Vì sao việc Copilot xuất hiện trong Excel khiến người ta lo ngại

• Người dùng TikTok Ada James(@belligerentbarbies) bày tỏ lo ngại về tình huống AI Copilot được đưa vào Excel
• Excel được ví như “con quái vật vận hành nền kinh tế của chúng ta”, và 'Brenda' xuất hiện như người đã thuần hóa con quái vật đó
• Brenda được mô tả là một nhân vật giống như nữ thần của Excel tồn tại trong mọi phòng tài chính doanh nghiệp
  • Sử dụng cách diễn đạt mang tính biểu tượng: “nữ thần Excel từ trên trời hạ xuống đã hôn lên trán Brenda”
  • Xuất hiện phép ví von cường điệu rằng nhờ nỗ lực của Brenda mà chủ nghĩa tư bản mới vận hành được
• Khi sếp định chỉnh sửa báo cáo tài chính do Brenda làm ra, người này dùng Copilot vì tin rằng AI sẽ thông minh hơn Brenda
• Nhưng AI xử lý Excel sai và phá hỏng báo cáo, còn sếp thì không nhận ra lỗi đó
• Lý do là vì sếp không hiểu Excel, còn AI thì tạo ra ảo giác (hallucination)

“Ai là người không tạo ra ảo giác? Brenda”

[GN⁺]

Ý kiến Hacker News

• Có hai câu chuyện đối lập về việc dùng công nghệ khá thú vị
  Một bên cho rằng “những người như Brenda dễ mắc sai lầm nên cần tự động hóa”, bên còn lại nói “Brenda thì hoàn hảo còn AI lại đầy lỗi”
  Thực ra hai điều này không mâu thuẫn. Chúng ta chỉ áp dụng tự động hóa cho công việc có thể hiểu được, thực thi đáng tin cậy, quy trình có thể quan sát được, và các tác vụ lặp đi lặp lại nhàm chán
  Vấn đề xuất hiện khi AI không đáp ứng được các điều kiện đó. Đặc biệt, tính tự chủ của AI gây ra nỗi sợ. Đó là cảm giác bất an kiểu “không hiểu vì sao lại ra kết quả này”
  Vì thế mọi người vẫn tin tưởng AI phạm vi hẹp hoặc AI có rào chắn an toàn hơn

  • Đây không phải sơ đồ đơn giản kiểu “Brenda hoàn hảo, AI đầy lỗi”
    Mã truyền thống luôn cho cùng một đầu ra với cùng một đầu vào, còn AI thì mỗi lần một khác
    Vấn đề nằm ở tính mờ đục khó hiểu, tức là không thể hiểu vì sao AI lại hoạt động như vậy
    Brenda có thể mắc lỗi nhưng ta có thể hỏi nguyên nhân và sửa được, còn với AI thì điều đó khó hơn nhiều
    Tôi cũng thích AI, nhưng tôi hiểu rõ giới hạn của nó
  • Đây không phải mâu thuẫn, mà vì khi nói tới ‘máy móc’ ta đang nói về thuật toán mang tính quyết định
    Trong khi đó AI tạo sinh thì khó đoán trước
    Nếu xếp hạng mức độ có thể dự đoán thì sẽ là Quick Sort > Brenda > Gen AI
  • “Thinking mode” chỉ tạo ra ảo giác về khả năng debug
    Các token được sinh ra không phản ánh quá trình tư duy của con người
    Những “bước suy luận” mà mô hình tạo ra không cho thấy trạng thái nội tại thực sự, và kết luận thay đổi theo thiên lệch vô hình
  • Trong các lĩnh vực như kế toán, tự động hóa mang tính quyết định là điều quan trọng
    AI thì khó xác minh, còn giá trị so với chi phí lại không rõ ràng
    Cuối cùng, câu hỏi cốt lõi là tổ hợp “Brenda + AI” có tốt hơn hay Brenda tự làm sẽ tốt hơn
    AI hiện nay vẫn còn ở trạng thái “có lẽ vài năm nữa mới hữu ích”
  • Lý do người ta không tin AI không phải vì Brenda hoàn hảo, mà vì các lãnh đạo lại tin AI hơn Brenda

• Trong tổ chức của chúng tôi, Copilot và AI cũng đã bị ép đưa vào Microsoft Stack
  Phần lớn tính năng đều bị tắt hoặc vô dụng. Cuối cùng nó chỉ là marketing để đẩy giá cổ phiếu
  Ngoài ra, công ty còn cấm bot AI ghi âm và chép lại cuộc họp vì rủi ro bảo mật

  • Chuyển lời nói thành biên bản cuộc họp là một trong những tính năng hữu ích nhất của AI doanh nghiệp, nhưng rất khó đặt niềm tin vào đám mây
  • Cũng có phản ứng mỉa mai rằng “Microsoft ép bán thứ vô dụng đã là mô hình kinh doanh 40 năm nay”
  • Việc AI xâm nhập cả vào developer stack cũng gây khó chịu
    Tự động hoàn thành trong VS Code hay diễn giải lỗi thì ổn, nhưng dồn mọi thứ vào giao diện chat thì không hay
    Giá mà họ cải thiện chất lượng nhận dạng giọng nói trước đã

