Bài viết này được lấy từ tài khoản WeChat công cộng: 不懂经 (Không Hiểu Kinh Điển), tác giả: Chú Rust của Không Hiểu Kinh Điển, tiêu đề gốc: "Nghịch lý của Trương Văn Hồng trong Kỷ Nguyên Trí Tuệ: Tại sao tôi càng cảm thấy vô dụng khi càng sử dụng AI?", ảnh bìa từ: Visual China.
Vài ngày trước, tôi tình cờ xem được một video ngắn ghi lại bài phát biểu của Trương Văn Hồng, Giám đốc Trung tâm Quốc gia về Bệnh truyền nhiễm, tại Diễn đàn Cao Nguyên Hồng Kông ngày 10 tháng 1. Ông ấy đã tuyên bố rõ ràng: "Tôi từ chối đưa trí tuệ nhân tạo vào hệ thống hồ sơ bệnh án của bệnh viện."
Bởi vì trí tuệ nhân tạo (AI) chưa được đào tạo bài bản sẽ làm thay đổi căn bản lộ trình đào tạo bác sĩ, làm suy yếu hoặc gây tổn hại đến các kỹ năng chẩn đoán độc lập mà các bác sĩ trẻ cần phải có được thông qua đào tạo truyền thống.
Zhang Wenhong giải thích rằng bản thân ông chắc chắn sử dụng AI để xem xét các trường hợp trước tiên. Nhưng điểm mấu chốt là, với hơn 30 năm kinh nghiệm lâm sàng, ông có thể nhận ra lỗi của AI ngay lập tức.
Vấn đề nằm ở các bác sĩ trẻ.
Nếu một bác sĩ bắt đầu dựa vào trí tuệ nhân tạo (AI) để chẩn đoán ngay từ giai đoạn thực tập và bỏ qua quá trình đào tạo đầy đủ về lý luận lâm sàng, anh ta sẽ vĩnh viễn mất đi một khả năng quan trọng: khả năng phân biệt giữa AI đúng và AI sai.
Nhận xét của Trương Văn Hồng, từ góc nhìn của một người dùng AI thông thường, đã hé lộ một thực tế bị hiểu sai rộng rãi về kỹ năng và tầm ảnh hưởng trong kỷ nguyên AI.
Trong một hoặc hai năm qua, tôi đã chứng kiến một loại "nỗi lo lắng tập thể" kỳ lạ.
Điều thú vị là, nỗi lo lắng này không đến từ những người không hiểu về công nghệ; ngược lại, nó đến nhiều hơn từ các nhóm ưu tú đã thành thạo trong việc sử dụng AI: lập trình viên, luật sư, nhà phân tích và những người nổi tiếng trên truyền thông.
Ban đầu, mọi người đều rất hào hứng, tin rằng trí tuệ nhân tạo sẽ biến họ thành siêu nhân. Nhưng sau một thời gian ngắn hưng phấn vì hiệu quả, nhiều người lại rơi vào cảm giác bất lực sâu sắc hơn:
Khi trí tuệ nhân tạo có thể hoàn thành 80% công việc mà không tốn chi phí, liệu 20% giá trị còn lại của tôi có đủ để giữ vững phẩm giá nghề nghiệp của mình không?
Nếu trí tuệ nhân tạo có thể hoàn thành lượng mã lập trình của tôi trong hai tuần chỉ trong vài phút; nếu một mô hình lớn có thể tạo ra một báo cáo thẩm định hoàn hảo trong vài giây; nếu Gemini hay Doubao có thể giúp những người không có kiến thức về vẽ tạo ra những tác phẩm ở trình độ bậc thầy; nếu GPT có thể "đọc chính xác"báo cáo khám bệnh hoặc báo cáo xét nghiệm, vậy thì hệ thống bảo vệ kỹ năng của con người?
Trước đây, tạp chí The Atlantic đã đăng một bài báo cho rằng chúng ta đang bước vào kỷ nguyên suy giảm kỹ năng; tuy nhiên, mặt trái của vấn đề chính là: Trí tuệ nhân tạo (AI) không làm cho các kỹ năng trở nên vô dụng; ngược lại, nó đã gây ra hiện tượng "lạm phát kỹ năng" đáng kể. Các kỹ năng đơn giản chỉ cần được định nghĩa lại.
