Trong thời đại trí tuệ nhân tạo (AI), việc biết cách tương tác hiệu quả với các mô hình AI như ChatGPT đang trở nên một kỹ năng quan trọng cả trong bối cảnh cá nhân và chuyên nghiệp. Khi việc sử dụng chatbot và các công cụ xử lý ngôn ngữ dựa trên AI trở nên ngày càng phổ biến, việc hiểu khái niệm kỹ thuật làm lệnh (prompt engineering) là quan trọng để tận dụng tiềm năng của AI theo lợi ích của bạn.

Kỹ thuật làm lệnh (prompt engineering) là nghệ thuật sáng tạo hướng dẫn cách tạo ra các lệnh, gọi là "prompt," cho các hệ thống AI như ChatGPT, Bard, và Dall-E. Những lệnh này hướng dẫn các mô hình AI tạo ra văn bản, hình ảnh, hoặc thậm chí âm nhạc phù hợp với kỳ vọng của bạn. Cách diễn đạt của những lệnh này ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng và sự liên quan của các phản hồi của AI.

Kỹ thuật làm lệnh khác biệt so với việc đơn giản đặt câu hỏi vì nó đòi hỏi sự xem xét cẩn thận. Việc đặt câu hỏi ngẫu nhiên cho các mô hình AI có thể đưa ra câu trả lời hài lòng đôi khi, nhưng kỹ thuật làm lệnh đòi hỏi phải tùy chỉnh đầu vào để phù hợp với những đặc điểm riêng của mô hình AI, dẫn đến kết quả có tính ứng dụng và thích hợp hơn. Khi lệnh được sáng tạo tốt, chúng có thể thậm chí vượt qua kỳ vọng của bạn.

Tầm quan trọng của kỹ thuật làm lệnh không chỉ dừng lại ở sự tiện lợi cá nhân. Chatbot có thể tối ưu hóa nhiều nhiệm vụ hàng ngày, từ việc soạn thư điện tử, tóm tắt ghi chú cuộc họp, soạn hợp đồng, lập kế hoạch cho kỳ nghỉ và cung cấp câu trả lời tức thì cho các câu hỏi phức tạp. Như Jules White, giáo sư đồng học viện khoa học máy tính tại Đại học Vanderbilt ở Nashville, Tennessee, nhấn mạnh, có một trợ lý cá nhân mạnh mẽ có thể nâng cao năng suất và sáng tạo của bạn, nhưng điều quan trọng là phải hiểu cách tương tác hiệu quả với các mô hình AI.

Hơn nữa, khả năng nắm vững kỹ thuật làm lệnh có thể mang lại lợi ích trong thị trường lao động. Với sự tăng cầu về năng lực AI, các công ty từ nhiều lĩnh vực đang nghiên cứu cách tích hợp các mô hình AI vào quy trình làm việc. Việc thành thạo kỹ thuật làm lệnh có thể mang lại sự cạnh tranh trong bối cảnh công việc đang thay đổi nhanh chóng.

Để tận dụng kỹ thuật làm lệnh hiệu quả, bạn có thể áp dụng nhiều kỹ thuật phổ biến khác nhau. Ví dụ, sử dụng nhân vật là một chiến thuật thông thường. Bằng cách hướng dẫn hệ thống hoạt động như một luật sư, giáo viên cá nhân, hoặc chỉ huy quân sự, bạn có thể tạo ra đầu ra giả mạo với phong cách và giọng điệu của nhân vật đó mà không cần phải xác định những đặc điểm này bản thân. Ngoài ra, kỹ thuật "lệnh theo chuỗi suy nghĩ" (chain-of-thought prompting) thích hợp cho việc giải quyết vấn đề, khi nó khuyến khích mô hình AI cung cấp giải pháp từng bước.

Việc cung cấp ví dụ cho mô hình AI, như mẫu văn bản hoặc hình ảnh, có thể giúp mô hình hiểu rõ hơn về kỳ vọng của bạn. Đó là một quá trình cộng tác, trong đó bạn liên tục điều chỉnh lệnh của mình để đạt được đầu ra mong muốn.

Khi sử dụng kỹ thuật làm lệnh, quan trọng là phải giao tiếp bằng hướng dẫn rõ ràng và cụ thể. Xác định những gì bạn muốn từ đầu ra, những gì bạn không muốn, đặt số từ và định dạng rõ ràng để giảm thiểu sự hiểu lầm.

Tuy nhiên, cũng cần tránh sử dụng ngôn ngữ mơ hồ khi tạo lệnh. Các mô hình AI không thể suy luận về sở thích, ý tưởng hoặc tầm nhìn của bạn, vì vậy sự cụ thể hóa là quyết định quan trọng để đạt được kết quả chính xác.

Về triển vọng nghề nghiệp trong kỹ thuật làm lệnh, một số nhà phát triển AI thuê các chuyên gia kỹ thuật làm lệnh để kiểm tra và hoàn thiện mô hình của họ. Tuy nhiên, sự bền vững của các vị trí này không được đảm bảo. Rhema Linder, giảng viên khoa học máy tính tại Đại học Tennessee, cho rằng các nhà phát triển có thể ưa thích những nhà khoa học máy tính chuyên nghiệp hơn là những chuyên gia tự nâng. Tuy nhiên, điều này có thể thay đổi theo thời gian khi các khóa học được công nhận trong ngành phát triển.

Tóm lại, kỹ thuật làm lệnh là một kỹ năng có thể trở thành yêu cầu trong nhiều công việc văn phòng, vì nó giúp cá nhân tương tác hiệu quả với các mô hình AI. Đây là một lĩnh vực luôn tiến triển, với các kỹ thuật và phương pháp tốt nhất thay đổi cùng với sự phát triển của AI. Trong tương lai, các mô hình AI có thể trở nên thông minh hơn, giảm thiểu nhu cầu về kỹ thuật làm lệnh. Tuy nhiên, hiểu và thành thạo kỹ thuật này vẫn sẽ là một lợi thế quý báu trong bối cảnh công nghệ AI đang phát triển.