Sáng thứ Hai, bạn nhận được một email từ phòng nhân sự. Tiêu đề in hoa đỏ chót báo rằng bạn phải hoàn thành khóa học “Xóa mù AI cho nhân viên” trước chiều thứ Sáu. Bạn bấm vào đường dẫn. Bạn ngồi lướt qua bốn mươi slide giải thích LLM là gì, phân biệt giữa Machine Learning và Deep Learning, rồi làm một bài trắc nghiệm mười câu. Cuối cùng, bạn nhận một cái chứng chỉ số, đóng tab lại, và quay về gõ hàm VLOOKUP trong Excel như chưa từng có chuyện gì xảy ra.
Cái cảm giác vô thưởng vô phạt đó có tên. Giới nghiên cứu gọi nó là “Mô hình đắp lỗ hổng kiến thức” (The Deficit Model).
Đây là một giả định đã bị giới học thuật vứt vào sọt rác từ bốn mươi năm trước, theo bài phân tích của Tiến sĩ Sam Illingworth. Mô hình này cho rằng nhân viên là những chiếc bình rỗng tuếch. Họ tin rằng sự phản kháng của bạn đối với công nghệ mới hoàn toàn xuất phát từ việc bạn thiếu kiến thức kỹ thuật. Giải pháp của họ cực kỳ đơn giản. Đó là đổ thêm kiến thức vào đầu bạn thông qua các bài giảng một chiều.
Vấn đề là cách tiếp cận này luôn thất bại.
Năm 1986, mây phóng xạ từ thảm họa Chernobyl bay tới tận các trang trại vùng đồi Cumbria, nước Anh. Các nhà khoa học chính phủ tới tận nơi, đo đạc, và cam đoan với nông dân rằng phóng xạ sẽ tan biến trong vài tuần. Họ tự tin vì mô hình dự báo của họ từng chạy rất mượt trên đất sét vùng thấp, nơi chất phóng xạ cesium bị khóa chặt vào khoáng chất.
Nhưng có một chi tiết mô hình đó không biết. Đất vùng đồi Cumbria là đất chua hữu cơ. Ở đó, phóng xạ cesium không bị giữ lại dưới lòng đất. Nó bị rễ cỏ hút ngược lên, rồi đi thẳng vào dạ dày những con cừu gặm lớp cỏ đó.
Những người nông dân vùng đồi, những người có hàng chục năm kinh nghiệm thấu hiểu từng tấc đất, hoàn toàn không được hỏi ý kiến. Khi họ bắt đầu thấy có biến và thắc mắc, các chuyên gia bảo họ hãy cho cừu ăn rơm để tránh nhiễm xạ. Một lời khuyên lố bịch đến mức những người nông dân chỉ biết lắc đầu ngao ngán, vì một lý do rất đơn giản: cừu không ăn rơm.
Nhà xã hội học Brian Wynne gọi đó là khoảnh khắc mà giới tinh hoa nhầm lẫn giữa giới hạn kiến thức của chính họ với giới hạn kiến thức của toàn nhân loại. Chuyên gia có thể giỏi làm mô hình trên giấy, nhưng lại hoàn toàn mù tịt về hiện trường. Đáng buồn thay, đây không phải chuyện của năm 1986. Ba mươi lăm năm sau, chúng ta lặp lại chính xác sự kiêu ngạo đó với các chương trình đào tạo AI.
Giáo Dục Xoá Bản Ngã
Năm 1988, nữ nhà văn người Zimbabwe Tsitsi Dangarembga xuất bản cuốn tiểu thuyết Nervous Conditions. Câu chuyện kể về Tambu, một cô nàng đinh ninh rằng cứ cày giáo dục phương Tây là chắc kèo thoát nghèo. Nhưng thực tế đã vả mặt cô qua bà chị họ Nyasha, người vừa hấp thụ trọn gói nền giáo dục thuộc địa Anh. Thay vì được thăng hạng, Nyasha lại dính “lỗi 404” với chính quê hương mình. Cô không thể hòa nhập và liên tục sập nguồn tâm lý. Nền giáo dục ấy không hề giải phóng cô. Nó chỉ đơn giản là cắm cô vào một hệ điều hành bóng bẩy hơn, rồi ép cô xóa sạch toàn bộ dữ liệu gốc.
Các chương trình “đào tạo tuân thủ AI” trong doanh nghiệp hiện tại cũng đang làm đúng chuyện đó.
Hệ thống mặc định rằng những kỹ sư lập trình AI nắm giữ chân lý tuyệt đối, còn người dùng cuối chỉ là những kẻ ngốc cần được khai sáng. Nhưng sự thật là một y tá cấp cứu, một quản lý siêu thị, hay một nhân viên kho bãi sở hữu thứ mà không một nhà phát triển AI nào có được. Đó là chuyên môn thực địa (domain expertise). Họ biết chính xác cái mùi của một ca cấp cứu phức tạp. Họ biết khách hàng sẽ nổi điên thế nào khi máy quẹt thẻ bị treo.
Khi dàn lãnh đạo ép cả công ty xài một công cụ AI mới toanh mà không màng tới cái cảnh anh em chạy KPI vỡ mật dưới sàn, đó chính là phiên bản công sở của giáo dục thuộc địa. Thay vì dùng chất xám của người thật, họ lại đem não nhân viên đi lập trình lại cho khớp với quy trình của một con bot.
Mấy sếp hay ca bài ca: “Nhân viên lười học hỏi, ngại đổi mới nên mới bài xích AI”. Bớt văn đi ạ. Sự phản kháng không sinh ra vì họ mù công nghệ. Họ phản kháng vì họ thừa biết hệ thống kia vô dụng đến nhường nào khi bị ném vào bãi chiến trường thực tế. Thử bắt một nhân viên bán hàng đang mải dập lửa với khách lớn đi ngồi gõ câu lệnh hỏi AI cách phản hồi xem, họ chẳng ném thẳng cái bàn phím vào màn hình.
Hồi chiếu mới đi làm dự án, mình cũng từng ảo tưởng rằng cứ quăng một phần mềm xịn xò vào là team sẽ tự động xịn theo. Thực tế vả cái bốp. Mọi người chỉ lên hệ thống để tích xanh cho đẹp báo cáo, còn lúc cháy nhà thì anh em vẫn réo gọi nhau ầm ĩ qua nhóm Zalo. Rút cuộc, bất kỳ công cụ nào bắt người dùng phải hầu hạ nó thay vì gánh việc giúp họ, sớm muộn gì cũng bị vứt xó.
Cách duy nhất để thoát khỏi bẫy này là ngừng trò chơi điểm số. Thay vì đào tạo nhân viên cách dùng AI, hãy để nhân viên dạy AI cách làm việc trong môi trường của họ. Đó là cơ chế tham gia tương tác (participatory engagement). Bạn không đưa cho họ một cái hộp đen và bảo họ học thuộc lòng. Bạn đưa cho họ một công cụ mở và hỏi họ xem nó cần được bẻ cong như thế nào để khớp với nhịp điệu thực tế.
Cuối tháng, màn hình giám sát KPI của phòng nhân sự rực sáng với con số một trăm phần trăm nhân viên hoàn thành khóa đào tạo. Ban giám đốc cụng ly chúc mừng chiến thắng vĩ đại của sự tuân thủ. Ở một góc văn phòng, người nhân viên vừa dùng mẹo tắt nhanh cái thông báo của hệ thống AI, lặng lẽ hoàn thành nốt công việc của mình.
No related posts found...