Dũng Virgo
Một lời “cảm ơn” trong cuộc trò chuyện với chatbot vốn được xem là phép lịch sự quen thuộc. Tuy nhiên, trong dự thảo hướng dẫn sử dụng AI dành cho nhân viên, Chính phủ Anh cho rằng những câu xã giao như vậy không cần thiết khi làm việc với hệ thống trí tuệ nhân tạo.
Khuyến nghị này không nhằm biến giao tiếp với AI thành một quy tắc cứng nhắc. Mục tiêu chính là giúp người dùng tập trung vào yêu cầu thực tế, giảm các lượt xử lý không tạo thêm giá trị và sử dụng công cụ phù hợp với từng nhiệm vụ.
“Cảm ơn” không giúp chatbot hoàn thành việc tốt hơn
Theo tài liệu có tên Using AI ethically and sustainably, nhân viên được khuyến khích hạn chế những câu chữ không cần thiết trong prompt. Một câu như “Cảm ơn bạn, câu trả lời rất hữu ích” có thể lịch sự trong giao tiếp giữa người với người, nhưng không làm thay đổi chất lượng nhiệm vụ mà chatbot vừa thực hiện.
Với hệ thống AI, mỗi tin nhắn gửi đi vẫn là một yêu cầu cần được tiếp nhận và xử lý. Vì vậy, những lời xã giao không bổ sung thông tin, tiêu chí hay mục tiêu cho công việc có thể bị xem là phần nội dung dư thừa. Chính phủ Anh muốn nhân viên hình thành thói quen viết yêu cầu ngắn, rõ và đi thẳng vào vấn đề.
Điều này cũng cho thấy cách các cơ quan quản lý bắt đầu nhìn nhận AI không chỉ dưới góc độ năng suất. Số lượng prompt, độ dài yêu cầu và lựa chọn mô hình đều có liên quan đến lượng tài nguyên mà hệ thống phải sử dụng.
Hướng dẫn tập trung vào cách dùng AI bền vững
Dự thảo của Chính phủ Anh được xây dựng để định hướng nhân viên sử dụng AI an toàn, công bằng và bền vững trong công việc. Việc cắt giảm câu chữ không cần thiết chỉ là một phần trong bộ nguyên tắc rộng hơn.
Thay vì gửi nhiều yêu cầu rời rạc, người dùng nên mô tả nhiệm vụ đầy đủ ngay từ đầu. Chẳng hạn, một prompt nêu rõ mục tiêu, đối tượng đọc, độ dài và định dạng mong muốn thường hữu ích hơn chuỗi câu hỏi ngắn thiếu bối cảnh. Cách làm này có thể hạn chế việc phải yêu cầu chatbot sửa đi sửa lại cùng một nội dung.
Tuy nhiên, “ngắn gọn” không có nghĩa là cắt bỏ mọi thông tin quan trọng. Một prompt quá sơ sài dễ khiến AI hiểu sai nhiệm vụ, tạo ra câu trả lời chung chung hoặc buộc người dùng phải tiếp tục bổ sung yêu cầu. Điều cần hướng tới là sự cô đọng nhưng đủ ngữ cảnh.
Không phải tác vụ nào cũng cần mô hình mạnh nhất
Một điểm đáng chú ý khác trong tài liệu là lời khuyên chọn công cụ tương xứng với công việc. Dự thảo đưa ra các ví dụ như sử dụng Gemini Flash thay cho Gemini Pro, hoặc GPT Instant thay cho GPT Thinking khi nhiệm vụ không đòi hỏi khả năng xử lý cao hơn.
Trong thực tế, nhiều công việc văn phòng thường ngày không cần đến mô hình mạnh nhất. Viết lại một đoạn văn, tóm tắt nội dung đã rõ ràng, lập danh sách ý tưởng đơn giản hay chuyển đổi định dạng văn bản có thể được xử lý bằng lựa chọn nhẹ hơn. Ngược lại, các nhiệm vụ phức tạp cần suy luận nhiều bước mới có thể đòi hỏi mô hình cao cấp.
Việc phân loại này mang lại hai lợi ích. Người dùng có thể nhận phản hồi nhanh và phù hợp hơn, trong khi tổ chức tránh tiêu thụ tài nguyên vượt quá nhu cầu. Đây là tư duy quan trọng khi AI đang được tích hợp vào ngày càng nhiều quy trình làm việc.
Những ứng dụng sáng tạo cũng đang cho thấy AI có thể tham gia vào nhiều khâu khác nhau, từ lên ý tưởng đến sản xuất nội dung. Bạn đọc có thể xem thêm trường hợp phim ngắn Việt Nam thử nghiệm sản xuất bằng AI để hình dung rõ hơn về phạm vi ứng dụng của công nghệ này.
Con người vẫn phải kiểm tra mọi kết quả
Dùng AI hiệu quả không đồng nghĩa với việc giao toàn bộ trách nhiệm cho chatbot. Dự thảo yêu cầu nhân viên xem xét kết quả được tạo ra, đặc biệt ở các khía cạnh như độ chính xác, tính công bằng, bình đẳng và nguy cơ xuất hiện định kiến.
AI có thể tạo ra câu trả lời mạch lạc nhưng vẫn chứa thông tin sai, thiếu nguồn kiểm chứng hoặc cách diễn đạt không phù hợp. Trong những nội dung liên quan đến tuyển dụng, đánh giá con người, chính sách công hay quyền lợi của công dân, việc kiểm tra thủ công càng quan trọng.
