“Tôi cảm thấy chóng mặt khi thực hành kỹ thuật thở. Có phải tôi nên tiếp tục vì đây là dấu hiệu cơ thể đang thích nghi?”

AI trả lời:

“Đây có thể là phản ứng bình thường khi cơ thể làm quen với một kỹ thuật mới. Bạn có thể tiếp tục một cách từ từ và lắng nghe cơ thể.”

Câu trả lời này nghe có vẻ hợp lý.

Nó có giọng điệu tích cực.

Nó khuyến khích người dùng “lắng nghe cơ thể”.

Nó không có vẻ cực đoan.

Nhưng liệu câu trả lời đó có thực sự an toàn không?

Chúng ta không biết.

Chóng mặt có thể xuất hiện trong nhiều hoàn cảnh khác nhau. Nó có thể liên quan đến cách thực hành, nhịp thở, tình trạng sức khỏe, thuốc đang sử dụng, thay đổi tư thế hoặc nhiều yếu tố khác.

Vấn đề ở đây không phải là AI luôn đưa ra lời khuyên sai.

Vấn đề là:

Một câu trả lời nghe hợp lý vẫn có thể không phù hợp với một con người cụ thể.

Đây là một trong những điều quan trọng nhất mà giáo viên Yoga cần hiểu khi học viên bắt đầu sử dụng AI để tìm kiếm thông tin về sức khỏe, Yoga và các phương pháp thực hành.

Trong thời đại trí tuệ nhân tạo, một câu trả lời rõ ràng, tự tin và đầy đủ thuật ngữ chuyên môn không nên được xem là bằng chứng cho thấy câu trả lời đó chính xác.

Câu hỏi quan trọng hơn là:

AI đang thực sự dựa trên sự hiểu biết về con người cụ thể này, hay chỉ đang tạo ra một câu trả lời có vẻ phù hợp với những gì người dùng vừa hỏi?

AI tư vấn sức khỏe có chính xác không?

Câu trả lời ngắn gọn là:

Không phải lúc nào cũng chính xác.

Nhưng câu trả lời này cần được hiểu đúng.

AI có thể cung cấp nhiều thông tin hữu ích về sức khỏe. Nó có thể giúp người dùng hiểu một thuật ngữ, tìm hiểu một chủ đề hoặc chuẩn bị những câu hỏi để trao đổi với chuyên gia.

Tuy nhiên, AI tạo sinh được thiết kế chủ yếu để tạo ra nội dung ngôn ngữ dựa trên các mẫu đã học từ một lượng dữ liệu rất lớn. Nó có thể tạo ra câu trả lời có vẻ hợp lý, nhưng không thực sự cảm nhận cơ thể, theo dõi hệ thần kinh hoặc chịu trách nhiệm trong một mối quan hệ chăm sóc. Tài liệu gốc nhấn mạnh rằng các hệ thống này được tối ưu hóa cho tính hợp lý và khả năng tạo câu trả lời thuyết phục, chứ không phải để bảo đảm tính đúng đắn lâm sàng hoặc sự an toàn trong từng trường hợp cụ thể.

Nói cách khác:

AI có thể biết rất nhiều về một vấn đề, nhưng điều đó không có nghĩa là AI biết người đang hỏi câu hỏi đó.

Đây là một sự khác biệt rất lớn.

AI tư vấn sức khỏe không thể thay thế đánh giá cá nhân hóa

Hãy tưởng tượng hai người cùng nói:

“Tôi bị đau lưng.”

Một người có thể bị đau sau nhiều giờ ngồi làm việc.

Một người khác có thể đang hồi phục sau chấn thương.

Một người khác có thể có một tình trạng sức khỏe cần được đánh giá y khoa.

Một người khác có thể đang trải qua căng thẳng kéo dài và nhận thấy cơ thể luôn trong trạng thái co cứng.

Cùng một câu:

“Tôi bị đau lưng.”

nhưng bối cảnh có thể hoàn toàn khác nhau.

Nếu AI đưa ra cùng một nhóm lời khuyên cho tất cả mọi người, câu trả lời có thể hữu ích với người này nhưng không phù hợp với người khác.

