- Thanh toán trực tuyến xoay quanh PayPal vẫn tiếp tục tồn tại, và không có đổi mới thực sự nào xảy ra
- Bitcoin và tiền mã hóa từng trông như một làn sóng đổi mới mới, nhưng đã trượt khỏi mục đích ban đầu để trở thành đối tượng đầu cơ
- Sự tập trung hóa của các nền tảng lớn và việc tối đa hóa doanh thu quảng cáo làm suy giảm tính đa dạng và sáng tạo của web
- LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) và AI tạo sinh chỉ ở mức “cỗ máy tạo ra bất cứ thứ gì”, làm suy yếu giá trị và tính xác thực của thông tin
- Trên toàn xã hội đang lan rộng một văn hóa “Whatever (gì cũng được, bất cứ gì)”, khiến ý nghĩa của sáng tạo và hành động trực tiếp dần phai nhạt
Mở đầu: Vì sao máy tính không còn thú vị nữa
- Tiêu đề ban đầu là “Nhớ thời máy tính còn thú vị”, nhưng đằng sau việc công nghệ trở nên kém thú vị còn ẩn giấu một bối cảnh mang tính nền tảng
- Trong lịch sử gần đây, hiện tượng này xuyên suốt từ hệ thống thanh toán trực tuyến, cấu trúc web, nội dung, cho đến việc đưa các công nghệ mới vào sử dụng
Thanh toán trực tuyến và sự thiếu vắng đổi mới thực sự
- Ở Mỹ những năm 2000, PayPal là phương thức chuyển tiền qua internet gần như duy nhất
- PayPal có các quy định sử dụng khắt khe, và nếu vi phạm thì tài khoản cùng số tiền trong đó có thể bị đóng băng trong 6 tháng
- Người dùng có rất nhiều bất mãn, nhưng vì không có lựa chọn thay thế nên quyền lực của “kẻ trung gian” rất lớn
- Khoảng năm 2010, kỳ vọng đổ dồn vào Bitcoin, nhưng trên thực tế nó lại bị chi phối bởi đầu cơ, lừa đảo và mục đích đầu tư, nên không thể trở thành phương tiện thanh toán hằng ngày
- Các ý tưởng như chuyển khoản vi mô trong trình duyệt hay chức năng tip trên website vẫn chưa thành hiện thực
- Các phương thức thanh toán thay thế cũng vẫn phụ thuộc vào Stripe, PayPal, nên không có thay đổi hay đổi mới thực chất nào diễn ra
Tiền mã hóa, NFT và văn hóa “Whatever”
- Đằng sau sự lan rộng của tiền mã hóa, NFT không phải là tính hữu ích của bản thân công nghệ, mà là tâm lý đầu tư rằng chỉ cần biểu đồ tăng lên thì sẽ giàu
- Thay vì công dụng thực tế, giá trị nghệ thuật hay cấu trúc kỹ thuật, điều được nhấn mạnh lại là “thuyết phục người khác để đẩy giá trị lên”
- Cách tiếp cận này tạo ra văn hóa “Whatever”
- Dù không có thực thể hay nội dung gì rõ ràng, chỉ cần có một ‘thứ gì đó’ đủ để đem bán là được
- Trên các nền tảng như Twitter, cảnh vô số kẻ trục lợi thổi phồng những Whatever vô giá trị đã trở thành chuyện thường ngày
Sự thay đổi của web, quá trình tập trung hóa và sự đánh mất sáng tạo
- Web nguyên bản từng đầy ắp các sản phẩm cá nhân và sự đa dạng, nhưng
- Việc theo dõi và tương tác với vô số website quá bất tiện nên sự chú ý dồn vào một số ít nền tảng lớn (Twitter, Reddit, v.v.)
