Phi Vũ
New member
Lời hứa AI giúp công việc nhẹ nhàng hơn đang rạn nứt khi nhiều thử nghiệm thất bại và công cụ đôi khi tạo ra nhiều việc hơn. Dựa quá nhiều vào AI có thể làm suy yếu tư duy, khả năng học hỏi và cảm giác đạt được — hiện tượng được gọi là "smoothout".
Lời hứa rằng AI sẽ giải phóng con người khỏi công việc tẻ nhạt, giúp đầu óc dành thời gian cho những việc sáng tạo hơn, đang gặp trở ngại. Một báo cáo MIT năm 2025 cho thấy khoảng 95% các thử nghiệm AI sinh tạo trong doanh nghiệp không đạt được như kỳ vọng, và nghiên cứu từ Stanford Social Media Lab cùng BetterUp Lab cảnh báo rằng các công cụ AI đôi khi tạo ra nhiều công việc hơn chứ không giảm bớt.
Ellen Scott, Tổng biên tập kỹ thuật số của Stylist và tác giả, đã đặt tên cho một hệ quả tâm lý đang xuất hiện là "smoothout": sự bào mòn dần dần của ma sát, thử thách và cảm giác làm chủ trong công việc do phụ thuộc quá nhiều vào AI. Đây không hoàn toàn là chán việc hay làm quá sức, mà là mất đi cơ hội trải nghiệm thách thức có lợi cho sức khỏe tinh thần.
Khác với burnout (kiệt sức) hay boreout (chán nản vì thiếu kích thích), smoothout khởi phát từ việc công cụ làm thay phần thử thách trí tuệ. Khi không còn cơ hội vượt qua khó khăn, cảm giác đạt được giảm, động lực suy giảm và các triệu chứng căng thẳng tiêu cực có thể xuất hiện.
Có cơ sở nghiên cứu cho thấy não bộ phát triển tốt nhất khi gặp lượng thử thách phù hợp. Mihaly Csikszentmihalyi với lý thuyết Flow chỉ ra rằng con người hạnh phúc và hiệu quả nhất khi thách thức tương xứng với kỹ năng. Lý thuyết Vygotsky về "vùng phát triển gần" và khái niệm "desirable difficulties" trong nghiên cứu nhận thức đều nhấn mạnh: những khó khăn vừa phải giúp học sâu và kỹ năng bền vững hơn so với đường tắt không ma sát.
Khái niệm "cognitive offloading" — dùng công cụ để giảm tải nhận thức — vốn có lợi khi dùng sổ tay, nhắc nhở hay máy tính. Nhưng AI khác ở chỗ nó không chỉ giảm tải mà còn có thể "suy nghĩ thay" ta trên nhiều nhiệm vụ. Nghiên cứu ban đầu cảnh báo rằng kiểu offloading này có thể ảnh hưởng đến việc học, ghi nhớ và rèn luyện kỹ năng nếu ta lạm dụng.
AI có thể nâng cao năng suất nếu được dùng đúng chỗ; nhưng để giữ gìn khả năng tư duy, học hỏi và cảm giác làm chủ, tổ chức và cá nhân cần học cách cân bằng — khai thác ưu điểm của máy móc mà không để mất đi phần trải nghiệm giúp con người tiến bộ.
Nguồn: Techradar
Hiện tượng "smoothout" và chi phí tinh thần
Lời hứa rằng AI sẽ giải phóng con người khỏi công việc tẻ nhạt, giúp đầu óc dành thời gian cho những việc sáng tạo hơn, đang gặp trở ngại. Một báo cáo MIT năm 2025 cho thấy khoảng 95% các thử nghiệm AI sinh tạo trong doanh nghiệp không đạt được như kỳ vọng, và nghiên cứu từ Stanford Social Media Lab cùng BetterUp Lab cảnh báo rằng các công cụ AI đôi khi tạo ra nhiều công việc hơn chứ không giảm bớt.
Ellen Scott, Tổng biên tập kỹ thuật số của Stylist và tác giả, đã đặt tên cho một hệ quả tâm lý đang xuất hiện là "smoothout": sự bào mòn dần dần của ma sát, thử thách và cảm giác làm chủ trong công việc do phụ thuộc quá nhiều vào AI. Đây không hoàn toàn là chán việc hay làm quá sức, mà là mất đi cơ hội trải nghiệm thách thức có lợi cho sức khỏe tinh thần.
Khác với burnout (kiệt sức) hay boreout (chán nản vì thiếu kích thích), smoothout khởi phát từ việc công cụ làm thay phần thử thách trí tuệ. Khi không còn cơ hội vượt qua khó khăn, cảm giác đạt được giảm, động lực suy giảm và các triệu chứng căng thẳng tiêu cực có thể xuất hiện.
Có cơ sở nghiên cứu cho thấy não bộ phát triển tốt nhất khi gặp lượng thử thách phù hợp. Mihaly Csikszentmihalyi với lý thuyết Flow chỉ ra rằng con người hạnh phúc và hiệu quả nhất khi thách thức tương xứng với kỹ năng. Lý thuyết Vygotsky về "vùng phát triển gần" và khái niệm "desirable difficulties" trong nghiên cứu nhận thức đều nhấn mạnh: những khó khăn vừa phải giúp học sâu và kỹ năng bền vững hơn so với đường tắt không ma sát.
Khái niệm "cognitive offloading" — dùng công cụ để giảm tải nhận thức — vốn có lợi khi dùng sổ tay, nhắc nhở hay máy tính. Nhưng AI khác ở chỗ nó không chỉ giảm tải mà còn có thể "suy nghĩ thay" ta trên nhiều nhiệm vụ. Nghiên cứu ban đầu cảnh báo rằng kiểu offloading này có thể ảnh hưởng đến việc học, ghi nhớ và rèn luyện kỹ năng nếu ta lạm dụng.
Gợi ý để tránh phụ thuộc quá mức vào AI
- Sử dụng AI có chọn lọc: giao cho AI những việc lặp đi lặp lại, tốn thời gian nhưng ít mang lại sự phát triển kỹ năng (ví dụ: tổng hợp dữ liệu thô, kiểm tra chính tả số lượng lớn).
- Giữ lại phần thử thách cho con người: để nhân viên làm những bước yêu cầu phân tích, quyết định phức tạp hoặc học hỏi, thay vì dùng AI để hoàn thành toàn bộ.
- Áp dụng quy tắc không AI cho việc học: khi mục tiêu là cải thiện năng lực, hãy hạn chế dùng AI như tấm nệm an toàn—cho phép sai sót, sửa lỗi và học từ đó.
- Yêu cầu đánh giá con người: bắt buộc kiểm tra và phê duyệt do người thực hiện để giữ trách nhiệm và phát triển tư duy phản biện.
- Thiết kế công việc có "ma sát lành mạnh": phân chia nhiệm vụ sao cho có những phần vừa thách thức kỹ năng, vừa có phần hỗ trợ bởi AI để cân bằng hiệu quả và phát triển.
AI có thể nâng cao năng suất nếu được dùng đúng chỗ; nhưng để giữ gìn khả năng tư duy, học hỏi và cảm giác làm chủ, tổ chức và cá nhân cần học cách cân bằng — khai thác ưu điểm của máy móc mà không để mất đi phần trải nghiệm giúp con người tiến bộ.
Nguồn: Techradar
Bài viết liên quan
