2 điểm bởi GN⁺ 2024-09-28 | 1 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp
  • Khi AI nhanh chóng lan rộng sang kiểm thử, phát triển và gần như mọi mặt đời sống, điều làm tăng sự mệt mỏi không phải là giải quyết vấn đề mà là sự quá đà trong marketing AI và cách đóng gói kiểu “game changer”
  • Những bài toán lâu năm của tự động hóa kiểm thử như kiểm thử E2E full-stack chậm, khả năng kiểm thử và các nguyên tắc lập trình cơ bản khó có thể được giải quyết chỉ bằng công cụ mới
  • Công cụ AI có thể tạo ra kết quả nhanh hơn, nhưng trong thực tế, chất lượng của kết quả và quá trình con người đánh giá, tinh chỉnh còn quan trọng hơn tốc độ
  • Khi các cụm từ kiểu ChatGPT xuất hiện ngày càng nhiều trong đề xuất hội nghị, cơ hội thể hiện kinh nghiệm và góc nhìn riêng của diễn giả bị làm yếu đi bởi những câu chữ tự động sinh ra tầm thường
  • Các tác phẩm sáng tạo như âm nhạc, sách, phim hấp dẫn nhờ suy nghĩ và cảm xúc của con người; sản phẩm do AI tạo ra, dù ấn tượng về mặt kỹ thuật, cũng khó tạo ra cùng một phản ứng cảm xúc

Sự mệt mỏi do AI quá đà tạo ra

  • Trong vài năm gần đây, AI cho thấy xu hướng được áp dụng vào gần như mọi vấn đề trong kiểm thử phần mềm, phát triển và đời sống thường ngày
  • Việc tìm kiếm và phát triển lời giải mới cho các vấn đề cũ tự thân không phải là vấn đề, nhưng cách AI được sử dụng và tiếp thị để lại cảm giác mệt mỏi rõ rệt
  • Công nghệ có “mùi AI” lập tức được đóng gói bằng những cách nói như “game changer”, “pivotal”, “revolutionary”, rồi tuần sau lại bị thay bằng một giải pháp khác; vòng lặp này cứ tiếp diễn
  • Thái độ này có thể trông giống Neo-Luddite, nhưng không phải là phủ nhận hoàn toàn bản thân AI
  • Có những lĩnh vực AI hữu ích, và trên thực tế nó cũng được sử dụng một cách hiếm hoi và thận trọng, nhưng phần lớn cách ứng dụng AI đem lại cảm giác mệt mỏi

Những vấn đề cũ vẫn còn trong tự động hóa kiểm thử

  • Từ kinh nghiệm khoảng 18 năm tập trung vào kiểm thử và tự động hóa kiểm thử, dù đã có nhiều thay đổi, vẫn còn không ít vấn đề giữ nguyên
  • Kiểm thử end-to-end full-stack vẫn tiếp tục là loại kiểm thử chậm nhất và tốn kém nhất
  • Để viết các bài kiểm thử nhỏ hơn và nhanh hơn, việc thảo luận về khả năng kiểm thử (testability) vẫn là trọng tâm
  • Kiểm thử tự động tốt đòi hỏi kiến thức thực tiễn về các nguyên tắc lập trình cơ bản vững chắc
  • Không có đường tắt cho những vấn đề này; việc giải quyết cần thời gian và kinh nghiệm
  • Cách đơn giản là đưa thêm nhiều công cụ vào cho đến nay không giúp ích, và nhiều “AI-powered test automation solutions” cũng tiếp cận theo cùng cách đó

Khoảng cách giữa kết quả nhanh và kết quả tốt

  • Công cụ dựa trên AI có thể tạo ra kết quả nhanh hơn
  • Trong một số tình huống, bản thân kết quả nhanh có thể chính là kết quả cần thiết
  • Tuy nhiên, trên thực tế, nhiều trường hợp cần kết quả tốt hơn chứ không chỉ là kết quả nhanh
  • Không thấy nhiều ví dụ cho thấy công cụ dựa trên AI thực sự tạo ra kết quả tốt hơn
  • AI có thể là phương tiện để nhanh chóng tạo ra một kết quả nào đó, hoặc một đề xuất gần với kết quả
  • Tuy vậy, chất lượng và giá trị của kết quả đó là không chắc chắn, và con người phải dùng kiến thức cùng kinh nghiệm của mình để đánh giá tính hữu ích
  • Đầu ra được tạo ra cũng thường cần được tinh chỉnh thêm để có thể thực sự sử dụng
  • Trong một số trường hợp cụ thể, kết quả do AI tạo ra có ích, nhưng khó tin cậy đến mức thay thế công việc của một con người lành nghề và giàu kinh nghiệm

Dấu vết AI lộ ra trong đề xuất hội nghị

  • Trong vài năm gần đây, qua nhiều ban chương trình hội nghị và quy trình đánh giá, số lượng đề xuất có vẻ được ChatGPT hoặc phần mềm tương tự hỗ trợ, hoặc viết hoàn toàn, đã tăng mạnh
  • Các đề xuất tự động sinh ra nhìn chung nghe khá giống nhau
    • “In the ever-changing world of …”
    • “Delve”
    • “Pivotal”
  • Những cách diễn đạt này tạo cảm giác như đã dùng ChatGPT hơn là trực tiếp bỏ thời gian và công sức để viết đề xuất
  • Đề xuất là cơ hội đầu tiên, và thường là duy nhất, để cho thấy diễn giả là ai, có kinh nghiệm và quan điểm gì về một chủ đề cụ thể
  • Khi giao cơ hội đó cho phần mềm, những suy nghĩ riêng biệt và thận trọng bị thu gọn thành các câu chữ bình thường và nhàm chán
  • Nếu ngay cả đề xuất cũng không tự viết được, ban chương trình khó có thể tin vào bài trình bày nguyên bản của diễn giả
  • Những đề xuất rõ ràng do AI viết hoặc có AI hỗ trợ sẽ bị từ chối ngay, dù chủ đề có thú vị hoặc năng lực trình bày trông có vẻ tốt
  • Nếu không thấy nỗ lực tự viết một đề xuất tốt, nội dung trình bày cũng khó đáng tin

