Những hiểu lầm về Tác nhân AI: thực sự ý nghĩa và không phải ý nghĩa cho bạn

Bạn đang nghe rất nhiều về các tác nhân Trí tuệ nhân tạo (AI) và rất dễ bị cuốn theo cảm xúc. Những công cụ này hứa hẹn quản lý công việc, đưa ra quyết định và thậm chí hành động thay mặt bạn. Nhưng câu chuyện thực sự đằng sau những tiêu đề là gì? Là một người khám phá các ứng dụng thực tiễn của AI, bạn cần biết những gì tác nhân AI thực sự có thể làm cho bạn hôm nay, và cũng quan trọng không kém, những gì không thể làm — ít nhất là chưa. Hiểu sự khác biệt này là chìa khóa để sử dụng chúng một cách hiệu quả và tránh những sai lầm phổ biến. Chúng ta sẽ tách biệt những khả năng thực sự khỏi những huyền thoại luôn tồn tại.

Kết lưu ý cần nắm của những hiểu lầm về tác nhân AI

• Các tác nhân AI hướng đến hành động, không chỉ mang tính đối thoại: Không giống như các chatbot cơ bản, chúng được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ nhiều bước và tương tác với các phần mềm khác để hoàn thành nhiệm vụ cho bạn.
• Không ‘suy nghĩ’ hay ‘hiểu’ như bạn: Các tác nhân AI rất tinh vi trong việc nhận diện mô hình và xử lý thông tin, nhưng thiếu sự nhận thức của con người, sự hiểu biết thực sự, ý thức chung và trí tuệ cảm xúc.
• Mong đợi sự gia tăng, không phải thay thế hoàn toàn công việc: Các tác nhân AI là những trợ lý mạnh mẽ có thể giải phóng bạn khỏi công việc lặp đi lặp lại, cho phép bạn tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược, sáng tạo và thuần túy của con người.
• Chúng không thể sai lầm và cần sự hướng dẫn của bạn: Các tác nhân AI có thể mắc sai lầm (‘ảo tưởng’) và phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu và chỉ dẫn mà bạn cung cấp. Sự giám sát của bạn là quan trọng.
• Giá trị thực sự đến từ các mục tiêu rõ ràng và kỳ vọng thực tế: Đừng mong đợi ma thuật. Sử dụng thành công các tác nhân AI đòi hỏi xác định các nhiệm vụ cụ thể và hiểu rằng lợi ích của chúng thường được xây dựng dần dần.

Những giả thuyết về các tác nhân AI: Giải mật sự cường điệu

Hãy đối mặt trực tiếp với một số giả thuyết phổ biến nhất về các tác nhân AI. Biết điều không đúng cũng quan trọng như biết điều đúng.

Huyền thoại 1: Các tác nhân AI chỉ là một loại chatbot tinh vi hơn?

Câu trả lời ngắn: Không, chúng hoàn toàn khác biệt.

Thực tế đối với bạn: Bạn có thể tương tác với một tác nhân AI thông qua giao diện kiểu trò chuyện, nhưng đừng bị đánh lừa. Một chatbot tiêu chuẩn chủ yếu được thiết kế cho cuộc trò chuyện: trả lời các câu hỏi của bạn dựa trên một kịch bản định trước hoặc cơ sở kiến thức. Hãy nghĩ về nó như một FAQ kỹ thuật số.

Các tác nhân AI, tuy nhiên, được xây dựng cho hành động. Mục đích chính của chúng là thực hiện các nhiệm vụ và đạt được các mục tiêu mà bạn đặt ra. Điều này có nghĩa là chúng có thể:

• Thực hiện các quy trình nhiều bước: Một tác nhân có thể nghiên cứu các lựa chọn bay, so sánh giá, kiểm tra lịch trình của bạn để xem có xung đột không và sau đó đặt lựa chọn tốt nhất cho bạn. Một chatbot có thể chỉ cho bạn biết nơi tìm kiếm các chuyến bay.
• Tích hợp với các ứng dụng khác: Có thể sử dụng các API (Giao diện lập trình ứng dụng – hãy nghĩ đến chúng như các sứ giả cho phép phần mềm giao tiếp với nhau) để tương tác với email, lịch, công cụ quản lý dự án, hoặc thậm chí các nền tảng thương mại điện tử để thực hiện các nhiệm vụ.
• Hoạt động với nhiều sự tự chủ hơn (trong giới hạn): Khi bạn đưa cho một tác nhân AI một mục tiêu, nó có thể làm việc hướng đến mục tiêu đó, đưa ra quyết định dựa trên lập trình của nó và thông tin mà nó có thể truy cập.

Vì vậy, trong khi một chatbot cung cấp thông tin, một tác nhân AI hành động dựa trên thông tin đó để làm mọi việc thay bạn.

Huyền thoại 2: Liệu các tác nhân AI sẽ cướp đi công việc của con người?

Câu trả lời ngắn: Rất không có khả năng là bạn sẽ bị thay thế hoàn toàn; có khả năng cao hơn là cách bạn làm việc sẽ thay đổi.

Thực tế cho bạn: Đây là một nỗi lo lớn và dễ hiểu. Sự thật là các tác nhân AI sẽ tự động hóa một số nhiệm vụ nhất định và một số vai trò công việc sẽ tiến hóa. Tuy nhiên, việc thay thế hoàn toàn nhân viên con người bởi các tác nhân AI hiện tại không phải là kịch bản ngay lập tức cho phần lớn các nghề nghiệp.

• Tập trung vào Tăng cường: Họ có thể đảm nhận các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tốn nhiều thời gian, như lập trình, nhập dữ liệu, nghiên cứu ban đầu hoặc viết các thông tin liên lạc tiêu chuẩn. Một báo cáo năm 2023 của Goldman Sachs đã gợi ý rằng mặc dù AI tạo sinh có thể tự động hóa các nhiệm vụ tương đương với 300 triệu việc làm toàn thời gian, nhưng cũng được kỳ vọng sẽ tạo ra công việc mới và tăng năng suất đáng kể trong những lĩnh vực khác. Nhấn mạnh là về tự động hóa nhiệm vụ, không nhất thiết là về loại bỏ việc làm.
• Các Kỹ Năng Của Con Người Vẫn Cực Kỳ Quan Trọng: Các tác nhân AI hiện tại thiếu các kỹ năng quan trọng của con người như tư duy phê phán sâu sắc, trí tuệ cảm xúc, lập kế hoạch chiến lược phức tạp, nhận định đạo đức sắc bén và sự sáng tạo thực sự. Khả năng của bạn để đổi mới, đồng cảm, lãnh đạo và giải quyết các vấn đề mới vẫn rất vô giá.
• Chuyển Đổi Tập Trung: Bằng cách giao công việc lặp đi lặp lại cho các tác nhân AI, bạn có thể giải phóng thời gian và năng lượng trí tuệ cho các hoạt động có giá trị cao hơn. Ví dụ, nếu bạn là một chuyên gia tiếp thị, một tác nhân AI có thể giúp viết bài đăng trên các mạng xã hội, nhưng bạn vẫn chịu trách nhiệm về chiến lược tổng thể của chiến dịch, tiếng nói của thương hiệu và chỉ đạo sáng tạo.

Vai trò của bạn có thể thay đổi thành giám sát các tác nhân AI, xác định nhiệm vụ của họ, diễn giải kết quả và xử lý các ngoại lệ và phức tạp mà họ không thể quản lý.

Huyền thoại 3: Các tác nhân AI có thể trở thành ‘AI không kiểm soát được’?

Câu trả lời ngắn gọn: Không theo cách mà các bộ phim miêu tả. Các tác nhân AI hiện tại hoạt động trong những giới hạn nhất định.

