Mô-đun 1: Cộng tác với AI

• Kiến thức cơ bản về AI | Video • 3 phút
• Xây dựng tư duy cộng tác với AI | Video • 1 phút
• Ba cách để cộng tác với AI | Bài đọc • 4 phút
• Maya, bạn có lời khuyên gì cho những người mới bắt đầu với AI? | Video • 1 phút

Mô-đun 2: Thực hành sử dụng AI

• Tận dụng tối đa các bài thực hành | Bài đọc • 4 phút
• Hoàn thành bài thực hành với Google AI Pro miễn phí | Bài tập Thực hành • Điểm: 100%
• Kích hoạt gói dùng thử Google AI Pro của bạn | Mục ứng dụng không được chấm điểm • 4 phút
• Động não ý tưởng với Gemini | Phòng lab • 12 phút

Mô-đun 3: Tìm hiểu cách AI hoạt động

• Học các khái niệm AI nền tảng | Video • 5 phút
• Kiến thức cơ bản về học máy | Bài đọc • 4 phút
• Hiểu về các hạn chế của AI | Bài đọc • 8 phút
• Tận dụng các tính năng và khả năng của AI cho công việc | Video • 4 phút

Mô-đun 4: Thiết kế câu lệnh hiệu quả

• Tìm hiểu cách viết câu lệnh cho AI để nhận được kết quả hữu ích | Video • 6 phút
• Mẹo và thủ thuật viết câu lệnh | Bài đọc • 8 phút
• Áp dụng khung cấu trúc câu lệnh trong Gemini | Phòng lab • 12 phút
• Mahi, thủ thuật viết câu lệnh tâm đắc của bạn là gì? | Video • 44 giây

Mô-đun 5: Nâng cấp câu lệnh của bạn

• Chiến lược chuỗi câu lệnh | Bài đọc • 8 phút
• Thực hành chuỗi câu lệnh trong Gemini | Phòng lab • 12 phút
• Mahi, bí quyết để cung cấp ngữ cảnh cho Gemini trong một cuộc trò chuyện mới là gì? | Video • 1 phút
• Tạo hình ảnh bằng AI | Bài đọc • 4 phút
• Tạo hình ảnh tùy chỉnh với Gemini | Phòng lab • 12 phút

Mô-đun 6: Sử dụng AI có trách nhiệm

• Áp dụng AI có trách nhiệm trong thực tế | Video • 4 phút
• Mahi, bạn nên làm gì nếu nhận được một phản hồi không tốt từ Gemini? | Video • 46 giây
• Các phương pháp hay nhất để sử dụng AI có trách nhiệm | Bài đọc • 8 phút
• Tìm hiểu về AI Agent | Bài đọc • 8 phút
• Bài kiểm tra cuối khóa | Bài tập được chấm điểm • Điểm: 90%

Dưới đây là danh sách toàn bộ các câu lệnh thực tế được các giảng viên hướng dẫn và sử dụng trong suốt khóa học, được phân loại theo từng kỹ năng và mục đích sử dụng:

1. Khung cấu trúc câu lệnh cơ bản (Ví dụ: Cải thiện cuộc họp)

• Đóng vai và giao nhiệm vụ: “Bạn là một trưởng nhóm dày dạn kinh nghiệm với thành tích quản lý các dự án lớn đã được chứng minh. Hãy cho tôi một số mẹo để điều hành các cuộc họp hiệu quả hơn.”
• Định dạng: “Định dạng câu trả lời của bạn thành một danh sách có dấu đầu dòng.”
• Ngữ cảnh: “Các nhóm của chúng tôi thường làm việc liên chức năng và chúng tôi đang gặp khó khăn trong việc đưa ra các quyết định rõ ràng về một số khía cạnh của dự án trong các cuộc họp cập nhật tiến độ.”
• Lặp lại để tinh chỉnh: “Có thể những người khác nhau trong nhóm của tôi làm việc ở các múi giờ khác nhau và rất khó để đưa người ra quyết định chuyên trách vào cuộc họp vì ngoài giờ làm việc của họ.”

2. Động não ý tưởng cho bài thuyết trình

• Khởi tạo ý tưởng: “Tôi đang chuẩn bị một bài thuyết trình về [chủ đề, ví dụ: AI]. Mục tiêu chính của tôi là [mục tiêu chính, ví dụ: cho thấy AI có thể hữu ích như thế nào tại nơi làm việc]. Hãy giúp tôi động não [số lượng] cách hấp dẫn để cấu trúc bài thuyết trình của mình cho đối tượng là [đối tượng, ví dụ: các chuyên gia].”
• Tìm điểm nhấn (Hook): “Tôi thích [lựa chọn yêu thích từ bước 1, ví dụ: giá trị của AI tại nơi làm việc]. Bây giờ tôi cần một phần mở đầu thu hút cho phần giới thiệu của mình. Có số liệu thống kê nào đáng ngạc nhiên về [chủ đề từ bước 1] không?”
• Viết bản nháp: “Tôi thích [phần mở đầu yêu thích từ bước trước]. Dựa vào đó, hãy viết một đoạn mở đầu cho bài thuyết trình của tôi. Tạo [số lượng] lựa chọn với tông giọng từ [tông giọng 1, ví dụ: thoải mái] đến [tông giọng 2, ví dụ: chuyên nghiệp].”

3. Các cụm từ câu lệnh mạnh mẽ để kiểm soát AI

• Chỉ định quy trình: “Hãy suy nghĩ từng bước một. Đầu tiên, [hành động 1]. Thứ hai, [hành động 2]. Cuối cùng, [hành động 3].”
• Kiểm soát giọng điệu và ranh giới: “Hãy viết nội dung này cho đối tượng là [loại đối tượng, ví dụ: các cấp quản lý]. Tông giọng nên là [tông giọng, ví dụ: chuyên nghiệp]. Hãy viết một đoạn tóm tắt dài đúng một đoạn văn. Chỉ tập trung duy nhất vào [chủ đề A, ví dụ: doanh thu] và không đề cập đến [chủ đề B, ví dụ: chi phí].”
• Yêu cầu phản biện: “Hãy phê bình văn bản này dưới góc độ của một [vai trò, ví dụ: khách hàng tiềm năng]. Hãy đóng vai người phản biện. Đâu là lập luận phản bác mạnh mẽ nhất đối với vấn đề này?”
• Tạo lựa chọn & Đào sâu: “Hãy cho tôi 3 phiên bản khác nhau của nội dung này. Có cách tiếp cận thay thế nào khác để giải quyết vấn đề này không? Hãy giải thích chi tiết hơn về ý thứ 2. Cung cấp thêm chi tiết và các ví dụ cụ thể cho phần nói về [tên phần].”
• Hạn chế sai lệch thời gian: Thay vì hỏi “Bài hát nào hay nhất mùa hè vừa qua?”, hãy hỏi “Bài hát nào hay nhất mùa hè năm 2025?”.

4. Kỹ thuật Meta-prompting và Cung cấp ngữ cảnh (Theo chuyên gia Mahi)

• Động não mở: “Hôm nay tôi muốn tìm hiểu về các kỹ năng mới mà tôi có thể sử dụng để thăng tiến trong sự nghiệp. Nhưng tôi không chắc bắt đầu từ đâu. Hãy giúp tôi động não một vài ý tưởng.”
• Meta-prompting (Yêu cầu AI hỏi ngược lại): “Vui lòng hỏi tôi bất kỳ câu hỏi tiếp theo hoặc câu hỏi làm rõ nào trước khi bạn tiếp tục thực hiện công việc.”
• Cung cấp ngữ cảnh cá nhân hóa: “Tôi là một PM tại DeepMind. Trong tương lai, tôi rất muốn thành lập một startup. Tôi thích học bằng cách thực hành. Sở thích của tôi: tôi thích tập tạ, pha cà phê và latte, và dành thời gian cho bạn bè.”
• Tóm tắt để mở cửa sổ Chat mới: “Bạn có thể tóm tắt luồng này không?” — Sau đó mang sang đoạn chat mới: “Tôi đang làm việc với vấn đề này. Dưới đây là các tài liệu liên quan được đính kèm lại. Tôi đã làm được chừng này… [dán nội dung AI vừa tóm tắt].”

5. Chiến lược Chuỗi câu lệnh (Prompt Chaining)

• Ví dụ: Lên kế hoạch du lịch
  • Câu lệnh 1: “Tôi sẽ đi Paris trong 3 ngày. Tôi thích nghệ thuật, các di tích lịch sử và công viên. Hãy gợi ý một vài địa điểm nổi tiếng mà tôi có thể tham quan trong chuyến đi của mình.”
  • Câu lệnh 2: “Sử dụng những địa điểm đó, hãy tạo một lịch trình theo từng ngày hợp lý sao cho giảm thiểu thời gian di chuyển.”
  • Câu lệnh 3: “Với mỗi ngày trong lịch trình, hãy gợi ý một vài nhà hàng nằm gần các địa điểm đã đề xuất.”
• Ví dụ: Mở rộng quy mô doanh nghiệp
  • Câu lệnh 1: “Tôi muốn mở rộng các dịch vụ cung cấp của [mô tả công ty, ví dụ: công ty sơn nhà]. Hãy đóng vai là cố vấn kinh doanh của tôi và liệt kê 3 dịch vụ bổ trợ mà chúng tôi có thể cung cấp. Hãy lưu ý: [ngữ cảnh và ràng buộc, ví dụ: chúng tôi có một đội ngũ gồm 4 thợ sơn và không gian văn phòng hạn chế].”
  • Câu lệnh 2: “Lựa chọn nào trong số này chúng tôi có thể triển khai trong vòng 6 tháng?”
  • Câu lệnh 3: “Nếu tôi muốn tiến hành với [1 lựa chọn từ câu trả lời của Gemini ở bước trước], tôi nên hoàn thành những nhiệm vụ nào trong tuần này?”

6. Tạo và tinh chỉnh hình ảnh bằng AI

• Gợi ý ý tưởng hình ảnh: “Tôi cần một số ý tưởng cho [loại hình ảnh, ví dụ: áp phích buổi hòa nhạc] về [nội dung hình ảnh]. Phong cách nên là [phong cách hình ảnh, ví dụ: cổ điển] và tâm trạng chủ đạo là [tâm trạng]. Vui lòng cho tôi 3 khái niệm sáng tạo khác nhau…”
• Sử dụng hình ảnh tham khảo: “Tôi có đính kèm một hình ảnh để bạn dùng làm tài liệu tham khảo. Vui lòng xem hình ảnh này và sử dụng [bố cục / sơ đồ màu sắc / cảm giác tổng thể] của nó để đưa ra các gợi ý.”
• Tạo thông điệp đi kèm: “Hãy tạo 3 phương án văn bản cho một [loại dự án] về [chủ đề chính]. Để cung cấp thêm ngữ cảnh, [chi tiết bổ sung]. Tông giọng của văn bản nên là [phong cách mong muốn] nhằm mục đích [mục tiêu chính].”
• Lệnh tạo ảnh tổng hợp: “Dựa trên [khái niệm sáng tạo đã chọn] và văn bản ‘[chèn tiêu đề/nội dung văn bản bạn thích vào đây]’, hãy tạo một hình ảnh chi tiết. Hình ảnh nên thể hiện [đối tượng/tiêu điểm chính] theo phong cách [phong cách hình ảnh]. Đảm bảo bố cục bao gồm [yêu cầu về bố cục]. Tâm trạng tổng thể phải là [tâm trạng/cảm giác].”
• Lệnh chỉnh sửa ảnh:
  • “Tuyệt rồi, nhưng bạn có thể di chuyển [đối tượng] sang [vị trí] để dành thêm chỗ cho văn bản của tôi ở [phía đối diện] không?”
  • “Bạn có thể làm cho ánh sáng tổng thể [tâm trạng] và đổi màu nền thành [màu cụ thể] không?”
  • “Vui lòng giữ nguyên phong cách này, nhưng thêm [chi tiết] và xóa bỏ [vật thể cần xóa].”
  • “Tôi thích bố cục này, nhưng bạn có thể đổi phong cách từ [phong cách hiện tại] sang [phong cách mới] không?”

