Chúng tôi giới thiệu bài viết rất chất lượng của tác giả Thông Phan: Tại sao chúng ta hoảng loạn như gà mắc tóc trước AI?
Không ai nói bí mật “anti-AI” này sẽ biến anh em thành “out trình” với đám đông đúng không? (hết fomo, bước vào nhóm 1%, x5 thu nhập thậm chí hơn mà không cần quá quan tâm AI có ra gì mới, phát triển tới đâu)
Oke, vậy thì để tui.
“khi đám đông mải học viết lệnh cho AI, người thông minh lại tập trung vào thứ AI mãi không thể giỏi”
Bài này dành cho anh em nào đang hoang mang không biết nên học gì để bắt đầu với AI (vì các sếp bảo việc gì AI cũng làm được hết rồi, không học chắc ra đường mất)
Dành cho anh em đang dốc sức cập nhật, sưu tầm đủ prompt, save đủ template quy trình nhưng mãi chưa tạo ra được thành tựu nào ra hồn (những thứ khiến anh em được tăng lương, thăng chức chứ không phải những tràng pháo tay vô nghĩa).
Dành cho anh em nào vừa thấy đứa bạn-đại-học-chúa-lười giờ lại đang kiếm gấp đôi mình chỉ vì nó biết chơi với AI (và nó khoe chiến tích hàng ngày trên trang nhà nó, anh em rất muốn hỏi cách nhưng lại “ngại”).
Dành cho anh em nào mỗi lần đọc bài hay xem video mới về AI là lại bất ngờ “ủa bây giờ AI có thể làm được như thế này luôn đó hả?” (và khả năng cao còn nhiều cái nó làm được nữa mà anh em còn chưa kịp biết đến).
Cuối cùng, bài này dành cho anh em nào muốn bắt đầu sau, nhưng về đích trước trong cuộc đua “thích ứng với AI” này.
(Cả nước bây giờ dùng AI, cơ quan chính phủ cũng dùng AI, đối thủ cũng dùng AI,… không biết cách thích nghi thì khả năng cao là bị bỏ lại)
Nghiên cứu mới đây từ MIT Sloan và Harvard Business Review đã xác định những khả năng đặc biệt của con người mà AI khó có thể thay thế.
(Tui cũng đã nghiên cứu kỹ cả khung EPOCH của MIT Sloan (2025) và bài nghiên cứu “3 Human Super-Talents AI Will Not Replace” của HBR để coi nó có đồng nhất với nhau không).
Nếu những gì mà các “guru công nghệ” trên TikTok (mặc vest, ngồi xe sang, nói giọng trầm) đang chém gió về “cách thích nghi với AI” chủ yếu là mấy cái chiêu trò nông cạn (như kiểu “10 prompt hay nhất để …”) mà giấu nhẹm đi những sức mạnh thực sự (khiến anh em hoàn toàn không sợ hãi AI nữa) thì sao?
Sau khi tui “cắm đầu cắm cổ” tổng hợp và phân tích hơn 20 nghiên cứu từ Harvard, MIT, và McKinsey (suýt rụng tóc luôn các anh em ạ!), cùng với các video recap cuộc phỏng vấn từ những người được xem như KHÔNG THỂ bị thay thế (dù AI phát triển đến mấy), tui đã tìm ra 3 siêu năng lực khiến AI trở nên “lệ thuộc” dù nó có phát triển đến đâu.
Cuối bài này, tui chia sẻ lại cho anh em 3 kỹ năng “anti-AI” này là gì và một kế hoạch “thực chiến” trong 30 ngày để bắt đầu phát triển chúng NGAY TỪ HÔM NAY.
Nào, giờ thì xin mời anh em.
Tại sao chúng ta hoảng loạn như gà mắc tóc trước AI?
“AI không làm anh em thất nghiệp đâu. Người biết dùng AI sẽ khiến anh em thất nghiệp đấy.”
Khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022, cái kinh khủng không phải là nó nhận lương của anh em, mà là tốc độ nó “lên level” nhanh như quỷ. Theo AI Index 2025 của Stanford HAI, hiệu suất mô hình lớn trên SWE-bench (sửa lỗi mã nguồn thật) đã tăng từ 4,4% lên 71,7% – tăng hơn 16 lần chỉ trong vòng 12 tháng. Đó là tốc độ phát triển đáng kinh ngạc khiến ai cũng phải hoảng sợ.
Anh em ta đang sống trong thời đại mà não bộ con người – vốn tiến hóa qua hàng trăm nghìn năm để thích nghi với môi trường thay đổi TỪ TỪ – giờ phải đối mặt với công nghệ phát triển nhanh như tên lửa.
Yuval Noah Harari trong cuốn “21 Lessons for the 21st Century” cảnh báo về khoảng cách giữa tốc độ phát triển công nghệ và khả năng thích ứng của con người – một trong những thách thức lớn nhất của thời đại chúng ta.
