Mầm mống khi lệ thuộc vào AI Deep Research

OpenAI vừa hào hứng tung ra "Deep Research," công cụ thần kỳ giúp bất kỳ ai giả vờ là nhà nghiên cứu trong vài phút mà không cần thực sự biết mình đang nói gì. Công cụ này hứa hẹn sẽ giải phóng chúng ta khỏi sự khổ sở của tư duy độc lập—vì ai còn cần não khi đã có AI?

Phản ứng từ giới học thuật

Giới học giả đã nhanh chóng đón nhận công cụ này một cách tích cực. Ethan Mollick từ Đại học Pennsylvania chia sẻ: "Việc tham khảo ý kiến Deep Research về các chủ đề nghiên cứu của tôi đã mang lại kết quả vô cùng hiệu quả." Một số nhà kinh tế học thậm chí còn đánh giá cao hơn. Kevin Bryan của Đại học Toronto khẳng định: "Tôi chắc chắn rằng với các tạp chí hạng B, bạn có thể xuất bản các bài báo được 'viết' chỉ trong một ngày". Tyler Cowen, nhà kinh tế học có ảnh hưởng lớn tại Thung lũng Silicon từ Đại học George Mason, nhận xét: "Tôi đánh giá chất lượng của nó ngang với một trợ lý nghiên cứu giỏi cấp tiến sĩ, người có thể hoàn thành nhiệm vụ trong một đến hai tuần."

Đánh giá chi phí-lợi ích

Câu hỏi đặt ra là: Liệu khoản đầu tư 200 đô la mỗi tháng cho Deep Research có xứng đáng? Mặc dù ông Cowen từng quảng bá cho nhiều xu hướng công nghệ như Web3 và mạng xã hội Clubhouse (nay đã mất độ hot), nhưng nếu Deep Research thực sự là một dạng siêu trí tuệ nhân tạo như nhiều người tin tưởng, thì 2.400 đô la một năm có thể là một khoản đầu tư cực kỳ đáng giá.

Bốn thách thức chính

1. Sáng tạo trong xử lý dữ liệu

Deep Research xử lý tốt các câu hỏi đơn giản về số liệu, như "tỷ lệ thất nghiệp của Pháp năm 2023" hay các phép tính trung bình có trọng số. Tuy nhiên, nó gặp khó khăn với các phân tích phức tạp hơn. Ví dụ, nó không thể xác định chính xác chi tiêu cho rượu whisky của các hộ gia đình Mỹ độ tuổi 25-34, trong khi con số này (20 đô la) có thể dễ dàng tìm thấy trong dữ liệu của Cục Thống kê Lao động.

2. Đa số áp đảo - "bầy đàn trí tuệ"

Deep Research rất giỏi bắt chước ý kiến phổ biến. Nó sẽ rất vui khi cung cấp cho bạn thông tin chung chung, không chính xác nhưng được đại chúng tin tưởng. Ví dụ, "bàn tay vô hình" của Adam Smith thực chất không có ý nghĩa như nhiều người nghĩ, nhưng Deep Research sẽ vui lòng tiếp tục nhai lại thông tin sai lầm như một con bò máy tự động.

3. Những hạn chế về mặt bản chất

Về mặt bản chất Deep Research chỉ là một cỗ máy tổng hợp thông tin. Nó không thể thực hiện nghiên cứu thực địa: ChatGPT sẽ không thể đặt hàng kẹo Kera, mang tới viện để kiểm định chất lượng và nhận báo cáo kiểm định và trả lời cho bạn. Bạn có thể nghĩ rằng liệu có mấy người có thể đào sâu đến thế ? Thực tế thì trước khi vụ Kera nổ như quả bom thì đã có những chuyên gia trong lĩnh vực thực phẩm và y tế lên tiếng cảnh báo rất nhiều (họ lên nhiều video tiktok 😦 ≧ᗜ≦)😃, nhưng những video này chỉm nghỉm trong số đông những phiên live và những quảng cáo của Kera. Thử hỏi liệu bạn dùng "Deep" Research vào thời điểm đó thì bạn sẽ nhận về những gì ? - Một lời khuyên ăn kẹo kera thay rau ... tôi không chắc nữa.

4. Lười tư duy - một loại thiểu năng mới trong thời đại AI

Paul Graham đã cảnh báo chúng ta rằng phụ thuộc vào AI để viết sẽ làm suy giảm khả năng tư duy. Nhưng có sao đâu? Khi mọi người đều dùng AI để tư duy hộ, việc gì phải tự mình suy nghĩ? Thay vì đau đầu với những ý tưởng phức tạp, bạn chỉ cần trả tiền cho AI và thư giãn, xem Netflix trong khi trí tuệ nhân tạo trở nên thông minh hơn, còn bạn thì ngày một ngu đi.

Kết luận: Một tương lai rực rỡ không cần suy nghĩ

Deep Research là một công cụ tuyệt vời để biến bạn thành nhà nghiên cứu "giả lập" hoàn hảo. Hãy cứ thử nghiệm nó—chỉ cần nhớ rằng mỗi lần bạn sử dụng, có thể một phần não bộ của bạn đang âm thầm chết đi.

Với 200 đô mỗi tháng, ít nhất thì bạn cũng có thể khoe rằng mình đang đầu tư vào "trí tuệ." Dù đó không phải trí tuệ của bạn đi nữa.