1. Lời mở đầu

Đã bao giờ bạn bước ra khỏi một cuộc họp căng thẳng, đối mặt với một mớ ghi chú lộn xộn và cảm thấy chán nản vì phải viết một email tổng hợp gửi cho cả nhóm? Trí tuệ nhân tạo có thể giải quyết việc này chỉ trong vài giây. Đôi khi, AI mang lại cảm giác giống như “phép thuật”. Tuy nhiên, AI không phải là phép thuật; nó là một chương trình máy tính với những khả năng và giới hạn nhất định. Việc hiểu rõ cách AI hoạt động chính là chìa khóa để bạn khai thác tối đa sức mạnh của công nghệ này.

2. Các khái niệm cốt lõi về AI

Để thực sự làm chủ AI, chúng ta cần vượt qua những từ khóa sáo rỗng (buzzwords) và hiểu rõ các thuật ngữ nền tảng sau:

• Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI): Là khái niệm về việc xây dựng các cỗ máy thông minh có khả năng thực hiện các tác vụ như suy luận qua một vấn đề và đưa ra các đề xuất.
• Mô hình AI (AI Models): Là các chương trình máy tính được đào tạo dựa trên một lượng dữ liệu khổng lồ (bài viết, hình ảnh, video…). Mô hình này sẽ tìm ra các “quy luật” (patterns) trong dữ liệu và áp dụng chúng vào các tình huống mới để đưa ra dự đoán hoặc tạo ra nội dung mới.
• Quá trình huấn luyện (Training): Là quá trình giúp mô hình AI cải thiện theo thời gian.
  • Ví dụ 1: Bộ lọc thư rác (Spam filter) học từ việc bạn đánh dấu các email là “Spam” để ngày càng phân loại chính xác hơn.
  • Ví dụ 2: Nếu một mô hình AI được huấn luyện để phân loại táo nhưng dữ liệu đầu vào chỉ có hình ảnh táo đỏ, nó sẽ nhận diện sai những quả táo màu xanh hoặc vàng. Bài học rút ra: Dữ liệu huấn luyện định hình trực tiếp đến năng lực và độ chính xác của AI.
• Kiến trúc mô hình (Model architecture): Là cách một mô hình được lập trình và các quy tắc nó áp dụng cho dữ liệu. Đây là lý do tại sao các mô hình AI khác nhau (dù cùng giải quyết một vấn đề) lại đưa ra các kết quả khác nhau.
• Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model – LLM): Là loại mô hình AI tiên tiến được học từ lượng dữ liệu khổng lồ. Chúng cực kỳ xuất sắc trong việc dự đoán các quy luật để tạo ra nội dung hoàn toàn mới (ví dụ: viết một bài blog hay làm một bài thơ).
• AI tạo sinh (Generative AI – GenAI): Là khả năng của AI trong việc tạo ra những thứ mới mẻ (văn bản, hình ảnh, âm thanh…).
• Đa phương thức (Multimodal): Một số trợ lý GenAI hiện nay (như Gemini) có khả năng đa phương thức. Điều này có nghĩa là chúng không chỉ làm việc với văn bản mà còn có thể hiểu và tạo ra hình ảnh, video, âm thanh.

3. Tác tử AI (AI Agents) – Bước tiến mới của AI

Tác tử AI (AI Agents) là các hệ thống kết hợp trí thông minh của các mô hình AI tiên tiến với quyền truy cập vào các công cụ thực tế (như Lịch, Email của bạn).

Thay vì giao cho AI một tác vụ đơn lẻ, bạn có thể giao cho Tác tử AI một mục tiêu lớn. Nó sẽ tự động chia nhỏ mục tiêu đó thành các bước và thay mặt bạn thực hiện toàn bộ quy trình.

Ví dụ minh họa:

“Hãy tổ chức một cuộc họp khởi động cho dự án tiếp thị quý 3 với nhóm thiết kế và nhóm bán hàng vào tuần tới.”

Với câu lệnh trên, một Tác tử AI có thể tự động:

1. Kiểm tra lịch của tất cả mọi người để tìm thời gian rảnh.
2. Đặt phòng họp.
3. Soạn một email chào mừng đính kèm bản tóm tắt dự án.
4. Gửi thư mời họp (Calendar invitation) đến mọi người.

4. Tư duy hợp tác với AI (Collaborative Mindset)

Để tận dụng tối đa AI trong công việc, bạn cần thay đổi tư duy: Đừng chỉ coi AI là công cụ giải quyết các việc vặt một lần, hãy coi nó như một người cộng sự (Collaborator).

Thay vì chỉ nhờ AI: “Hãy nghĩ cho tôi một cái tên thật kêu cho sản phẩm mới”, bạn có thể sử dụng các Prompt sâu hơn để cùng AI giải quyết vấn đề:

“Hãy giúp tôi xây dựng dự báo và tạo các phương án để tăng doanh số bán hàng. Hãy giúp tôi kiểm tra áp lực (pressure-test) các giả định này, xác định rủi ro và khám phá các kịch bản doanh thu khác nhau.”

Vai trò của bạn khi hợp tác với AI:

• AI có thể xử lý dữ liệu và đưa ra giải pháp, nhưng bạn mới là người nắm giữ bối cảnh thực tế và trí tuệ cảm xúc (Emotional Intelligence).
• Chỉ có bạn mới có thể đánh giá xem giải pháp của AI có phù hợp để trình bày với khách hàng hay không.
• Lưu ý quan trọng (Hạn chế của AI): Không sử dụng AI cho các chủ đề quá nhạy cảm hoặc rủi ro cao như tư vấn tài chính, pháp lý hoặc tuân thủ quy định. Hãy tìm đến các chuyên gia con người cho những lĩnh vực này.

✨ Tổng kết nhanh (Takeaways)

• AI học từ dữ liệu: Chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu huấn luyện (Training data) quyết định sự thông minh và độ chính xác của mô hình AI.
• GenAI hiện nay là Đa phương thức (Multimodal): Bạn có thể tải lên hình ảnh, biểu đồ, hoặc file ghi âm để yêu cầu AI phân tích, tóm tắt hoặc tạo ra nội dung mới.
• Hãy làm “Sếp” của AI: Sử dụng AI như một người cộng sự để phân tích rủi ro, lên chiến lược, nhưng bạn phải luôn là người đưa ra quyết định cuối cùng dựa trên chuyên môn và bối cảnh thực tế của mình.

1. Sự chuyển dịch tư duy (The Mindset Shift)

Có vô số cách AI có thể hỗ trợ bạn tại nơi làm việc. Chắc chắn, nó có thể giúp bạn nghĩ ra một cái tên thật “kêu” cho sản phẩm mới. Nhưng để thực sự khai thác tối đa sức mạnh của AI, bạn cần một sự thay đổi tư duy (Mindset shift).

Thay vì coi AI như một công cụ chỉ để giải quyết các công việc vặt vãnh dùng một lần (one-off tasks), hãy bắt đầu nhìn nhận AI như một người cộng sự (Collaborator) thực thụ để cùng bạn giải quyết các vấn đề phức tạp, điều hướng qua nhiều bước công việc và thiết lập nền tảng cho những quyết định tốt hơn.

2. Tình huống so sánh: Giao việc vs. Hợp tác

Hãy tưởng tượng bạn đang đối mặt với một mục tiêu mang tính rủi ro cao (high-stakes goal): Tăng doanh thu cho đơn vị kinh doanh của bạn vào cuối năm.

❌ Cách tiếp cận cũ (Chỉ giao việc vặt):
Bạn chỉ sử dụng AI để làm những việc hành chính đơn giản.

“Hãy viết một email gửi cho nhóm để thông báo về dự án của tôi.”

✅ Cách tiếp cận mới (Tư duy hợp tác):
Bạn sử dụng AI như một chuyên gia tư vấn chiến lược để cùng động não và phân tích.

“Hãy giúp tôi xây dựng dự báo và tạo ra các phương án để tăng doanh số bán hàng.”

“Hãy giúp tôi kiểm tra áp lực (pressure-test) các giả định này và xác định các rủi ro tiềm ẩn.”

“Hãy khám phá các kịch bản doanh thu (revenue scenarios) khác nhau.”

Sự khác biệt là rất rõ ràng! Với cách thứ hai, AI không chỉ giúp bạn tiết kiệm thời gian gõ phím mà còn trực tiếp đóng góp vào việc nâng cao chất lượng chiến lược của bạn.

3. Vai trò không thể thay thế của con người

Để sự hợp tác với AI đạt hiệu quả cao nhất, bạn phải mang đến chuyên môn và khả năng phán đoán độc đáo (unique expertise and judgment) của riêng mình. Vai trò của bạn là cực kỳ thiết yếu vì:

• Bạn nắm giữ bối cảnh (Context) và Trí tuệ cảm xúc (Emotional Intelligence): AI có thể giúp bạn tạo ra một bài thuyết trình đẹp mắt, nhưng chỉ có bạn mới hiểu rõ khán giả (audience) của mình là ai và họ muốn nghe điều gì.
• Bạn là người quyết định cuối cùng (Final Judge): AI có thể đề xuất các giải pháp xử lý sự cố chăm sóc khách hàng, nhưng chỉ có bạn mới có thể đánh giá xem giải pháp đó có thực sự phù hợp để áp dụng vào thực tế hay không.

4. Nhận thức giới hạn của AI

Sẽ có những thời điểm AI không phải là công cụ phù hợp cho công việc. AI có những hạn chế nhất định.

Cụ thể, các chủ đề mang tính rủi ro cao như Tài chính (Financial), Pháp lý (Legal) và Tuân thủ quy định (Compliance) có thể quá nhạy cảm để giao phó cho AI. Trong những trường hợp này, hãy luôn tìm đến lời khuyên từ các chuyên gia con người.

✨ Tổng kết nhanh (Takeaways)

• Nâng cấp câu lệnh (Prompt): Đừng chỉ dùng AI để soạn email hay tóm tắt văn bản. Hãy yêu cầu AI dự báo, phân tích rủi ro và đưa ra các kịch bản chiến lược.
• Con người là cốt lõi: AI xử lý dữ liệu, nhưng bạn mới là người cung cấp bối cảnh thực tế, trí tuệ cảm xúc và đưa ra quyết định cuối cùng.
• Biết khi nào không nên dùng AI: Tuyệt đối không sử dụng AI để thay thế chuyên gia trong các lĩnh vực nhạy cảm như tư vấn tài chính, luật pháp hay tuân thủ quy định.

Một người sử dụng AI có trách nhiệm là người hiểu rõ cách AI hoạt động và biết được điểm yếu của nó. Việc nhận diện 3 hạn chế cốt lõi dưới đây sẽ giúp bạn đánh giá kết quả của AI hiệu quả hơn và sử dụng nó một cách công bằng, chính xác.

1. Thiên kiến dữ liệu (Data bias)

• Nguyên nhân: Xảy ra khi dữ liệu dùng để huấn luyện mô hình AI bị lệch, không đầy đủ hoặc phản ánh những định kiến có sẵn trong lịch sử/xã hội.
• Hậu quả: AI có thể tạo ra các khuôn mẫu (stereotypes). Ví dụ: Nếu bạn yêu cầu AI tạo hình ảnh “văn phòng”, nó có thể luôn vẽ ra các tòa nhà cao tầng ở đô thị (vì dữ liệu huấn luyện chủ yếu đến từ đây), mà bỏ qua các không gian sáng tạo, phòng làm việc tại nhà hay văn phòng ở nông thôn.
• 🛠️ Cách khắc phục khi viết Prompt:
  • Cụ thể hóa đối tượng: Thêm bối cảnh rõ ràng về khán giả mục tiêu và nhu cầu của họ. Cung cấp các tài liệu tham khảo công bằng, cân bằng để AI làm theo.
  • Dùng câu lệnh nối tiếp (Follow-up prompts): Nếu AI đưa ra kết quả thiên kiến, hãy chỉ thẳng ra lỗi đó và yêu cầu sửa lại.
  “Hình ảnh này đang hơi rập khuôn. Hãy tạo lại cho tôi một không gian làm việc tại nhà ở vùng ngoại ô, mang phong cách ấm cúng và sáng tạo hơn.”

