Đã đến lúc tách HN thành AI/LLM và các chủ đề khác chưa?

• Gần đây trên Hacker News (sau đây gọi là HN), các vấn đề, bài báo, dự án và tin tức liên quan đến công nghệ AI và LLM có xu hướng chiếm phần lớn feed chính
• Kết quả là xuất hiện hiện tượng suy giảm tính đa dạng nội dung, khi các chủ đề truyền thống xoay quanh lập trình/startup/công nghệ khác bị đẩy xuống phía sau

Thảo luận của thành viên và nhận thức về vấn đề

• Nhiều người dùng chỉ ra rằng khi các cuộc thảo luận về AI/LLM trở nên quá nhiều, bản chất của HN đang dần chuyển thành một cộng đồng AI
• Những người dùng lâu năm vốn đến để lấy thông tin và giao lưu bày tỏ sự bất tiện do thiên lệch chủ đề
• Theo đó, đã xuất hiện đề xuất tách (fork) bảng tin thành hai nhánh (AI/LLM và các chủ đề khác)
• Cũng có nhiều ý kiến trái chiều về việc cách làm này liệu có góp phần cải thiện khả năng tiếp cận thông tin và duy trì góc nhìn đa dạng vốn có của HN hay không

Các lập luận chính cho đề xuất tách chủ đề (fork)

• Ý kiến ủng hộ
  • Việc tách AI/LLM khỏi các chủ đề còn lại có thể giúp thu thập thông tin phù hợp với mối quan tâm của từng nhóm
  • Tính đa dạng nội dung của HN, nơi có truyền thống lâu năm về IT và startup, có thể được khôi phục
• Ý kiến phản đối
  • Có lo ngại rằng việc chia tách cộng đồng sẽ dẫn đến suy giảm tổng số người dùng và mức độ tham gia
  • Cũng có quan điểm cho rằng AI/LLM là một phần thiết yếu của hệ sinh thái IT, nên đây chỉ là sự phản ánh tự nhiên của xu hướng

Định hướng tương lai của cộng đồng

• Việc công khai thảo luận và thu thập nhiều ý kiến khác nhau về định hướng của HN đang được nhấn mạnh là quan trọng
• Cùng với sự phát triển của công nghệ AI/LLM và lượng thông tin gia tăng, nhu cầu tái thiết lập chính sách vận hành cộng đồng đang nổi lên
• Nhiều khả năng đang được bàn thảo, như chỉ đơn giản tách chủ đề hoặc áp dụng các quy tắc mới
• Mối quan tâm cốt lõi là làm thế nào để duy trì cân bằng giữa tính mở của nền tảng và mục tiêu trao đổi thông tin

[GN⁺]