Trong thời đại mà chi phí thực thi đang tiến gần đến con số không, trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò như một tấm gương phản chiếu chân thực. Nó không chỉ khuếch đại hiệu quả làm việc của bạn mà còn cả độ chi tiết hay độ chính xác trong nhận thức của bạn.
Bạn có thể cảm thấy "vô dụng" vì trí tuệ nhân tạo đã phơi bày một sự thật phũ phàng: phần lớn công việc mà bạn từng tự hào chỉ là "xây dựng", thực thi và "làm theo chỉ dẫn", chứ không phải là "suy nghĩ", chứ đừng nói đến việc nêu ra và giải quyết vấn đề.
Sự thật về kỹ năng trong thế kỷ 21 không còn nằm ở việc bạn sở hữu bao nhiêu công cụ, mà là ở việc bạn có bao nhiêu sức ảnh hưởng thực sự trong tư duy của mình. Khả năng toàn diện của "kiểm soát cấp độ vĩ mô + xác minh cấp độ vi mô" chính là sự đảm bảo thực sự cho một tương lai an toàn trong kỷ nguyên AI.
Nghịch lý của Trương Văn Hồng: 0 nhân 10 vẫn bằng 0
Có một quan điểm phổ biến về Thung lũng Silicon, nhưng quan điểm này thường bị hiểu sai.
Người ta thường nói, "Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp tăng năng suất lên gấp 10 lần."
Ý nghĩa toán học của câu nói này thậm chí còn đáng sợ hơn cả nghĩa đen của nó.
Nếu khả năng hiện tại của bạn là 1, AI có thể giúp bạn đạt 10; nếu bạn đã có 10 khả năng, AI có thể giúp bạn đạt 100. Nhưng nếu hiểu biết cơ bản của bạn về một lĩnh vực nào đó là 0, thì 0 nhân với 10 vẫn bằng 0.
Đây chính xác là trọng tâm mối lo ngại của Zhang Wenhong: một bác sĩ trẻ dựa vào AI ngay từ giai đoạn thực tập có thể không có chút khả năng phán đoán lâm sàng nào. Cho dù AI mạnh mẽ đến đâu, số 0 nhân với bất kỳ số nào vẫn bằng 0.
Điều đáng sợ hơn nữa là con số "0" này thậm chí còn không biết nó là số 0.
Zhang Wenhong đã nói thẳng thừng: "Các bác sĩ mới vào nghề không thể chỉ dựa vào trí tuệ nhân tạo để chẩn đoán bệnh." Tại sao? Bởi vì ngay cả khi trí tuệ nhân tạo có tỷ lệ chính xác 95%, thì 5% sai sót vẫn cần được các bác sĩ chuyên nghiệp phát hiện và sửa chữa.
Nếu bác sĩ thiếu kỹ năng chẩn đoán độc lập, làm sao ông ta có thể phát hiện ra lỗi của trí tuệ nhân tạo? Làm sao ông ta có thể xử lý những trường hợp phức tạp mà trí tuệ nhân tạo không thể giải quyết?
Đây là điều tôi gọi là "Nghịch lý Trương Văn Hồng". Ở một khía cạnh, đó là vấn đề con gà hay quả trứng. Nhưng ở một khía cạnh khác, nó nhấn mạnh liệu con người đang sử dụng công cụ hay công cụ đang sử dụng con người.
Nó hé lộ lớp sự thật đầu tiên về các kỹ năng trong kỷ nguyên AI:
Bản chất của trí tuệ nhân tạo là "phù hợp với xác suất", trong khi giá trị của con người nằm ở "gánh chịu hậu quả".
Trước đây, những kỹ năng chúng ta thường nhắc đến là khả năng thực thi thành thạo, ghi nhớ ngữ pháp, thuộc lòng các điều khoản pháp luật và nắm vững các phím tắt. Nhưng trong kỷ nguyên AI, những kỹ năng cứng này đã nhanh chóng trở nên lỗi thời và trở thành cơ sở hạ tầng.
Thay vào đó, một khả năng tiềm ẩn và hiếm hoi hơn đã xuất hiện: khả năng phán đoán. Trong ngữ cảnh này, khả năng phán đoán đề cập đến khả năng hiểu được hậu quả lâu dài của hành động của bản thân.
