Những người đã mệt mỏi vì AI

Lý do mệt mỏi vì AI

Trải nghiệm với tư cách là một chuyên gia kiểm thử phần mềm đã mệt mỏi vì AI

• Kinh nghiệm tự động hóa kiểm thử: Có 18 năm tập trung vào tự động hóa kiểm thử
• Vấn đề không thay đổi: Kiểm thử end-to-end full-stack luôn là loại chậm nhất và tốn kém nhất
• Thảo luận về khả năng kiểm thử: Việc thảo luận về khả năng kiểm thử là rất quan trọng để viết các bài kiểm thử nhỏ và nhanh
• Nguyên tắc lập trình cơ bản: Để viết các bài kiểm thử tự động hóa tốt, cần có kiến thức về các nguyên tắc lập trình cơ bản
• Giới hạn của công cụ AI: Nhiều công cụ tự động hóa kiểm thử dựa trên AI không mang lại kết quả tốt hơn
• Ưu và nhược điểm của việc dùng AI: AI có thể tạo ra kết quả nhanh chóng, nhưng việc đánh giá chất lượng và giá trị vẫn là phần việc của con người

Trải nghiệm với tư cách là thành viên hội đồng chương trình hội nghị đã mệt mỏi vì AI

• Hoạt động trong hội đồng chương trình: Tham gia với vai trò thành viên hội đồng chương trình của nhiều hội nghị
• Vấn đề của các đề xuất do AI tạo ra: Số lượng đề xuất được viết bằng phần mềm như ChatGPT đang tăng lên
• Sự giống nhau giữa các đề xuất: Các đề xuất được tạo tự động đều nghe na ná nhau
• Tầm quan trọng của đề xuất: Đề xuất là cơ hội đầu tiên và cũng là duy nhất để thể hiện bản thân
• Vấn đề niềm tin: Nếu bạn không tự viết đề xuất, thì độ tin cậy của bài thuyết trình cũng trở nên đáng ngờ
• Từ chối đề xuất dùng AI: Các đề xuất được viết bằng AI sẽ bị từ chối ngay lập tức

Trải nghiệm với tư cách là một con người đã mệt mỏi vì AI

• Sự sáng tạo của con người: Sự rung động mà các tác phẩm do con người tạo ra như âm nhạc, sách và phim mang lại
• Giới hạn của nội dung do AI tạo ra: Nội dung do AI tạo ra không thể mang lại cảm xúc ấy
• Tác động tiêu cực của AI:
  • Mọi người lo sợ AI sẽ cướp mất việc làm
  • Các công ty đổ rất nhiều tiền vào AI dù không nhìn thấy ROI
  • Dấu chân carbon của AI ngày càng trở nên nghiêm trọng
• Các trường hợp sử dụng tích cực: Vẫn có những trường hợp AI được dùng theo hướng tích cực, chẳng hạn như phát hiện sớm bệnh tật

Tóm tắt của GN⁺

• AI đang được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như kiểm thử phần mềm, viết đề xuất cho hội nghị và sáng tạo nghệ thuật
• Tuy nhiên, AI không phải lúc nào cũng mang lại kết quả tốt hơn và không thể thay thế sự sáng tạo cũng như cảm xúc của con người
• Điều quan trọng là phải nhận thức được các tác động tiêu cực và giới hạn của AI, đồng thời tận dụng AI xoay quanh các trường hợp sử dụng tích cực
• Những dự án có chức năng tương tự bao gồm các công cụ sáng tạo nghệ thuật nhấn mạnh sự sáng tạo của con người

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Điều khiến tôi chán nản nhất là cảm giác không thể tin được các bài viết được viết trong 2 năm gần đây

  • Việc sử dụng AI ngày càng trở nên rõ ràng, và để không bị tụt lại trong cuộc cạnh tranh thì phải dùng AI
  • Tôi nhận ra rằng những gì con người viết mới quan trọng, và mất hứng thú với các bài viết mới

• Đang cảm thấy mệt mỏi với LLMs

  • LLMs rất giỏi ở một số tác vụ, nhưng không đủ đáng tin để giao việc quan trọng
  • Cần có chỉ số độ tin cậy cho LLMs, nếu không có thể sẽ lại xuất hiện một "mùa đông AI" nữa

• Nỗi sợ về thất nghiệp do công nghệ

  • Nếu AI siêu nhân xuất hiện, có khả năng mọi công việc sẽ bị tự động hóa
  • Cuộc chạy đua vũ trang AI giữa Mỹ và Trung Quốc là điều khó tránh khỏi, và điều này có thể gây ra thảm họa cho toàn thế giới
  • Lo ngại về khả năng siêu trí tuệ vượt ra ngoài tầm kiểm soát của con người

• Đang tiếp cận AI một cách thận trọng

  • Sau khi thử dùng một IDE kiểu VSCode có hỗ trợ AI, tốc độ viết mã đã tăng lên đáng kể
  • AI đảm nhận nhiều công việc lặp đi lặp lại nên hiệu quả cao hơn

• Cảm thấy mệt mỏi vì LLMs bị lạm dụng trong mọi sản phẩm

  • Những người thể hiện sự phấn khích về AI tạo cảm giác nhàm chán

• Viết lách, mã nguồn và nghệ thuật do AI tạo ra đều không ra sao

  • Nó mở ra nhiều cơ hội với chi phí rẻ, nhưng chất lượng thấp
  • Sự rẻ đó đang thay đổi mọi thứ

• Máy tính giờ đây không còn chính xác nữa

  • Kết quả có thể khác nhau tùy theo mô hình AI

• AI tạo ra kết quả nhàm chán và tầm thường

  • Thành tựu khoa học thì rất ấn tượng, nhưng việc mọi người coi kết quả AI như phép màu lại rất nhàm chán
  • Cũng có góc nhìn tích cực rằng AI sẽ mở ra những trường hợp sử dụng mới

• Sau ChatGPT, có sự bất mãn khi những lời nói chân thật của con người hoặc tranh vẽ bằng tay lại bị phân loại là sản phẩm do AI tạo ra rồi bị loại bỏ

  • Trong học thuật, có những trường hợp bài luận của sinh viên bị phân loại nhầm là sản phẩm AI và bị đánh trượt
  • Cũng có trường hợp tác phẩm của nghệ sĩ bị gỡ bỏ vì bị hiểu nhầm là do AI tạo ra

• Xu hướng của con người là khái quát hóa quá mức và cá nhân hóa vấn đề

  • Sự phát triển của các mô hình AI được thúc đẩy bởi động cơ sản xuất ra nhiều thứ hơn
  • Việc quy các vấn đề mang tính hệ thống thành thất bại của những người dùng công cụ là bỏ qua động cơ gốc rễ