Trước khi trí tuệ nhân tạo (AI) trở thành cánh tay phải của hàng triệu người, một nghiên cứu sinh như tôi đã quen với những học kỳ "sống còn" cùng deadline. Chỉ cần một tuần có hai bài thuyết trình và một buổi thảo luận chuyên đề là đủ khiến tôi kiệt sức vì phải đọc, tổng hợp và phân tích hàng trăm trang tài liệu học thuật. Đó không chỉ là hành trình tiếp nhận tri thức, mà còn là cuộc đấu tranh để duy trì khả năng tư duy sâu, viết chặt chẽ và nói có căn cứ.
Học kỳ trước, tôi bắt đầu sử dụng AI. Những gì từng tiêu tốn ba ngày làm việc miệt mài nay chỉ cần vài dòng prompt chính xác. AI tóm tắt, gợi ý dàn ý, viết lại theo văn phong học thuật, thậm chí mô phỏng cả phản biện của giáo sư.
Lần đầu tiên sau nhiều năm, tôi thấy việc học trở nên nhẹ nhàng. Đầu óc không còn căng như dây đàn. Nhưng cảm giác nhẹ nhõm ấy nhanh chóng nhường chỗ cho một nỗi bất an và mơ hồ, nhưng lớn dần theo thời gian. Nếu cứ tiếp tục như thế, liệu tôi có còn “học” đúng nghĩa, hay chỉ đang tiêu thụ sản phẩm của một trí tuệ thay mình suy nghĩ?
Nỗi lo này không phải là không có cơ sở. Giống như khi ta quen tra Google cho mọi thắc mắc, năng lực ghi nhớ dài hạn dần suy giảm. Giống như việc quá phụ thuộc vào GPS khiến nhiều người không thể tự định hướng đường đi, dù từng lái xe như một chuyên gia trong thời chưa có bản đồ số. Giờ đây, khi trí tuệ nhân tạo như ChatGPT có thể viết, phân tích, phản biện và sáng tạo ở mức độ thuyết phục, con người đối mặt với một thách thức chưa từng có, đó là không phải thiếu thông tin, mà là thiếu lý do để tư duy.
Nguyên lý Pareto 80/20 - tức tập trung vào 20% nội dung mang lại 80% hiệu quả, vốn được xem là chiến lược học tập thông minh. Nhưng khi kết hợp với AI, nguyên lý ấy có xu hướng bị đẩy đến cực đoan. Người học chỉ cần hỏi đúng 20% câu hỏi, phần còn lại do AI tự động hóa. Vấn đề nằm ở chỗ, tư duy không chỉ là kết quả, mà là cả quá trình. Khi bỏ qua quá trình, ta đánh mất điều kiện hình thành tư duy phản biện và chiều sâu nhận thức.
Một sinh viên có thể viết bài tiểu luận hoàn hảo nhờ trí tuệ nhân tạo, nhưng chưa chắc hiểu được vấn đề cốt lõi. Một nhà nghiên cứu có thể xuất bản bài báo nhanh chóng cho tạp chí quốc tế, nhưng liệu còn khả năng tự xây dựng lập luận khi thiếu đi một prompt phù hợp? Một thế hệ đang dần hình thành những người quen “xử lý thông tin” thay vì “tư duy” với bộ não được lập trình để đặt câu hỏi cho AI trả lời thay vì tự đào sâu câu hỏi đó.
Vậy chúng ta nên làm gì? Câu trả lời không phải là loại bỏ AI vì điều đó là không thực tế. Ngược lại, cần học cách sử dụng AI như một đối tác tri thức, không phải như công cụ thay thế tư duy. Thay vì yêu cầu “Tóm tắt giúp tôi chương này”, hãy hỏi: “Có điểm gì mâu thuẫn giữa chương này và chương trước?”. Thay vì nhờ AI viết bài phát biểu, hãy tự viết bản nháp, rồi dùng AI để phản biện, gợi ý chỉnh sửa. Biến AI thành người đối thoại, không phải người làm thuê vô hình.
