Sự trỗi dậy của Whatever
(eev.ee)- Điểm chung xuyên suốt web cá nhân, tiền mã hóa, nền tảng quảng cáo và AI tạo sinh là văn hóa Whatever, thứ đặt biểu đồ giá, lượt hiển thị quảng cáo và đầu ra trông có vẻ hợp lý lên trước giá trị thực
- Bitcoin từng được kỳ vọng như một phương tiện gửi tiền không cần trung gian, nhưng thay vì thanh toán hằng ngày, nó lan rộng thành hệ sinh thái đầu cơ cùng các đồng coin và NFT có thể sao chép
- Web đã dịch chuyển từ sự đa dạng của các trang cá nhân sang cấu trúc xoay quanh các nền tảng khổng lồ, còn mô hình doanh thu quảng cáo thì thúc đẩy tối đa hóa mức độ tương tác, clickbait, filler phục vụ SEO và thuật toán gợi ý
- LLM bị phê phán không giống máy tính kiểu Star Trek, mà giống một cỗ máy Whatever tạo ra “văn bản nghe có vẻ hợp lý”; các bản tóm tắt AI trong tìm kiếm, video và ứng dụng thời tiết trở thành nhiễu, đẩy lùi thông tin thực
- Khi cách nhận kết quả chỉ bằng một nút bấm trở thành chuẩn mực trong lập trình, âm nhạc, hình ảnh và viết lách, giá trị của việc học và tự tay tạo ra sẽ bị xói mòn; vì vậy thông điệp cuối cùng còn lại là Do things. Make things.
Giới hạn của PayPal và kỳ vọng từng đặt vào Bitcoin
- Ở Mỹ những năm 2000, lựa chọn thực tế để gửi tiền qua Internet cho một người bất kỳ gần như chỉ có PayPal
- PayPal không phải ngân hàng nhưng vẫn giữ tiền; nếu cho rằng bạn vi phạm quy tắc, họ có thể khóa tài khoản và giữ tiền trong 6 tháng
- Với tiền commission cho tác giả hoặc người bán cá nhân nhỏ lẻ, PayPal trên thực tế là trung gian duy nhất, và còn ở vị thế có thể giới hạn cả việc bạn được bán thứ gì
- Khoảng năm 2010, Bitcoin trông như một cách mới để gửi tiền mà không cần trung gian
- Người ta kỳ vọng vào các khả năng như hũ tiền tip trên website hay khoản tip nhỏ ngay trong trình duyệt
- Tác giả từng tự chạy miner khoảng một ngày nhưng không đào được coin nào; khi đó cũng không còn việc gì khác để làm nên đã quên Bitcoin đi
Tiền mã hóa không trở thành tiền tệ, mà thành biểu đồ
- Ngay cả sau khi Bitcoin được công chúng biết đến rộng rãi, kỳ vọng “gửi tiền dễ dàng cho bất kỳ ai” vẫn không thành hiện thực
- Ví dụ gần đây nghe được về việc có thể mua đồ thật bằng Bitcoin chỉ là kiểu gray market estradiol
- Công cụ hiện đại để gửi tiền cho một người bất kỳ vẫn là PayPal; Stripe cũng được bổ sung, nhưng Stripe cũng đặt ra hạn chế
- Patreon, Itch, Ko-fi phụ thuộc vào Stripe và PayPal
- Tiền mã hóa đã biến chất thành hệ sinh thái làm giàu nhanh hơn là tiền tệ
- Nhiều người tham gia quan tâm đến chuyện “nếu biểu đồ đi lên thì mình sẽ giàu” hơn là chính đối tượng đó
- Coin, NFT và các loại Whatever khác đều chia sẻ một biểu đồ với trục thời gian và trục đô la; đối tượng thực chỉ còn nằm trong tiêu đề
- Vì Bitcoin là mã nguồn mở nên ai cũng có thể sao chép để tạo coin của riêng mình, còn NFT có thể tạo ra cả gia đình Whatever được gọi là “đồ sưu tầm”
- Điều quan trọng không phải là nghệ thuật, công nghệ hay cách token được liên kết, mà là liệu có thuyết phục được người khác mua hay không