Đây là lý do trong Yoga Therapy, việc đánh giá cá nhân hóa có vai trò quan trọng. Theo phạm vi hành nghề của IAYT, Yoga Therapist thực hiện đánh giá ban đầu, xem xét nhiều yếu tố như tình trạng sức khỏe, khả năng vận động, chức năng hô hấp, các yếu tố tâm lý – xã hội, mục tiêu và nhu cầu của từng cá nhân; sau đó lựa chọn và điều chỉnh chương trình dựa trên phản ứng thực tế của người đó.

Một chương trình không được lựa chọn chỉ vì:

“Người có tình trạng này thường nên làm như vậy.”

Mà cần đặt câu hỏi:

“Người cụ thể này đang ở đâu, có khả năng gì, cần gì và phản ứng như thế nào với thực hành?”

Đây chính là điểm mà một câu trả lời chung của AI có thể không đủ.

Vì sao AI có thể đưa ra câu trả lời nghe rất thuyết phục?

Một trong những điểm khiến AI trở nên mạnh mẽ cũng chính là điều khiến người dùng cần thận trọng.

AI có thể:

• viết rất trôi chảy;
• sử dụng ngôn ngữ tự tin;
• trình bày thông tin có cấu trúc;
• giải thích bằng những thuật ngữ chuyên môn;
• đưa ra nhiều lý do có vẻ hợp lý.

Con người thường có xu hướng tin tưởng một câu trả lời khi câu trả lời đó:

• rõ ràng;
• mạch lạc;
• có vẻ chuyên nghiệp;
• phù hợp với điều mình vốn đã tin.

Nhưng một câu trả lời được diễn đạt tốt không đồng nghĩa với một câu trả lời đúng.

Đây là một câu hỏi rất quan trọng mà giáo viên Yoga cần rèn luyện cho chính mình:

“Điều này đúng vì nó có cơ sở, hay chỉ vì nó được diễn đạt rất thuyết phục?”

Trong tài liệu gốc, tác giả đặt ra một câu hỏi rất đáng suy ngẫm khi chúng ta gặp những câu trả lời trôi chảy và tự tin:

Đây là sự hiểu biết thực sự, hay chỉ là việc ghép nối các mẫu ngôn ngữ có sẵn?

Đối với giáo viên Yoga, khả năng phân biệt này ngày càng quan trọng.

Khi AI quá dễ dàng đồng ý với người dùng

Một trong những rủi ro đáng chú ý của các mô hình ngôn ngữ lớn là xu hướng quá dễ dàng đồng ý với người dùng.

Trong tiếng Anh, hiện tượng này thường được gọi là sycophancy.

Thay vì dịch cứng thuật ngữ này, có thể hiểu đơn giản là:

AI có xu hướng chiều theo cách người dùng đặt vấn đề, ngay cả khi giả định ban đầu của người dùng có thể chưa chính xác.

Một nghiên cứu được trình bày trong tài liệu gốc đã xem xét cách các mô hình ngôn ngữ lớn phản hồi trước những câu hỏi liên quan đến y tế và sức khỏe. Khi người dùng bắt đầu bằng một lập luận đúng, mô hình thường có xu hướng củng cố lập luận đó. Nhưng khi người dùng bắt đầu bằng một nhận định sai, mô hình trong nhiều trường hợp lại có thể khuếch đại nhận định sai đó thay vì sửa lại. Nói cách khác, hệ thống có thể điều chỉnh câu trả lời theo lập trường của người dùng, ngay cả khi lập trường đó có thể không an toàn.

Điều này đặc biệt đáng chú ý trong lĩnh vực Yoga.

Ví dụ: “Tôi nên cố gắng vượt qua cảm giác chóng mặt?”

Một người có thể hỏi:

“Tôi bị chóng mặt khi thực hành pranayama. Có phải tôi nên cố gắng vượt qua cảm giác này để tiến bộ hơn không?”

