Đến nay, tất cả chúng ta đều biết AI là gì rồi. (Nếu bạn chưa biết, life = life - GPT; cuộc sống trước đây thế nào rồi?) Chỉ riêng ChatGPT đã thu hút hàng tỷ lượt truy cập mỗi tháng. Tất nhiên, đó không phải là lượt truy cập của những người dùng riêng biệt, nhưng con số này vẫn cho thấy chúng ta đã phụ thuộc vào nó nhiều như thế nào. Thế nhưng, dù phổ biến như vậy, rất nhiều người vẫn không thể giải thích được AI hoạt động ra sao.
Trước hết: AI không phải là con người, và chắc chắn nó không phải là Google! Nó là một người bạn thông minh đang ngồi trong trình duyệt của bạn, luôn sẵn sàng giúp bạn xây dựng mọi thứ. Nhưng khi kết quả nó trả về có vẻ hơi chung chung, hoặc thậm chí là kỳ quặc, điều đó không hoàn toàn có nghĩa là lỗi tại AI. Vấn đề thường nằm ở cách bạn trò chuyện với nó.
Mọi người thường mong đợi AI có thể đọc được suy nghĩ của mình. Để khác biệt với 99% những người chỉ nhận được kết quả chung chung, bạn cần phải làm chủ được công cụ này. Hãy coi AI như một người cộng sự mới, người cần được giới thiệu kỹ lưỡng về cách bạn làm việc. Bạn sẽ ghét việc phải gỡ lỗi (debug) một mã nguồn phức tạp mà không có bất kỳ tài liệu hay chú thích nào, đúng không? Thế nhưng đó lại chính là những gì chúng ta đang làm với AI: chúng ta mong đợi một đoạn mã sạch sẽ mà không hề cung cấp cho nó logic hoặc ngữ cảnh cần thiết để tạo ra kết quả đó.
Làm thế nào để bạn có được những gì mình muốn từ AI? Hoặc, tốt hơn nữa, làm thế nào để tận dụng tối đa sức mạnh của nó ngay lúc này?
Bằng cách học cách trò chuyện với nó.
Kỹ nghệ gợi ý (prompt engineering) là cách bạn truyền đạt logic của mình cho AI. Và để có kết quả tốt hơn, bạn cần biết cách trò chuyện hiệu quả hơn. Bằng cách tự kiểm tra kiến thức của bản thân và cung cấp nó cho AI, bạn sẽ xây dựng được một cơ sở kiến thức giúp công cụ này hoạt động dành riêng cho bạn.
Bằng cách học cách trò chuyện với AI, bạn sẽ thu hẹp khoảng cách giữa ý định của mình và kết quả đầu ra của AI, giữa những gì có trong đầu bạn và những gì bạn gõ vào đó. Hãy cùng tìm hiểu cách sắp xếp các chỉ dẫn của bạn để AI mang lại kết quả tốt hơn và nhất quán hơn.
AI hoạt động như thế nào? Điều gì đang xảy ra đằng sau khung chat?
Khi tìm kiếm trên Google, bạn đang tìm kiếm dữ liệu đã tồn tại sẵn, giống như một thủ thư tìm một cuốn sách cụ thể trên kệ cho bạn. Nếu không có cuốn sách chính xác đó, họ có thể gợi ý một cuốn tương tự, nhưng họ luôn lấy ra từ những gì đã được in ấn.
AI hoàn toàn không hoạt động như vậy. Nó không đưa cho bạn một cuốn sách, nó tự viết một cuốn sách mới ngay tại chỗ, dựa trên tất cả những gì nó từng đọc.
Nhưng AI hiện đại, và rộng hơn là học máy (machine learning), không vận hành theo những quy tắc cũ đó. Thay vì làm theo một kịch bản cố định, AI sử dụng các thuật toán để sàng lọc một lượng dữ liệu khổng lồ. Nó càng làm nhiều một việc gì đó, nó càng trở nên giỏi hơn (hoặc ít nhất là chúng ta hy vọng như vậy) vì nó liên tục tự điều chỉnh để trở nên chính xác hơn.