- Cấu trúc tập trung hóa và việc các nền tảng cho dùng miễn phí đã dẫn tới vấn đề chi phí vận hành
- Các nền tảng lớn ám ảnh với Engagement để tối đa hóa hiển thị quảng cáo,
- và chỉ đòi hỏi người tạo nội dung cung cấp thứ “nội dung” = Content đơn giản bao quanh quảng cáo
- Kết quả là việc sản xuất hàng loạt những “nội dung không có nội dung” như mồi câu click, bài viết tối ưu công cụ tìm kiếm, hay blog lặp lại và rỗng tuếch ngày càng tăng tốc
- Ngay cả các website về bài viết, video hay game cũng chỉ còn lại SEO và quảng cáo, đánh mất bản sắc riêng của mình
AI tạo sinh, LLM và sự hiện thực hóa về mặt kỹ thuật của “Whatever”
- Các LLM mới nhất, Copilot hay mã được tạo tự động có thể sinh ra “bất cứ thứ gì” mà người dùng muốn, nhưng
- thay vì thông tin thực tế hay lời giải sáng tạo, chúng chỉ nối tiếp những câu chữ có vẻ hợp lý về mặt thống kê
- Việc kiểm tra đáp án và xác minh độ chính xác bị đẩy sang cho người dùng, và kết quả là càng làm tăng thêm “nhiễu” và sự hỗn loạn
- Các công ty đang cưỡng ép thêm tính năng LLM vào mọi ứng dụng
- Trên thực tế, chưa có bằng chứng rõ ràng rằng điều đó cải thiện tính hữu dụng hay hiệu suất công việc
- Microsoft thậm chí còn buộc việc áp dụng AI được phản ánh vào đánh giá nhân viên, cho thấy một nghịch lý: trọng tâm không nằm ở trải nghiệm người dùng đã thay đổi ra sao nhờ công cụ, mà ở chính việc chấp nhận sử dụng
Cỗ máy “Whatever” và giá trị với tư cách công cụ
- Không giống các công cụ truyền thống (máy tính, cưa, v.v.), LLM không thực hiện một chức năng cố định, mà
- ở mỗi đầu vào lại đưa ra một “thứ gì đó” ngẫu nhiên hoặc trông có vẻ hợp lý về mặt thống kê
- Vượt ra ngoài lợi ích của tự động hóa, nó còn phơi bày những giới hạn mới về tính thực dụng và độ tin cậy
- Trải nghiệm người dùng thậm chí còn xấu đi, và các tiêu chuẩn rõ ràng để đánh giá việc áp dụng AI cũng dần biến mất
- Ngay cả giữa người dùng với nhau cũng đồng thời tồn tại một bầu không khí cho rằng “không dùng công cụ này mới là bất thường”, cùng với sự hoài nghi về lợi ích thực sự của công cụ
Ý nghĩa của sáng tạo và sự xã hội hóa của khả năng bị thay thế
- Sự lan rộng của LLM và AI tạo sinh phát tán một ảo tưởng rằng đó là thế giới nơi “ai cũng có thể làm ra bất cứ thứ gì”
- Trong âm nhạc, mỹ thuật hay viết lách, ai cũng có thể tạo ra kết quả trong thời gian ngắn, nhưng
- chính công nghệ lại trở thành chuẩn tối thiểu của sản phẩm đầu ra, làm suy yếu ý nghĩa sáng tạo riêng của mỗi cá nhân
- Những chiến lược như tài khoản AI của Facebook nhằm giữ chân con người bằng “mối quan tâm” và “nội dung” giả tạo
- Rốt cuộc quy về chuẩn hóa, đơn giản hóa và bình quân hóa thông qua cắt giảm chi phí sản xuất
- Có nguy cơ sự phát triển công nghệ không dẫn đến mở rộng hay dân chủ hóa sáng tạo, mà lại dẫn đến sự lan rộng của thờ ơ và vô nghĩa
Kết luận: Điều gì khiến một thứ trở nên có giá trị?
- Sự phát triển của công nghệ vượt quá mức “làm ra bất cứ thứ gì”, và còn thúc đẩy một bầu không khí khiến chính giá trị của việc tự tay làm điều gì đó trở nên vô nghĩa
- Bày tỏ sự cảnh giác trước việc Doing (hành động), Making (tạo ra) tự thân đang đánh mất giá trị
- Càng để văn hóa “Whatever” lan rộng, tính trực tiếp của lao động, sự sáng tạo và ý nghĩa càng phai nhạt
- Tách khỏi bản thân công nghệ, bài viết nêu lên vấn đề về một xã hội nơi niềm vui tự tay làm và tạo ra thứ gì đó đang biến mất
- Cùng với sự phê phán sắc bén nhắm vào AI tạo sinh và các công ty liên quan (ví dụ: OpenAI),
- bài viết nhấn mạnh rằng sáng tạo đích thực không đến từ “Whatever”, mà từ hành động chủ thể và sự quan tâm thực sự
- Thông điệp cuối cùng là “Hãy tự mình tạo ra. Hãy tạo ra bất cứ thứ gì.”