Thực tế cho bạn: Ý tưởng AI phát triển ý thức riêng và hành động chống lại lợi ích của con người là một yếu tố cổ điển của khoa học viễn tưởng. Tuy nhiên, các tác nhân AI mà bạn có thể sử dụng ngày nay là công cụ được thiết kế bởi con người, cho con người, với các mục đích và hạn chế cụ thể.

• Các biện pháp bảo vệ tích hợp: Các nhà phát triển rất ý thức về nhu cầu an toàn. Các tác nhân AI thường được xây dựng với các hạn chế hoạt động, giao thức an toàn và cơ chế để giới hạn hành động của chúng trong phạm vi dự định. Chúng không có mong muốn hay ý định riêng.
• Giám sát của con người là chìa khóa: Như chúng ta sẽ thảo luận thêm, hầu hết các hệ thống tác nhân AI thực tế đều bao gồm giám sát ‘con người trong vòng lặp’, có nghĩa là bạn hoặc người khác có thể giám sát, hướng dẫn và can thiệp khi cần thiết.
• Nguy cơ lạm dụng so với hành vi nổi loạn: Mối quan tâm thực tế hơn không phải là hành vi nổi loạn tự phát mà là tiềm năng tác nhân AI bị lạm dụng bởi những người có ý đồ xấu (ví dụ: tự động hóa các chiến dịch spam hoặc thông tin sai lệch) hoặc gây hại không mong muốn do lập trình sai hoặc dữ liệu sai lệch. Đây là một lĩnh vực nghiên cứu liên tục và xem xét đạo đức.

Bạn nên quan tâm hơn đến việc hiểu rõ khả năng và giới hạn của một tác nhân để sử dụng một cách có trách nhiệm hơn là lo ngại nó đột ngột phát triển ý chí riêng.

Huyền thoại 4: Các tác nhân AI có thực sự tự hoạt động mà không cần sự giám sát của con người?

Câu trả lời ngắn: Hiếm khi. Phần lớn các tác nhân AI hiệu quả được hưởng lợi từ hoặc yêu cầu sự hướng dẫn của con người.

Thực tế Đối với Bạn: Mặc dù ‘tự chủ’ là một đặc điểm quan trọng, đây là một phổ. Rất ít tác nhân AI sử dụng thực tế ngày nay là, hoặc nên là, tự chủ 100% cho tất cả các nhiệm vụ, đặc biệt là những nhiệm vụ có độ rủi ro cao.

• ‘Con người trong vòng lặp’ là điều phổ biến: Đối với nhiều ứng dụng, đặc biệt là trong kinh doanh, một chuyên gia con người xem xét và phê duyệt các hành động do một tác nhân đề xuất trước khi chúng được thực hiện. Hãy tưởng tượng một tác nhân AI soạn thảo các điều khoản pháp lý; bạn sẽ muốn một luật sư xem xét chúng. Hoặc một tác nhân xác định các chẩn đoán y tế có thể xảy ra; một bác sĩ nên đưa ra quyết định cuối cùng.
• Thiết lập Giới hạn: Bạn định nghĩa phạm vi tự chủ của một tác nhân. Bạn có thể cho phép một tác nhân tự động đặt hàng lại các nguồn cung cấp văn phòng khi nguồn hàng thấp, nhưng yêu cầu sự phê duyệt của bạn cho bất kỳ mua bán nào vượt quá một số lượng nhất định.

Đừng nghĩ về các tác nhân AI như các công cụ mà bạn có thể đơn giản ‘cài đặt và quên’ cho các nhiệm vụ phức tạp hoặc quan trọng. Chúng mạnh mẽ hơn khi làm việc cùng với bạn.

Huyền thoại 5: Các tác nhân AI có suy nghĩ và hiểu các điều như tôi không?

Câu trả lời ngắn: Không, chúng không sở hữu ý thức tương tự như con người hoặc sự hiểu biết chân thật.