Đó là một trò chơi dự đoán. AI đã đọc một phần khổng lồ của internet để học các sắc thái trong ngôn ngữ của con người, và giờ đây nó sử dụng các mẫu đó để đoán xem từ hoặc ý tưởng nào sẽ xuất hiện tiếp theo. Nếu câu lệnh (prompt) của bạn quá ngắn hoặc quá đơn giản, AI sẽ có quá nhiều lựa chọn, dẫn đến việc nó sẽ đưa ra một câu trả lời "an toàn" và nhàm chán. Nhưng khi bạn cung cấp thêm chi tiết và ngữ cảnh, bạn sẽ giúp nó thu hẹp các khả năng lại.
Một tư duy lộn xộn sẽ tạo ra những câu lệnh lộn xộn. Và hãy nhớ rằng: ngay cả sự "suy đoán" tốt nhất cũng không bao giờ bằng logic thực tế. Coddy hiểu rằng việc nắm bắt được logic đằng sau cuộc trò chuyện sẽ luôn là lợi thế lớn nhất của bạn.
5 lý do tại sao việc học cách trò chuyện với AI lại vô cùng xứng đáng
Nếu bạn đã và đang sử dụng AI để lập trình, gỡ lỗi hoặc chỉ để lên ý tưởng, bạn đang đầu tư thời gian vào công cụ này. Nhưng có sự khác biệt lớn giữa việc sử dụng và sử dụng nó hiệu quả. Bằng cách mài giũa kỹ năng viết câu lệnh của mình, bạn sẽ nhận lại giá trị cao hơn nhiều so với thời gian bỏ ra, đồng thời bắt đầu tiếp cận được những giải pháp chất lượng và sáng tạo hơn.
Chúng ta đã dành nửa ngày để giải thích các ý tưởng cho bạn bè hoặc đồng nghiệp. Trò chuyện với AI cũng gần như vậy, ngoại trừ việc AI luôn sẵn sàng hỗ trợ bạn 24/7. Bạn không cần phải là một thiên tài công nghệ để có được những gì mình cần, bạn chỉ cần học cách chuyển đổi logic của mình thành các chỉ dẫn rõ ràng.
Dưới đây là lý do tại sao học cách viết những câu lệnh cực chất là một kỹ năng rất đáng để rèn luyện, và nó sẽ mang lại quả ngọt khi bạn thực hiện đúng cách:
1. Nó buộc bạn phải chia nhỏ logic của chính mình.
Để viết một câu lệnh thực sự mang lại kết quả như mong muốn, bạn phải chia nhỏ một ý tưởng lớn thành các bước đơn giản. Bạn không thể nói chung chung. Và nếu bạn không thể giải thích một quy trình cho AI, điều đó thường có nghĩa là chính bạn cũng chưa hoàn toàn hiểu rõ logic đó. Những câu lệnh tốt hơn sẽ giúp bạn trở thành một người có tư duy rõ ràng và ngăn nắp hơn.
2. Bạn học được các quy tắc của công nghệ.
Đằng sau khung chat, AI đang tìm kiếm cấu trúc và các khuôn mẫu. Khi học cách viết câu lệnh, bạn đang học những điều cơ bản về cách máy tính “suy nghĩ”. Bạn sẽ bắt đầu thấy đầu vào của bạn thay đổi đầu ra như thế nào. Chỉ dẫn lộn xộn sẽ dẫn đến kết quả hỏng hóc.
3. Bạn nhận được phản hồi tốt hơn nhiều.
Khi bạn viết câu lệnh tốt, AI sẽ trở thành tấm gương phản chiếu các ý tưởng của bạn. Hãy chia sẻ một đoạn mã và hỏi tại sao nó chạy chậm, một câu lệnh tốt sẽ giúp bạn có được lời giải thích thực sự về khái niệm đằng sau đó. Một câu lệnh hời hợt chỉ đưa cho bạn một dòng mã đã sửa mà không có bất kỳ manh mối nào về lý do tại sao nó bị lỗi. Cách viết câu lệnh tốt sẽ biến AI thành một người thầy giúp bạn học những điều mình chưa biết.
4. Bạn học được cách tìm ra lỗi sai.
Nếu bạn chỉ sử dụng các câu lệnh đơn giản, bạn có thể sẽ tin vào mọi thứ mà AI nói với mình. Nhưng nếu yêu cầu nó giải thích từng bước một, bạn có thể thấy chính xác nơi logic bị gãy. Thói quen đó giúp bạn rèn luyện một đôi mắt tinh tường để phát hiện lỗi và kiểm tra xem công việc kỹ thuật có thực sự hoạt động tốt hay không.
