Khi chúng ta không biết một điều gì đó, việc tìm câu trả lời cần có thời gian. Chúng ta tìm tài liệu, đọc những phần cần thiết và so sánh nhiều cách giải thích. Khi AI rút ngắn giai đoạn mở đầu này, chúng ta có thể đi đến một câu trả lời sớm hơn trước đây. Đây là một lợi ích lớn. Nhưng nhìn thấy một câu trả lời trên màn hình không giống với việc tự mình hiểu câu trả lời đó. Chúng ta có thể hiểu nghĩa của các từ mà vẫn chưa biết vì sao nhận định đó đúng, trong những điều kiện nào nó không áp dụng, hoặc nó liên quan thế nào đến vấn đề của mình.
Giả sử AI đưa cho chúng ta một lời giải thích ngắn gọn về một cơ chế nào đó. Khi đọc, chúng ta có thể cảm thấy mình đã hiểu được khái quát. Nhưng khi thử áp dụng vào một ví dụ khác, chúng ta có thể không chắc cùng một cách nghĩ có thể được sử dụng đến đâu. Sự do dự này không có nghĩa là lời giải thích ban đầu vô nghĩa. Nó có nghĩa là khi chuyển từ biết một câu trả lời sang hiểu câu trả lời đó theo một dạng có thể sử dụng, một câu hỏi mới đã xuất hiện.
Nếu thời gian cần để có được một câu trả lời trở nên ngắn hơn, cách chúng ta sử dụng khoảng thời gian sau đó trở nên quan trọng hơn. Chuyển ngay sang câu hỏi tiếp theo cho phép chúng ta thu thập nhiều thông tin nhanh chóng. Nhưng chúng ta cũng có thể đặt câu hỏi về một câu trả lời: “Nó dựa trên những tiền đề nào?”, “Có phản ví dụ không?” và “Trong hoàn cảnh của tôi thì điều gì khác?” Việc AI làm cho lối vào nhanh hơn có thể đưa thời gian dành cho việc đào sâu hiểu biết lên phía trước.
Kiến thức không chỉ tăng lên theo số lượng câu trả lời. Thông tin mới trở thành kiến thức có thể sử dụng khi chúng ta sắp xếp xem nó liên hệ thế nào với những gì mình đã biết, dừng lại khi xuất hiện mâu thuẫn và thay đổi cách hiểu trước đây khi cần thiết. AI càng có thể đưa ra nhiều thông tin trong thời gian ngắn, con người càng phải lựa chọn không chỉ điều gì cần ghi nhớ mà còn những mối quan hệ nào cần kiểm tra.
Đây là lúc khoảng trống về thời gian trở nên hữu ích. Nếu còn thời gian sau khi nhanh chóng nhận được một câu trả lời, chúng ta có thể so sánh một lời giải thích khác, tự tạo một ví dụ cụ thể hoặc hỏi lại về phần vẫn chưa rõ. Chúng ta cũng có thể kiểm tra xem câu trả lời đầu tiên có thể sai hay không. Ngược lại, nếu mỗi câu trả lời nhanh đều lập tức đưa chúng ta sang thông tin tiếp theo, chúng ta có thể biết nhiều hơn nhưng lại dành ít thời gian hơn để kiểm tra ý nghĩa của từng điều.
Trong đối thoại với AI, chính câu hỏi cũng có thể thay đổi trong quá trình hiểu. Ban đầu chúng ta có thể muốn biết “đây là gì?”. Sau khi đọc lời giải thích, chúng ta có thể tự hỏi “tại sao điều kiện này lại cần thiết?”. Nghĩ thêm, chúng ta có thể nhận ra rằng “đối với vấn đề mà mình thực sự muốn hiểu, một câu hỏi khác có lẽ phù hợp hơn”. Hiểu không phải là một con đường thẳng kết thúc sau một câu trả lời cho câu hỏi ban đầu; đó cũng là một quá trình trong đó các câu trả lời cập nhật chính câu hỏi.
Việc Sai＊aus nhấn mạnh “Không phải câu trả lời. Mà là sự thấu hiểu.” không có nghĩa là làm cho câu trả lời chậm hơn. Những phần AI có thể trả lời nhanh có thể được xử lý nhanh, trong khi khoảng thời gian tạo ra nhờ đó có thể cho phép con người xem xét các tiền đề và khác biệt, và thay đổi câu hỏi khi cần. Tốc độ có thể được sử dụng không phải như sự thay thế cho việc hiểu, mà để mở rộng khoảng không nơi sự thấu hiểu có thể phát triển.
Tìm câu trả lời nhanh và hiểu nhanh không phải là một. Nhưng chúng cũng không nhất thiết đối lập nhau. Nếu AI rút ngắn lối vào dẫn đến một câu trả lời, chúng ta không nhất thiết phải dùng toàn bộ thời gian tiết kiệm được chỉ để thu thập thêm câu trả lời mà có thể để lại một phần thời gian “sau câu trả lời”. Trong khoảng thời gian đó, con người có thể kiểm tra ý nghĩa, kết nối lại các mối quan hệ và khi cần thì sửa lại cách hiểu ban đầu. Khoảng trống được tạo ra bởi tốc độ có thể trở thành thời gian biến một câu trả lời thành kiến thức.
Không phải câu trả lời. Mà là sự thấu hiểu.