Thực tế Đối với Bạn: Đây có lẽ là một trong những khác biệt tinh tế nhưng quan trọng nhất. AI hiện đại, đặc biệt là Các Mô Hình Ngôn Ngữ Quy Mô Lớn (LLMs) hỗ trợ nhiều tác nhân, có thể xử lý ngôn ngữ, xác định mô hình và tạo ra các câu trả lời trông dường như cực kỳ thông minh và thấu hiểu.

Tuy nhiên:

• Đây là một Khớp Mẫu Tinh Vi: Các tác nhân AI hoạt động bằng cách nhận dạng các mẫu thống kê trong lượng lớn dữ liệu mà chúng đã được huấn luyện. Chúng học các mối liên kết giữa từ ngữ, khái niệm và hành động. Không phải là ‘suy nghĩ’ theo nghĩa con người của tự nhận thức, lý luận từ nguyên lý đầu tiên hoặc có những trải nghiệm chủ quan.
• Thiếu Sự Hiểu Biết Thông Thường: Các tác nhân AI thường thiếu lý luận thông thường hàng ngày cơ bản mà con người có được từ kinh nghiệm sống. Chúng có thể gặp khó khăn với các tình huống mới hoặc câu hỏi đòi hỏi hiểu về những giả định không nói đến về thế giới vật lý hoặc xã hội.
• Không Có Cảm Xúc hay Niềm Tin: Một tác nhân AI không có cảm xúc, niềm tin, quan điểm hay ý định. Nếu nó nói ‘Tôi Tin’ hoặc ‘Tôi Nghĩ,’ nó đang phản ánh các mẫu ngôn ngữ từ dữ liệu huấn luyện của nó, không phải đang biểu đạt trạng thái cá nhân.

Hiểu điều này giúp bạn diễn giải các kết quả của nó một cách chính xác. Chúng là bộ xử lý thông tin vô cùng mạnh mẽ, nhưng không phải sinh vật có cảm giác.

Huyền thoại 6: Các tác nhân AI có luôn đúng và hoàn toàn đáng tin cậy?

Câu Trả Lời Ngắn: Chắc chắn không. Chúng có thể và đã phạm lỗi.

Thực Tế Dành Cho Bạn: Không có hệ thống AI nào là hoàn hảo. Ý tưởng rằng các tác nhân AI luôn cung cấp thông tin hoàn toàn chính xác hoặc thực hiện nhiệm vụ không sai sót là một nhận thức nguy hiểm.

• ‘Ảo Giác’: Các LLM, bộ não của nhiều tác nhân, được biết đến với ‘ảo giác’, nghĩa là chúng có thể tạo ra thông tin nghe có vẻ hợp lý nhưng không chính xác, không liên quan hoặc vô nghĩa. Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng tỷ lệ ảo giác có thể thay đổi đáng kể tùy thuộc vào mô hình và nhiệm vụ, nhưng đây là một vấn đề đã được công nhận.
• Sự phụ thuộc vào dữ liệu: Chất lượng kết quả của một tác nhân AI phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng dữ liệu mà nó được đào tạo và dữ liệu mà nó truy cập để thực hiện nhiệm vụ. Nếu dữ liệu bị lệch, lỗi thời hoặc không chính xác, các hành động và phản hồi của tác nhân sẽ phản ánh điều đó. Đây là nguyên tắc cũ: ‘rác vào, rác ra’.
• Độ rõ ràng của các chỉ dẫn: Các chỉ dẫn mơ hồ hoặc viết kém có thể khiến một tác nhân AI hiểu sai ý định của bạn và tạo ra kết quả không mong muốn.

Bạn nên tiếp cận thông tin từ các tác nhân AI với một mức độ tư duy phản biện. Luôn kiểm tra thông tin quan trọng, đặc biệt nếu bạn sẽ sử dụng nó cho các quyết định quan trọng.

Huyền thoại 7: Các tác nhân AI sẽ cung cấp lợi ích lớn ngay lập tức và với ít nỗ lực từ phía tôi?

Câu trả lời ngắn: Không thể xảy ra. Giá trị thực sự thường đòi hỏi mục tiêu rõ ràng, nỗ lực và kỳ vọng thực tế.

