Người đang chế tạo tên lửa, xe tự lái và robot hình người vừa đưa ra lời khuyên trái ngược với nhiều định kiến: người trẻ nên học càng rộng càng tốt, kể cả nghệ thuật. Với một AI xử lý hàng nghìn tỷ bit mỗi giây, nói chuyện với con người sẽ "giống như nói chuyện với một cái cây".
Người đang chế tạo tên lửa, xe tự lái, robot hình người và cả một mô hình AI riêng vừa đưa ra lời khuyên khiến nhiều bậc phụ huynh phải nghĩ lại.
Trong cuộc phỏng vấn dài gần 24 phút với Tổng đài Truyền thông Trung ương Trung Quốc hồi cuối tháng 9, Elon Musk nói với người trẻ điều ngược hẳn với câu cửa miệng quen thuộc ở nhiều gia đình: thay vì chỉ lo học Toán với học code, hãy học càng rộng càng tốt, kể cả nghệ thuật.
Ông còn nói một câu khiến người nghe nghĩ mãi. Với một cỗ máy AI xử lý hàng nghìn tỷ bit mỗi giây, nói chuyện với con người sẽ "giống như nói chuyện với một cái cây".
Nếu đúng vậy, con chúng ta cần học gì để không trở thành "cái cây" trong mắt máy móc? Từ bản ghi lời cuộc phỏng vấn, có thể rút ra bốn bài học chạm thẳng vào chuyện học của các con.
Bốn bài học cho việc học của con
Nếu chính người làm AI còn choáng váng vì tốc độ thay đổi, thì một công cụ con học năm lớp 10 gần như chắc chắn sẽ lỗi thời trước khi con tốt nghiệp đại học. Thứ ở lại với con là khả năng tự tìm hiểu một cái mới trong vài tuần. Đó là bài học đầu tiên: học cách học, đừng chỉ học công cụ.
Bài học thứ hai: kỹ sư hiểu thế giới vật lý vẫn có lợi thế. Khi chính ông Musk thừa nhận AI chưa giỏi kỹ thuật ngoài đời thực, điều đó củng cố một nhận định quan trọng: nhóm nghề "xây hạ tầng cho AI" như điện, cơ khí, vật liệu vẫn rất cần người.
Bài học thứ ba: diễn đạt rõ ràng là kỹ năng sống còn. Nếu "đường truyền" giữa con người và máy chỉ có 100 bit mỗi giây, thì mỗi câu con nói ra phải thật chính xác. Viết mạch lạc, hỏi đúng trọng tâm, thuyết trình dễ hiểu không còn là "kỹ năng mềm" nữa, mà là cách để con làm việc được với AI.
Nghệ thuật không phải môn phụ
Bài học thứ tư: nghệ thuật và thẩm mỹ không phải "môn phụ". Có một câu chuyện rất nổi tiếng. Trong bài phát biểu tại lễ tốt nghiệp Đại học Stanford năm 2005, Steve Jobs kể ông từng dự thính một lớp thư pháp ở Reed College, một trường liberal arts nhỏ. Lúc đó môn học chẳng có ích gì cho công việc.
Nhưng 10 năm sau, khi thiết kế chiếc Macintosh đầu tiên, những gì học được ở lớp thư pháp đã trở thành lý do chiếc máy tính này có những kiểu chữ đẹp. Jobs nói nếu ông chưa từng ghé vào đúng một lớp học ấy, máy Mac đã không bao giờ có nhiều kiểu chữ như vậy.
Ông Musk khuyên học cả nghệ thuật cũng vậy, không phải vì nghệ thuật "dễ kiếm việc", mà vì khi máy làm được gần hết, giá trị của con người nằm ở chỗ biết mình muốn gì, cần hỏi gì, và đánh giá câu trả lời có đúng không.
