Hiểu biết về AI có nghĩa là gì?
Hiểu biết về AI là hiểu AI đủ để sử dụng có chủ đích thay vì dùng một cách mù quáng. Người có hiểu biết về AI biết rằng công cụ tạo sinh dự đoán văn bản có vẻ hợp lý chứ không tra cứu sự thật, rằng công cụ có thể tự tin khẳng định những điều sai, rằng thông tin nhập vào có thể được lưu trữ hoặc xử lý theo điều khoản của nhà cung cấp, và rằng người gửi nội dung đầu ra sở hữu nội dung đó.
EU AI Act đưa ra định nghĩa chính thức tại Điều 3, điểm 56. Theo nội dung đăng trên cổng hỗ trợ EU AI Act của Ủy ban châu Âu, năng lực hiểu biết về AI là "các kỹ năng, kiến thức và sự hiểu biết cho phép nhà cung cấp, bên triển khai và những người chịu ảnh hưởng, có tính đến quyền và nghĩa vụ tương ứng của họ trong khuôn khổ Quy định này, triển khai các hệ thống AI trên cơ sở hiểu biết đầy đủ, đồng thời nhận thức được các cơ hội, rủi ro của AI và những tác hại mà AI có thể gây ra".
Các trường đại học và phổ thông dùng thuật ngữ này theo nghĩa rộng hơn, bao gồm cả tác động của AI đến xã hội, việc học và khả năng sáng tạo. Với nhà tuyển dụng, cách hiểu hữu ích hẹp hơn và mang tính thực tiễn: người này có thể đưa ra quyết định dựa trên hiểu biết đầy đủ khi sử dụng các công cụ AI liên quan đến công việc của họ không?
Hiểu biết về AI khác gì với kỹ năng sử dụng AI?
Hiểu biết về AI là sự am hiểu; kỹ năng AI là những hành vi được rèn luyện để vận dụng sự am hiểu đó. Biết rằng công cụ có thể bịa ra trích dẫn là hiểu biết. Mở từng nguồn được trích dẫn trước khi gửi báo cáo là kỹ năng. Một người có thể có hiểu biết nhưng vẫn thiếu kỹ năng, chẳng hạn như nhận thức được rủi ro nhưng chưa biết cách viết một yêu cầu hữu ích.
Trong đào tạo, tốt nhất nên phát triển cả hai cùng nhau. Một lời giải thích ngắn về lý do công cụ bịa thông tin sẽ dễ hiểu hơn khi người học phải lập tức tìm ra một con số bịa đặt trong bản nháp. Hướng dẫn kỹ năng AI trình bày chi tiết hơn về các cách làm thực tế.
Bốn trụ cột của năng lực hiểu và sử dụng AI là gì?
Không có một bộ bốn trụ cột chính thức duy nhất. Các khung học thuật và giáo dục phân nhóm hiểu biết AI theo những cách khác nhau, còn EU AI Act không quy định một cấu trúc cụ thể. Với môi trường làm việc, cách chia thành bốn phần dưới đây là cách trình bày thực tiễn do ban biên tập xây dựng, không phải tiêu chuẩn bắt buộc tuân theo.
Hiểu
Các công cụ đang được sử dụng là gì, cách chúng tạo ra kết quả ở mức khái quát và những lỗi chính thường gặp, bao gồm đưa ra thông tin sai một cách tự tin, thiếu bối cảnh và thiên kiến.
Sử dụng
Cách cung cấp bối cảnh cho công cụ, chọn nhiệm vụ phù hợp và làm việc trong phạm vi các công cụ cùng chế độ cài đặt đã được phê duyệt.
Đánh giá
Cách đối chiếu kết quả với nguồn, tính toán lại số liệu và nhận ra khi bản nháp đã biến một điều kiện thành lời hứa.
Hành động có trách nhiệm
Những thông tin nào được phép đưa vào công cụ, ai chịu trách nhiệm về kết quả và khi nào cần giao việc cho người có chuyên môn thay vì dùng AI.
Ví dụ về hiểu biết và khả năng sử dụng AI là gì?
Một cửa hàng thiết bị dã ngoại giả định, Kestrel Outdoor, có nhóm hỗ trợ sử dụng trợ lý AI đã được phê duyệt để soạn câu trả lời. Một khách hàng hỏi liệu họ có thể trả chiếc lều đã mua cách đây 40 ngày hay không. Nhân viên hỗ trợ Sam yêu cầu công cụ soạn câu trả lời. Bản nháp có giọng điệu thân thiện, rõ ràng và nói rằng cửa hàng chấp nhận trả hàng trong vòng 60 ngày. Chính sách thực tế của Kestrel là 30 ngày.