- Tác giả cho rằng cấu trúc như vậy đã tạo nên bầu không khí trên Twitter nơi vô số kẻ lừa đảo bán những Whatever na ná nhau
Web từ không gian cá nhân đông đúc thành nền tảng quảng cáo
- Web từng là một không gian giống bảng thông báo khổng lồ nơi ai cũng có thể đăng thứ gì đó; trước đây ISP còn cung cấp cả website cá nhân
- Ngày nay vẫn có thể host website nhỏ ở những nơi như GitHub
- Web ngày xưa có nhiều trang nhỏ do con người làm, thiết kế có màu sắc, và sự đa dạng như ảnh nền hồ sơ Twitter
- Khi có nhiều website cá nhân, việc theo dõi cập nhật trở nên khó, gửi phản hồi cũng khó, và tự làm website đòi hỏi phải học
- Web co cụm quanh các nền tảng khổng lồ như Reddit hay Twitter
- Nền tảng khổng lồ cung cấp tương tác ở quy mô hàng trăm triệu người, nên chi phí hosting tăng cao
- Quảng cáo vốn là cách truyền thống để trang trải chi phí vận hành website, và các nền tảng bắt đầu đặt mức độ tương tác lên ưu tiên hàng đầu để có thêm lượt hiển thị quảng cáo
- Cấu trúc này chỉ cần người dùng ở lại dù họ không vui, và quảng cáo chỉ cần hiện ra dù gây khó chịu
- Mô hình này bị phê phán là đã lan sang phần mềm điện thoại, video, thậm chí cả Windows
“Content” và những Whatever quanh quảng cáo
- Tác giả bày tỏ sự phản cảm mạnh với việc gọi tác phẩm sáng tạo là “content”
- “Content” được dùng để chỉ phần nội dung của một trang khi thiết kế bố cục mà chưa biết sẽ đặt gì vào, hoặc đống đồ linh tinh trong cốp xe
- Với marketer, content là thứ được đặt xung quanh quảng cáo
- Mô hình xoay quanh quảng cáo đã sinh ra clickbait, thumbnail phóng đại, mũi tên đỏ, video essay đọc lại Wikipedia, thuật toán gợi ý, blog công thức nấu ăn dài lê thê và bài hướng dẫn game phục vụ SEO
- Có ví dụ về trang game kéo dài thông tin “chìa khóa màu xanh nằm dưới tảng đá bên sông” thành nhiều đoạn giữa các quảng cáo
- Dòng nội dung vô tận kiểu TikTok cũng được xếp vào cùng mạch này
- Trước đây từng có một kiểu làm giàu nhanh: gắn theme WordPress phổ thông với quảng cáo Google, rồi tạo các bài viết khô khan về những chủ đề hơi mơ hồ để kiếm lượt xem quảng cáo từ lưu lượng tìm kiếm
- Giờ đây cả loại generic filler này máy tính cũng có thể viết thay
Phê phán cốt lõi đối với LLM: nhiễu nghe có vẻ hợp lý
- Nếu năm 2025 ta có được thứ giống máy tính Star Trek thì hẳn sẽ rất vui, nhưng đánh giá ở đây là thực tế ta nhận được chatbot gần với sparkling autocomplete hơn
- LLM bị phê phán là về căn bản không làm được những chức năng mà nhà đầu tư và người ủng hộ nhiệt thành nói tới, mà chỉ ghép nối văn bản có vẻ hợp lý về mặt thống kê
- Mỗi khi có tiến bộ mới, lại có quảng bá rằng nó đạt trình độ Ph.D, nhưng đầu ra vẫn trông như banal sludge
- Đầu ra LLM được đưa vào bộ sản phẩm Google được xem như ví dụ làm trải nghiệm tệ đi
- AI summary của Google Search chiếm một phần ba chiều cao màn hình desktop, và hoặc lặp lại highlight của kết quả tìm kiếm hàng đầu, hoặc đưa ra nội dung sai
- AI summary của YouTube lặp lại tiêu đề video bằng nhiều từ hơn
