1月11日在胡志明市，越南富布賴特大學在2026年招生開放日活動框架內舉辦了“職業未來：全球範圍內的機遇”討論會，彙集了眾多專家共同討論在人工智能給學生帶來巨大壓力的背景下人力資源的未來。
安永帕特農副總經理陶天香認為，在人工智能應用日益深入的背景下，企業期望畢業生能夠理解問題、懂得提問，特別是具備控制人工智能生成結果的能力。
陶女士強調，目前企業最需要的年輕勞動者技能是提問能力。一個被高度評價的員工是懂得分析背景、確定目標並提出足夠清晰的問題來引導人工智能有效工作的人。
她舉例說，在許多公司，年輕員工入職時都有機會參加專門的提問思維培訓課程，學習如何與人工智能合作以及構建有效提示的技能。
這些項目旨在訓練分析問題、提出假設、檢查結果以及將人工智能作為日常工作中的“合作伙伴”的能力。
從另一個角度看，提問本身就是“提示工程”技術。這項技能需要被理解為一種思維和任務分配能力。
根據陶女士的說法，年輕人被期望能夠同時擔任多個人工智能的“老闆”，包括懂得給人工智能分配任務、控制輸出、評估質量、發現偏差並要求人工智能進行調整。
陳黎南先生——波士頓諮詢集團前專家、越南阿曼投資公司前戰略總監——認為，在人工智能日益“做得快”和“做得多”的背景下，人類最突出的價值在於提問能力。
“不僅要問得更多，還要問得更深。懂得思考以補充、反駁並看到模型的不足之處”，陳先生說。
他認為，面對一份分析報告或一個模型時，重要的是要知道問題還有什麼不合理之處，需要補充什麼，如何補充以提高產品質量。
陳先生舉例說，以前一個人可能需要14天來構建一個模型，而人工智能可以在1天內完成結構部分。
“那麼剩下的13天人類必須做什麼？那就是審視、分析、與人和現實背景互動以進行反駁、修改、添加必要的意義層次，然後才能得到最終版本”，陳先生強調。
越南富布賴特大學人工智能研究所所長黎軍博士認為，與人工智能合作，包括使用ChatGPT等工具，不能理解為“問一次就能得到最終答案”。
事實上，生活和工作中大多數問題都是複雜的問題，需要一系列連續的互動，而不是一個孤立的問題。
根據黎軍博士的說法，有效向人工智能提問的方式也反映了人類面對問題時的思維方式。“一個實際問題通常是提問-分析信息-進一步提問-繼續分析-然後調整問題的過程”，他說。
在實踐中，工作者必須不斷參考他人的意見，與同事、專家、客戶交流以對比視角、發現盲點並調整方法。
從這個角度來看，黎軍博士認為，學習者使用人工智能的最大價值還在於維持和協調整個延長的思維鏈的能力。
懂得有效使用人工智能的人是知道何時需要問人工智能，何時需要停下來思考，何時需要將問題與他人討論然後再提出下一個問題的人。
黎博士強調，人工智能還需要很長時間才能完整地自行執行這一系列能力。
“畢業生在畢業後的價值，特別是在人工智能快速發展的背景下，在於懂得如何與人工智能智能互動，並懂得在同一進程中與人類合作”，黎軍博士分享道。
越南中文社
