Ngành công nghệ cần những người theo chủ nghĩa nhân văn hơn bao giờ hết

Trong một bài viết đăng trên passo.uno, tác giả đưa ra một góc nhìn đáng suy ngẫm: khi trí tuệ nhân tạo ngày càng làm tốt việc tra cứu dữ kiện và ghép câu chữ theo những cách khuôn mẫu, thì lợi thế thật sự của con người lại nằm ở khả năng tư duy sâu, có lập trường và biết cách truyền đạt, bảo vệ quan điểm của mình.

Kỹ năng nào mới thật sự quan trọng?

Một độc giả từng liên hệ với tác giả để hỏi về tương lai của nghề viết công nghệ. Câu hỏi đặt ra khá đơn giản nhưng không dễ trả lời: trong thời đại biến động liên tục và đầy bất định này, nên ưu tiên kỹ năng nào? Có phải là AI? Hay là lập trình?

Câu trả lời của tác giả có phần bất ngờ: hãy quay lại với các ngành nhân văn và học một vài ngoại ngữ — không phải ngôn ngữ lập trình, mà là ngôn ngữ con người thật sự.

Khi AI có thể lo phần tra cứu dữ kiện và ghép câu chữ theo kiểu khuôn mẫu đến mức yên tâm, thì lợi thế của bạn với tư cách một sinh mệnh carbon nằm ở khả năng đi sâu, có lập trường, và biết cách truyền đạt cũng như bảo vệ lập trường đó.

Theo tác giả, thay vì chỉ học một nghề thủ công như sửa ống nước hay mộc, người làm công nghệ nên tìm hiểu nền tảng trí tuệ của văn hóa nhân loại: triết học, văn học, ngôn ngữ học (bao gồm cả hướng tính toán), toán học, lịch sử hay nhân học. Nếu đã có bằng ở những lĩnh vực này, đã đến lúc lấy ra dùng lại. Còn nếu không muốn quay lại trường đại học, tự học chính là con đường phù hợp.

Nghịch lý của thời đại công nghệ

Nghe có vẻ trái ngược với thời đại mà công nghệ tiến bộ không ngừng, nhưng theo tác giả, cách duy nhất để tiến lên lại là quay về cội nguồn của tư tưởng và lý thuyết nhân loại. Một phần ngày càng lớn của lao động tri thức đang tiến gần đến việc trở thành những cuộc trao đổi câu chữ lịch sự giữa các tác nhân AI, được bao bọc bởi lớp sơn con người mà ta gọi là "tính chuyên nghiệp".

Cách để phá vỡ những ràng buộc tự áp đặt đó vẫn luôn như cũ: đi đường vòng dài, mở những lối đi mới, và tự hình thành suy nghĩ của riêng mình — dù đôi khi chúng có vẻ sai lệch.

Việc biết cách kết nối mọi thứ vẫn quan trọng, nhưng với phần lớn lập trình viên, điều đó chưa bao giờ là đủ. Nhiều người giỏi không phải vì họ thuộc lòng các mẫu code Java hay mẹo Bash, cũng như nhiều cây viết công nghệ giỏi không phải nhờ thành thạo Markdown hay DITA. Người chuyên nghiệp giỏi vì họ biết cách học nhanh, suy nghĩ kỹ, và hình dung được toàn bộ hệ thống trong đầu — bao gồm cả những yếu tố con người phức tạp.

Nhân văn không nằm trong tháp ngà

Tác giả nhấn mạnh rằng đây không phải là câu chuyện của giảng đường hay tháp ngà trên những khuôn viên đầy cây xanh. Triết học về tâm trí, triết học khoa học, ngôn ngữ học tính toán, khoa học nhận thức — tất cả đều đã góp phần cung cấp nền tảng khái niệm cho các hệ thống AI mà chúng ta đang xây dựng.

• Logic và bản thể học giữ vai trò tối quan trọng trong phần mềm, từ thiết kế cơ sở dữ liệu đến kiến trúc thông tin.
• Thiết kế UX dựa rất nhiều vào nghệ thuật và các ghi chép nhân học về công cụ cùng cách con người sử dụng chúng.
• Ngôn ngữ học và lý thuyết văn học có thể giúp tìm ra nguồn gốc của những tài liệu đẹp đẽ.
• Những dự án như NOPE biến tâm lý học lâm sàng thành các tiêu chuẩn cho hành vi AI an toàn hơn.

Vậy điều này có ý nghĩa gì trên thực tế? Rất nhiều thứ thú vị và đa dạng. Đó có thể là việc học cách đọc kỹ các đề xuất dự án đủ để phát hiện những lời nói suông, xây dựng lập luận đủ vững để chịu được sự phản bác, tách bằng chứng khỏi suy luận, hay nhận ra khi người ta đang "phát minh lại bánh xe". Đây chính là những kỹ năng cần thiết để đặt câu hỏi với đầu ra của AI, thiết kế kiến trúc thông tin phù hợp với con người, và giải thích những sản phẩm mà bài toán khó nhất nằm ở ý tưởng chứ không phải thách thức kỹ thuật.

Học ngôn ngữ để học cách tư duy

Tác giả cũng đề cập đến vai trò của việc học ngoại ngữ. Sau khi học tiếng Ba Tư cơ bản vài năm trước, ông đang chuẩn bị cho nhiệm vụ có phần ngớ ngẩn là học tiếng Quan Thoại — không phải vì mong có thể làm việc hay viết bằng ngôn ngữ này, mà vì chính hành động cố gắng tư duy bằng một ngôn ngữ hoàn toàn khác là một con ngựa thành Troy mang theo văn hóa, lịch sử và những thế giới quan khác biệt.

Càng tiếp xúc với nhiều ngôn ngữ và nền tảng văn hóa khác nhau, bạn càng dễ dàng xử lý các vấn đề. Đây cũng là điều mà người làm công nghệ tại Việt Nam có thể thấy quen thuộc: việc thành thạo tiếng Anh kỹ thuật đã mở ra cơ hội lớn, nhưng khả năng thật sự khác biệt đến từ việc hiểu sâu văn hóa và cách con người ở nhiều nơi suy nghĩ.

Con đường phía trước

Lời khuyên của tác giả là hãy bắt đầu hành trình khám phá của riêng mình: trở thành một tư duy linh hoạt nhất có thể, một nhà ngoại giao và phiên dịch văn hóa sơ khai được chuẩn bị tốt nhất, một triết gia trong gia đình. Hãy trở thành người theo chủ nghĩa nhân văn trong ngành công nghệ — giống như những người mà các phòng thí nghiệm AI đang tuyển dụng, những người sẵn sàng khám phá chiều sâu sản phẩm từ những góc nhìn mới lạ.

Điều hữu ích nhất mà tôi từng học là cách tìm đường trong một thư viện. Phiên bản nâng cấp của lời khuyên đó là: học cách đọc bản đồ thế giới, rồi sẵn sàng điều hướng nó bằng những công cụ mình có. Phần còn lại chỉ là chi tiết triển khai.

Với độc giả Việt Nam đang làm việc trong ngành công nghệ, thông điệp này đặc biệt đáng lưu tâm. Khi các công cụ AI ngày càng phổ biến và có thể đảm nhận nhiều phần việc kỹ thuật, giá trị của người lao động sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào khả năng tư duy phản biện, hiểu biết văn hóa và giao tiếp hiệu quả — những phẩm chất mà máy móc khó bắt chước, và cũng là những phẩm chất mà nền giáo dục nhân văn có thể nuôi dưỡng.