới đủ nhận thức như vậy (và thực tế thì nhiều người lớn cũng không thể rời smartphone trừ lúc đi ngủ).
Em nghĩ thế hệ sinh viên ngày nay cũng vậy. Có thể các bạn cũng biết AI không đúng hoàn toàn, dùng AI nhiều làm mai một khả năng suy nghĩ, cần có tư duy phản biện, nhưng làm cách nào?
Hiện tại em đang là 1 Content Writer, công việc hàng ngày chủ yếu là viết và lên plan. Dù biết nếu dùng AI thì 3 bài viết 1 ngày sẽ là chuyện đơn giản nhưng quá trình research, tìm kiếm thông tin để có vốn cho mình viết thật sự là 1 cái gì đó rất thú vị. Khi mà mình hiểu rồi viết được ra thì nó lại càng hạnh phúc hơn bao giờ hết. Hiện tại em cũng suy nghĩ rất nhiều về việc mình có theo nghiệp viết trên social như này nữa không. Không biết tương lai ra sao nhưng nếu đó là chủ đề em muốn hiểu sâu, em nghĩ mình vẫn sẽ chấp nhận tốn nhiều thời gian research hơn 1 chút để tự hiểu và tự viết. Cảm ơn anh vì 1 bài viết rất hay.
Cám ơn Linh đã đọc bài. Đúng là đọc lại những gì mình dày công research có một cảm giác tự hào và thấu hiểu rất rõ ràng, hơn nhiều so với khi làm những bài hời hợt. Chắc chính sự thấu hiểu và making sense gập gềnh đó lại tạo cho người viết cảm giác “đã”.
Trong một nghiên cứu cho thấy, các nhà nghiên cứu dùng AI có tỉ lệ hoàn thành công việc cao hơn nhưng mức độ thoả mãn giảm đi. Chắc cũng phản ánh hiện tượng này.
Lâu rồi mới đọc được một bài chi tiết như vậy về tư duy phản biện. Mình hay dùng AI để thử phản biện những suy nghĩ đầu tiên (initial thoughts) của bản thân để dần hoàn chỉnh một bài viết hay một chủ đề nào đó.
Một điều mình nhận thấy rằng, quá trình phản biện qua lại với AI (hay LLMs) mà bạn hay đề cập trong blog, có một điểm khác biệt rất rõ ràng, đó là trong suốt quá trình phản biện giữa người và người thì con người sẽ lắng nghe và trong thời gian lắng nghe đã phải bắt đầu phân tích, sử dụng sự liên kết, các reference, hình mẫu và thậm chí là bias của bản thân để ngay lập tức sau đó có thể phản biện lại.
Trong khi đó LLMs cần đâu đó vài phút để tổng hợp những gì mình đã nói/viết để. Dù có thể thấy tốc độ phân tích và tổng hợp để dự đoán của LLMs là khá ấn tượng, nhưng so với tốc độ tư duy, nhận ra các ý đồ ẩn dấu (subtle context) trong mỗi câu nói hay thỉnh thoảng có thể bao gồm cả sự mỉa mai của con người thì vẫn thật sự quá phức tạp đối với LLMs
Cám ơn bình luận của Thái Lâm. Mình cũng đồng ý với điều bạn chia sẻ. Trong các bài tham khảo mình tiếp thu thì các diễn giả đều chia sẻ về việc tiếp tục hoàn thiện các mô hình, ngoài LLMs còn có MLLMs, hay thậm chí còn bắt chước intuition và mấy thứ đại loại vậy nữa. Tương lai các công nghệ sẽ còn bắt chước tốt hơn nhiều cho xem. Lúc đó sẽ thế nào nhỉ?!
Sinh viên (và hầu như chúng ta) không sai khi sử dụng LLM để học tập và nghiên cứu, chỉ là trong ví dụ trên họ sử dụng không đúng thời điểm. Kỹ năng đặt câu hỏi rất quan trọng, tôi chỉ thắc mắc là vì sao họ không thực hành kỹ năng đó ngay tại thời điểm debate để rèn luyện, mà lại còn mất thời gian đi hỏi LLM thêm 1 lần nữa (để LLm đi đặt câu hỏi) để đi debate với nhau. Rất đáng để suy ngẫm.