- Và gửi gắm hy vọng rằng khi những thành quả ấy được chia sẻ lên web, chúng sẽ mang theo ý nghĩa và niềm vui thật sự
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Nhìn chung tôi đồng cảm với tất cả các ý kiến được nhắc ở trên
Nhưng điều tôi lo nhất—thứ bài này không thực sự bàn kỹ, hoặc chỉ lướt qua—là tác động tới người mới bắt đầu và quá trình học hỏi
Ví dụ, có những tình huống kiểu như “hóa ra những người trước đây trông có vẻ thật sự yêu thích một việc nào đó thực ra chỉ muốn có một thứ gì đó tạo ra sản phẩm na ná như họ muốn chỉ bằng cách nói ra”
Tôi thấy có người trên Twitter khoe rằng “tôi làm xong cả album trong 3,5 giờ và còn làm cả bìa album, vậy tại sao lại phải tự làm cho mất công thay vì dùng cái ‘cỗ máy làm mọi thứ dễ dàng’ này”
Với người mới thì việc không muốn làm những thứ vốn dĩ khó là chuyện tự nhiên, nên trong tình huống vẽ tranh thì hỏng, tập guitar thì còn chưa ra nổi âm cho ra hồn, mà lại có một cỗ máy chỉ cần bảo “hãy vẽ con mèo của chúng tôi theo phong cách Pokémon” là cho ra kết quả hoàn hảo, thì rõ ràng với một đứa trẻ 12 tuổi đó là lựa chọn hấp dẫn hơn rất nhiều so với con đường phải mài giũa nhiều năm mới tạm ra dáng
Nhưng cho tới nay, vì không có lựa chọn nào như vậy nên khi cứ tiếp tục lặp đi lặp lại những bức vẽ vụng về và những màn trình diễn lóng ngóng, người ta dần cảm nhận được giá trị của nỗ lực, và cuối cùng hình thành một vòng tuần hoàn tích cực để rồi đạt tới năng lực khá tốt
Thế nhưng nếu toàn xã hội đổ vào quảng cáo nhắm tới thanh thiếu niên, truyền thông và lớp học suốt nhiều năm một thông điệp kiểu “không cần phải vẽ đâu, đừng làm thứ gì khó, cứ bảo ChatGPT làm đi”, thì chỉ nghĩ tới việc chúng ta sẽ đi đến đâu trong tương lai thôi cũng đã thấy sợ
Mọi người sẽ cố giải thích theo nhiều cách rằng LLM khác với các công nghệ trước đây như thế nào (ví dụ như bài gốc), nhưng thực ra đây cũng chỉ là một biểu hiện khác của việc theo đuổi sự tiện lợi
Loài người từ buổi đầu văn minh đã luôn tìm kiếm những cách dễ hơn, tiện hơn
Công nghệ chưa từng ngăn cản những người thật sự muốn tập trung và rèn kỹ năng
Có ô tô rồi thì kỷ lục chạy 100 mét thế giới vẫn tiếp tục được cải thiện, máy tính có thể tính số pi tới hàng chục triệu chữ số thì các kỷ lục tính nhẩm và ghi nhớ vẫn tiếp tục được cập nhật
Chỉ cần nhìn vào việc các môn như powerlifting vẫn phát triển là đủ thấy việc cho rằng vẽ tranh sẽ biến mất vì LLM/model Diffusion là điều vô lý
15 năm trước, tôi đã học tiếng Nhật bằng cách cầm từ điển dịch từng câu một từ các bài phỏng vấn và blog của nghệ sĩ mình yêu thích, còn bây giờ thì đang sống và làm việc ở Nhật
Giờ đây chỉ cần bấm nút dưới tweet của nghệ sĩ là bản dịch hiện ra ngay (đa phần là đúng, nhưng khoảng 1/10 lần thì sai hoàn toàn)
Với fan ở nước ngoài thì đó là một đổi mới tuyệt vời, nhưng nếu tôi lớn lên trong môi trường như vậy thì liệu tôi có còn động lực để học hay không, tôi cũng thấy băn khoăn