Thực tế cho bạn: Lời hứa của AI đôi khi có thể nghe như một cây đũa thần cho năng suất. Mặc dù các tác nhân AI có thể mang lại lợi ích đáng kể, nhưng đạt được điều đó thường không phải là một quá trình ngay lập tức và dễ dàng.

• Triển khai chiến lược: Để đạt được giá trị thực, bạn cần xác định các vấn đề hoặc nhiệm vụ cụ thể nơi một tác nhân AI có thể thực sự giúp đỡ. Điều này đòi hỏi phải hiểu rõ quy trình công việc của bạn và hướng tới các lĩnh vực cần cải thiện.
• Đường cong học tập: Thường có một đường cong học tập liên quan đến việc hiểu cách kích thích một tác nhân tốt nhất, tích hợp nó vào các công cụ hiện có của bạn và diễn giải kết quả của nó một cách hiệu quả.
• Cải thiện Lặp đi Lặp lại: Có thể bạn sẽ không đạt được kết quả hoàn hảo ngay từ lần thử đầu tiên. Sử dụng hiệu quả thường liên quan đến một quá trình lặp đi lặp lại để thử nghiệm, tinh chỉnh cách tiếp cận của bạn và mở rộng dần dần cách bạn sử dụng đại lý.
• Lợi Tức Đầu Tư (ROI) Thay Đổi: ROI cho các đại lý AI vẫn là một lĩnh vực mà nhiều công ty đang cố gắng hiểu rõ. Trong khi một số nhiệm vụ cho thấy sự cải thiện nhanh chóng về hiệu quả, việc thực hiện phức tạp hơn có thể đòi hỏi một khoản đầu tư ban đầu đáng kể về thời gian hoặc nguồn lực trước khi lợi ích trở nên rõ ràng. Một số nhà phân tích chỉ ra rằng lợi ích thực sự về năng suất của các công nghệ căn bản như AI thường mất thời gian để hiện thực hóa trên toàn bộ nền kinh tế.

Hãy nghĩ rằng việc này giống như áp dụng bất kỳ công cụ mới và mạnh mẽ nào: càng hiểu rõ và áp dụng cẩn thận bao nhiêu, bạn càng nhận được nhiều phần thưởng.

Huyền thoại 8: Thiết lập và sử dụng các đại lý AI luôn siêu phức tạp và tốn kém?

Câu Trả Lời Ngắn Gọn: Không còn nữa, đối với nhiều trường hợp sử dụng. Khả năng truy cập đang được cải thiện.

Thực Tế Đối Với Bạn: Trong khi phát triển một đại lý AI tùy chỉnh từ đầu để giải quyết một vấn đề độc nhất và phức tạp có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên, rào cản gia nhập để sử dụng nhiều loại đại lý AI đang giảm.

• Các Tùy Chọn Xây Dựng Sẵn và Mã Thấp: Nhiều công ty hiện nay cung cấp các đại lý AI xây dựng sẵn được thiết kế cho các nhiệm vụ phổ biến (ví dụ, dịch vụ khách hàng, tóm tắt nội dung, lập trình). Ngoài ra, các nền tảng ‘mã thấp’ hoặc ‘không mã’ đang xuất hiện cho phép bạn thiết lập hoặc tùy chỉnh các đại lý với kiến thức lập trình tối thiểu.
• Các mô hình đăng ký: Thay vì các khoản đầu tư ban đầu lớn, nhiều công cụ và đại lý AI có sẵn thông qua đăng ký, khiến chúng dễ tiếp cận hơn cho cá nhân và doanh nghiệp nhỏ.
• Tập trung vào nhu cầu cụ thể: Độ phức tạp và chi phí phụ thuộc vào những gì bạn muốn đại lý làm. Tự động hóa một công việc đơn giản và lặp lại có thể khá đơn giản và tiết kiệm chi phí. Xây dựng một đại lý để quản lý toàn bộ logistics công ty của bạn lại là một câu chuyện khác.

