AI đang trở nên phổ biến hơn bao giờ hết. Chỉ trong vài năm, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã có thể viết bài, phân tích dữ liệu, tạo ý tưởng, hỗ trợ học tập lẫn công việc văn phòng.

Nhưng song song với sự phát triển đó là hàng loạt cảm nhận tiêu cực từ người dùng:

• “AI bịa quá nhiều.”

• “AI nói vòng vo, dài dòng.”

• “AI không hiểu ý mình.”

• “AI không thông minh như quảng cáo.”

• “Dùng AI tốn tiền vì phải chat nhiều lần.”

Tại sao lại như vậy?
Có phải AI không mạnh như người ta nói?

Câu trả lời: AI mạnh – rất mạnh – nhưng người dùng thường không hiểu cách AI hoạt động, không biết cách giao tiếp với AI, và không biết giới hạn thật sự của mô hình.

Bài viết này sẽ giúp bạn — hoặc bất kỳ độc giả phổ thông nào — hiểu rõ:

1. AI làm việc như thế nào

2. Vì sao AI “bịa”

3. Vì sao AI khiến người dùng “mệt”

4. Vì sao phải chat nhiều vòng

5. Vì sao nhiều người đánh giá sai hiệu quả của AI

6. Các công cụ giúp tối ưu việc dùng AI

7. Cách tiếp cận đúng để AI thật sự hữu ích

1. AI có thông minh thật không?

Câu trả lời là: có… nhưng không như bạn tưởng.

AI rất thông minh khi:

• mô phỏng ngôn ngữ

• tóm tắt

• phân tích xu hướng

• viết lách, sáng tạo nội dung

• tạo kế hoạch

• xử lý văn bản phức tạp

• gợi ý ý tưởng, giải thích, tư vấn

Nhưng AI không:

• hiểu thế giới như con người

• hiểu cảm xúc

• có kiến thức theo thời gian thực

• có bộ nhớ dài hạn (trừ khi có tính năng memory)

• tự biết đúng sai

• tự động kiểm chứng thông tin

AI hoạt động giống như một cỗ máy dự đoán chữ, chứ không phải một bộ não thật sự.

Điểm này dẫn đến vấn đề lớn đầu tiên.

2. Vì sao AI “bịa” (Hallucination)?

Hallucination là khi AI tạo ra thông tin sai nhưng nghe rất tự tin và logic.

AI bịa vì:

1) Nó không hiểu đúng – sai

AI chỉ dự đoán từ tiếp theo.
Không có nguồn dữ liệu? → AI đoán.

2) Câu hỏi quá mơ hồ

Người dùng đặt câu hỏi thiếu chi tiết → AI phải suy diễn.

3) Kiến thức AI có hạn

AI có “knowledge cutoff” – tức chỉ biết đến một thời điểm nhất định.

4) AI muốn trả lời “cho đầy đủ”

Khi mô hình thiếu dữ liệu, nó tự lấp chỗ trống.

Ngành AI đang giảm bịa bằng cách:

• bắt AI dựa vào tài liệu thật (RAG)

• giới hạn kiểu trả lời (structured output)

• để AI tự kiểm tra lại

• huấn luyện trên dữ liệu sạch hơn

Dù vậy, không có mô hình nào hết bịa 100% — giống như con người, ai cũng có lúc nhầm.

3. Vì sao AI khiến người dùng quá tải (Cognitive Overload)?

Ngay cả khi AI trả lời đúng, nhiều người vẫn cảm thấy:

• đọc mệt

• không biết ý chính

• không biết câu trả lời có hữu ích không

• bị “ngợp” vì AI viết quá dài

Đây là vì não người có giới hạn nhận thức, chỉ xử lý được một lượng thông tin nhất định.

Nhưng AI lại có xu hướng:

• trả lời rất dài

• phân tích quá chi tiết

• đưa ra nhiều nội dung hơn mức người dùng cần

→ Kết quả: người dùng thấy “AI nói nhiều nhưng chẳng giúp được gì”.

Để tránh điều này, hệ thống AI hiện đại áp dụng:

• Tóm tắt trước, chi tiết sau

• Chia nội dung thành từng phần

• Dùng bullet – highlight – mục lục

• Giao diện điều chỉnh độ dài theo người dùng

• AI nhớ bối cảnh → không phải lặp lại

4. “Tại sao phải chat nhiều vòng với AI? Sao không trả lời đúng ngay từ đầu?”

Đây là câu hỏi mà rất nhiều người dùng AI không hiểu — và nó là nguồn gốc của sự bực bội.

Sự thật:
Không phải lỗi của bạn.
Không phải lỗi của AI.
→ Mà là bản chất của cách AI hoạt động.

Vì sao cần nhiều vòng?

(1) Bạn cũng không biết mình muốn gì cho đến khi thấy bản nháp

Đây là quy luật tự nhiên trong sáng tạo và phân tích.