Hãy tưởng tượng tình huống này: một kỹ sư kỳ cựu và một người mới vào nghề cùng nhau viết mã bằng trí tuệ nhân tạo.
Người mới chỉ nhận được một đoạn mã. Anh ta không thể đánh giá xem mã đó có bất kỳ lỗi kiến trúc nào không, không thể dự đoán hiệu suất của nó trong điều kiện xử lý đồng thời cực độ, hoặc thậm chí không biết liệu đó có phải là một giải pháp bế tắc hay không.
Các kỹ sư cấp cao không chỉ nhìn thấy mã nguồn; họ còn nhìn thấy cả con đường dẫn đến thành công. Họ biết nên giao nhiệm vụ gì cho AI, làm thế nào để kiểm chứng kết quả, và quan trọng hơn, cần sửa lỗi ở đâu khi AI mắc sai lầm — và AI chắc chắn sẽ mắc sai lầm.
Đối với người mới bắt đầu, AI giống như một hộp đen; họ chỉ có thể hy vọng nó đưa ra câu trả lời đúng. Còn đối với các chuyên gia, AI giống như một đội ngũ thực tập sinh với năng lượng vô hạn, làm chính xác những gì được chỉ dẫn.
Do đó, sự khác biệt trong tương lai giữa chuyên gia và người bình thường sẽ nằm ở việc bạn có khả năng "kiểm chứng kết quả đầu ra của AI" hay không.
Zhang Wenhong có thể nhanh chóng phát hiện ra lỗi trong chẩn đoán của AI, không phải nhờ trực giác thần kỳ nào đó, mà nhờ "năng lực siêu việt" tích lũy được từ hơn ba mươi năm kinh nghiệm lâm sàng. Khả năng này chính xác là điều mà các bác sĩ trẻ, những người bị bỏ qua quá trình đào tạo do AI, thiếu nhất.
Do đó, nếu thiếu đi chuyên môn sâu rộng làm nền tảng, trí tuệ nhân tạo sẽ không mang lại hiệu quả mà chỉ gây ra sự hỗn loạn tốn kém.
2. Tại sao lời nhắc của bạn luôn là "gần xong rồi"?
Tại sao một số người có thể sử dụng AI để giải quyết các vấn đề phức tạp, trong khi những người khác chỉ có thể sử dụng nó như một chatbot?
Vấn đề không phải là bạn không thể viết "thần chú", mà là mức độ hỗn loạn trong suy nghĩ của bạn quá cao.
Gần đây xuất hiện một hiện tượng đáng lo ngại: mọi người đang bắt đầu giao phó việc tư duy cho trí tuệ nhân tạo (AI).
Khi đối mặt với một vấn đề, thay vì phân tích nó thành các phần nhỏ, họ chỉ đơn giản là đưa một mớ hỗn độn các yêu cầu vào mô hình và sau đó nổi giận với kết quả tầm thường: "Trí tuệ nhân tạo này hoàn toàn vô dụng."
Thực ra, không phải trí tuệ nhân tạo (AI) ngu ngốc, mà là bạn chưa suy nghĩ thấu đáo về nó.
Dù mô hình trí tuệ nhân tạo có tiên tiến đến đâu, về bản chất nó vẫn chỉ là một cỗ máy dự đoán dựa trên "ngữ cảnh". Chất lượng đầu ra của nó bị giới hạn nghiêm ngặt bởi chất lượng của ngữ cảnh bạn cung cấp. Đây là phiên bản hiện đại của câu nói "Đầu vào rác, đầu ra rác".
Những kỹ năng hàng đầu của thế kỷ 21 đã trở thành "khả năng diễn đạt rõ ràng" và "tư duy có cấu trúc".
Một chuyên gia thực thụ đã hoàn thành một suy diễn tinh thần nghiêm ngặt trước khi mở hộp trò chuyện:
1. Xác định vấn đề: Tôi cần giải quyết mâu thuẫn cốt lõi nào?
2. Phân tích logic: Các nhiệm vụ nào tạo nên vấn đề lớn này? Mối quan hệ phụ thuộc giữa chúng là gì?
3. Thiết lập tiêu chuẩn: Kết quả như thế nào được coi là chấp nhận được?
Ví dụ, trước khi sử dụng AI hỗ trợ phát triển một tính năng, bạn đã làm rõ luồng dữ liệu chưa? Trước khi sử dụng AI để viết bài báo, bạn đã xây dựng một khuôn khổ quan điểm độc đáo chưa?