Tôi hoàn toàn đồng ý với điều bạn viết, và cuối cùng thì thứ con người muốn là một trạng thái chỉ cần “đưa thẳng” thứ mình muốn trong đầu vào mà không phải tốn bất kỳ công sức nào
Tôi nghĩ điều đó nguy hiểm ở chỗ mọi thứ trước mắt đều được đóng gói đẹp đẽ và bày ra sẵn, còn sự tích lũy của học hỏi và tiến bộ vốn chỉ có được sau hàng chục lần thất bại, thử rồi sai, thì biến mất
Có cảm giác như chính quá trình “học” đang bắt đầu biến mất thật sự
Nếu ai đó suốt nhiều năm chỉ dựa vào AI rồi đột nhiên thứ đó biến mất, thì tôi nghĩ họ sẽ rơi vào trạng thái bất lực, chẳng thể tự mình làm gì, ngay cả việc cơ bản cũng không làm nổi
Đó cũng là một trong những lý do khiến tôi nhìn cơn sốt AI với con mắt rất phê phán
Lý do tôi vẫn tiếp tục giữ cách làm cũ là vì tôi thật sự hiểu trọn vẹn giá trị của việc đọc sách thật, tự mình thử, thất bại, rồi lại lặp lại
Không có con đường nào khác cho việc học thật sự
Tôi không biết liệu thế hệ hiện tại có hiểu được giá trị này không, và liệu thế hệ sau có còn hiểu nổi không
Một điều an ủi là có lẽ rồi sẽ đến lúc chúng ta không thể tránh khỏi việc có một góc nhìn mới về việc bấy lâu nay mình đã xử lý tốt hay dở ra sao đối với chuyện học tập, tính dễ dùng, cách đối phó với bất tiện, cũng như các hệ thống giáo dục/nghề nghiệp/đào tạo lâu đời
Trước đây, các yêu cầu về việc làm/lương bổng đã đẩy con người vào những đường ống đó, nhưng nếu giờ đây sự thấu hiểu thật sự, chuyên môn và chính chất lượng tự nó được nhìn nhận là có giá trị, thì hệ thống có thể sẽ phải quan tâm nhiều hơn tới việc mình nuôi dưỡng và tận dụng những phẩm chất ấy tốt đến đâu
Nhưng cảm giác trực giác của tôi là chúng ta đang ở trong một cơn xoáy văn hóa rất dữ dội, và đang bước vào một thời đại mà không thể xem bất cứ điều gì là đương nhiên
Thực ra, có lẽ một phần trong “cuộc chiến” của chúng ta đã thua từ rất lâu rồi, ngay từ khi bắt đầu đi vào con đường điện toán hiện đại
Nếu chúng ta không duy trì công nghệ và kỹ năng mà lại phụ thuộc quá mức vào AI thì đó sẽ là vấn đề rất lớn
Cũng giống như thuê ngoài sản xuất, tới một lúc nào đó ta sẽ mất hẳn năng lực và hoàn toàn phụ thuộc vào người khác
Khi WWW xuất hiện, người ta tin rằng việc tiếp cận mọi thông tin sẽ khai sáng con người, nhưng trên thực tế khi thiếu nền tảng học hỏi thì người ta không thể phân biệt hay hiểu đúng thông tin, và lại càng dễ bị hút vào những thứ (sai lầm) mà họ tưởng là mình hiểu đúng
Ngay cả khi LLM đưa ra đáp án cho mọi vấn đề, nếu chúng ta quá thiếu hiểu biết và năng lực để nhận ra đâu là đáp án đúng, thì rốt cuộc ta sẽ quay lưng với AI và quay lại với thứ thông tin mà mình hiểu và tin tưởng, kể cả khi nó không phải sự thật
Xét theo một khía cạnh nào đó thì đây cũng chẳng phải chuyện mới, vì hiện tượng này đã tồn tại với khoa học từ khá lâu rồi
Khi mọi thứ quá phức tạp và khó kiểm chứng, con người sẽ không tin và sẽ đi tìm nguồn khác
Mỗi lần trình soạn thảo code tự động đóng ngoặc hoặc dấu nháy là tôi thấy cực kỳ khó chịu