Một nhân viên hỗ trợ hiểu biết về AI không chỉ tự hỏi câu trả lời nghe có hợp lý hay không. Sam biết công cụ không nắm chắc chính sách của cửa hàng nếu chưa được cung cấp chính sách đó, nên một con số cụ thể trong bản nháp là thông tin cần xác minh. Anh kiểm tra trang chính sách, sửa lại thời hạn và bổ sung lựa chọn mà chính sách cho phép: đổi hàng bị lỗi. Anh cũng không đưa mã đơn hàng và địa chỉ của khách hàng vào, vì hướng dẫn của nhóm quy định không dán thông tin cá nhân vào công cụ.
Ví dụ thứ hai đến từ lĩnh vực tài chính. Khi được yêu cầu giải thích vì sao một khoản chi phí trong tháng tăng, công cụ cho rằng nhà cung cấp đã tăng giá. Nhà phân tích có hiểu biết về AI nhận ra rằng bảng được cung cấp chỉ cho thấy chi phí đã tăng, không cho biết lý do, và viết rằng nguyên nhân vẫn cần được xác nhận. Hồ sơ AI tạo sinh của NIST gọi rủi ro này là bịa đặt thông tin, đồng thời mô tả riêng thiên kiến tự động hóa, tức là sự tin theo quá mức vào các hệ thống tự động. Hiểu biết về AI phần lớn nằm ở thói quen không để mình mắc phải cả hai điều này.
Bạn muốn xem nội dung này liên quan thế nào đến một vai trò công việc?
Tìm hiểu đợt dùng thử cho đội ngũ đang được lên kế hoạch ↗Cần những gì để hiểu và sử dụng AI trong công việc?
Mọi người cần năm thứ, và chỉ một trong số đó là khóa học.
Một công cụ được nêu tên cụ thể và đã được phê duyệt
Nhân viên cần biết chính xác họ được phép dùng dịch vụ và tài khoản nào cho công việc, cũng như cách truy cập.
Giới hạn sử dụng thông tin rõ ràng
Một danh sách ngắn nêu những gì được và không được đưa vào công cụ, kèm ví dụ cho mỗi loại và người có thể hỏi khi gặp trường hợp chưa rõ.
Cái nhìn trung thực về những dạng sai sót có thể xảy ra
Các ví dụ cụ thể về lỗi được trình bày một cách chắc chắn, nguồn bịa đặt và nguyên nhân không có căn cứ trong những công việc giống công việc của họ.
Thực hành có phản hồi
Các bài thực hành yêu cầu họ phát hiện và sửa một loại lỗi có thật trong thực tế, với phản hồi dựa trên các tiêu chí công khai.
Trách nhiệm giải trình rõ ràng
Quy định rõ rằng người gửi hoặc dựa vào kết quả đầu ra phải chịu trách nhiệm về kết quả đó, bất kể công cụ nào tạo ra bản nháp.
EU AI Act quy định gì về năng lực hiểu và sử dụng AI?
Điều 4 của EU AI Act yêu cầu các bên cung cấp và triển khai hệ thống AI thực hiện các biện pháp hỗ trợ nâng cao hiểu biết về AI cho nhân viên và những người khác thay mặt họ vận hành và sử dụng hệ thống AI. Theo nội dung được công bố trên cổng hỗ trợ về EU AI Act của Ủy ban, việc này cần tính đến "kiến thức kỹ thuật, kinh nghiệm, trình độ học vấn và đào tạo của họ, cùng bối cảnh sử dụng các hệ thống AI", và nghĩa vụ này "không yêu cầu các bên cung cấp hoặc triển khai bảo đảm bất kỳ cá nhân nào đạt một mức hiểu biết cụ thể về AI". Phần này cung cấp thông tin chung, không phải tư vấn pháp lý.
Phần hỏi đáp về năng lực hiểu biết AI của Ủy ban châu Âu nêu rằng nghĩa vụ này đã có hiệu lực từ ngày 2 tháng 2 năm 2025. Phần này giải thích rằng nhân sự ở đây là nhân viên, còn những người khác có thể bao gồm nhà thầu, nhà cung cấp dịch vụ hoặc khách hàng làm việc trong phạm vi trách nhiệm của tổ chức. Phần này cũng nêu rằng không cần có chứng chỉ và các tổ chức có thể lưu hồ sơ nội bộ về hoạt động đào tạo hoặc những hoạt động hướng dẫn khác.
Có hai điểm trong hướng dẫn đó quan trọng với các nhóm thông thường. Thứ nhất, Ủy ban cho rằng chỉ dựa vào hướng dẫn sử dụng của hệ thống AI, hoặc yêu cầu nhân viên đọc hướng dẫn đó, có thể không hiệu quả. Thứ hai, hướng dẫn đề cập đến một công ty có nhân viên dùng ChatGPT cho các công việc như viết nội dung quảng cáo hoặc dịch thuật, và nêu rằng họ cần được thông tin về các rủi ro cụ thể, chẳng hạn hiện tượng ảo giác. Nếu tổ chức của bạn thuộc phạm vi áp dụng của Đạo luật, việc sử dụng chatbot đa năng cũng cần được xem xét. Hãy hỏi chuyên gia tư vấn có chuyên môn về cách Đạo luật áp dụng cho bạn.
