Có thể đào tạo để chống lại tác động tiêu cực của việc offloading nhận thức từ việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo?

Gần đây, Unite.ai đã đăng một bài viết: ‘ChatGPT có thể đang làm cạn kiệt não bộ của bạn: Nợ nhận thức trong kỷ nguyên Trí tuệ nhân tạo‘. Trong đó, Alex McFarland đã phác thảo các phát hiện từ một nghiên cứu của MIT cho thấy xu hướng đáng lo ngại trong sự suy giảm kỹ năng tư duy phản biện và phán đoán do sử dụng Trí tuệ nhân tạo quá mức. Có nhiều nghiên cứu khác hỗ trợ những phát hiện này, nhưng bây giờ câu hỏi cần được trả lời là: chúng ta có thể làm gì về điều đó?

Mặc dù những tác động tiêu cực của việc phụ thuộc quá mức vào Trí tuệ nhân tạo, nhưng thực tế là nó không thể biến mất trong thời gian ngắn. Chúng ta cần tìm cách sử dụng Trí tuệ nhân tạo để các doanh nghiệp có thể tận dụng lợi ích của nó mà không làm cạn kiệt não bộ của nhân viên.

Trong bài viết này, tôi sẽ khám phá các rủi ro nhận thức mà việc offloading nhận thức quá mức có thể gây ra, ý nghĩa của những rủi ro này đối với doanh nghiệp và nhân viên, và những gì chúng ta có thể làm về việc đào tạo và thiết lập hàng rào để cho phép nhân viên đạt được hiệu quả tối đa thông qua sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo mà không gây ra sự suy giảm khả năng nhận thức.

Những nguy cơ mới nổi của việc offloading nhận thức từ việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo

Như đã thảo luận trong bài viết của Alex, một nhóm nghiên cứu của MIT Media Lab gần đây đã trang bị 54 tình nguyện viên với mũ EEG và yêu cầu họ viết các bài luận theo phong cách SAT dưới ba điều kiện: ChatGPT, công cụ tìm kiếm hoặc không có công cụ nào. Những người viết chỉ bằng não bộ đã thể hiện sự kết nối phong phú nhất trên các vùng điều khiển hành vi. Người dùng ChatGPT đã thể hiện sự tham gia yếu nhất, và khi bot bị loại bỏ, điểm số của họ đã giảm mạnh, bằng chứng, theo các tác giả, của ‘nợ nhận thức’.

Những người tham gia phụ thuộc vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã gặp khó khăn trong việc nhớ lại công việc họ đã ‘tác giả’ chỉ vài ngày trước, vì thông tin đó không được mã hóa thông qua việc thu hồi có gắng. Một đối tượng của MIT không thể trích dẫn một câu đơn từ một bản thảo được viết 48 giờ trước.

Sự suy giảm tư duy phản biện

Một nghiên cứu được đánh giá ngang hàng đã khảo sát 666 người trưởng thành ở Anh và tìm thấy mối tương quan tiêu cực đáng kể giữa việc sử dụng công cụ Trí tuệ nhân tạo thường xuyên và hiệu suất trên đánh giá tư duy phản biện Halpern (một đánh giá được thiết lập và tôn trọng về các khả năng tư duy phản biện khác nhau). Hiệu ứng này mạnh nhất ở những người từ 17 đến 25 tuổi và được trung gian bởi các hành vi offloading nhận thức như yêu cầu các bot tóm tắt các bài đọc thay vì tham gia với các bản gốc.

Sự sáng tạo đồng nhất

Một nghiên cứu về tác động của Trí tuệ nhân tạo đối với sự đổi mới đã yêu cầu các nhóm phát minh ra các món đồ chơi mới bằng cách sử dụng một tập hợp các thành phần hạn chế, với một số được phép sử dụng ChatGPT để suy nghĩ ra các ý tưởng. Các nhóm ChatGPT đã tạo ra nhiều ý tưởng hơn mỗi phút nhưng sản xuất ít hơn 40% các khái niệm khác biệt. Một số thậm chí đã chọn cùng tên sản phẩm, một dấu hiệu cho thấy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang dẫn dắt các nhà tư duy phân kỳ đến trung tâm hẹp của dữ liệu đào tạo của chúng.

Sự chắc chắn giả và sự cảnh giác giảm

Sự suy giảm tư duy phản biện và phán đoán là đặc biệt đáng lo ngại khi Trí tuệ nhân tạo vẫn còn dễ bị ảo giác. Một cuộc khảo sát gần đây cho thấy rằng mặc dù niềm tin vào các tác nhân tự động hoàn toàn giảm từ 43% xuống 27% trong một năm, 64% nhân viên vẫn dán văn bản mô hình chưa được kiểm tra vào các tài liệu hướng đến khách hàng ‘để tiết kiệm thời gian’.