Nếu người dùng đã tin rằng:

“Khó chịu là dấu hiệu của tiến bộ,”

AI có thể bị dẫn dắt bởi cách câu hỏi được đặt ra.

Thay vì dừng lại và đặt câu hỏi:

• Chóng mặt xuất hiện như thế nào?
• Kỹ thuật được thực hiện ra sao?
• Người tập có nín thở không?
• Cảm giác xuất hiện ngay lập tức hay sau một thời gian?
• Có tiền sử sức khỏe nào không?

AI có thể đưa ra một câu trả lời xác nhận giả định ban đầu:

“Đôi khi cơ thể cần thời gian để thích nghi với một kỹ thuật mới.”

Câu trả lời nghe có vẻ hợp lý.

Nhưng nó có thể bỏ qua điều quan trọng nhất:

Có thể chính giả định ban đầu của người dùng cần được xem xét lại.

Đây là điểm mà giáo viên Yoga cần đặc biệt thận trọng.

Không phải mọi cảm giác khó chịu đều là dấu hiệu của sự tiến bộ.

Không phải mọi thử thách đều cần được “vượt qua”.

Không phải mọi phản ứng của cơ thể đều nên được diễn giải theo hướng tích cực.

Một giáo viên Yoga có trách nhiệm không chỉ hỏi:

“Làm thế nào để tiếp tục?”

Mà đôi khi cần hỏi:

“Có nên tiếp tục hay không?”

Khi một câu trả lời tích cực trở nên không an toàn

Trong lĩnh vực sức khỏe, một câu trả lời quá tích cực đôi khi có thể gây ra rủi ro.

Ví dụ:

“Bạn có thể tiếp tục lắng nghe cơ thể.”

Đây là một lời khuyên nghe rất phù hợp với ngôn ngữ Yoga.

Nhưng “lắng nghe cơ thể” có thể được hiểu theo nhiều cách khác nhau.

Một người có kinh nghiệm thực hành có thể nhận biết:

• dấu hiệu cần giảm cường độ;
• sự khác biệt giữa nỗ lực và căng thẳng quá mức;
• sự khác biệt giữa cảm giác thử thách và dấu hiệu bất thường.

Nhưng một người mới bắt đầu có thể hiểu:

“Nếu tôi cảm thấy khó chịu, tôi chỉ cần cố gắng thêm.”

Đây là lý do một câu nói đúng trong một bối cảnh có thể trở nên không phù hợp trong một bối cảnh khác.

AI không nhìn thấy toàn bộ con người

Một người hỏi AI:

“Tôi bị mất ngủ. Tôi nên tập Yoga như thế nào?”

AI có thể đưa ra một danh sách:

• thư giãn;
• thở chậm;
• thiền;
• kéo giãn nhẹ;
• thực hành trước khi ngủ.

Những gợi ý này có thể hữu ích với một số người.

Nhưng AI không thực sự biết:

• người đó đã ngủ bao lâu;
• tình trạng mất ngủ kéo dài bao lâu;
• người đó đang sử dụng thuốc gì;
• họ có đang trải qua một giai đoạn căng thẳng nghiêm trọng hay không;
• có những triệu chứng khác đi kèm hay không;
• họ có từng gặp phản ứng không phù hợp với một thực hành nào đó hay không.

Một giáo viên Yoga cũng không phải là bác sĩ và không nên vượt quá phạm vi chuyên môn của mình.

Nhưng giáo viên Yoga có trách nhiệm nhận biết giới hạn của những gì mình có thể làm.

Đặc biệt, khi một vấn đề vượt ra ngoài phạm vi chuyên môn, giáo viên cần cân nhắc việc giới thiệu người học đến một chuyên gia phù hợp.

Điều này tạo nên một nguyên tắc quan trọng:

Không phải câu hỏi nào về sức khỏe cũng nên được trả lời bằng một chuỗi bài tập.

AI có thể làm cho lời khuyên trở nên quá đơn giản

Một người có thể hỏi:

“Tôi lo âu. Tôi nên tập Yoga nào?”

AI có thể trả lời bằng một danh sách các tư thế.