Ý kiến Hacker News

• Tôi thường thấy ở nhiều subreddit, ngoài AI ra, cứ lặp đi lặp lại những cuộc thảo luận kiểu “hay là tách nhóm này thành A và B?” về các chủ đề khiến mọi người khó chịu; những người đưa ra đề xuất phần lớn đều muốn mình ở lại nhóm A và không muốn tham gia nhóm B. Về bản chất, nó mang sắc thái “những người đó không hợp ở đây, họ khác chúng ta”, và dù không trực tiếp thù địch với họ, nó vẫn giống như một nỗ lực chiếm lĩnh cộng đồng. Ai cũng có thể tạo một website với nội dung mình muốn, mời mọi người tham gia và phát triển nó, nên việc lèo lái theo hướng chia tách một cộng đồng sẵn có chỉ để loại bỏ thứ mình không thích là có vấn đề
  • Tôi nghĩ chuyện này giống với thời điểm công cụ cờ vua bắt đầu đánh bại con người. Cộng đồng cờ vua cũng đã tranh cãi rất lâu về ích lợi của những công cụ như vậy, nhưng cuối cùng ai cũng dùng theo cách riêng của mình. Một số người tận dụng mạnh việc phân tích bằng engine và trình độ của họ cải thiện đáng kể. Điều quan trọng là phải hiểu khi nào và bằng cách nào nên dùng các công cụ như engine hay LLM, cũng như giới hạn của chúng là gì. AI rất giỏi trong việc tách tín hiệu ra khỏi thông tin vô nghĩa. Cứ chờ xem liệu AI có thể trở thành chất xúc tác cho một thay đổi lớn như cờ vua hay không
  • Hacker News cũng dễ bị ảnh hưởng bởi trào lưu và sự cường điệu như các cộng đồng công nghệ khác. Hôm nay là AI, vài năm trước là Bitcoin. Tôi nghĩ việc định kỳ thảo luận xem chủ đề nào đang nhận quá nhiều sự chú ý và nội dung nào là phù hợp là điều đáng làm. Việc không muốn chương trình nghị sự của mình bị cuốn theo đâu đó cũng là hợp lý. Những cuộc thảo luận như vậy nên tiếp tục
  • Nếu ngay từ đầu HN có tag do người dùng cung cấp và chức năng bỏ phiếu thì vấn đề này đã biến mất. Chỉ cần lọc các chủ đề mong muốn bằng một Chrome extension đơn giản hoặc bộ lọc gốc là được. Dù không hoàn hảo, nó vẫn đủ thực dụng
  • HN là nơi có nhiều venture capital (VC) và startup, mà bản thân nó cũng do VC vận hành, nên tôi tin gần như không có khả năng tin tức AI biến mất. Hiện tại rất nhiều startup YC và nhà đầu tư đang tích cực cưỡi trên làn sóng AI này. Cả các nhà phát triển từ OpenAI/Meta/Google cũng hoạt động rất nhiều, nên mối quan tâm sẽ không dễ lắng xuống. Cuối cùng có lẽ chỉ nên quan sát dòng chảy cho đến khi cơn sốt tự nhiên nguội đi hoặc biến chất
  • Tôi đồng ý rằng trên Reddit, kiểu nói “hãy chia nhóm này thành A và B” thường hơi mang tính loại trừ. Nhưng tôi thấy HN vận hành theo mối quan tâm của mọi người thiên về chủ đề hơn. Tỷ lệ người đến để đọc bài viết là khá lớn, và dù có những chủ đề bị bàn quá mức, tôi vẫn cho rằng nhìn chung văn hóa xoay quanh topic vẫn được duy trì
• Tôi đã làm thử cái này: Hacker News Filtered, nơi có thể xem HN sau khi lọc các câu chuyện liên quan đến AI, LLM. Bạn cũng có thể thay đổi từ khóa lọc và lưu vào localStorage. Tôi làm nó trong 2–3 phút bằng ChatGPT, chỉ với prompt ban đầu và vài yêu cầu chi tiết là xong. Mọi thứ bắt đầu từ yêu cầu “Hãy tạo một công cụ web lọc trang chủ Hacker News theo các từ khóa nhất định với mặc định là (‘llm, ai’), đừng dùng React”, rồi còn làm thêm các tính năng như liên kết username hay tooltip timestamp. Ví dụ làm việc với OpenAI: Chia sẻ cuộc trò chuyện ChatGPT
  • Giờ tôi đã cải tiến để tải 200 bài, nên ngay cả sau khi áp dụng bộ lọc vẫn còn hơn 140 bài, đủ thứ để đọc, lịch sử commit
  • Tiêu đề bài top nhất hiện tại là "Kiro: new agentic IDE"