2. Giới hạn kiến thức (Knowledge cutoff)

• Định nghĩa: Là thời điểm mà dữ liệu huấn luyện của mô hình AI kết thúc. Mô hình sẽ không có thông tin cốt lõi về các sự kiện, khám phá xảy ra sau ngày đó.
• Lưu ý: Một số AI hiện nay có thể tìm kiếm web trực tiếp (Live web search) để bổ sung thông tin mới. Tuy nhiên, bạn cần phân biệt rõ giữa những gì AI thực sự “biết” (từ dữ liệu huấn luyện) và những gì nó “tìm kiếm nhanh” trên mạng.
• 🛠️ Cách làm việc hiệu quả với Knowledge Cutoff:
  • Tra cứu ngày giới hạn: Tìm kiếm trên mạng xem công cụ AI bạn đang dùng có dữ liệu được cập nhật đến ngày/tháng/năm nào.
  • Luôn kiểm chứng (Fact-check): Với các số liệu thống kê, tin tức nóng hổi, hãy luôn đối chiếu chéo với các nguồn uy tín (Google Search, báo cáo chính thức).
  • Xác định rõ khung thời gian trong Prompt:
  Thay vì hỏi: “Bài hát nổi bật nhất mùa hè là gì?”
  Hãy hỏi: “Bài hát nổi bật nhất mùa hè năm 2025 là gì?”
  • Yêu cầu làm rõ: Nếu câu trả lời có vẻ lỗi thời (ví dụ: AI gọi một sản phẩm ra mắt 3 năm trước là “mới”), hãy dùng prompt nối tiếp để yêu cầu thông tin cập nhật hơn.

3. Sự sai lệch theo thời gian (Drift)

• Định nghĩa: Là sự suy giảm dần về độ chính xác và mức độ phù hợp của mô hình AI khi thế giới thực thay đổi.
• Hai loại sai lệch chính:
  • Sai lệch dữ kiện (Factual drift): AI trở nên kém chính xác do giới hạn kiến thức. Ví dụ: Lời khuyên của AI về xu hướng thời trang sẽ ngày càng lỗi thời nếu cách xa ngày nó được huấn luyện.
  • Sai lệch hành vi (Behavioral drift): Xảy ra khi các nhà phát triển cập nhật mô hình. Bạn có thể thấy định dạng, giọng điệu hoặc phong cách trò chuyện của AI tự nhiên thay đổi, dù bạn vẫn dùng một câu lệnh y hệt trước đây.
• 🛠️ Cách quản lý và giảm thiểu Drift:
  • Cung cấp bối cảnh mới nhất: Đặc biệt quan trọng với các chủ đề thay đổi nhanh như xu hướng thị trường hay công nghệ.
  • Mở cuộc trò chuyện mới (New Chat): Hãy bắt đầu một Chat mới cho mỗi tác vụ cụ thể. Điều này giúp làm mới Cửa sổ ngữ cảnh (Context window), tránh việc AI bị “loãng” thông tin hoặc đi lạc đề khi đoạn chat quá dài.
  • Đưa ra chỉ dẫn tường minh: Càng rõ ràng, chi tiết trong Prompt càng tốt.

✨ Tổng kết nhanh (Takeaways)

• AI phản ánh dữ liệu của nó: AI có thể mang định kiến (Bias) hoặc bị lỗi thời (Knowledge cutoff). Đừng tin tưởng mù quáng 100% vào kết quả đầu ra.
• Kiểm chứng là bắt buộc: Luôn sử dụng tư duy phản biện và các công cụ tìm kiếm bên ngoài để xác minh các số liệu, sự kiện nhạy cảm về mặt thời gian.
• Quản lý ngữ cảnh: Để tránh việc AI bị “trôi” (Drift) hoặc lạc đề, hãy cung cấp bối cảnh mới nhất và thường xuyên mở các luồng Chat mới cho các tác vụ khác nhau.

❓ Vấn đề (Câu hỏi):

“Bạn có lời khuyên nào dành cho những người mới bắt đầu làm quen và sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI)?”

🗣️ Mẹo giải quyết (Câu trả lời từ Maya – Google Research):

Để bắt đầu làm chủ AI, bạn không cần phải là một chuyên gia công nghệ. Hãy áp dụng 2 nguyên tắc đơn giản sau đây:

1. Bắt tay vào sử dụng ngay các công cụ (Start using the tools)
Đừng chỉ đọc hay nghe về AI, cách tốt nhất để học là trực tiếp trải nghiệm. Hãy mở các công cụ AI lên và bắt đầu thử nghiệm ngay hôm nay.

2. Huấn luyện lại tư duy của bạn (Train your mind)
Hãy tập thói quen tìm đến AI mỗi khi bạn gặp phải những vấn đề hóc búa (gnarly problems) hoặc những công việc nhàm chán.

Bất cứ khi nào bạn đối mặt với một nhiệm vụ và có cảm giác: “Ôi, mình thực sự không muốn làm việc này chút nào!” — hãy coi sự chán nản đó chính là một tín hiệu (signal). Tín hiệu đó đang nhắc nhở bạn: “Này, tại sao không thử nhờ AI giúp một tay?”

💡 Lời khuyên cốt lõi: Đừng kỳ vọng AI làm thay bạn 100%
Nhiều người thất vọng vì AI không hoàn thành trọn vẹn công việc từ A đến Z. Thay vì thế, hãy sử dụng AI như một “cú hích” để vượt qua sức ỳ ban đầu (get over the hump). Khi đối mặt với một trang giấy trắng hay một nhiệm vụ khó nhằn, hãy tự đặt ra một “Câu lệnh tư duy” (Mental Prompt) cho chính mình:

“Có cách nào để AI làm cho công việc này trở nên dễ dàng hơn, dễ thở hơn, và giúp mình vượt qua cảm giác tồi tệ ban đầu để thực sự bắt tay vào làm không?”

Chỉ cần AI giúp bạn tạo ra một bản nháp thô, một vài ý tưởng hoặc một dàn ý cơ bản, nó đã giúp bạn tạo đà (get the ball rolling) để bạn tự mình hoàn thiện phần còn lại.

✨ Tổng kết nhanh (Takeaways)

• Hành động ngay: Trải nghiệm thực tế là cách học AI nhanh nhất.
• Biến sự chán nản thành tín hiệu: Hãy để cảm giác “lười biếng” hoặc “ngợp” trước một công việc trở thành lý do để bạn mở AI lên.
• Dùng AI để tạo đà: Đừng bắt AI làm mọi thứ. Hãy dùng nó để vượt qua “hội chứng sợ trang giấy trắng” và lấy đà bắt đầu công việc.

Để học AI, bạn bắt buộc phải trực tiếp sử dụng AI. Khóa học này cung cấp hơn 20 bài thực hành (Labs) mô phỏng các tác vụ thực tế tại nơi làm việc. Dưới đây là cẩm nang thao tác giúp bạn vượt qua các bài Lab một cách mượt mà nhất.

⚠️ Lưu ý quan trọng: Các bài Lab hoạt động tốt nhất trên máy tính (Computer). Bạn không thể thực hiện chúng trên ứng dụng Coursera trên điện thoại.

1. Khởi động bài Lab (Launch a lab)

Khi đến phần bài tập thực hành, hãy nhấn nút “Launch lab”. Hệ thống sẽ mở ra một tab (thẻ) trình duyệt mới và yêu cầu bạn chọn 1 trong 2 chế độ học:

• Đăng nhập liền mạch (Seamless login): Hệ thống mở công cụ AI ở một tab mới. Bạn sẽ phải tự chuyển đổi qua lại giữa tab chứa công cụ AI và tab chứa video/văn bản hướng dẫn. (Phù hợp nếu bạn dùng màn hình lớn hoặc dùng 2 màn hình).
• Học song song (Side-by-side learning) – ⭐ Khuyên dùng: Hệ thống chia đôi màn hình. Bạn có thể vừa thao tác với AI ở một bên, vừa xem hướng dẫn ở bên còn lại. (Phù hợp cho màn hình laptop thông thường).

2. Thao tác trong chế độ Học song song (Side-by-side)

Nếu bạn chọn chế độ khuyên dùng này, màn hình sẽ được chia làm 2 phần:

• Bên trái (Công cụ AI): Một trình duyệt ảo mở sẵn Google Gemini sẽ xuất hiện.
  • Mẹo: Hãy đăng nhập tài khoản Google của bạn trước khi bắt đầu để hệ thống lưu lại lịch sử các câu lệnh (Prompt) bạn đã tạo.
• Bên phải (Hướng dẫn): Bao gồm Video giảng viên hướng dẫn từng bước và phần văn bản chi tiết nằm ngay bên dưới video.

📝 Cách copy và sử dụng Câu lệnh mẫu (Sample Prompts):
Trong phần hướng dẫn bằng văn bản, các câu lệnh mẫu sẽ được tô nền xám. Để sử dụng chúng:

1. Sao chép (Copy): Bôi đen câu lệnh -> Click chuột phải -> Chọn Copy.
2. Dán (Paste): Sang khung chat của Gemini ở màn hình bên trái -> Click chuột phải -> Chọn Paste.
3. Cá nhân hóa (Edit): Thay đổi các thông tin nằm trong dấu ngoặc vuông [ ] bằng thông tin thực tế của bạn.

⚠️ Lưu ý kỹ thuật: Các phím tắt trên bàn phím (như Ctrl+C / Ctrl+V) có thể sẽ KHÔNG hoạt động trong môi trường Lab ảo này. Hãy dùng chuột phải!

3. Cách sử dụng Tệp (Files) trong bài Lab

Một số bài thực hành sẽ yêu cầu bạn tải tệp lên (ví dụ: tải lên một báo cáo để AI tóm tắt). Bạn có thể dùng tệp của riêng mình hoặc tệp mẫu của khóa học.

• Nếu dùng tệp mẫu: Nhấn vào biểu tượng Tệp (File icon) ở góc trên cùng của phần hướng dẫn -> Nhấn “Use Template” (Sử dụng mẫu) ở góc trên bên phải. Tệp này sẽ được lưu thẳng vào Google Drive của bạn.
• Nếu dùng tệp cá nhân: Trong khung nhập câu lệnh của Gemini, nhấn vào biểu tượng dấu cộng + -> Chọn “Add from Drive” (Thêm từ Drive).

4. Hoàn thành bài Lab

1. Sau khi thực hành xong tất cả các bước, hãy cuộn xuống cuối cùng của phần văn bản hướng dẫn (ở màn hình bên phải).
2. Nhấn nút màu xanh “Mark as completed” (Đánh dấu đã hoàn thành).
3. Đóng tab trình duyệt chứa bài Lab lại để quay về trang khóa học chính.
4. Nhấn “Go to next item” (Chuyển sang bài tiếp theo) để tiếp tục học.

✨ Tổng kết nhanh (Takeaways)

• Luôn chọn “Side-by-side”: Chế độ chia đôi màn hình giúp bạn dễ dàng đối chiếu giữa việc thực hành và xem hướng dẫn mà không bị rối.
• Đăng nhập Google: Đừng quên đăng nhập tài khoản Google vào trình duyệt ảo bên trái để không bị mất dữ liệu thực hành.
• Dùng chuột phải để Copy/Paste: Hãy nhớ phím tắt có thể bị vô hiệu hóa trong Lab, và luôn nhớ thay thế các đoạn text trong dấu [ ] thành thông tin của riêng bạn.

Mục tiêu bài học: Học cách sử dụng Gemini như một Cộng sự sáng tạo (Creative partner) để vượt qua rào cản tâm lý khi bắt đầu một nhiệm vụ mới (như viết báo cáo hay thuyết trình) và chuyển đổi những ý tưởng rời rạc thành một sản phẩm có cấu trúc chặt chẽ.

Tình huống giả định: Bạn đang chuẩn bị một bài thuyết trình chuyên nghiệp về chủ đề AI để trình bày với đồng nghiệp. Bạn cần Gemini hỗ trợ từ khâu lên khung bài đến viết chi tiết phần mở đầu.

Bước 1: Động não cấu trúc bài thuyết trình (Brainstorm presentation structures)

Tại giao diện Gemini, hãy nhấn “New chat” để bắt đầu một phiên làm việc sạch. Nhập câu lệnh bên dưới và thay thế các thông tin trong ngoặc vuông […] bằng nội dung bạn muốn:

“Tôi đang chuẩn bị một bài thuyết trình về [chủ đề của bạn, ví dụ: AI]. Mục tiêu chính của tôi là [mục tiêu chính của bạn, ví dụ: chỉ ra cách AI có thể hữu ích trong công việc]. Hãy giúp tôi động não [số lượng] cách hấp dẫn để cấu trúc bài thuyết trình cho đối tượng khán giả là [đối tượng cụ thể của bạn, ví dụ: các chuyên gia].”