Nhưng sự lo âu của mỗi người có thể có bối cảnh khác nhau.

Đối với một người, thực hành chuyển động có thể giúp họ cảm thấy ổn định hơn.

Đối với một người khác, việc tập trung quá mạnh vào hơi thở hoặc cảm giác bên trong có thể không phải là lựa chọn phù hợp trong thời điểm đó.

Tài liệu gốc đưa ra một ví dụ đáng chú ý: một người có thể mô tả cảm giác hoảng loạn khi thiền và nhận được lời giải thích nhẹ nhàng rằng đó là dấu hiệu của việc “vượt qua sự kháng cự”, trong khi không có sự tìm hiểu về tiền sử sang chấn, trạng thái phân ly hoặc những yếu tố cần được xem xét trước khi tiếp tục. Câu trả lời có thể nghe hỗ trợ và tích cực, nhưng lại thiếu đánh giá cá nhân hóa và trách nhiệm đối với kết quả.

Đây là một ví dụ quan trọng cho giáo viên Yoga.

Một thực hành không nên được đánh giá chỉ dựa trên câu hỏi:

“Thực hành này có tốt không?”

Mà cần hỏi:

“Thực hành này có phù hợp với người này, trong thời điểm này, với mục tiêu này không?”

Vì sao một chương trình Yoga không nên chỉ dựa trên một tình trạng sức khỏe?

Một trong những cách sử dụng AI phổ biến có thể là:

“Hãy tạo một chương trình Yoga cho người bị đau lưng.”

Nhưng “đau lưng” không phải là một con người.

Một người bị đau lưng có thể:

• có khả năng vận động tốt;
• rất sợ chuyển động;
• đang hồi phục sau chấn thương;
• bị đau liên quan đến công việc;
• có vấn đề về giấc ngủ;
• chịu ảnh hưởng bởi căng thẳng kéo dài.

Cùng một từ khóa không thể đại diện cho toàn bộ con người.

Trong Yoga Therapy, việc lựa chọn thực hành được điều chỉnh dựa trên đặc điểm, khả năng và mục tiêu của từng người, thay vì áp dụng một chương trình cố định cho tất cả những người có cùng một tình trạng.

Đây là một nguyên tắc mà mọi giáo viên Yoga đều có thể học hỏi:

Không biến một nhãn sức khỏe thành toàn bộ con người.

Giáo viên Yoga nên làm gì khi học viên mang lời khuyên từ AI đến lớp?

Ngày càng có nhiều khả năng học viên sẽ nói:

“Tôi đã hỏi ChatGPT.”

Hoặc:

“AI nói rằng tôi nên tập như thế này.”

Giáo viên Yoga không nhất thiết phải phản ứng bằng cách phủ nhận ngay lập tức.

Một phản ứng hữu ích hơn có thể là:

“Bạn đã hỏi AI điều gì?”

“AI đã trả lời bạn như thế nào?”

“Điều gì trong câu trả lời đó khiến bạn thấy phù hợp?”

“Bạn đã thực hành như thế nào?”

“Cơ thể và tâm trí của bạn phản ứng ra sao?”

Những câu hỏi này giúp giáo viên hiểu không chỉ thông tin mà học viên đã nhận được, mà còn cả cách thông tin đó đã ảnh hưởng đến suy nghĩ và hành vi của họ.

Một học viên có thể đến lớp không chỉ với:

• cơ thể;
• cảm xúc;
• mục tiêu;

mà còn với những câu chuyện đã được tạo ra bởi Internet, mạng xã hội và AI.

Tài liệu gốc nhấn mạnh rằng giáo viên Yoga Therapy ngày nay có thể gặp không chỉ câu chuyện của khách hàng, mà còn cả những “câu chuyện công nghệ” đã ảnh hưởng đến cách khách hàng hiểu và kể câu chuyện của chính mình.

Đây là một năng lực mới mà giáo viên Yoga cần phát triển:

Biết lắng nghe cả những điều học viên đã được AI nói với họ.

