Tại sao công cụ AI thất bại khi bạn không biết những điều cơ bản

0 0 0

Người đăng: Kansu Leg

Theo Viblo Asia

Các công cụ AI rất mạnh mẽ. Nhưng nếu không có kiến thức cơ bản, chúng sẽ chỉ làm tăng thêm sự nhầm lẫn — chứ không giải quyết được vấn đề.

Tại sao công cụ AI thất bại khi bạn không biết những điều cơ bản?

Công cụ AI có ở khắp mọi nơi.

Chúng viết mã. Thiết kế UI. Thậm chí tạo bài đăng trên blog.

Nhưng đây là sự thật mà không ai muốn nói:

Nếu bạn không biết những điều cơ bản, AI sẽ không thể cứu bạn.

Trên thực tế, nó chỉ khiến mọi thứ trở nên tồi tệ hơn - nhanh hơn mà thôi.

AI không giải quyết được sự nhầm lẫn. Nó còn khuếch đại sự nhầm lẫn đó

Giả sử bạn hỏi:

“Làm thế nào để xây dựng một bố cục đáp ứng trong React?”

Nếu bạn không hiểu Flexbox hoặc CSS Grid,

ChatGPT có thể cung cấp cho bạn một bố cục — nhưng bạn sẽ không biết tại sao nó bị hỏng.

Và khi nó bị hỏng, bạn không thể sửa được.

Tương tự như sau:

  • Yêu cầu API
  • Xác thực
  • Trạng thái thành phần
  • Lộ trình

AI đưa ra câu trả lời.

Nhưng nếu bạn không biết cách đặt câu hỏi đúng thì câu trả lời sẽ vô dụng.

Ví dụ thực tế: Tôi đã yêu cầu quá nhiều

Ngay từ đầu, tôi đã hỏi ChatGPT:

“Xây dựng cho tôi một blog có chức năng đăng nhập, bình luận và bảng điều khiển quản trị bằng Next.js.”

Đúng vậy. Gần như vậy.

Tôi đã sao chép mã, dán nó… và nhìn chằm chằm vào 300 dòng mà tôi không hiểu.

Khi nó thất bại, tôi không biết phải bắt đầu từ đâu.

Điều gì thực sự giúp tôi học được?

  • Đọc tài liệu chính thức (React, HTML, CSS)
  • Xây dựng các thành phần nhỏ, tập trung
  • Cố ý phá vỡ mọi thứ
  • Hỏi: “Đường thẳng này có tác dụng gì?”

Sau đó, AI trở thành đối tác.

Trước đó, nó chỉ là tiếng ồn.

Khi AI bắt đầu làm việc cho bạn

AI không phải là một lối tắt. Nó là một bộ khuếch đại.

Nếu bạn biết mình đang làm gì — thì thật đáng kinh ngạc.

Nếu bạn không biết — thì thật nguy hiểm.

Sử dụng AI để tăng tốc những gì bạn đã hiểu.

Không phải để tránh học nó ngay từ đầu.

Còn bạn thì sao?

Bạn đã bao giờ cảm thấy lạc lõng hơn sau khi sử dụng công cụ AI chưa?

Hãy để lại bình luận. Chúng ta hãy nói về việc học — không chỉ là tự động hóa.

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Các thuật toán cơ bản trong AI - Phân biệt Best First Search và Uniform Cost Search (UCS)

Nếu bạn từng đọc các thuật toán trong AI (Artificial Intelligence - Trí tuệ nhân tạo), rất có thể bạn từng nghe qua về các thuật toán tìm kiếm cơ bản: UCS (thuộc chiến lược tìm kiếm mù) và Best First Search (thuộc chiến lược tìm kiếm kinh nghiệm). Khác nhau rõ từ khâu phân loại rồi, thế nhưng hai th

0 0 177

- vừa được xem lúc

Con đường AI của tôi

Gần đây, khá nhiều bạn nhắn tin hỏi mình những câu hỏi đại loại như: có nên học AI, bắt đầu học AI như nào, làm sao tự học cho đúng, cho nhanh, học không bị nản, lộ trình học AI như nào... Sau nhiều lần trả lời, mình nghĩ rằng nên viết hẳn một bài để trả lời chi tiết hơn, cũng như để các bạn sau này

0 0 163

- vừa được xem lúc

[ChatterBot] Thư viện chatbot hay ho dành cho Python| phần 3

Trong bài trước mình đã trình bày về Training data cho chatbot và tiền xử lý dữ liệu. Trong phần này sẽ trình bày với các bạn về logic adapter.

0 0 68

- vừa được xem lúc

[Deep Learning] Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

. Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.1. Dropout trong mạng Neural là gì.

0 0 74

- vừa được xem lúc

Kỹ thuật Dropout (Bỏ học) trong Deep Learning

Trong bài viết này, mình xin phép giới thiệu về Dropout (Bỏ học) trong mạng Neural, sau đó là mình sẽ có 1 số đoạn code để xem Dropout ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất của mạng Neural. 1.

0 1 87

- vừa được xem lúc

Blockchain dưới con mắt làng Vũ Đại 4.0

Mở bài. Hey nhô các bạn, lại là mình đây .

0 0 54