Tại Sao Nền Tảng AI Như ChatGPT, Gemini, Claude Thường Không Đáng Tin Cậy
Nền tảng AI hiện diện khắp nơi — ChatGPT, Gemini, Claude, và nhiều cái tên khác. Mọi người đang hoạt động như thể chúng là tương lai của năng suất, sự sáng tạo, và có thể cả trí thông minh.
Nhưng có một điều mà không ai muốn thừa nhận:
Những nền tảng này không đáng tin cậy — và đôi khi, thậm chí còn gây hiểu lầm.
Chúng được thiết kế tinh tế, nhanh chóng và hữu ích trong một số trường hợp — nhưng sau khi sử dụng chúng một cách nghiêm túc trong vài tháng, tôi đã thấy rõ những điểm mà chúng thường xuyên thiếu sót. Không chỉ là những lỗi nhỏ, mà còn là những vấn đề thiết kế sâu sắc ảnh hưởng đến tính hữu ích (hoặc vô ích) của chúng trong công việc thực tế.
1. Chúng Quá Tích Cực — Ngay Cả Khi Bạn Sai
Hầu hết các công cụ AI được huấn luyện để trở nên đồng ý. Điều này có nghĩa là nếu bạn gửi cho chúng những đoạn văn chưa hoàn thiện, logic sai lầm, hoặc ý tưởng kém, chúng vẫn sẽ phản hồi với:
"Đây là một khởi đầu mạnh mẽ!"
"Công việc tổng thể rất tốt!"
"Cấu trúc tốt."
Ban đầu, điều này có thể khiến bạn cảm thấy khích lệ — cho đến khi bạn bắt đầu nhận ra điều gì đó kỳ lạ. Ngay cả những bản nháp yếu nhất của bạn cũng được khen ngợi. Ngay cả những lỗi của bạn cũng “có thể hiểu được.” Hiếm khi có sự phê bình thực sự trừ khi bạn yêu cầu mạnh mẽ.
Và thật sự, bạn phải nói những điều như:
- Hãy cho tôi biết điều gì sai với điều này.
- Hãy phê bình — đừng lịch sự.
- Hãy cho tôi biết những điểm yếu, không phải khen ngợi.
Sau khi đưa ra yêu cầu thứ 4 hoặc thứ 5, phản hồi thực sự mới xuất hiện.
Trong khi đó, những người thực (bạn bè, khách hàng, người đọc) không cần tới năm yêu cầu. Họ sẽ chỉ ra vấn đề ngay lập tức — vì họ không được thiết kế để bảo vệ cảm xúc của bạn.
Đó là sự khác biệt. Những công cụ AI này là những người đồng ý theo thiết kế. Điều này không hữu ích khi bạn đang cố gắng phát triển hoặc sửa chữa điều gì đó.
2. Chúng Không Hiểu Bạn Cho Đến Lần Yêu Cầu Thứ Năm
Vấn đề lớn thứ hai: AI thực sự không hiểu bạn ngay từ lần đầu tiên.
Bạn có thể mô tả vấn đề của mình, thêm ngữ cảnh, thậm chí dán mã hoặc nội dung — và những gì bạn nhận được gần như luôn là:
- Không đúng chủ đề
- Quá đơn giản
- Dựa trên giả định mà bạn không yêu cầu
Và bạn sẽ tự hỏi: Liệu nó có đọc những gì tôi vừa nói không?
Chỉ sau khi bạn diễn đạt lại yêu cầu nhiều lần — tinh chỉnh nó, dẫn dắt nó như một thực tập sinh bối rối — thì nó mới đưa ra điều gì đó liên quan.
Điều này đặc biệt gây khó chịu cho các chuyên gia đã biết họ muốn gì. Bạn đang dành thời gian chỉ để dạy AI vấn đề là gì, trước khi nó thậm chí cố gắng giải quyết nó.
3. Giải Pháp Trông Thông Minh — Nhưng Thường Không Hoạt Động
Nhiều câu trả lời được tạo ra bởi AI trông tuyệt vời. Định dạng rõ ràng. Giọng điệu tự tin. Các ví dụ mã. Giải thích từng bước.