“Nguy hiểm lớn trong thời kỳ biến động không chỉ là bản thân biến động, mà còn là việc phản ứng với tình huống mới bằng công cụ và tư duy cũ”
– một nguyên lý quản trị thường được nhắc đến trong giới kinh doanh, phản ánh tư tưởng của Peter Drucker (dù câu trích dẫn chính xác vẫn còn tranh luận).
Phản ứng phổ biến nhất khi đối mặt với AI là làm cái gì? Học cách dùng nó, học viết prompt, học sửa prompt, học lách prompt… Tui nói thiệt với anh em nha, việc đó cũng quan trọng. NHƯNG… (có cái NHƯNG to đùng) – đó chỉ là giải pháp ngắn hạn thôi. Giống như học cách chèo thuyền khi nước đang dâng, thay vì học cách xây một con tàu lớn hơn.
Thực tế đáng lo ngại là: theo báo cáo “Future of Jobs 2023” của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, 44% kỹ năng lao động sẽ bị xáo trộn trong 5 năm tới. (Đau đớn chưa anh em?) Và 60% người lao động sẽ cần đào tạo lại kỹ năng đáng kể. Tui không muốn dọa anh em, nhưng đây là thực tế mà chúng ta phải đối mặt.
Vậy câu hỏi không còn là “làm thế nào để sử dụng AI?” nữa. Câu hỏi bây giờ là: “làm thế nào để phát triển những kỹ năng mà cho dù AI có phát triển đến mức độ nào, nó cũng KHÔNG THỂ thay thế được mình?”
Bài học số 1: Sáng tạo cao cấp – Nơi AI chỉ biết “copy-paste” với phong cách
“AI giống như đứa học sinh chăm chỉ nhưng thiếu sáng tạo. Nó thuộc làu mọi thứ nhưng không hiểu tại sao lại làm thế.”
Khi nói về sáng tạo, anh em cần phân biệt rõ: AI có thể “sáng tạo kiểu trộn-lẫn” nhưng không thể “sáng tạo kiểu đột-phá”. Giống như việc nó có thể trộn phong cách Van Gogh với chủ đề hiện đại, nhưng nó không thể TẠO RA phong cách Van Gogh từ đầu.
Theo nghiên cứu của Teresa Amabile (giáo sư Harvard Business School, không phải người bán khóa học online đâu), sáng tạo đột phá đòi hỏi 3 yếu tố: kiến thức chuyên môn, kỹ năng tư duy sáng tạo, và động lực nội tại.
AI có thể có kiến thức chuyên môn (thậm chí còn nhiều hơn cả anh em), nhưng nó thiếu hai yếu tố còn lại. Nó không có động lực nội tại – ChatGPT không bao giờ bị mất ngủ vì một ý tưởng điên rồ hay phấn khích vì khám phá ra điều gì đó mới mẻ. Nó chỉ… xử lý dữ liệu mà thôi.
Steve Jobs (ông này chắc ai cũng biết rồi) từng nói: “Creativity is just connecting things.” (Sáng tạo chỉ đơn giản là kết nối các thứ lại với nhau). Nhưng điều ổng không nói rõ là: con người kết nối dựa trên TẤT CẢ các giác quan, chẳng hạn như cảm giác lạ lùng khi ngửi thấy mùi bánh mì mới nướng gợi nhớ về ngôi nhà thời thơ ấu. AI không có khả năng này.
Vậy làm thế nào để phát triển sáng tạo cao cấp trong thời đại AI? Đây là 3 phương pháp THỰC SỰ hiệu quả:
———–
1. “Mô hình kết nối ngẫu nhiên có chủ ý”: Đây là phương pháp mà James Webb Young đề xuất trong cuốn “A Technique for Producing Ideas”. Đơn giản là:
– Thu thập kiến thức từ lĩnh vực chính và các lĩnh vực khác
– Cố tình kết nối những thứ không liên quan
– Ví dụ thực tế: Học cách áp dụng nguyên tắc từ ẩm thực vào thiết kế web, hoặc từ kiến trúc vào marketing
———–
2. “Phương pháp thất bại thông minh” của Sara Blakely (bà chủ Spanx tỷ phú đó):
– Mỗi tuần, đặt mục tiêu thất bại ít nhất một lần trong việc gì đó mới mẻ
– Ghi lại bài học từ mỗi thất bại
– Chia sẻ thất bại đó với người khác (điều này rất khó đối với AI!)
————
3. “Kỹ thuật Divergent-Convergent” từ IDEO (công ty thiết kế hàng đầu thế giới):
– Divergent: Nghĩ ra càng nhiều ý tưởng càng tốt, kể cả ý tưởng “điên rồ”
– Convergent: Sau đó, lọc ra ý tưởng tốt nhất
– Lặp lại quy trình – càng lặp lại, ý tưởng càng độc đáo
Lần tới khi đối mặt với vấn đề, anh em hãy buộc bản thân nghĩ ra 10 giải pháp khác nhau trước khi chọn một giải pháp. Hãy cố gắng để giải pháp thứ 7-10 thực sự kỳ lạ và phi thường. Giải pháp tốt nhất thường nằm ở đâu? Thường là số 8 hoặc 9 đấy!