Sự khác biệt giữa sáng tạo của con người và sản phẩm do AI tạo ra

  • Lý do âm nhạc hay, sách lay động và phim cuốn hút trở nên hấp dẫn là vì chúng do con người tạo ra, và suy nghĩ cùng cảm xúc của con người đó nằm trong bản nhạc, bản thảo hay kịch bản
  • Chưa thấy ví dụ nào cho thấy AI có thể sao chép quá trình sáng tạo đó và kết quả của nó
  • Thay vào đó, trên mạng xã hội có rất nhiều bài đăng do AI tạo ra nhàm chán, hình ảnh do AI tạo ra và bình luận do AI tạo ra
  • Văn bản, video, âm nhạc do AI tạo ra có thể ấn tượng về mặt kỹ thuật
  • Nhưng chúng không đạt tới phản ứng cảm xúc mà nghệ thuật và tác phẩm sáng tạo của con người mang lại, và không thể tạo ra cùng phản ứng đó trừ khi coi sự nhàm chán là một cảm xúc

Những xu hướng đáng lo và các ngoại lệ còn lại

  • Trong xu hướng hiện tại xoay quanh AI, có nhiều vấn đề xuất hiện cùng lúc
    • Mọi người lo sợ AI sẽ lấy mất việc làm của mình
    • Các doanh nghiệp tiếp tục đổ những khoản tiền phi lý vào ứng viên AI triển vọng tiếp theo dù chưa thấy ROI đủ lớn
    • Dấu chân carbon của AI mỗi ngày càng đạt tới mức đáng lo ngại hơn
  • Xu hướng này không có vẻ là hướng đi đúng
  • Một số cách sử dụng AI có tác dụng như một lực lượng tích cực
  • Ví dụ, phát hiện bệnh sớm là một tiến bộ, và là lĩnh vực nên tiếp tục dùng AI cũng như cải thiện thêm
  • Ngược lại, quan điểm ở đây là chúng ta không cần nhiều sản phẩm do AI tạo ra như âm nhạc, hình ảnh, văn bản, đề xuất hội nghị, ca kiểm thử, bài đăng LinkedIn, v.v.

1 bình luận

 
GN⁺ 2024-09-28
Ý kiến trên Hacker News
  • Đã mệt mỏi với LLM
    Khi đã có hàng chục tỷ đô la được rót vào, việc chúng làm tốt và không làm tốt điều gì đã khá rõ ràng, và chuyện đôi khi chúng làm những việc hoàn toàn sai hạn chế đáng kể tính hữu dụng của chúng
    Để có thể giao phó các việc quan trọng một cách an toàn, cần có cách rút ra chỉ số độ tin cậy; nếu không, chúng ta có thể bước vào một “mùa đông AI” nữa
    Tuy nhiên, lần này trình độ cao hơn trước rất nhiều, nên có thể sẽ trở thành một ngành công nghiệp hàng chục tỷ đô la, nhưng chưa chắc là ngành hàng nghìn tỷ đô la
    Thị trường nội dung lảm nhảm do LLM tạo ra cuối cùng cũng sẽ bão hòa, nhưng vẫn phải có ai đó đọc chúng. Có thể giao việc tóm tắt/xếp hạng cho các hệ thống khác, nhưng nếu một phần đáng kể của “AI” là tạo nội dung để công cụ tìm kiếm Google đọc, thì đó có thể còn là sự lãng phí năng lượng lớn hơn cả đào Bitcoin