Đừng kỳ vọng trí tuệ nhân tạo sẽ tự động suy nghĩ "từ con số 0 đến số 1" cho bạn.
Trí tuệ nhân tạo (AI) rất giỏi trong việc điền các chi tiết (từ 1 đến 100), nhưng con số "1" đó, tức là hiểu biết cốt lõi, là khuôn khổ logic, phải do bạn cung cấp.
Bạn sẽ không bao giờ đạt được kết quả như mong muốn từ trí tuệ nhân tạo nếu bạn không thể truyền đạt rõ ràng ý tưởng của mình cho các đồng nghiệp là con người.
Viết rõ ràng là tư duy rõ ràng.
Trong tương lai, lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên sẽ trở thành một kỹ năng phổ biến. Nhưng điều này không có nghĩa là lập trình sẽ trở nên đơn giản hơn; mà đúng hơn, nó có nghĩa là sự chính xác của ngôn ngữ và logic sẽ trở thành mã mới.
Nếu suy nghĩ của bạn hỗn loạn, trí tuệ nhân tạo sẽ chỉ khuếch đại sự hỗn loạn đó một cách hiệu quả hơn.
III. Thoát khỏi kén thông tin: Đến gần hơn với bản chất cốt lõi so với 99% người khác
Vì trí tuệ nhân tạo được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu sẵn có của con người, nên nó vốn dĩ mang một nhược điểm lớn: sự đồng thuận tầm thường, cụ thể là sự hồi quy về giá trị trung bình.
Nếu bạn hỏi trí tuệ nhân tạo (AI) về quan điểm về sức khỏe, quản lý tài sản hoặc lịch sử , rất có thể nó sẽ đưa ra câu trả lời "sách giáo khoa". Những câu trả lời này an toàn và chính xác, nhưng thường rất tầm thường vì chúng chỉ đơn giản lặp lại những thông tin xuất hiện thường xuyên nhất trên internet.
Điều này dẫn đến chiều thứ ba: khả năng phân biệt sự thật và dối trá.
Kiến thức và sự hiểu biết là hai khái niệm khác nhau.
- Kiến thức là biết "bạn nên làm theo cách này";
- Hiểu biết nghĩa là biết "tại sao nên làm điều này, và khi nào thì không nên làm điều đó".
Đây chính là sự khác biệt cơ bản giữa Trương Văn Hồng và các bác sĩ trẻ.
Các bác sĩ trẻ có thể ngay lập tức tiếp thu "kiến thức" thông qua trí tuệ nhân tạo (AI), chẳng hạn như kết quả chẩn đoán, khuyến nghị thuốc và kế hoạch điều trị. Nhưng Trương Văn Hồng lại sở hữu "sự thấu hiểu": ông biết giới hạn của kiến thức này nằm ở đâu, khi nào cần phá vỡ quy tắc thông thường và khi nào "câu trả lời tiêu chuẩn" do AI cung cấp là sai.
Trong thời đại bùng nổ thông tin này, nếu bạn chỉ tiếp thu thông tin thông qua học thuộc lòng và các đề xuất của thuật toán, về cơ bản bạn chỉ đang lặp lại thông tin một cách máy móc trong một "buồng vọng" khổng lồ. Bạn không thực sự hiểu cách mọi thứ vận hành.
Để thông minh hơn trí tuệ nhân tạo, chúng ta cần gần gũi hơn với bản chất của sự vật (các nguyên tắc cơ bản) so với 99% số người còn lại.
- Muốn hiểu về kinh doanh? Đừng chỉ đọc những cuốn sách bán chạy nhất và xem báo cáo tài chính công; hãy nghiên cứu dòng tiền, đòn bẩy, cung cầu và lòng tham của con người.
- Muốn hiểu về sức khỏe? Đừng chỉ tin vào những hướng dẫn được cho là có tính chuyên môn; hãy nghiên cứu các cơ chế sinh học của quá trình trao đổi chất, hormone và phản ứng viêm.
