Trên mạng xã hội X, bài viết của Mark Cuban đã nhận hơn 778.000 lượt xem khi ông nhận định: “Có hai loại người dùng LLM – một nhóm dùng để học mọi thứ và nhóm còn lại dùng để không phải học gì nữa”.

Phát biểu này nhanh chóng nhận được nhiều ý kiến đồng tình. Lập trình viên Tomas Galik cho rằng sự khác biệt giữa hai nhóm không quá lớn nhưng mang tính quyết định: một bên dùng LLM để khám phá ý tưởng, đặt câu hỏi và mở rộng hiểu biết; bên kia chỉ muốn đi đường tắt, tránh công sức tìm hiểu.

Nhà tâm lý học Shivram Krishna Singh ví nhóm thứ nhất như người xây “phòng tập tinh thần” để rèn sức bền tư duy, trong khi nhóm còn lại chỉ tìm điểm tựa để dựa dẫm. Theo ông, nếu giao phó hoàn toàn việc học cho công cụ, con người sẽ làm suy yếu khả năng xử lý thông tin của não bộ.

Tài khoản WildPinesAI nhận xét khoảng cách giữa hai nhóm đang ngày càng nới rộng. Những người dùng AI để học hỏi ngày càng biết đặt câu hỏi đúng và nhận diện được sai sót trong câu trả lời. Ngược lại, nhóm phụ thuộc có xu hướng sao chép mà không kiểm chứng, dần mất khả năng phát hiện lỗi.

Chuyên gia Bill Gurley từ quỹ đầu tư mạo hiểm Benchmark cho rằng AI giống như “nhiên liệu phản lực” cho những ai muốn tạo dấu ấn riêng trong sự nghiệp: nó có thể giúp học nhanh và tiến xa hơn, nhưng cũng có thể phản tác dụng nếu bị lạm dụng. Một số ý kiến lo ngại nhóm thứ hai đang gia tăng, khi nhiều người thậm chí không đọc kỹ câu trả lời mà chỉ sao chép nội dung do OpenAI phát triển như ChatGPT cung cấp.

Bên cạnh đó, một số người cho rằng đang xuất hiện “nhóm thứ ba” – những người sử dụng tác nhân AI (AI agents) để tự động hóa công việc liên tục, kể cả khi họ không trực tiếp tương tác. Cuban cũng đồng tình rằng các tác nhân AI sẽ sớm hiện diện ở mọi lĩnh vực đời sống, nhưng cảnh báo về nguy cơ “mất tập trung” hoặc hoạt động thiếu nhất quán.

Ông ví dụ, một đứa trẻ sẽ học được bài học khi làm rơi cốc nước ở nhà vì phản ứng của cha mẹ. Nhưng trong môi trường khác như nhà hàng, phản ứng thay đổi có thể khiến bài học không còn rõ ràng. Tương tự, tác nhân AI có thể hành xử khác nhau tùy bối cảnh và thậm chí không thông báo khi xảy ra sai sót. Cuban ví chúng như thực tập sinh làm việc trong trạng thái say xỉn, mắc lỗi mà không chịu trách nhiệm.

Là người ủng hộ AI mạnh mẽ, Cuban thừa nhận ông sử dụng công cụ này “điên rồ” cho cả công việc lẫn đời sống cá nhân, từ viết phần mềm đến theo dõi thói quen tập luyện. Ông từng nhận định sẽ có hai loại doanh nghiệp trong tương lai: những công ty giỏi về AI và phần còn lại.

Tuy vậy, không ít chuyên gia cảnh báo rủi ro phụ thuộc quá mức. Arthur Mensch, CEO của Mistral AI, cho rằng nguy cơ lớn nhất AI mang lại là sự suy giảm kỹ năng do con người trở nên lười biếng hơn. Theo ông, khả năng tổng hợp và phản biện thông tin vẫn là cốt lõi của quá trình học tập mà AI không thể thay thế hoàn toàn.