5. Nó giúp bạn giải quyết các vấn đề khó hơn.
Một câu lệnh nhàm chán sẽ mang lại cho bạn một giải pháp nhàm chán (hoặc tệ hơn là vô dụng). Một câu lệnh thông minh có thể giúp bạn kết nối các ý tưởng, phát hiện ra lỗ hổng bảo mật mà bạn đã bỏ qua, hoặc đề xuất một cách tốt hơn để xây dựng ứng dụng của mình. Học cách trò chuyện với AI là cách để mở rộng khả năng của bản thân và đảm nhận những dự án từng khiến bạn cảm thấy quá phức tạp để tự mình giải quyết.
Cách trò chuyện với AI để có được câu trả lời bạn mong muốn
Nếu bạn từng cảm thấy AI dường như không hiểu ý mình, thì thường là do các chỉ dẫn của bạn hơi... lộn xộn và lan man. AI không có nhận thức thông thường về những gì bạn cần ngay lúc này, vì vậy bạn phải chỉ cho nó đi đúng hướng.
1. Cung cấp cho AI một vai trò: Kỹ thuật "Đóng vai là..."
AI là một người biết tuốt: hỏi nó một câu hỏi chung chung, bạn sẽ nhận được một câu trả lời chung chung. Nhưng hãy nói cho nó biết nó cần "là ai" và cần "suy nghĩ giống ai", chất lượng câu trả lời sẽ thay đổi hoàn toàn.
| Thay vì: | Hãy thử: |
|---|---|
| "Làm thế nào để sửa đoạn mã này?" | "Hãy đóng vai là một kỹ sư phần mềm cấp cao với 10 năm kinh nghiệm. Hãy xem xét đoạn mã của tôi để tìm bất kỳ lỗi logic nào." |
Bằng cách giao cho nó một vai trò, bạn đang bảo AI biết nên sử dụng phần "não bộ" nào của nó. Điều này giúp thu hẹp từ vựng và giọng điệu để phù hợp với những gì bạn thực sự cần.
2. Cung cấp ngữ cảnh: Lý do tại sao lại quan trọng
May mắn là AI không thể đọc được suy nghĩ của bạn. Nó không biết bạn là học sinh, CEO hay là một nhà phát triển cấp cao. Việc cung cấp ngữ cảnh giống như việc bạn kể cho nó nghe câu chuyện hậu trường, để nó không phải tự đoán mò.
-
Nhiệm vụ + Mục tiêu + Đối tượng
-
Ví dụ: "Tôi đang học C++ lần đầu tiên [đối tượng]. Hãy giải thích hàm (function) là gì [nhiệm vụ] để tôi có thể hiểu cách tổ chức kịch bản của mình [mục tiêu]."
Khi AI biết được lý do đằng sau câu hỏi của bạn, nó sẽ ngừng đưa ra những thông tin chung chung và bắt đầu chỉ cho bạn một hướng đi hữu ích.
3. Xác định định dạng: Yêu cầu cách trình bày
Một trong những cách dễ nhất để tiết kiệm thời gian là yêu cầu AI chính xác cách bạn muốn thông tin được trình bày. Đừng chấp nhận một bức tường văn bản dài dằng dặc nếu bạn không cần! Bạn có thể yêu cầu:
- Bảng để so sánh trực quan hai ngôn ngữ lập trình.
- Khối mã (code block) để bạn có thể sao chép trực tiếp vào trình soạn thảo của mình.
- Các đầu dòng để tóm tắt nhanh một bài viết dài.
- Danh sách từng bước khi bạn đang cố gắng cài đặt một thứ gì đó mới.
4. Sử dụng phương pháp lặp
Hầu hết những người mới bắt đầu đều bỏ cuộc ngay sau lần thử đầu tiên. Nếu câu trả lời đầu tiên chưa hoàn hảo, đừng bắt đầu lại ở một cửa sổ mới, hãy lặp lại. Hãy đối xử với AI như một người bạn mà bạn đang trò chuyện cùng.
Nếu có điều gì đó khó hiểu, hãy hỏi: “Bạn có thể giải thích lại phần cuối đó không?” hoặc “Phần đó quá nặng về kỹ thuật, bạn có thể làm cho nó đơn giản hơn không?” AI nhớ những gì bạn vừa nói, vì vậy hãy tiếp tục tinh chỉnh cho đến khi câu trả lời gần nhất với những gì bạn nghĩ trong đầu.