Nhưng làm thế nào để biết được những ý tưởng sáng tạo đó có ý nghĩa gì với con người thật? Có thật sự “chạm” được vào trái tim họ không? Đó chính là lúc anh em cần đến kỹ năng thứ hai…
Bài học số 2: Đồng cảm và kết nối – Khi AI chỉ biết giả vờ quan tâm
“AI có thể mô phỏng sự đồng cảm, nhưng nó chưa bao giờ biết cảm giác đau đớn khi va đập đầu gối vào cạnh bàn là gì.”
Có một nghịch lý oái oăm: càng sử dụng nhiều AI, chúng ta lại càng cần phát triển khả năng đồng cảm và kết nối sâu sắc hơn. Giống như khi anh em càng ăn nhiều đồ ăn nhanh, lại càng cần bổ sung nhiều rau xanh vậy.
Nghịch lý này được giải thích rõ trong nghiên cứu của Sherry Turkle (bà này nghiên cứu ở MIT, đã dành 30 năm nghiên cứu mối quan hệ giữa con người và công nghệ). Bả phát hiện ra rằng khi con người tương tác nhiều với công nghệ, khả năng đồng cảm với người khác lại giảm đi.
Thực tế đáng lo ngại: Theo nghiên cứu từ Đại học Michigan, mức độ đồng cảm của sinh viên đại học Mỹ đã giảm 40% kể từ năm 2000. 40% đấy anh em! Đó là con số khổng lồ! Và điều này xảy ra song song với sự bùng nổ của công nghệ số.
Daniel Goleman (ông này viết cuốn “Emotional Intelligence” – Trí tuệ cảm xúc) đã chỉ ra rằng trong thế kỷ 21, khả năng đồng cảm quyết định sự thành công nhiều hơn cả IQ. Vì sao? Vì AI có thể có “IQ” cao ngất ngưởng, nhưng nó không thể thực sự “cảm nhận” được niềm vui, nỗi buồn hay sự hồi hộp.
Satya Nadella, CEO Microsoft, trong bài phỏng vấn với Wharton đã khẳng định: “Empathy is the core of the innovation agenda.” (Đồng cảm là cốt lõi của chương trình nghị sự đổi mới). Và ông đã chứng minh điều này bằng việc phát triển Microsoft Seeing AI – ứng dụng đọc môi trường cho người khiếm thị, biến trải nghiệm cá nhân thành sản phẩm dựa trên sự đồng cảm.
Anh em thấy không? Khi AI ngày càng giỏi phân tích và logic, giá trị của con người sẽ dịch chuyển sang những khả năng mà chỉ chúng ta mới có: khả năng thực sự hiểu và kết nối với nhau.
Vậy làm thế nào để phát triển khả năng đồng cảm trong thời đại số? Đây là 3 phương pháp được nghiên cứu kỹ càng:
————–
1. “Mô hình Vòng tròn đồng cảm” của Brené Brown (nhà nghiên cứu nổi tiếng về tính dễ bị tổn thương):
– Nhìn nhận từ góc độ của người khác (perspective taking)
– Không phán xét (staying out of judgment)
– Nhận diện cảm xúc ở người khác (recognizing emotion)
– Truyền đạt lại sự hiểu biết đó (communicating understanding)
Trong cuộc trò chuyện tiếp theo, hãy tự hỏi “Người này đang cảm thấy gì?” trước khi nghĩ “Tôi sẽ nói gì?”
—————
2. “Phương pháp Lắng nghe 3 lớp” được dạy tại Stanford Business School:
– Lớp 1: Lắng nghe nội dung (người ta đang nói gì)
– Lớp 2: Lắng nghe cảm xúc (giọng điệu, ngôn ngữ cơ thể)
– Lớp 3: Lắng nghe nhu cầu ẩn (điều họ thực sự cần nhưng không nói ra)
Trong cuộc họp tiếp theo, ghi chú cả ba lớp này và so sánh với những gì bạn thường ghi lại.
—————
3. “Kỹ thuật Trí tuệ cảm xúc đa văn hóa” của Erin Meyer (tác giả cuốn “The Culture Map”):
– Nhận diện sự khác biệt văn hóa trong cách thể hiện cảm xúc
– Học cách “đọc” tín hiệu văn hóa vi tế
– Điều chỉnh cách giao tiếp cho phù hợp với văn hóa đối phương
Khi giao tiếp với người từ nền văn hóa khác, hãy dành thời gian tìm hiểu cách họ thể hiện sự tôn trọng, đồng ý hay không đồng ý.
Mẹo nhỏ mà tui đã thấy hiệu quả: Hãy tập “nhịn” không nói về bản thân trong 5 phút đầu mỗi cuộc trò chuyện. Điều này buộc anh em phải tập trung hoàn toàn vào người đối diện, và kết quả sẽ khiến anh em ngạc nhiên đấy.