    • Hiện tại có thể làm được gì, và đến nay đã thấy gì, nhìn chung có thể không quá quan trọng
      Về mặt khái niệm, nó giống định luật Moore, nhưng điểm cốt lõi ở giai đoạn hiện nay là chu kỳ của nó khoảng 5,5 tháng
      Thời Internet, web, di động, Bitcoin, mọi người cũng từng nói “chỉ là đồ chơi”, “không hữu ích lắm”, “tốn quá nhiều điện”, “không mở rộng được”, “là công nghệ ngõ cụt”
      Trong nhiều thập kỷ, tiến bộ công nghệ đã tăng tốc theo hướng ngày càng lớn hơn, và không có dấu hiệu nào cho thấy lần này mô thức đó bị gián đoạn. Trái lại, nó đang chuẩn bị tạo ra tác động lớn hơn Internet một bậc độ lớn, và tôi cho rằng ít nhất cũng sẽ không nhỏ hơn
      Cũng như không thể nhìn chiếc điện báo sơ khai mà dự đoán được iPhone, tôi nghĩ hiện giờ có thể lạc quan
    • Tôi đồng ý 100% với câu “một số việc thì làm rất tốt, một số việc thì rất tệ, và theo một tỷ lệ nhất định thì làm những việc hoàn toàn sai”, nhưng đó cũng là một mô tả khá ổn về từng con người
      Vì vậy cần có quy trình và hệ thống kiểm soát, nhưng hiện nay những cơ chế đó phát triển chậm hơn chính LLM, thành ra trông như đang kỳ vọng LLM tự kiểm soát bản thân
      LLM có lẽ không giỏi tự kiểm soát hơn một con người trung bình, nhưng điều đó không có nghĩa đây là vấn đề không thể giải quyết
    • Từ nay tôi vẫn sẽ trả thêm tiền để mua những thứ ngu ngốc hơn. Xe hơi là ví dụ tiêu biểu; tôi thích một chiếc xe đơn giản, hoàn toàn offline, và muốn tự quyết định mình sẽ làm gì
      Tôi nghĩ ít nhất 20 năm tới điều đó vẫn khả thi, còn sau đó thì dù sao kỹ năng lái xe của tôi cũng đã kém đi, nên chuyển đổi có thể là đúng. Tôi cũng muốn một chiếc đồng hồ đeo tay cơ khí ngu ngốc nhưng đẹp
      Tôi không phải một người bất an vô thức bắt chước đám đông, và nếu vì thế mà trở thành kẻ lập dị thì cứ là một kẻ lập dị hạnh phúc hơn
      Có lẽ sắp xuất hiện một nhãn hiệu hay trào lưu mới về các sản phẩm thủ công do con người trực tiếp làm ra, và dù là thị trường ngách thì cũng sẽ tìm được khán giả. Bao gồm cả vẻ bất toàn đẹp đẽ, những thiên kiến thô ráp
    • LLM đã cải thiện theo cấp số nhân trong vài năm qua, nên việc phán đoán về khả năng của chúng ít nhất nên chờ đến khi tốc độ cải thiện đó chậm lại
    • Hiện tại, đào Bitcoin dùng điện nhiều hơn AI ít nhất khoảng 3 lần, và cá nhân tôi cho rằng giá trị nó mang lại cũng ít hơn
      Lượng điện AI sử dụng cũng nhỏ nếu so với các ngành khác trong lĩnh vực điện toán. Dù vậy vẫn cần xem nó có đáng giá hay không, nhưng R&D LLM của các doanh nghiệp hiện đang tập trung vào tối ưu hiệu quả để giảm chi phí vận hành và tiêu thụ điện
      Cũng có xu hướng chuyển sang các thiết bị edge có chip hiệu quả hơn, như Apple Intelligence. Tôi vẫn phê phán AI nói chung, nhưng điều đáng ngạc nhiên là ít nhất nó không tệ như tiền mã hóa
  • Không phải mệt mỏi, mà là sợ hãi
    Thứ nhất là sợ thất nghiệp do công nghệ. Trong các làn sóng tự động hóa trước đây, chỉ cần có kỹ năng là có thể chuyển sang những công việc chưa bị tự động hóa, nhưng AI siêu nhân loại có vẻ sẽ xuất hiện trong vài năm tới, và điều đó có thể đồng nghĩa với phát minh cuối cùng của chúng ta cũng như tự động hóa hoàn toàn
    Sẽ hầu như không còn việc gì chỉ con người mới làm được, và nhiều quốc gia có khả năng rời khỏi nền kinh tế thị trường dựa trên việc làm
    Nhưng tiến bộ công nghệ sẽ không dừng lại, và Mỹ, nước sở hữu các phòng thí nghiệm AI hàng đầu, sẽ khiến các xã hội khác bị bỏ lại phía sau. Ngoại trừ cỡ Trung Quốc, cả thế giới có thể trở nên tương đối nghèo hơn, dù có tiếp cận được những công nghệ ngày nay khó mà tưởng tượng
    Thứ hai là sợ chiến tranh. Cuộc chạy đua vũ trang AI giữa Mỹ và Trung Quốc dường như đã không thể tránh khỏi, và một cuộc chiến nóng sử dụng vũ khí AI siêu trí tuệ có thể là thảm họa cho toàn bộ sinh quyển
    Cuối cùng là sợ sẽ vĩnh viễn mất quyền kiểm soát vào tay siêu trí tuệ. Trong tự nhiên, hiếm khi loài có trí thông minh thấp hơn kiểm soát được loài cao hơn, và chưa rõ liệu chúng ta có thể căn chỉnh siêu trí tuệ đủ tốt theo lợi ích tốt nhất của nhân loại hay không
    Ngay cả nếu AI để chúng ta sống, nếu nó tiếp tục theo đuổi mục tiêu riêng, nhân loại có thể chỉ còn là một chú thích trong lịch sử trí tuệ: một loài tương đối kém thông minh hơn đã sinh ra trí tuệ cao cấp trên hành tinh “Trái Đất”

