Ngày xưa đi học các thầy cô lúc nào cũng nói là: Đừng có học kiểu cưỡi ngựa xem hoa. Ý là nếu chỉ xem lượt qua thì gần như không thể thấm vào đầu được. Học là phải đi đôi với hành thì mới hiệu quả. Nhưng giờ chỉ vài giây là AI gen ra một tràng giang đại hải khái niệm, kiến thức liệu bạn nhớ được bao nhiêu trong số đó?

Việc học không chỉ đơn thuần là một chiều

Khi bạn dùng AI, nó thường thuận theo chiều mà đi theo, hãy lấy ví dụ khi bạn nói AI hãy nâng cấp cho bạn API X, nó nâng cấp từ /api/v1/x lên /api/v2/x bạn thấy ồ hay quá, và nó giải thích rất màu mè như hình dưới đây.
Screenshot 2026-06-18 at 16.38.44.png
Bạn dùng ảnh này chia sẻ lên mạng xã hội, và từ đấy bạn ấn định trong đầu rằng đã có nâng cấp là phải nâng phiên bản API.
Tuy nhiên đến một hôm, vì một lý do nào đó bạn dùng 1 AI khác, AI này quay ngoắt 180 nó nói rằng không phải vậy đâu, graphql rồi các tập đoàn lớn cũng không làm version cho mọi API.
Screenshot 2026-06-18 at 16.44.33.png
Lúc này bạn hoang mang, bạn nên tin AI nào bây giờ? Khi kiến thức không thực sự được lĩnh hội theo nhiều góc độ do chính bạn tư duy, một nền tảng yếu sẽ làm lung lay bạn về lâu dài.

Học là phải đi đôi với hành và thực hành là quá trình kéo dài cả đời

Quay trở lại ví dụ với phiên bản API, cá nhân tôi đã trải qua đủ kinh nghiệm với nó. Từ hồi đầu tên API được đặt đơn giản là /users, theo cách này mỗi lần có thay đổi thì là trực tiếp luôn, ví dụ lúc đầu chỉ trả 1 danh sách người dùng, lúc sau bổ sung thêm tổng số người dùng thì vẫn cứ là /users. Điều này gây ra vấn đề là khi số lượng người dùng ít thì không sao khi số lượng nhiều thì gây chậm, thế là lại bỏ tổng số đi, điều này gây lỗi hiển thị 0. Tóm gọn vấn đề thế này:
  • Time 1: API users trả về danh sách người dùng.
  • Time 2: API users trả về danh sách và tổng số, client hiển thị cả 2.
  • Time 3. API users lại bỏ tổng số, client hiển thị lỗi 0.
Ok, giờ rút kinh nghiệm, mỗi lần có nâng cấp thì là nâng phiên bản, nghe thì có vẻ hay, nhưng khi nâng cấp phiên bản thì lại có vấn đề:
  • Số lượng lớp hàm tăng nhanh.
  • Khi có lỗi phải sửa tất cả, chi phí bảo trì tăng.
  • Đối với các API cung cấp cho đối tác dù có thông báo thế nào thì đối tác cũng vẫn dùng API cũ, mỗi lần nâng phiên bản thì họ cũng không thoải mái vì với họ thế là đủ rồi, thậm chí có đối tác đội ngũ kỹ thuật đã được thay thế nên việc nâng cấp rất khó khăn.
  • Rồi thi khi nào thì xoá API cũ đi, xoá xong liệu hệ thống có sập không?
Ngoài ra đối với dự án mà client server đều do chính tôi hoặc chính nhóm tôi vận hành thì việc cập nhật API không năng phiên bản và client đồng thời lại tiện hơn nhiều, chỉ cần sửa và deploy lại là xong đỡ rườm rà.
Trên thực tế với EzyPlatform giờ đây tôi chưa thấy có cơ hội nào để nâng phiên bản từ v1 lên v2 mặc dù tên API đã được thiết kế sẵn. Vì bất cứ nâng cấp nào cũng làm ảnh hương đến bao nhiêu các dự án đang chạy. Nếu có thì chỉ là bổ sung thêm API mới mà thôi.

Không phải học từ AI mà học từ những sai lầm do bạn dùng AI tạo ra

Con người hay máy móc đều sẽ có nhưng lúc mắc sai lầm. Việc bạn giải một bài toán, bạn quyết định dùng công thức này, định lý kia hết lần này đến lần khác cho đến khi tìm được đáp án đúng sẽ giúp bạn ghi nhớ được một cách sâu sắc. Dùng AI cũng phải như vậy, khi có vấn đề xảy ra, ví dụ khi khách hàng không chịu nâng phiên bản bạn sẽ cần tư duy ngược lại vấn đề và tự mình đưa ra các quyết định tại thời điểm đó để giải quyết, đó mới là cách tận dụng AI hiệu quả.

Vậy nên

Việc học được bao nhiêu quyết định ở số lượng bước nhỏ mà bạn đi được, ví dụ bạn học được 1 + 1 = 2 rồi mới biết 2 + 2 = 4. Nó là một quá trình tiếp nhận thông tin, thực hành, kiểm chứng, phản biện. Từ đó bạn tích luỹ được những kinh nghiệm và bí quyết cho từng trường hợp khác nhau. Công việc đó kéo dài cả đời và không thể có cách nào đốt cháy giai đoạn được.