Nhưng làm thế nào để không bị AI “lừa” bằng những phản hồi có vẻ đồng cảm nhưng thực chất là được lập trình? Làm sao để phân biệt thông tin thật-giả trong thời đại AI? Đó chính là lúc chúng ta cần đến kỹ năng thứ ba…
Bài học số 3: Tư duy phản biện – Khi AI nói “tin tui đi” thì đừng bao giờ tin!
“Trong thời đại AI có thể viết luận văn chỉ trong 30 giây, người biết cách phát hiện điều phi lý sẽ là nhân tài.”
Như Yuval Noah Harari đã cảnh báo trong bài viết trên The Atlantic: “Trong thế kỷ 21, người bị kiểm duyệt không phải là người không biết đọc và viết, mà là người không biết cách học, quên, và suy nghĩ lại.”
Thông tin sai lệch ngày nay lan truyền nhanh hơn 6 lần so với thông tin chính xác – theo nghiên cứu của MIT đăng trên tạp chí Science. Cụ thể, tin đúng mất trung bình 12 giờ để đạt 1.500 người đọc, trong khi tin sai chỉ mất 2 giờ. Và giờ với DeepFake, AI sinh nội dung, ranh giới giữa thật và giả mờ như ranh giới giữa say và không say vậy… mập mờ lắm!
Điều đáng lo ngại hơn: Tina Seelig (giáo sư Stanford) gọi đây là “bẫy kiến thức” – càng biết nhiều về một chủ đề, anh em càng khó nhìn nhận nó từ góc độ mới. Não bộ con người thích tạo ra những “đường mòn tư duy” và đi theo chúng mãi, khiến chúng ta dễ bị mắc kẹt trong lối suy nghĩ cũ.
Ray Dalio (ông trùm quỹ đầu tư Bridgewater) đã xây dựng cả một đế chế tài chính dựa trên nguyên tắc “tư duy cởi mở triệt để” – khả năng nhìn nhận vấn đề từ nhiều góc độ và sẵn sàng thay đổi quan điểm khi có bằng chứng mới. Ổng gọi đây là “đau đớn đáng giá” – vì thừa nhận mình sai thực sự rất khó chịu!
Vậy làm thế nào để phát triển tư duy phản biện trong thời đại AI? Đây là 3 phương pháp mà các trường đại học hàng đầu đang áp dụng:
—————
1. “Mô hình Tư duy mũ sáu chiếc” của Edward de Bono:
– Mũ trắng: Chỉ xem xét dữ liệu khách quan
– Mũ đỏ: Phản ứng cảm xúc, trực giác
– Mũ đen: Phê phán, chỉ ra các vấn đề
– Mũ vàng: Lạc quan, nhìn thấy lợi ích
– Mũ xanh lá: Sáng tạo, ý tưởng mới
– Mũ xanh dương: Kiểm soát quá trình tư duy
Khi đối mặt với quyết định quan trọng, hãy dành thời gian “đội” từng chiếc mũ một. Viết ra suy nghĩ của mình trong từng vai trò.
—————
2. “Phương pháp Feynman Technique” của nhà vật lý Richard Feynman:
– Chọn một khái niệm muốn học
– Giải thích nó như thể đang dạy cho đứa trẻ 12 tuổi
– Xác định những chỗ khó giải thích và quay lại nghiên cứu
– Đơn giản hóa và sử dụng ví dụ
Giải thích vấn đề phức tạp nhất trong công việc của anh em cho một người không trong ngành hiểu được.
————–
3. “Kỹ thuật Steel-manning” (ngược với “Straw-manning”):
– Thay vì tấn công phiên bản yếu nhất của lập luận đối phương (straw-manning)
– Hãy cố gắng tạo ra phiên bản mạnh nhất có thể của lập luận đối phương (steel-manning)
– Sau đó mới phân tích, đánh giá
Trước khi phản bác ý kiến ai đó, hãy nói “Để tui xem tui có hiểu đúng không nhé” và trình bày lại ý kiến đó theo cách mạnh mẽ nhất có thể.
Bí quyết nhỏ mà tui thấy cực kỳ hiệu quả: Tập thói quen đặt câu hỏi “Điều gì sẽ khiến tui thay đổi quan điểm về vấn đề này?” Câu hỏi này giúp anh em nhận ra khi nào mình đang cứng nhắc một cách vô lý.
30 ngày biến 3 siêu năng lực thành thói quen hàng ngày
“Người khôn không chỉ biết AI đang làm gì, mà còn biết AI không thể làm gì.”