Tôi vẫn dùng AI mỗi ngày. Nhưng tôi luôn giữ một nguyên tắc, bất cứ điều gì AI làm giúp, tôi đều phải đọc lại, phân tích lại, và viết lại theo cách của mình. Không phải để chứng minh rằng mình giỏi hơn AI, mà là để nhắc mình: não bộ vẫn đang hoạt động, tư duy vẫn đang sống. Nếu mất đi điều đó, thì không phải AI giết chết trí tuệ con người mà chính con người đã buông tay, đánh đổi tư duy sâu lấy sự tiện lợi tức thời.
Trong thời đại mà tốc độ xử lý thông tin được đo bằng mili-giây, nguyên lý 80/20 đang trở thành la bàn cho người học, người làm và cả người nghĩ. Chỉ cần nắm 20% cốt lõi tạo nên 80% hiệu quả, nhiều người tin rằng họ đã tối ưu hóa công sức. Nghe có vẻ hợp lý. Nhưng khi kết hợp với AI vốn được huấn luyện để tối ưu hóa ngôn ngữ, chứ không phải tái hiện tư duy phản biện, điều bị đánh đổi là chiều sâu ngữ nghĩa, cảm xúc và bối cảnh.
Lấy ví dụ. Khi nghiên cứu phong trào hiện đại hóa ở Việt Nam đầu thế kỷ 20, một nhà nghiên cứu phải đọc hàng tháng các tạp chí như Nam Phong, Đông Dương tạp chí, và biên bản hành chính Pháp - Việt. AI có thể rút gọn thành 5 luận điểm chính. Nhưng liệu nó có hiểu sự giằng co trong từng câu chữ? Có cảm nhận được sự phân thân của trí thức bản địa giữa Đông và Tây? Hay chỉ bóp gọn lịch sử vào 20% dễ chấp nhận nhất?
Khi một nguyên lý kinh tế bị lạm dụng trong giáo dục và tư duy, nó không còn là công cụ hiệu quả mà trở thành cái cớ để hợp thức hóa sự lười biếng nhận thức. Người học dần mất khả năng đọc sâu, phân tích kỹ, hoài nghi thông tin. Họ trở thành “người tiêu dùng” tri thức chỉ chọn phần ăn sẵn, dễ nuốt, vừa miệng.
Nguy hiểm hơn, nếu ai cũng theo đuổi cùng một logic 80/20, xã hội sẽ hình thành một nền tri thức bằng phẳng, ở đó mọi người biết những điều giống nhau, suy nghĩ theo cấu trúc ngôn ngữ đã chuẩn hóa, và đánh mất sự đa dạng trong tiếp cận vấn đề. Khi ấy, AI không còn là cánh tay nối dài của tư duy con người, mà là bộ lọc ý tưởng áp đặt.
Sẽ có người phản biện: “Thời gian có hạn, cần ưu tiên cái chính. Đọc cả trăm trang để rút ra một ý hay, có đáng không?”. Một câu hỏi hợp lý nhưng phiến diện. Bởi trong tư duy phản biện, chính quá trình mò mẫm, thử sai, va chạm với những điều rối rắm là mảnh đất của sáng tạo. Người ta không tìm ra thuyết tương đối chỉ bằng việc đọc tóm tắt Newton và Lorentz. Họ cần vật lộn, bất đồng, và đôi khi lạc lối.
Giải pháp, vì vậy, không phải là từ bỏ nguyên lý 80/20, mà là đặt nó đúng chỗ. Hãy xem nó là bàn đạp khởi đầu để nhập môn, nắm khung sườn chứ không phải điểm kết thúc. Cần học cách đào sâu phần bị lược bỏ, đặt câu hỏi ngược lại, và không bao giờ để bản tóm tắt thay thế toàn bộ hành trình học tập.
Khi học là một quá trình chứ không phải một checklist, việc đi vào phần 80% ít được chú ý sẽ trở thành lợi thế của bạn trong một xã hội chỉ quen nhìn phần nổi. AI có thể giúp bạn học nhanh, gọn và trình bày trôi chảy. Nhưng chỉ bạn mới có thể nghĩ khác, hỏi sâu và sáng tạo.
Vì vậy, đừng để mình trở thành nạn nhân của một nguyên lý tưởng chừng khôn ngoan. Hãy học cách lội ngược dòng trong kỷ nguyên của tóm tắt. Đó là lúc bạn thật sự bắt đầu học.