• Kết quả kỳ vọng: Gemini sẽ đề xuất các khung sườn khác nhau (ví dụ: Cấu trúc theo dòng thời gian Quá khứ – Hiện tại – Tương lai, hoặc cấu trúc Vấn đề – Giải pháp).

Bước 2: Tìm kiếm số liệu làm “Mồi nhử” (Find a “hook” statistic)

Sau khi chọn được cấu trúc ưng ý từ Bước 1, hãy tiếp tục trò chuyện trong cùng một cửa sổ chat để Gemini giữ được Ngữ cảnh (Context). Nhập câu lệnh sau:

“Tôi thích [lựa chọn bạn tâm đắc từ Bước 1, ví dụ: giá trị của AI trong công việc]. Bây giờ tôi cần một ‘mồi nhử’ (hook) mạnh mẽ cho phần mở đầu. Có số liệu thống kê nào gây ngạc nhiên về [chủ đề từ Bước 1, ví dụ: giá trị của AI trong công việc] không?”

• Mẹo chuyên gia: Gemini sẽ cung cấp các số liệu kèm nguồn dẫn (Links). Hãy nhấp vào nguồn để kiểm chứng thông tin (Fact-check) trước khi sử dụng.

Bước 3: Viết nháp đoạn văn mở đầu (Draft your first paragraph)

Sử dụng chính số liệu ấn tượng mà Gemini vừa tìm được để yêu cầu nó viết bản thảo. Hãy yêu cầu nhiều lựa chọn về Giọng điệu (Tone) để bạn có thể so sánh:

“Tôi thích [số liệu mồi nhử bạn chọn từ bước trước]. Dựa trên thông tin đó, hãy viết một đoạn văn mở đầu cho bài thuyết trình của tôi. Hãy tạo ra [số lượng] phương án với giọng điệu (tone) thay đổi từ [giọng điệu 1, ví dụ: thân mật] đến [giọng điệu 2, ví dụ: chuyên nghiệp].”

💡 Gợi ý mở rộng từ chuyên gia Mahi

Đừng chỉ dừng lại ở bài thuyết trình. Bạn có thể áp dụng quy trình “Động não” này cho:

• Email công việc: Biến những gạch đầu dòng ý tưởng sơ sài thành một email chuyên nghiệp.
• Dự án kinh doanh: Yêu cầu Gemini tìm kiếm rủi ro hoặc các kịch bản phát triển cho một ý tưởng sản phẩm mới.
• Tóm tắt tài liệu: Tải lên các ghi chú họp rời rạc và yêu cầu Gemini cấu trúc lại thành biên bản cuộc họp.

✨ Tổng kết nhanh (Takeaways)

• Hợp tác, không chỉ là ủy thác: Hãy dùng AI để “khơi mào” (get the ball rolling) khi bạn cảm thấy bí bách, thay vì bắt nó làm thay 100% công việc.
• Tính kế thừa của hội thoại: Luôn giữ các bước thực hiện trong cùng một đoạn chat để AI hiểu sâu bối cảnh bạn đang theo đuổi.
• Linh hoạt giọng điệu (Tone): Luôn yêu cầu AI đưa ra nhiều phương án với các phong cách khác nhau để chọn ra thứ phù hợp nhất với văn hóa tổ chức của bạn.

Khi bắt đầu làm việc với AI, bạn có thể nghe mọi người sử dụng thuật ngữ trí tuệ nhân tạo và học máy thay thế cho nhau. Mặc dù các khái niệm này có liên quan chặt chẽ, giữa chúng vẫn có những khác biệt quan trọng.

Vậy những khác biệt đó là gì và tại sao chúng lại quan trọng?

Hiểu về trí tuệ nhân tạo

Khi nói đến trí tuệ nhân tạo, chúng ta đang đề cập đến một lĩnh vực rộng lớn tập trung vào việc tạo ra các công cụ có thể hoàn thành những nhiệm vụ thường gắn liền với trí thông minh của con người. Các nhiệm vụ này có thể trải dài từ việc viết email đến gợi ý lộ trình lái xe.

Mặc dù AI có vẻ thông minh, điều quan trọng cần nhận ra là kiến thức của nó đến từ dữ liệu cụ thể mà nó được huấn luyện. Đây chính là lúc học máy xuất hiện.

Hiểu về học máy

Một trong những cách phổ biến nhất để huấn luyện các mô hình AI là sử dụng học máy, một kỹ thuật cho phép công cụ tự tìm ra các quy luật và học hỏi từ dữ liệu. Nó thậm chí không cần phải được lập trình cho mọi tình huống có thể xảy ra.

Ví dụ, giả sử ai đó muốn sử dụng AI để phân loại ngựa vằn và ngựa thường. Để việc này hiệu quả, trước tiên họ phải huấn luyện một chương trình học máy để nó có thể phân biệt được hai loài này. Họ cung cấp cho chương trình hàng nghìn hình ảnh mô tả cả ngựa vằn và ngựa thường. Khi chương trình học máy xử lý các hình ảnh này, dần dần nó sẽ học được cách nhận diện các đặc điểm của ngựa vằn, chẳng hạn như các sọc.

Sau khi được huấn luyện bằng học máy, AI có thể nhận diện được ngựa vằn từ những bức ảnh không nằm trong tập dữ liệu huấn luyện. Quá trình này được gọi là suy luận.

Việc hiểu rõ vai trò của học máy giúp bạn nhận ra rằng hiệu suất của AI là kết quả trực tiếp từ dữ liệu mà nó được huấn luyện.

Các phương pháp học máy

Có ba phương pháp học máy phổ biến được sử dụng để phát triển AI:

• Học có giám sát được sử dụng để huấn luyện AI từ một tập dữ liệu lớn đã được con người gắn nhãn. Kỹ thuật này thường được dùng khi đã có một kết quả đầu ra cụ thể và xác định từ trước.
  • Ví dụ: Một mô hình được huấn luyện trên hàng triệu bức ảnh mà con người đã gắn nhãn rõ ràng là ngựa vằn hoặc ngựa thường. AI học các đặc điểm cụ thể của từng con vật để có thể tự động phân loại các hình ảnh mới vào những danh mục đã định sẵn đó.
• Học không giám sát được sử dụng để huấn luyện AI từ tập dữ liệu chưa được con người gắn nhãn. Kỹ thuật này được dùng để xác định các quy luật và cấu trúc trong dữ liệu khi chưa có một kết quả đầu ra cụ thể hay xác định nào.
  • Ví dụ: Một mô hình phân tích tập dữ liệu ảnh lớn không gắn nhãn chứa cả ngựa thường và ngựa vằn. Mà không cần được cho biết ngựa vằn là gì, AI tự khám phá ra các quy luật, chẳng hạn như có sọc hoặc đơn sắc, và gom nhóm các hình ảnh có đặc điểm tương tự lại với nhau.
• Học tăng cường được sử dụng để huấn luyện AI thông qua quá trình thử và sai dưới sự dẫn dắt của một hệ thống khen thưởng. Kỹ thuật này được dùng để liên tục cải thiện cách AI tiếp cận một nhiệm vụ hoặc mục tiêu cụ thể.
  • Ví dụ: Một mô hình được giao nhiệm vụ nhận diện ngựa vằn trong một video. Nó chưa nhận được bất kỳ sự huấn luyện nào, vì vậy nó phải đưa ra dự đoán. Mỗi khi mô hình đoán đúng, nó nhận được một phần thưởng tích cực. Nếu đoán sai, nó nhận một hình phạt. Qua nhiều lần thử, AI học cách điều chỉnh chiến lược để tối đa hóa tổng phần thưởng, dần dần làm chủ nhiệm vụ thông qua kinh nghiệm.

Ngày nay, nhiều mô hình AI sử dụng kết hợp cả ba phương pháp học máy này để tạo ra văn bản, hình ảnh, video và nhiều nội dung khác.

Hiểu về các hạn chế của AI

Một phần then chốt để trở thành người dùng AI có trách nhiệm là hiểu rõ cách AI hoạt động và những điểm nó có thể gây sai sót. AI có những hạn chế như các định kiến tiềm ẩn, giới hạn kiến thức và sự sai lệch trong kết quả đầu ra. Nhận biết được những hạn chế này có thể giúp bạn đánh giá kết quả hiệu quả hơn và sử dụng AI một cách công bằng, chính xác và có trách nhiệm.

Hiểu về định kiến trong AI

Định kiến dữ liệu có thể là một thách thức nền tảng đối với AI. Điều này xảy ra khi dữ liệu được dùng để huấn luyện mô hình AI bị thiên kiến, không đầy đủ hoặc phản ánh các định kiến lịch sử và xã hội. Vì kết quả đầu ra của mô hình được dẫn dắt bởi dữ liệu huấn luyện, đôi khi nó có thể tái hiện lại các định kiến sẵn có trong câu trả lời, chẳng hạn như gắn kết các hoạt động cụ thể với một nhóm tuổi nhất định.

Một phần của việc tuân theo phương pháp tiếp cận AI có trách nhiệm là nhận thức được rằng các mô hình AI có thể tạo ra các khuôn mẫu hoặc định kiến trong kết quả đầu ra. Ví dụ, nếu bạn yêu cầu AI tạo ra hình ảnh về một văn phòng, nó có thể liên tục tạo ra hình ảnh của một tòa nhà cao tầng. Điều này có thể xảy ra vì dữ liệu huấn luyện của nó đến từ các trung tâm kinh doanh đô thị. Hệ quả là, nó có thể gặp khó khăn trong việc tạo ra hình ảnh về các không gian làm việc sáng tạo, văn phòng tại nhà hoặc bối cảnh kinh doanh ở nông thôn. Vai trò của bạn là dẫn dắt mô hình hướng tới một kết quả đầu ra công bằng và không thiên vị.

Để tránh định kiến không công bằng trong kết quả, bạn có thể sử dụng các kỹ thuật sau trong câu lệnh:

• Nêu cụ thể kết quả bạn muốn: Thêm ngữ cảnh quan trọng về đối tượng mục tiêu và nhu cầu của họ. Bạn cũng có thể cung cấp các tài liệu tham khảo công bằng và cân bằng để mô hình làm theo.
• Sử dụng các câu lệnh tiếp nối để chỉnh sửa kết quả có vẻ thiên kiến hoặc không chính xác: Nếu AI đưa ra một câu trả lời mang tính định kiến, hãy chỉ ra khuôn mẫu đó khi bạn điều chỉnh câu lệnh và yêu cầu mô hình khắc phục định kiến.

Rào cản về giới hạn kiến thức

Giới hạn kiến thức là thời điểm mà dữ liệu huấn luyện của một mô hình kết thúc. Điều này có nghĩa là mô hình thiếu thông tin về các sự kiện, khám phá hoặc dữ liệu diễn ra sau ngày đó.

Bạn có thể nhận thấy một số mô hình có khả năng cung cấp thông tin về các sự kiện rất gần đây. Một số mô hình thực hiện việc này bằng cách tìm kiếm trực tuyến để cập nhật thông tin hiện tại nhằm bổ sung cho câu trả lời. Sẽ rất hữu ích nếu bạn coi đây là sự khác biệt giữa những gì mô hình biết từ quá trình huấn luyện so với những gì nó có thể tra cứu tại thời điểm đó. Kiến thức cốt lõi của mô hình không được cập nhật liên tục, đó là lý do tại sao khái niệm giới hạn kiến thức vẫn là một hạn chế quan trọng cần ghi nhớ.

Sử dụng AI có trách nhiệm đòi hỏi bạn phải xác minh các thông tin có tính thời sự. Luôn sử dụng công cụ tìm kiếm hoặc các nguồn đáng tin cậy khác để kiểm chứng số liệu thống kê, tin tức hoặc bất kỳ thông tin nào về các sự kiện gần đây.