Tuần 1: Khai phóng sức mạnh sáng tạo tiềm ẩn
Ngày 1: Phá vỡ thói quen tư duy
– Buổi sáng: Đánh răng bằng tay không thuận (nếu thuận tay phải thì dùng tay trái)
– Đi đường về nhà/công ty theo một lộ trình hoàn toàn khác
– Buổi tối: Viết xuống 3 điều anh em nhận thấy khác biệt khi thay đổi thói quen
—
Ngày 2: Luyện tập tư duy liên kết ngẫu nhiên
– Mở trang báo/tạp chí bất kỳ, chọn ngẫu nhiên 3 từ
– Dành 10 phút nghĩ ra một ý tưởng/câu chuyện kết nối cả 3 từ đó
– Thử áp dụng kết nối đó vào một vấn đề đang gặp phải trong công việc
—
Ngày 3: Rèn luyện tư duy phản biện
– Chọn một niềm tin cá nhân anh em luôn cho là đúng
– Tìm kiếm và đọc một bài viết có quan điểm trái ngược
– Viết ra 3 điểm hợp lý từ quan điểm đối lập
—
Ngày 4: “Ăn cắp” ý tưởng có chủ đích
– Chọn một lĩnh vực hoàn toàn khác với chuyên môn của anh em (nếu làm IT thì chọn ẩm thực, nếu làm marketing thì chọn kiến trúc…)
– Tìm hiểu 3 nguyên tắc cốt lõi trong lĩnh vực đó
– Viết ra cách áp dụng những nguyên tắc này vào công việc hiện tại
—
Ngày 5: Rèn luyện óc quan sát
– Chọn một địa điểm quen thuộc (quán cà phê yêu thích, công viên gần nhà…)
– Dành 15 phút quan sát và ghi lại 10 chi tiết anh em chưa bao giờ để ý trước đây
– Thử tưởng tượng câu chuyện đằng sau một trong những chi tiết đó
—
Ngày 6: Phát triển trí tưởng tượng có cấu trúc
– Chọn một vật dụng hàng ngày (cái bàn, cái ghế, cái đèn…)
– Viết ra 10 cách sử dụng khác nhau cho vật đó (ngoài công dụng chính)
– Thách thức: 3 cách cuối cùng phải thực sự kỳ lạ và sáng tạo
—
Ngày 7: Tổng kết tuần và thực hành thất bại có chủ ý
– Làm một việc gì đó anh em không giỏi và chấp nhận thất bại (hát karaoke, vẽ tranh, nấu món mới…)
– Ghi lại cảm giác khi thất bại và bài học rút ra
– Viết xuống 3 điều anh em học được từ các bài tập trong tuần đầu tiên
Tuần 2: Nâng cao khả năng đồng cảm và kết nối
—
Ngày 8: Thực hành lắng nghe tích cực cấp độ 1
– Trong mỗi cuộc trò chuyện, thực hành “im lặng tích cực”: không ngắt lời, không chuẩn bị câu trả lời trong đầu
– Tập trung 100% vào người đối diện, quan sát ngôn ngữ cơ thể
– Tối: Ghi lại 3 điều mới anh em học được từ người khác nhờ lắng nghe thực sự
—
Ngày 9: Luyện tập đặt câu hỏi mở
– Thay thế câu hỏi Có/Không bằng câu hỏi Tại sao/Như thế nào/Điều gì
– Thực hành với ít nhất 3 người khác nhau trong ngày
– Ghi lại câu trả lời sâu sắc nhất anh em nhận được
—
Ngày 10: Khám phá ngôn ngữ cảm xúc
– Tạo “từ điển cảm xúc” cá nhân: liệt kê 20 từ mô tả cảm xúc ngoài “vui, buồn, giận, sợ”
– Thực hành nhận diện các cảm xúc tinh tế này trong bản thân và người khác
– Thử sử dụng các từ này khi mô tả cảm xúc trong ngày
—
Ngày 11: Rèn luyện kỹ năng “thấu hiểu không phán xét”
– Khi gặp hành vi/ý kiến khiến anh em khó chịu, tự hỏi: “Điều gì khiến người này nghĩ/hành động như vậy?”
