Giai đoạn trăng mật với các công cụ viết AI dường như đang kết thúc. Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn có thể tạo ra văn bản khá tốt một cách nhanh chóng, các nhà văn đang phát hiện ra rằng việc có được đầu ra chất lượng cao một cách nhất quán vẫn còn khó khăn một cách bực bội. Điều này đã khơi dậy một làn sóng đổi mới trong cách mọi người thực sự làm việc với những công cụ này trong thực tế.
Tích Hợp Trình Soạn Thảo Nâng Cao Nổi Lên Như Yếu Tố Thay Đổi Cuộc Chơi
Sự phát triển nổi bật nhất đến từ các nhà văn đã tích hợp LLM sâu vào quy trình làm việc hiện có của họ. Thay vì sử dụng các công cụ viết AI độc lập, họ đang nhúng các mô hình ngôn ngữ trực tiếp vào trình soạn thảo văn bản ưa thích của mình. Cách tiếp cận này cho phép chuyển đổi ngữ cảnh liền mạch giữa việc viết của con người và hỗ trợ AI mà không mất đà.
Việc tích hợp vượt xa việc tạo văn bản đơn giản. Các nhà văn giờ đây có thể thao tác ngữ cảnh cuộc trò chuyện, kiểm tra các thay đổi thông qua chế độ xem diff, hoán đổi giữa các mô hình khác nhau giữa chừng tác vụ, và thậm chí nhận được sự trợ giúp của AI khi viết bình luận mã hoặc lệnh shell. Mức độ tích hợp này tạo ra thứ mà một số người mô tả là sự cộng hưởng hoàn hảo giữa sáng tạo của con người và hỗ trợ máy móc.
Lưu ý: Chế độ xem diff hiển thị sự khác biệt giữa hai phiên bản văn bản, làm nổi bật những gì đã được thêm, xóa hoặc thay đổi.
Hướng Dẫn Prompting Không Mang Lại Kết Quả Nhất Quán
Một thách thức đáng kể đã xuất hiện xung quanh độ tin cậy. Ngay cả khi các nhà văn cung cấp hướng dẫn chi tiết về việc tránh các cạm bẫy viết AI phổ biến - như câu tóm tắt rỗng tuếch, lạm dụng dấu đầu dòng, hoặc ngôn ngữ mơ hồ - các mô hình vẫn khó khăn trong việc tuân theo những hướng dẫn này một cách nhất quán. Điều này đã khiến một số người xem xét các kỹ thuật nâng cao hơn như fine-tuning các mô hình dành riêng cho phong cách viết và yêu cầu của họ.
Vấn đề không chỉ là về việc tuân theo quy tắc. LLM thường tạo ra văn bản nghe có vẻ trôi chảy nhưng thiếu nội dung thực chất, bịa ra các thuật ngữ kỹ thuật không tồn tại, hoặc không phân biệt được giữa những gì độc giả đã biết và những gì cần giải thích. Những vấn đề này vẫn tồn tại ngay cả với việc prompting cẩn thận.
Các vấn đề viết lách phổ biến của LLM đã được xác định:
- Câu tóm tắt rỗng tuếch thiếu nội dung thực chất
- Lạm dụng dấu đầu dòng và danh sách lồng nhau
- Nhịp điệu câu văn đơn điệu với độ dài đồng đều
- Mật độ thông tin thấp dù ngôn ngữ trôi chảy
- Mơ hồ và thiếu các ví dụ cụ thể
- Lạm dụng đại từ chỉ định (this, that, these)
- Trôi chảy nhưng không thực sự hiểu chủ đề
Cộng Đồng Áp Dụng Chiến Lược Viết Kết Hợp
Thay vì dựa hoàn toàn vào việc tạo AI, các nhà văn thành công đang phát triển các cách tiếp cận kết hợp. Họ sử dụng AI cho các nút thắt cổ chai cụ thể - như biến đổi các phác thảo thô thành bản thảo có cấu trúc hoặc giúp đỡ với việc diễn đạt khi họ biết nói gì nhưng khó khăn trong cách nói. Hiểu biết chính là xác định chính xác nơi quá trình viết chậm lại và chỉ giao phần đó cho AI.
Một số nhà văn đã bắt đầu chuyển đổi hướng dẫn viết thành quy tắc cho trợ lý mã hóa AI, đối xử với quá trình viết của họ giống như phát triển phần mềm hơn. Cách tiếp cận có hệ thống này đối với kỹ thuật prompt engineering cho thấy triển vọng duy trì chất lượng trong khi tận dụng hiệu quả AI.
Thành thật mà nói, tôi gần như không thể kìm nén được sự phấn khích khi thấy lựa chọn cuối cùng của mình được chứng minh... LLM được tích hợp một cách liền mạch vào Emacs đến mức trải nghiệm vượt qua cả những công cụ chuyên biệt được xây dựng độc quyền cho tương tác AI.
Quy trình viết kết hợp được khuyến nghị:
- Giai đoạn lập kế hoạch: Kể lại cấu trúc câu chuyện cho AI để tạo ra dàn ý chi tiết
- Giai đoạn soạn thảo: Viết các đoạn văn bằng tay, chỉ sử dụng AI để hỗ trợ cách diễn đạt
- Giai đoạn chỉnh sửa: Áp dụng các chiến lược viết lại cụ thể (vị trí gần nhau của chủ ngữ-động từ, cấu trúc SWBST)
- Kiểm soát chất lượng: Tập trung vào mật độ thông tin và giá trị cho người đọc thay vì tránh việc phát hiện AI
Thách Thức Thực Sự Vẫn Là Con Người
Bất chấp tất cả những tiến bộ kỹ thuật, thách thức cơ bản vẫn không thay đổi. Việc tìm ra điều gì để nói, cách đóng khung lập luận, và khi nào đi sâu vẫn đòi hỏi phán đoán của con người. Việc viết có hỗ trợ AI thành công nhất xảy ra khi con người duy trì quyền kiểm soát bức tranh tổng thể trong khi để máy móc xử lý các nhiệm vụ thực thi cụ thể.
Mục tiêu không phải là tránh nghe như máy móc - mà là viết với sự rõ ràng và ý định. Một số mẫu viết mà mọi người bác bỏ như giống AI thực ra là những công cụ tu từ hiệu quả khi được sử dụng có mục đích. Bài kiểm tra thực sự không phải là liệu văn bản có được tạo bởi AI hay không, mà là liệu độc giả có cảm thấy thời gian của họ được sử dụng hiệu quả.
Khi các công cụ viết AI trở nên tinh vi hơn, những nhà văn tìm thấy thành công là những người đối xử với chúng như những trợ lý mạnh mẽ thay vì thay thế cho sự sáng tạo và phán đoán của con người.
Tham khảo: Writing in the Age of LLMs