ricding

Rèn luyện văn hoá đọc

Giao việc cho AI đi kèm với một cái giá đắt – đối với bộ não của chúng ta

Offloading work tasks to AI comes with a cost – to our brains

Giao việc cho AI đi kèm với một cái giá đắt – đối với bộ não của chúng ta
Jongkil Jay Jeong, Senior fellow, The University of Melbourne; RMIT University; Deakin University
Show
Hide
EN – VI
VI – EN
3000-5000 ▼
0-3000
3000-5000
5000-7000
7000-10000

Imagine your team has been tasked to deliver a high–stakes policy paper under intense time pressure. Everyone turns to generative artificial intelligence (AI) and within minutes, it delivers a full draft complete with structured arguments and authoritative-looking citations.

Hãy tưởng tượng nhóm của bạn được giao nhiệm vụ soạn thảo một bản chính sách quan trọng dưới áp lực thời gian cực lớn. Mọi người đều nhờ đến trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh, và chỉ trong vài phút, nó đã cho ra một bản thảo hoàn chỉnh với các lập luận có cấu trúc cùng những trích dẫn mang vẻ ngoài vô cùng đáng tin cậy.

The team then transfers the AI-generated text into the corporate template, polishes the narrative flow and structure, and gives it one final check before sending it up the chain. Leadership takes a glimpse of the polished–looking draft, and – assuming the underlying research has already been verified – signs off and publishes.

Nhóm sau đó chuyển văn bản do AI tạo ra vào mẫu của công ty, trau chuốt lại cấu trúc và mạch văn, rồi kiểm tra lần cuối trước khi trình lên cấp trên. Ban lãnh đạo lướt qua bản thảo trông rất chỉn chu đó, và – với giả định rằng phần nghiên cứu nền tảng đã được xác minh – liền ký duyệt và xuất bản.

This scenario is not hypothetical. South Africa’s Draft National AI Policy had to be withdrawn earlier this year after reviewers found a number of the citations pointed to journal articles and authors that didn’t exist. Ironically, the mistakes were introduced by AI.

Kịch bản này không hề giả định. Bản Dự thảo Chính sách AI Quốc gia của Nam Phi đã phải rút lại hồi đầu năm nay sau khi các nhà đánh giá phát hiện ra một số trích dẫn hướng tới các bài báo và tác giả không hề tồn tại. Trớ trêu thay, những lỗi đó lại do AI tạo ra.

Similarly, last year, consultancy firm Deloitte provided a partial refund to the Australian government after admitting that generative AI had been used to help produce a commissioned document which contained fabricated citations and referenced quotes from sources that simply did not exist. The report cost Australian taxpayers A$440,000.

Tương tự, vào năm ngoái, công ty tư vấn Deloitte đã phải hoàn trả một phần tiền cho chính phủ Úc sau khi thừa nhận rằng AI tạo sinh đã được sử dụng để giúp soạn thảo một tài liệu theo hợp đồng, trong đó chứa các trích dẫn bịa đặt và các câu nói được quy cho các nguồn hoàn toàn không có thật. Báo cáo này tiêu tốn của người đóng thuế Úc 440.000 đô la Úc.

But the cost of letting AI do our work and thinking also comes at a cost to our brain.

Nhưng việc để AI làm thay công việc và suy nghĩ của chúng ta cũng đi kèm với một cái giá phải trả cho bộ não của mình.

Value of thought

Giá trị của tư duy

As seen in the examples above, work tasks produced by AI often look polished on the surface but carry significant underlying flaws. This is a byproduct of how the modern workplace has conditioned us to prioritise the final deliverable – the report, the presentation, the assignment – over the actual process.

Như đã thấy trong các ví dụ trên, các tác vụ công việc do AI tạo ra thường trông có vẻ bóng bảy ở bề ngoài nhưng lại ẩn chứa những lỗi nền tảng nghiêm trọng. Đây là hệ quả phụ từ việc môi trường làm việc hiện đại đã huấn luyện chúng ta ưu tiên kết quả cuối cùng – báo cáo, bài thuyết trình, bài tập – hơn là quá trình thực tế để đạt được nó.

However, this strictly outcome–driven approach rarely rewards the process by which results are obtained. When we skip the process, we lose the ability to fully grasp what the output actually means.