- AI summary của ứng dụng thời tiết Pixel hiển thị những nội dung như “tuần này trời sẽ nóng hơn” và đẩy biểu đồ nhiệt độ xuống dưới màn hình
- Trên các Pixel phone gần đây, có thể tắt những đầu ra này bằng cách vào System > Apps > Show all apps > menu ba chấm “Show system” > tìm “AICore” rồi vô hiệu hóa
- Tác giả nói thêm rằng trên Android 16, các thành phần liên quan có vẻ đã được tích hợp
- Sau đó tác giả nói mình không còn thấy thứ gì trông như đầu ra LLM nữa
Trường hợp Ren’Py: LLM bịa ra API không tồn tại
- Khi hỏi LLM về một vấn đề Ren’Py, mô hình tự tin đưa ra các formatting tag liên quan, nhưng các tag đó chưa từng tồn tại
- Khi được cung cấp thêm ngữ cảnh, nó xin lỗi rồi lại tạo ra một bộ tag giả khác
- Vì không có cách tích hợp sẵn và cũng không có tiền lệ trước đó, tác giả diễn giải rằng mô hình đã tạo ra thứ nghe có vẻ hợp lý thay vì dựa trên bằng chứng
- Thất bại này còn tệ hơn việc không trả lời được câu hỏi
- Thời gian bị lãng phí để kiểm tra xem mình có bỏ sót API giả đó hay không
- Con người có thể nói không biết hoặc đề xuất một cách vòng phức tạp, nhưng LLM lại tạo ra câu trả lời giống như một API có vẻ tồn tại
- Vấn đề thực tế là chèn hai dấu cách giữa các câu và để Ren’Py render chúng
- Khi phân tích chuỗi, Ren’Py gộp khoảng trắng thành một dấu cách, nên không thể giải quyết bằng formatting tag
- Cuối cùng tác giả đã giải quyết bằng cách monkeypatch parser
Trường hợp Copilot: lỗi trong ví dụ do Microsoft chọn
- Tháng 12/2024, khi xem website Visual Studio Code, tác giả thấy phần lớn nội dung được dành cho dịch vụ hoàn tất mã bằng LLM là Copilot
- Ví dụ ở trang chủ là mã gọi web service, và nó không encode dữ liệu form
- Mã dài hơn cần thiết, và chứng chỉ của web service đã hết hạn 3 năm trước nên không hoạt động trên website HTTPS
- Không phải API mới nhất không hỗ trợ encode dữ liệu form, mà là Copilot không dùng đến nó
- Câu trả lời của Copilot là đầu ra disposable dùng một lần, nên không có cấu trúc để người khác sửa kiểu “quên encode dữ liệu form”
- Ví dụ này càng đáng vấn đề hơn vì nó là ví dụ mặt tiền của trình soạn mã phổ biến nhất, của Microsoft, và của tích hợp LLM mới nhất
Phản bác phép ví von LLM là công cụ lập trình
- Tác giả phản đối các lập luận so sánh LLM với những công cụ như table saw, calculator, screwdriver hay digital camera
- Table saw là công cụ cắt đường thẳng nhanh chóng, và không thỉnh thoảng cắt đường lượn sóng hay ngẫu nhiên làm việc khác
- Calculator thay người dùng làm số học, nhưng người dùng vẫn phải biết cần bấm nút nào
- Với công cụ thông thường, các ngoại lệ nằm ở rìa; còn với LLM, các trường hợp ngoại lệ ở khắp nơi, và cùng một đầu vào đưa vào cùng một mô hình cũng có thể thay đổi theo thời gian
- Công cụ có thể được điều chỉnh hoặc tùy biến, nhưng phần lớn ví dụ tùy biến LLM mà tác giả thấy chỉ ở mức thêm một đoạn phía trước kiểu “hãy trả lời như đang nói với khách hàng”
- Vì vậy LLM được phân loại không phải là tự động hóa đơn giản, mà là một loại máy mới gần như có thể đưa ra Whatever cho bất kỳ đầu vào nào
Câu hỏi ngược: “Nếu nó tốt hơn thì sao?”