Khi trí tuệ nhân tạo đưa ra "đề xuất tiêu chuẩn", chỉ những người thực sự hiểu cách hệ thống hoạt động mới có thể nhận ra trong đó thiếu sót hoặc dứt khoát bác bỏ đề xuất của trí tuệ nhân tạo trong những trường hợp đặc biệt.
Như Trương Văn Hồng đã nói, việc bạn có bị trí tuệ nhân tạo (AI) đánh lừa hay không phụ thuộc vào việc khả năng của bạn có vượt trội hơn AI hay không. Và bạn không thể cạnh tranh với AI về kiến thức, bạn chỉ có thể cạnh tranh về khả năng hiểu biết.
Lợi thế cạnh tranh trong tương lai thuộc về những người dám đặt câu hỏi về "dữ liệu huấn luyện". Bạn cần xây dựng hệ thống nhận thức của riêng mình—một hệ thống không phải sao chép, mà là hệ thống bạn đã tự mình kiểm chứng thông qua thực hành, thông qua những vòng phản hồi đầy khó khăn và thông qua tư duy độc lập.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đại diện cho mức độ kiến thức trung bình của toàn nhân loại. Nếu muốn vượt qua mức trung bình, bạn không thể chỉ dựa vào AI; bạn phải sở hữu nhận xét độc đáo mà AI không thể suy ra thông qua xác suất thống kê.
IV. Sau khi giá trị thực thi bằng không: Từ người lao động đến người kiểm tra
Nếu nhìn xa hơn, lịch sử có thể không lặp lại, nhưng nó luôn có những điểm tương đồng.
Vào những năm 1980, việc sử dụng rộng rãi máy tính đã gây ra không ít lo lắng cho các kế toán và luật sư. Trước đó, luật sư phải mất nhiều ngày để sàng lọc hàng núi hồ sơ vụ án chỉ để tìm một tiền lệ duy nhất. Sự ra đời của công nghệ truy xuất điện tử đã rút ngắn công việc đó xuống chỉ còn vài giây.
Liệu các luật sư có bị mất việc không? Không. Ngược lại, nghề luật đã trở nên lớn mạnh và phức tạp hơn.
Khi việc tìm kiếm trở nên dễ dàng hơn, kỳ vọng của khách hàng đối với luật sư cũng tăng lên. Mọi người không còn trả tiền cho việc "tìm kiếm tiền lệ pháp lý", mà trả tiền cho việc "phát triển các chiến lược bào chữa độc đáo dựa trên các tiền lệ phức tạp".
Tương tự, khi trí tuệ nhân tạo dần đảm nhiệm việc lập trình, viết nội dung và chẩn đoán cơ bản, nhân vật của con người cũng đang trải qua một sự chuyển đổi cơ bản:
Chúng ta đang chuyển mình từ "người thợ thủ công" thành "người chỉ huy"; từ "nâng cấp" thành "người kiểm tra".
Trước đây, một kỹ sư giỏi có thể dành 50% thời gian để viết mã và 50% để suy nghĩ về kiến trúc. Giờ đây, họ có thể dành 90% thời gian để suy nghĩ về kiến trúc, hiểu rõ việc kinh doanh và tối ưu hóa trải nghiệm, đồng thời giao phó công việc lập trình cho AI (và để AI xem xét lại).
Điều này có nghĩa là giới hạn trên về độ phức tạp của công việc đã được vượt qua.
Giờ đây, các nhà phát triển độc lập có thể điều hành một công ty mà trước đây cần đến đội ngũ mười người; một người sáng tạo nội dung tự sản xuất có kiến thức chuyên môn có thể tạo ra lượng nội dung mà trước đây phải mất một tuần chỉ trong một ngày; và một bác sĩ kỳ cựu (như Trương Văn Hồng) có thể xử lý nhiều trường hợp mà trước đây không thể thực hiện được nhờ sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo.
Đây là định nghĩa mới về "kỹ năng" trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo:
Nó không còn là "chuyên môn hóa" một chiều nữa, mà là khả năng tích hợp đa chiều.
Bạn không cần phải tự tay đặt từng viên gạch, nhưng bạn phải hiểu rõ cơ cấu kết cấu của công trình, có gu thẩm mỹ để xác định hình dáng của nó, và có đầu óc kinh doanh để quyết định vị trí xây dựng nào sẽ mang lại giá trị cao nhất.