Nó chẳng tiết kiệm thời gian chút nào, mà lại hay hành xử sai nên rốt cuộc còn phải sửa tay nhiều hơn
Tôi thật sự không hiểu nổi vì sao lại có người đầu tiên nghĩ ra tính năng như thế
Dù sao thì để thoát ra khỏi chỗ đó bạn vẫn phải bấm một phím nào đó, mà bấm luôn dấu ngoặc hay bấm phím điều hướng thì cũng chẳng rút ngắn được gì
Có thể trên lý thuyết các tính năng kiểu này giúp mã nguồn thường xuyên giữ được cú pháp hợp lệ hơn, nhất là cho string highlighting hay LSP, nhưng cuối cùng tỷ lệ lỗi cao nên tương đối vô dụng
Sau nhiều năm pair programming với đồng nghiệp, tôi nhận ra có rất nhiều người không quen dùng bàn phím
Thậm chí ngay cả việc gõ dấu ngoặc đóng bên phải cũng là gánh nặng, nên họ thật sự chuyển tay sang chuột để click thoát ra
Tính năng chọn một đoạn text rồi chỉ cần nhấn dấu nháy một lần là tự thêm ở cả hai đầu thì khá thực dụng
Nhưng trong chế độ nhập liệu thông thường thì nó thường gây phiền
Với ý “nó hay sai”, tôi tò mò là nó sai vào lúc nào
Nếu tôi gõ dấu ngoặc mở hoặc ngoặc nhọn mở mà nó tự thêm dấu đóng thì chẳng phải lúc nào cũng đúng sao?
Trên bàn phím Na Uy thì ngoặc nhọn hơi bất tiện thật, nhưng nhờ tính năng này mà khi viết code lồng 5 tầng kiểu đó, chỉ cần một lần
ctrl+shift+enterlà mọi ngoặc được hoàn tất tự động và con trỏ cũng quay về đúng chỗ, tiện hơn nhiều so với việc tự đóng tất cảTrước đây tôi ghét tính năng này, nhưng từ khi biết rằng chỉ cần gõ luôn dấu nháy đóng thì nó sẽ không bị trùng, tôi không còn bận tâm nữa
Thỉnh thoảng editor cố tỏ ra quá “thông minh” rồi bị rối thì đúng là khó chịu, nhưng chuyện đó không hay xảy ra
Về ý không đồng ý rằng nó hữu ích vì source thường xuyên trở nên không hợp lệ, tôi đoán có lẽ đây là một kiểu bắt chước rất mờ nhạt của structural editing
Một số editor có chế độ luôn giữ cú pháp đúng, và trong những chỗ như vậy thì tính năng này là bắt buộc
Khi đọc phép so sánh “sống trong một tương lai kiểu châu Âu, nơi ngân hàng mặc định có tính năng ‘gửi tiền cho người khác’”, tôi nhớ hồi PayPal mới vào Úc, tôi lại thấy khó hiểu vì sao nó cần thiết
Bởi khi đó đã có thể chuyển khoản trực tiếp bằng internet banking rồi
Sau đó PayPal đi lobby chính phủ để làm cho hệ thống ngân hàng của chúng tôi “bất tiện hơn rồi cạnh tranh”, khá giống cách Uber từng làm
Ở châu Âu, PayPal có giấy phép ngân hàng chính thức tại Luxembourg
Trong EU, ưu điểm của PayPal là (1) chuyển tiền tức thời nên không phải chờ 1–2 ngày như chuyển khoản ngân hàng, (2) không phải lộ thông tin ngân hàng của mình cho đối phương
Ưu điểm đầu tiên giờ đang dần mất đi nhờ chuyển khoản tức thời SEPA
Thật ra tôi không hiểu lắm đoạn này
Ngay trong EU thì việc chuyển tiền trước đây cũng đâu có dễ như vậy
Chúng tôi cũng chỉ có các hệ thống như SWIFT, CHAPS, và mãi rất lâu sau PayPal mới có được thứ nhanh như SEPA
Tôi rất thích bài này
Có một đoạn thực sự chạm tới tôi
Trước đây tôi là kiểu người giải quyết được cả những script obscure nhờ google-fu,