Tuy nhiên, cách tiếp cận chú trọng thuần túy vào kết quả này hiếm khi ghi nhận quá trình tạo ra kết quả đó. Khi chúng ta bỏ qua quá trình, chúng ta đánh mất khả năng nắm bắt trọn vẹn ý nghĩa thực sự của sản phẩm đầu ra.

This will inevitably result in us finding it challenging to critically evaluate the outcomes we consume. More importantly, it will also impact our capacity to discern facts from partial truths and lies.

Điều này sẽ vô tình khiến chúng ta gặp khó khăn trong việc đánh giá một cách phản biện các kết quả mà mình tiếp nhận. Quan trọng hơn, nó cũng sẽ ảnh hưởng đến năng lực phân biệt sự thật với những thông tin đúng một nửa và lời nói dối của chúng ta.

Ultimately, the true value of knowledge work lies not just in the final deliverable, but in the clarity of thought and the messy, iterative process required to achieve it.

Cuối cùng, giá trị đích thực của công việc tri thức không chỉ nằm ở sản phẩm cuối cùng, mà còn ở sự minh mẫn trong tư duy cùng quá trình lặp đi lặp lại đầy gian nan cần thiết để đạt được sản phẩm đó.

Blindly relying on AI

Quá phụ thuộc vào AI một cách mù quáng

Recent empirical evidence also highlights a severe disconnect between perceived benefits of using AI and its improvement in quality.

Bằng chứng thực nghiệm gần đây cũng làm nổi bật một sự tách biệt rõ rệt giữa lợi ích nhận thức được của việc sử dụng AI và mức độ cải thiện chất lượng của nó.

A 2025 study by the University of Melbourne and accounting firm KPMG surveyed more than 48,000 respondents across 47 countries. It found two in three people (66%) use AI on a regular basis, while more than half believe their performance benefits from its usage.

Một nghiên cứu năm 2025 của Đại học Melbourne và công ty kiểm toán KPMG đã khảo sát hơn 48.000 người trả lời trên 47 quốc gia. Nghiên cứu cho thấy cứ ba người thì có hai người (66%) sử dụng AI thường xuyên, trong khi hơn một nửa tin rằng hiệu suất làm việc của họ được cải thiện nhờ sử dụng công cụ này.

The study specified that the primary driver of AI adoption was the fear of missing out (48%) , leading users to prioritise the speed of delivery over the quality of the final output.

Nghiên cứu chỉ ra rằng động lực chính khiến họ áp dụng AI là hội chứng sợ bỏ lỡ (FOMO) (48%) , khiến người dùng ưu tiên tốc độ hoàn thành hơn là chất lượng của sản phẩm cuối cùng.

Yet 61% of respondents said they have had no AI training, while 60% also reported inappropriate, complacent and non-transparent use of AI in their workplace.

Tuy nhiên, 61% số người được hỏi cho biết họ chưa từng được đào tạo về AI, trong khi 60% cũng báo cáo về việc sử dụng AI không phù hợp, tự mãn và thiếu minh bạch tại nơi làm việc của họ.

A separate study from July 2026 by the Centre of AI Safety, a San Francisco-based nonprofit research organisation, found even the top–performing AI agents failed to complete roughly 85% of projects to a standard acceptable for commissioned work.

Một nghiên cứu độc lập vào tháng 7 năm 2026 từ Trung tâm An toàn AI (Centre of AI Safety) , một tổ chức nghiên cứu phi lợi nhuận có trụ sở tại San Francisco, cho thấy ngay cả những tác nhân AI hoạt động hiệu quả nhất cũng không thể hoàn thành khoảng 85% dự án đạt tiêu chuẩn chấp nhận được đối với công việc theo hợp đồng.

This indicates that even today’s best AI models still fall short of professional quality on most projects. It also shows we are relying on AI to generate final deliverables without understanding how it gets there.

Điều này cho thấy ngay cả những mô hình AI tốt nhất hiện nay vẫn chưa đạt được chất lượng chuyên môn ở hầu hết các dự án. Nó cũng cho thấy chúng ta đang quá phụ thuộc vào AI để tạo ra các sản phẩm cuối cùng mà không hiểu rõ cách thức nó tạo ra chúng.

This blind reliance strips away quality control, replacing genuine knowledge creation with an ever–increasing volume of automated “work slop”.

