Làm sao để dùng AI hiệu quả? Hiểu Mình Cần Gì
Để làm việc tốt với AI, một trong những cách đơn giản và hiệu quả mình áp dụng khi lập trình Python là đặt bút viết nhất là khi cần viết các chương trình với yêu cầu phức tạp. Viết chính là tư duy.
"Garbage in, Garbage out"
Câu trích dẫn trên có nghĩa là Dữ liệu đầu vào như thế nào thì kết quả đầu ra cũng như vậy (đều là rác nếu đầu vào là rác). Điều này có nghĩa là nếu bạn đưa vào AI những thông tin mơ hồ, không rõ ràng, thì AI sẽ trả lại những câu trả lời không chính xác, không hữu ích. Đây là một nguyên tắc cơ bản nhưng lại vô cùng quan trọng khi sử dụng AI, đặc biệt là trong lập trình và phân tích dữ liệu.
AI rất mạnh, nhưng nó không phải là một phép màu. Nó không thể đọc suy nghĩ, không biết về cuộc sống, kinh nghiệm hay bối cảnh yêu cầu của chúng ta. AI chỉ có thể hiểu đúng vấn đề của bạn nếu nó nhận được những chỉ dẫn cụ thể. bạn có thể tưởng tượng AI giống như một trợ lý mới. Khi giao việc mà không nói rõ ràng, trợ lý đó có thể chỉ hoàn thành đúng những gì được yêu cầu, còn những phần thiếu sót thì nó không biết hoặc phải hỏi lại, thậm chí không làm. Điều này rất dễ gây khó chịu, nhưng nếu nhìn lại thì yêu cầu của chúng ta có thể chưa đủ cụ thể. Điều này cũng giống như việc giao việc cho ai đó mà không nói rõ các bước cần làm trước sau. Bạn kỳ vọng gì về kết quả ở một chỉ dẫn như thế?
Làm sao để sử dụng AI hiệu quả?
Điều quan trọng nhất là HIỂU MÌNH CẦN GÌ.
Để làm việc tốt với AI, mình thấy một trong những cách đơn giản và hiệu quả nhất chính là đặt bút viết. Khi viết ra, bạn không chỉ giúp bản thân tư duy mạch lạc hơn mà còn giúp AI hiểu đúng những gì cần phải làm. Việc này giống như tạo ra một bản hướng dẫn rõ ràng, từng bước một, để đảm bảo cả bạn và AI đều "đi đúng đường". Vậy khi viết, có những yếu tố nào cần chú ý? Hãy cùng xem xét 3 trình tự logic quan trọng được nhắc đến trong cuốn sách The Pyramid Principle (bản tiếng Việt có tên Nguyên lý Kim Tự Tháp) của Barbara Minto. Mình xin chia sẻ ngắn gọn dưới đây, giúp bạn xây dựng yêu cầu một cách chính xác và dễ hiểu:
Trình tự thời gian:
Điều đầu tiên cần chú ý là khi nào thì cái gì chạy trước, cái gì chạy sau? Tưởng tượng như khi nấu cơm, bạn sẽ làm theo trình tự: vo gạo trước, cắm điện rồi mới bấm nút. Mọi thứ đều có thứ tự, và khi yêu cầu AI làm việc cũng cần có trình tự rõ ràng như vậy.Trình tự cấu trúc:
Một chương trình có nhiều thành phần, cũng giống như cơ thể con người có đầu, tay, chân, mình. Mỗi thành phần đảm nhận một nhiệm vụ, nhưng phải hoạt động phối hợp với nhau. Trong lập trình Python cũng vậy, cần có cấu trúc rõ ràng để AI có thể giúp bạn giải quyết vấn đề chính xác.Trình tự mức độ ưu tiên:
Khi làm việc, điều gì cần ưu tiên làm trước, điều gì có thể làm sau? Cũng như khi bạn xếp lịch công việc, có việc cần làm ngay, có việc có thể để sau. AI cũng cần bạn định rõ thứ tự ưu tiên để xử lý các nhiệm vụ quan trọng nhất trước.
Việc viết ra giúp bạn nhìn nhận rõ ràng những gì đang có và những gì cần cải thiện. Khi tạo một thư viện Python, mình thường viết một file README.md trên GitHub để mô tả ngắn gọn chương trình làm gì, mục tiêu của nó là gì. Thói quen này không chỉ giúp mình làm việc mạch lạc hơn mà còn giúp dễ dàng xem lại, nâng cấp, và tận dụng những gì đã làm tốt.
Điều này cũng giống như việc bạn chuyển những thông tin từ bộ nhớ ngắn hạn (RAM) của mình sang một dạng lưu trữ vĩnh viễn (Ổ cứng) để giảm tải cho não bộ và giữ cho mình tập trung vào những gì quan trọng.
Hy vọng bài viết này giúp bạn hiểu thêm về cách sử dụng AI hiệu quả trong lập trình và phân tích dữ liệu tài chính. Khi biết mình muốn gì và cung cấp đủ thông tin, AI sẽ trở thành "cánh tay phải" đắc lực giúp bạn hoàn thành công việc nhanh chóng và chính xác hơn!