- Trước hết, không rõ “better” nghĩa là gì
- Chữ nhỏ trong slide thuyết trình nêu các cải tiến kiểu đếm đúng số chữ cái trong “Mississippi”, nhưng đầu ra vẫn là crap
- Nếu khi không có câu trả lời, nó vẫn tiếp tục bịa ra hư cấu nghe có vẻ hợp lý, thì không có ích
- Bất mãn với LLM và AI tạo sinh được tóm tắt bằng vibes are bad hơn là những vấn đề lớn như quyền sở hữu trí tuệ hay tác động môi trường
- Giọng điệu của nó khó chịu đựng, và việc lấy nói dối làm fallback gây phản cảm
- Quảng cáo quảng bá rằng bạn có thể bỏ qua mà không cần tự quan tâm đến thiệp sinh nhật hay những việc khác
- Những người cấp vốn và thúc đẩy bị phê phán là say mê ý tưởng thay thế tối đa đầu vào của con người bằng máy móc
Vấn đề chuẩn mực thể hiện qua âm nhạc, hình ảnh và bài tập
- Từ trường hợp ai đó nói đã tạo một album và album art trong 3,5 giờ, tác giả hỏi: nếu ai cũng làm được như vậy, tại sao ta phải nghe thứ nhạc đó?
- Chỉ riêng việc nghe album đã mất phần đáng kể của 3,5 giờ, nên vẫn còn nghi vấn có bao nhiêu công sức thủ công đã được bỏ vào
- Tác giả cho rằng việc máy tính có thể làm độc lập sẽ trở thành chuẩn mực nền
- Tác giả bày tỏ phản cảm mạnh với nỗ lực cải thiện tạo ảnh chất lượng như ảnh chụp
- Đã có một mảng “tin tức” bảo thủ tạo ra thực tại thay thế chỉ bằng dối trá, vậy tại sao lại cung cấp máy móc để tạo ảnh và video giả?
- Tác giả cũng phản đối việc các chức năng như vậy được đưa vào ứng dụng camera điện thoại
- Việc học sinh dùng LLM để qua môn dẫn đến lo ngại về năng lực tư duy phản biện
- Những dấu vết như “As a large language model…” còn sót trong bình luận hoặc bài tập được xem là bằng chứng rằng họ thậm chí không đọc những từ nộp dưới tên mình
Enough of Whatever
- Tác giả nhớ lại việc Facebook từng đề xuất vận hành các tài khoản giả dựa trên LLM trên chính website của mình
- Cấu trúc là người giả tạo bài viết giả về Whatever, còn người dùng sẽ xem nhiều quảng cáo hơn
- Tác giả cũng nói mình thấy xấu hổ khi thấy game dùng art tạo bằng Midjourney trên Switch shop
- Dòng chảy này được mô tả như một sự tôn vinh rộng rãi cho mediocrity
- Tác giả nhấn mạnh niềm vui của việc tự lập trình, viết lách, tạo ra thứ gì đó rồi cảm thấy “mình đã làm ra nó”
- Tác giả không thấy vui trong việc nhập mô tả mơ hồ rồi bấm refresh cho đến khi có một Whatever trông đủ ổn
- Tác giả cho rằng câu nói Stable Diffusion “dân chủ hóa nghệ thuật” là sai
- Không có King of Art nào cấp phép cho nghệ thuật; ai cũng có thể vẽ ngay bây giờ, nhưng học vẽ cần nỗ lực
- Phê phán ở đây là vì máy tính mang lại lời khen không cần nỗ lực, nên người ta phàn nàn về sự khó khăn của việc học kỹ năng
- Thứ được bán là một cỗ máy hứa sẽ làm mọi thứ cho bạn; để bán nó, người ta phải bán cả ý tưởng rằng “hành động làm một điều gì đó không có giá trị”
- Nếu việc làm một điều gì đó có giá trị, thì nó hiển nhiên tốt hơn việc bấm nút để nhận Whatever gần như miễn phí
- Kết luận là Do things. Make things., và bài viết kết thúc bằng lời đề nghị hãy đưa thứ bạn làm lên website của mình
Chưa có bình luận nào.