Mức tối thiểu mà Ủy ban đề xuất là bảo đảm tổ chức có hiểu biết chung về AI, cân nhắc mình đóng vai trò nhà cung cấp hay đơn vị triển khai, xem xét rủi ro của các hệ thống liên quan và điều chỉnh biện pháp theo kiến thức của từng người cùng bối cảnh sử dụng, bao gồm khía cạnh pháp lý và đạo đức.
Làm thế nào để xây dựng khung kiến thức và kỹ năng AI cho một nhóm nhỏ?
Giữ nội dung đủ ngắn để dễ duy trì. Khung áp dụng cho công ty 30 người có thể gói gọn trong hai trang nếu nêu rõ ai dùng công cụ gì, cho những nhiệm vụ nào và mỗi nhóm cần biết điều gì.
Liệt kê công cụ và cách sử dụng
Ghi lại từng công cụ AI đã được phê duyệt và những nhiệm vụ đang sử dụng công cụ đó, kể cả các cách dùng không chính thức mà bạn biết.
Nhóm mọi người theo bối cảnh
Tách nhóm người soạn ghi chú nội bộ khỏi nhóm người gửi phản hồi cho khách hàng hoặc xử lý dữ liệu cá nhân. Nhu cầu của họ khác nhau.
Xác định những gì mỗi nhóm cần hiểu
Với mỗi nhóm, hãy liệt kê các dạng sai sót và quy tắc về thông tin quan trọng nhất đối với công việc của họ.
Chọn một bài kiểm tra thực hành
Chọn một nhiệm vụ ngắn cho mỗi nhóm để xem người học có áp dụng được kiến thức đó hay không, chẳng hạn như phát hiện một lỗi được cố ý đưa vào.
Ghi chép đơn giản
Ghi lại ai đã hoàn thành nội dung đào tạo hoặc thực hành nào và vào thời điểm nào, để có hồ sơ nếu sau này được hỏi đến.
Rà soát khi công cụ thay đổi
Xem xét lại khung hướng dẫn khi có công cụ, tính năng hoặc trường hợp sử dụng mới, không chỉ vào ngày đã ấn định.
Đào tạo kiến thức nền tảng về AI nên bao gồm những gì?
Nội dung nên có phần giải thích ngắn gắn với những công cụ mọi người thực sự sử dụng, ví dụ từ chính loại công việc của họ và ít nhất một bài tập yêu cầu tìm và sửa lỗi. Video về cách mạng nơ-ron hoạt động có thể thú vị, nhưng hiếm khi thay đổi cách một người trả lời khách hàng vào một buổi chiều bận rộn.
Tosheo.ai đang được phát triển để cung cấp hình thức đào tạo này cho các nhóm từ 5 đến 200 người. Sản phẩm chưa bước vào giai đoạn xây dựng, nên đây là phạm vi dự kiến: bài đánh giá đầu vào 5 phút, sau đó là các bài học theo vai trò dài 10 đến 15 phút, mỗi bài kết thúc bằng bài thực hành trong công cụ AI thực tế, được chấm theo bảng tiêu chí công khai. Dự kiến người quản lý sẽ thấy tiến độ và mức độ hoàn thành thay vì nhật ký trò chuyện nguyên gốc; những thông tin này cũng có thể hỗ trợ việc lưu hồ sơ đào tạo nội bộ. Đây không phải sản phẩm quản lý tuân thủ và không chứng nhận tổ chức đáp ứng bất kỳ nghĩa vụ pháp lý nào.
Khi nào đào tạo kiến thức nền tảng về AI không phải là giải pháp?
Nếu nhân viên chưa được thông báo có thể dùng công cụ nào hoặc không được đưa vào những thông tin gì, thì đào tạo trước là làm ngược trình tự. Hãy viết rõ các giới hạn, rồi đào tạo theo những giới hạn đó. Hướng dẫn chính sách AI cho doanh nghiệp nhỏ đề cập đến bước này.
Nếu tổ chức của bạn cung cấp hoặc triển khai một hệ thống AI có rủi ro cao theo Đạo luật AI, Ủy ban lưu ý rằng có thể cần thêm các biện pháp ngoài hiểu biết chung, và chỉ dựa vào hướng dẫn sử dụng là chưa đủ. Một sản phẩm đào tạo kỹ năng chung sẽ không đáp ứng các nghĩa vụ đó; bạn cần tư vấn chuyên biệt và đào tạo riêng cho hệ thống. Tương tự, nếu bạn cần bài học bằng ngôn ngữ khác ngoài tiếng Anh, chúng không nằm trong phạm vi ra mắt dự kiến của Tosheo.ai.
Nguồn và phạm vi
Ủy ban châu Âu, Năng lực sử dụng AI - Hỏi và đáp, 27 July 2026 ↗