Nghiên cứu của Carnegie Mellon và Microsoft: AI tạo sinh đang âm thầm làm "teo não" dân công sở như thế nào?

• Báo cáo từ Carnegie Mellon và Microsoft nghiên cứu tác động của AI tạo sinh (GenAI) đến tư duy phản biện của nhân viên tri thức qua khảo sát 319 người với 936 ví dụ thực tế trong công việc.

• GenAI được định nghĩa là công cụ cho người dùng cuối có sử dụng mô hình tạo sinh dựa trên deep learning.

• Tư duy phản biện được định nghĩa dựa trên phân loại Bloom, gồm 6 hoạt động: ghi nhớ, hiểu, áp dụng, phân tích, tổng hợp và đánh giá.

• Kết quả khảo sát cho thấy:

  • 59,3% người tham gia cho biết có thực hiện tư duy phản biện khi dùng GenAI.

  • Tuy nhiên, GenAI khiến nhiều người cảm thấy tốn ít nỗ lực hơn trong các hoạt động tư duy, đặc biệt là với người có niềm tin cao vào khả năng của AI.

  • Ngược lại, người có tự tin cao vào bản thân lại có xu hướng tăng cường tư duy phản biện.

• Người dùng thường thực hiện tư duy phản biện khi:

  • Thiết lập mục tiêu và tạo prompt phù hợp.

  • Đánh giá và chỉnh sửa output AI để đảm bảo chất lượng, xác thực thông tin.

  • Tích hợp và sửa đổi nội dung AI sao cho phù hợp ngữ cảnh và mục tiêu công việc.

• Những động lực thúc đẩy tư duy phản biện gồm:

  • Muốn nâng cao chất lượng công việc.

  • Tránh hậu quả tiêu cực (ví dụ: email lỗi, code sai).

  • Học hỏi và phát triển kỹ năng.

• Những rào cản khiến người dùng không tư duy phản biện:

  • Nhận thức sai về độ tin cậy của GenAI.

  • Thiếu động lực do thời gian gấp hoặc vai trò công việc không yêu cầu.

  • Thiếu khả năng đánh giá hoặc cải thiện output AI do không có chuyên môn.

• Với 6 hoạt động tư duy theo Bloom:

  • 72–79% người dùng cảm thấy giảm nỗ lực với các hoạt động như ghi nhớ, hiểu, tổng hợp.

  • 55% cảm thấy hoạt động đánh giá vẫn còn tốn công nhất.

  • Nhiều người chuyển vai trò từ “thực hiện” sang “giám sát”, từ làm việc trực tiếp sang đánh giá và chỉnh sửa output AI.

• Mô hình hồi quy cho thấy:

  • Tự tin vào bản thân (+0,26) và khả năng đánh giá AI (+0,31) liên quan đến tăng tư duy phản biện.

  • Niềm tin vào AI (-0,69) có liên quan đến việc giảm tư duy phản biện.

• Nhân viên có xu hướng tư duy phản biện nhiều hơn khi họ:

  • Có thói quen phản tư trong công việc.

  • Làm những công việc mang tính rủi ro cao hoặc đòi hỏi độ chính xác.

• Tuy nhiên, GenAI đang khuyến khích "hội chứng lười suy nghĩ", đặc biệt trong các công việc đơn giản, tạo nguy cơ lệ thuộc lâu dài.

📌 Báo cáo khảo sát 319 nhân viên văn phòng cho thấy 59% có thực hiện tư duy phản biện khi dùng GenAI, nhưng AI lại khiến họ cảm thấy giảm nỗ lực, đặc biệt với người tin tưởng AI cao (hệ số -0,69). Người tự tin vào bản thân thì tăng khả năng phản biện (hệ số +0,26). Dù AI giúp tăng hiệu quả, nó cũng khiến người dùng ít suy nghĩ độc lập, đặc biệt trong tác vụ đơn giản – một xu hướng có thể làm suy giảm tư duy dài hạn.

https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2025/01/lee_2025_ai_critical_thinking_survey.pdf

🧠 Người dùng thường thực hiện tư duy phản biện khi nào?

• Trong giai đoạn thiết lập mục tiêu và soạn prompt: Người dùng GenAI thường bắt đầu quá trình tư duy phản biện từ việc xác định rõ mục tiêu công việc và hình dung kết quả mong muốn. Họ đặt câu hỏi như: "Tôi đang cố đạt được điều gì?", "Output AI có đáp ứng yêu cầu chuyên môn không?" Việc tạo prompt chính xác, điều chỉnh nhiều lần, suy xét ngôn ngữ và từ khóa đều là dấu hiệu của tư duy phản biện trong bước này.