    • Nói “AI siêu nhân loại có vẻ sẽ xuất hiện trong vài năm tới” thì có vẻ hơi quá
      Ta sợ chỉ vì những chuyên gia marketing như Altman đã khiến mọi người tin rằng con ếch vừa nhảy xa hơn một chút thì sắp biết bay
    • Nói “sẽ hầu như không còn việc gì chỉ con người mới làm được” là một góc nhìn khá thiên về giới cổ cồn trắng
      Điều mỉa mai lớn của cuộc cách mạng công nghiệp do các kỹ sư dẫn dắt là họ muốn tự động hóa lao động chân tay nhàm chán, nhưng thực tế lại xâm lấn các nghề sáng tạo trước. Đây là một ví dụ hay về định luật Conway, vì những người tạo ra nó đã mô hình hóa giải pháp theo chính bản thân họ
      Dù lập trình viên, luật sư, kiến trúc sư có gặp khó khăn hàng loạt, đa số những người làm trong nhà máy, xây nhà, làm tóc, chăm sóc vườn tược vẫn đang làm việc, và trong một thời gian nữa chưa bị thay thế
      Tôi cho rằng các ứng viên “AI siêu nhân loại” hiện nay gần với việc xấp xỉ một cách nghe có vẻ hợp lý những gì một người dùng Reddit ngẫu nhiên có thể nói tiếp theo
    • Tôi đồng ý với phần lớn nỗi sợ về siêu trí tuệ, nhưng cũng có một mặt đáng hy vọng
      Chúng ta từng tưởng tượng máy móc thông minh là những cỗ máy tính lạnh lùng hoặc AI biểu tượng dựa trên logic, nhưng thứ ta thực sự có được lại là những cỗ máy ngôn ngữ được tạo nên từ toàn bộ trải nghiệm của con người
      Những trí tuệ nhân tạo này biết thế giới qua đôi mắt của chúng ta, được huấn luyện để hiểu suy nghĩ và cảm xúc của chúng ta, và cũng đã học những tinh hoa văn học, thơ ca, triết học, khoa học cùng vô vàn tranh luận và phê bình về chúng
      Để thật sự trở nên thông minh, trước khi vượt qua sự phức tạp này, nó phải có khả năng khám phá và trân trọng nó. Một ngày nào đó nó có thể xem Divine Comedy của Dante hay các bản giao hưởng của Beethoven như trò trẻ con, nhưng vẫn sẽ coi chúng là một phần di sản của mình
      Nó có thể trở nên siêu nhân loại, nhưng có lẽ không phi nhân tính
    • Những bài kiểu này lúc nào cũng thấy, và tất cả đều đọc như một thứ chủ nghĩa cứu thế vừa mới nảy mầm. Kiểu như có thứ gì đó sắp đến, và nó sẽ hoặc khủng khiếp, hoặc vinh quang
      Dù là sợ hãi hay hy vọng, đằng sau nó cần có niềm tin mạnh mẽ rằng một tương lai cụ thể sẽ xảy ra, và tôi thấy đó là điểm thú vị nhất
      Ở đây người ta sợ một thứ phi nhân loại sẽ nắm quyền kiểm soát và dùng sức mạnh meta-Darwin lên nhân loại để thao túng tất cả chúng ta theo ý nó. Nhưng có thể nói tình hình hiện nay không phải đã như vậy sao? Nhìn Trái Đất hiện tại, bạn có cảm nhận được lợi ích của quyền tự chủ hay năng lực hành động không? Bạn nghĩ quyền lực mình đang có sẽ bị robot xấu cướp mất ư? Cơ chế vận hành quốc gia và kinh tế hiện nay thật sự đang nằm “trong tầm kiểm soát của chúng ta” sao?
      Trải ra như vậy thì chẳng phải khá tôn giáo sao. Những xác tín cốt lõi như niềm tin vào định luật Moore, niềm tin rằng Trái Đất sẽ không bị thiêu rụi trước đó, niềm tin rằng ý thức có thể chui vào GPU đang chống đỡ lối sống và cách suy nghĩ
      Nó có cả thuyết tận thế, triết lý về bản ngã và cộng đồng nhặt nhạnh khắp nơi, cùng một mốc tương lai chắc chắn nhưng không thể biết
      Mượn Nietzsche một trang: đừng sợ các vị thần. Chúng ta đã từng giết một lần, và có thể giết lần nữa
    • Ngay cả trong quá khứ cũng không hẳn là “người lao động bị tự động hóa đẩy ra ngoài, nếu đủ kỹ năng, có thể chuyển sang việc chưa bị tự động hóa”
      Những người lao động mất việc ngày xưa không được xét đến, và chỉ vì họ bày tỏ tổn thất xã hội và tài chính do tự động hóa gây ra mà đến nay vẫn bị gạt phắt là Luddite
      Không hề có sự quan tâm kiểu “không sao, cứ vào nhà máy làm là được”. Khác biệt giữa khi đó và bây giờ là lúc ấy tầng lớp lao động thấp chịu đau khổ
      Giờ đây lao động trung lưu đang bị tự động hóa đe dọa. Tầng lớp trung gian đang thở dài lo rằng mình có thể không còn là tầng lớp trung gian nữa, và sợ chẳng bao lâu sẽ phải gia nhập các tầng lớp bị coi như không thể chạm tới như thợ xây gạch, người đào mộ, công nhân đóng gói thịt. Họ khó chấp nhận vì muốn tin rằng mình ở trên những người đó
  • Tôi tiếp cận AI một cách thận trọng, và không dễ hào hứng trước những thứ mới lấp lánh
    Tuần này tôi đã cài một IDE giống VSCode tên là Cursor, một trợ lý AI, và quyết định dùng thử trong một dự án phụ; kết quả khá đáng kinh ngạc
    Khi tôi mô tả tính năng mình muốn, trong khoảng 15 giây nó tạo ra các thay đổi và phần mã bổ sung đi được khoảng 90% chặng đường. Tôi xem xét kết quả thật kỹ như review code của một lập trình viên rất junior; nếu không thích cách tiếp cận, tôi bảo nó sửa lại thì nó trả về kết quả gần hơn với hướng tôi muốn
    Sau khi triển khai, tôi kiểm thử thủ công tính năng mới, rồi yêu cầu tạo các test case tự động. Tôi cũng xem xét các bài test theo góc độ độ chính xác và mức độ phù hợp; những đoạn test quá mức cho các phần không quan trọng thì bỏ đi, phần còn lại khá hợp lý
    Tốc độ viết phần mềm và test đã tăng lên rất nhiều. Vì tôi biết mình muốn gì và có thể giải thích rõ, AI tạo mã rất nhanh, còn tôi dành thời gian để xem xét và chỉnh sửa
    Ví dụ, tôi muốn thêm sự kiện PostHog vào ứng dụng, nên trước tiên tôi đặt # TODO add Posthog event ở nhiều chỗ trong mã, rồi nhờ Cursor thêm mã đo lường tại các vị trí đó. Chỉ với một chút sao chép-dán và rất nhiều chỉnh sửa nhỏ, tôi đã gắn instrumentation cho một ứng dụng nhỏ trong chưa đầy 10 phút
    Chúng ta chưa ở giai đoạn mù quáng chấp nhận mã của AI, mà đã đến giai đoạn AI xử lý một phần đáng kể những việc gõ phím nhàm chán