rtfmvà sự lì lợmThế nhưng vì LLMs mà những kỹ năng đó gần như biến mất, và thật tiếc khi giờ ai cũng làm theo cùng một cách
Thực tế, cứ tiếp cận kiểu “tôi không biết phải làm sao nên hỏi ChatGPT, nó đưa cho tôi 200 dòng mà vẫn không chạy” thì tôi chẳng muốn giúp chút nào
Tôi cũng code với LLM mỗi ngày và nhìn chung đồng ý với bài viết
Thậm chí trong lĩnh vực crypto tôi cũng từng trực tiếp làm các dự án DeFi, NFT, và dù người ta hay đùa kiểu “rửa tiền/tội phạm” thì tôi vẫn thấy bản thân công nghệ đó thú vị
Tôi vẫn là kiểu người giải quyết bằng cách google và
rtfm, nên không cảm thấy kỹ năng đó đã biến mất hoàn toànTôi vẫn đang sửa đống code cẩu thả do LLMs viết ra, và tôi nghĩ điều đó không hẳn là xấu hoàn toàn
Chỉ có điều vấn đề là chúng ta đang sống trong thời đại mà nợ chất lượng của code đổ xuống với tốc độ khủng khiếp
Vì LLM hay sai nên không có chuyện kỹ năng tìm kiếm biến mất
Những lời kiểu như ai dùng LLM cũng thành thiên tài là sai sự thật
Con người vẫn phải hiểu các điểm yếu của hệ thống, chỉnh lại dữ liệu và dùng nó một cách chủ động
Có người nói như thể Word sửa khoảng trắng, chính tả cho mình thì ai cũng sẽ chấp nhận hết, nhưng đó là logic vô lý
Vấn đề ngược lại là chúng ta đã phải đau đầu dùng những shell obscure, những công cụ Unix kiểu thập niên 80 quá lâu
Việc những thứ đó được thay bằng LLM/tự động hóa lại là điều đáng hoan nghênh
Thật mừng vì chúng cuối cùng cũng biến thành những công cụ thân thiện hơn
Tôi đồng ý về tổng thể ở phần đầu, nhưng không thích góc nhìn quá u ám, và tôi nghĩ việc gom con người vào kiểu ngu dốt, tham lam thì cũng chẳng có nhiều ý nghĩa
Ngược lại, điều ấn tượng là con người vẫn sống ổn trong môi trường như vậy
Và coi mọi cách dùng LLM đều vô ích thì rất đáng tiếc; phải thừa nhận rằng biết dùng nó đúng cách cũng là một kỹ năng
Dĩ nhiên có rất nhiều trường hợp dùng AI sai chỗ, nhưng dùng sai không có nghĩa là toàn bộ nó vô dụng
Tôi đồng ý với kết luận là hãy tự mình làm gì đó/tạo ra thứ gì đó
Tôi nghĩ phần lớn trạng thái giữ nguyên hiện tại là hành vi bắt chước
Bây giờ cứ ai đó nói “đây là tương lai” thì người ta tin ngay, muốn lao vào bằng cách nào đó, rồi người khác nhìn thấy lại tiếp tục nghĩ “mình cũng phải làm thế”
Vì vậy trong thế giới AI có rất ít dự án thật sự mới mẻ hay nguyên bản
Nhiều người tham gia thật ra chẳng quan tâm mình đang làm cái gì, mà chỉ chạy theo “lòng tham/kỳ vọng” muốn có thêm tiền và ảnh hưởng
Nên rốt cuộc tôi vẫn nghĩ “dù vô thức thì cũng là ngu xuẩn, là tham lam”
Tôi có cảm giác ý “thật an ủi khi con người vẫn sống tốt trong môi trường như thế này” sẽ dần mất sức nặng khi thế giới trượt vào những đổ vỡ nghiêm trọng hơn
Phản ứng phòng thủ kiểu “mọi cách dùng LLM đều vô dụng” giờ đi đâu cũng thấy
Dù cần lắng nghe cả những lập luận khác như về đạo đức, nhưng cứ phủ nhận sạch thực tế thì cũng không phải câu trả lời
Ngay cả model miễn phí cũng hữu ích
Dù có chút hạn chế nhưng vẫn thực dụng