• Khi kiểm tra và đánh giá kết quả AI tạo ra: Sau khi nhận được output, người dùng bắt đầu kiểm tra độ chính xác, tính đầy đủ và tính phù hợp của nội dung với bối cảnh công việc. Hoạt động này bao gồm đánh giá logic, ngữ điệu, độ rõ ràng, và cả tính cập nhật hoặc mức độ thiên vị trong dữ liệu.

• Khi tích hợp hoặc chỉnh sửa output vào công việc thực tế: Người dùng không chỉ chép lại nguyên văn, mà thường chọn lọc phần phù hợp, điều chỉnh văn phong, hoặc tái cấu trúc lại nội dung. Đặc biệt với các nội dung mang tính chuyên môn, người dùng sẽ chuyển đổi output để phù hợp với văn hóa doanh nghiệp, phong cách cá nhân hoặc yêu cầu ngành nghề.

🚀 Những động lực thúc đẩy người dùng thực hiện tư duy phản biện

1. Cải thiện chất lượng đầu ra công việc:

   • Người dùng nhận thấy rằng kết quả do GenAI tạo ra thường mang tính “chung chung”, thiếu chiều sâu hoặc không đủ chuyên biệt cho từng lĩnh vực cụ thể. Để tránh việc giao nộp sản phẩm kém chất lượng, họ buộc phải đánh giá và chỉnh sửa kỹ lưỡng.

   • Ví dụ: Một người dùng nhận xét rằng output của ChatGPT cho nội dung marketing quá sáo rỗng và cần được chỉnh sửa đáng kể để “đưa ra thứ mà tôi dám gửi cho sếp.”

2. Tránh hậu quả tiêu cực trong công việc:

   • Với các tác vụ có yếu tố rủi ro cao (ví dụ như nội dung pháp lý, chăm sóc sức khỏe, báo cáo tài chính, code lập trình), người dùng tự động cảnh giác và thực hiện đánh giá kỹ lưỡng để phòng ngừa sai sót có thể gây tổn thất lớn.

   • Ví dụ: Một dược sĩ kiểm tra output từ ChatGPT về hướng dẫn điều trị tiểu đường bằng cách so sánh với hướng dẫn chính thức từ bệnh viện, vì tài liệu này sẽ được dùng cho bệnh nhân.

3. Học hỏi và phát triển kỹ năng cá nhân:

   • Một số người xem GenAI như công cụ học tập. Họ không chỉ muốn “lấy kết quả”, mà còn dùng cơ hội này để hiểu cách giải quyết vấn đề, cải thiện kỹ năng viết, trình bày hoặc tư duy logic.

   • Ví dụ: Một người dùng học cách cải thiện email công việc bằng cách đọc kỹ các gợi ý chỉnh sửa từ ChatGPT và sau đó áp dụng vào các email sau để viết tốt hơn mà không cần hỗ trợ.

⚠️ Những rào cản khiến người dùng không thực hiện tư duy phản biện

1. Rào cản về nhận thức (thiếu ý thức về rủi ro):

   • Nhiều người tin rằng AI “đủ thông minh” để xử lý các tác vụ đơn giản, dẫn đến việc họ không thấy cần thiết phải kiểm tra lại. Với các tác vụ như tóm tắt họp, chỉnh sửa văn bản ngắn, dịch thuật, họ mặc định rằng AI sẽ đúng.

   • Ngoài ra, có người thiếu hiểu biết về giới hạn của GenAI, ví dụ tin rằng thông tin AI cung cấp luôn chính xác và đáng tin cậy.

2. Rào cản về động lực (thiếu thời gian, không thấy cần thiết):

   • Với môi trường công việc áp lực, đặc biệt trong ngành bán hàng, marketing, hoặc hành chính, nhiều người không có thời gian suy nghĩ kỹ lưỡng về output. Thay vào đó, họ chỉ cần “có sản phẩm nhanh” để đáp ứng KPI.

   • Có người cho biết rằng việc kiểm tra, sửa lỗi, hay đánh giá là trách nhiệm của các bộ phận khác trong quy trình, nên họ không cần tư duy phản biện.

3. Rào cản về năng lực (không biết cách kiểm tra hoặc sửa AI):

   • Một nhóm người gặp khó khăn trong việc đánh giá output do thiếu kiến thức chuyên môn. Họ không thể xác định liệu kết quả AI đưa ra có đúng hay không, đặc biệt với các chủ đề kỹ thuật như lập trình, y tế hoặc tài chính.

   • Ngay cả khi nhận ra output AI sai, một số người không biết nên chỉnh sửa như thế nào hoặc prompt lại ra sao. Họ mô tả GenAI như “bướng bỉnh”, không làm theo hướng dẫn dù đã điều chỉnh prompt nhiều lần.