    • Tôi thực sự lo lắng về một tương lai nơi phần lớn mọi người hành động theo cùng cách đó
      Hiện tại tôi có đủ kinh nghiệm và hiểu biết để kiểm tra xem mã AI có hoạt động như mong muốn hay không, nhưng nếu trong vài tháng tôi “chỉ việc chấp nhận” những gì AI nói, liệu tôi có còn đủ quen thuộc với dự án để bắt được các lỗi nhỏ không?
      Tệ hơn nữa, thế hệ lập trình viên mới lớn lên cùng các công cụ này có thể chưa từng học, cũng chưa từng nội tại hóa chuyên môn cần thiết để đánh giá mã do AI tạo ra
      Gần đây tôi có viết một bài dài hơn về chủ đề này: https://greaterdanorequalto.com/ai-code-generation-as-an-age...
      Trong bài đó, tôi nói về trải nghiệm với công cụ lập trình kém tích cực hơn những gì nêu ở đây, và giả định các trường hợp sử dụng phức tạp hơn. Khi không phải là những đoạn mã phổ biến đã xuất hiện hàng nghìn lần, mà là phải đi vào cốt lõi của logic nghiệp vụ cụ thể, các công cụ này thường sụp đổ nhất; cách chúng sụp đổ lại khó phát hiện và hậu quả có thể nghiêm trọng
      Nếu bạn chưa gặp chuyện như vậy, tôi tò mò liệu một ngày nào đó bạn có gặp không, và thành thật mà nói tôi cũng muốn biết nếu bạn không gặp. Tôi có quan điểm mạnh nhưng vẫn giữ nó một cách lỏng lẻo
    • Chính đây là vấn đề lớn. Vì kết quả trông ấn tượng, mọi người bắt đầu tin mù quáng vào đầu ra của AI, và sai sót len lỏi vào theo cách đó
      Với ứng dụng bạn đang làm hiện giờ có thể không phải chuyện lớn, nhưng nếu là ứng dụng ngân hàng hay thiết bị y tế thì tác động có thể rất khủng khiếp
    • Tôi đã làm trong ngành báo chí từ 1-2 năm trước khi chế bản điện tử bắt đầu bùng lên, và cũng trải qua vài năm khi thay đổi đó diễn ra
      Những căn phòng đầy người cùng thiết bị Linotype/Compugraphic đã bị thay thế bằng một chiếc Mac và một máy in
      Tôi đã dùng máy ảnh phim suốt nhiều năm; từng có phòng tối, nhân viên phòng tối, quy trình làm việc với phim, bản proof và ảnh in, nhưng khi một chiếc máy ảnh số xuất hiện, tất cả đều biến mất
      Trước đó nữa, ấn phẩm được làm bằng chữ đúc chì
      Đây là kiểu thay đổi “ra khỏi bãi cỏ nhà tôi đi”
      https://www.nytimes.com/2016/06/02/insider/1966-2016-the-las...
    • Tôi vướng ở chỗ “có thể dành thời gian để xem xét và chỉnh sửa”
      Thật sự dành phần lớn thời gian để xem xét đầu ra của AI có phải là điều tốt không? Với tôi thì hoàn toàn không, đó là việc bào mòn tâm hồn
    • “Từ khoảnh khắc chúng ta bắt đầu suy nghĩ thay cho các người, trên thực tế nó đã trở thành nền văn minh của chúng ta. Rốt cuộc, toàn bộ chuyện này là vậy mà.” — Agent Smith
      “Con người tin rằng nếu giao việc suy nghĩ cho máy móc, họ sẽ được tự do. Nhưng điều đó chỉ khiến những con người khác sở hữu máy móc biến họ thành nô lệ.” — Dune
  • Điều buồn nhất là cảm giác rằng tôi không thể tin được mọi bài viết được viết trong khoảng 2 năm qua cho đến tận ngày tôi chết
    Không chỉ là mức độ suy đoán rằng người ta đã dùng AI, mà là tôi biết với xác suất cao rằng họ đã dùng, và xác suất đó đang hội tụ về 100%. Nếu viết đều đặn mà không dùng AI thì không thể theo kịp cạnh tranh và sẽ bị loại
    Sự đồng thuận kiểu “tại sao lại không được dùng?” đang ngày càng lớn, và không có lối thoát khỏi chuyện này
    Dù vậy tôi không phê phán những người dùng nó. Họ làm vì phải làm. Chỉ là bây giờ tôi mới nhận ra rằng việc phía sau bài viết có một con người từng rất quan trọng với tôi
    Vì điều này mà hứng thú muốn đọc bài viết mới đã biến mất hoàn toàn. Trong khoảng một thế kỷ qua đã có quá nhiều thứ được viết ra nên chắc sẽ không thiếu thứ để đọc, nhưng nói thật thì vẫn thấy u ám