Để làm việc hiệu quả với giới hạn kiến thức của mô hình, bạn có thể sử dụng các kỹ thuật sau:

• Tra cứu thời điểm giới hạn: Bạn có thể tìm kiếm trực tuyến ngày giới hạn kiến thức của một công cụ AI cụ thể. việc này giúp bạn hiểu được ranh giới kiến thức nội bộ của nó.
• Xác minh thông tin nhạy cảm về thời gian: Đối với bất kỳ số liệu thống kê, tin tức nóng hổi hoặc chi tiết về các sự kiện gần đây, hãy luôn đối chiếu câu trả lời của AI với một nguồn bên ngoài đáng tin cậy, như công cụ tìm kiếm hoặc báo cáo chính thức.
• Chỉ định khung thời gian: Khi hỏi về một chủ đề thay đổi theo thời gian, hãy nêu rõ khung thời gian bạn cần. Ví dụ, thay vì hỏi Bài hát nào hay nhất mùa hè vừa qua?, hãy hỏi Bài hát nào hay nhất mùa hè năm 2025?.
• Tinh chỉnh bằng các câu lệnh tiếp nối: Nếu một câu trả lời có vẻ lỗi thời, chẳng hạn như gọi một sản phẩm là mới trong khi nó đã ra mắt vài năm, hãy sử dụng câu lệnh tiếp nối để yêu cầu các lựa chọn thay thế gần đây hơn hoặc yêu cầu làm rõ.

Thay đổi trong hiệu suất của AI theo thời gian

Sự sai lệch là sự suy giảm dần về độ chính xác và tính phù hợp của mô hình khi thế giới thực thay đổi. Bạn có thể quan sát thấy sự sai lệch theo hai cách:

• Sai lệch thực tế: Đây là khi AI trở nên kém chính xác hơn theo thời gian do giới hạn kiến thức. Ví dụ, lời khuyên của một mô hình AI về các xu hướng thời trang hiện tại có thể trở nên ít hữu ích hơn khi thời điểm đó càng xa ngày nó được huấn luyện.
• Sai lệch hành vi: Điều này đề cập đến những thay đổi trong hành vi của AI theo thời gian. Khi các nhà phát triển cập nhật mô hình, bạn có thể nhận thấy định dạng, tông giọng hoặc phong cách trò chuyện thay đổi, ngay cả khi bạn sử dụng cùng một câu lệnh.

Dưới đây là một số cách để quản lý và giảm thiểu cả hai loại sai lệch này:

• Cung cấp ngữ cảnh chính xác và cập nhật trong câu lệnh của bạn, đặc biệt là đối với các chủ đề thay đổi nhanh chóng như xu hướng thị trường hoặc công nghệ.
• Giữ cho các cuộc hội thoại tập trung bằng cách bắt đầu một cuộc trò chuyện mới cho mỗi nhiệm vụ cụ thể. Việc này cũng giúp thiết lập lại cửa sổ ngữ cảnh nếu cuộc trò chuyện trở nên quá dài hoặc kết quả bắt đầu lạc đề.
• Nêu rõ ràng các hướng dẫn cụ thể trong câu lệnh của bạn.

AI rất mạnh mẽ, đó là lý do tại sao việc sử dụng nó một cách cẩn thận và có trách nhiệm là vô cùng quan trọng. Điều đó có nghĩa là bạn cần lưu tâm đến các hạn chế của AI và tính đến các định kiến. Kết quả tốt nhất đến từ sự kết hợp giữa sự nhạy bén của con người và khả năng của AI. Vì vậy, hãy tiếp tục đặt những câu hỏi sâu sắc, tinh chỉnh câu lệnh, và trên hết là áp dụng kỹ năng tư duy phản biện để xác minh kết quả trước khi sử dụng. Bằng cách đó, bạn đang góp phần vào một tương lai nơi AI phục vụ mọi người một cách có trách nhiệm.

Mặc dù bất kỳ ai cũng có thể bắt đầu sử dụng Gemini ngay lập tức, việc biết cách cấu trúc câu lệnh sẽ mang lại cho bạn lợi thế đáng kể trong việc khai phá toàn bộ tiềm năng của nó. Bản hướng dẫn này nêu bật những phương pháp hay nhất giúp bạn nhận được kết quả tối ưu từ bất kỳ công cụ AI nào. Hãy coi nội dung này như một tài liệu tham khảo hữu ích để nâng tầm cách viết câu lệnh và tinh chỉnh quá trình sáng tạo của bạn.

Tuân thủ nguyên tắc 3C khi viết câu lệnh

• Súc tích (Concise): Hãy giữ cho câu lệnh đơn giản và tránh đưa ra các yêu cầu quá dài hoặc phức tạp trong một câu lệnh duy nhất. Một câu lệnh ngắn gọn và đi thẳng vào vấn đề thường đòi hỏi AI ít công xử lý hơn.
• Rõ ràng (Clear): Hãy chính xác và tránh các hướng dẫn mâu thuẫn hoặc mơ hồ. Những câu lệnh mơ hồ, chẳng hạn như Làm cho cái này tốt hơn, tạo ra quá nhiều hướng đi có thể xảy ra và buộc AI phải đưa ra các giả định. Thay vào đó, hãy đưa ra những chỉ dẫn rõ ràng và cụ thể để dẫn dắt AI hướng tới kết quả mong muốn của bạn.
• Nhất quán (Consistent): Sử dụng cùng một từ vựng cho cùng một khái niệm trong suốt cuộc trò chuyện với AI. Ví dụ, nếu bạn gọi là bảng tính trong câu lệnh ban đầu, hãy tiếp tục dùng từ bảng tính trong suốt phần còn lại của cuộc hội thoại. Việc dùng thay thế các từ như ma trận hoặc trang tính trong cùng một cửa sổ chat có thể khiến AI bối rối.

Luôn đánh giá kết quả đầu ra

Việc đánh giá chất lượng kết quả của AI trước khi sử dụng hoặc chia sẻ là rất quan trọng, vì nó có thể có lỗi. Sau khi nhận được kết quả, hãy luôn đọc kỹ câu trả lời để đảm bảo nó chính xác về mặt sự thật và đáp ứng được yêu cầu của bạn. Khi đánh giá kết quả từ AI, hãy tập trung vào các yếu tố như:

• Độ chính xác: Thông tin có đúng và có cơ sở thực tế không?
• Định kiến: Kết quả có thiên vị một góc nhìn nào đó một cách không công bằng do dữ liệu huấn luyện của nó không?
• Tính liên quan: Nó có trả lời trực tiếp câu lệnh của bạn và đi đúng trọng tâm không?
• Tính nhất quán: Tông giọng, phong cách và chất lượng có đồng nhất trong toàn bộ câu trả lời không?

Cải thiện kết quả thông qua việc lặp lại

Kết quả đầu ra của AI nên được coi là điểm khởi đầu chứ không phải sản phẩm cuối cùng. Nếu kết quả không đúng ý bạn, hãy lặp lại quy trình. Sử dụng các kỹ thuật sau để điều chỉnh câu lệnh và nhận được kết quả tốt hơn:

• Xem lại khung cấu trúc câu lệnh: Nếu câu lệnh không đem lại kết quả như ý, hãy thử chỉnh sửa bằng cách thêm chi tiết về vai trò, nhiệm vụ, định dạng hoặc ngữ cảnh.
• Chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp: Đừng yêu cầu mọi thứ cùng một lúc. Hãy yêu cầu từng phần nhỏ của nhiệm vụ. Việc này giúp AI xử lý từng bước và cho phép bạn kiểm tra tiến độ trong quá trình thực hiện.
• Thêm các ràng buộc: Bổ sung các yêu cầu cụ thể mà AI phải đáp ứng để thu hẹp phạm vi của câu trả lời.

Sử dụng tài liệu tham khảo để làm mẫu cho kết quả mong muốn

Tài liệu tham khảo cung cấp các ví dụ hoặc nguồn tài nguyên minh họa cho những gì bạn muốn AI tạo ra. chúng xác định các chi tiết về kết quả mong muốn, chẳng hạn như phong cách, tông giọng và định dạng. Tùy thuộc vào mô hình AI bạn đang dùng, bạn có thể gửi kèm văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc thậm chí là video để làm tài liệu tham khảo. Khi đưa tài liệu tham khảo vào câu lệnh, hãy đảm bảo giải thích rõ chúng liên quan thế nào đến nhiệm vụ.

Sử dụng cửa sổ chat mới cho các chủ đề mới

Cửa sổ ngữ cảnh là giới hạn về lượng thông tin mà AI có thể ghi nhớ và tham chiếu lại trong một cuộc trò chuyện đơn lẻ. Nó cho phép AI nhắc lại các phần trước đó của hội thoại để các câu trả lời luôn nhất quán. Chính vì vậy, bạn nên luôn bắt đầu một cuộc trò chuyện mới khi thay đổi chủ đề. Việc này đảm bảo AI chỉ tập trung vào thông tin liên quan đến nhiệm vụ hiện tại. Nếu bạn chuyển sang một chủ đề hoàn toàn mới trong cùng một cửa sổ chat, AI có thể sử dụng các ngữ cảnh không liên quan đã cung cấp trước đó và tạo ra câu trả lời không phù hợp hoặc đi chệch hướng.

Lưu các câu lệnh hiệu quả nhất vào thư viện câu lệnh

Giống như bất kỳ kỹ năng nào, khả năng viết câu lệnh của bạn sẽ cải thiện thông qua việc thử nghiệm và thực hành. Khi đã có nhiều kinh nghiệm hơn, bạn có thể tiết kiệm thời gian bằng cách ghi lại những câu lệnh hoạt động hiệu quả nhất để tái sử dụng.

Việc viết câu lệnh hiệu quả dựa trên việc sử dụng một khung cấu trúc rõ ràng về vai trò, nhiệm vụ, định dạng, ngữ cảnh, và kết hợp nó với một quy trình tinh chỉnh lặp đi lặp lại. Bằng cách tuân thủ nguyên tắc 3C và coi kết quả của AI là điểm khởi đầu, bạn có thể liên tục dẫn dắt AI đưa ra các kết quả chính xác và chất lượng cao.

Áp dụng khung cấu trúc câu lệnh trong Gemini

Chúng tôi khuyên bạn nên đăng nhập vào Gemini bằng Tài khoản Google của mình để có thể sử dụng các tính năng bổ sung và lưu lại hoạt động của mình.

Trong khi làm theo các hướng dẫn bằng video trong bài thực hành này, hãy tùy chỉnh các câu lệnh bên dưới sao cho phù hợp với công việc của riêng bạn. Bạn có thể tạm dừng video bất cứ khi nào cần thiết.

Các bước thực hành:

Bước 1: Xác định nhiệm vụ ban đầu

Nhấp vào nút Chat mới để bắt đầu một cuộc hội thoại mới với Gemini. Sau đó, dán câu lệnh bên dưới và thay thế nội dung trong dấu [ngoặc vuông] bằng thông tin của riêng bạn.

Tôi muốn học một kỹ năng mới để [mục tiêu tổng quát của bạn, ví dụ: thăng tiến trong sự nghiệp, tìm việc mới], nhưng tôi không chắc nên bắt đầu từ đâu. Hãy giúp tôi động não một số ý tưởng.

Xem xét các gợi ý của Gemini. Bạn sẽ tinh chỉnh các kết quả này ở bước tiếp theo.

Bước 2: Sử dụng câu lệnh siêu cấp để tinh chỉnh kết quả

Trong cùng cuộc trò chuyện đó, hãy dán câu lệnh bên dưới để hỏi Gemini cách cải thiện chính những gợi ý mà nó vừa đưa ra.

Tôi cần trả lời những câu hỏi nào để giúp bạn đưa ra các gợi ý phù hợp hơn với cá nhân tôi?

Đọc các câu hỏi của Gemini. Bạn sẽ sử dụng chúng để cung cấp thêm ngữ cảnh trong bước kế tiếp.

Bước 3: Thêm ngữ cảnh về bản thân

Vẫn trong cuộc trò chuyện đó, hãy trả lời các câu hỏi từ bước trước để cung cấp thêm thông tin ngữ cảnh. Dán câu lệnh bên dưới và thay thế phần trong dấu [ngoặc vuông] bằng chi tiết của bạn.

Đây là một số thông tin chi tiết về tôi:

• [Câu trả lời 1]
• [Câu trả lời 2]
• [Câu trả lời 3]
• [Câu trả lời 4]

Dựa trên những thông tin này, hãy đề xuất [số lượng, ví dụ: ba] kỹ năng phù hợp nhất với tôi.

Bước 4: Xác định vai trò

Trong cùng cuộc trò chuyện, yêu cầu Gemini đóng một vai trò cụ thể để giúp phân tích các đề xuất trước đó. Dán câu lệnh bên dưới và thay thế nội dung trong dấu [ngoặc vuông].