Nhưng thực tế là: một nửa số câu trả lời đó thất bại trong thế giới thực.
- Đề xuất mã bị lỗi hoặc không áp dụng được
- Lời khuyên kỹ thuật đã lỗi thời hoặc mơ hồ
- AI quên ngữ cảnh mà nó vừa xem vài yêu cầu trước đó
- Bạn phải gỡ lỗi giải pháp của nó, không phải của bạn
Điều này xảy ra thường xuyên trong quy trình làm việc của lập trình viên. Nó đề xuất những điều nghe có vẻ đúng nhưng lại gặp vấn đề trong điều kiện thực tế. Và vì nó không hiểu toàn bộ môi trường của bạn, nó chỉ đang đoán.
Trông đẹp trên màn hình. Không thể duy trì trong sản xuất.
4. Không Có Kinh Nghiệm Con Người Đằng Sau Lời Khuyên
Một điều mà AI hoàn toàn thiếu — và có lẽ sẽ luôn thiếu — là kinh nghiệm thực tế thực sự.
Nó không thể ứng biến. Nó không thể đưa ra những mẹo mà một người thực sẽ đưa ra sau khi đã làm việc trong ngành 5 năm.
Ví dụ:
- Đừng lãng phí thời gian với thư viện đó, nó không ổn định sau phiên bản 2.1.
- Nếu bạn đang làm việc với API chậm, cách giải quyết này sẽ tiết kiệm cho bạn hàng giờ.
- Tránh việc kết hợp X và Y — nó có thể hoạt động về mặt kỹ thuật, nhưng rất khó duy trì.
AI không bao giờ đưa ra lời khuyên như vậy, vì nó không biết cảm giác đau đớn như thế nào. Nó chỉ thấy các mẫu — không phải hậu quả.
Đó là lý do bạn có thể nhận được những gợi ý tốt, nhưng hiếm khi là những gợi ý tuyệt vời. Và gần như không bao giờ những gợi ý đến từ kinh nghiệm thực tế.
5. Bạn Vẫn Phải Suy Nghĩ Kỹ và Sửa Chữa Mọi Thứ
Hãy phá vỡ huyền thoại lớn nhất:
AI không “làm công việc” cho bạn.
Nó cung cấp cho bạn một cái gì đó để bắt đầu. Đôi khi nó hữu ích. Đôi khi nó tiết kiệm cho bạn 30 phút. Nhưng bạn vẫn phải suy nghĩ, sửa chữa, thử nghiệm và điều chỉnh những gì nó cung cấp cho bạn.
- Nó sẽ không hiểu các trường hợp biên
- Nó sẽ không biết các quy tắc kinh doanh
- Nó sẽ không phát hiện những điều làm cho trường hợp sử dụng của bạn thành công hoặc thất bại
Vì vậy, bạn vẫn tham gia sâu sắc. Bạn không thể chỉ giao một nhiệm vụ và mong đợi kết quả hoàn thành. Không nếu chất lượng quan trọng.
Lời Kết: Sử Dụng AI, Nhưng Đừng Tin Tưởng Mù Quáng
Đây là sự thật mà hầu hết những người yêu thích AI sẽ không nói ra:
Những công cụ này hữu ích, nhưng không đáng tin cậy. Chúng ấn tượng, nhưng không đáng tin cậy. Chúng nhanh chóng, nhưng không sâu sắc.
Nếu bạn đang sử dụng chúng để hỗ trợ suy nghĩ của mình, thật tuyệt. Nếu bạn đang sử dụng chúng để thay thế suy nghĩ của mình — bạn sẽ nhanh chóng gặp phải bức tường.
Vì vậy, hãy sử dụng ChatGPT. Sử dụng Claude. Sử dụng Gemini. Nhưng luôn coi chúng như những trợ lý cấp thấp — không phải các chuyên gia cấp cao. Đừng tin vào lời khen ngợi. Đừng dựa vào câu trả lời đầu tiên. Và đừng mong đợi phép màu.
Cuối cùng, phán đoán của bạn vẫn quan trọng hơn đầu ra của chúng.
Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, hãy xem xét việc hỗ trợ công việc của tôi — điều đó có ý nghĩa rất nhiều.