  • Đây là một ví dụ thú vị cho thấy đồng thời cả ưu và nhược điểm của LLM. Việc có thể tạo một công cụ hữu ích trong vài phút là điểm mạnh, nhưng việc mục tiêu lọc bị cố định vào một site cụ thể như HN là điểm yếu. Nó gợi nhớ đến văn hóa ‘killfile’ của usenet ngày xưa. Nhu cầu lọc cục bộ vẫn luôn tồn tại, và tôi nghĩ còn nhiều dư địa để mở rộng thành một giải pháp tổng quát và tích hợp hơn. Tuy vậy, nhiều cách tiếp cận khác nhau có thể nở rộ cùng lúc, khiến tệp người dùng và mô hình UX bị phân mảnh tan tác. Dù sao đây vẫn là một hiện tượng thú vị
  • Tính năng kiểu này sẽ tốt hơn nếu được triển khai bằng userscript, vì kể cả server của site có sập hay bị đóng thì vẫn dùng HN bình thường. Tôi tự hỏi liệu ChatGPT có thể tự động làm luôn kiểu đó không
  • Ngay cả với bộ lọc mặc định bạn đưa ra (‘ai’, ‘llm’), vẫn có 4 trên 14 bài (hơn 25%) là bài liên quan đến AI. Những trường hợp không có từ khóa trực tiếp trong headline hoặc là ca ngoại lệ thì khó lọc
• Bài kiểu này gần đây cứ hai ngày lại nổi lên một lần. Trước đây người ta còn nói “AI chỉ chiếm 4–5 trong 30 bài nên không thành vấn đề”, nhưng hôm nay là 9/30. Tôi bắt đầu tự hỏi liệu deal flow của VC Thung lũng Silicon hay angel investor cũng tương tự không. Cách phản kháng hiệu quả nhất là tìm các bài phi AI hay trên trang “new” rồi upvote chúng
  • Tần suất tôi tìm thấy bài mình thích trên trang “new” đã tăng lên. Dạo này tôi cảm nhận rõ gu của mình ngày càng xa trang chủ. Tôi thường xuyên xem trang new vì thực tế có hai lý do: có thể chọn các bài chất lượng để đẩy lên bề mặt
  • Tôi thường xuyên qua lại các tab Ask và Asknew, và cũng mong Paul sớm đóng issue được tạo từ năm 2021; pull request thì đã được merge rồi
  • Chính việc bài này liên tục được đăng lại đã tự giải thích vấn đề (“Res ipsa loquitur”)
  • Điều thực sự tác động mạnh hơn với tôi là số lần AI được nhắc đến trong phần bình luận đang tiếp tục tăng lên. Không chỉ vì AI xuất hiện nhiều trên trang chủ, mà gần như bài nào cũng có ai đó lôi AI vào, đến mức phát ngán. Giờ thì tôi không còn muốn nghe chuyện về AI nữa, bất kể là loại nào
• Người mới biết đến HN có thể không rõ, nhưng đã từng có thời Erlang chiếm tỷ trọng còn lớn hơn nhiều so với AI/LLM bây giờ. Ruby on Rails, Postgres, SQLite, Rust... cũng đều từng có giai đoạn thịnh hành riêng. Tôi nghĩ LLM cũng không khác những thứ đó mấy. Có khi Erlang còn nặng hơn ấy chứ
  • Bây giờ khác ngày đó. Thời hoàng kim ngập Erlang chỉ kéo dài một hai ngày. Trong khi đó AI đã chiếm 40–50% hơn một năm nay mà chưa thấy dấu hiệu kết thúc. Những thứ như web3 còn chưa nổi đến 10% và rõ ràng chỉ là nhất thời. Giờ tôi chỉ muốn mô tả đúng tình hình. Tôi không nghĩ có thể so với Erlang
  • Nếu trên HN bạn chỉ thích nội dung thuần kỹ thuật thì có thể sẽ không quá bận tâm. Cá nhân tôi thích nhất các bài công nghệ và muốn lọc bỏ các trào lưu, bong bóng mang tính nhất thời. Tôi thấy các bài AI vẫn đỡ hơn thời blockchain rầm rộ
  • Nếu Erlang lại chiếm lại trang chủ thì có khi còn hay hơn
  • Thời Erlang nhiều là một giai đoạn đặc biệt, khi cộng đồng cố tình đăng bài Erlang như một phản ứng trước những phàn nàn kiểu “có quá nhiều bài chính trị”. Ngoài chuyện đó ra thì Bitcoin, Rust... cũng từng bùng nổ mạnh một thời
  • Tôi nhớ thời ngày nào cũng thấy bài về Haskell
• Tôi thấy việc muốn đẩy AI — công nghệ quan trọng nhất trong 10 năm gần đây — ra khỏi một diễn đàn công nghệ tự nó đã kỳ quặc rồi. Tôi không hiểu điều đó có ý nghĩa gì với cộng đồng này