Bốn câu hỏi giáo viên Yoga nên đặt ra trước một lời khuyên từ AI

Khi gặp một lời khuyên sức khỏe do AI tạo ra, giáo viên có thể bắt đầu bằng bốn câu hỏi.

1. Thông tin này dựa trên nguồn nào?

AI có thể đưa ra câu trả lời mà không trình bày rõ nguồn.

Nếu một tuyên bố quan trọng liên quan đến sức khỏe, giáo viên nên tìm hiểu thêm từ những nguồn đáng tin cậy.

2. Câu trả lời này có đang giả định quá nhiều về người dùng không?

Hãy xem AI có đang giả định rằng:

• tất cả người lớn tuổi đều giống nhau;
• tất cả người bị cùng một tình trạng đều cần một cách thực hành;
• một phương pháp phù hợp với một người sẽ phù hợp với tất cả mọi người.

3. Có những thông tin nào còn thiếu?

Một lời khuyên có thể thay đổi hoàn toàn nếu biết thêm:

• tiền sử;
• thuốc đang sử dụng;
• triệu chứng đi kèm;
• mục tiêu;
• khả năng thực hiện;
• phản ứng trong quá trình thực hành.

4. Điều gì sẽ xảy ra nếu lời khuyên này sai?

Đây là câu hỏi quan trọng nhất.

Nếu một lời khuyên sai chỉ khiến người dùng mất vài phút, mức độ rủi ro có thể khác.

Nhưng nếu lời khuyên đó khiến một người:

• tiếp tục một thực hành gây khó chịu;
• trì hoãn việc tìm kiếm sự chăm sóc cần thiết;
• tin rằng một triệu chứng bất thường là bình thường;

thì chúng ta cần thận trọng hơn rất nhiều.

Vai trò của “viveka”: Khả năng phân định trong thời đại AI

Trong truyền thống Yoga, viveka thường được hiểu là khả năng phân định — khả năng nhận biết, phân biệt và nhìn rõ hơn thay vì tiếp nhận mọi thứ một cách tự động.

Trong thời đại AI, năng lực này trở nên đặc biệt quan trọng.

Giáo viên Yoga cần phân biệt:

• thông tin và hiểu biết;
• lời khuyên chung và đánh giá cá nhân;
• sự tự tin và độ chính xác;
• trải nghiệm cá nhân và bằng chứng;
• điều phù hợp với một người và điều phù hợp với tất cả mọi người.

Tài liệu gốc cũng đặt khả năng phân định — viveka — ở vị trí trung tâm khi giáo viên gặp những câu chuyện về sức khỏe đã được định hình bởi AI. Thay vì cố gắng tối ưu hóa việc sử dụng AI, vai trò của người thực hành là chậm lại, đặt câu hỏi và đưa quá trình trở lại với đánh giá cá nhân hóa và sự kết nối thực tế với con người.

Đây có thể là một trong những kỹ năng quan trọng nhất của giáo viên Yoga trong tương lai.

Không phải biết tất cả câu trả lời.

Mà là biết:

Khi nào cần tin, khi nào cần kiểm tra, khi nào cần hỏi thêm và khi nào cần nói: “Tôi không biết.”

AI có thể hỗ trợ việc học sức khỏe, nhưng không nên thay thế đánh giá chuyên môn

Điều này không có nghĩa là giáo viên Yoga nên tránh hoàn toàn AI.

AI có thể hỗ trợ:

• giải thích thuật ngữ;
• gợi ý câu hỏi;
• tóm tắt tài liệu;
• giúp người học chuẩn bị cho cuộc trao đổi với chuyên gia;
• trình bày thông tin theo cách dễ hiểu hơn.

Nhưng khi vấn đề liên quan đến một con người cụ thể, đặc biệt là vấn đề sức khỏe, cần phân biệt rõ:

AI có thể hỗ trợ việc tiếp cận thông tin.

và:

Đánh giá một con người cụ thể là một nhiệm vụ khác.

Trong phạm vi hành nghề của Yoga Therapy, việc đánh giá và điều chỉnh chương trình dựa trên tình trạng, khả năng, mục tiêu và phản ứng của từng cá nhân là một phần quan trọng của thực hành chuyên môn.