Những sai lầm phổ biến cần tránh khi viết câu lệnh
1. Quá mơ hồ
Yêu cầu AI "viết một kịch bản" giống như việc bước vào một nhà hàng và nói: "Hãy mang đồ ăn cho tôi." Bạn sẽ nhận được một thứ gì đó, nhưng khả năng cao là bạn sẽ không thích nó. Vì vậy, hãy cụ thể: “Hãy viết một kịch bản Python ngắn để đổi tên tất cả các tệp hình ảnh trong một thư mục thành 'Photo_1', 'Photo_2', v.v.” Bạn càng cung cấp nhiều chi tiết, AI càng ít phải đoán mò.
2. Bỏ qua giọng điệu của cuộc trò chuyện
Nếu bạn không yêu cầu AI cách nói chuyện, nó sẽ mặc định sử dụng một giọng điệu an toàn, hơi cứng nhắc và mang tính công sở. Khi bạn đang cố gắng học một kỹ năng mới, điều đó có thể mang lại cảm giác lạnh lùng và hơi nản lòng. Vì vậy, hãy nói cho AI biết bạn muốn nó nghe như thế nào: “Hãy giải thích điều này một cách thân thiện và khuyến khích”, hoặc “Hãy viết ngắn gọn, thân mật và súc tích.” Chọn sai giọng điệu sẽ khiến ngay cả những thông tin hữu ích cũng trở nên khó tiếp thu hơn.
3. Tin tưởng tuyệt đối vào mọi thông tin
Đây là một lưu ý cực kỳ quan trọng: AI là một mô hình ngôn ngữ, không phải là một công cụ kiểm chứng thông tin! Đôi khi nó sẽ đưa cho bạn một "sự thật" hoặc một đoạn mã nghe có vẻ cực kỳ tự tin nhưng lại sai hoàn toàn. (Chào mừng bạn đến với hiện tượng ảo giác của AI.) Vì vậy, hãy luôn xác minh. Hãy sử dụng AI để xây dựng cấu trúc hoặc giải thích logic, nhưng hãy kiểm tra lại các thông tin thực tế và chạy thử mã nguồn trong một môi trường tương tác (như môi trường được tích hợp sẵn trong Coddy) để đảm bảo nó thực sự hoạt động.
4. Không cung cấp ví dụ
Nhiều người đặt câu hỏi hoặc đưa ra yêu cầu cho AI rồi hy vọng vào điều tốt nhất. Nhưng AI học cực kỳ nhanh nếu bạn chỉ cần đưa ra một hoặc hai ví dụ về những gì bạn muốn. Đây là điều mà giới công nghệ gọi là gợi ý vài mẫu (few-shot prompting). Nếu bạn muốn AI viết tiêu đề cho blog của mình, don't just ask for "5 headlines." Hãy đưa cho nó hai tiêu đề mà bạn đã thích trước. Nó sẽ bắt sóng nhanh hơn nhiều so với bất kỳ lời giải thích dài dòng nào.
5. Sử dụng thuật ngữ quá phức tạp
Bạn có thể nghĩ rằng việc sử dụng những từ ngữ đao to búa lớn sẽ giúp AI hoạt động tốt hơn. Thực tế thì hoàn toàn ngược lại. Việc sử dụng các thuật ngữ phức tạp đôi khi có thể làm rối loạn logic của câu lệnh. Vì vậy, hãy trung thành với ngôn ngữ đơn giản, rõ ràng. AI giống như một người bạn đồng trang lứa rất thông minh, người không yêu cầu gì hơn ngoài những chỉ dẫn rõ ràng. Nếu bạn không thể giải thích ý tưởng của mình một cách đơn giản, AI có thể sẽ gặp khó khăn trong việc xây dựng nó một cách chính xác.
Bắt đầu hành trình AI của bạn ngay hôm nay cùng Coddy
Học cách sử dụng AI hiệu quả không phải là chuyện một sớm một chiều, và tin vui là bạn cũng không cần phải vội vã. Bạn không cần phải dành hàng giờ để nghiên cứu những cuốn sách dày cộp hay xem những video dài vô tận. Cách tốt nhất để bắt đầu là trò chuyện với AI hằng ngày, đồng thời kiểm tra và xác minh lại mọi thứ bạn nhận được!
Nếu bạn đã sẵn sàng vượt qua những câu trả lời kỳ quặc và bắt đầu có những cuộc trò chuyện thực sự hữu ích với AI, chúng tôi đã xây dựng một khóa học AI Prompts mà bạn có thể hoàn thành chỉ trong vài phút bên ly cà phê sáng.