– Tưởng tượng ít nhất 3 lý do hợp lý cho hành vi đó
– Ghi lại sự thay đổi trong cảm xúc của anh em trước và sau khi thực hiện bài tập
—
Ngày 12: Phát triển trí tưởng tượng đồng cảm
– Chọn một người hoàn toàn khác biệt với anh em (về tuổi tác, nghề nghiệp, quan điểm…)
– Viết một đoạn ngắn mô tả một ngày trong cuộc sống của họ, từ góc nhìn người thứ nhất
– Thử tưởng tượng những thách thức, niềm vui, nỗi sợ của họ
—
Ngày 13: Thực hành biểu đạt cảm xúc
– Trong một cuộc trò chuyện quan trọng, chia sẻ cảm xúc thật của anh em (không chỉ ý kiến)
– Sử dụng cấu trúc: “Khi ___ xảy ra, tôi cảm thấy ___ vì ___”
– Ghi lại phản ứng của đối phương và sự thay đổi trong cuộc trò chuyện
—
Ngày 14: Tập “đi bộ trong giày người khác”
– Dành một ngày cố gắng trải nghiệm cuộc sống từ góc nhìn của người khác
– Nếu anh em là sếp: thử làm công việc của nhân viên; nếu anh em là phụ huynh: thử nhìn vấn đề từ góc nhìn con cái
– Viết ra 3 nhận thức mới từ trải nghiệm này
Tuần 3: Mài giũa tư duy phản biện
Ngày 15: Luyện tập phân biệt sự thật và ý kiến
– Đọc một bài báo/bài viết về chủ đề gây tranh cãi
– Đánh dấu rõ đâu là sự thật có thể kiểm chứng, đâu là ý kiến/quan điểm
– Viết lại bài viết chỉ với các sự thật, sau đó so sánh với bản gốc
—
Ngày 16: Rèn luyện phát hiện đối số yếu
– Tìm một bài viết có quan điểm anh em đồng tình
– Xác định các điểm yếu trong lập luận, dữ liệu thiếu sót hoặc sai lệch
– Thử viết ra phiên bản mạnh hơn của lập luận đó
—
Ngày 17: Thực hành phương pháp Socrates
– Chọn một niềm tin/quan điểm anh em đang có
– Áp dụng “5 Tại sao” – liên tục đặt câu hỏi “Tại sao?” để đào sâu
– Ghi lại những giả định chưa được kiểm chứng anh em phát hiện ra
—
Ngày 18: Phát triển tư duy đa chiều
– Chọn một vấn đề anh em đang đối mặt
– Phân tích nó từ ít nhất 4 góc độ: cảm xúc, logic, sáng tạo, và thực tế
– Ghi lại những hiểu biết mới từ mỗi góc nhìn
—
Ngày 19: Rèn luyện khả năng đánh giá nguồn thông tin
– Tìm hiểu về một chủ đề cụ thể từ 3 nguồn khác nhau
– Đánh giá độ tin cậy của từng nguồn dựa trên: chuyên môn, động cơ, bằng chứng, phương pháp
– Tạo bảng so sánh thông tin từ các nguồn này
—
Ngày 20: Thử thách niềm tin cốt lõi
– Xác định một niềm tin quan trọng đối với anh em
– Tìm đọc 2-3 quan điểm đối lập
– Áp dụng kỹ thuật “Devil’s Advocate”: chủ động lập luận chống lại niềm tin đó
– Viết ra những điểm làm anh em suy nghĩ lại, hoặc xác định lại niềm tin ban đầu
—
Ngày 21: Luyện tập ra quyết định có cấu trúc
– Đối với một quyết định anh em đang phải đưa ra, tạo ma trận quyết định:
+ Liệt kê các lựa chọn thành cột
+ Liệt kê các tiêu chí quan trọng thành hàng
+ Cho điểm từng lựa chọn theo từng tiêu chí
– So sánh kết quả phân tích với trực giác ban đầu
Tuần 4: Tích hợp và nâng cao 3 siêu năng lực
Ngày 22: Thực hành sáng tạo có chủ đích
– Dành 30 phút “sáng tạo có chủ đích”: đặt bộ não vào trạng thái tạo ra ý tưởng mới
– Sử dụng phương pháp SCAMPER (Substitute, Combine, Adapt, Modify, Put to other use, Eliminate, Reverse)
– Áp dụng cho một sản phẩm/dịch vụ/quy trình liên quan đến công việc
—
Ngày 23: Phát triển kỹ năng kết nối đa văn hóa
– Tìm hiểu về một nền văn hóa khác với nền văn hóa của anh em
– Xác định 3 khác biệt chính về cách giao tiếp, ra quyết định, giải quyết xung đột
– Viết ra cách anh em sẽ điều chỉnh phong cách giao tiếp khi làm việc với người từ nền văn hóa này
—
Ngày 24: Luyện tập “tư duy hệ thống”
– Chọn một vấn đề phức tạp (cá nhân hoặc công việc)
– Vẽ sơ đồ mối liên hệ: xác định các yếu tố liên quan và mối quan hệ giữa chúng
– Xác định các “đòn bẩy” – nơi thay đổi nhỏ có thể tạo tác động lớn
– Thử nghĩ ra giải pháp tác động vào những điểm đòn bẩy này
—
Ngày 25: Thực hành kỹ năng kể chuyện (storytelling)
– Chọn một khái niệm phức tạp trong lĩnh vực của anh em
– Biến nó thành một câu chuyện ngắn có nhân vật, xung đột, và giải pháp
– Thử kể câu chuyện này cho một người không làm cùng ngành và xem họ có hiểu không
—
Ngày 26: Phát triển kỹ năng phản hồi xây dựng
– Thực hành phương pháp phản hồi “SBI” (Situation, Behavior, Impact):
+ Situation: Mô tả tình huống cụ thể
+ Behavior: Mô tả hành vi quan sát được
+ Impact: Chia sẻ tác động của hành vi đó
– Áp dụng khi đưa ra ý kiến về công việc/ý tưởng của đồng nghiệp
—
Ngày 27: Luyện tập cân bằng tư duy phản biện và sáng tạo
– Đối với một dự án/ý tưởng anh em đang phát triển:
+ Phần 1: Dành 15 phút “sáng tạo không giới hạn” – không phê phán, viết ra mọi ý tưởng
+ Phần 2: Dành 15 phút “phân tích có chọn lọc” – đánh giá các ý tưởng
– Ghi lại sự khác biệt khi tách biệt hai quá trình này
—
Ngày 28: Thử nghiệm “trạng thái Flow”
– Chọn một hoạt động vừa đủ thách thức với kỹ năng hiện tại của anh em
– Dành 1-2 giờ tập trung hoàn toàn, không bị gián đoạn (tắt điện thoại, đóng email)
– Ghi lại trải nghiệm và so sánh chất lượng kết quả với cách làm việc thông thường
—
Ngày 29-30: Xây dựng kế hoạch phát triển liên tục
– Đánh giá toàn bộ hành trình 30 ngày: những kỹ năng đã cải thiện, những thách thức còn lại
– Xác định 3 thói quen cốt lõi anh em muốn duy trì lâu dài
– Thiết kế “hệ thống kiểm tra 5 phút hàng ngày” để đảm bảo tiếp tục phát triển 3 siêu năng lực
Dành cho các anh em muốn tìm hiểu sâu hơn
Anh em có thể xem thêm 10 video này để hiểu sâu hơn và các nội dung được đề cập trong bài viết này nhé!