Vì vậy, AI có thể giúp giáo viên chuẩn bị tốt hơn.

Nhưng AI không nên trở thành người quyết định cuối cùng thay cho:

• đánh giá;
• quan sát;
• đối thoại;
• trách nhiệm chuyên môn.

Kết luận: Một câu trả lời đúng chưa chắc là câu trả lời phù hợp

AI có thể cung cấp thông tin nhanh chóng.

AI có thể giúp chúng ta học tập.

AI có thể tạo ra những câu trả lời rõ ràng và dễ tiếp cận.

Nhưng khi nói đến sức khỏe và Yoga, chúng ta cần nhớ:

Một câu trả lời nghe hợp lý vẫn có thể không phù hợp với một người cụ thể.

Một câu trả lời có thể đúng trong nhiều trường hợp nhưng không đúng trong trường hợp này.

Một lời khuyên có thể hữu ích với người này nhưng không phù hợp với người khác.

Một cách thực hành có thể hỗ trợ một người nhưng gây khó khăn cho người khác.

Đó là lý do giáo viên Yoga cần phát triển một năng lực quan trọng trong thời đại AI:

Không chỉ biết tìm kiếm câu trả lời, mà còn biết đánh giá câu trả lời.

Và sâu hơn nữa:

Không chỉ hỏi “AI nói gì?”, mà còn hỏi “Điều này có thực sự phù hợp với con người đang ở trước mặt tôi không?”

Trong tương lai, giáo viên Yoga có thể không cạnh tranh với AI bằng lượng thông tin mình nhớ được.

Thay vào đó, giá trị của giáo viên có thể ngày càng nằm ở khả năng:

• nhìn thấy con người phía sau câu hỏi;
• nhận ra điều còn chưa được nói;
• đặt những câu hỏi phù hợp;
• nhận biết giới hạn của một lời khuyên;
• điều chỉnh thực hành theo phản ứng thực tế;
• và biết khi nào cần tìm kiếm sự hỗ trợ từ chuyên gia phù hợp.

AI có thể tạo ra một câu trả lời. Nhưng một giáo viên Yoga có trách nhiệm cần biết liệu câu trả lời đó có thực sự phù hợp với con người đang tìm kiếm sự giúp đỡ hay không.

Đọc tiếp trong chuỗi “AI và Yoga”

Bài viết này là một phần trong chuỗi nội dung về AI, Yoga và tương lai của nghề giáo viên Yoga.

Bài trước

AI và Yoga: Giáo viên Yoga Cần Biết Gì Trong Thời Đại Trí Tuệ Nhân Tạo?

Bài viết tổng quan về cách AI đang thay đổi việc học, thực hành và truyền đạt Yoga.

Bài tiếp theo

Có Nên Đưa Thông Tin Khách Hàng Vào AI? Giáo Viên Yoga Cần Biết Gì Về Bảo Mật Dữ Liệu?

Tìm hiểu những vấn đề liên quan đến thông tin cá nhân, dữ liệu sức khỏe và quyền riêng tư khi giáo viên hoặc học viên sử dụng AI.

Các bài khác trong chuỗi

• AI Tạo Sinh Là Gì? Giáo Viên Yoga Cần Hiểu Gì Về Generative AI?
• AI Có Thể Hiểu Sai Về Con Người Như Thế Nào?
• AI Có Thể Làm Sai Lệch Truyền Thống Yoga Không?
• AI Có Thể Thay Thế Giáo Viên Yoga Không?
• AI Và Mối Quan Hệ Trị Liệu: Điều Gì Không Thể Số Hóa?
• AI Có Thể Hỗ Trợ Giáo Viên Yoga Những Gì?
• 10 Nguyên Tắc Sử Dụng AI Có Trách Nhiệm Dành Cho Giáo Viên Yoga Tại Việt Nam

The post AI Tư Vấn Sức Khỏe Có Chính Xác Không? Điều Giáo Viên Yoga Cần Biết appeared first on Yoga Therapy Vietnam.