(2) AI không thể đọc suy nghĩ

AI chỉ biết những gì bạn viết ra.

(3) Nhiệm vụ phức tạp luôn cần refinement

Giống như làm việc với designer, writer, biên tập viên.

(4) Prompt ban đầu của đa số người dùng quá mơ hồ

→ AI phải đoán → kết quả thường lệch.

5. Vấn đề thực tế: chat nhiều vòng = tốn token = tốn tiền

Nhiều mô hình AI tính phí theo token.

• prompt dài → tốn tiền

• trả lời dài → tốn tiền

• refine nhiều lần → tốn nhiều vòng token hơn

Điều này khiến người dùng:

• ngại mô tả chi tiết

• ngại yêu cầu chỉnh sửa

• cố dùng prompt ngắn → AI hiểu sai
  → rồi lại phải refine nhiều lần → tốn hơn

Một vòng lặp rất phổ biến.

6. Có công cụ nào giúp giảm vòng chat – giảm token – tăng chất lượng không? Có.

Ngày càng nhiều công cụ ra đời giúp tối ưu prompt trước khi gửi vào AI:

1) Prompt Optimizer

Người dùng viết yêu cầu tự nhiên → công cụ tự phân tích → tạo prompt hoàn chỉnh.

2) Prompt Rewriter

Giữ nguyên ý, nhưng viết lại rõ ràng – ngắn gọn – chính xác.

3) Task Classifier

Tự nhận dạng yêu cầu thuộc loại nào → chọn template phù hợp.

4) Prompt Template Library

Thư viện prompt mẫu cho:

• viết blog

• báo cáo

• phân tích

• kế hoạch

• mô tả sản phẩm

• đề xuất kinh doanh

5) Giao diện buộc người dùng điền đủ dữ liệu

Thay vì gõ prompt, bạn điền form → công cụ tạo prompt chuẩn.

Tất cả nhằm mục đích:

• ít prompt hơn

• ít vòng chat hơn

• ít token hơn

• kết quả tốt hơn ngay từ lần đầu

7. Vậy cuối cùng: vì sao người dùng cảm thấy AI “không hiệu quả”?

Tất cả gộp lại thành ba nhóm lớn:

(1) Giới hạn thật sự của AI

• bịa

• thiếu dữ liệu

• không hiểu cảm xúc

• không biết thời sự

• không thể đoán toàn bộ ý định người dùng

(2) Trình bày không phù hợp với cách não người tiếp nhận

• trả lời dài quá

• không có điểm nhấn

• gây quá tải nhận thức

(3) Người dùng chưa hiểu cách giao tiếp với AI

• kỳ vọng sai

• prompt mơ hồ

• không biết cấu trúc yêu cầu

• ngại refine

• lo về token → không dám mô tả chi tiết

• dùng sai công cụ

• không biết AI cần nhiều vòng

Khi ba thứ này gặp nhau, người dùng sẽ kết luận:

“AI không thông minh.”

Nhưng sự thật là:

AI cực kỳ mạnh — và càng mạnh hơn nữa khi bạn biết cách dùng.

8. Cách dùng AI hiệu quả nhất dành cho người không chuyên

Rất đơn giản, chỉ cần 5 nguyên tắc:

1) Mô tả rõ bối cảnh ngay từ đầu

Càng rõ → AI càng chính xác.

2) Nói rõ bạn muốn output dạng gì

Bảng? Bullet? Nội dung 500 chữ? Lập kế hoạch? Ý chính?

3) Cho AI ví dụ nếu cần

Ví dụ là “ngôn ngữ mẹ đẻ” của AI.

4) Cho AI quyền hỏi lại

“Hãy hỏi lại nếu bạn chưa hiểu rõ yêu cầu của tôi.”

5) Xem AI như đồng nghiệp, không phải cỗ máy 1 lần ra kết quả hoàn hảo

Thay đổi tư duy → trải nghiệm tốt hơn → tiết kiệm cả tiền lẫn thời gian.

Kết luận: AI không vô dụng — chỉ là chúng ta chưa hiểu nó đủ

Người dùng thường chê AI vì:

• không biết AI hoạt động ra sao

• đặt câu hỏi mơ hồ

• kỳ vọng nó “biết hết”

• không biết cách điều khiển AI

• bị quá tải thông tin

• tốn token vì chat nhiều vòng

Nhưng khi hiểu đúng, bạn sẽ nhận ra:

• AI không hoàn hảo

• nhưng AI cực kỳ hữu ích

• và AI sẽ giúp bạn mạnh hơn nhiều lần — miễn là bạn giao tiếp đúng cách

AI không phải phép màu.
AI là một đồng nghiệp mới cần bạn hướng dẫn.
Và khi bạn hướng dẫn đúng, nó sẽ làm tốt hơn 95% con người.