1. Simon Sinek: “Start with why — how great leaders inspire action”
Simon Sinek trình bày về mô hình “Golden Circle” và khái niệm “bắt đầu với câu hỏi tại sao”. Video này liên quan trực tiếp đến phần “tìm mục đích” và “sáng tạo cao cấp” trong bài viết. Khi hiểu được “tại sao” của mình, bạn sẽ phát triển được loại động lực nội tại mà AI không thể có.
2. Jim Kwik: “BECOME LIMITLESS By Unleashing Your SUPER BRAIN Today!”
Jim Kwik, chuyên gia về học tập nhanh và trí nhớ, chia sẻ cách phát triển khả năng nhận thức và sáng tạo của não bộ. Video này liên quan đến phần “Sáng tạo cao cấp” trong bài viết, đặc biệt là cách phát triển tư duy liên kết và kết nối những điểm mà AI không thể thấy được.
3. Alain de Botton: “Work and Emotional Intelligence”
Alain de Botton thảo luận về tầm quan trọng của trí tuệ cảm xúc trong công việc và cuộc sống. Video này liên quan trực tiếp đến phần “đồng cảm và kết nối” trong bài viết, đặc biệt là cách phát triển khả năng hiểu và kết nối với người khác trong thời đại kỹ thuật số.
4. Adam Grant & Sam Altman: “Sam Altman on the future of AI”
CEO của OpenAI thảo luận với chuyên gia tổ chức Adam Grant về tương lai của AI, bao gồm những hạn chế của nó trong sáng tạo và đồng cảm thực sự. Cuộc trò chuyện này đề cập đến nhiều điểm của bài viết về cách AI và con người có thể làm việc cùng nhau.
Yuval Noah Harari: “Our AI Future Is WAY WORSE Than You Think”
Yuval Noah Harari – người được trích dẫn trong bài viết về “Khoảng cách nhận thức” – thảo luận về tác động của AI đến xã hội. Video này liên quan đến phần thảo luận về tư duy phản biện và cách phân biệt thông tin thật-giả trong thời đại AI.
6. Sal Khan: “How AI Could Save (Not Destroy) Education”
Trong bài TED Talk này, người sáng lập Khan Academy thảo luận về cách AI có thể biến đổi giáo dục theo hướng tích cực. Video này liên quan đến phần về “Sáng tạo cao cấp” và “Tư duy phản biện” trong bài viết, đặc biệt là cách chúng ta có thể sử dụng AI như một công cụ để phát triển những kỹ năng này thay vì bị thay thế.
7. Dan Pink: “The puzzle of motivation”
Dan Pink thảo luận về những gì thực sự thúc đẩy con người: tự chủ, sự thành thạo và mục đích. Video này liên quan đến phần về động lực nội tại – một thành phần quan trọng của sáng tạo cao cấp mà bài viết nhấn mạnh AI không thể có.
8. Edward de Bono: “Lateral Thinking – Creativity Step by Step”
Edward de Bono – người phát triển khái niệm “tư duy bên cạnh” (lateral thinking) – chia sẻ cách tăng cường khả năng sáng tạo và tìm ra các giải pháp độc đáo. Video này liên quan mạnh mẽ đến phần “Tư duy phản biện” trong bài viết, đặc biệt là kỹ thuật “Tư duy mũ sáu chiếc” được đề cập.
9. Angela Duckworth: “Grit: The power of passion and perseverance”
Angela Duckworth thảo luận về “grit” – sự kết hợp giữa đam mê và kiên trì. Video này liên quan đến phần về động lực nội tại trong bài viết, cũng như khái niệm “thất bại thông minh” được đề cập trong phần về sáng tạo cao cấp.
10. OpenAI’s Sam Altman: “The Future of AI, Safety and Power”
Trong cuộc trò chuyện tại TED, CEO của OpenAI thảo luận về những hạn chế của AI và vai trò của con người trong tương lai. Video này liên quan đến toàn bộ bài viết, đặc biệt là phần kết luận về việc xem AI như một công cụ thay vì đối thủ.