Bạn không nhất thiết phải là một lập trình viên hoặc có ngân sách lớn để bắt đầu tận dụng các đại lý AI ngày hôm nay, đặc biệt nếu bạn tập trung vào các mục tiêu rõ ràng và khả thi.

Huyền thoại 9: Các đại lý AI có thực sự có sự sáng tạo và ý tưởng nguyên bản không?

Câu trả lời ngắn: Không. Chúng xuất sắc trong việc pha trộn lại và tạo ra các mẫu, không phải trong sự sáng tạo thật sự nguyên bản.

Thực tế cho bạn: Các đại lý AI có thể tạo ra các kết quả sáng tạo đáng kinh ngạc: thơ ca, kịch bản, tác phẩm âm nhạc, hình ảnh và ý tưởng thiết kế. Tuy nhiên, sự ‘sáng tạo’ này đến từ khả năng học hỏi và kết hợp lại các mẫu từ các bộ dữ liệu rộng lớn của nội dung do con người tạo ra mà chúng đã được đào tạo.

• Mang tính phái sinh, không có nguồn gốc: Chúng thực chất là tạo ra các biến thể hoặc pha trộn phức tạp dựa trên những gì chúng đã thấy trước đó. Chúng không có trải nghiệm cá nhân, cảm xúc hoặc động lực ý thức để biểu đạt thứ gì đó hoàn toàn mới theo cách mà một nghệ sĩ hay nhà đổi mới con người có thể làm.
• Hữu ích cho cảm hứng: Điều này không có nghĩa là kết quả của chúng không hữu ích! Nội dung được tạo ra bởi AI có thể là điểm khởi đầu tuyệt vời cho các dự án sáng tạo của riêng bạn, giúp bạn vượt qua tình trạng bí ý tưởng, tạo ra ý tưởng hoặc khám phá các phong cách khác nhau. Hãy nghĩ đến chúng như những trợ lý sáng tạo hoặc nguồn cảm hứng.
• Niềm Đam Mê Của Con Người Vẫn Cần Thiết:  Để có sự đổi mới và tính độc đáo thực sự mang tính cách mạng, đẩy lùi ranh giới văn hóa hoặc khoa học, niềm đam mê con người của trực giác, kinh nghiệm và góc nhìn độc đáo vẫn là điều cần thiết.

Sử dụng các tác nhân AI để tăng cường quy trình sáng tạo của bạn, không phải để thay thế tiếng nói sáng tạo duy nhất của bạn.

Huyền thoại 10: Các tác nhân AI có thể hoạt động tốt ngay cả khi dữ liệu của tôi không tốt?

Câu trả lời ngắn gọn: Không. Dữ liệu chất lượng là hoàn toàn cần thiết cho hiệu suất tốt.

Thực tế cho bạn: Đây là một nguyên tắc không thể thương lượng trong AI: tác nhân chỉ tốt như dữ liệu mà từ đó nó học hỏi và vận hành.

• ‘Rác vào, rác ra’: Nếu bạn cung cấp cho một tác nhân AI (hoặc được huấn luyện trên) dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, đã lỗi thời hoặc có định kiến, thì các đầu ra, quyết định và hành động của nó sẽ phản ánh những khiếm khuyết đó. Một tác nhân cố gắng quản lý kho hàng của bạn với các mức tồn kho không chính xác sẽ gây ra vấn đề. Một tác nhân phân tích tâm lý khách hàng từ dữ liệu khảo sát có định kiến sẽ mang đến cho bạn một bức tranh méo mó.
• Khuếch đại định kiến: Nếu dữ liệu huấn luyện phản ánh định kiến lịch sử (ví dụ, định kiến giới tính hoặc chủng tộc trong dữ liệu tuyển dụng), một tác nhân AI có thể vô tình duy trì hoặc thậm chí khuếch đại những định kiến đó trong các khuyến nghị hoặc quyết định của nó. Đây là một mối quan tâm đạo đức quan trọng.
• Ngữ cảnh là chìa khóa: Dữ liệu cũng cần phải liên quan đến nhiệm vụ vấn đề. Cung cấp dữ liệu cho một tác nhân về xu hướng bán hàng trong một ngành không giúp ích nhiều nếu bạn yêu cầu nó phân tích phiếu hỗ trợ khách hàng cho một sản phẩm hoàn toàn khác.

