LLM đã biến mọi người thành những người đa năng – từ viết CSS tới tạo nội dung LinkedIn – nhưng không có nghĩa là không cần kỹ năng. Khi mọi người chỉ “yêu cầu” mô hình, kết quả thường giống nhau, bất kể người dùng mới hay người đã dùng lâu năm.
Thực tế, kiến thức miền là yếu tố quyết định. Trong một cuộc trò chuyện nổi tiếng, Tiến sĩ Toán học Terence Tao đã hỏi ChatGPT về một phản ví dụ mới của Định đề Jacobian. Với cùng một lượng token, người không có nền tảng toán học sâu không thể đạt được mức độ chi tiết và chất lượng mà Tao thu được.
Điều này không chỉ áp dụng cho toán học. Khi lập trình viên hiểu rõ kiến trúc codebase, họ có thể chỉ đạo LLM “đánh giá lại” giải pháp, hỏi “có thể đơn giản hơn không?” hay “đã có X chưa?”. Ngược lại, thiếu kiến thức khiến người dùng chỉ nhận được kết quả bề mặt, dù LLM có mạnh đến đâu.
Như vậy, con người vẫn là nút thắt trong việc truyền đạt yêu cầu chính xác cho mô hình. Khi AI ngày càng mạnh, việc đào tạo và duy trì chuyên môn trong các lĩnh vực sẽ càng quan trọng, đặc biệt đối với cộng đồng AI và doanh nghiệp Việt Nam.
Nguồn: Hacker News — Biên dịch & tổng hợp: danhbaai.com