Khả năng toàn diện "kiểm soát cấp độ vĩ mô + xác minh cấp độ vi mô" này chính là sự đảm bảo thực sự cho một tương lai an toàn trong kỷ nguyên AI.
Hai năng lực then chốt mà Trương Văn Hồng nhấn mạnh về cơ bản có nghĩa là:
1. Đánh giá độ chính xác của chẩn đoán bằng trí tuệ nhân tạo (kiểm chứng bằng kính hiển vi)
2. Chẩn đoán và điều trị các trường hợp phức tạp và khó khăn mà trí tuệ nhân tạo không thể xử lý (kiểm soát ở cấp độ vĩ mô)
Các bác sĩ thiếu hai khả năng này chỉ có thể được coi là "người điều khiển AI".
Kết luận: Chỉ bằng cách vượt qua các rào cản về chiều không gian, người ta mới có thể trải nghiệm cảm giác hồi hộp khi đánh bại những kẻ tụt lại phía sau.
Hãy quay lại hiện tượng mà chúng ta đã thảo luận ở phần đầu: Tại sao chúng ta lại cảm thấy vô dụng hơn khi càng sử dụng trí tuệ nhân tạo nhiều hơn?
Bởi vì trí tuệ nhân tạo tước đoạt quyền được cảm nhận thành tựu đạt được thông qua "sự nỗ lực".
Trước đây, nếu bạn dành ba ngày để biên soạn một báo cáo hoàn hảo, bạn sẽ cảm thấy mình rất có giá trị; giờ đây, trí tuệ nhân tạo có thể làm điều đó chỉ trong ba giây, và cảm giác giá trị ảo tưởng đó sụp đổ ngay lập tức.
Điều này quả thực rất đau đớn, nhưng nó cũng là một sự thức tỉnh.
Trí tuệ nhân tạo buộc chúng ta phải đối mặt với câu hỏi khó khăn nhất: Vượt ra ngoài khả năng thực thi máy móc, giá trị trí tuệ thực sự của tôi nằm ở đâu?
Đây là thời điểm tồi tệ nhất đối với những người không chịu suy nghĩ. Họ sẽ trở thành nô lệ hoàn toàn của các thuật toán, không hề hay biết rằng mình đang bị nuốt chửng bởi một cái kén thông tin tầm thường.
Nhưng đối với những người đầy tò mò, có khả năng tư duy độc lập và khao khát khám phá bản chất của vạn vật, đây chính là thời đại tốt đẹp nhất trong lịch sử nhân loại:
- Mọi rào cản đã được dỡ bỏ.
- Tất cả trần nhà đều biến mất.
- Bạn đang sở hữu đội ngũ cố vấn và thực thi mạnh mẽ nhất trong lịch sử nhân loại, luôn sẵn sàng 24/24 giờ.
Zhang Wenhong không phản đối AI; điều ông phản đối là việc bỏ qua giai đoạn phát triển các năng lực nền tảng và trực tiếp sử dụng AI, giao phó tư duy và siêu nhận thức cho AI.
Bản thân ông ấy rất thành thạo trong việc sử dụng AI vì ông ấy có nền tảng kinh nghiệm ba mươi năm. Đối với ông ấy, AI giống như thêm đôi cánh cho một con hổ; nhưng đối với các bác sĩ trẻ thiếu kinh nghiệm như vậy, AI có thể giống như nhổ bỏ cây non để giúp họ phát triển, hoặc uống thuốc độc để giải khát.
Trong thế kỷ 21, các kỹ năng sẽ không biến mất, nhưng chúng sẽ trải qua quá trình tinh luyện khắc nghiệt.
Đừng cố gắng cạnh tranh với AI trong việc "giải quyết vấn đề", hãy cạnh tranh với AI trong việc "tạo ra vấn đề".
Khi bạn ngừng coi AI như một công cụ giúp bạn trở nên lười biếng, và thay vào đó coi nó như một đòn bẩy siêu việt đòi hỏi bạn phải sử dụng trí thông minh cực cao để kiểm soát, chỉ dẫn và sửa chữa sai lầm,
Những gì bạn nhìn thấy thông qua trí tuệ nhân tạo không còn là bản thân bình thường của bạn nữa, mà là một siêu cá thể mạnh mẽ, được phóng đại vô hạn.
