Các bạn đã bao giờ gặp tình trạng như sau khi sử dụng ChatGPT để giải quyết công việc chưa: Chúng ta hỏi nó về 1 vấn đề, ví dụ như tạo device tree node cho thiết bị, nó generate device node đấy cho chúng ta. Chúng ta thử áp dụng trong dự án nhưng nó không chạy được. Chúng ta không biết phải hỏi tiếp cái gì để giải quyết vấn đề. Sau đó chúng ta cố đặt 1 câu hỏi khác, hi vọng câu trả lời ở lần sau này sẽ áp dụng được. Vấn đề ở đây là ở lần hỏi sau, câu hỏi đưa ra mang tính cầu may, chúng ta không biết nó sẽ dẫn đến đâu và phải hỏi bao nhiêu lần mới có được câu trả lời đúng với dự án mà mình đang làm.
Mặc dù đã áp dụng đúng các kỹ thuật, tiêu chuẩn prompt khi giao tiếp nhưng có vẻ đối với những vấn đề kỹ thuật phức tạp, ít người biết thì nó lại đi vào ngõ cụt khá nhanh. Việc áp dụng đúng các kỹ thuật prompt mà chúng ta học được ở trên mạng, tuy giúp chúng ta đảm bảo AI sẽ làm đúng ý của chúng ta, nhưng chúng lại vi phạm 1 khả năng nền tảng giữa việc hợp tác giữa con người và AI. Đó là khả năng khếch đại tư duy hoặc độ mở của cuộc hội thoại. Trong bài viết này mình sẽ cùng các bạn mổ sẻ vấn đề này từ góc nhìn kỹ thuật.
Câu chuyện về anh chàng Fresher: Hôm nay dự án có thêm 1 thành viên mới. Cậu ấy là sinh viên mới ra trường, mặt mũi sáng sủa thông minh. Vì còn non kinh nghiệm, vậy lên mỗi khi giao việc cho cậu ấy, sếp thường phải mô tả và giải thích rất kỹ. Cậu ấy phải làm đúng theo ý của sếp, không có không gian sáng tạo. 10 năm qua đi, cậu Fresher năm nào nay đã trở thành người giỏi nhất trong dự án. Việc giao tiếp giữa cậu ấy và sếp giờ đây đã trở lên rất hiệu quả và ăn ý. Khi giao việc, nhiều khi bản thân sếp cũng ko biết rõ phải làm thế nào, nhưng cậu ta vẫn nhận yêu cầu, nghiên cứu và đưa ra được những phương án tiếp theo.
Câu chuyện về anh chàng Fresher rất quen thuộc đối với chúng ta, nhưng nó chính là hình ảnh ẩn dự cho việc chúng ta giao tiếp với AI. Người sếp là chúng ta, còn AI là anh chàng Fresher. Nội dung của câu chuyện nói đến việc tiến hóa về khả năng giao tiếp giữa sếp và người nhân viên mới. Sự tiến hóa này đến từ cả 2 phía sau 1 thời gian dài làm việc cùng nhau. Cả 2 người dần có khả năng hiểu rõ người phía bên kia hơn.
Các khóa học về kỹ năng prompt ở trên mạng, thường dạy chúng ta về các khung prompt cố định, ví dụ như Act as… (Đóng vai), Do X in Y format, Compare two things… Họ hướng dẫn học viên viết câu và đoạn văn theo hướng đơn nghĩa. Về mặt tư tưởng, cách làm này giống như cách sếp giao tiếp với bạn Fresher khi 2 người chưa hiểu nhau. Tuy việc giao tiếp kiểu này sẽ giúp bạn nhân viên mới không tự ý làm sai theo mong muốn của sếp. Nhưng cách truyền mệnh lệnh như này lại có 1 số hệ quả như sau:
- Giới hạn khả năng sáng tạo của nhân viên. Vì sếp không biết trong đầu nhân viên có gì, có thể họ có 1 số ý tưởng khác tốt hơn để giải quyết vấn đề. Hoặc trong quá trình nghiên cứu, họ tìm thấy những phương án khác, có thể tốt hơn nhưng lại không nằm trong chỉ thị ban đầu của sếp, vì vậy họ tự động bỏ qua các phương án đó.
- Khó áp dụng khi 2 người phải giải quyết những vấn đề phức tạp, khó khăn. Nếu gặp phải 1 công việc phức tạp, chưa chắc sếp đã biết rõ ràng về hướng xử lý ban đầu. Việc sếp bắt buộc phải đưa ra những chỉ thị rõ ràng có thể khiến cho ông ta phải bỏ đi những khả năng mà ông ta cho rằng ít xảy ra.
- Đối với những công việc mới mà bản thân sếp cũng không rõ phương hướng cụ thể. Lúc này sếp cần phải trao đổi nhiều vòng với nhân viên. Ví dụ vòng 1 nói về ý tưởng ban đầu, nhưng cũng không giới hạn đó là ý tưởng duy nhất. Nhân viên nhận chỉ thị và tự nghiên cứu, sau đó phản hồi lại sếp, lúc này nhân viên có thể đưa ra thêm những ý tưởng mới. Ở vòng số 2, sếp sẽ đánh giá kết quả từ nhân viên, đưa ra chỉ thị mới dựa trên dữ liệu có được ở vòng 1. Việc quá cụ thể hóa mọi thông tin có thể sẽ phải lược bỏ những khả năng ít xảy ra. Dẫn đến việc làm giảm khả năng khuếch đại luồng tư duy giữa các lần lặp giao tiếp
Tóm lại thì với kỹ thuật prompt mà chúng ta tìm hiểu ở trên mạng, nó chỉ phù hợp khi 2 bên chưa hiểu nhau. Nếu áp dụng máy móc hoặc quan điểm dùng đúng theo prompt là đủ, thì nó sẽ giới hạn chúng ta trong việc hợp tác sâu với AI.
Kỹ thuật prompt chỉ là 1 phần nhỏ bề mặt của 1 khối rộng lớn hơn, có tên là Kỹ năng biểu đạt nội dung. Kỹ năng này sẽ bao gồm 2 phần như sau:
- Phần Outbound: Chúng ta đảm bảo được phần chỉ thị mà chúng ta đưa cho AI, chúng được AI hiểu đúng. Kể cả khi chúng ta cài cắm những ý nghĩa ẩn dụng trong chỉ thị thì AI vẫn hiểu đúng được.
- Phần Inbound: Chúng ta đảm bảo hiểu đúng được nội dung mà AI phản hồi, kể cả khi AI cài cắm những ý nghĩa ẩn dụ trong đó.
Khi chúng ta làm chủ được kỹ năng biểu đạt nội dung, chúng ta sẽ luôn đảm bảo được việc AI hiểu được chúng ta, cho dù chúng ta có dùng câu ẩn dụ, đa nghĩa. Việc này sẽ tạo được hiệu ứng khuếch đại tư duy trong những cuộc hội thoại dài diễn ra qua nhiều lần lặp. Đây là yếu tố nền tảng trong việc cộng tác cùng AI để giải quyết những vấn đề khó khăn, vốn không thể có câu trả lời ngay qua một vài lần hỏi đáp.
Ví dụ như để tìm hiểu về kỹ thuật Biểu đạt nội dung – giao tiếp sâu với AI, mình đã mất hàng nghìn lần lặp hỏi đáp với AI. Từ brainingstorming, tóm tắt các nghiên cứu khoa học, cụ thể hóa phương pháp tập luyện, tiêu chuẩn đánh giá.