Sự chậm lại của xã hội

Những tác động này vượt ra ngoài cách mọi người hoạt động trong công việc. Người ta đã lập luận rằng ‘hiệu ứng Flynn’ lịch sử (sự tăng trưởng ổn định của điểm số IQ trong thế kỷ 20) đã bị đình trệ và có thể đang đảo ngược, với các chuyên gia chỉ ra sự offloading kỹ thuật số phổ biến là một tội phạm chính.

Tác động lâu dài đối với doanh nghiệp và nhân viên

Sự phụ thuộc mãn tính vào Trí tuệ nhân tạo tương tự như nợ kỹ thuật: mỗi lần nhân viên chấp nhận bản thảo của bot mà không có sự kiểm tra, họ sẽ đẩy một khoản thanh toán nhỏ vào tương lai. Khi mô hình bị ảo giác hoặc các nhà quản lý yêu cầu nguồn gốc, trách nhiệm pháp lý đó sẽ xuất hiện, và ít người nhớ cách xây dựng lại tính toán từ đầu.

Chúng ta nên lo lắng rằng sự tự nghi ngờ này sẽ làm cạn kiệt đường ống kế thừa, để lại một băng ghế mỏng của các nhà tư duy độc lập ngay khi các hệ thống chủ động cần sự giám sát sắc nét hơn. Các khía cạnh của kinh doanh mà trước đây là lĩnh vực nghiêm ngặt của sự sáng tạo và kiến thức của con người, từ chiến lược tiếp thị đến dịch thuật, đang ngày càng được hỗ trợ, thậm chí được quản lý bởi Trí tuệ nhân tạo. Và vấn đề này có thể sẽ tăng tốc.

Kéo lùi đổi mới và ‘tư duy khuôn mẫu’

Thí nghiệm đồ chơi Wharton gợi ý về một tương lai nơi mỗi buổi suy nghĩ sẽ bắt đầu từ cùng một gợi ý tự động hoàn thành. Các nhà đầu tư giai đoạn đầu được phỏng vấn cho nghiên cứu cho biết rằng các bản trình bày hiện đến với ngôn ngữ giống hệt, khiến sự mới mẻ trở nên khó phát hiện hơn.

Phơi nhiễm quy định

Vào tháng 7, Tổ chức Tiêu chuẩn Anh đã công bố tiêu chuẩn kiểm toán quốc tế đầu tiên cho các nhà cung cấp dịch vụ đảm bảo Trí tuệ nhân tạo sau một làn sóng các vụ án luật đã bị ô nhiễm bởi các ảo giác. Các công ty không thể chứng minh việc xem xét của con người có thể sẽ phải đối mặt với các khoản phạt và thiệt hại về danh tiếng.

Sự giảm động lực

Nhiều trường đại học đã tái lập các kỳ thi bằng giấy sau khi các cuộc khảo sát cho thấy 89% sinh viên sử dụng ChatGPT cho công việc. Các giáo sư cho biết việc chuyển sang phương pháp analog đã ngay lập tức tăng cường sự tham gia và tiết lộ sự hiểu biết của sinh viên có thể mỏng manh như thế nào nếu không có bot.

Một sự kéo lùi tương tự đe dọa các chương trình nâng cao kỹ năng của công ty nếu người học mong đợi một bot sẽ lấp đầy mọi khoảng trống kiến thức.

Có thể đào tạo phù hợp để giảm thiểu tác động offloading?

Tác động của hàng rào

Một thí nghiệm thực địa do Wharton dẫn đầu đã chia 990 học sinh toán trung học vào ba nhóm: GPT-4 không giới hạn, GPT Tutor (chỉ gợi ý) và không có Trí tuệ nhân tạo (nhóm kiểm soát). Trong khi người dùng không giới hạn đã giải quyết 48% nhiều vấn đề hơn, họ đã đạt điểm thấp hơn 17% trong một bài kiểm tra đóng sách hai ngày sau đó.

Nhóm Tutor thực sự đã vượt qua nhóm có quyền truy cập Trí tuệ nhân tạo đầy đủ trong các vấn đề thực hành, nhưng chỉ匹 với nhóm kiểm soát, cho thấy rằng hàng rào ít nhất có thể ngăn chặn sự suy giảm đến một mức độ nào đó (ngay cả khi Trí tuệ nhân tạo không có vẻ cải thiện giáo dục).

Giáo dục như một hàng rào

Nghiên cứu về 666 người trưởng thành ở Anh đã tìm thấy rằng những người tham gia có bằng cấp cao hơn có nhiều khả năng kiểm tra chéo các câu trả lời của Trí tuệ nhân tạo trước khi chấp nhận chúng. Các bản ghi phỏng vấn xác nhận mẫu: những người trả lời sau đại học ‘luôn’ xác minh thông tin ở mức gần gấp đôi so với những người chỉ có giáo dục trung học, một sự khác biệt mà các tác giả mô tả là ‘đáng kể về mặt thống kê’.