Bây giờ, hãy đóng vai là một [vai trò cụ thể, ví dụ: chuyên gia tư vấn nghề nghiệp hoặc quản lý tuyển dụng]. Trong số các kỹ năng trên, bạn khuyên tôi nên tập trung vào kỹ năng nào đầu tiên? Hãy giải thích lý do của bạn.

Bước 5: Quyết định các bước tiếp theo

Vẫn trong cửa sổ chat với Gemini, dán câu lệnh bên dưới và thay thế nội dung trong dấu [ngoặc vuông].

Hãy đề xuất [số lượng, ví dụ: ba] hành động tôi có thể thực hiện [khung thời gian, ví dụ: trong tuần này] để bắt đầu học kỹ năng đó. Hãy trình bày nội dung này dưới dạng [định dạng đầu ra, ví dụ: bảng] kèm theo [chi tiết định dạng, ví dụ: tên các cột].

Các bước tiếp theo:

Hãy suy nghĩ về những bước kế tiếp bạn muốn thực hiện dựa trên kết quả đầu ra của Gemini. Ngoài ra, hãy cân nhắc cách bạn có thể áp dụng khung cấu trúc câu lệnh này theo những cách khác.

Khi bạn đã hài lòng với kết quả đầu ra từ bài thực hành này, bạn có thể đóng trang này và quay lại màn hình chính của khóa học.

Bạn đã học về khung cấu trúc câu lệnh (vai trò, nhiệm vụ, ngữ cảnh và định dạng) để viết một câu lệnh tốt. Giờ đây, chúng ta sẽ xây dựng trên nền tảng đó với hai kỹ thuật nâng cao giúp bạn giải quyết những công việc phức tạp hơn:

• Các cụm từ câu lệnh mạnh mẽ: Đây là việc sử dụng ngôn ngữ cụ thể, chính xác trong một câu lệnh duy nhất để cải thiện chất lượng và chiều sâu câu trả lời của AI.
• Chuỗi câu lệnh: Đây là việc sử dụng một loạt các câu lệnh nhỏ hơn, có tính kết nối để cấu trúc toàn bộ cuộc trò chuyện và chia nhỏ một dự án khổng lồ.

Dẫn dắt AI bằng các cụm từ câu lệnh mạnh mẽ

Hãy coi đây là việc nâng cấp khả năng giao tiếp trong mỗi câu lệnh bạn viết.

Mặc dù không có những từ ngữ phép thuật thực sự khi làm việc với AI, nhưng một số cụm từ nhất định có thể hiệu quả hơn trong việc giúp bạn nhận được kết quả mong muốn. Các cụm từ câu lệnh mạnh mẽ không chỉ nói cho AI biết phải làm gì, chúng còn dẫn dắt cách AI nên thực hiện bằng cách thêm sự chính xác, đặt ra ranh giới và buộc AI phải sử dụng những lộ trình tư duy phức tạp hơn.

Dưới đây là một số ví dụ về các cụm từ câu lệnh mạnh mẽ:

Cung cấp cho AI một quy trình để tuân theo

• Hãy suy nghĩ từng bước một.
• Đầu tiên, [hành động 1]. Thứ hai, [hành động 2]. Cuối cùng, [hành động 3].

Xác định đối tượng và tông giọng

• Hãy viết nội dung này cho đối tượng là [loại đối tượng, ví dụ: các cấp quản lý].
• Tông giọng nên là [tông giọng, ví dụ: chuyên nghiệp].

Thiết lập các ràng buộc cứng

• Hãy viết một đoạn tóm tắt dài đúng một đoạn văn.
• Chỉ tập trung duy nhất vào [chủ đề A, ví dụ: doanh thu] và không đề cập đến [chủ đề B, ví dụ: chi phí].

Yêu cầu một bài phê bình

• Hãy phê bình văn bản này dưới góc độ của một [vai trò, ví dụ: khách hàng tiềm năng].
• Hãy đóng vai người phản biện. Đâu là lập luận phản bác mạnh mẽ nhất đối với vấn đề này?

Tạo ra các phương án thay thế

• Hãy cho tôi 3 phiên bản khác nhau của nội dung này.
• Có cách tiếp cận thay thế nào khác để giải quyết vấn đề này không?

Đào sâu hoặc mở rộng kết quả ban đầu

• Hãy giải thích chi tiết hơn về ý thứ 2.
• Cung cấp thêm chi tiết và các ví dụ cụ thể cho phần nói về [tên phần].

Nhưng chuyện gì sẽ xảy ra khi một nhiệm vụ quá phức tạp mà ngay cả một câu lệnh được diễn đạt tốt cũng không đủ?

Đó là lúc chuỗi câu lệnh, kỹ thuật nâng cao thứ hai của chúng ta, phát huy tác dụng. Với chuỗi câu lệnh, bạn sẽ chuyển từ việc hoàn thiện một bước đơn lẻ (kỹ năng vi mô) sang quản lý toàn bộ quy trình công việc (kỹ năng vĩ mô).

Quản lý các nhiệm vụ phức tạp hơn với chuỗi câu lệnh

Một số nhiệm vụ quá lớn để gói gọn trong một câu lệnh duy nhất. Chuỗi câu lệnh giúp bạn giải quyết các nhiệm vụ lớn bằng cách chia chúng thành một loạt các bước nhỏ hơn, có tính kết nối và đều nằm trong cùng một cửa sổ chat. Nó hoạt động giống như một dây chuyền lắp ráp trong nhà máy: Kết quả từ một câu lệnh này được sử dụng làm đầu vào cho câu lệnh tiếp theo, liên kết tất cả các bước của bạn lại với nhau như một mắt xích.

Một ví dụ thực tế:

Giả sử bạn đang cố gắng lập kế hoạch cho một kỳ nghỉ ở Paris. Bạn muốn tạo một lịch trình gồm những thứ bạn yêu thích nhất trong khi tối ưu hóa việc di chuyển để tiết kiệm thời gian nhất có thể.

Bạn có thể sử dụng chuỗi câu lệnh theo cách sau:

• Câu lệnh 1: Tôi sẽ đi Paris trong 3 ngày. Tôi thích nghệ thuật, các di tích lịch sử và công viên. Hãy gợi ý một vài địa điểm nổi tiếng mà tôi có thể tham quan trong chuyến đi của mình.
• Câu lệnh 2 (câu lệnh thứ hai trong chuỗi): Sử dụng những địa điểm đó, hãy tạo một lịch trình theo từng ngày hợp lý sao cho giảm thiểu thời gian di chuyển.
• Câu lệnh 3 (câu lệnh thứ ba trong chuỗi): Với mỗi ngày trong lịch trình, hãy gợi ý một vài nhà hàng nằm gần các địa điểm đã đề xuất.

Bằng cách chia nhỏ nhiệm vụ thành các bước logic, dễ hấp thụ và sử dụng kết quả của câu lệnh này làm đầu vào cụ thể cho câu lệnh tiếp theo, bạn sẽ biến AI từ một công cụ tạo câu trả lời đơn thuần thành một cộng sự có tư duy hệ thống.

Khai phá sức mạnh của chuỗi câu lệnh

Trong bài thực hành sắp tới, chúng ta sẽ luyện tập chuỗi câu lệnh. Để thực hiện việc này, bạn sẽ làm theo một ví dụ hướng dẫn tập trung vào việc mở rộng dịch vụ cho một doanh nghiệp sơn nhà. Tuy nhiên, để tận dụng tối đa bài thực hành này, hãy thử thay thế bằng các chi tiết của riêng bạn để kết quả đầu ra phù hợp với công việc thực tế của bạn.

Những gì bạn sẽ đạt được:

• Sự cộng tác chiến lược: Học cách sử dụng AI như một người bạn đồng hành cùng suy nghĩ, có thể phê bình và tinh chỉnh chiến lược của bạn thay vì chỉ thực hiện các mệnh lệnh đơn giản.
• Giải quyết vấn đề phức tạp: Thành thục kỹ năng chia nhỏ các dự án gây choáng ngợp thành các giai đoạn rõ ràng và kết nối với nhau để hướng tới mục tiêu cuối cùng.
• Kết quả đầu ra chất lượng hơn: Khám phá cách xếp chồng thông tin qua nhiều lần thử nghiệm dẫn đến kết quả sâu sắc và mang tính cá nhân hóa cao hơn so với một yêu cầu đơn lẻ, một lần duy nhất.

Áp dụng những gì bạn học được:

Hãy thử nghiệm với các ví dụ liên quan đến vai trò của bạn.

• Nếu bạn làm trong lĩnh vực marketing, hãy thử tạo một ý tưởng chiến dịch và sau đó yêu cầu lập lộ trình thời gian để triển khai chiến dịch đó.
• Nếu bạn làm trong lĩnh vực bán hàng, hãy thử yêu cầu danh sách các khách hàng tiềm năng và sau đó soạn một email tiếp cận phù hợp cho lựa chọn ưu tiên hàng đầu của bạn.
• Nếu bạn làm trong lĩnh vực vận hành, hãy thử xác định một điểm nghẽn trong quy trình làm việc và sau đó yêu cầu một giải pháp từng bước để khắc phục điểm nghẽn đó.

Hãy thay đổi từ việc coi AI là một công cụ hoàn thành nhiệm vụ sang việc cộng tác với nó như một đối tác động não, sử dụng cuộc trò chuyện để biến những suy nghĩ trừu tượng thành những kế hoạch cụ thể.

Bạn đã sẵn sàng để sắp xếp quy trình làm việc của mình chưa? Hãy bắt đầu thôi

Thực hành chuỗi câu lệnh trong Gemini

Chúng tôi khuyên bạn nên đăng nhập vào Gemini bằng Tài khoản Google của mình để có thể sử dụng các tính năng bổ sung và lưu lại hoạt động của mình.

Bài thực hành này hướng dẫn bạn cách sử dụng chuỗi câu lệnh, một kỹ thuật giúp bạn chia nhỏ các dự án hoặc nhiệm vụ lớn thành một loạt các bước nhỏ hơn và có tính kết nối.

Các câu lệnh sau đây sử dụng một công ty sơn nhà làm ví dụ, nhưng bạn có thể tùy chỉnh chúng để phù hợp với công việc của riêng mình.

Các bước thực hành:

Bước 1: Động não các lựa chọn

Nhấp vào nút Chat mới để bắt đầu một cuộc hội thoại mới với Gemini. Sau đó, dán câu lệnh bên dưới và thay thế nội dung trong dấu [ngoặc vuông] bằng chi tiết của riêng bạn.

Tôi muốn mở rộng các dịch vụ cung cấp của [mô tả công ty, ví dụ: công ty sơn nhà]. Hãy đóng vai là cố vấn kinh doanh của tôi và liệt kê 3 dịch vụ bổ trợ mà chúng tôi có thể cung cấp. Hãy lưu ý: [ngữ cảnh và ràng buộc, ví dụ: chúng tôi có một đội ngũ gồm 4 thợ sơn và không gian văn phòng hạn chế].

Đọc câu trả lời của Gemini. Các bước tiếp theo sẽ xây dựng dựa trên nền tảng này.

Bước 2: Đánh giá các lựa chọn

Trong cùng cuộc trò chuyện đó, hãy đặt câu hỏi để đánh giá các lựa chọn mà Gemini đã cung cấp ở bước trước. Bạn có thể hỏi về các tiêu chí cụ thể hoặc những thách thức tiềm ẩn. Ví dụ:

Lựa chọn nào trong số này chúng tôi có thể triển khai trong vòng 6 tháng?

Đọc câu trả lời của Gemini. Các bước tiếp theo sẽ tiếp tục phát triển từ đây.

Bước 3: Lập kế hoạch hành động

Vẫn trong cuộc trò chuyện đó, hãy dán câu lệnh bên dưới và thay thế nội dung trong dấu [ngoặc vuông] bằng chi tiết của bạn.

Nếu tôi muốn tiến hành với [1 lựa chọn từ câu trả lời của Gemini ở bước trước], tôi nên hoàn thành những nhiệm vụ nào trong tuần này?

Sử dụng câu trả lời của Gemini để xây dựng danh sách nhiệm vụ của bạn trong tuần.