Sự phụ thuộc mù quáng này tước đi khả năng kiểm soát chất lượng, thay thế việc sáng tạo tri thức đích thực bằng một lượng lớn “rác thải công việc” tự động ngày càng gia tăng.

Improving cognitive skills

Nâng cao kỹ năng nhận thức

So how do we reverse this trend?

Vậy làm thế nào để đảo ngược xu hướng này?

The answer isn’t simply banning or limiting AI in the workplace. Instead, we need to redefine our working relationship with AI and the outcomes it produces by taking a more human-centric approach.

Câu trả lời không đơn giản là cấm hay hạn chế AI tại nơi làm việc. Thay vào đó, chúng ta cần định nghĩa lại mối quan hệ làm việc của mình với AI cũng như các sản phẩm do nó tạo ra bằng cách áp dụng một cách tiếp cận mang tính con người hơn.

First, organisations must set realistic time frames for deliverables that genuinely allow for people to think rather than focus on doing things quicker. There is a need to actively disconnect from AI tools during the brainstorming and structuring phases so ideas and thoughts are driven by actual human synthesis, not just algorithmic prediction.

Đầu tiên, các tổ chức phải thiết lập khung thời gian thực tế cho các sản phẩm bàn giao, qua đó thực sự cho phép con người có thời gian suy nghĩ thay vì chỉ tập trung làm mọi thứ nhanh hơn. Cần phải chủ động ngắt kết nối khỏi các công cụ AI trong các giai đoạn động não (brainstorming) và lên cấu trúc để các ý tưởng và suy nghĩ được dẫn dắt bởi sự tổng hợp thực tế của con người, chứ không chỉ dựa vào dự đoán thuật toán.

Traditional whiteboard sessions – where teams physically map out their initial concepts through markers and pens – is a way this may be facilitated.

Các buổi thảo luận bảng trắng truyền thống – nơi các nhóm phác thảo trực quan các ý tưởng ban đầu của họ thông tin qua bút lông và bảng – là một cách có thể giúp tạo điều kiện cho việc này.

Second, we must cultivate a culture that is constructively critical of all outputs, whether generated by humans or AI.

Thứ hai, chúng ta phải vun đắp một văn hóa có thái độ phản biện mang tính xây dựng đối với mọi sản phẩm đầu ra, cho dù do con người hay AI tạo ra.

This means actively questioning logic, structure, references and underlying assumptions. When teams are expected to defend the behavioural reasoning and methodology behind their work, it very quickly reveals who actually did the thinking and who merely copy–pasted from an AI agent.

Điều này có nghĩa là phải chủ động đặt câu hỏi về logic, cấu trúc, tài liệu tham khảo và các giả định nền tảng đằng sau đó. Khi các nhóm được yêu cầu bảo vệ cơ sở lý luận về hành vi và phương pháp luận đằng sau công việc của họ, điều đó sẽ nhanh chóng vạch ra ai thực sự là người tư duy và ai chỉ đơn thuần sao chép-dán từ một tác nhân AI.

Perhaps creating a critique group can create a safe, comfortable environment where feedback and comments can flow freely.

Có lẽ việc thành lập một nhóm phản biện có thể tạo ra một môi trường an toàn, thoải mái nơi các ý kiến đóng góp và nhận xét có thể tuôn trào một cách tự do.

Technology can assist with certain processes, but it is dangerous to assume it can replace our ability to think critically. This is because the most valuable asset we have isn’t the polished final page – it’s the ebbs and flows of the cognitive process that is required to honestly write and evaluate one.

Công nghệ có thể hỗ trợ một số quy trình nhất định, nhưng thật nguy hiểm khi cho rằng nó có thể thay thế khả năng tư duy phản biện của chúng ta. Lý do là tài sản quý giá nhất mà chúng ta có không phải là trang giấy cuối cùng được trau chuốt – mà là những thăng trầm của quá trình nhận thức cần thiết để tự mình viết và đánh giá một cách trung thực trang giấy đó.

Jongkil Jay Jeong has previously received funding from the Cyber Security Cooperative Research Centre and Department of Foreign Affairs and Trade, Australia.

Jongkil Jay Jeong trước đây từng nhận tài trợ từ Trung tâm Nghiên cứu Hợp tác An ninh Mạng và Bộ Ngoại giao và Thương mại Úc.

có thể bạn cũng quan tâm