Em thích bài này quáaaa.
Đoạn tung hô Second Brain (bộ não thứ 2) — em tự thấy mình cũng là một nhân vật có góp sức 🤣. Em vẫn nhìn nhận Second Brain quan trọng trong việc hỗ trợ học dưới dạng ghi nhớ và truy hồi nhanh thông tin — vốn hữu dụng khi lượng thông tin cần nạp vào lớn. Quá trình xây dựng hệ thống truy hồi cũng cần vận hành tư duy.
Sau bài này em sẽ suy nghĩ thêm về việc khi giới thiệu hình thức học tập này cho mọi người sẽ có thêm cả phần bất cập hoặc hành vi lạm dụng hình thức học tập này — khi đó sẽ xin quote lời của bài viết này của anh ạ 🙌🏻
Cám ơn huong 🫀
hì hì làm “second brain” dễ có quán tính copy paste lắm, cần dùng tư duy hãm lại :))
cảm ơn note của bạn mà tôi tình cờ thấy và bấm vào đọc được bài hay như này.
Tôi rất thích bài này. Quá nhiều đoạn tâm đắc rất muốn lưu lại để trích dẫn cũng như chia sẻ với người khác.
|| Bạn có thể “phản biện” ầm ĩ mà không có tư duy phản biện. Ngược lại, bạn có thể tư duy phản biện mà chẳng cần mở miệng. ||
Câu quote này đánh trúng 100% suy nghĩ của tôi trong một khoảnh khắc gần đây. Lúc đó tôi đã nghĩ, thật ra bọn LLMs nó luôn luôn phản hồi. Nhưng trong cuộc sống, có những tình huống, bạn chia sẻ một điều gì đó với người mình thân yêu, sự im lặng có thể là đỉnh cao của sự cảm thông, của sự đồng cảm hay đối với kẻ mình ghét, như giới trẻ hay nói, im lặng có thể là đỉnh cao của sự khinh bỉ.
Im lặng có nghĩa là không có tín hiệu phản hồi dưới dạng ngôn ngữ nhưng con người luôn hiểu nó là một loại phản hồi. LLMs như cái tên của nó, luôn có "Language" dưới vỏ bọc của lời nói, câu từ (not yet body language), thì mới gọi là giao tiếp. Ừ thì đúng là không phủ nhận LLMs giúp tôi gần như xóa bỏ rào cản ngôn ngữ trong việc dịch thuật tài liệu nhưng bảo nó thay thế con người ư, ừ thì một số, nhưng không phải tôi.
Hiện tại, có 2 trào lưu mà cứ mở các mạng xã hội ra là sẽ thấy:
1. Đừng làm abc nữa, hãy dùng AI tối ưu đi/Cách dùng AI để tạo../...
2. AI không thể thay thế con người, AI nhiều thông tin sai, hãy tận dùng AI nhưng hãy học cách phản biện...(như nội dung trong bài viết của anh)
Quay lại với ví dụ về 2 bạn sinh viên ở đầu bài viết của anh về sử dụng LLM để hỏi nhau. Nếu như anh hay em quay lại khi còn ở độ tuổi 18,19, khi chưa trải nghiệm nhiều để tích luỹ đủ kiến thức, để biết cách tư duy phản biện, để biết yêu những vì thuộc về con người, liệu rằng chúng ta có như 2 bạn sinh viên kia không?
Khoa học công nghệ, xã hội phát triển, hành vi của chúng ta sẽ luôn thích những gì tiện lợi, dễ sử dụng. Ví dụ như các cha mẹ hiện đại, hầu hết cũng trong cuộc chiến với smartphone, tivi, thông tin trên internet. Các cha mẹ biết sử dụng internet không xấu, quan trọng cần biết xem thông tin gì, học gì. Nhưng các con phải trải qua nhiều năm như chúng ta thì mới đủ nhận thức như vậy (và thực tế thì nhiều người lớn cũng không thể rời smartphone trừ lúc đi ngủ).