    • Bạn có nghĩ AI thực sự đã thay đổi điều đó không? Tôi nhớ vào khoảng giữa thập niên 2010, trên internet, nội dung do con người thật viết bị nhấn chìm trong biển nội dung rác
      Vào thời điểm đó, Google đã thôi giả vờ là một công ty tìm kiếm và tập trung vào nghề chính là quảng cáo. Trước đây ít nhất họ còn cố xếp hạng thấp đủ loại “máy gom từ” chất lượng thấp, nhưng sau đó thì không còn bận tâm nữa
      AI ngược lại có thể cung cấp công cụ tốt hơn để xếp hạng trang, và việc phát hiện nội dung do AI tạo cũng không tệ đến thế
      Vậy tại sao không xuất hiện một “Google mới”? Vì Google đã thực hiện các hành vi độc quyền tạo ra rào cản gia nhập khổng lồ
      Thứ nhất, 99% nội dung mà người ta muốn tìm nằm sau rào cản đăng nhập. Facebook, Instagram, Twitter, YouTube là như vậy. Thứ hai, gần như mọi CDN mặc định triển khai “xác thực con người”. Thứ ba, giờ không còn ai liên kết đến trang khác nữa
      Vì ba điều này, một Google mới trên thực tế là bất khả thi. Ngay cả DuckDuckGo cũng bỏ cuộc và đăng ký dùng kết quả của Bing
      Đây là vấn đề liên quan đến Google, không liên quan đến AI. Ngược lại, AI thậm chí có thể cho ta công cụ để đối đầu với Google
    • Cách nói rằng trước đây bạn từng tin những gì mình đọc thật thú vị
      Với tôi, LLM không thay đổi gì cả. Trước đây tôi đã hoài nghi thông tin, và bây giờ vẫn vậy
      Tôi tò mò vì sao bạn nghĩ trước đây có thể tin những gì mình đọc, và nếu bây giờ việc phân biệt thông tin sai trở nên khó hơn thì vì sao lại như vậy
    • Tôi vẫn viết đều đặn, nhưng tuyệt đối sẽ không dùng AI
      Hiện tôi đang viết một cuốn sách hơn 400 trang, và không có dù chỉ một ký tự nào không phải do tôi tự nghĩ ra và gõ xuống. Thứ gọi là niềm tự hào về tinh thần thủ công thực sự tồn tại
    • Điều AI sẽ dạy con người có lẽ là không cần tin nhiều thứ như chúng ta từng nghĩ, và những gì còn lại nhất thiết phải được kiểm chứng
      Thực ra xưa nay vẫn luôn là vậy. Gần đây chúng ta phụ thuộc nhiều vào các “thiết chế đáng tin cậy”, nhưng chỉ là chưa nhìn kỹ xem những thiết chế đã thay đổi theo thời gian đó có còn xứng đáng được tin hay không
    • Vài tháng trước tôi nghe một cuộc phỏng vấn, người đó là người đọc nhiều, là tác giả và có nhiều người theo dõi. Ông ấy nói chỉ đọc những cuốn sách ít nhất 50 năm tuổi, tức sách trước thập niên 1970, và giờ nhìn lại thì thấy đó có vẻ là một ý hay
      Ngay cả khi bỏ AI sang một bên, chất lượng trung bình của phim và sách ra mắt ngày nay có vẻ thấp hơn đáng kể so với 30–40 năm trước. Tôi không biết là vì khả năng tập trung và gu thẩm mỹ của con người, hay vì thiếu tiền, thời gian, sự kiên nhẫn để tiêu thụ tác phẩm hay
      Điều chắc chắn là có đủ rất nhiều tư liệu chất lượng cao được viết trước AI, công cụ viết lại bài báo và các trang MFA. Nhiều đến mức phải cần vài đời người mới lướt qua được dù chỉ một phần của toàn bộ khối công việc đó
      Có lẽ dù phớt lờ phần lớn những gì được xuất bản ngày nay, ta cũng không bỏ lỡ gì quá lớn
  • Viết bằng AI, code bằng AI, nghệ thuật bằng AI đều khá tệ. Ai cũng biết
    Nhưng ta dễ quên rằng khi một thứ trở nên rẻ hơn 100 lần, 10000 lần thì sẽ mở ra bao nhiêu cơ hội mới. Dù tệ hơn 10 lần nhưng rẻ hơn 100 lần thì vẫn rất có giá trị
    Động lực liên tục làm mọi thứ rẻ hơn, dù phải hy sinh chất lượng, đã giúp chúng ta có được mức sống cao
    Bạn cũng có thể xây nhà thủ công bằng gỗ nguyên khối đẹp và các mối ghép phức tạp, và nhà của thợ thủ công ngày nay có thể dễ dàng tốt hơn nhà thông thường 10 lần. Nhưng nếu gần như không ai kham nổi thì có ý nghĩa gì
    Cũng giống như không phải ai cũng có thể thuê một gia sư cá nhân đa ngôn ngữ, trợ lý công việc, người sửa ngữ pháp túc trực 24 giờ
    Đồ linh tinh AI thì rẻ, và việc nó rẻ sẽ thay đổi mọi thứ