Các bước tiếp theo:

Hãy cân nhắc cách bạn có thể sử dụng Gemini để hoàn thành một nhiệm vụ lớn hơn trong công việc. Đôi khi, cách tốt nhất là tiếp nhận nhiệm vụ đó và chia nhỏ nó thành nhiều nhiệm vụ nhỏ hơn.

Khi bạn đã hài lòng với kết quả đầu ra từ bài thực hành này, bạn có thể đóng trang này và quay lại màn hình chính của khóa học

Tạo hình ảnh bằng AI

Bạn có thể đạt được rất nhiều kết quả chỉ với các câu lệnh và đầu ra ở dạng văn bản, nhưng việc kết hợp các định dạng khác như hình ảnh, âm thanh và video có thể mở ra một thế giới khả năng mới. Với Gemini, bạn có thể tạo một video chỉ từ một câu văn, soạn thảo email dựa trên hình ảnh sản phẩm hoặc xây dựng toàn bộ bài thuyết trình dựa trên các bản ghi âm. Khả năng này được gọi là tính đa phương thức.

Tính đa phương thức là gì?

Để giải thích một cách đơn giản, các phương thức là những loại định dạng khác nhau, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh. Tính đa phương thức hữu ích vì nó cho phép bạn cung cấp cho Gemini ngữ cảnh chi tiết và phong phú hơn khi viết câu lệnh. Thay vì chỉ sử dụng từ ngữ để mô tả những gì bạn muốn, bạn có thể làm phong phú các hướng dẫn của mình bằng hình ảnh, video và âm thanh.

Thực hành sử dụng khả năng đa phương thức của Gemini

Trong bài thực hành sắp tới, chúng tôi sẽ trình diễn tính đa phương thức trong thực tế bằng cách tạo hình ảnh từ các câu lệnh văn bản, cũng như hướng dẫn cách bạn có thể đưa hình ảnh vào chính các câu lệnh của mình. Để thực hiện việc này, bạn sẽ sử dụng Nano Banana Pro, một mô hình tạo và chỉnh sửa hình ảnh có sẵn trong ứng dụng Gemini. Bạn có thể dùng văn bản hoặc hình ảnh để yêu cầu mô hình này tạo và chỉnh sửa các hình ảnh chất lượng cao.

Những gì bạn sẽ đạt được:

• Kể chuyện bằng hình ảnh: Học cách tạo ra các hình ảnh tùy chỉnh phù hợp với tầm nhìn cụ thể của bạn mà không cần đến các phần mềm thiết kế đồ họa phức tạp.
• Sử dụng thành thạo đa phương thức: Học các sắc thái khi viết câu lệnh để AI tạo hình ảnh (chẳng hạn như chỉ định phong cách, ánh sáng và bố cục) cũng như cách sử dụng chính hình ảnh để dẫn dắt AI.
• Quy trình làm việc tinh gọn: Có kinh nghiệm trong việc tạo, tinh chỉnh và kết hợp các yếu tố sáng tạo khác nhau, chẳng hạn như nội dung văn bản và hình ảnh, ngay trong một giao diện trò chuyện duy nhất.

Áp dụng những gì bạn học được:

Hãy thử nghiệm với các ví dụ liên quan đến vai trò của bạn.

• Nếu bạn làm trong lĩnh vực marketing, hãy thử tạo một hình ảnh cho mạng xã hội để ra mắt sản phẩm mới.
• Nếu bạn làm trong lĩnh vực bán hàng, hãy thử tạo các hình ảnh minh họa để làm cho bài thuyết trình trở nên hấp dẫn hơn.
• Nếu bạn là một nhà giáo dục, hãy thử tạo các giáo cụ trực quan cho một kế hoạch bài giảng.

Mục tiêu không chỉ là tạo ra một hình ảnh cho bài thuyết trình hay một tấm áp phích. Thay vào đó, mục tiêu là khai phá khả năng biến những ý tưởng trừu tượng của bạn thành các tài sản hình ảnh cụ thể ngay lập tức.

Bạn đã sẵn sàng để hiện thực hóa các ý tưởng của mình chưa? Hãy cùng bắt đầu.

Yêu cầu tài khoản Google AI Pro: Bài thực hành này yêu cầu quyền truy cập cao hơn vào các mô hình mạnh mẽ nhất của Google. Với tư cách là người học tham gia chứng chỉ này, bạn đủ điều kiện nhận gói dùng thử miễn phí trong 3 tháng để giúp xây dựng danh mục các giải pháp AI của mình. Vui lòng đảm bảo bạn đã kích hoạt gói dùng thử trước khi bắt đầu bài thực hành này.

Bài thực hành này là không bắt buộc, nhưng rất được khuyến khích để giúp bạn thực hành sử dụng AI cho công việc. Bạn không cần phải hoàn thành bài này để tiếp tục khóa học hoặc nhận chứng chỉ từ Google.

Tạo hình ảnh tùy chọn với Gemini

Để sử dụng các tính năng trong bài thực hành này, hãy đăng nhập vào Gemini bằng Tài khoản Google của bạn. Bài thực hành này sẽ giúp bạn có kinh nghiệm hiện thực hóa ý tưởng bằng cách tạo hình ảnh với Gemini. Bạn có thể sử dụng các mô hình tạo hình ảnh để cải thiện bài thuyết trình, tạo hoặc chỉnh sửa các bài đăng trên mạng xã hội, hoặc bất cứ khi nào bạn cần hình ảnh tùy chỉnh cho công việc.

Các hướng dẫn dưới đây lấy ví dụ là một tấm áp phích buổi hòa nhạc, nhưng bạn có thể điều chỉnh chúng để phù hợp với công việc của mình.

Các bước thực hành:

Bước 1: Động não ý tưởng cho hình ảnh của bạn

Đầu tiên, chúng ta sẽ nhờ Gemini hỗ trợ tạo và sắp xếp các ý tưởng cho hình ảnh. Bạn có thể áp dụng quy trình này cho bất kỳ loại hình ảnh nào, ví dụ như bài đăng mạng xã hội hoặc một trang trong bài thuyết trình.

• Mẹo: Nếu bạn gặp khó khăn trong việc mô tả phong cách mình muốn, hãy tải lên một hình ảnh tham khảo từ tệp của bạn hoặc từ web để cho Gemini thấy ví dụ mẫu.

Khi đã sẵn sàng, hãy nhấn nút Chat mới, chọn mô hình Pro và sử dụng câu lệnh sau:

Tôi cần một số ý tưởng cho [loại hình ảnh, ví dụ: áp phích buổi hòa nhạc, bài đăng mạng xã hội, hoặc trang thuyết trình] về [nội dung hình ảnh, ví dụ: một ban nhạc]. Phong cách nên là [phong cách hình ảnh, ví dụ: hiện đại, cổ điển, hoặc tối giản] và tâm trạng chủ đạo là [tâm trạng, ví dụ: hào hứng, bình lặng, hoặc bí ẩn].

Vui lòng cho tôi 3 khái niệm sáng tạo khác nhau. Với mỗi khái niệm, hãy cung cấp: * Mô tả: Giải thích ngắn gọn về bố cục hình ảnh. * Bảng màu: Một bộ các màu sắc phù hợp với tâm trạng.

TÙY CHỌN: * Hình ảnh tham khảo: Tôi có đính kèm một hình ảnh để bạn dùng làm tài liệu tham khảo. Vui lòng xem hình ảnh này và sử dụng [bố cục / sơ đồ màu sắc / cảm giác tổng thể] của nó để đưa ra các gợi ý.

Bước 2: Soạn thảo văn bản cho hình ảnh

Trong cùng cửa sổ chat đó, bạn có thể hỏi Gemini ý tưởng cho bất kỳ nội dung văn bản nào muốn đi kèm với hình ảnh.

Hãy tạo 3 phương án văn bản cho một [loại dự án, ví dụ: áp phích, bài đăng mạng xã hội, hoặc trang thuyết trình] về [chủ đề chính]. Để cung cấp thêm ngữ cảnh, [chi tiết bổ sung hoặc thông tin chính]. Tông giọng của văn bản nên là [phong cách mong muốn, ví dụ: táo bạo, chuyên nghiệp, hoặc vui nhộn] nhằm mục đích [mục tiêu chính, ví dụ: thu hút mọi người tham gia, giải thích một khái niệm, hoặc khơi gợi cuộc thảo luận]. Vui lòng cung cấp một vài lựa chọn từ ngắn gọn, súc tích đến mô tả chi tiết hơn.

Bước 3: Tạo hình ảnh bằng cách kết hợp các ý tưởng

Bây giờ là lúc kết hợp mọi thứ để tạo ra hình ảnh cuối cùng. Sử dụng câu lệnh dưới đây để kết hợp khái niệm hình ảnh bạn thích nhất và nội dung văn bản vừa tạo.

Dựa trên [khái niệm sáng tạo đã chọn] và văn bản ‘[chèn tiêu đề/nội dung văn bản bạn thích vào đây]’, hãy tạo một hình ảnh chi tiết. Hình ảnh nên thể hiện [đối tượng/tiêu điểm chính] theo phong cách [phong cách hình ảnh, ví dụ: ảnh chụp, dựng hình 3D, hoặc tranh sơn dầu]. Đảm bảo bố cục bao gồm [yêu cầu về bố cục, ví dụ: có nhiều khoảng trống ở phía trên hoặc nền mờ]. Tâm trạng tổng thể phải là [tâm trạng/cảm giác].

Bước 4: Chỉnh sửa hình ảnh

Thông thường, bạn sẽ muốn thực hiện một số điều chỉnh để hình ảnh hoàn toàn đúng ý. Ví dụ:

• Thay đổi bố cục: “Tuyệt rồi, nhưng bạn có thể di chuyển [đối tượng, ví dụ: cây đàn guitar] sang [vị trí, ví dụ: bên trái] để dành thêm chỗ cho văn bản của tôi ở [phía đối diện, ví dụ: bên phải] không?”
• Điều chỉnh ánh sáng/màu sắc: “Bạn có thể làm cho ánh sáng tổng thể [tâm trạng, ví dụ: sáng hơn và tự nhiên hơn] và đổi màu nền thành [màu cụ thể, ví dụ: các sắc độ xanh dương và bạc] không?”
• Thêm hoặc bớt chi tiết: “Vui lòng giữ nguyên phong cách này, nhưng thêm [chi tiết, ví dụ: một chút vân bề mặt hoặc thêm nhiều người hơn ở phía sau] và xóa bỏ [vật thể cần xóa, ví dụ: vệt sáng lóa]”
• Thay đổi phong cách: “Tôi thích bố cục này, nhưng bạn có thể đổi phong cách từ [phong cách hiện tại, ví dụ: ảnh chụp] sang [phong cách mới, ví dụ: hình minh họa vector tối giản] không?”

Bạn có thể lặp lại bước này cho đến khi có được hình ảnh ưng ý.

Các bước tiếp theo:

Lần tới khi cần hình ảnh, hãy thử áp dụng quy trình này. Hãy điều chỉnh các câu lệnh và các bước sao cho phù hợp nhất với bạn để đạt được kết quả cần thiết.

Các phương pháp hay nhất để sử dụng AI có trách nhiệm

AI có thể là một cộng sự mạnh mẽ, nhưng nó không có kinh nghiệm thực tế, ngữ cảnh hay những kiến thức thông thường như bạn. Duy trì phương pháp tiếp cận có sự tham gia của con người giúp bạn phát hiện sớm các vấn đề và bàn giao những công việc mà bạn có thể tự tin đảm bảo. Đây không phải là việc ghi nhớ một tập hợp các quy tắc cứng nhắc, mà là xây dựng khả năng phán đoán để sử dụng AI một cách có trách nhiệm.

Thực hiện các bước để bảo vệ thông tin nhạy cảm

Giữ an toàn thông tin nghĩa là bảo vệ và ngăn chặn việc truy cập trái phép vào thông tin cá nhân và dữ liệu riêng tư. Bạn cần biết dữ liệu nào được thu thập và cách nó được sử dụng trước khi chấp nhận các điều khoản dịch vụ của một trang web hoặc ứng dụng.

• Tránh nhập thông tin mật hoặc nhạy cảm vào các công cụ công cộng.
• Trước khi gửi bất kỳ câu lệnh nào, hãy dừng lại và tự hỏi liệu mình có đang đưa vào những dữ liệu mà người khác mong muốn bạn giữ bí mật hay không.
• Bạn có thể thực hiện các biện pháp để bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật cho chính mình, tổ chức, đồng nghiệp và đối tác kinh doanh.

