[Trải nghiệm nhanh Deep Research của ChatGPT] Ngoài sức tưởng tượng, chắp cánh chuyên gia
-Facebook: "https://www.facebook.com/wincreator1/"
Chào các bác, mình vừa thử nghiệm tính năng Deep Research của ChatGPT vừa được cập nhật, và quả thật nó khiến mình "mắt tròn mắt dẹt", dù mình đã dùng khá nhiều những tính năng tương tự của Gemini, Perplexity, hay cả tổ hợp Think + Search của DeepSeek R1.
Trong nhiệm vụ này, mình dùng model o3-mini-high kết hợp cùng Deep Research (ChatGPT xem đây là một "tool", và 2 mô hình o1 và o1 Pro thì không dùng được "tool" nên tất nhiên cũng không thể thực hiện được Deep Research). Thực ra thì Tool này kết hợp được với các model như 4o, o3-mini và o3-mini-high, nên mình đang nghĩ tổ hợp với o3-mini-high sẽ cho ra quá trình tư duy sâu nhất dựa trên kết quả tìm kiếm.
Mình đã giao cho AI nghiên cứu và tổng hợp một framework thực tiễn cho việc triển khai loại hình mini-course trong đào tạo. Đây là một chủ đề mà bản thân mình đã nghiên cứu từ đầu năm và đang chuẩn bị đưa ra một số sản phẩm chuyên môn liên quan đến chủ đề này, nên mình tự tin về năng lực thẩm định kết quả mà AI trả ra.
Điều thú vị đầu tiên là trước khi Deep Research thì đa phần trường hợp AI đều sẽ hỏi lại mình một số câu hỏi để làm rõ hơn mong muốn của mình, đây cũng là một thực hành mình hay nhắc học viên khi dạy về prompting: Mời AI hỏi lại mình.
Sau khi mình nghiêm túc trả lời đầy đủ, ChatGPT bắt đầu triển khai nghiên cứu sâu, tổng thời gian khoảng hơn 9 phút cho nhiệm vụ này, và mình thấy được diễn trình từng bước. Deep Research này có khác với bên Gemini ở chỗ là mình thấy được từng bước lập luận của AI đi kèm với việc search thông tin gì ở đâu. Các kết quả tìm kiếm thì đa phần là các website thương mại bình thường, một vài website có tính chuyên môn sâu hơn, và một vài nghiên cứu khoa học dạng truy cập mở. Tổng cộng có 26 nguồn khác nhau đã được tìm thấy. Nói chung về chất lượng thì mình vẫn chưa ưng ý lắm, nhưng cái này hoàn toàn có thể khắc phục bằng cách prompting kỹ hơn, và bản thân mình vẫn có thể tự cung cấp thêm tư liệu chất lượng cao cho AI (đây cũng là câu trả lời cho nhiều bác cứ lo là AI dùng nguồn kém chất lượng: vậy thì mình cung cấp cho bạn ấy, chứ mình ngồi không làm gì 😃 ).
Dựa trên các nguồn tư liệu đó, kết quả của AI đưa ra làm mình khá hài lòng. Nội dung có cấu trúc chặt chẽ và diễn giải chi tiết ở cấp độ có thể dùng làm giáo trình hướng dẫn. Các nguồn tư liệu được đính kèm link ngay vào từng đoạn nội dung giúp dễ tra cứu, và nếu copy ra ngoài thì nó cũng tồn tại dưới dạng hyperlink.
Có một điểm trừ là ở cuối bài nghiên cứu thì ChatGPT không tổng hợp lại danh mục tài liệu đã tham khảo (cái này thì Gemini làm tốt hơn). Hy vọng điểm này sẽ sớm được khắc phục.
TÓM LẠI: như mình thường xuyên chia sẻ, AI không phải chỉ là câu chuyện tạo sản phẩm đầu ra, mà sẽ là "đồng sự tư duy" [co-thinker] đồng hành cùng mỗi người, và các xu hướng gần đây ngày càng cho thấy rõ điều đó. Mình luôn tin rằng cần human-in-the-loop trong các tác vụ tư duy và mang tính trí tuệ này, chứ AI không bao giờ thay thế hoàn toàn nhà chuyên môn.
Do đó, các bác đừng chỉ trích AI vì những lỗi như tìm thông tin kém chất lượng, hallucination này nọ nữa, vì chính những chỗ đó mới là chỗ cần chuyên gia con người, chứ không thì còn cần các bác làm cái gì nữa!
Giai đoạn sắp tới, hãy thay đổi cách làm việc: dành 20% hình thành bản thảo các sản phẩm tri thức với sự hỗ trợ của AI, còn 80% thời gian là dành cho việc nghiền ngẫm, biên tập, hoàn thiện, nâng cao chất lượng bản thảo đó. Như vậy các chuyên gia mới thật sự nâng cao được chất lượng của sản phẩm chuyên môn.
Bởi vậy, mình không cho rằng các luồng automation hoàn toàn là phù hợp với chuyên gia. Các bạn có thể automate việc đăng một trang cập nhật thông tin, nhưng không thể automate một bản tin chuyên môn của một chuyên gia, vì chuyên gia luôn cần "hiện diện" ở đó bằng những phần sắc bén nhất trong tư duy của mình.
AI giúp chuyên gia như Hổ thêm Cánh, nhưng muốn vậy, bạn phải là Hổ trước đã.