• Trước đây ở công ty của bạn tôi có một script Perl mỗi ngày commit dữ liệu tài chính vào DB
  Nếu không có script đó thì công ty không thể kiếm tiền. Chỉ có đúng một người biết mật khẩu quản trị
  Dù Copilot có giỏi đến đâu thì nó cũng không biết mật khẩu đó

  • Nếu tồn tại hệ thống như vậy thì vấn đề lớn hơn Copilot là rủi ro vận hành
  • Trước đây tôi cũng từng quản lý một hệ thống xuất hóa đơn 5 triệu USD mỗi tháng, nhưng không ai để lại mật khẩu root
    Có lẽ đến giờ nó vẫn đang chạy trên Linux 2008
  • Có đồng nghiệp còn từng in script Perl tương tự dài 30 trang ra giấy và cất ở nhà
  • Tình huống này không phải lập luận chống AI, mà là bằng chứng cho thấy quản trị tổ chức yếu kém
  • Những hệ thống lỗi thời kiểu này cũng không giúp ích gì cho sự ổn định nghề nghiệp

• Đây là một câu được trích từ video TikTok
  Tôi tải MP4 bằng yt-dlp rồi chép lại bằng MacWhisper

  • Có lẽ gõ trực tiếp còn nhanh hơn
  • Đây là lần đầu tôi thấy một trích dẫn từ TikTok leo lên top HN
  • Trớ trêu thay, có lẽ việc này nên giao cho Brenda
  • MacWhisper là công cụ GUI dùng mô hình parakeet v2, nhưng thực chất giống như một vỏ bọc 60 USD cho script Python

• Tôi cũng đã thử dùng LLM trong Excel, nhưng với dữ liệu thực tế thì nó rối ngay lập tức
  Demo lúc nào cũng là báo cáo tài chính sạch đẹp hoặc ví dụ trong giáo trình
  Dữ liệu doanh nghiệp thực tế hoàn toàn khác. Trong Excel, nó gần như vô dụng

  • Nếu không rành Excel thì có lẽ LLM vẫn dùng được như hướng dẫn cho biết những gì Excel có thể làm

• Những Brenda mà tôi biết không chỉ xử lý bảng tính đơn thuần
  Trên thực tế họ còn làm những việc phức tạp như phối hợp với đội vận hành, phân tích tác động của quyết định, xử lý ngoại lệ
  Copilot hoàn toàn không hiểu ngữ cảnh đó. Nếu yêu cầu “mẫu phiếu yêu cầu thanh toán”, nó sẽ trả về một sheet đầy lỗi #REF

  • Phần lớn sự kém hiệu quả của bộ phận tài chính là do mức độ ưu tiên thấp
    Tốt hơn là trực tiếp đề xuất cải tiến. Ví dụ có thể tạo liên kết workbook dùng chung để mọi người cùng dùng
    Tuy nhiên, nếu không cập nhật đều đặn thì mọi thứ lại rối loạn như cũ
  • Tăng tự động hóa lên thì cuối cùng sẽ cần nhân lực đắt gấp ba Brenda, còn email đơn giản sẽ biến thành hệ thống ticket
  • Thay vì nói “hãy giảm bớt Brenda”, điều cần thiết là thái độ tôn trọng và hỗ trợ Brenda
  • Khi có tự động hóa thì sẽ cần nhân sự bảo trì, mà khoản đó còn đắt hơn
    Mỗi khi quy trình thay đổi lại phải điều phối, nên rốt cuộc quay về làm thủ công

• Vấn đề “sợ AI làm hỏng mọi thứ” có thể được giảm bớt bằng quản lý phiên bản Excel tích hợp Git
  Nếu theo dõi các công thức hay thay đổi VBA do Copilot tạo ra theo từng commit, ta sẽ nhìn rõ chuyện gì đã xảy ra

• Brenda có chậm hơn, nhưng đổi lại cô ấy biết cách chống đỡ cho cả hệ thống vận hành

  • Nhưng rồi sếp sẽ vẫn nói “dùng AI để làm nhanh hơn” và thuê ngoài công việc
    Brenda mất việc, còn một người nào đó ở quốc gia khác sẽ có công việc mới

• Dùng AI không có nghĩa là được miễn trách nhiệm
  Bạn vẫn phải có đủ chuyên môn để kiểm chứng kết quả do AI tạo ra
  Nó có thể giúp tiết kiệm thời gian, nhưng vì quy trình kiểm chứng nên tiết kiệm được ít hơn tưởng tượng

• Tôi cũng thích Excel, nhưng các công thức lồng nhau phức tạp vẫn luôn khiến tôi thấy khó
  Tôi đã thử các mô hình như ChatGPT hay duck.ai, nhưng chúng thường xuyên đưa ra công thức sai lệch
  Phải yêu cầu sửa đi sửa lại nhiều lần thì mới tạm chạy được
  Việc LLM giải thích bằng tiếng Anh thì hay, nhưng rốt cuộc tôi vẫn mất thời gian và rất bực bội
  Ban đầu tôi tin nó sẽ giúp Excel dễ dùng hơn, nhưng giờ tôi tin chắc là vẫn còn rất xa mới đạt được điều đó