Giáo dục đại học, họ kết luận, điều tiết tác động của việc offloading nhận thức bằng cách tạo ra thói quen của việc tra cứu phản biện.

Bằng chứng tích cực dưới sự giám sát

Một phân tích tổng hợp tháng 7 năm 2025 đã kết hợp 31 thí nghiệm trong lớp học và cho thấy rằng Trí tuệ nhân tạo hiệu quả nhất khi được kết hợp với hướng dẫn có cấu trúc. Các kịch bản kiểm tra thành tích do giáo viên dẫn dắt đã mang lại lợi ích học tập lớn nhất, trong khi các điều kiện kiểm tra kiến thức không có hướng dẫn hầu như không mang lại lợi ích. Các tác giả lưu ý rằng ‘tương tác có hướng dẫn vượt trội so với cả nhóm Trí tuệ nhân tạo và nhóm kiểm soát không có Trí tuệ nhân tạo’, nhấn mạnh giá trị của các gợi ý phản ánh và sự hỗ trợ của giáo viên.

Chiến lược đào tạo để ngăn chặn sự cạn kiệt não bộ thực sự

Giảng dạy năng lực Trí tuệ nhân tạo dựa trên sự hoài nghi

Các nhà quản lý nên huấn luyện các đội để đối xử với một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như một người bạn dễ tính. Các chuyến bay thành công kết hợp các mẹo kỹ thuật lệnh với một danh sách kiểm tra tinh thần: Nguồn là gì? Ngày là gì? Liệu điều ngược lại có thể đúng không?

Lập lịch ‘tải lên’ có chủ ý

Có một sự phổ biến ngày càng tăng của các khu vực cai nghiện kỹ thuật số chính thức, các khu vực trong văn phòng nơi máy tính xách tay và điện thoại bị cấm để nhân viên có thể ‘đặt lại, sạc lại và tìm sự cân bằng’ trước khi quay lại các nhiệm vụ được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo.

Một số công ty đang mở rộng ý tưởng này thành ‘không có công nghệ vào thứ Sáu’ cấm video gọi và ứng dụng trò chuyện vào thứ Sáu chiều và mở buổi sáng với các cuộc chạy nước rút trắng trên bảng. Sau đó, các đội sẽ họp lại để xác minh ý tưởng của họ với một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Các nhà quản lý báo cáo rằng nghi thức này đã tăng cường sự đa dạng của ý tưởng và tăng gần 25% số lượng mục nhật ký học tập hàng tuần trong vòng tám tuần.

Nấu metacognition vào công việc

Thí nghiệm toán của Wharton cho thấy rằng việc chèn các gợi ý phản ánh (‘Bằng chứng nào hỗ trợ cho tuyên bố này?’) vào giao diện Trí tuệ nhân tạo sẽ tăng cường khả năng giữ lại. GPT Tutor thực hiện điều này tự động, từ chối tiết lộ bất kỳ câu trả lời nào cho đến khi học sinh nêu lên lý lẽ của riêng họ và sau đó so sánh nó với gợi ý của mô hình.

Thiết kế cho ma sát, không phải ma sát ít

Các đội CNTT doanh nghiệp có thể suy nghĩ nhiều hơn về sử dụng và lợi ích của con người từ Trí tuệ nhân tạo và cấu hình các trợ lý trò chuyện để hiển thị điểm số tin cậy, trích dẫn dữ liệu thô hoặc trình bày các lựa chọn được xếp hạng thay vì một đoạn văn, thúc giục người dùng tạm dừng và đánh giá thay vì sao chép và dán. Những chướng ngại vật này cảm thấy nhỏ nhưng khôi phục một sự bắt tay nhận thức thiết yếu giữa người dùng và máy.

Kết luận

Việc offloading nhận thức là bóng tối không thể tránh khỏi của các công cụ mạnh mẽ hơn, nhưng sự suy giảm nhận thức không cần phải như vậy. Các tổ chức sẵn sàng kết hợp Trí tuệ nhân tạo với các hàng rào cẩn thận, các gợi ý metacognition và một văn hóa ‘tải lên’ có chủ ý có thể tận hưởng các quy trình làm việc nhanh hơn và tâm trí sắc nét hơn.

Bỏ qua những hàng rào đó, và khoản nợ sẽ đến hạn: sự sáng tạo bị giảm sút, khả năng giải quyết vấn đề giòn và một lực lượng lao động bị đóng băng vào khoảnh khắc cửa sổ lời nhắc thất bại. Đầu tư thông minh nhất mà một công ty có thể thực hiện trong năm nay có thể không phải là một giấy phép Trí tuệ nhân tạo khác, mà là một chương trình nghiêm ngặt giữ nhận thức của con người vững chắc trên ghế lái.