Em nghĩ thế hệ sinh viên ngày nay cũng vậy. Có thể các bạn cũng biết AI không đúng hoàn toàn, dùng AI nhiều làm mai một khả năng suy nghĩ, cần có tư duy phản biện, nhưng làm cách nào?
Hiện tại em đang là 1 Content Writer, công việc hàng ngày chủ yếu là viết và lên plan. Dù biết nếu dùng AI thì 3 bài viết 1 ngày sẽ là chuyện đơn giản nhưng quá trình research, tìm kiếm thông tin để có vốn cho mình viết thật sự là 1 cái gì đó rất thú vị. Khi mà mình hiểu rồi viết được ra thì nó lại càng hạnh phúc hơn bao giờ hết. Hiện tại em cũng suy nghĩ rất nhiều về việc mình có theo nghiệp viết trên social như này nữa không. Không biết tương lai ra sao nhưng nếu đó là chủ đề em muốn hiểu sâu, em nghĩ mình vẫn sẽ chấp nhận tốn nhiều thời gian research hơn 1 chút để tự hiểu và tự viết. Cảm ơn anh vì 1 bài viết rất hay.
Cám ơn Linh đã đọc bài. Đúng là đọc lại những gì mình dày công research có một cảm giác tự hào và thấu hiểu rất rõ ràng, hơn nhiều so với khi làm những bài hời hợt. Chắc chính sự thấu hiểu và making sense gập gềnh đó lại tạo cho người viết cảm giác “đã”.
Trong một nghiên cứu cho thấy, các nhà nghiên cứu dùng AI có tỉ lệ hoàn thành công việc cao hơn nhưng mức độ thoả mãn giảm đi. Chắc cũng phản ánh hiện tượng này.
Chúc Linh làm gì cũng viết đều tay.
Lâu rồi mới đọc được một bài chi tiết như vậy về tư duy phản biện. Mình hay dùng AI để thử phản biện những suy nghĩ đầu tiên (initial thoughts) của bản thân để dần hoàn chỉnh một bài viết hay một chủ đề nào đó.
Một điều mình nhận thấy rằng, quá trình phản biện qua lại với AI (hay LLMs) mà bạn hay đề cập trong blog, có một điểm khác biệt rất rõ ràng, đó là trong suốt quá trình phản biện giữa người và người thì con người sẽ lắng nghe và trong thời gian lắng nghe đã phải bắt đầu phân tích, sử dụng sự liên kết, các reference, hình mẫu và thậm chí là bias của bản thân để ngay lập tức sau đó có thể phản biện lại.
Trong khi đó LLMs cần đâu đó vài phút để tổng hợp những gì mình đã nói/viết để. Dù có thể thấy tốc độ phân tích và tổng hợp để dự đoán của LLMs là khá ấn tượng, nhưng so với tốc độ tư duy, nhận ra các ý đồ ẩn dấu (subtle context) trong mỗi câu nói hay thỉnh thoảng có thể bao gồm cả sự mỉa mai của con người thì vẫn thật sự quá phức tạp đối với LLMs
Cám ơn bình luận của Thái Lâm. Mình cũng đồng ý với điều bạn chia sẻ. Trong các bài tham khảo mình tiếp thu thì các diễn giả đều chia sẻ về việc tiếp tục hoàn thiện các mô hình, ngoài LLMs còn có MLLMs, hay thậm chí còn bắt chước intuition và mấy thứ đại loại vậy nữa. Tương lai các công nghệ sẽ còn bắt chước tốt hơn nhiều cho xem. Lúc đó sẽ thế nào nhỉ?!
Quá hay, thanks bác
Cám ơn anh đã đọc và theo dõi 🪴