    • Tại sao nghệ thuật lại cần rẻ hơn 10000 lần? Đã có đủ rất nhiều nghệ thuật được tạo ra rồi
      Giờ đây những thứ thực sự hay đang bị một làn sóng đồ linh tinh vô tận phủ lấp
    • Vấn đề lớn hơn là nhân loại nhanh chóng quen với những thứ dưới chuẩn
      Chiếc xe đạp cha tôi đi khoảng 35 năm trước chắc như xe tăng, chịu được hành hạ khủng khiếp mà vẫn chạy. Hầu hết đồ đạc gia đình tôi có khi còn nhỏ cũng vậy
      Ngày nay, gần như mọi thứ mua về đều hỏng trong 1–2 năm, chất lượng thấp, dùng thấy chán nản. Tất nhiên đó là thiết kế có chủ đích
      Cũng như chúng ta đã quen với đồ gia dụng rẻ tiền và những tòa nhà nhạt nhẽo, chúng ta rồi sẽ quen với phim và tiểu thuyết dở tệ. Thực ra chúng ta đã đi khá xa trên con đường đó rồi
    • Thông tin khác với sản phẩm vật lý
      Thông tin sai khiến giá trị đảo từ dương sang âm. Không phải là tiến bộ với chi phí thấp hơn, cũng không phải là tiến bộ chậm hơn, mà là đi sai hướng
    • Bạn đang bỏ lỡ điểm cốt lõi rằng lấy cắp thứ gì đó để làm cho rẻ đi là phi đạo đức
      AI được trình bày như một cách sản xuất giá trị mới, nhưng thực tế không phải vậy. Mọi giá trị ở đây đều do con người tạo ra mà không có sự trợ giúp của AI, và “đổi mới” duy nhất AI đem lại là khiến việc đánh cắp giá trị đó trở nên không thể truy vết
      Nếu đẩy phép ví von về nhà do thợ thủ công xây đến cùng thì sẽ thế này: nếu tất cả nhà do thợ thủ công xây được chuyển miễn phí cho vài công ty, không bồi thường cho chủ sở hữu hiện tại lẫn thợ thủ công, rồi các công ty đó bắt đầu cho thuê trên AirBnB, bạn sẽ không phản đối sao? Về bản chất, điều đang được đề xuất ở đây chính là như vậy
    • Thành thật mà nói, giờ nó cũng không còn tệ đến thế nữa
  • Máy tính vốn dĩ được kỳ vọng là những cỗ máy cực kỳ chính xác. Bảo làm gì thì làm đúng như vậy
    Dạo này máy tính trông như thể hài lòng với việc xử lý mọi thứ ở chế độ ngẫu nhiên
    Giờ đây ngay cả 2+2 cũng có thể thành 5 tùy đó là mô hình AI nào, hôm nay là ngày gì, nhiệt độ đặt bao nhiêu

    • Đây chính là lý do cảm giác 100% như cát dưới chân đang dịch chuyển
      Chúng ta đã đi từ chỗ tin vào kết quả tính toán đến trạng thái phải nghi ngờ lại mọi thứ, và điều đó thật mệt mỏi
    • Một góc nhìn thú vị
      Vì lý do nào đó, chúng ta bỏ ra rất nhiều công sức để khiến máy tính suy nghĩ và hành động như con người, trong khi một trong những lý do ban đầu phát minh ra máy tính là để tránh lỗi của con người
    • Những cỗ máy đáng kinh ngạc đó cho đến khoảng 8 năm trước còn không thể xác định một cách nhất quán liệu trong ảnh có con chim hay không
      Nếu dùng AI như một máy tính cần độ chính xác, thì đó là trách nhiệm của người dùng
    • Tôi nhìn khác. Trước đây phải đưa cho máy tính những chỉ thị cực kỳ chính xác và hoàn toàn không mơ hồ, còn giờ nó đã có thể xử lý một mức độ mơ hồ nhất định
      Nếu muốn thì vẫn có thể có đầu ra chính xác, điều đó không biến mất
      Tôi không nói về logic mờ; ý tôi không phải là đầu vào của hàm bị mờ, mà là bản thân chỉ thị, tức chính hàm, bị mờ
    • Đây là mô hình ngôn ngữ lớn, không phải mô hình toán học lớn
      Mọi người cần học cách dùng công cụ phù hợp với công việc. Ngoài ra LLM có thể được điều khiển temperature để trở nên quyết định hơn
  • Điều tôi ghét trong thế giới sau ChatGPT là lời nói thật của con người hay tranh vẽ tay có thể bị phân loại là sản phẩm do AI tạo và bị vứt bỏ ngay lập tức
    Nếu tôi muốn thuyết trình ở một hội nghị nhưng dùng phải từ khóa kích hoạt AI của ai đó, rồi bị từ chối ngay dù thực tế chưa từng đụng đến AI thì sao
    Trong giới học thuật đã có chuyện một số giáo sư đưa bài luận của sinh viên vào ChatGPT và hỏi “có phải bạn viết không?”, rồi đánh rớt sinh viên khi ChatGPT trả lời là có
    Điều đó rõ ràng là ngớ ngẩn. ChatGPT không nhớ mọi thứ nó từng làm, người ta cũng có thể yêu cầu nhiều văn phong khác nhau, và một số người thật sự viết khá giống ChatGPT. Ngay từ đầu, việc tồn tại một văn phong đặc trưng của ChatGPT cũng là vì vậy
    Tôi cũng nghe chuyện tác phẩm của nghệ sĩ bị xóa khỏi cuộc thi vì bị cho là sản phẩm tự động tạo, dù có video quay từng nét trong quá trình làm. Chừng nào AI còn tạo nghệ thuật dựa trên nghệ thuật của con người, chắc chắn sẽ có những người vốn dĩ đã tạo ra các tác phẩm trông giống như thứ AI đang tái hiện