Trước khi kỳ vọng những kết quả lớn từ một tác nhân AI, hãy đảm bảo rằng nó có quyền truy cập vào dữ liệu sạch, chính xác, liên quan và lý tưởng là không thiên vị. Chất lượng của dữ liệu là rất quan trọng.

Giả Thuyết 11: Các tác nhân AI có thể hiểu hoàn hảo giao tiếp con người tinh tế, như châm biếm hay sự khác biệt văn hóa không?

Câu trả lời ngắn: Không đáng tin cậy. Thường khó khăn với những tinh tế trong tương tác con người.

Thực tế dành cho bạn: Mặc dù xử lý ngôn ngữ trong AI đã trở nên vô cùng tiên tiến, nhưng việc hiểu toàn bộ phổ giao tiếp con người – với tất cả các quy tắc không nói ra, bối cảnh văn hóa, trào phúng, châm biếm và sắc thái cảm xúc – vẫn là một thách thức lớn đối với AI.

• Diễn giải theo nghĩa đen: Các tác nhân thường diễn giải ngôn ngữ theo cách trực tiếp hơn so với con người. Trào phúng, dựa vào nói ngược lại điều thực sự có nghĩa, có thể dễ dàng bị bỏ qua hoặc hiểu sai.
• Điểm mù văn hóa: Các chuẩn mực và cảm xúc văn hóa khác nhau rất nhiều trên thế giới. Một tác nhân AI được đào tạo chủ yếu với dữ liệu từ một nền văn hóa có thể đưa ra những tuyên bố không phù hợp hoặc vô nghĩa khi tương tác với ai đó từ văn hóa khác. Điều gì là lịch sự trong ngữ cảnh này có thể là thô lỗ trong một ngữ cảnh khác.
• Tông giọng cảm xúc: Dù một số AI có thể được đào tạo để phát hiện cảm xúc (ví dụ như ngôn ngữ tích cực hoặc tiêu cực), nhưng không cảm nhận hay thực sự hiểu cảm xúc ngầm. Điều này giới hạn khả năng của chúng trong việc phản ứng với sự đồng cảm thực sự hoặc sắc thái cảm xúc thích hợp.

Đối với bất kỳ giao tiếp nào mà sự tinh tế, nhạy cảm văn hóa hoặc trí thông minh cảm xúc là quan trọng, cần có sự giám sát và phán đoán của con người. Không nên dựa vào một tác nhân AI để tự mình điều hướng qua những vùng nước xã hội phức tạp này mà không phạm sai lầm.

Giả thuyết 12: Phải chăng năm 2025 chắc chắn là ‘Năm của tác nhân’ với sự chấp nhận rộng rãi và cách mạng?

Câu trả lời ngắn gọn: Tiến bộ đang diễn ra nhanh chóng, nhưng để áp dụng thật sự mang tính chất thay đổi và lan rộng thì cần có thời gian và liên quan đến nhiều điều hơn là chỉ công nghệ tự thân.

Thực tế cho bạn: Mỗi năm, có sự háo hức đối với các tiến bộ trong AI, và đúng là tốc độ phát triển của các tác nhân AI là đáng chú ý. Không ngừng có công cụ ngày càng mạnh mẽ hơn xuất hiện. Tuy nhiên, việc dự đoán một ‘Năm của tác nhân’ duy nhất khi mà đột nhiên chúng sẽ biến đổi tất cả mọi thứ cho tất cả mọi người thường là cường điệu hơn là thực tế.