Thay vì chỉ đọc các mẹo, bạn có thể tham gia ngay vào các bài học tương tác của chúng tôi và thực hành những gì đã học. Đây là một cách nhẹ nhàng để thấy được bạn có thể nắm giữ sức mạnh lớn đến nhường nào một khi biết cách nói những lời chuẩn xác!
Share this article
About the Author
Jana Simeonovska
Content Strategist & Writer
Frequently Asked Questions
Làm thế nào để bắt đầu trò chuyện với AI?
Hãy bắt đầu bằng ngữ cảnh. Cung cấp cho AI một số thông tin nền tảng về vai trò của chúng trong cuộc trò chuyện, hoặc cung cấp thông tin mà bạn muốn tìm hiểu thêm. Ví dụ: "Tôi muốn bạn đóng vai trò là một huấn luyện viên cuộc sống, người có thể đưa ra lời khuyên và động lực để giúp tôi đạt được các mục tiêu cá nhân và sự nghiệp."
Làm thế nào để bắt đầu với AI cho người mới bắt đầu?
Việc học trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence) bao gồm việc xây dựng các kỹ năng nền tảng, lựa chọn lộ trình học tập phù hợp và áp dụng các công cụ AI vào mục tiêu của bạn. Hãy bắt đầu bằng cách đánh giá kiến thức hiện tại của bạn, xác định mục đích học tập và làm theo một kế hoạch học tập phù hợp với mục tiêu cá nhân hoặc sự nghiệp.
Làm thế nào để sử dụng AI để tạo câu lệnh (prompt)?
Hãy viết prompt rõ ràng và cụ thể: Việc viết rõ ràng và cụ thể sẽ giúp công cụ AI tạo ra prompt tốt nhất. Thử nghiệm prompt của bạn: Luôn thử nghiệm các prompt của bạn và tiếp tục tinh chỉnh để đạt được kết quả tốt nhất có thể.
5 điều AI không thể làm là gì?
Có năm đặc điểm mà AI thực sự không thể sao chép. Đó là sự thấu cảm, sự hiện diện, khả năng phán đoán, sự sáng tạo và hy vọng. Sự đổi mới thực sự cần đến các kỹ năng của con người. Nhưng AI chỉ hoạt động dựa trên dữ liệu có sẵn nên không có những điều đó.
Làm thế nào để cải thiện kỹ năng viết prompt?
Bạn có thể thử bất kỳ phương pháp nào dưới đây ngay lập tức:
- Role Prompting. Chỉ định một vai trò để định hướng tông giọng và ngữ cảnh.
- Few-Shot Prompting. Đưa ra một vài ví dụ để dạy cho mô hình hiểu được mẫu hình.
- Chain-of-Thought Prompting. Hướng dẫn mô hình lập luận từng bước.
- Instruction + Constraint Prompting. Kiểm soát kết quả đầu ra bằng cách đưa ra yêu cầu chính xác.
Tại sao nên học prompt engineering với Coddy?
- Thực hành các prompt AI thực tế ngay trên trình duyệt của bạn và xem phản hồi trực tiếp từ LLM. Không cần quản lý API key, không cần thiết lập. Mỗi bài tập prompt engineering đều chạy trên một mô hình thực tế để bạn hiểu được điều gì thực sự làm thay đổi kết quả đầu ra.
- Prompt engineering theo cách ứng dụng thực tế: hướng dẫn rõ ràng, ví dụ few-shot, prompt nhập vai và hình tượng nhân vật, kết quả đầu ra có cấu trúc, lập luận chuỗi suy nghĩ, nhận biết prompt-injection. Những kỹ thuật mà mọi kỹ sư prompt AI đều cần.
- Các gợi ý từ AI sẽ hướng dẫn bạn lý do tại sao một prompt thất bại và cần thay đổi những gì, nhờ đó bạn xây dựng được trực giác thực tế cho ChatGPT, Claude và các LLM khác thay vì chỉ sao chép các mẫu có sẵn.
- Nhận chứng chỉ prompt engineering miễn phí khi hoàn thành khóa học. Một minh chứng đáng tin cậy cho các vai trò về AI, nội dung, hỗ trợ và sản phẩm, nơi kỹ năng prompt engineering ngày càng được yêu cầu nhiều hơn.