Một số cách thực tế để bảo vệ thông tin mật:

• Sử dụng các từ thay thế chung khi đề cập đến con người, dự án hoặc địa điểm.
• Xây dựng câu lệnh xoay quanh nhiệm vụ cần thực hiện, thay vì những người liên quan.
• Chỉ nhập ngữ cảnh liên quan cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ thay vì toàn bộ tài liệu.
• Xóa bộ nhớ của AI để tạo một khởi đầu mới, giúp bảo vệ quyền riêng tư và ngăn chặn định kiến từ các câu lệnh cũ.

Hiểu các ranh giới về quy định và tuân thủ

Một số nhiệm vụ có thể đi kèm các yêu cầu pháp lý hoặc tuân thủ làm hạn chế hoặc cấm sử dụng AI, ngay cả khi công nghệ này có vẻ khả thi. Các ngành như tài chính, pháp lý và y tế hoạt động dưới sự quy định nghiêm ngặt về cách đưa ra quyết định, cách xử lý dữ liệu và những gì phải được lưu hồ sơ. AI không phải là sự thay thế cho một chuyên gia có trình độ, sự phán đoán đúng đắn và trách nhiệm giải trình.

Trước khi sử dụng AI cho bất kỳ công việc nào liên quan đến các lĩnh vực có quy định, hãy tự hỏi:

• Nhiệm vụ này có yêu cầu về quy định không? Việc quản lý hồ sơ y tế, báo cáo tài chính, tài liệu pháp lý và hồ sơ tuân thủ có thể có những yêu cầu xử lý cụ thể. Hãy tham khảo chính sách của người sử dụng lao động hoặc chuyên gia có trình độ để xác định các hạn chế.
• Có yêu cầu về giấy phép hoặc chứng chỉ không? Một số công việc phải được thực hiện hoặc xác nhận bởi các chuyên gia được cấp phép.
• Ai là người chịu trách nhiệm? Con người chịu trách nhiệm về đầu vào và đầu ra của các công cụ AI và phải đảm bảo có sự giám sát thích hợp khi sử dụng chúng.

Xây dựng trách nhiệm giải trình vào quy trình của bạn

Việc tạo ra một dấu vết cho thấy bạn đã sử dụng AI có trách nhiệm như thế nào sẽ giúp các bên liên quan theo dõi được quy trình của bạn. Đây không phải là công việc vô ích làm chậm tiến độ mà là sự liêm chính trong nghề nghiệp.

Các bước để thể hiện cách bạn đã sử dụng AI:

• Theo dõi nguồn gốc: Phân biệt rõ nội dung do AI tạo ra và đóng góp của chính bạn để có thể xác minh hoặc giải thích sau này.
• Xây dựng quy trình có thể kiểm chứng: Bạn cần có khả năng giải trình phần nào có sự tham gia của AI và cách bạn đã xác nhận chúng khi được hỏi về cách đạt được kết luận.
• Lưu hồ sơ các bước xác minh: Ghi chú lại cách bạn đã kiểm tra kết quả của AI, đặc biệt là đối với các sản phẩm bàn giao quan trọng.

Sử dụng danh sách kiểm tra ACT

Hãy đảm bảo bạn tuân thủ danh sách kiểm tra ACT mỗi khi sử dụng AI:

A (Ask) – Tự hỏi bản thân:

• AI có phù hợp cho nhiệm vụ này không? Đừng dựa dẫm vào AI cho các lời khuyên y tế, pháp lý, tài chính hoặc chuyên môn khác. Luôn tham khảo ý kiến chuyên gia là con người.
• Dữ liệu này có an toàn để sử dụng không? Tránh nhập dữ liệu nhạy cảm, nội bộ công ty hoặc thông tin nhận dạng cá nhân của khách hàng vào công cụ AI công cộng.
• Mình có đang tuân thủ các quy tắc không? Luôn kiểm tra chính sách của công ty và đảm bảo bạn đang sử dụng công cụ đã được phê duyệt.

C (Check) – Kiểm tra trước khi sử dụng kết quả:

• Độ chính xác: Xác minh độc lập tất cả thông tin thực tế (tên, số liệu, trích dẫn…) và cảnh giác với các lỗi ảo giác tinh vi.
• Định kiến và tính khách quan: Đảm bảo kết quả không chứa các định kiến không công bằng hoặc đưa ra lập luận phiến diện.
• Tính phù hợp: Đánh giá xem tông giọng và phong cách có đúng với đối tượng và mục đích dự định hay không.
• Tính nguyên bản và phán đoán: Chỉnh sửa, tinh chỉnh và thêm chuyên môn của riêng bạn để cải thiện kết quả từ AI.

T (Tell) – Thông báo cho mọi người khi bạn sử dụng AI:

• Minh bạch: Công khai rõ ràng và phù hợp về việc AI đã được sử dụng ở đâu và khi nào để hỗ trợ tạo nội dung.
• Tuân thủ: Luôn làm theo các hướng dẫn cụ thể của công ty về việc công bố sử dụng AI.

Tìm hiểu về AI Agent

Một số loại AI có thể làm được nhiều việc hơn là chỉ thực hiện một nhiệm vụ đơn lẻ. Dưới sự hướng dẫn và giám sát của bạn, chúng có thể tự chủ xử lý các quy trình làm việc phức tạp, gồm nhiều bước để giúp bạn đạt được những mục tiêu lớn. Khác với các chatbot AI thông thường, bạn có thể lựa chọn cho phép các AI Agent này truy cập vào các công cụ bạn sử dụng hàng ngày như email, lịch hoặc tài liệu để thực hiện hành động thay mặt bạn và dưới sự kiểm soát của bạn.

AI Agent có thể làm gì cho bạn?

Hãy coi một AI Agent là một hệ thống AI mà bạn có thể ủy thác các nhiệm vụ phức tạp, đa bước. Sự chuyển dịch này giúp giải phóng thời gian để bạn tập trung vào các hoạt động cần đến chuyên môn của mình, chẳng hạn như tư duy chiến lược.

Một số ví dụ về cách bạn có thể sử dụng AI Agent:

• Nghiên cứu thị trường: Bạn có thể dùng một Agent để phân tích các đối thủ cạnh tranh mới, tìm ra các tính năng chính của họ và tổng hợp các đánh giá gần đây của khách hàng vào một email gửi cho nhóm hàng tuần.
• Tối ưu hóa bán hàng và CRM: Bạn có thể thiết lập một Agent để kiểm tra hộp thư đến, xác định các khách hàng tiềm năng mới, trích xuất thông tin liên hệ và tự động tạo các mục nhập mới cho họ trong hệ thống CRM.
• Hỗ trợ dự báo nhu cầu: Bạn có thể để một Agent phân tích dữ liệu bán hàng và hàng tồn kho, dự đoán nhu cầu tương lai cho sản phẩm và đặt hàng các nguồn cung cần thiết để đảm bảo sự chuẩn bị sẵn sàng.

Tìm hiểu cách thức hoạt động của AI Agent

Một AI Agent vận hành dựa trên ba thành phần cốt lõi:

• Mô hình (Models): Đây là các chương trình máy tính được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ, cho phép chúng nhận diện các quy luật. Khi bạn giao mục tiêu cho một AI Agent, mô hình sẽ sử dụng kiến thức được huấn luyện để dự đoán những nhiệm vụ nào cần thiết và cách sử dụng các công cụ sẵn có để hoàn thành mục tiêu đó.
• Quyền hạn (Permissions): Các AI Agent kết nối với phần mềm và công cụ khác thông qua các quyền cụ thể mà bạn cấp. Các thiết lập này đóng vai trò như rào chắn bảo vệ, kiểm soát cách Agent thực hiện nhiệm vụ trong phạm vi bạn đã đặt ra. Ví dụ, nếu bạn giao cho Agent quản lý hộp thư đến, bạn có thể giới hạn quyền truy cập để nó chỉ được đọc các tin nhắn chưa đọc.
• Mục tiêu (Goals): Đây là mục tiêu tổng quát bạn cung cấp cho AI Agent, ví dụ: Tổ chức cuộc họp khởi động quý 3.

Khi mục tiêu đã được thiết lập, Agent hoạt động trong một vòng lặp liên tục cho đến khi mục tiêu hoàn tất:

1. Phân tích (Analyze): Agent dùng mô hình để xác định nhiệm vụ cần thiết đầu tiên, như kết nối với lịch của bạn để tìm thời gian rảnh.
2. Hành động (Act): Khi được cấp quyền, Agent thực hiện nhiệm vụ đó, chẳng hạn như tìm thời điểm cả nhóm có thể kết nối.
3. Quan sát (Observe): Agent xem xét kết quả của hành động và đảm bảo nó phù hợp với mục tiêu, như kiểm tra xem mọi người có rảnh vào thời gian đã chọn không.

Sau khi hoàn thành bước Quan sát, Agent bắt đầu lại vòng lặp bằng cách chuyển sang nhiệm vụ tiếp theo, như soạn thảo và gửi thư mời họp. Agent tiếp tục vòng lặp này cho đến khi cuộc họp được lên lịch thành công.

Hướng dẫn làm việc có trách nhiệm với các Agent

Khi các AI Agent trở nên năng lực hơn, sự hướng dẫn và phán đoán của bạn càng trở nên quan trọng. Khi quyết định có nên ủy thác mục tiêu cho một Agent hay không, hãy lưu ý hai nguyên tắc sau:

• Rủi ro (Risk): Tác động của một sai sót là gì?. Ví dụ, soạn một bản ghi nhớ nội bộ có thể có rủi ro thấp. Nhưng sử dụng một Agent để thực hiện mua hàng thay mặt bạn có thể là rủi ro cao tùy thuộc vào quy mô giao dịch.
• Khả năng đảo ngược (Reversibility): Một hành động có thể được hoàn tác dễ dàng đến mức nào?. Soạn email và lưu vào thư mục nháp là việc có tính đảo ngược cao. Nhưng đăng bài trực tiếp lên tài khoản mạng xã hội công khai thì không.

Đối với các mục tiêu có rủi ro cao hoặc không thể đảo ngược, bạn nên duy trì sự kiểm soát chặt chẽ thông qua phương pháp tiếp cận có con người trong quy trình kiểm soát. Hãy thiết lập các ranh giới rõ ràng, xác định các thông số có thể chấp nhận được và duy trì sự giám sát ở mỗi bước quan trọng. Cách tốt nhất để sử dụng các AI Agent có trách nhiệm là bắt đầu từ những việc nhỏ. Hãy tìm kiếm các tính năng Agent trong những phần mềm bạn đang dùng và thử giao cho Agent một mục tiêu đơn giản, rủi ro thấp.

Các phương pháp hay nhất khi điều hành AI Agent

Khi bắt đầu sử dụng các AI Agent trong công việc, hãy cân nhắc các phương pháp hay nhất sau đây:

• Bắt đầu với mục tiêu cụ thể và rõ ràng: Cung cấp mô tả chính xác về những gì bạn muốn hoàn thành. Lên kế hoạch cho một chiến dịch marketing là mục tiêu mơ hồ. Soạn chuỗi 3 email cho đợt ra mắt sản phẩm mới là mục tiêu rõ ràng và có thể thực hiện được.
• Quản lý quyền hạn một cách khôn ngoan: Hãy lưu tâm đến những gì bạn phê duyệt. Nếu một Agent cần đọc email để tìm thông tin liên lạc, chỉ cấp đúng quyền hạn cụ thể đó. Tránh cấp các quyền chủ quản có thể cho phép truy cập bao quát vào toàn bộ ứng dụng của bạn.
• Luôn đánh giá: Bạn chịu trách nhiệm về bất kỳ sản phẩm nào mà Agent tạo ra. Hãy luôn kiểm tra lại công việc, đặc biệt là với các nhiệm vụ quan trọng.
• Lặp lại và tinh chỉnh: Hãy coi Agent như một cộng sự. Nếu kết quả đầu tiên chưa đúng, hãy tinh chỉnh hướng dẫn hoặc cung cấp thêm ngữ cảnh.

AI Agent có thể là những cộng sự mạnh mẽ, nhưng sự thành công phụ thuộc vào khả năng giám sát của bạn với tầm nhìn và phán đoán rõ ràng.