    • Với tư cách là sinh viên, tôi từng cố tình viết tệ hơn để không bị nghi là gian lận bằng AI
    • Đó không phải vấn đề AI, mà là vấn đề con người
    • Chỉ cần nhìn cách giọng điệu và lựa chọn từ ngữ của người thuyết trình gắn với chính họ là đã biết nội dung đang đọc có thật hay không, nên chuyện này hơi ngớ ngẩn
  • AI thật nhàm chán. Kết quả của nó nhàm chán và bình thường
    Tất nhiên thành tựu khoa học và kỹ thuật thì rất ấn tượng. Nếu là 10 năm trước, ngay cả việc tạo ra những kết quả nhàm chán ở mức này cũng đã được xem là khoa học viễn tưởng
    Có lẽ điều nhàm chán là cảnh mọi người cứ lặp đi lặp lại việc đăng những kết quả tầm thường đó lên mạng xã hội và landing page như thể có phép màu
    Nội dung do con người tự làm vốn phần lớn cũng đã nhàm chán và bình thường, nhưng AI tạo sinh còn lấy đi chút cá tính cuối cùng còn sót lại và thêm vào dấu hiệu của sự lười biếng. Kiểu như “hãy xem mẩu nhàm chán này mà tôi lười viết nên bắt AI làm”
    Như câu nói “với con chó chơi piano, đến một lúc ta không còn hỏi ‘mày là chó à?’ mà hỏi ‘mày chơi piano có hay không?’”, tôi đang chờ AI tạo sinh ngày nay vượt qua thung lũng kỳ dị
    Dù có cảm giác mệt mỏi, tôi vẫn nhìn tích cực rằng AI có thể mở ra những trường hợp sử dụng mới, trở thành thay đổi lớn đầu tiên về trải nghiệm người dùng kể từ khi giao diện người dùng đồ họa xuất hiện, hoặc là lớp bụi phép thật sự được rắc lên các công cụ thực sự hữu ích

  • Chúng ta đang rất con người khi khái quát hóa vấn đề quá mức và biến nó thành vấn đề cá nhân
    Sự bùng nổ của các câu chữ nhàm chán và việc trau chuốt câu văn chung chung có vẻ là một biểu hiện của việc theo đuổi lợi nhuận theo kiểu công lợi đã kéo các mô hình này đến vị trí hiện tại
    Không được quên rằng toàn bộ cuộc chơi này được thúc đẩy bởi việc sản xuất “nhiều hơn”, chứ không phải “tốt hơn”
    Chúng ta có lẽ đều muốn các công cụ ít phát thải và giàu biểu đạt, nhưng đó không phải thứ các công ty được khuyến khích tạo ra
    Điều làm tôi mệt là cấu trúc khuyến khích như vậy. Nếu quy vấn đề hệ thống thành thất bại của những người dùng công cụ, ta sẽ bỏ qua động cơ gốc rễ và chỉ tập trung vào kết quả thay vì nguyên nhân, mà điều đó cũng tạo cảm giác lỗi thời

    • Bạn có thể giải thích rõ hơn ý của đoạn cuối không? Đặc biệt tôi tò mò cấu trúc khuyến khích nào đang được nói đến
  • Khi còn nhỏ xem Star Trek, điều tôi thấy lạ là không có TV
    Dù holodeck mang lại trải nghiệm tốt hơn nhiều, tôi vẫn nghĩ đôi khi người ta sẽ muốn chỉ xem phim thôi chứ không phải bước vào trong phim. Tôi tự hỏi liệu trong tương lai đó không có những tác phẩm như No Country for Old Men, hài kiểu Monty Python, thậm chí cả thể thao trực tiếp và tin tức hay sao
    Giờ thì tôi hiểu vì sao các thuyền viên Enterprise đều đi xem Shakespeare diễn trực tiếp, tự chơi nhạc cụ và vẽ tranh. Vì truyền thông điện tử đã đầy rác rưởi AI, chẳng còn gì đáng xem mà chỉ còn đống cặn bã vô tận

    • Cần nhớ rằng phần lớn Star Trek theo chân những nhóm như Federation
      Tôi vẫn xem họ phần lớn là hình ảnh của một xã hội được lý tưởng hóa, hoặc gần như là những người nghiện việc nhưng thật lòng tận hưởng công việc như thú vui
      Người bình thường trên các hành tinh lớn có lẽ đã thưởng thức những hình thức giải trí ngẫu hứng hơn nhiều
    • Ý hay. Tôi tự hỏi liệu mọi người có còn tiếp tục chụp selfie ở bất cứ đâu họ đến không
      Một khi họ nhận ra có thể chụp selfie ở nhà rồi dùng AI làm như thể đang ở nơi khác
      “Tôi trước tượng Nữ thần Tự do đây”
      “Ồ, bạn đang ở New York à?”
      “Không, filter Snap thôi”
      Bằng cách nào đó, giá trị của selfie có lẽ phải giảm xuống chứ nhỉ