Dù tôi không đồng ý với các ý kiến liên quan đến LLM, bài post này được viết rất hay, giọng văn rõ ràng, gợi suy nghĩ và có cảm giác “cá tính của một website” rất hiếm thấy dạo này
Ban đầu tôi bấm vào mà không kỳ vọng gì mấy, nhưng đọc suốt lại thấy như sống lại cảm giác internet ngày xưa nên rất thích
Nếu micropayment được nhắc trong bài đã thành hiện thực thì tôi muốn gửi cho tác giả chút gì đó, nhưng tiếc là chỉ có hình thức đăng ký thuê bao
Eevee viết rất hay, nhưng bài này không gây ấn tượng mạnh như trước
Nó mang cảm giác kiểu Twitter/Bluesky: châm chọc nhẹ, tiêu thụ vấn đề một cách đơn giản, nên ngược lại còn ít cá tính hơn các bài trước
Quá đồng ý
Vì có quá nhiều em dash nên tôi đã nghi là bài này do AI viết
(P.S.: tác giả đã dùng em dash từ trước cả khi GPT xuất hiện, nên đó là phong cách của họ)
Khi đọc đoạn trong blog nói rằng bitcoin rốt cuộc có thể trở thành tiền tệ, tôi chỉ mong là đừng
Trong trường hợp đó, cấu trúc duy nhất là tiền của những người thất bại chảy sang lợi ích của những người mua trước
Thực tế, tôi nghĩ tất cả những ai cổ xúy việc bitcoin trở thành “tiền thật”, đặc biệt là những người muốn đổ cả quỹ hưu trí quốc gia vào bitcoin, đều là lừa đảo
Tôi không nghĩ đó là điều tác giả blog mong muốn, nhưng ngay cả mong muốn mơ hồ kiểu “nếu bitcoin trở thành tiền thật...” cuối cùng cũng thành ra ủng hộ cấu trúc lừa đảo đó
Xét việc tiền hưu trí và các quỹ công đã đổ vào bitcoin rồi, tôi nghĩ mọi ngân hàng và chính trị gia ủng hộ chuyện này đều phải bị trừng phạt
Nếu crypto thực sự muốn trở thành một tương lai tốt hơn, thì bitcoin sẽ phải giảm giá trị mạnh
Bitcoin đang ở trạng thái gần như “đóng băng”, rất khó phát triển thêm, và mạng lưới thật sự giải quyết được vấn đề này rốt cuộc nhiều khả năng sẽ là thứ khác
Ethereum thì vẫn tiếp tục thử giải quyết bài toán mở rộng, nhưng vì thế mà lừa đảo cũng kéo đến rất nhiều
Tôi muốn hỏi tác giả thật sự muốn gì
Kết luận là tự do tài chính/chuyển tiền theo nghĩa thông thường
Tức là muốn có thể dễ dàng gửi tiền cho bất kỳ ai, bất kể lý do gì
Ví dụ, họ muốn dễ dàng nhận tiền đặt vẽ minh họa theo yêu cầu từ người khác (chẳng hạn như đơn đặt hàng furry porn)
Một công dân Mỹ cũng có thể thuê freelancer Iran làm việc phát triển phần mềm, và họ muốn những chuyện như thế trở nên dễ dàng hơn
Còn hiện tại thì sự tự do chuyển tiền như vậy bị chặn bởi kiểm soát “đạo đức và ngoại giao thực dụng” của chính phủ, hoặc sự can thiệp của hãng thẻ/ngân hàng
Ví dụ như Visa/Mastercard từ chối xử lý thanh toán cho một số ngành nghề nhất định (như nội dung người lớn)
Chính môi trường này khiến cả người bình thường cũng bắt đầu quan tâm tới tiền số hóa phi tập trung, tự do hóa, và trong quá trình đó thì đám lừa đảo cũng ùn ùn kéo tới
Bài toán thật sự là “làm sao hiện thực hóa tiền mặt số an toàn mà không tập trung hóa”
Nếu mọi người có được bitcoin bằng cách tự đào thay vì chỉ đơn thuần mua vào thì có được xem là chính đáng hơn không?