Đâu là tấm lá chắn thật sự giúp anh em tồn tại trong thời đại AI?
Anh em có biết AI không có khả năng gì không? AI không cảm thấy mệt mỏi khi làm việc 24/7, không cảm thấy chán nản khi lặp lại công việc ngàn lần, và không cần cà phê để tỉnh táo buổi sáng. Và đấy chính là lúc anh em nên dùng nó – cho những việc lặp lại, nhàm chán, có thể dự đoán trước.
Nhưng AI cũng không có những trải nghiệm THỰC của cuộc sống – nó chưa bao giờ cảm nhận được niềm vui khi ôm đứa con mới sinh, nỗi buồn khi chia tay người yêu, hay cảm giác hồi hộp khi đi phỏng vấn việc làm đầu tiên. Nó cũng không có ước mơ, không có khát vọng, và không có nỗi sợ.
Dựa trên khung EPOCH từ MIT Sloan (2025) và nghiên cứu của Harvard Business Review về “3 Human Super-Talents”, đây chính là lý do tại sao 3 siêu năng lực trên mới là “con át chủ bài” của anh em:
1. Sáng tạo Cao Cấp:
Không phải là “sáng tạo” kiểu làm ra nhiều thứ, mà là tạo ra những ý tưởng ĐỘT PHÁ, kết nối những điểm mà AI không thể thấy được. Giống như Steve Jobs nhìn thấy mối liên hệ giữa nghệ thuật thư pháp và thiết kế máy tính – một kết nối mà không AI nào có thể tưởng tượng ra.
2. Đồng Cảm và Kết Nối:
Trong thế giới ngày càng số hóa, khả năng tạo ra kết nối THỰC SỰ với con người khác sẽ trở nên quý giá như vàng. AI có thể giả lập đồng cảm, nhưng nó không thể THỰC SỰ đồng cảm. Nó không thể cảm nhận được niềm vui, nỗi buồn, sự hồi hộp hay lo lắng.
3. Tư Duy Phản Biện:
Trong thời đại thông tin và dezinformation (thông tin sai lệch) bùng nổ, người biết cách phân tích, đánh giá và đưa ra quyết định ĐÚNG ĐẮN sẽ là người dẫn đầu. AI có thể đưa ra phân tích dựa trên dữ liệu, nhưng nó không có “trực giác” hay “bản năng” – những thứ đôi khi quan trọng hơn cả dữ liệu.
Anh em hãy nhớ rằng: AI là CÔNG CỤ, không phải ĐỐI THỦ. Nó giống như chiếc xe máy – không ai nghĩ “Ôi không, xe máy sẽ khiến tôi không biết đi bộ nữa!”. Thay vào đó, anh em dùng xe máy để đi xa hơn, nhanh hơn, và đến những nơi mà đôi chân không thể đưa anh em tới.
Trong khi đám đông đang hoảng loạn, cuống cuồng và vội vã học hết khóa học AI này đến lớp học prompting khác (mà phần đa là chỉ tập trung vào việc giới thiệu AI và tính năng của nó thay vì tư duy sử dụng).
Anh em mình hãy chọn một con đường khác, trực diện hơn, then chốt hơn.
AI vẫn đang phát triển, một năm trước nó khác, không ai nghĩ bây giờ nó đã khủng khiếp thế này, và không ai hình dung được một năm nữa sẽ ra sao.
Chạy theo thì biết bao giờ mới chạy kịp?
Chi bằng anh em mình tập trung vào thứ mà AI sẽ mãi không thể có được, và sử dụng lợi thế đó khi AI đã thành hình và thực sự ổn định.
Không học thì thôi, một khi đã thực sự học anh em sẽ thấy sự khác biệt khủng khiếp giữa bản thân và đám đông còn lại khi đi theo con đường này.
Mong bài viết này sẽ đến được người cần đọc, những anh em nào đang nghe về AI mỗi ngày mà không biết bắt đầu từ đâu.
Ờ thì từ bài viết này cũng được…
“AI làm thay bạn những gì PHẢI làm, để bạn tập trung vào những gì MUỐN làm.”
(anh em đọc thêm về các bài viết được đề cập trong còm nhé)
Nguồn tham khảo để tìm hiểu thêm:
1. “Deep Human: Practical Superskills for a Future of Success” – Crystal & Gregor Lim-Lange
2. “Digital Minimalism” – Cal Newport
3. “The Future of Jobs Report 2023” – World Economic Forum – báo cáo chi tiết về xu hướng kỹ năng trong tương lai:
https://www.weforum.org/…/the-future-of-jobs…/digest
4. “The 2025 AI Index Report” – Stanford HAI – phân tích toàn diện về tiến bộ AI hiện tại:
https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
5. “3 Human Super Talents AI Will Not Replace” – Harvard Business Review – https://hbr.org/…/3-human-super-talents-ai-will-not…