  • Khi nội dung về AI tràn ngập, tôi muốn chỉ ra rằng vấn đề nằm ở chất lượng nhiều hơn là ở chủ đề. Để hiểu các paper nghiên cứu AI cần chuyên môn nhất định, và ngay cả những lập trình viên dày dạn kinh nghiệm cũng có thể không hiểu rõ các khái niệm như transformer. Vì vậy trên thực tế, thảo luận về “AI” trên HN thường trượt sang các kiểu tán gẫu như dự đoán tương lai, tranh luận về năng suất lập trình viên, LLM có thể đi đến đâu, hay việc từ “AI” gần như bị thu hẹp chỉ còn nghĩa là LLM. Đặc biệt kể từ khi cơn sốt “vibe coding” xuất hiện, Show HN bắt đầu bị thống trị bởi những bài chất lượng thấp như chia sẻ trải nghiệm cá nhân hoặc giới thiệu đoạn code ngắn được tự động hóa bằng công cụ AI
  • Trên Internet, có rất nhiều người mà việc ghét AI đã trở thành một dạng bản sắc
  • Trước đây cũng vậy, mỗi khi một chủ đề nào đó chiếm lĩnh trang chủ thì người ta lại tách nó sang phần Show hoặc Ask. Giờ cũng thế thôi, nếu quá quan tâm đến AI thì cứ vào đó
  • Cộng đồng nào cũng sẽ có những người hay phàn nàn
• Gần đây có quá nhiều bài AI liên quan đến vibe coding đến mức tôi mất dần động lực đọc HN. Không phải tôi ghét chủ đề này; thỉnh thoảng vẫn có cái thú vị, nhưng điều khiến tôi băn khoăn là số tranh cãi và nội dung chất lượng thấp ngày càng tăng
  • Nếu bạn có thể cho ví dụ cụ thể thì tôi sẽ rất cảm kích. Cũng như với mọi chủ đề dài hạn khác (xem: Major Ongoing Topic by dang), chúng tôi cố để chỉ những bài chất lượng cao mới lên được front page và giảm trọng số các bài ăn theo. Không thể kiểm soát hoàn hảo, nhưng chúng tôi vẫn đang liên tục cố gắng
  • Tôi không nghĩ AI đủ thú vị theo kiểu phổ quát để khiến toàn bộ HN đều hứng thú. Cá nhân tôi chỉ quan tâm nếu vấn đề mà AI được áp dụng vào là thú vị, hoặc cách áp dụng đó hay ho; còn phần lớn mọi người, nếu bản thân vấn đề không hấp dẫn thì họ cũng không mấy tò mò về bí quyết áp dụng AI
  • May mà có quá nhiều nơi khác để giết thời gian, nên tôi không xem đây là vấn đề lớn
• Màu sắc của Hacker News năm 2007 vẫn còn lại rất nhiều đến tận bây giờ, và tôi luôn biết ơn vì điều đó. Tôi vẫn thích việc nội dung ở đây được đưa lên từng bài một, không có thuật toán đề xuất nhân tạo hay clickbait. Tôi chỉ từng thấy hai nơi, bao gồm cả HN, có thể mang lại kiểu khám phá tự nhiên như vậy. Về mặt tín hiệu (signal), HN có giá trị cực lớn. Nó cho phép cảm nhận gần như theo thời gian thực xem lúc này điều gì đang được dân công nghệ thực sự quan tâm. Vì thế, ngay cả nếu mối quan tâm chung bị lệch về một hướng nào đó, đó vẫn là chức năng của HN. Dù sao thì đây chỉ là chút cảm nghĩ cá nhân của tôi
• HN vốn là một cộng đồng rất thiên về startup. Hiện giờ nếu startup không đưa AI vào slide dành cho nhà đầu tư thì rất khó gọi vốn. Tuy vậy, tôi vẫn thấy nhiệt với AI đang dần nguội đi khi những kỳ vọng bị thổi phồng bắt đầu bong ra từng lớp
  • Tôi vẫn chưa cảm nhận được xu hướng đi xuống, mà ngược lại có vẻ còn tăng tốc hơn, kiểu các bài kể trải nghiệm vibe coding và nếu làm MVP ổn thì gắn luôn link nhận tài trợ. Nhiều tác giả của các dự án mã nguồn mở vibe coded có vẻ quan tâm đến thu nhập ngoài lề hoặc việc thu hút chú ý hơn là bản thân dự án
• Nếu bạn thấy nội dung AI/LLM trên HN đã tệ, hãy thử LinkedIn hay X (Twitter trước đây) thì sẽ thấy còn nặng hơn. Tôi nghĩ HN chính là một trong những không gian tốt nhất để thảo luận AI/LLM một cách phản biện. Tôi mong một cộng đồng cởi mở sẽ tiếp tục duy trì các cuộc tranh luận đó
• Tôi muốn gửi feature request rằng nếu HN có chức năng tag hoặc label thì việc phân loại và lọc chủ đề sẽ dễ hơn nhiều
  • Ngay cả LLM cũng có thể tự động gắn nhãn khá dễ dàng
  • Chỉ cần hỗ trợ bộ lọc từ khóa phía người dùng thôi cũng đã giảm gánh nặng đăng nội dung hay moderation, còn category thì ngược lại có thể làm tăng độ phức tạp
  • Chắc chắn phải có ai đó đã tạo sẵn một browser hoặc giải pháp tùy biến cho HN rồi
  • Đề xuất này là một chủ đề cũ đã được nhắc đi nhắc lại từ lâu