Khi muốn tạo ra một đồng tiền phi tập trung, nguồn cung giới hạn, thì câu hỏi là phải phân phối nó “công bằng” thế nào
Nếu hệ thống hiện tại (tiền tệ bị kiểm soát tập trung) giống như phần mềm độc quyền trả phí của Microsoft, thì liệu có thể chỉ trích việc chuyển sang một thứ mã nguồn mở như Linux, nơi (ít nhất ban đầu) lợi ích chủ yếu thuộc về một số nhà phát triển hoặc người tham gia sớm hay không?
Việc cứ tiếp tục trả phí thuê bao (lạm phát) để dùng phần mềm tập trung có thật sự tốt hơn việc trả lump sum để mua GNU/Linux và sở hữu vĩnh viễn không?
Web đã đầy rẫy những thứ “na ná cho có” rồi mà tôi vẫn không hiểu vì sao người ta lại phát cuồng vì các nền tảng như thế
Ngày xưa internet thật sự rất vui, còn bây giờ thì ngay cả những người tôi từng kính trọng cũng bị hút vào các hệ thống chỉ nuốt thời gian, điều đó khiến tôi rất ngột ngạt
Vì vậy bản thân tôi cố tránh xa những nền tảng kiểu này, nhưng ngược lại lại có cảm giác mình thành kẻ lạc loài
Tôi không đồng cảm với phần tác giả “phát điên” vì AI
Đúng là việc LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) bị nhét ép vào quá nhiều lĩnh vực rất mệt mỏi, nhưng trên thực tế hiệu quả của nó như công cụ phát triển thì lớn đến mức phát điên
Chỉ cần viết vài dòng mô tả là có thể tự động hóa các công việc lập trình lặp đi lặp lại, tiết kiệm được rất nhiều thời gian
Thật ra bài này cho tôi cảm giác giống một lời càm ràm về kiểu người mà tác giả ghét (chuộng nền tảng hóa, quen theo quán tính mà không phản biện)
Cứ chê “nô lệ của nền tảng, không có tự chủ”, nhưng rốt cuộc tất cả chúng ta vẫn đang vào blog của người khác để đọc
Dù tác giả ghét LLM, trong tương lai sẽ càng có nhiều người tiếp nhận thông tin dễ dàng như tác giả, và khả năng truyền đạt nó hiệu quả cho người khác cũng sẽ sớm bị LLM thay thế
Dù bây giờ LLM có trông đáng chê thế nào thì nó vẫn sẽ tiếp tục tiến bộ, và các điểm mà tác giả phê phán cũng sẽ được bù đắp theo cách mới
Nhìn rộng ra thì “văn hóa đại chúng” vốn luôn mang đặc trưng là nhẹ tay và vụng về, còn bây giờ thì toàn bộ internet đang bị tính đại chúng ấy lấn át
Một khi thứ gì đó dù hiếm đến đâu đã được đưa lên mạng thì nó đều trở thành của tất cả mọi người
Điều này cũng có mặt tích cực là bất cân xứng thông tin giảm đi, và việc “kẻ xấu” lừa người khác để kiếm lợi dễ hơn trước kia cũng giảm bớt
Các mạng lưới dựa vào quảng cáo như SNS rồi sẽ dần dần biến mất
Chỉ là hiện tại chúng ta còn đang ở giai đoạn đầu của nhận thức này, nên các vấn đề xã hội như tin giả sẽ còn kéo dài thêm một thời gian
Với câu hỏi “hay là người khác toàn làm những dự án chỉ có danh sách ít người và rebalancing binary tree”, lý do thật sự khiến LLM phổ biến trong lập trình không phải vì chúng giỏi “giải” vấn đề, mà vì chúng giỏi tái tạo một cách dễ dàng những biến thể của các bài toán có sẵn đã được giải rất nhiều lần
Phần lớn công việc trong ngành rốt cuộc là lặp đi lặp lại việc giải các biến thể của cùng những bài toán cũ
Đây không phải vấn đề NIH (not invented here), mà là việc tái sử dụng code, tức chính bản thân chuyện reuse, vốn là một bài toán khó
Giá trị thật sự nằm ở việc giải những vấn đề độc đáo và kết hợp chúng ở cấp độ “kiến trúc”, nhưng xét trong một codebase đơn lẻ thì tỷ trọng của những yếu tố đó không hề lớn