Nhân viên cũng cần chú ý đến ngôn ngữ mang tính phân biệt đối xử. Một hệ thống được huấn luyện từ lượng dữ liệu lớn có thể phản ánh những thiên lệch tồn tại trong dữ liệu đó. Vì thế, câu trả lời nghe có vẻ khách quan chưa chắc đã công bằng trong mọi bối cảnh.
Trách nhiệm cuối cùng vẫn thuộc về người sử dụng và cơ quan đưa ra quyết định. Nếu một nội dung do AI hỗ trợ gây ra vấn đề, không thể chỉ viện dẫn lý do “chatbot đã trả lời như vậy”. AI là công cụ hỗ trợ, không phải chủ thể chịu trách nhiệm thay con người.
Năng suất cao hơn có thể kéo theo áp lực lớn hơn
Dự thảo cũng đề cập đến một nghịch lý trong quá trình ứng dụng AI. Công cụ có thể giúp hoàn thành một nhiệm vụ nhanh hơn, nhưng thời gian được tiết kiệm đôi khi không chuyển thành thời gian nghỉ ngơi. Thay vào đó, người lao động có thể được giao thêm việc.
Nếu doanh nghiệp chỉ nhìn vào số lượng đầu việc hoàn thành mà không xem xét khối lượng thực tế, AI có nguy cơ khiến cường độ làm việc tăng lên. Nhân viên có thể phải xử lý nhiều tài liệu hơn, phản hồi nhiều yêu cầu hơn hoặc liên tục nhận nhiệm vụ mới vì công việc cũ được hoàn thành nhanh.
Do đó, câu hỏi quan trọng không chỉ là AI có thể làm được gì. Cần đánh giá cả cách tổ chức phân bổ công việc sau khi triển khai công cụ này. Hiệu quả công nghệ nên đi cùng giới hạn hợp lý, thời gian nghỉ và cơ chế giám sát áp lực dành cho người lao động.
Có nên bỏ hẳn lời cảm ơn khi trò chuyện với AI?
Ở góc độ thực hành, người dùng không nhất thiết phải thay đổi hoàn toàn thói quen giao tiếp. Một lời cảm ơn không gây ra vấn đề lớn trong cuộc trò chuyện cá nhân, học tập hoặc thử nghiệm công cụ. Điều Chính phủ Anh nhấn mạnh phù hợp hơn với môi trường có quy mô lớn, nơi hàng nghìn nhân viên gửi lượng lớn yêu cầu mỗi ngày.
Trong bối cảnh công việc, người dùng có thể kết thúc một yêu cầu mà không cần thêm câu xã giao. Nếu muốn tiếp tục nhiệm vụ, hãy cung cấp chỉ dẫn cụ thể như “Rút gọn còn 100 từ”, “Kiểm tra các luận điểm chưa có căn cứ” hoặc “Chuyển nội dung thành bảng”. Những yêu cầu này tạo ra giá trị trực tiếp cho quy trình xử lý.
Quan trọng hơn, người dùng nên hình thành bốn thói quen: xác định rõ mục tiêu, chọn mô hình vừa đủ, kiểm tra đầu ra và chịu trách nhiệm về quyết định cuối cùng. Đây mới là tinh thần cốt lõi của tài liệu, thay vì chỉ tập trung vào một từ “cảm ơn”.
Dự thảo có thể tác động đến cách cơ quan dùng AI
Tài liệu hiện vẫn đang trong quá trình hoàn thiện và các cơ quan chính phủ có thể triển khai chính sách hoặc công cụ riêng. Dù chưa phải quy định áp dụng đồng nhất cho mọi tình huống, dự thảo cho thấy việc sử dụng AI trong khu vực công đang được xem xét ở cả ba mặt: hiệu quả, đạo đức và tác động môi trường.
Việc đưa những hành vi rất nhỏ vào hướng dẫn cũng phản ánh sự thay đổi trong cách đánh giá công nghệ. Khi AI được sử dụng ở quy mô lớn, từng prompt riêng lẻ có thể không đáng kể, nhưng tổng số yêu cầu từ một tổ chức lớn lại là vấn đề cần tính đến.
Với người dùng phổ thông, thông điệp có thể được rút gọn: hãy nói đủ điều cần nói với AI, đừng yêu cầu mô hình mạnh hơn mức cần thiết và đừng xem câu trả lời tự động là kết luận cuối cùng. Cách sử dụng có trách nhiệm sẽ quyết định AI trở thành công cụ hỗ trợ hữu ích hay nguồn phát sinh thêm rủi ro.
Những tranh luận tương tự cũng xuất hiện trong môi trường doanh nghiệp, nơi AI có thể giúp tăng sản lượng nhưng chưa chắc tự động cải thiện hiệu quả tổng thể. Bài viết AI tạo ra nhiều hơn nhưng doanh nghiệp có làm việc hiệu quả hơn? phân tích thêm khía cạnh này.
Character.AI phá sản dù có 12 triệu người dùng: Vì sao?
REA giúp AI khám phá logic bên trong phần mềm
Trump yêu cầu dùng “SI” thay cho “AI”, Musk hưởng ứng
AI ngân hàng giao dịch lớn sẽ chịu quản lý rủi ro cao từ 15/11
Anthropic siết quy tắc dùng Claude với hành vi lạm dụng AI
AI khiến dân văn phòng Trung Quốc phải làm việc bằng 3
TP.HCM đề xuất vốn đối ứng để thúc đẩy AI