• Sự trưởng thành công nghệ: Mặc dù các khả năng đang phát triển, các thách thức cơ bản về độ bền, độ tin cậy cho các nhiệm vụ quan trọng, hiệu quả chi phí ở quy mô cho các hoạt động phức tạp cao và suy luận ‘lẽ thường’ thực sự vẫn đang được nghiên cứu chủ động.
• Vấn đề Tích hợp và Áp dụng: Ngoài công nghệ tự thân, việc áp dụng rộng rãi phụ thuộc vào việc các công ty và cá nhân học cách tích hợp các công cụ này hiệu quả vào quy trình công việc của họ, giải quyết các lo ngại về an toàn và quyền riêng tư, phát triển các kỹ năng mới và đôi khi vượt qua sự kháng cự với sự thay đổi. Tất cả những điều này cần có thời gian.
• Gia tăng dần vs. Cách mạng: Đối với nhiều người, tác động của các tác nhân AI sẽ mang tính chất gia tăng dần, cải thiện dần dần hiệu quả và khả năng trong các lĩnh vực cụ thể, thay vì một cuộc cách mạng qua đêm trên mọi lĩnh vực. Hiệu ứng tích lũy của những thay đổi gia tăng này có thể, theo thời gian, mang tính chất chuyển đổi, nhưng thường không phải là thay đổi đột ngột.

Bạn hãy luôn cập nhật thông tin và trải nghiệm những gì có sẵn, nhưng hãy giữ một quan điểm thực tế. ‘Tương lai’ của các tác nhân AI đang được xây dựng từng ngày một, không đến đột ngột vào một ngày cụ thể.

Tiến lên cùng các tác nhân AI: Cách Tiếp Cận Thực Tiễn của Bạn

Hiểu những gì các tác nhân AI không phải là bước đầu tiên để sử dụng chúng một cách khôn ngoan. Dưới đây là cách bạn có thể tiếp cận họ để có được lợi ích thực sự:

1. Định nghĩa Nhiệm vụ Rõ ràng và Cụ thể: Thay vì các mục tiêu mơ hồ như ‘cải thiện doanh nghiệp của tôi’, hãy xác định các nhiệm vụ chính xác: ‘Soạn thảo phản hồi ban đầu cho các yêu cầu của khách hàng về tình trạng giao hàng’ hoặc ‘Tóm tắt các bài viết tin tức hàng tuần của ngành về [chủ đề].’
2. Bắt đầu Nhỏ và Tiến lên: Không cố gắng tự động hóa toàn bộ cuộc sống hoặc doanh nghiệp của bạn trong một đêm. Chọn một hoặc hai nhiệm vụ có thể quản lý, quan sát cách tác nhân hoạt động, học hỏi từ kinh nghiệm và sau đó mở rộng dần dần.
3. Ưu tiên Giám sát của Con người: Đặc biệt đối với các quyết định hoặc giao tiếp quan trọng, đảm bảo bạn hoặc một thành viên trong nhóm xem xét và phê duyệt công việc của tác nhân. Hãy nghĩ về nó như một thực tập sinh có kỹ năng cao vẫn cần sự hướng dẫn của bạn.
4. Tập Trung vào Sự Tăng Cường: Hãy tự hỏi: ‘Những nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tốn thời gian nào mà một tác nhân AI có thể thực hiện cho tôi để tôi có thể tập trung vào suy nghĩ chiến lược, công việc sáng tạo hoặc giải quyết vấn đề phức tạp?’
5. Hãy Thực Tế về Giới Hạn: Hãy nhớ rằng họ có thể mắc lỗi, không ‘hiểu’ theo cách của con người, và phụ thuộc vào dữ liệu tốt và hướng dẫn rõ ràng. Tư duy phản biện vẫn là công việc của bạn.

Bằng cách cắt qua sự thổi phồng và tập trung vào các ứng dụng thực hành, bạn có thể làm cho các tác nhân AI trở thành một phần thực sự quý giá của bộ công cụ của bạn, giúp bạn tiết kiệm thời gian, cải thiện khả năng và đạt được mục tiêu của mình một cách hiệu quả hơn.