Một điều nữa cho bố mẹ: nếu robot có thể làm gia sư riêng cho con, thì vai trò của người lớn sẽ chuyển từ "dạy kiến thức" sang "định hướng và truyền cảm hứng". Câu hỏi không còn là con thuộc bao nhiêu, mà là con muốn dùng hiểu biết ấy để làm gì.
Học rộng không có nghĩa là học lan man
Có vài chỗ cần đọc kỹ để không hiểu lệch. Nhiều người sẽ thắc mắc: "Nhưng chính ông Musk từng nói không cần học đại học mà?" Đúng vậy, ông từng nói nhiều lần rằng tấm bằng không chứng minh năng lực, và "không cần đại học để học".
Điều ông coi trọng là hiểu biết thật, không phải tờ giấy. Nhưng chính ông lại là ví dụ sống cho kiểu học rộng: ông tốt nghiệp hai bằng cùng lúc, Vật lý và Kinh tế, tại Đại học Pennsylvania. Vậy nên câu hỏi không phải "có cần tấm bằng không", mà là "4 năm đại học có giúp con hiểu rộng và sâu hơn không".
Đại học Mỹ đã dạy điều này từ lâu
Đọc lời ông Musk, có thể thấy ông đang mô tả gần như nguyên vẹn mô hình giáo dục khai phóng (liberal arts) của đại học Mỹ. Đây là cách đào tạo buộc sinh viên học nhiều lĩnh vực trước khi đi sâu vào một ngành.
Không chỉ ông Musk. Jack Clark, đồng sáng lập Anthropic, và Jaime Teevan của Microsoft cũng đưa ra lời khuyên tương tự: ưu tiên nền tảng liên ngành thay vì chỉ đào tạo kỹ thuật hẹp.
Nói cách khác, lợi thế lớn nhất của việc học đại học ở Mỹ trong kỷ nguyên AI không nằm ở việc dạy con một công nghệ cụ thể. Công nghệ nào rồi cũng cũ. Lợi thế nằm ở chỗ con được rèn cách đặt câu hỏi từ nhiều góc nhìn.
Ý nghĩa với việc chọn ngành và làm hồ sơ
Học sâu một mắt xích, hiểu rộng cả chuỗi. Con cần một chuyên môn sâu để có nghề, và một nền hiểu biết rộng để biết dùng chuyên môn ấy vào đâu. Người ta gọi đây là người "hình chữ T".
Khi lập danh sách trường, ngoài xếp hạng và học phí, bố mẹ nên hỏi thêm về cách trường dạy, cơ hội kết hợp ngành và môi trường rèn tư duy cho sinh viên.
Trong hồ sơ, hãy để hội đồng tuyển sinh thấy con là người biết đặt câu hỏi. Một con mê kỹ thuật nhưng cũng chơi đàn, hoặc một con mê văn nhưng tự học phân tích dữ liệu để viết về khu phố mình, không phải là "hồ sơ lan man". Miễn là con kể được sợi chỉ nối các mảnh đó lại, đó chính là bộ óc mà ông Musk đang mô tả. Bài luận "Why us?" cũng là nơi tuyệt vời để con nói vì sao chương trình đại cương hay cơ hội kết hợp ngành của trường đó hợp với mình.
Điều đáng suy ngẫm cho các bậc phụ huynh
Con nhà mình đang mê một thứ hay nhiều thứ? Mỗi nước có một cách học khác nhau, có nơi học rộng trước rồi mới chuyên sâu, có nơi vào thẳng chuyên ngành từ đầu.
Điều quan trọng là chọn đúng mô hình hợp với con. Lời khuyên của Elon Musk không phải một lời kêu gọi học tràn lan, mà là cách nhắc nhở: trong thời đại máy móc làm được gần hết, thứ giữ con người khác biệt không nằm ở khối kiến thức, mà ở khả năng đặt câu hỏi, kết nối và biết mình muốn đi đâu.
Nguyễn Cẩm Chi - © Báo TIN TỨC VIỆT ĐỨC
Theo: Fortune, CGTN và China Media Group
